Just do – and learn – Was passiert im Corporate Learning? – Gespräch mit Dr. Kai Liebert

Prof. Dr. Peter Wald

Von Prof. Dr. Peter M. Wald

Der HR Innovation Day 2018 steht vor der Tür. Und: Wir sind bereits ausgebucht. Heute spreche ich im Rahmen der laufenden Interviewserie mit Dr. Kai Liebert, der die erste Keynote des diesjährigen HR Innovation Days unter der Überschrift „Pizza, Big Bang und Corporate Learning – oder was hat Lernen mit Künstlicher Intelligenz, Algorithmen und ‚Mechanical Turks‘ zu tun?“ halten wird. Ich freue mich sehr, dass ich mit Herrn Dr. Liebert erstmals einen ausgewiesenen Experten für Corporate Learning an Bord habe. Ganz herzlichen Dank bereits vorab an ihn für seine Mitwirkung beim HR Innovation Day und natürlich auch für dieses Gespräch.

Wald: Lieber Herr Dr. Liebert, mit dem umfangreichen Titel Ihrer Keynote wecken Sie die Erwartung, von Ihnen alles über modernes Lernen zu erfahren. Wie werden Sie dies schaffen?

Liebert: So ganz genau weiß ich das, ehrlich gesagt, noch nicht. Ich wähle meist das Thema aus, das ich interessant finde und überlege mir dann, was ich genau mache. In der Regel erst kurz vor dem Termin, es passiert ja mittlerweile wirklich täglich was Neues 🙂 Ich hatte, kurz bevor Sie bei mir angefragt hatten, das Thema Mechanical Turk von Amazon genauer angeschaut und fand da sofort Parallelen zu vielen Sachen, die ich auch im Bereich Corporate Learning beobachte.

Amazon Mechanical Turk
Amazon Mechanical Turk (MTurk) operates a marketplace for work that requires human intelligence. The MTurk web service enables companies to programmatically access this marketplace and a diverse, on-demand workforce. Developers can leverage this service to build human intelligence directly into their applications.

While computing technology continues to improve, there are still many things that human beings can do much more effectively than computers, such as identifying objects in a photo or video, performing data de-duplication, transcribing audio recordings or researching data details. Traditionally, tasks like this have been accomplished by hiring a large temporary workforce (which is time consuming, expensive and difficult to scale) or have gone undone.

MTurk aims to make accessing human intelligence simple, scalable, and cost-effective. Businesses or developers needing tasks done (called Human Intelligence Tasks or “HITs”) can use the robust MTurk API to access thousands of high quality, global, on-demand Workers—and then programmatically integrate the results of that work directly into their business processes and systems. MTurk enables developers and businesses to achieve their goals more quickly and at a lower cost than was previously possible.

Wald: Wo sehen Sie wichtige Entwicklungen beim Lernen in den Unternehmen? Wo gibt es hier Nachholbedarf?

Liebert: Die Individualisierung/Demokratisierung des Lernens, der Einsatz von Learning Experience Plattformen mit Daten-/KI-basierten Empfehlungen und AR/VR-Anwendungen sind sicher Trendthemen. Aus didaktischer Sicht sind es immersive oder partizipative Lernräume, wie z.B. (nichttechnische) Hackathons. Nachholbedarf gibt es bei den Führungskräften, die diese neuen Lernformen verstehen und unterstützen müssen, aber auch bei den MitarbeiterInnen, die die Verantwortung für Ihre Kompetenzentwicklung mehr und mehr selber übernehmen müssen.

 

Wald: Inwieweit spielen dabei Algorithmen und Mechanical Turks eine Rolle?

Liebert: Algorithmen gibt es ja heute schon überall bei Corporate Learning, und sei es nur die Verknüpfung eines Jobprofils mit einem Lernprogramm. Spannender wird es bei den Mechanical Turks, das sind zum Beispiel Kuratoren, die Lerninhalte vorsortieren und Jobfamilies zuordnen. Das wird in Zukunft zum großen Teil automatisiert ablaufen, die heutigen menschlichen Kuratoren sind also sozusagen zumindest teilweise Mechanical Turks.

Der Schachtürke

Schachtürke oder kurz Türke ist die umgangssprachliche Bezeichnung für einen vorgeblichen Schachroboter, der 1769 von dem österreichisch-ungarischen Hofbeamten und Mechaniker Wolfgang von Kempelen konstruiert und gebaut wurde. Der Erbauer ließ bei den Zuschauern den Eindruck entstehen, dass dieses Gerät selbständig Schach spielte. Tatsächlich war darin aber ein menschlicher Schachspieler versteckt, der es bediente. Kopien des Geräts sind bis 1929 in diversen Vorführungen und Ausstellungen eingesetzt worden. (Quelle: Wikipedia.de

Eine berühmte Schachpartie fand  1809 in Schloss Schönbrunn (Wien) zwischen Napoleon Bonaparte und dem Schachtürken statt. Napoleon verlor die Partie in nur 24 Zügen.
Hier können Sie diese Partie nachspielen: http://www.chessgames.com/perl/chessgame?gid=1250610

Wald: Wie steht es aus Ihrer Sicht aktuell um die Verknüpfung von KI und Lernen in den Unternehmen? Gibt es hier schon Anwendungsfälle in Ihrem Umfeld?

Liebert: Der Einsatz von datenbasierten Services innerhalb von Unternehmen im Personalumfeld ist nicht trivial, da hier viele interne Abteilungen involviert sind, von der IT bis zu den Datenschutzbeauftragten, und natürlich auch der Betriebsrat. Auch sind MitarbeiterInnen oftmals sehr zögerlich, dem eigenen Unternehmen persönliche Daten zu geben, wie sie es zum Beispiel bei Facebook&Co machen. Deshalb dauert das alles recht lange und man muss alle Stakeholder rechtzeitig und intensiv einbinden. Wir haben deshalb Lernsysteme gebaut, die KI-Funktionen potenziell einbinden können, aber in einer Übergangszeit diese Funktionen simulieren. Später kann man diese KI-Funktionen wie ein Plug-in einbinden. Das ist allerdings in der Realität dann doch etwas komplizierter 🙂

Wald: Wie können sich nach Ihren Erfahrungen Unternehmen auf konkrete Anwendungen vorbereiten?

Liebert: Man darf sich nicht davon abschrecken lassen, dass bestimmte Technologien noch nicht verfügbar sind, sondern muss einfach anfangen. Just do – and Learn ist unser Motto.

Wald: Dies klingt alles interessant und ich bin schon auf Ihre Keynote sehr gespannt. Meine Standardfrage stelle ich wie immer zum Schluss: Warum nehmen Sie am HR Innovation Day teil?

Liebert: Ich finde es einfach spannend mit tollen Leuten aus Industrie und Forschung über die Zukunft von HR und im speziellen Corporate Learning zu diskutieren und auch verrückte Ideen zu entwickeln. HR muss sich von dem ‚graue Maus‘ Image befreien und da sehe ich sehr viel Potenzial und Spaß für uns.

Wald: Herzlichen Dank für dieses interessante Gespräch. Ich freue mich sehr auf den 2. Juni 2018.

Liebert: Ich mich auch!

Dr. Kai Liebert

Zu meinem Gesprächspartner:

Herr Dr. Kai Liebert ist Leiter des Global Learning Campus, der globalen Weiterbildungseinheit für die 370.000 MitarbeiterInnen bei Siemens. Er hat Erziehungswissenschaft studiert und ist seit 1997 bei  Siemens beschäftigt. Er ist Mitglied des wissenschaftlichen Beirats des Münchner Bildungsforums, im Beirat des Executive Corporate Learning Forum sowie im CLIP Steering Committee des European Forum for Management Development.