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Weshalb digitale Disruptionen von geänderten Kundenbedürfnissen ausgehen und nicht von der Technik

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Weshalb digitale Disruptionen von geänderten Kundenbedürfnissen ausgehen und nicht von der Technik

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Dieser Artikel aus der brandeins beschreibt sehr schön, wie bisherige digitale Disruptionen durch Decoupling, Disintermediation und Unbundling entlang der Wertschöpfungskette als Antwort auf geänderte Kundenbedürfnisse entstanden.
https://www.brandeins.de/magazine/brand-eins-thema/it-dienstleister-2020/disruption-geht-vom-kunden-aus?utm_source=zeit&utm_medium=parkett
/@slakner

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Alles zu Scrum auf dem Medium Portal "Serious Scrum"

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Alles zu Scrum auf dem Medium Portal "Serious Scrum"

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Obwohl ich erst einen Artikel richtig gelesen habe - https://medium.com/serious-scrum/scrum-is-an-awful-project-management-methodology-37ff90e350 - bin ich davon überzeugt, dass Serious Scrum eine wertvolle Ressource für das Erlernen und aktive Arbeiten mit Scrum mit vielen wichtigen Real Llife Beispielen und Hacks ist, um die beste Organisation der Zusammenarbeit für sich und seine Organisation zu finden. Reinschauen lohnt sich.
/@sdiepolder

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Content by and for serious scrum practitioners.

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Wenn du wissen möchtest, was die Zukunft bringt, solltest du dir den Vortrag  unbedingt anhören. Dauert aber ca. 18Minuten

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Schnell, einfach und informativ rausfinden, wie gut man sich schon mit KI auskennt. Dauert unter 20 Min.
Auch mal der Family und digital Neulingen zeigen, womit man sich den ganzen Tag beschäftigt.
https://www.it-fitness.de/Online_Tests/2515_KI_Wissenstest_Online.htm?bench=3

Anna-Lena

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https://youtu.be/aWfT_vATSBI

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Das Web Literacy Curriculum von Mozilla bietet Learning Nuggets in den Dimensionen Read/Write/Participate, um die 21st Century Skills zu entwickeln. /@simondueckert

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In diesem kurzen Podcast beschreibt Thorsten Hardiess wie KI uns in Zukunft beim Lernen unterstützen kann...was tatsächlich schon geht und was noch nicht.
gepostet von Christin

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Auch bei KI gilt weiterhin: Shit in, shit out.
Amazon wollte mit KI-Auswahl beim Recruting geschlechterneutral und vorurteilsfrei eine Auswahl treffen. Allerdings hatten sie als Trainingsdaten auch „nur“ ihre bisherige Auswahlpraxis und die hat Männer bevorzugt, das hat der damit trainierte Algorithmus natürlich übernommen:

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SAN FRANCISCO (Reuters) - Amazon.com Inc's machine-learning specialists uncovered a big problem: their new recruiting engine did not like women.

The team had been building computer programs since 2014 to review job applicants' resumes with the aim of mechanizing the search for top talent, five people familiar with the effort told Reuters.

Automation has been key to Amazon's e-commerce dominance, be it inside warehouses or driving pricing decisions. The company's experimental hiring tool used artificial intelligence to give job candidates scores ranging from one to five stars - much like shoppers rate products on Amazon, some of the people said.

"Everyone wanted this holy grail," one of the people said. "They literally wanted it to be an engine where I'm going to give you 100 resumes, it will spit out the top five, and we'll hire those."

But by 2015, the company realized its new system was not rating candidates for software developer jobs and other technical posts in a gender-neutral way.

That is because Amazon's computer models were trained to vet applicants by observing patterns in resumes submitted to the company over a 10-year period. Most came from men, a reflection of male dominance across the tech industry. (For a graphic on gender breakdowns in tech, see: tmsnrt.rs/2OfPWoD)

In effect, Amazon's system taught itself that male candidates were preferable. It penalized resumes that included the word "women's," as in "women's chess club captain." And it downgraded graduates of two all-women's colleges, according to people familiar with the matter. They did not specify the names of the schools.

Amazon edited the programs to make them neutral to these particular terms. But that was no guarantee that the machines would not devise other ways of sorting candidates that could prove discriminatory, the people said.

The Seattle company ultimately disbanded the team by the start of last year because executives lost hope for the project, according to the people, who spoke on condition of anonymity. Amazon's recruiters looked at the recommendations generated by the tool when searching for new hires, but never relied solely on those rankings, they said.

Amazon declined to comment on the technology's challenges, but said the tool "was never used by Amazon recruiters to evaluate candidates." The company did not elaborate further. It did not dispute that recruiters looked at the recommendations generated by the recruiting engine.

The company's experiment, which Reuters is first to report, offers a case study in the limitations of machine learning. It also serves as a lesson to the growing list of large companies including Hilton Worldwide Holdings Inc and Goldman Sachs Group Inc that are looking to automate portions of the hiring process.

Some 55 percent of U.S. human resources managers said artificial intelligence, or AI, would be a regular part of their work within the next five years, according to a 2017 survey by talent software firm CareerBuilder.

Employers have long dreamed of harnessing technology to widen the hiring net and reduce reliance on subjective opinions of human recruiters. But computer scientists such as Nihar Shah, who teaches machine learning at Carnegie Mellon University, say there is still much work to do.

"How to ensure that the algorithm is fair, how to make sure the algorithm is really interpretable and explainable - that's still quite far off," he said.

MASCULINE LANGUAGE

Amazon's experiment began at a pivotal moment for the world's largest online retailer. Machine learning was gaining traction in the technology world, thanks to a surge in low-cost computing power. And Amazon's Human Resources department was about to embark on a hiring spree: Since June 2015, the company's global headcount has more than tripled to 575,700 workers, regulatory filings show.

The logo of Amazon is seen at the company logistics centre in Boves, France, August 8, 2018. REUTERS/Pascal Rossignol/Files

So it set up a team in Amazon's Edinburgh engineering hub that grew to around a dozen people. Their goal was to develop AI that could rapidly crawl the web and spot candidates worth recruiting, the people familiar with the matter said.

The group created 500 computer models focused on specific job functions and locations. They taught each to recognise some 50,000 terms that showed up on past candidates' resumes. The algorithms learned to assign little significance to skills that were common across IT applicants, such as the ability to write various computer codes, the people said.

Instead, the technology favoured candidates who described themselves using verbs more commonly found on male engineers' resumes, such as "executed" and "captured," one person said.

Gender bias was not the only issue. Problems with the data that underpinned the models' judgments meant that unqualified candidates were often recommended for all manner of jobs, the people said. With the technology returning results almost at random, Amazon shut down the project, they said.

THE PROBLEM, OR THE CURE?

Other companies are forging ahead, underscoring the eagerness of employers to harness AI for hiring.

Kevin Parker, chief executive of HireVue, a startup near Salt Lake City, said automation is helping firms look beyond the same recruiting networks upon which they have long relied. His firm analyses candidates' speech and facial expressions in video interviews to reduce reliance on resumes.

"You weren't going back to the same old places; you weren't going back to just Ivy League schools," Parker said. His company's customers include Unilever PLC and Hilton.

Goldman Sachs has created its own resume analysis tool that tries to match candidates with the division where they would be the "best fit," the company said.

Microsoft Corp's LinkedIn, the world's largest professional network, has gone further. It offers employers algorithmic rankings of candidates based on their fit for job postings on its site.

Still, John Jersin, vice president of LinkedIn Talent Solutions, said the service is not a replacement for traditional recruiters.

"I certainly would not trust any AI system today to make a hiring decision on its own," he said. "The technology is just not ready yet."

Some activists say they are concerned about transparency in AI. The American Civil Liberties Union is currently challenging a law that allows criminal prosecution of researchers and journalists who test hiring websites' algorithms for discrimination.

"We are increasingly focusing on algorithmic fairness as an issue," said Rachel Goodman, a staff attorney with the Racial Justice Program at the ACLU.

Still, Goodman and other critics of AI acknowledged it could be exceedingly difficult to sue an employer over automated hiring: Job candidates might never know it was being used.

As for Amazon, the company managed to salvage some of what it learned from its failed AI experiment. It now uses a "much-watered down version" of the recruiting engine to help with some rudimentary chores, including culling duplicate candidate profiles from databases, one of the people familiar with the project said.

Another said a new team in Edinburgh has been formed to give automated employment screening another try, this time with a focus on diversity.

Reporting By Jeffrey Dastin in San Francisco; Editing by Jonathan Weber and Marla Dickerson

Our Standards: The Thomson Reuters Trust Principles.

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Insight - Amazon scraps secret AI recruiting tool that showed bias against women

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Amazon.com Inc's <AMZN.O> machine-learning specialists uncovered a big problem: their new recruiting engine did not like women.

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Digitalisierung in Schulen - Der chinesische Weg in die Totalüberwachung

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Digitalisierung in Schulen - Der chinesische Weg in die Totalüberwachung

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Grauselig aber wahr: Chinas Vorstellung von der idealen Schule. Abschreckendes Beispiel wie man freies Denken unterdrückt.

https://www.deutschlandfunk.de/alles-unter-kontrolle-chinas-intelligenter-schule-entgeht.680.de.mhtml?dram:article_id=438868&xtor=AD-251-[]-[]-[]-[dlf-mobil]-[]-[]

Beitrag von Oliver Lorenz

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Neun Regeln zur Gestaltung von algorithmen - auf einen Blick.

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Dr. Christian Wiele erklärt in 3:14 Minuten 5 wichtige Fakten über KI - auf den Punkt.
Er hat noch mehr sehr interessante Videos auf seinem Kanal - https://www.youtube.com/channel/UCi_WCu0cWuGEFLWJqqKkH_A

Tipp von @sdiepolder

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5 Dinge, die jeder über KI wissen sollte | Künstliche Intelligenz

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Kostenloser Online Grundlagenkurs zu KI aus Finnland, jetzt auch in Deutsch. Wurde mir von einigen Kollegen empfohlen die ihn bereits erfolgreich durchgearbeitet haben.
Dauer: zwischen 30 und 60 Stunden. Kann mit Anleitung oder ohne durchlaufen werden.
https://course.elementsofai.com/de

Tipp von @sdiepolder

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TED Talk  mit Eli Pariser wie uns Algorithmen bei Google, Facebook usw. leiten und beeiflussen.
Er hat dazu noch ein lesenswertes Buch geschrieben - https://www.amazon.de/Filter-Bubble-What-Internet-Hiding/dp/0241954525

Tipp von @sdiepolder

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As web companies strive to tailor their services (including news and search results) to our personal tastes, there’s a dangerous unintended consequence: We get trapped in a “filter bubble” and don’t get exposed to information that could challenge or broaden our worldview. Eli Pariser argues powerfully that this will ultimately prove to be bad for us and bad for democracy.

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Artikel - Theorie der Filterblasen nicht länger haltbar

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Artikel - Theorie der Filterblasen nicht länger haltbar

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NZZ Artikel der Filterbubble kritisch hinterfrägt.

Tipp von @sdiepolder

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Die Gesellschaft zerfällt in Filterblasen, so heisst es. Die Theorie ist heute in aller Munde, aber kaum belegbar. Tatsächlich leiden vernetzte Gesellschaften unter der Sofortkonfrontation mit immer anderen Ansichten.

Was macht wütend, regt auf, verursacht die Gereiztheit der digitalen Zeit? Es gibt eine hübsche kleine Studie über den sogenannten Flugkoller, auch air rage genannt, den Ausraster in der Luft, die als Parabel taugt. Die beiden Wissenschafter Katherine DeCelles und Michael Norton haben sie 2016 publiziert. Sie zeigen: Es sind nicht die engen Sitze, nicht die pappigen Brötchen und der Flugbegleiter, der einen anbiestert und damit den Ausraster provoziert. Die Stimmung wird angespannter, die Aggression wahrscheinlicher, wenn es für alle sichtbar eine erste und zweite Klasse gibt. Sie wird noch angespannter, wenn diejenigen, die billiger reisen, auf dem Weg ins Flugzeug durch die erste Klasse hindurch zur zweiten Klasse gehen müssen, wenn sie also mit eigenen Augen sehen, wie bequem und luxuriös die Welt im Flugzeug sein könnte.

Auch diejenigen, die in der ersten Klasse Platz genommen haben, werden gereizter, weil sie so unmittelbar in ihrem Luxus- und Behaglichkeitskosmos gestört wurden. Insofern lautet der Tipp der beiden Wissenschafter: Bitte getrennte Eingänge für die erste und zweite Klasse schaffen! Die Wahrnehmungswelten getrennt halten! Das senkt das Ausrasterrisiko!

Soziale Unterschiede sind sofort sichtbar

Man kann diese Untersuchung aus dem Mikrokosmos der Flugzeuge als eine Parabel über den Makrokosmos der vernetzten Welt begreifen. Es sind - hier wie dort - die unmittelbare Sichtbarkeit und Sofortvergleichbarkeit von sozialen Unterschieden und die Transparenz der Differenz, die verstören. Wir sehen Schreckliches und Schönes, Relevantes und Irrelevantes - ein unendlicher Strom beweglicher, leicht zu verbreitender Daten und Dokumente, von lustigen Ice-Bucket-Challenge-Videos bis hin zum Foto eines kleinen syrischen Mädchens, das nach einem Luftangriff blutüberströmt in die Kamera blickt.

Es ist die unerträgliche Gleichzeitigkeit des Seins, die so auf einem einzigen Kommunikationskanal erlebbar wird, der Schock des Unvereinbaren. Und an die Stelle von air rage tritt information rage, eine elementare Gereiztheit als Resultat der Sofortkonfrontation mit radikaler Differenz.

Irreführendes Denkbild der Filterblase

Allerdings: Ein solcher Befund steht quer zu einem ausserordentlich mächtigen Denkbild der gegenwärtigen Netzdebatten, der Filterblase. Man sieht, wenn man diesem Denkbild folgt, die Gesellschaft als eine grosse Ansammlung von abgeschlossenen, durch algorithmische Vorfilterung entstandenen Mini-Welten und einsam vor sich hin blubbernden Realitätsinseln. In eine Filterblase, so nimmt man an, dringt primär das ein, was die eigene Meinung und Weltsicht bestätigt.

Der Netzaktivist Eli Pariser hat dieses Denkbild 2011 in einem eigenen Buch zu der weltweit diskutierten Horrorvision einer lernunwillig und irritationsunfähig gewordenen Gesellschaft verdichtet. Das Wort Filterblase findet sich längst im Duden. Es regiert den Smalltalk der Gesellschaftsanalyse. Barack Obama hat in seiner Abschiedsrede über die Macht der Filterblasen geklagt.

In den Foren und Debatten über das Netz und die Krise der Demokratie heisst es inzwischen unisono: Wir müssen raus aus unserer Filterblase und endlich mit Trump-Anhängern, Brexit-Befürworten und Pegida-Freunden reden! "Demokratie verlangt gemeinsame Grundsätze, aber man setzt uns", so Eli Pariser, "in parallele, aber getrennte Universen."

Aber stimmt das? Werden wir tatsächlich algorithmisch voneinander getrennt und in einen Tunnel der Selbstbestätigung hineingelockt? Die Antwort lautet: Das Denkbild der Filterblase ist irreführend - und zwar gleich aus mehreren Gründen. Zum einen widerspricht die Idee der von Algorithmen determinierten Extremabschottung der alltäglichen Erfahrung. Wer surft, in Blogs und Foren unterwegs ist, der bemerkt: Das Wesen des Netzes ist die Verlinkung. Und jeder Link ist - potenziell - ein Ticket in ein anderes Wirklichkeitsuniversum. Man muss nur draufklicken. Und schon wird man unvermeidlich herauskatapultiert aus der eigenen Filterblase.

Schwache Verbindungen sind nützlich

Zum anderen widerspricht die Filterblasenidee den Grundeinsichten der Netzwerktheorie, über die seit den 1970er Jahren diskutiert wird. Man weiss: Schwache Verbindungen und lockere Beziehungen (sogenannte weak ties im Sinne der Netzwerksoziologie) sind eben deshalb so nützlich, weil sie einen mit unterschiedlichen, unbekannten und gänzlich unerwarteten Informationen konfrontieren. Und das Netz ist das Beziehungsuniversum der schwachen Verbindungen. Offline haben Menschen in der Regel wenig Freunde, online womöglich jedoch sehr viele.

Die Wahrscheinlichkeit, mit unterschiedlichen Informationen konfrontiert zu werden, steigt in solchen Netzwerken mit schwachen Verbindungen rasant an. Der Gedanke von Eli Pariser, wir liefen aufgrund von personalisierter Informationsauswahl unter den heutigen Kommunikationsbedingungen Gefahr, "in einer statischen, immer enger werdenden Ich-Welt gefangen zu werden", wirkt vor diesem Hintergrund ziemlich unplausibel.

Und schliesslich widerspricht die Theorie der Filterblase den inzwischen publizierten empirischen Studien, die in immer neuen Varianten und Variationen zweierlei zeigen: Erstens ist unser Informationsuniversum sehr viel vielfältiger als gedacht, trotz der personalisierten Informationsauswahl. Zweitens ist das, was Filterblase genannt wird, immer auch ein Symptom unseres Informationsverhaltens, Indiz unserer eigenen Intentionen und Faszinationen. Menschen sind bestätigungssüchtige Wesen. Sie suchen, lesen und verbreiten, wovon sie ohnehin überzeugt sind und woran sie unbedingt glauben wollen.

Man kann nicht nicht registrieren

Die Filterblasentheorie übersieht den menschlichen Faktor. Sie verwandelt soziale Phänomene der Selbstabschottung und das Problem der Bestätigungssehnsucht ("confirmation bias") in technische Manipulationsphantasien. Kurzum: Es handelt sich um eine Entmündigung höherer Ordnung.

Und doch, es stimmt ja: Der Rückzug in Selbstbestätigungsmilieus ist so leicht möglich wie nie zuvor. Es können sich Impfgegner zusammenfinden, die meinen, dass Impfungen Autismus erzeugen. Es können sich Extremisten unterschiedlichster Couleur verbünden, Menschen mit eigenwilligen Hobbys und ausgefallenen Ideen. Sie alle können sich finden, Halt, Kraft und frisches Selbstbewusstsein geben. Das ist schrecklich und schön. Entscheidend ist aber, dass es sich hier um eine selbstfabrizierte, von Individuen oder Gruppen vorangetriebene Einigelung handelt. Diese ist auch deshalb so leicht möglich, weil das Netz von der Logik des Senders (das gebündelte Informationspaket, etwa in Form einer Zeitung) auf die Logik des Empfängers (zum Beispiel in Gestalt einer persönlichen Suchanfrage) umstellt und damit der Bestätigungssehnsucht des Einzelnen sehr weit entgegenkommt.

Wie aber kann man Öffnung und Schliessung zusammendenken? Eine Antwort liefert der Netztheoretiker Michael Seemann. Er unterscheidet positive und negative Filtersouveränität. Positive Filtersouveränität bedeutet, dass man sich sein Weltbild frei zusammenbasteln kann, sich die Scheinbeweise zusammengoogelt, die stützen, was man unbedingt glauben will. Negative Filtersouveränität hiesse, dass man sich völlig in den Privatkosmos der erwünschten Weltwahrnehmung zurückziehen kann. Und genau dies ist nicht möglich. Man kann, frei nach Paul Watzlawick, nicht nicht registrieren, was geschieht, wer sich in den Kommentarspalten über wen aufregt, wer die eigene Position auf Twitter oder Facebook attackiert, die These mit der Antithese durch einen Link verbindet.

Zeitalter permanenter Filter-Clashs

Ich behaupte: Das Zeitalter der Vernetzung ist das Zeitalter des permanenten Filter-Clash, des Aufeinanderprallens von Parallelöffentlichkeiten und Selbstbestätigungsmilieus. Dies zeigt sich, wenn auf Twitter, dem Nachrichtenkanal für jedermann, in einem einzigen Gesprächsfaden die unterschiedlichsten Positionen sichtbar werden. Und das wird im Falle von Extremereignissen erlebbar, die auf der Weltbühne des Netzes zum grossen Drama explodieren.

Man denke nur an den Fall des 13-jährigen russischstämmigen Mädchens Lisa aus Berlin-Marzahn, das im Januar 2016 behauptete, es sei von drei Ausländern vergewaltigt worden. Russischstämmige Gruppen in Deutschland lasen die Story in sozialen Netzwerken, demonstrierten voller Wut in Berlin vor dem Kanzleramt, weil sie glaubten, hier solle ein Verbrechen vertuscht werden. Schliesslich griff das russische Fernsehen die Geschichte auf, spitzte sie weiter zu. Die deutsche Polizei und die Staatsanwaltschaft dementierten. Der russische Aussenminister liess wissen, man wolle das Geschehen wohl aus Gründen der politischen Korrektheit verschweigen; der deutsche Aussenminister wies dies mit Verve zurück.

Offensichtlich ist: Hier prallen die unterschiedlichsten Realitäten in radikaler Unmittelbarkeit aufeinander; hier wird die Empörung über die Empörung zum kommunikativen Normfall. Hier zeigt sich der Filter-Clash auf allen Ebenen - bis hin zu den Aussenministern zweier Staaten.

Hinter alldem steckt der Mensch

Wie sollte man damit umgehen? Manche wollen in einer solchen Situation der allmählichen Überhitzung von Kommunikation die Idylle wieder zurück, den geistigen Frieden des Nichtsehens, der doch unter vernetzten Bedingungen kaum noch zu haben ist. Ich selbst meine, dass es schon ein erster Schritt in Richtung einer neuen Aufklärung sein könnte, das Theoriebesteck sorgfältiger auszuwählen, mit dem man die erlebbare Polarisierung ganzer Gesellschaften analysiert. Debattiert man über die Macht von Algorithmen, letztlich über die Dominanz der Maschine über den Menschen, negiert seine Autonomie und damit die Fähigkeit zum verantwortlichen Handeln?

Oder erkennt man an, dass hinter alldem der Mensch steckt, mit seinen Interessen, seinen grossen und kleinen Ideologien, seinen Vorurteilen und seinen selbstgeschaffenen Filterblasen, die in einer vernetzten Welt auf immer andere Filterblasen prallen? Die Verhältnisse zu humanisieren, kann, so denke ich, nur dann wirklich gelingen, wenn man damit beginnt, die eigenen Theorien und Modelle zu humanisieren. Und das hiesse, vom Menschen und von seiner selbstverschuldeten Unmündigkeit zu sprechen, also von uns selbst.

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Die Theorie der Filterblasen ist nicht länger haltbar - Wir leiden bereits unter dem Filter-Clash | NZZ

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Die Gesellschaft zerfällt in Filterblasen, so heisst es. Die Theorie ist heute in aller Munde, aber kaum belegbar. Tatsächlich leiden vernetzte Gesellschaften unter der Sofortkonfrontation mit immer anderen Ansichten. Was macht wütend, regt auf, verursacht die Gereiztheit der digitalen Zeit?