Bewältigung des Information Overload in Enterprise Collaboration, so lautete ein Workshoptitel auf dem IOM Summit.

Wordle Information OverloadInformation Overload ist für viele mit Sicherheit ein tägliches Deja Vu, und unter uns gesagt: bereits E-Mail beschert uns hinreichend Informationen, die wir, glaubt man den Gesprächen in der Cafeteria, ohnehin schon nicht mehr alle aufnehmen, geschweige denn verarbeiten, zu verwendbarem Wissen nutzen können. Für Overload braucht’s also im Grunde kein „Enterprise Collaboration“, und doch macht uns die Vorstellung, diese Variante kommt noch „on top“, wie es so schön heißt, moderat formuliert skeptisch. Grund genug, einmal beim Moderator des Workshops, Heiko Beier, Geschäftsführer von moresophy.de, nachzufragen, über den auf seiner Unternehmenswebsite zu lesen ist: „Er analysierte als Teilchenphysiker riesige Datenmengen, als das Internet noch ein hochkomplexes, nur Wissenschaftlern zugängliches Spezialgebiet war: die Geburtsstunde des Semantic Web.“

Informationen und Menschen zusammenbringen

Im Internet und damit im Unternehmen reden wir aber schon länger nicht mehr von riesigen Datenmengen, sondern von einem dramatischen Anstieg von Daten (Big Data), wie es aktuell Itamar Benedy in seinem Blogbeitrag formuliert und damit zugleich auf das eigentliche Thema Heiko Beiers hinführt: wie bringen wir Menschen und Daten zusammen?

Auf die Informationen aus dem Netz bezogen bieten uns hilfreiche Tools eine Art Filterung an, so dass man nach seinen Themengebieten gezielte Informationen erhält. Es gibt sogar Stimmen, die sagen, es gebe überhaupt keinen Informationsüberfluss, lediglich ein Filterproblem. Damit ist allerdings der Schwarze Peter dem Einzelnen zugeschoben, dem es mangels hinreichender Filterfunktionen nicht gelingt, der Informationsflut Herr zu werden. Im Einzelfall mag die Filtertheorie auf Individuen durchaus zutreffen, aber Heiko Beier sieht beides: das Individuum und das Unternehmen, und hier geht es nicht um Filtern, Knappheit von Informationen und Zugriffsfragen, sondern darum, dass im Unternehmen auf möglichst effiziente Art und Weise dafür gesorgt wird, Menschen mit den richtigen Informationen oder Personen, die in einem Zusammenhang wichtig sind, zum richtigen Zeitpunkt zusammenzubringen. Denn eins stellt Heiko Beier klar: der Mensch kann es nicht mehr leisten, die Menge exklusiver und hochwertiger Fachinformationen sowie die unbegrenzte Menge an Dokumenten, E-Mails und mehr redaktionell zu bearbeiten und auszuwerten.

Maschinen lernen schneller

Fast jeder von uns kennt es: meist ist man mit dem Service einer Hotline zufrieden, doch es kommt durchaus vor, dass das Gefühl entsteht, Hotline-Mitarbeitende „versuchen nach bestem Wissen“ zu helfen, können das Problem aber nicht wirklich lösen, und ganz schwierig wird es beim zweiten Anruf zum selben Problem, da der nächste Hotline-Mitarbeitende offensichtlich über anderes Wissen verfügt. Der Kunde ist verärgert, lässt das den Hotline Mitarbeitenden spüren, teilt seine Erfahrung und Meinung auf Twitter oder Facebook usw.

Heiko Beier implementiert mit der moresophy Systeme, die diesen Prozess ganz anders lösen: bereits die eingehenden Fragen im Kundenservice werden von Maschinen ausgewertet: die Maschine filtert den Kern des Anliegens heraus und generiert eine passgerechte Antwort. Spätestens seit „Siri“ scheint uns die Vorstellung einer „Maschinen-Antwort“ nicht mehr wirklich in den utopischen Bereich zu gehören. Doch es geht um mehr als die Antwort durch eine Maschine, denn Maschinen, so Heiko Beier, lernen schneller als der Mensch, weil sie leichter skalieren können. Maschinen oder Software werten Informationen schneller aus, setzen sie in den richtigen Bezug, machen den Kontext verstehbar, so dass der Mensch sie für sich als wichtig erkennen kann. Oder, wie im Hotline-Beispiel, tatsächlich die passende Lösung anbieten kann.

Content im Kontext

Wer jetzt auf den gedanklichen Weg des „Maschine ersetzt Mensch-Pfades“ einschwenken möchte, möge kurz innehalten, denn es geht nicht um ein Ersetzen, sondern um verantwortungsvollere Aufgaben für den Menschen: die Steuerung der Maschinen in zweifacher Hinsicht:

  • Zum einen ist der Mensch in der Pflicht für die Qualität der Informationen, für das, was in einem Dokument steht, und für Vorgänge, die korrekt dokumentiert sein müssen – im Wortschatz von Heiko Beier: für die intrinsische Qualität. Dass es hier mit guter Verschlagwortung nicht getan ist, wissen wir alle.
  • Zum anderen obliegt dem Menschen die Bewertung der maschinellen Vorschläge, sie dann zu bestätigen oder zu verwerfen.

Weiten wir diese Vorstellung von der beschriebenen Situation einer Hotline aus ins gesamte Unternehmen, z. B. für die gezielte Unterstützung von Arbeitsprozessen, erweitern dies um den genannten Aspekt, dass die Maschine nicht nur die aktuell benötige Information bereitstellt, sondern auch die richtigen Menschen identifiziert, die weiter unterstützen, den Prozess zielgerichtet begleiten, Fragen beantworten können, dann mag auf den Menschen bezogen vielleicht bald niemand mehr von Informationsüberfluss sprechen. Sprechen werden wir aber über die Auswirkungen dieser maschinellen Intelligenz auf die Organisation und auch Rollenkonzepte.

“Wissen ist Matching”

sagt Heiko Beier, smart Matching, um genau zu sein. Eine Lösung, an der für mich weniger spannend wäre zu wissen, wie es funktioniert, denn zu erfahren, dass es funktioniert: das Zusammenfinden von Menschen und relevanten Informationen auf Basis der intelligenten maschinellen Auswertung.

Heiko Beier führte im Workshop ein in eines der großen Themen unserer und der nächsten unmittelbaren Zeit, wie #FutureWork2015 am 08.12.15 eindrucksvoll dokumentierte:

Herzlichen Dank an Heiko Beier für die Aufarbeitung des Workshops.

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Ellen Trude, nach 28 Jahren Tätigkeit in Aus- und betrieblicher Weiterbildung der Bayer AG mit stets neuen und meist innovativen Projekten und Aufgaben nunmehr in einer gesunden Mischung aus Vorruhestand und Aktivitäten rund um Workplace (Arbeiten 4.0 / Digitalisierung) und Lernen (Lernen 4.0 / Social Learning) unterwegs - meist digital.





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