Agilität erfordert Selbständigkeit und Eigenverantwortung von den Beschäftigten. Viele Führungskräfte fragen sich: Können und wollen meine Mitarbeiter das überhaupt? Auch dabei kommt es ganz auf die Führung an.
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Jedes Unternehmen scheint unter Agilität etwas Anderes zu verstehen: Manche wollen schneller und flexibler werden, andere wollen ihre Innovationskraft und Anpassungsfähigkeit verbessern, und weitere suchen in agilen Methoden ein Mittel gegen die Unsicherheit und Mehrdeutigkeit auf den Märkten. Für immer mehr Unternehmen wird sogar die Verbesserung der Arbeitsbedingungen für die Beschäftigten im Rahmen der agilen Gestaltung zu einem Instrument, um die Attraktivität als Arbeitgeber im Kampf um Fachkräfte zu erhöhen.
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Amerika ermöglicht, Frankreich verbietet und Deutschland lavierte lange Zeit herum. Das Thema E-Scooter spaltet die Verwaltung und Öffentlichkeit weltweit. Doch in der polarisierenden Diskussion zwischen Gegnern und Befürwortern gehen die konkreten Anforderungen und Herausforderungen an das neue Mobilitätsvehikel derzeit völlig unter. Entscheidend ist nicht »Ja« oder »Nein«, sondern »wie« und »zu welchen Bedingungen«.
Ring ring – Das Telefon klingelt und vibriert wild auf dem Schreibtisch. Ihr erster Gedanke: »Mist, wieder vergessen das Smartphone stumm zu schalten.« Das ist sehr ärgerlich, denn eben saßen Sie noch konzentriert an einer herausfordernden Aufgabe und wurden jetzt aus dem Fluss gerissen.
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Viele Unternehmen scheinen derzeit beim Thema Industrie 4.0 lieber die Zuschauerrolle einnehmen zu wollen. Doch ist es realistisch, abzuwarten und die neuen Herausforderungen erst dann aktiv angehen, wenn der Umbruch tatsächlich eintritt? Nicht, wenn die Veränderungen den Charakter einer industriellen Revolution annehmen. Darauf deutet aber vieles hin!
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Wie sieht die Produktentwicklung der Zukunft aus? Diese Frage stellen sich viele Unternehmen aus unterschiedlichen Branchen. Eine einfache Antwort oder einen allgemeingültigen Plan gibt es dafür nicht. Neue Technologien und organisatorische Ansätze schießen wie Pilze aus dem Boden – es ist kaum mehr möglich, als einzelnes Unternehmen den Überblick zu behalten, geschweige denn passende Lösungen zu identifizieren oder gar einzusetzen. In Industrieprojekten erlebe ich immer wieder, dass verfügbare Technologien und organisatorische Ansätze im Unternehmen gar nicht bekannt sind. Das ist nachvollziehbar, denn neben dem Tagesgeschäft bleibt kaum Zeit und Raum, sich mit solchen Dingen zu beschäftigen.
tl;dr kurz für »too long; didn’t read«. Das war das Motto der diesjährigen re:publica in Berlin. Als eine der führenden Konferenzen für neue Medien und die digitale Zivilgesellschaft adressierten die Veranstalter und Mitgestalter damit die Problematik, dass wir mehr und mehr vor der Informationsflut im Internet, als auch in unserem Offline-Alltag kapitulieren. Nicht ohne Grund hat sich unsere Aufmerksamkeitsspanne in den letzten Jahren verringert.
Wie sieht die Arbeit der Zukunft aus? Eine kurze Antwort wäre: Mindestens so vielfältig wie heute. Werden die Weichen richtig gestellt, bietet die neue Arbeitswelt riesige Chancen.
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Die Mobilität verändert sich. Immer mehr Menschen wollen möglichst umweltfreundlich, vernetzt und intelligent mobil sein. Und sie legen bereits heute mehr Wert auf die Mobilität, als auf das Fahrzeug selbst. Man bezeichnet die Autos der Zukunft sogar als »Computer auf vier Rädern«. Der Grund? Der Anteil an elektronischen Systemen nimmt immer mehr zu und sie können auch mit zunehmender Geschwindigkeit Fahrer von vielen Fahraufgaben entlasten. Das Auto wird neu erfunden – und auch die Automobilwirtschaft muss sich, zumindest teilweise, neu erfinden.
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In unserem ersten Blogbeitrag haben wir aufgezeigt, dass es gar nicht so einfach ist, den Begriff »Künstliche Intelligenz« zu fassen und wie wir es trotzdem geschafft haben, im Projekt SmartAIwork zu einer gemeinsamen Definition zu kommen. Künstliche Intelligenz ist ein Sammelbegriff zum Teil sehr unterschiedlicher Disziplinen und Spielarten, die wir uns im heutigen Blogbeitrag etwas genauer anschauen wollen: Maschinelles Lernen, Neuronale Netze und Deep Learning.