VUCA & BANI
Fast kein Tag vergeht, ohne das etwas Unvorhergesehenes passiert. Wir leben in Zeiten, die von Unsicherheit und Wandel geprägt sind. Die beiden Modelle VUCA und BANI beschreiben die Herausforderungen, die in einer solchen, sich so derart schnell verändernden und zunehmend komplexen Welt auftreten können.
VUCA steht für:
Volatility (Volatilität): Unbeständigkeit und schnelle Veränderungen, die schwer vorhersehbar sind. Beispiele sind wirtschaftliche Schwankungen oder plötzliche Marktentwicklungen.
Uncertainty (Unsicherheit): Mangel an Informationen oder Vorhersehbarkeit über zukünftige Ereignisse. Unternehmen müssen oft Entscheidungen treffen, ohne alle notwendigen Informationen zu haben.
Complexity (Komplexität): Die Vielzahl an Faktoren und deren Wechselwirkungen, die die Entscheidungsfindung erschweren. Komplexe Systeme haben viele miteinander verbundene Elemente, was die Analyse schwierig macht.
Ambiguity (Ambiguität): Mehrdeutigkeit und Unklarheit in der Interpretation von Informationen oder Situationen. Dies kann dazu führen, dass es mehrere mögliche Interpretationen oder Antworten auf ein Problem gibt.
Das BANI-Modell ist eine Weiterentwicklung und steht für:
Brittleness (Brüchigkeit): Systeme oder Organisationen, die unter Druck oder Veränderung zerbrechen können. Sie sind nicht anpassungsfähig und reagieren oft schlecht auf unerwartete Ereignisse.
Anxiety (Angst): Ein Zustand der Unsicherheit und des Stresses, der durch die komplexen und unvorhersehbaren Herausforderungen der modernen Welt hervorgerufen wird. Dies kann zu einer lähmenden Angst führen, die die Entscheidungsfindung beeinträchtigt.
Nonlinearity (Nichtlinearität): Beziehungen zwischen Ursachen und Wirkungen sind nicht immer vorhersehbar. Kleine Veränderungen können große, unerwartete Auswirkungen haben, was die Planung und Prognose erschwert.
Incomprehensibility (Unverständlichkeit): Die Welt wird zunehmend komplex und schwer verständlich, was es schwierig macht, klare Antworten oder Lösungen zu finden. Informationen können mehrdeutig oder widersprüchlich sein.
Mehr zu lesen gibt es unter:
EXPONENTIAL INNOVATION
Das Konzept der Exponential Innovation bezieht sich auf das zunehmend beschleunigte Tempo technologischen Fortschritts, das erhebliche Auswirkungen auf Geschäftsmodelle, Wirtschaft und die Gesellschaft insgesamt hat. Im Gegensatz zum Ansatz einer linearen Innovation, die einer stetigen, inkrementellen Entwicklungskurve folgt, entwickelt sich Exponential Innovation in rasanter Geschwindigkeit – und das in der Regel unter Nutzung digitaler Technologien und völlig neuer Geschäftsansätze.
Wesentliche Aspekte von Exponential Innovation sind:
• Technologiegetriebenes Wachstum
• Netzwerkeffekte
• Skalierbarkeit
• Disruption traditioneller Modelle
• Agilität und Anpassungsfähigkeit
• Zusammenarbeit und Ökosysteme
• Kundenorientierung
Das Konzept von Exponential Innovation stellt traditionelle Geschäftsmodelle in Frage und erfordert proaktive, flexible und zukunftsorientierte Organisationen, um in einem sich schnell entwickelnden Umfeld wettbewerbsfähig zu bleiben.
Mehr zu lesen und entsprechende Beratung gibt es unter:
EFI-Gutachten
Die Expertenkommission Forschung und Innovation (EFI) leistet wissenschaftliche Politikberatung für die Bundesregierung und legt regelmäßig ein Gutachten zu Forschung, Innovation und technologischer Leistungsfähigkeit Deutschlands vor. Das erste Gutachten wurde am 27. Februar 2008 der deutschen Bundesregierung übergeben.
Im Zusammenhang mit den jährlichen Gutachten finden umfassende Analysen der Stärken und Schwächen des deutschen Innovationssystems im internationalen und zeitlichen Vergleich statt. Auf Basis neuester wissenschaftlicher Untersuchungen werden zudem die Perspektiven des Forschungs- und Innovationsstandortes Deutschlands bewertet. Ein zentraler Bestandteil der Gutachten sind Optimierungsvorschläge für die nationale Forschungs- und Innovationspolitik (Quelle: EFI).
Das aktuelle EFI-Gutachten gibt es unter
EFFECTUATION MODEL
Wie sind die heute erfolgreichen Digital-Unternehmen in USA entstanden? Wurden sie alle durch visionäre, außerordentliche Super-Entrepreneure gegründet? Mit viel Talent und viel Glück? Dieser Frage ging Prof. Saras Sarasvathy an der Darden School of Business, University of Virginia, nach. Und siehe da – die Antwort ist: Nein. Vielmehr war es meist ein Prozess vieler iterativer Schritte. Was die Unternehmer alle gemein hatten, war der Wille, die Zukunft aktiv zu gestalten – dabei aber auf große Analysen, Prognosen und entsprechend hehre Ziele zu verzichten. Sie orientierten sich an ihren aktuell vorhandenen Ressourcen – Mittel, Wissen, Fähigkeiten, Netzwerk – und überlegten, was sie damit wohl erreichen könnten.
Damit wurde die bisher weit verbreitete kausale Logik auf den Kopf gestellt und ein neues Denk- und Entscheidungskonzept definiert – Effectuation (von engl. to effectuate something – etwas bewirken).
Fünf Prinzipien prägen diesen Ansatz:
• Bird-in-hand principle (mit dem starten, was man hat)
• Affordable loss principle (wenig investieren, billig scheitern)
• Patchwork quilt principle (Partnerschaften aufbauen)
• Lemonade principle (aus Überraschungen Profit schlagen)
• Pilot-in-the-plane principle (Kontrolle durch Dinge, die selbst beeinflusst werden können - nicht auf Vorhersagen verlassen)
Zum Modell mehr auf: Society for Effectual Action
INTRAPRENEURSHIP
Intrapreneurship leitet sich vom Begriff Entrepreneurship ab - dessen gegenwärtige Lesart wesentlich durch die Arbeiten des Ökonomen Joseph Schumpeter geprägt wurden – und der sinngemäß mit Unternehmertum übersetzt werden kann.
Intrapreneurship setzt sich aus den Begriffen Intracorporate (innerhalb des Unternehmens) und Entrepreneurship (s.o.) zusammen – und bezeichnet somit Unternehmertum in einer etablierten Organisation. In einem solchen System haben die Beschäftigten eines Betriebes den Freiraum, sich unternehmerisch zu verhalten – sie sind motiviert, denken mit, agieren pro-aktiv und handeln eigenverantwortlich, um vermehrt innovative Ideen zu entwickeln und umzusetzen.
Das Konzept des Intrapreneurships wurde ursprünglich bereits 1978 von Gifford Pinchot III (Bainbridge Graduate Institute, Seattle) eingeführt. Der Begriff wurde aber insbesondere durch Steve Jobs von Apple (damals noch Macintosh) populär: In einem Interview für Newsweek sagte er 1985: „The Macintosh team was what is commonly known as intrapreneurship“. Und meinte damit kleine, vom Unternehmen separierte Teams, die in vollständiger Freiheit und unter häufiger Missachtung der Regeln ihre Vision umsetzen. So frei wird Intrapreneurship heute nicht mehr interpretiert – aber ein bisschen mehr Freiheit und Flexibilität wäre durchaus angebracht.
Mehr zu Intrapreneurship gibt es hier (in Englisch) zu lesen:
DONUT-ÖKONOMIE
Das Modell der Donut-Ökonomie ist ein neuartiger Ansatz, um wirtschaftliche Entwicklung mit sozialer und ökologischer Nachhaltigkeit in Einklang zu bringen. Der „Donut“ besteht aus zwei konzentrischen Kreisen: Der innere Kreis bildet die Grenzen unseres Sozialgefüges – die Mindestlebensstandards – wie Zugang zu Nahrung, Gesundheitsversorgung und Bildung. Der äußere Kreisdefiniert die ökologischen Grenzen, die wir respektieren müssen, um unseren Planeten zu schützen, wie beispielsweise Klimastabilität und Biodiversität.
Das Modell der Donut-Ökonomie wurde im Jahr 2017 von der Wirtschaftswissenschaftlerin Kate Raworth an der Universität Oxford entwickelt, mit dem Ziel, ein regeneratives Wirtschaftssystem zu schaffen, das auch tatsächlich realisierbar ist.
In diesem Modell agieren Unternehmen innerhalb des „Donuts“ – sie erfüllen die Bedürfnisse ihrer Kunden, ohne die ökologischen Grenzen zu überschreiten oder den gesellschaftlichen Zusammenhalt zu gefährden. Statt Umsatz- und Gewinnmaximierung schaffen Unternehmen nun Werte auf eine Weise, die sowohl der Gesellschaft als auch dem Planeten Erde zugutekommt.
Durch die Adaption des Donut-Ökonomie-Modells werden Unternehmen zu nachhaltiger Innovation angeregt – und können so auch ihr Markenimage verbessern. Sie werden vermehrt bewusste Verbraucher und Investoren anziehen - solche, die zunehmend nach verantwortungsvollen und ethischen Alternativen suchen. Dieses Konzept kann potenziell Unternehmen ermutigen, ihre Rolle in der Gesellschaft zu überdenken und eine ganzheitlichere Sicht auf den Begriff Erfolg zu entwickeln – eine, in der Gewinn und Sinnhaftigkeit im Einklang steht.
Mehr zu Lesen gibt es hier:
PASTEUR'S QUADRANT
Pasteurs Quadrant ist ein konzeptionelles Modell, das von Donald E. Stokes entwickelt und erstmals 1997 in seinem Buch "Pasteur’s Quadrant: Basic Science and Technological Innovation" veröffentlicht wurde. Es kategorisiert wissenschaftliche Forschung entlang zweier Dimensionen: der Suche nachgrundlegendem Verständnis (Grundlagenforschung) und der Berücksichtigung praktischer Anwendungen (angewandte Forschung) – woraus sich letztlich vier Quadranten ergeben:
• Reine Grundlagenforschung
• Reine Angewandte Forschung
• Nutzerzentrierte Forschung (Grundlagenforschung mit praktischen Nutzen, Pasteurs Quadrat)
• Forschung mit geringer Auswirkung (Stokes bezeichnete diesen Quadranten ursprünglich nicht)
Die drei wichtigsten seiner Erkenntnisse sind:
Verknüpfung: Stokes argumentiert, dass viele der wirkungsvollsten wissenschaftlichen Bestrebungen in Quadrant III fallen, wo nutzerzentrierte Forschung direkt in praktische Anwendungen mündet. Dies hebt die Bedeutung von Forschung hervor, die sowohl der grundlegenden Wissenschaft als auch gesellschaftlichen Bedürfnissen dient.
Innovation: Technologische Durchbrüche treten oft an der Schnittstelle zwischen Grundlagenforschung und angewandter Forschung auf. Das Modell ist daher auch ein Plädoyer für politische Maßnahmen und Finanzierungen, die diesen dualen Ansatz unterstützen.
Politische Bedeutung: Das Verständnis davon, in welchen Quadranten dieses Modells Forschung passt, kann Entscheidungsträgern helfen, die Finanzierung und Unterstützung von Forschung zu priorisieren, die sowohl Wissen als auch der Gesellschaft zugutekommt.
Mehr zu Lesen gibt es unter:
UN-ZIELE FÜR NACHHALTIGE ENTWICKLUNG
Die Ziele für nachhaltige Entwicklung der Vereinten Nationen (Sustainable Development Goals, SDGs) sind ein Set von 17 globalen Zielen, die 2015 festgelegt wurden, um dringende soziale, wirtschaftliche und ökologische Herausforderungen bis 2030 anzugehen.
Diese Ziele heben darauf ab, eine nachhaltigere, gerechtere und wohlhabendere Welt für alle zu schaffen.
Die SDGs bauen auf jahrzehntelanger Arbeit von Ländern und den UN auf, einschließlich des UN-Departments für Wirtschaftliche und Soziale Angelegenheiten. Die Entwicklungen gehen bis ins Jahr 1992 zurück, als der Earth Summit in Rio de Janeiro, Brasilien, stattfand. Mehr als 178 Länder verabschiedeten damals die sogenannte „Agenda 21“, einen umfassenden Aktionsplan zur Schaffung einer globalen Partnerschaft für nachhaltige Entwicklung, um das Leben der Menschen zu verbessern und die Umwelt zu schützen.
Die einzelnen Ziele sowie weiterführende Informationen finden Sie hier:
VERANTWORTUNGSVOLLE KI UND
WIE SIE HELFEN KANN
Verantwortungsvolle KI (Künstliche Intelligenz) bezieht sich auf die Entwicklung und Nutzung von KI-Systemen, die ethisch, fair, transparent und erklärbar sind. Das Ziel dieser Systeme ist es, Nutzen für den Einzelnen und die Gesellschaft zu schaffen und zugleich die Risiken zu minimieren. Die wesentlichen Prinzipien verantwortungsvoller KI umfassen Fairness (Vermeidung von Bias), Transparenz (Verständlichkeit von KI-Entscheidungen), Rechenschaftspflicht (Verantwortlichkeit für KI-Ergebnisse), Privatsphäre (Datenschutz) und Sicherheit (Gewährleistung von Zuverlässigkeit und Schutz). Im Wesentlichen zielt verantwortungsvolle KI also darauf ab, KI-Technologien zu schaffen, die positive gesellschaftliche Auswirkungen fördern und zugleich die Menschenrechte respektieren. Das alles Entscheidende ist jedoch auch in diesem Zusammenhang die Datenqualität. Ein Sprichwort sagt “Garbage in – Garbage out” – sind die Datenschlecht, mit der die KI trainiert wurde, ist es auch das Ergebnis.
Wie verantwortungsvolle KI helfen kann
1. Reduzierung von Vorurteilen und Diskriminierung
Durch die Entwicklung von KI-Systemen, die Bias und Vorurteile reduzieren, kann verantwortungsvolle KI gleiche Chancen und eine gerechte Behandlung für marginalisierte Gruppen fördern. Dies ist besonders wichtig in Bereichen wie der Personalbeschaffung, der Kreditvergabe und der Strafverfolgung, in denen KI-Systeme potenziell bestehende gesellschaftliche Ungleichheiten – gewollt oder ungewollt – verstärken könnten.
2. Stärkung des Vertrauens in KI
Transparente und erklärbare KI stärkt das Vertrauen von Nutzern und Betroffenen, indem sie ermöglicht, zu verstehen, wie Entscheidungen getroffen werden. Dies trägt grundsätzlich zur Aufklärung bei, ist aber entscheidend beim Einsatz von KI in besonders sensiblen Bereichen wie beispielsweise dem Gesundheitswesen, der Justiz und dem Finanzwesen.
3. Verbesserung der Entscheidungsfindung
KI-Systeme können nur zur Unterstützung der menschlichen Entscheidungsfindungeingesetzt werden, ohne sie aber vollständig zu ersetzen. Beispielsweise kann KI Ärzten helfen, Krankheiten genauer zu diagnostizieren, sollte jedoch nicht die Expertise von Gesundheitsfachkräften ersetzen. Ebenso können KI-Tools in der Justiz Richter zwar unterstützen, aber kein Urteil fällen.
4. Schutz von Privatsphäre und Sicherheit
Verantwortungsvolle KI-Systeme werden mit besonderem Blick auf Datenschutz und Datensicherheit entwickelt. Auch hier wieder gilt: Dies ist zwar ein allgemeines Anliegen (allein schon, um der Gesetzgebung zu entsprechen), ist aber besonders wesentlich in sensiblen Bereichen wie beispielsweise dem Gesundheitswesen, der Finanz- oder der Versicherungsbranche.
5. Gewährleistung der Rechenschaftspflicht
Verantwortungsvolle KI bietet Mechanismen zur Rechenschaftspflicht und stellt sicher, dass KI-Entwickler und ihre Anwender prinzipiell für die Ergebnisse von KI-Systemen verantwortlich gemacht werden können. Dies ist ein entscheidender Faktor hinsichtlich der immer noch diskutierten Haftungsfrage.
Mehr zur verantwortungsvollen Anwendung von KI unter:
und
NACHHALTIGE INNOVATION
Nachhaltige Innovation bezieht sich auf die Entwicklung neuer Produkte, Dienstleistungen oder Prozesse, die nicht nur das Unternehmenswachstum fördern, sondern auch die Umwelt- und Sozialauswirkungen berücksichtigen. Es geht darum, Wege zu finden, um die Bedürfnisse der Kunden zu erfüllen und gleichzeitig den Schaden für den Planeten zu minimieren und soziale Verantwortung zu fördern.
In der heutigen Marktlandschaft suchen Verbraucher zunehmend nach Marken, die Nachhaltigkeit priorisieren. Das bedeutet, dass Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil erlangen können, indem sie umweltfreundliche Praktiken in ihre Abläufe integrieren. Nachhaltige Innovation kann beispielsweise die Verwendung erneuerbarer Materialien, die Reduzierung von Abfall oder die Schaffung energieeffizienter Produkte umfassen.
Darüber hinaus geht es nicht nur um die Einhaltung von Vorschriften – es geht auch darum, Wert zu schaffen. In Unternehmen, die in nachhaltige Innovation investieren, kommt es regelhaft zu Kosteneinsparungen durch verbesserte Effizienz. Ein weiterer Vorteil ist der Aufbau einer treuen Kundenbasis, die das Engagement des Unternehmens für den Erhalt der natürlichen Ressourcen und eine bessere Zukunft schätzt.
Letztendlich ist nachhaltige Innovation nicht bloß ein Trend, sondern ein strategischer Ansatz, der das Unternehmen für einen langfristigen Erfolg positioniert und zugleich einen Beitrag zum harmonischen Miteinander von Wirtschaft, Gesellschaft und Umwelt leistet.
VUCA & BANI
Fast kein Tag vergeht, ohne das etwas Unvorhergesehenes passiert. Wir leben in Zeiten, die von Unsicherheit und Wandel geprägt sind. Die beiden Modelle VUCA und BANI beschreiben die Herausforderungen, die in einer solchen, sich so derart schnell verändernden und zunehmend komplexen Welt auftreten können.
VUCA steht für:
Volatility (Volatilität): Unbeständigkeit und schnelle Veränderungen, die schwer vorhersehbar sind. Beispiele sind wirtschaftliche Schwankungen oder plötzliche Marktentwicklungen.
Uncertainty (Unsicherheit): Mangel an Informationen oder Vorhersehbarkeit über zukünftige Ereignisse. Unternehmen müssen oft Entscheidungen treffen, ohne alle notwendigen Informationen zu haben.
Complexity (Komplexität): Die Vielzahl an Faktoren und deren Wechselwirkungen, die die Entscheidungsfindung erschweren. Komplexe Systeme haben viele miteinander verbundene Elemente, was die Analyse schwierig macht.
Ambiguity (Ambiguität): Mehrdeutigkeit und Unklarheit in der Interpretation von Informationen oder Situationen. Dies kann dazu führen, dass es mehrere mögliche Interpretationen oder Antworten auf ein Problem gibt.
Das BANI-Modell ist eine Weiterentwicklung und steht für:
Brittleness (Brüchigkeit): Systeme oder Organisationen, die unter Druck oder Veränderung zerbrechen können. Sie sind nicht anpassungsfähig und reagieren oft schlecht auf unerwartete Ereignisse.
Anxiety (Angst): Ein Zustand der Unsicherheit und des Stresses, der durch die komplexen und unvorhersehbaren Herausforderungen der modernen Welt hervorgerufen wird. Dies kann zu einer lähmenden Angst führen, die die Entscheidungsfindung beeinträchtigt.
Nonlinearity (Nichtlinearität): Beziehungen zwischen Ursachen und Wirkungen sind nicht immer vorhersehbar. Kleine Veränderungen können große, unerwartete Auswirkungen haben, was die Planung und Prognose erschwert.
Incomprehensibility (Unverständlichkeit): Die Welt wird zunehmend komplex und schwer verständlich, was es schwierig macht, klare Antworten oder Lösungen zu finden. Informationen können mehrdeutig oder widersprüchlich sein.
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EXPONENTIAL INNOVATION
Das Konzept der Exponential Innovation bezieht sich auf das zunehmend beschleunigte Tempo technologischen Fortschritts, das erhebliche Auswirkungen auf Geschäftsmodelle, Wirtschaft und die Gesellschaft insgesamt hat. Im Gegensatz zum Ansatz einer linearen Innovation, die einer stetigen, inkrementellen Entwicklungskurve folgt, entwickelt sich Exponential Innovation in rasanter Geschwindigkeit – und das in der Regel unter Nutzung digitaler Technologien und völlig neuer Geschäftsansätze.
Wesentliche Aspekte von Exponential Innovation sind:
• Technologiegetriebenes Wachstum
• Netzwerkeffekte
• Skalierbarkeit
• Disruption traditioneller Modelle
• Agilität und Anpassungsfähigkeit
• Zusammenarbeit und Ökosysteme
• Kundenorientierung
Das Konzept von Exponential Innovation stellt traditionelle Geschäftsmodelle in Frage und erfordert proaktive, flexible und zukunftsorientierte Organisationen, um in einem sich schnell entwickelnden Umfeld wettbewerbsfähig zu bleiben.
Mehr zu lesen und entsprechende Beratung gibt es unter:
EFI-Gutachten
Die Expertenkommission Forschung und Innovation (EFI) leistet wissenschaftliche Politikberatung für die Bundesregierung und legt regelmäßig ein Gutachten zu Forschung, Innovation und technologischer Leistungsfähigkeit Deutschlands vor. Das erste Gutachten wurde am 27. Februar 2008 der deutschen Bundesregierung übergeben.
Im Zusammenhang mit den jährlichen Gutachten finden umfassende Analysen der Stärken und Schwächen des deutschen Innovationssystems im internationalen und zeitlichen Vergleich statt. Auf Basis neuester wissenschaftlicher Untersuchungen werden zudem die Perspektiven des Forschungs- und Innovationsstandortes Deutschlands bewertet. Ein zentraler Bestandteil der Gutachten sind Optimierungsvorschläge für die nationale Forschungs- und Innovationspolitik (Quelle: EFI).
Das aktuelle EFI-Gutachten gibt es unter
EFFECTUATION MODEL
Wie sind die heute erfolgreichen Digital-Unternehmen in USA entstanden? Wurden sie alle durch visionäre, außerordentliche Super-Entrepreneure gegründet? Mit viel Talent und viel Glück? Dieser Frage ging Prof. Saras Sarasvathy an der Darden School of Business, University of Virginia, nach. Und siehe da – die Antwort ist: Nein. Vielmehr war es meist ein Prozess vieler iterativer Schritte. Was die Unternehmer alle gemein hatten, war der Wille, die Zukunft aktiv zu gestalten – dabei aber auf große Analysen, Prognosen und entsprechend hehre Ziele zu verzichten. Sie orientierten sich an ihren aktuell vorhandenen Ressourcen – Mittel, Wissen, Fähigkeiten, Netzwerk – und überlegten, was sie damit wohl erreichen könnten.
Damit wurde die bisher weit verbreitete kausale Logik auf den Kopf gestellt und ein neues Denk- und Entscheidungskonzept definiert – Effectuation (von engl. to effectuate something – etwas bewirken).
Fünf Prinzipien prägen diesen Ansatz:
• Bird-in-hand principle (mit dem starten, was man hat)
• Affordable loss principle (wenig investieren, billig scheitern)
• Patchwork quilt principle (Partnerschaften aufbauen)
• Lemonade principle (aus Überraschungen Profit schlagen)
• Pilot-in-the-plane principle (Kontrolle durch Dinge, die selbst beeinflusst werden können - nicht auf Vorhersagen verlassen)
Zum Modell mehr auf: Society for Effectual Action
INTRAPRENEURSHIP
Intrapreneurship leitet sich vom Begriff Entrepreneurship ab - dessen gegenwärtige Lesart wesentlich durch die Arbeiten des Ökonomen Joseph Schumpeter geprägt wurden – und der sinngemäß mit Unternehmertum übersetzt werden kann.
Intrapreneurship setzt sich aus den Begriffen Intracorporate (innerhalb des Unternehmens) und Entrepreneurship (s.o.) zusammen – und bezeichnet somit Unternehmertum in einer etablierten Organisation. In einem solchen System haben die Beschäftigten eines Betriebes den Freiraum, sich unternehmerisch zu verhalten – sie sind motiviert, denken mit, agieren pro-aktiv und handeln eigenverantwortlich, um vermehrt innovative Ideen zu entwickeln und umzusetzen.
Das Konzept des Intrapreneurships wurde ursprünglich bereits 1978 von Gifford Pinchot III (Bainbridge Graduate Institute, Seattle) eingeführt. Der Begriff wurde aber insbesondere durch Steve Jobs von Apple (damals noch Macintosh) populär: In einem Interview für Newsweek sagte er 1985: „The Macintosh team was what is commonly known as intrapreneurship“. Und meinte damit kleine, vom Unternehmen separierte Teams, die in vollständiger Freiheit und unter häufiger Missachtung der Regeln ihre Vision umsetzen. So frei wird Intrapreneurship heute nicht mehr interpretiert – aber ein bisschen mehr Freiheit und Flexibilität wäre durchaus angebracht.
Mehr zu Intrapreneurship gibt es hier (in Englisch) zu lesen:
DONUT-ÖKONOMIE
Das Modell der Donut-Ökonomie ist ein neuartiger Ansatz, um wirtschaftliche Entwicklung mit sozialer und ökologischer Nachhaltigkeit in Einklang zu bringen. Der „Donut“ besteht aus zwei konzentrischen Kreisen: Der innere Kreis bildet die Grenzen unseres Sozialgefüges – die Mindestlebensstandards – wie Zugang zu Nahrung, Gesundheitsversorgung und Bildung. Der äußere Kreisdefiniert die ökologischen Grenzen, die wir respektieren müssen, um unseren Planeten zu schützen, wie beispielsweise Klimastabilität und Biodiversität.
Das Modell der Donut-Ökonomie wurde im Jahr 2017 von der Wirtschaftswissenschaftlerin Kate Raworth an der Universität Oxford entwickelt, mit dem Ziel, ein regeneratives Wirtschaftssystem zu schaffen, das auch tatsächlich realisierbar ist.
In diesem Modell agieren Unternehmen innerhalb des „Donuts“ – sie erfüllen die Bedürfnisse ihrer Kunden, ohne die ökologischen Grenzen zu überschreiten oder den gesellschaftlichen Zusammenhalt zu gefährden. Statt Umsatz- und Gewinnmaximierung schaffen Unternehmen nun Werte auf eine Weise, die sowohl der Gesellschaft als auch dem Planeten Erde zugutekommt.
Durch die Adaption des Donut-Ökonomie-Modells werden Unternehmen zu nachhaltiger Innovation angeregt – und können so auch ihr Markenimage verbessern. Sie werden vermehrt bewusste Verbraucher und Investoren anziehen - solche, die zunehmend nach verantwortungsvollen und ethischen Alternativen suchen. Dieses Konzept kann potenziell Unternehmen ermutigen, ihre Rolle in der Gesellschaft zu überdenken und eine ganzheitlichere Sicht auf den Begriff Erfolg zu entwickeln – eine, in der Gewinn und Sinnhaftigkeit im Einklang steht.
Mehr zu Lesen gibt es hier:
PASTEUR'S QUADRANT
Pasteurs Quadrant ist ein konzeptionelles Modell, das von Donald E. Stokes entwickelt und erstmals 1997 in seinem Buch "Pasteur’s Quadrant: Basic Science and Technological Innovation" veröffentlicht wurde. Es kategorisiert wissenschaftliche Forschung entlang zweier Dimensionen: der Suche nachgrundlegendem Verständnis (Grundlagenforschung) und der Berücksichtigung praktischer Anwendungen (angewandte Forschung) – woraus sich letztlich vier Quadranten ergeben:
• Reine Grundlagenforschung
• Reine Angewandte Forschung
• Nutzerzentrierte Forschung(Grundlagenforschung mit praktischen Nutzen, Pasteurs Quadrat)
• Forschung mit geringer Auswirkung (Stokes bezeichnete diesen Quadranten ursprünglich nicht)
Die drei wichtigsten seiner Erkenntnisse sind:
Verknüpfung: Stokes argumentiert, dass viele der wirkungsvollsten wissenschaftlichen Bestrebungen in Quadrant III fallen, wo nutzerzentrierte Forschung direkt in praktische Anwendungen mündet. Dies hebt die Bedeutung von Forschung hervor, die sowohl der grundlegenden Wissenschaft als auch gesellschaftlichen Bedürfnissen dient.
Innovation: Technologische Durchbrüche treten oft an der Schnittstelle zwischen Grundlagenforschung und angewandter Forschung auf. Das Modell ist daher auch ein Plädoyer für politische Maßnahmen und Finanzierungen, die diesen dualen Ansatz unterstützen.
Politische Bedeutung: Das Verständnis davon, in welchen Quadranten dieses Modells Forschung passt, kann Entscheidungsträgern helfen, die Finanzierung und Unterstützung von Forschung zu priorisieren, die sowohl Wissen als auch der Gesellschaft zugutekommt.
Mehr zu Lesen gibt es unter:
UN-ZIELE FÜR NACHHALTIGE ENTWICKLUNG
Die Ziele für nachhaltige Entwicklung der Vereinten Nationen (Sustainable Development Goals, SDGs) sind ein Set von 17 globalen Zielen, die 2015 festgelegt wurden, um dringende soziale, wirtschaftliche und ökologische Herausforderungen bis 2030 anzugehen.
Diese Ziele heben darauf ab, eine nachhaltigere, gerechtere und wohlhabendere Welt für alle zu schaffen.
Die SDGs bauen auf jahrzehntelanger Arbeit von Ländern und den UN auf, einschließlich des UN-Departments für Wirtschaftliche und Soziale Angelegenheiten. Die Entwicklungen gehen bis ins Jahr 1992 zurück, als der Earth Summit in Rio de Janeiro, Brasilien, stattfand. Mehr als 178 Länder verabschiedeten damals die sogenannte „Agenda 21“, einen umfassenden Aktionsplan zur Schaffung einer globalen Partnerschaft für nachhaltige Entwicklung, um das Leben der Menschen zu verbessern und die Umwelt zu schützen.
Die einzelnen Ziele sowie weiterführende Informationen finden Sie hier:
NACHHALTIGE INNOVATION
Nachhaltige Innovation bezieht sich auf die Entwicklung neuer Produkte, Dienstleistungen oder Prozesse, die nicht nur das Unternehmenswachstum fördern, sondern auch die Umwelt- und Sozialauswirkungen berücksichtigen. Es geht darum, Wege zu finden, um die Bedürfnisse der Kunden zu erfüllen und gleichzeitig den Schaden für den Planeten zu minimieren und soziale Verantwortung zu fördern.
In der heutigen Marktlandschaft suchen Verbraucher zunehmend nach Marken, die Nachhaltigkeit priorisieren. Das bedeutet, dass Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil erlangen können, indem sie umweltfreundliche Praktiken in ihre Abläufe integrieren. Nachhaltige Innovation kann beispielsweise die Verwendung erneuerbarer Materialien, die Reduzierung von Abfall oder die Schaffung energieeffizienter Produkte umfassen.
Darüber hinaus geht es nicht nur um die Einhaltung von Vorschriften – es geht auch darum, Wert zu schaffen. In Unternehmen, die in nachhaltige Innovation investieren, kommt es regelhaft zu Kosteneinsparungen durch verbesserte Effizienz. Ein weiterer Vorteil ist der Aufbau einer treuen Kundenbasis, die das Engagement des Unternehmens für den Erhalt der natürlichen Ressourcen und eine bessere Zukunft schätzt.
Letztendlich ist nachhaltige Innovation nicht bloß ein Trend, sondern ein strategischer Ansatz, der das Unternehmen für einen langfristigen Erfolg positioniert und zugleich einen Beitrag zum harmonischen Miteinander von Wirtschaft, Gesellschaft und Umwelt leistet.
VERANTWORTUNGSVOLLE KI UND
WIE SIE HELFEN KANN
Verantwortungsvolle KI (Künstliche Intelligenz) bezieht sich auf die Entwicklung und Nutzung von KI-Systemen, die ethisch, fair, transparent und erklärbar sind. Das Ziel dieser Systeme ist es, Nutzen für den Einzelnen und die Gesellschaft zu schaffen und zugleich die Risiken zu minimieren. Die wesentlichen Prinzipien verantwortungsvoller KI umfassen Fairness (Vermeidung von Bias), Transparenz (Verständlichkeit von KI-Entscheidungen), Rechenschaftspflicht (Verantwortlichkeit für KI-Ergebnisse), Privatsphäre (Datenschutz) und Sicherheit (Gewährleistung von Zuverlässigkeit und Schutz). Im Wesentlichen zielt verantwortungsvolle KI also darauf ab, KI-Technologien zu schaffen, die positive gesellschaftliche Auswirkungen fördern und zugleich die Menschenrechte respektieren. Das alles Entscheidende ist jedoch auch in diesem Zusammenhang die Datenqualität. Ein Sprichwort sagt “Garbage in – Garbage out” – sind die Datenschlecht, mit der die KI trainiert wurde, ist es auch das Ergebnis.
Wie verantwortungsvolle KI helfen kann
1. Reduzierung von Vorurteilen und Diskriminierung
Durch die Entwicklung von KI-Systemen, die Bias und Vorurteile reduzieren, kann verantwortungsvolle KI gleiche Chancen und eine gerechte Behandlung für marginalisierte Gruppen fördern. Dies ist besonders wichtig in Bereichen wie der Personalbeschaffung, der Kreditvergabe und der Strafverfolgung, in denen KI-Systeme potenziell bestehende gesellschaftliche Ungleichheiten – gewollt oder ungewollt – verstärken könnten.
2. Stärkung des Vertrauens in KI
Transparente und erklärbare KI stärkt das Vertrauen von Nutzern und Betroffenen, indem sie ermöglicht, zu verstehen, wie Entscheidungen getroffen werden. Dies trägt grundsätzlich zur Aufklärung bei, ist aber entscheidend beim Einsatz von KI in besonders sensiblen Bereichen wie beispielsweise dem Gesundheitswesen, der Justiz und dem Finanzwesen.
3. Verbesserung der Entscheidungsfindung
KI-Systeme können nur zur Unterstützung der menschlichen Entscheidungsfindungeingesetzt werden, ohne sie aber vollständig zu ersetzen. Beispielsweise kann KI Ärzten helfen, Krankheiten genauer zu diagnostizieren, sollte jedoch nicht die Expertise von Gesundheitsfachkräften ersetzen. Ebenso können KI-Tools in der Justiz Richter zwar unterstützen, aber kein Urteil fällen.
4. Schutz von Privatsphäre und Sicherheit
Verantwortungsvolle KI-Systeme werden mit besonderem Blick auf Datenschutz und Datensicherheit entwickelt. Auch hier wieder gilt: Dies ist zwar ein allgemeines Anliegen (allein schon, um der Gesetzgebung zu entsprechen), ist aber besonders wesentlich in sensiblen Bereichen wie beispielsweise dem Gesundheitswesen, der Finanz- oder der Versicherungsbranche.
5. Gewährleistung der Rechenschaftspflicht
Verantwortungsvolle KI bietet Mechanismen zur Rechenschaftspflicht und stellt sicher, dass KI-Entwickler und ihre Anwender prinzipiell für die Ergebnisse von KI-Systemen verantwortlich gemacht werden können. Dies ist ein entscheidender Faktor hinsichtlich der immer noch diskutierten Haftungsfrage.
Mehr zur verantwortungsvollen Anwendung von KI unter:
und
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