Allodynamik ist Kunstwort bestehend aus Allopoiesis und Dynamik.
Den Begriff Allopoeisis verwendeten Humberto R. Maturana und Fransisco J. Verala als Gegensatz zu Autopoeisis.
Selbstreferenz und Geschlossenheit:
Autopoietische Systeme sind durch ihre Fähigkeit zur Selbstreproduktion und -erhaltung gekennzeichnet.
Sie erzeugen ihre eigenen Elemente und steuern ihre eigenen Prozesse.
Allopoiesis ist ein Begriff, den wir in unserer Landkarte für Systemtheorie ergänzend zum Begriff Autopoeisis verwenden, um technische sowie künstliche Systeme wie IT Tools oder automatisierte Fertigungsanlagen zu beschreiben: Business Processes.
Die Beschreibung von Allopoiesis in Wikipedia (leicht modifiziert):
„Allopoiesis (altgriech. αλλ(ο)- allo „anders, verschieden“ und ποιεῖν poiein „schaffen, bauen“) bezeichnet ein System, das sich nicht selbst reproduzieren kann und dessen Produkte nicht es selbst sind. Allopoietische Systeme sind also nicht autonom.
Der Begriff stammt aus der Systemtheorie und ist das Gegenteil von Autopoiesis.
Maturana und Varela benutzen den Begriff für Systeme, die keine Lebewesen sind, denn diese sind nach seiner Definition autopoietisch.
Ein Beispiel ist eine Fertigungsanlage, bei der das Produkt (zum Beispiel ein Kraftfahrzeug) im Regelfall nichts mit den zur Fertigung verwandten Maschinen zu tun hat.“
Die Dynamik von technischen oder künstlichen Systemen ist formal, d.h. vom erstellenden / entwickelnden definiert. Selbst die sehr fortschrittlichen Generative AI-Tools gehören zur Kategorie „formale Dynamik“.
Sie gehören zur Kategorie allodynamische Systeme.
Wir unterscheiden allodynamische und autodynamische Systeme!
Autodynamik ist ebenfalls ein Kunstwort bestehend aus Autopoiesis und Dynamik.
Wir unterscheiden allodynamische und autodynamische Systeme, um Artificial General Intelligence strukturiert zu beschreiben.
Künstliche Intelligenz (KI) bietet vielfältige Möglichkeiten, um das Business Antifragility Management zu unterstützen.
Sie kann helfen,
. Fragilitäten aufzudecken,
. antifragile Mechanismen zu stärken und
. die Anpassungsfähigkeit von Unternehmen in unsicheren Umfeldern zu verbessern.
Hier sind einige konkrete Vorschläge:
1. Frühzeitige Erkennung von Fragilitäten und Risiken:
1.1. Predictive Analytics für Lieferketten: Künstliche Intelligenz-Modelle können riesige Datenmengen (z.B. Wetterdaten, geopolitische Ereignisse, Lieferantenperformance, soziale Medien) analysieren, um potenzielle Störungen und Engpässe in der Lieferkette frühzeitig zu erkennen und alternative Szenarien zu simulieren. Dies ermöglicht es Unternehmen, proaktiv Puffer aufzubauen oder alternative Lieferanten zu identifizieren.
1.2. Analyse von Abhängigkeiten in komplexen Systemen: KI-gestützte Netzwerkmodelle können komplexe Abhängigkeiten innerhalb einer Organisation oder in ihrem Ökosystem visualisieren und analysieren. Dies hilft, „Single Points of Failure“ und kritische Verbindungen aufzudecken, deren Ausfall schwerwiegende Folgen hätte.
1.3. Sentiment-Analyse und Frühwarnsysteme: KI kann Stimmungen in Kundenfeedback, sozialen Medien und Nachrichtenartikeln analysieren, um frühzeitig aufkommende Probleme oder negative Trends zu erkennen, die die Geschäftsperformance beeinträchtigen könnten. Dies ermöglicht eine rechtzeitige Reaktion, bevor sich die Probleme verfestigen.
1.4. Erkennung von Anomalien und Mustern: KI-Algorithmen können ungewöhnliche Muster in Betriebsdaten, Finanztransaktionen oder IT-Systemen erkennen, die auf potenzielle Risiken (z.B. Cyberangriffe, Betrug, Maschinenausfälle) hindeuten können.
2. Stärkung antifragiler Mechanismen:
2.1. Optimierung von Trial and Error durch A/B-Testing mit KI: KI kann bei der Konzeption, Durchführung und Analyse von A/B-Tests und anderen Experimenten helfen, um schnell herauszufinden, welche Ansätze am effektivsten sind. Machine Learning kann die Parameter von Experimenten dynamisch anpassen, um die Lernrate zu maximieren.
2.2. Intelligente Redundanz und Ressourcenallokation: KI kann basierend auf Echtzeitdaten und Vorhersagen die optimale Allokation von redundanten Ressourcen (z.B. Personal, Lagerbestände, Rechenkapazität) steuern, um sicherzustellen, dass sie bei Bedarf verfügbar sind, ohne unnötige Kosten zu verursachen.
2.3. Förderung dezentraler Entscheidungsfindung durch KI-gestützte Empfehlungssysteme: KI-Systeme können dezentralen Teams relevante Informationen, Analysen und Empfehlungen liefern, um fundiertere Entscheidungen zu treffen, ohne auf zentrale Genehmigungen warten zu müssen.
2.4. Automatisierung der Optionserstellung und -bewertung: KI kann helfen, potenzielle neue Produkte, Dienstleistungen oder Markteintrittsstrategien zu identifizieren und deren Erfolgswahrscheinlichkeit und potenziellen Nutzen in verschiedenen Szenarien zu bewerten.
2.5. Unterstützung modularer Designs durch KI-generierte Designvorschläge: KI-Tools können bei der Entwicklung modularer Produkte und Dienstleistungen unterstützen, indem sie verschiedene Designoptionen generieren und deren Anpassungsfähigkeit und Austauschbarkeit bewerten.
2.6. Simulation und Szenarioplanung: KI-gestützte Simulationsplattformen ermöglichen es Unternehmen, verschiedene Stressszenarien (z.B. Ausfall eines wichtigen Lieferanten, plötzlicher Nachfrageeinbruch, Naturkatastrophe) zu simulieren und die Auswirkungen auf ihr Geschäft zu analysieren. Dies hilft, Schwachstellen zu identifizieren und Notfallpläne zu entwickeln.
3. Verbesserung von Feedback-Schleifen und Lernen:
3.1. Automatisierte Analyse von Fehlerdaten und Kundenfeedback: KI kann große Mengen an Fehlerberichten, Kundenrezensionen und Support-Tickets analysieren, um wiederkehrende Probleme und Verbesserungspotenziale zu identifizieren.
3.2. Personalisierte Lernpfade und Kompetenzentwicklung: KI-gestützte Lernplattformen können die Kompetenzentwicklung der Mitarbeiter fördern, indem sie individuelle Lernpfade basierend auf den Bedürfnissen des Unternehmens und den Fähigkeiten der Mitarbeiter erstellen. Dies erhöht die Anpassungsfähigkeit des Teams.
3.3. Erkennung von Mustern in erfolgreichen und gescheiterten Experimenten: KI kann die Ergebnisse vergangener Experimente analysieren, um Muster zu erkennen, die zu Erfolg oder Misserfolg führen. Diese Erkenntnisse können in zukünftige Experimente einfließen.
3.4. Kontinuierliche Überwachung und Anpassung von Strategien: KI kann die Performance von Geschäftsstrategien in Echtzeit überwachen und automatisch Anpassungsvorschläge generieren, um auf veränderte Marktbedingungen oder unerwartete Ereignisse zu reagieren.
4.1. KI-gestützte Dashboards für die Überwachung der Antifragilität: KI kann relevante Kennzahlen zur Widerstandsfähigkeit, Anpassungsfähigkeit und Lernfähigkeit des Unternehmens in übersichtlichen Dashboards zusammenfassen, um Führungskräften einen besseren Überblick zu verschaffen.
How to Make Your Organization Antifragile with Artificial Intelligence
4.2. Generierung von Entscheidungsvorlagen und Risikobewertungen: KI kann Führungskräfte bei strategischen Entscheidungen unterstützen, indem sie fundierte Risikobewertungen und potenzielle Konsequenzen verschiedener Handlungsoptionen liefert.
5.1. Datenqualität und -verfügbarkeit: KI-Modelle benötigen qualitativ hochwertige und ausreichend große Datenmengen, um effektiv zu funktionieren.
5.2. Transparenz und Interpretierbarkeit: Es ist wichtig, dass die Ergebnisse und Empfehlungen von KI-Systemen nachvollziehbar und interpretierbar sind, um Vertrauen aufzubauen und fundierte Entscheidungen treffen zu können.
5.3. Menschliche Expertise: KI sollte als Werkzeug zur Unterstützung menschlicher Expertise betrachtet werden, nicht als Ersatz. Die Interpretation der Ergebnisse und die Entscheidungsfindung bleiben weiterhin in der Verantwortung des Menschen.
5.4. Ethische Aspekte: Der Einsatz von KI muss ethischen Grundsätzen entsprechen, insbesondere im Hinblick auf Datenschutz und Bias in Algorithmen. Meine Lesetipps für Sie:
Quelle: Von Pferdedung zu autonomem Fahren, Lorenzo Tural Osorio, Seminararbeit im Gymnasium 11. Klasse, 06. November 2018
Durch den gezielten Einsatz von KI können Unternehmen ihre Fähigkeit, mit Incerto umzugehen, signifikant verbessern und somit ihre Antifragilität im Sinne von Lorenzo Tural stärken.
Hinweis: Der rohe Textentwurf wurde von Gemini 2.0 Flash (Image Generation) Experimental erstellt.
Die Einführung von Künstlicher Intelligenz (KI) in Unternehmen erfordert eine systematische Herangehensweise und Change-Management ohne operative Hektik.
– KI-Strategie entwickeln: Definieren Sie klare Ziele, wählen Sie geeignete Technologien und bauen Sie erforderliche Fähigkeiten und Ressourcen auf.
Die Gestaltung einer AI-Community muss konform zur KI-Strategie des Unternehmens erfolgen.
Kreislauf der Strategieentwicklung zur Einführung von Künstlicher Intelligenz (KI) in UnternehmenVorgehen zur Entwicklung KI Strategien
Analyse der Einflusskräfte im Unternehmensumfeld
Analyse der Einflusskräfte im Unternehmen
GAP-Analyse
Erarbeitung strategischer Optionen
Auswahl einer strategischen Option
Umsetzungsplanung
Umsetzungs-Controlling
– Analyse der Ausgangssituation: Analysieren Sie die aktuellen Prozesse, Ressourcen und die Bereitschaft der Mitarbeitenden für KI-Integration.
– Kommunikation und Akzeptanz: Informieren Sie Mitarbeitende über die KI-Initiative und betonen Sie den Mehrwert. Schulungen und Workshops können Ablehnungen, Bedenken, Ängste abbauen und Akzeptanz fördern.
– Pilotprojekte starten: Beginnen Sie mit kleineren KI-Projekten, um Erfahrungen zu sammeln und Erfolge zu demonstrieren
– Flexibilität und Skalierbarkeit: Wählen Sie flexible und skalierbare Lösungen, um sich an Veränderungen anzupassen.
– Kulturwandel: KI wird eine Veränderung der Unternehmenskultur erfordern. Fördern Sie Offenheit und Lernbereitschaft.
– AI-Community aufbauen: Schaffen Sie Plattformen für Wissensaustausch, Trainings und Zusammenarbeit zwischen KI-Interessierten in Ihrem Unternehmen.
Vergessen Sie dabei nicht, dass viele Menschen ChatGPT, GPT-4o, Gemini u.a. bereits in ihrem Alltag nutzen.
Denken Sie daran, dass erfolgreiche KI-Einführung an erster Stelle nicht technisch, sondern organisatorisch und kulturell erfolgen muss.
Die Einführung der Künstlicher Intelligenz (KI) in Unternehmen erfordert eine systematische Herangehensweise und Change-Management ohne operative Hektik.
Risiken von Künstlicher Intelligenz sind positiv und / oder negativ!
– Welche Risiken von Künstlicher Intelligenz müssen wir vermeiden?
– Welche Risiken müssen wir eingehen?
Auf der Suche nach den Antworten habe ich GPT-4o geprompt:
„Warum unterscheide ich, Lorenzo Tural, zwischen positiven Risiken und negativen Risiken?“
Die Unterscheidung zwischen positiven und negativen Risiken ist im Risikomanagement wichtig, weil sie unterschiedliche Strategien, Herangehensweisen und Maßnahmen erfordern.
Hier sind die Hauptgründe für diese Unterscheidung:
1. Strategische Planung und Zielsetzung
Positive Risiken:
– Diese Risiken, auch als Chancen bezeichnet, bieten Möglichkeiten zur Verbesserung, Innovation und zum Wachstum.
Sie können strategisch geplant und verfolgt werden, um Wettbewerbsvorteile zu erzielen und positive Veränderungen herbeizuführen.
– Beispiel: Ein Unternehmen könnte in die Entwicklung neuer KI-Technologien investieren, um Marktführer in einem neuen Sektor zu werden.
Negative Risiken:
– Diese Risiken stellen potenzielle Bedrohungen und Gefahren dar, die vermieden oder gemindert werden müssen, um Verluste und Schäden zu verhindern.
– Beispiel:
Ein Unternehmen könnte Maßnahmen ergreifen, um sicherzustellen, dass ihre KI-Modelle keine diskriminierenden Ergebnisse liefern, um rechtliche und ethische Probleme zu vermeiden.
2. Risikomanagementstrategien
Positive Risiken:
– Erkennen und Nutzen: Positive Risiken erfordern eine proaktive Herangehensweise, bei der Chancen identifiziert, bewertet und strategisch genutzt werden.
– Beispiel:
Innovationsmanagement, Investition in Forschung und Entwicklung, Förderung kreativer Projekte.
Negative Risiken:
– Vermeiden und Mindern: Negative Risiken erfordern präventive und reaktive Maßnahmen, um mögliche negative Auswirkungen zu vermeiden oder zu reduzieren.
– Beispiel:
Implementierung von Sicherheitsmaßnahmen, Entwicklung von Notfallplänen, kontinuierliches Monitoring und Anpassung von Prozessen.
3. Ressourcenzuteilung
Positive Risiken:
– Ressourcen werden bereitgestellt, um Chancen zu maximieren und die Realisierung potenzieller Vorteile zu fördern.
– Beispiel: Finanzierung von Innovationsprojekten, Schulung von Mitarbeitern zur Nutzung neuer Technologien.
Negative Risiken:
– Ressourcen werden bereitgestellt, um Risiken zu mindern, Schäden zu beheben und sicherzustellen, dass negative Auswirkungen minimal sind.
– Beispiel: Investition in Sicherheitsmaßnahmen, Risikoversicherungen, Compliance-Programme.
4. Entscheidungsfindung und Prioritätensetzung
Positive Risiken:
– Entscheidungen werden getroffen, um Chancen zu priorisieren und strategische Ziele zu erreichen.
– Beispiel:
Ein Unternehmen könnte beschließen, eine riskante, aber vielversprechende neue Technologie zu entwickeln, um sich von der Konkurrenz abzuheben.
Negative Risiken:
– Entscheidungen werden getroffen, um potenzielle Bedrohungen zu minimieren und die Stabilität und Sicherheit zu gewährleisten.
– Beispiel: Ein Unternehmen könnte beschließen, bestimmte Geschäftsprozesse zu ändern, um sicherzustellen, dass sie den neuen Datenschutzbestimmungen entsprechen.
5. Kommunikation und Kultur
Positive Risiken:
– Förderung einer Kultur der Innovation und des Wachstums, bei der Risiken als Chancen gesehen werden, die es zu nutzen gilt.
– Beispiel:
Mitarbeiter werden ermutigt, kreative Ideen zu entwickeln und neue Ansätze auszuprobieren.
Negative Risiken:
– Entwicklung einer Kultur des Bewusstseins und der Vorsicht, bei der Risiken aktiv gemanagt werden, um das Unternehmen zu schützen.
– Beispiel:
Schulungen und Sensibilisierungsprogramme für Mitarbeiter zur Erkennung und Meldung potenzieller Risiken.
Fazit
Die Unterscheidung zwischen positiven und negativen Risiken ist essenziell, um geeignete Strategien und Maßnahmen für das Risikomanagement zu entwickeln.
Während positive Risiken als Chancen für Wachstum und Innovation betrachtet und genutzt werden sollten, erfordern negative Risiken präventive und reaktive Maßnahmen, um potenzielle Schäden und Verluste zu minimieren.
Risiken von Künstlicher Intelligenz – systemspezifische Definition
Ideenvorlagen zur Identifizierung von Chancen und Risiken von Künstlicher Intelligenz:
Raus aus der Kreidezeit – wie sieht die Bildung der Zukunft aus?
am 10. Oktober 2017 fahren wir mit ICE 920 München – Nürnberg nach Hause.
„Alles, was automatisierbar ist, wird automatisiert!“
erwähnte ich in meinem Impulsreferat.
„Mit welchen Tätigkeiten werden wir Menschen ab 2030 unseren Lebensunterhalt verdienen?“
Die Frage wurde mir während der Podiumsdiskussion und in persönlichen Gesprächen gestellt.
„Mit den Tätigkeiten, welche nicht den Robotern übertragen werden können, z.B. die Tätigkeiten, für die wir Menschen unsere Hinterbühne sowie unseren inneren Trieb in Gebrauch nehmen.“
So etwa war meine Antwort.
Während der Fahrt geht das Ping Pong Thinking Spiel mit meinem Vater weiter:
– (Ich) „Kann der innere Trieb, die Motivation, eines Menschen automatisiert werden?“
– (mein Vater) „Kann Wahrheit die Erfindung eines Roboters sein?
Haben Roboter auch eine Hinterbühne?
Können Roboter auch ihre eigene subjektive Realität konstruieren?“
– (Ich) behaupte mal, dass die Roboter nur Front Stage (Vorderbühne) haben und Con Job nicht ihre Sache ist.
Alles, was robotisierbar ist, wird also für das Schauspiel auf der Vorderbühne robotisiert.
ICE 920 kommt in Nürnberg an, wir steigen aus, machen uns auf den Weg nach Hause.
Können Roboter Künstler sein?
Britische Ingenieure bauen einen Roboter, der zeichnen und Emotionen ausdrücken kann.
Meine Frage an Sie:
Werden kunstschaffende Roboter menschliche Künstlerinnen und Künstler übertreffen?
