Wie lernen Menschen, mit KI selbst etwas zu gestalten? Norman
Müller spricht mit Dr. Peter Konhäusner, Kanzler der Whitecliffe
University of Applied Sciences in Berlin, über unternehmerisches
Denken, neue Prüfungsformen und Weiterbildung an eigenen
Praxisfällen. Peter erzählt von einer Lehrveranstaltung, in der
Studierende ausdrücklich KI einsetzen sollten und dabei lernten,
deren Ergebnisse genauer zu prüfen.
Im Gespräch geht es um den Berufseinstieg mit eigenen KI-Agenten,
die Verantwortung von Führungskräften und die Frage, wie
Unternehmen ihren Beschäftigten Zeit und Raum zum Lernen geben.
Mit EduCoLab bringt Norman eine Idee für die Verbindung von
Bildung, Zusammenarbeit und praktischem Experimentieren ein.
* 00:00 KI-Kompetenz und die Menschen hinter der Transformation
* 01:46 Peters Weg zwischen Unternehmertum und Hochschule
* 02:38 Warum Bildung auch unternehmerisches Denken braucht
* 06:48 Wie schnell können Menschen ihre Haltung verändern?
* 10:35 Vom Ausprobieren zum Handeln im Unternehmen
* 13:26 Führung, KI-Akzeptanz und kritisches Urteilen
* 18:49 Die Idee einer Bewerbung mit eigenen KI-Agenten
* 22:11 Lernen an Aufgaben aus dem eigenen Unternehmen
* 24:07 Wie Hochschulen ihre Prüfungen verändern
* 26:33 Ein Paper mit KI schreiben und die Ergebnisse prüfen
* 29:08 Was ein Abschluss über praktische Fähigkeiten aussagt
* 33:49 KI-Kompetenz in Unternehmen aufbauen
* 35:59 Veränderung, Überforderung und menschlicher Austausch
* 40:48 Wachstum, Arbeitszeit und neue Unternehmensmodelle
* 45:44 Den eigenen Beitrag zum Lernen und Arbeiten finden
* 47:34 EduCoLab: Bildung, Zusammenarbeit und Experimentieren
* 50:23 Wie viel Veränderung können wir Menschen zumuten?
* 54:30 Vom Abwarten zu einer eigenen Lernroutine
* 57:33 Praxisfälle, Hochschulzertifikat und Lerncommunity
* 58:57 Peters Wunsch: ein frustfreier Tag
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Shownotes
Dr. Peter Konhäusner ist Kanzler der Whitecliffe University of
Applied Sciences in Berlin. Zuvor war er Vizepräsident und
Professor für Digitales Unternehmertum an der Gisma University of
Applied Sciences. In seiner für die Folge übermittelten Biografie
beschreibt er den Aufbau eines internationalen Medienhauses über
mehr als 15 Jahre sowie seine Tätigkeit als Mentor für Startups.
Im Gespräch verbindet er diese unternehmerische Erfahrung mit
Fragen nach Bildung, kritischem Denken und praktischer Anwendung.
* Whitecliffe University of Applied Sciences:
https://whitecliffe.de
* Peter auf der offiziellen Teamseite der Hochschule:
https://whitecliffe.de/ueber-uns/unsere-mitarbeiter/
* Venture AI Academy: https://venture-ai-germany.org/academy
KI einsetzen und die eigene Arbeit erklären
können
Die Studierenden freuen sich. Für das wissenschaftliche Paper
dürfen sie KI verwenden, die Wahl der Werkzeuge steht ihnen frei.
Peter verlangt zusätzlich eine kurze Präsentation: Welche Tools
habt ihr eingesetzt? Wie seid ihr vorgegangen? Wo gab es
Schwierigkeiten?
Im Laufe der Veranstaltung verändert sich die Stimmung. Die
Studierenden müssen Ergebnisse nacharbeiten und Quellen prüfen.
Einer berichtet am Ende, er hätte die Arbeit ohne dieses
Vertrauen in KI schneller erledigt. Die Geschichte stammt aus
Peters Lehrpraxis. Sie beschreibt eine konkrete Erfahrung, aus
der sich eine gute Frage für Bildung und Weiterbildung ergibt:
Was hat jemand selbst verstanden, wenn ein Werkzeug einen großen
Teil des Ergebnisses erzeugen kann?
Dr. Peter Konhäusner, Kanzler der Whitecliffe University of
Applied Sciences in Berlin, spricht mit mir darüber, wie Menschen
eigene Handlungsfähigkeit entwickeln. Wir kennen uns auch durch
die Zusammenarbeit an Weiterbildungsangeboten des Bundesverbandes
für KI-Transformation. Diese Kooperation gehört zum Kontext
unseres Gesprächs. Sie macht die Frage nach dem Nutzen solcher
Angebote für mich umso relevanter.
Ein gutes Ergebnis braucht einen nachvollziehbaren
Weg
Peter hätte KI in seiner Lehrveranstaltung verbieten können. Er
hat sie zum Teil der Aufgabe gemacht und die Studierenden ihren
Arbeitsweg erklären lassen. Dadurch mussten sie sich mit der
Qualität dessen beschäftigen, was sie abgeben wollten. Ein
plausibler Text allein reichte für diese Auseinandersetzung nicht
aus.
Wer eine Quelle überprüft, eine falsche Aussage erkennt oder eine
Entscheidung begründet, zeigt etwas von seinem Verständnis. Das
lässt sich auch im Gespräch prüfen. Peter nennt Präsentationen
und die Zusammenarbeit mit Praxispartnern als Formen, mit denen
Hochschulen ihre Prüfungen ergänzen können.
Für mich gehört dazu, dass wir jungen Menschen offen begegnen,
wenn sie KI verwenden. Im Gespräch erzähle ich von einem
Schulreferat meines Sohnes. Mich interessierte, welche Fragen er
gestellt hatte und wie er mit dem Werkzeug zur Lösung gekommen
war. Darüber konnten wir sprechen. Hätte er die Nutzung
verheimlicht, wäre uns dieser Einblick entgangen.
Eine Hochschule muss zugleich fachliche Maßstäbe vermitteln.
Studierende brauchen genug Wissen, um die Antworten eines Modells
beurteilen zu können. Und sie müssen lernen, an welchen Stellen
sie nachlesen, rechnen oder jemanden fragen sollten. Peters
Lehrbeispiel zeigt, wie sich diese Prüfung in eine Aufgabe
einbauen lässt.
Unternehmen müssen ihre eigenen Aufgaben in die
Weiterbildung bringen
In unseren Lehrgängen begegnen mir Führungskräfte, die große
Budgets verantworten und gerade erst anfangen, KI für sich zu
entdecken. Einige beschreiben, dass ihnen bisher das Wissen
gefehlt habe, um ein entsprechendes Projekt überhaupt anzustoßen.
Das sind Erfahrungen aus diesen Gesprächen. Andere Unternehmen
können aus anderen Gründen feststecken, etwa weil Daten fehlen
oder niemand Zeit für die Umsetzung hat.
Mir ist wichtig, dass Teilnehmende ihre eigenen Aufgaben
mitbringen. Einen Prozess, der lange dauert. Eine Auswertung,
deren Nutzen sie verbessern möchten. Eine wiederkehrende Arbeit,
die sie genauer untersuchen wollen. An solchen Fällen können sie
lernen, was ein Werkzeug leistet und an welcher Stelle der eigene
Betrieb besondere Anforderungen stellt.
Im Gespräch beschreibe ich, dass Teilnehmende bereits während
eines Lehrgangs an ihren Fällen arbeiten. Daraus folgt keine
Erfolgsgarantie für jedes Projekt. Ein sinnvoller Lernprozess
kann auch ergeben, dass sich eine Automatisierung vorerst nicht
lohnt oder eine andere Lösung besser passt.
Die Geschäftsführung muss dafür Handlungsspielraum schaffen. Wer
einen Mitarbeiter in eine Weiterbildung schickt, sollte mit ihm
klären, welche Aufgabe er bearbeiten darf und wann er
anschließend daran weiterarbeitet. Sonst kehrt jemand mit neuen
Ideen an einen Arbeitsplatz zurück, an dem jede Stunde schon
verplant ist.
Eigene KI-Agenten als Teil einer Bewerbung
Ich bringe die Idee ein, Studierende könnten sich künftig mit
selbst entwickelten KI-Agenten bewerben. Peter greift das als
eine Art KI-Bewerbungsmappe auf. Gemeint ist ein Arbeitsbeispiel,
an dem ein Unternehmen nachvollziehen kann, wie jemand eine
Aufgabe löst.
Ein Bewerber könnte zeigen, welchen Teil eines Ablaufs sein Agent
übernimmt, welche Informationen er dafür braucht und wie er
Fehler erkennt. Dazu gehört ebenso, die Grenzen der Lösung
erklären zu können. Vertrauliche Daten aus einem Praktikum hätten
in einer solchen Mappe nichts zu suchen.
Wir entwickeln diesen Gedanken im Gespräch. Ein entsprechendes
Hochschulangebot oder ein belegter Vorteil bei der Jobsuche
ergibt sich daraus noch nicht. Die Idee eröffnet aber eine
konkrete Möglichkeit, über praktische Fähigkeiten zu sprechen:
Welche Entscheidungen hat der Bewerber selbst getroffen? Was kann
er verändern, wenn s…
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