ArticlePDF Available

Strategische Mensch-Maschine-Partnerschaft – Begriffs- und Bedeutungskategorien ausgehend von Digitalisierung, nachhaltiger Entwicklung und weiteren Kontexten

Authors:

Abstract

Mit dem vorliegenden Diskussionsbeitrag werden die mit Strategischer Mensch-Maschine-Partnerschaft – #StratMMP – verknüpften Begriffs- und Bedeutungskategorien Sinngebung, Kontrolle, Teilhabe, Design, Interaktion, Vernetzung und Intelligenz insbesondere vor dem Hintergrund von Digitalisierung und nachhaltiger Entwicklung sowie dem damit verbundenen gesellschaftlichem Wandel charakterisiert. Hierbei fließen ausgewählte Grundgedanken zu Ethik, Strategie/Strategischem Management, Design/Design Thinking, Konnektivismus und Psychologie mit ein. Mit dem vorliegenden Beitrag wird einmal mehr eine Diskussion in Richtung einer Smartly Sustained Society angeregt, in der die Entwicklungen rund um Digitalisierung und nachhaltige Entwicklung zum Wohl des Menschen fokussiert werden.
Seite - 1 - von 18
Diskussionsbeiträge Fachbereich Technik
HFH · Hamburger Fern-Hochschule,
ISSN: 2629-5482
Nr. 5/2019
Strategische
Mensch-Maschine-Partnerschaft
Begriffs- und Bedeutungskategorien ausgehend
von Digitalisierung, nachhaltiger Entwicklung und
weiteren Kontexten
Autorenschaft:
Prof. Dr. Ronald Deckert, Prof. Dr. Maren Metz, Dr. Anja Günther
11. Oktober 2019
Seite - 2 - von 18
Zusammenfassung
Mit dem vorliegenden Diskussionsbeitrag werden die mit Strategischer Mensch-Maschine-Partner-
schaft verknüpften Begriffs- und Bedeutungskategorien Sinngebung, Kontrolle, Teilhabe, Design, In-
teraktion, Vernetzung und Intelligenz insbesondere vor dem Hintergrund von Digitalisierung und
nachhaltiger Entwicklung sowie dem damit verbundenen gesellschaftlichem Wandel charakterisiert.
Hierbei fließen ausgewählte Grundgedanken zu Ethik, Strategie/Strategischem Management,
Design/Design Thinking, Konnektivismus und Psychologie mit ein. Mit dem vorliegenden Beitrag
wird einmal mehr eine Diskussion in Richtung einer Smartly Sustained Society angeregt, in der die
Entwicklungen rund um Digitalisierung und nachhaltige Entwicklung zum Wohl des Menschen
fokussiert werden.
Inhalt
1. Ausgangssituation und Zielsetzung Seite 3
2. Grundlegende Kontexte Seite 4
2.1 Digitalisierung Seite 4
2.2 Nachhaltige Entwicklung Seite 5
2.3 Ethik Seite 6
2.4 Strategie, Strategisches Management Seite 6
2.5 Design, Design Thinking Seite 7
2.6 Konnektivismus Seite 7
2.7 Psychologie in der Mensch-Maschine-Interaktion Seite 9
3. Begriffs- und Bedeutungskategorien sowie Spannungs- Seite 10
felder Strategischer Mensch-Maschine-Partnerschaft
3.1 Sinngebung Seite 11
3.2 Kontrolle Seite 12
3.3 Teilhabe Seite 12
3.4 Design Seite 13
3.5 Interaktion Seite 13
3.6 Vernetzung Seite 14
3.7 Intelligenz Seite 14
4. Ausgewählte Ergebnisse eines Konferenz-Workshops Seite 15
5. Fazit und Ausblick Seite 16
Literatur Seite 16
Impressum Seite 18
Seite - 3 - von 18
1. Ausgangssituation und Zielsetzung
Die aktuellen Entwicklungen auf dem Planeten Erde sind grundlegend existenziell geprägt; und zwar
von der globalen bis hin zur individuellen Ebene. Global betrachtet ist z. B. eine Überausnutzung
verfügbarer Ressourcen festzustellen, wobei bereits heute einige Grenzen auf dem Planeten Erde
überschritten sowie Abmilderungs- und Anpassungsmaßnahmen unvermeidlich sind (IPCC 2014;
Randers 2012; Rockström et al. 2009; Meadows et al. 1972). Die voranschreitende, übermäßige
Ausnutzung natürlicher Ressourcen zeigt sich unter anderem auch in der zeitlichen Entwicklung des
sogenannten Earth Overshoot Day. Der berechnete Tag, an dem die menschliche Inanspruchnahme
der Ressoure fü das jeeilige Kaledejah die Kapazität de Ede üesteigt, a i de 9e
Jahren im Dezember. Mittlerweile ist dieser Tag im Jahr 2019 bereits am 29. Juli erreicht. Von der UN
werden Handlungsnotwendigkeiten mittels der Sustainable Development Goals (SDG) benannt (vgl.
https://sustainabledevelopment.un.org/). In Diskussionen rund um die mit den SDG einhergehenden
Themenstellungen und zu Begriffen wie Nachhaltigkeit, nachhaltige Entwicklung sowie inter- und
intragenerationale Gerechtigkeit vgl. hierzu bspw. Otto (2008) wird die Vielfalt des hiermit
verbundenen Ereignis-, Gedanken- und Handlungsfeldes deutlich. Aufwändige Bemühungen auch
auf politischer Ebene haben bislang keine hinreichend wirkungsvollen Handlungsprogramme
hervorgebracht. Schulkinder demonstrieren daher koordiniert und mit Nachdruck für notwendige
Veränderungen (vgl. https://fridaysforfuture.de/). Nach WBGU (2019, S. 2 f.) steht auf individueller
Ebene die gemäß Grundgesetz zentrale Begriffs- und Bedeutungskategorie der rde im Zentrum
eines normativen Kompass für die Große Transformation zur Nachhaltigkeit in einer digitalisierten
Gesellschaft [Hervorhebung ergänzt]. Auh hiei zeigt sih die grundlegende Natur der Diskussion.
Vor dem Hintergrund der Ereignisse rund um nachhaltige Entwicklung und Digitalisierung ordnen sich
als Ziel des vorliegenden Beitrages strukturgebende Überlegungen rund um eine Strategische
Mensch-Maschine-Partnerschaft ein. Diese sind verbunden mit den in Abbildung 1 aufgeführten Be-
griffs- und Bedeutungkategorien Sinngebung (Davenport 2016; Deckert & Günther 2018), Kontrolle,
Teilhabe, Design, Interaktion, Vernetzung und Intelligenz (Deckert 2019, 2018).
Abbildung 1: Strategische Mensch-Maschine-Partnerschaft (Quelle: Deckert 2019, 2018)
Im vorliegenden Diskussionsbeitrag werden diese Begriffs- und Bedeutungskategorien zu Strategi-
scher Mensch-Maschine-Partnerschaft vor dem Hintergrund einer Digitalisierung und nachhaltige
Entwicklung verbindenden Sichtweise charakterisiert. Diese Begriffe und ihre Bedeutungszusammen-
Seite - 4 - von 18
nge sind ein Vorschlag, wobei sich insbesondere die Begriffe bereits in ersten Diskussionen be-
währt haben (vgl. Abschnitt 4).
2. Grundlegende Kontexte
Nachfolgend werden in den Abschnitten 2.1 bis 2.7 ausgewählte Kontexte charakterisiert, vor deren
Hintergrund sich in besonderer Weise die Bedeutung der in Kapitel 3 beschriebenen Begriffs- und Be-
deutungskategorien zu Strategischer Mensch-Maschine-Partnerschaft erschließt. De Begiff „Pat-
eshaft lässt dabei Raum zur Interpretation von Partnerschaft von Menschheit und Maschinen
is hi zu Partnerschaft von Mensch und Maschine auf eie idiiduelle Eee, oei letztee
Interpretation insbesondere psychologischen Bezug besitzt (vgl. Abschnitt 2.7).
2.1 Digitalisierung
Mit Digitalisierung und mit dem in jüngerer Vergangenheit viel diskutierten Begriff der Industrie 4.0
findet sich ein gesellschaftlich weitreichender Ereignis-, Gedanken- und Handlungskomplex, mit
dem sich vielfältige Wissenschaftsdisziplinen befassen und Überlegungen zur Vernetzung von beleb-
ter und unbelebter Materie sowie zu Künstlicher Intelligenz verbinden (Deckert 2019). Für Di-
gitalisierung, Vernetzung und Intelligenz als drei nach Lübbecke (2015) relevanten Kategorien
finden sich jeweils nach Deckert und Langer (2018) hervorzuhebende Unterscheidungen in Tabelle 1
dargestellt.
Kategorien
Hervorzuhebende Unterscheidungen zu den Kategorien
Digitalisierung
Analog
Digital
Vernetzung von belebter
und unbelebter Materie
Offline
Online
Intelligenz
Menschlich
Künstlich/Technisch/Maschinell
Tabelle 1: Im Zusammenhang hervorzuhebende Unterscheidungen für Digitalisierung,
Vernetzung von belebter und unbelebter Materie sowie Intelligenz (vgl. Deckert & Langer 2018)
Heute wird über Digitalisierung aus Richtung verschiedener Wissenschaftsdisziplinen (Deckert 2019)
und in sehr weiten Kontexten diskutiert wie beispielsweise mit Blick auf soziale Dienstleistungen be-
züglich Ambivalenzen der Einführung, gleichberechtigter Nutzung, Sicherheit, Infrastrukturerhalt, -
rokratisierung und Isolation/Beziehungsabbruch (Deckert & Langer 2018). Im vorliegenden Diskus-
sionsbeitrag kann und soll keine vertiefte Betrachtung für die Einordnung von vielen weiteren Begrif-
fen wie Big Data, Smart Factories, Smart Devices, Smart Products, Smart Services, Robotik, Sensorik,
cyber-physische Systeme (CPS), cyber-physische Produktionssysteme (CPPS), Automatisierungspyra-
mide, Losgröße eins, Co-Creation oder Internet of Everything erfolgen.
Unter Vernetzung können sich ganz allgemein nicht nur die Vernetzung von Dingen und Menschen
sondern auch wirtschaftlich und gesellschaftlich relevante Strukturen einordnen, wie bei Deckert und
Saß (2020) am Beispiel der Energiebranche verdeutlicht wird. Auch Vernetzung kann und soll hier
nicht umfassend diskutiert werden, sondern es wird der Zielsetzung des Beitrages dienlich ein
Schlaglicht auf Mensch-Computer-Interaktion Englisch: Human Computer Interaction (HCI) ge-
worfen, wobei Krömker (2009, S. 25) folgende Phasen feststellt:
Seite - 5 - von 18
70er/80er Jahre „Opeato ediet Maschine „Coad Lie Itefae
80er/90er Jahre „Use eutzt Tool „Gaphial Use Itefae
21. Jahrhundert „Maage deligiet Assistenten „Attetie Use Itefae
Einige zu Beginn des 21. Jahrhunderts diskutierte Technologien sind nach Krömker (2009) bspw.
Virtuelle Realität, Augmented Reality, Spiele, Mobile Computing, Ubiquitous Computing/Pervasive
Computing und Global Networking (Software-Agenten, Peer-to-Peer-Technologien). HCI zeichnet
sich durch Interdisziplinärität aus und zwar an der Schnittstelle von Informatik, Design, Psychologie
sowie Soziologie und Anthropologie (Götze 2016). Krömker git kokete „Gaphik- und Industrie-
desig (Krömker 2009, S. 27) a ud eahtet speziell auh „Tehishes Sheie (ebd.) sowie
„Hua Fatos ud Egooie (ebd.) für relevant. Folgendes Zitat von Shneiderman (2002, o. S.)
charakterisiert am Übergang in das 21. Jahrhundert einen Paradigmenwechsel:
I thik ee desige ould like to envision a future that is graceful, elegant, comfortable,
satisfying, comprehensible, predictable and controllable. Those are the adjectives that we'd
like to attach to the interfaces and systems that we use. […] The old oputig is aout what
computers can do; the new computing is about what people can do [Hervorhebung er-
gänzt].
In gewisser Weise nahbar an der Entwicklung Künstlicher Intelligenz ist, dass Computer gegen den
Menschen in zunehmendem Maße in Spielen gewinnen: Backgammon/1979, Othello/1997, Schach/
1997, Scrabble/2002, Bridge/2005 und Jeopardy!/2010 (Bostrom 2014) sowie im Zweispieler-Poker-
spiel (Spice 2017) und im Sechsspieler-Pokerspiel (Hsu 2019). Hierbei zeigt Software heute insbe-
sondere ein beachtliches Ausmaß an (1) strategischer Entscheidungsfähigkeit bei unvollkommener
Informationslage und (2) die Fähigkeit zu bluffen (Spice 2017). Den Menschen zeichnen im Vergleich
zu Künstlicher Intelligenz beispielsweise Fähigkeiten verbunden mit emotionaler und sozialer Intelli-
genz aus (vgl. Abschnitt 3.7).
2.2 Nachhaltige Entwicklung
Die Notwendigkeiten, den Weg in Richtung nachhaltiger Entwicklung einzuschlagen, werden insbe-
sondere verbunden mit Ereignissen wie dem ersten Bericht an den Club of Rome (Meadows et al.
1972), internationalen Klimakonferenzen/-abkommen auf Ebene der Vereinten Nationen (vgl. bspw.
den Brundlandtbericht hier: https://sustainabledevelopment.un.org/content/documents/5987our-
common-future.pdf), Analysen von Rockström et al. (2009) und Randers (2012) sowie den Arbeiten
des Weltklimarates die spätestens mit dem fünften Sachstandsbericht (IPCC 2014) ein sehr umfas-
sendes Bild zu globalen Zusammenhängen rund um den Klimawandel und den menschlichen Einfluss
hierauf liefern und den Sustainable Development Goals (SDG) der Vereinten Nationen deutlich. Auf
einer breiten Erkenntnisbasis sind heute alle Akteure in der Gesellschaft zum Handeln aufgerufen.
Der Wissenschaftsrat (2015) nimmt in diesem Zusammenhang die Wissenschaft und das wissen-
schaftspolitische System auch in die Pflicht. De Begiff eie „ahhaltede Nutzug fidet sih,
wie hier https://digital.slub-dresden.de/werkansicht/dlf/85039/127/0/ auf einer im Internet verfüg-
baren Ablichtung des historischen Dokumentes nachzulesen ist, bereits 1713 in der Sylvicultura
Oeconomica von Hans Carl von Carlowitz.
Seite - 6 - von 18
Spätestens mit den Überlegungen des Wissenschaftlichen Beirats der Bundesregierung Globale Um-
weltveränderungen zu einer digitalisiete Nahhaltigkeitsgesellshaft (WBGU 2019, S. 1) wird die
gesellschaftliche Tragweite der Verknüpfung von Digitalisierung und nachhaltiger Entwicklung deut-
lich. Der WBGU (2019) gibt Empfehlungen zu folgenden Handlungsfeldern:
Erhaltung natürlicher Lebensgrundlagen
Armutsbekämpfung / inklusive Entwicklung
Arbeit / Abbau von Ungleichheit
Zukunftsbildung
Big Data / Privatsphäre
Fragilität / Autonomie technischer Systeme
Ökonomische / politische Machtverschiebungen
Global Governance / nachhaltige Gestaltung des Digitalen Zeitalters
Hier erfolgt das „Zusammendenken der beiden wohl wichtigsten Entwicklungen der jüngeren Moder-
ne, nämlich der wachsenden Bedrohung der natürlichen Lebensgrundlagen der Menschheit einer-
seits und der explosiven Fortschritte im Bereich der Informations- und Kommunikationstechnologie
andererseits WBGU 9, S. . Der WBGU (2019, S. 5) unterscheidet drei Dynamiken „Digitali-
sierung für Nachhaltigkeit, „Nahhaltige digitalisiete Gesellshafte ud „Die Zukuft des Homo
sapiens, die jeweils mit Potenzialen und Risiken behaftet sind.
2.3 Ethik
I Jah 9 lässt die Euopäishe Koissio i Kotet de „Ethics guidelines for trustworthy AI"
(vgl. https://ec.europa.eu/futurium/en/ai-alliance-consultation, 14.09.2019) die „Tustworthy AI
Assesset List (vgl. https://ec.europa.eu/newsroom/dae/document.cfm?doc_id=60440,
14.09.2019). Anhand der folgenden sieben Schlüsselbereiche werden basierend auf Grundrechten
und ethischen Prinzipien Richtlinien zur Vertrauenswürdigkeit von Künstlicher Intelligenz definiert:
Human agency and oversight
Technical robustness and safety
Privacy and Data governance
Transparency
Diversity, non-discrimination and fairness
Societal and environmental well-being
Accountability
Ethische Fragestellungen verbunden mit den Möglichkeiten und den sich weiter entwickelnden Ein-
satzgebieten Künstlicher Intelligenz sind stetig möglichst vorausschauend fortzuführen.
2.4 Strategie, Strategisches Management
Nach De Wit und Meyer (2014) kann Strategie bzw. Strategisches Management als sich in verschie-
denen Spannungsfeldern herauskristallisierende Synthese verstanden werden. Unter diesen Span-
nungsfeldern findet sich insbesondere dasjenige eines logisch-analytischen vs. eines intuitiv-holisti-
schen Denkens, das in besonderer Weise an Überlegungen zur menschlichen und künstlichen Intelli-
genz anschließen kann. Das Denken in Spannungsfeldern generell kommt auch beim WBGU (2019)
it Üeleguge zu „Beahug ud Shöpfug i Digitale Zeitalte (S. 2) zum Ausdruck. Wie in
Seite - 7 - von 18
Abschnitt 3.1 aufgezeigt wird, ist der Kontext rund um Strategie grundlegend für die Strategische
Mensch-Maschinen-Partnerschaft.
2.5 Design, Design Thinking
Nach Schweppenhäuser (2016, S.  teie zei „Keotie […] die Desigpais a (ebd.) und
zwar (1) das „Bedüfis ah Gestaltug eie humanen Lebenswelt (ebd.) ud  de „Wush
nach Optimierung der ArbeitsweltPoduktio, Waeekeh, die eide als „itale Faktoe des
odee Lees […] i eie Spaugsehältis (ebd.) stehen. Ein umfassendes Verständnis
von Gestaltung fokussiert auf das gelingende Leben [Fettdruck ergänzt] (Schweppenhäuser 2016,
S. 11) i Sie eies Otes „leeseltlihe Pais (ebd.) als Gegenstand ethischer (sowie ästhe-
tishe Refleio (ebd.) und zwecks Zielbestimmung , wobei ein Blick auf das funktionierende
Leben der Arbeitselt [Fettduk egäzt] (ebd.) voranzustellen ist, das mit zweckgebundenem
Handeln sowie dem Verhältnis von Selbst- und Fremdbestimmung in Verbindung steht. In diesem Zu-
sammenhang geht Schweppenhäuser (2016, S. 11) folgend (1) der Fokus von Designtheorie deut-
lich über Produktdesign, Kommunikationsdesign, visuelle Kommunikatio ud auh das „Etefe
von ganzen Systemen und Umgebungen(ebd.) hinaus, diese befasst sich dann (2) mit dem „Etwer-
fen und Gestalten von Beziehungen(ebd.) sowie mit der Gestaltung von Kommunikationsräumen
und Kommunikationsformen (ebd.) und (3) wird Gestaltung dann als soziale Praxis auf Basis von
Kommunikation verstanden. Design umfasst äußeres Design (Oberfläche, Ästhetik) und inneres De-
sign (Struktur, Funktion) sowie Entwerfen und Gestalte, oei „Gestalte […] ah de huaen
und sozialen Zweck des Produkts fragen nicht nur nach Form, Funktionsweise, Herstellungskosten
ud Veaktug Sheppehäuse , S.  ff., S. . Von einem weit gefassten Begriff Design
ausgehend entsteht eine Verbindung in Richtung des Kontextes Psychologie (vgl. Abschnitt 2.7) inso-
eit Aktiitäte ud u Hestellug o Podukte ud „Wikugen bei Benutzern und Betrach-
te (Schweppenhäuser 2016, S. 13) isgesat „allgeeiere Weltbilder und Menschenbilder zu-
gude (ebd.) liegen soie „Vostelluge dao, ie Meshe lee olle, ie sie aheh-
e, as sie eutlih daei deke ud ie sie sih fühle (ebd.). Entwurfsprozesse greifen auf
„Gesellshaftstheorie, Wahrnehmungstheorie, Erkenntnistheorie, Psychologie, Ethik ud Ästhetik
(Schweppenhäuser 2016, S. 14) zurück, womit Philosophie, Soziologie und Psychologie Anbindung
finden. Eng verknüpft auch mit dem Begriff Transformationsdesign schließt die Diskussion rund um
Design heute an die Notwendigkeiten einer nachhaltigen Entwicklung an (Schweppenhäuser 2016;
Sommer & Welzer 2014). Hiermit lässt sich insbesondere auch gut verbinden, dass heute interdiszi-
plinäe Polelösug auf Basis „Pole faig […] as a ke desig patie zu eie odee
Designverständnis gehört (Dorst 2015, o. S.).
2.6 Konnektivismus
Der durch Siemens (2005) charakterisierte Connectivism (zu Deutsch: Konnektivismus) kann auf
Behaviourismus, Kognitivismus und Konstruktivismus im 20. Jahrhundert folgend als aufkommen-
de Lerntheorieströmung des 21. Jahrhunderts gelten (Campbell & Schwier 2014). Diese Lerntheorie-
strömungen können je nach Situation und Anwendungskontext einen Beitrag zur Beschreibung und
Gestaltung von Lernen leisten. Der Konnektivismus ist charakterisiert durch (Siemens 2005, o. S.):
Leaig ad koledge ests i diversity of opinions.
Learning is a process of connecting specialized nodes or information sources.
Seite - 8 - von 18
Learning may reside in non-human appliances.
Capacity to know more is more critical than what is currently known.
Nurturing and maintaining connections is needed to facilitate continual learning.
Ability to see connections between fields, ideas, and concepts is a core skill.
Currency (accurate, up-to-date knowledge) is the intent of all connectivist learning
activities.
Decision-making is itself a learning process. Choosing what to learn and the meaning of
incoming information is seen through the lens of a shifting reality. While there is a right
answer now, it may be wrong tomorrow due to alterations in the information climate
affecting the decision. [Hervorhebung ergänzt]
Siemens (2005) stellt den Konnektivismus vor dem Hintergrund zur Diskussion, dass die drei großen
Lerntheorien des 20. Jahrhunderts seiner Ansicht nach mit folgenden Beschränkungen verbunden
sind: (1) Lernen findet nur in Personen (in Gehirnen) statt, (2) der Evaluation des Wertes von
Informationen und Fähigkeiten zur Synthetisierung und Erkennung von Verbindungen und Mustern
kommt wenig Raum zu und (3) die technologischen Entwicklungen finden keine Beachtung. Nach
Anderson und Dron (2011, S. 80 ff.) folgt die „oetiist pedagog als ditte Geeatio auf die
„ogiti-ehaiouist (ebd.) und die „soial ostutiist […] pedagog (ebd.) und eine vierte Ge-
neration in der Zukunft könnte sich mit einer Art (kollektiver) Intelligenz und Befähigung des Men-
schen zur Verbindung mit Wissen und Erschließung von Wissensquellen befassen. Konnektivistisch
geprägtes Lernen ist zu verbinden mit methodischer Flexibilität und interaktivem Lerndesign
(Deckert, Günther & Metz 2018; 2019), das sich beispielsweise an der HFH · Hamburger Fern-
Hochschule mit Blick auf die aktuelle Entwicklungsrichtung gemäß Abbildung 2 einordnet.
Abbildung 2: Methodenspektrum im interaktiven Lerndesign
(Quelle: Deckert, Günther & Metz 2019)
Seite - 9 - von 18
2.7 Psychologie in der Mensch-Maschine-Interaktion
Die Mensch-Maschine-Interaktion ist ein interdisziplinäres Gebiet, in dem neben der Informatik, der
Forschung zur Künstlichen Intelligenz, der Softwareergonomie, dem Design, der Techniksoziologie
auch Wissen und neueste Erkenntnisse aus verschiedenen Bereichen der Psycholgie einfließen.
Insbesondere gehören hierzu die Allgemeine Psychologie (z. B. Wahrnehmungspsychologie sowie
Motivations-, Emotions- und Volitionsforschung), die Differenzielle und Persönlichkeitspsychologie
(z. B. Entwicklung und Modellierung von Persönlichkeit und Intelligenzforschung) sowie die
Medienpsychologie (z. B. Medienwirkung und Medienselektion). Die Psychologie steuert dabei die
Themen um das menschliche Erleben, Verhalten sowie deren innere und äußere Ursachen,
Bedingungen und Entwicklungen bei. Die Mensch-Maschine-Interaktion und deren interdisziplinäre
wissenschaftliche Einbettung sind mit der Kognitionswissenschaft verknüpft. Diese erforscht
bewusste und unbewusste Vorgänge und deren Erleben, insbesondere zur Sensorik, Motorik und zu
den kognitiven Prozessen, d.h. zur Verarbeitung von Information innerhalb des menschlichen
Denkens und Entscheidens.
Das Interesse und das Ziel der Forschung rund um die Mensch-Maschine-Interaktion ist die
Entwicklung von konkreten Technologien oder deren Weiterentwicklung. Zum einen sollen die
Nutzung dieser technischen Systeme und die Steuerung komplexer Anwendungen erleichtern und
andererseits Menschen in Alltagsprozessen entlasten. Damit zentrieren sich die Fragestellungen
dieses Forschungsgebiets auf die benutzergerechte Gestaltung und Benutzerfreundlichkeit von
Software und technischen Systemen sowie auf das Zusammenwirken von Mensch und Maschine, also
besonders der Gebrauchstauglichkeit (Wachsmuth 2013). Diese Gebrauchstauglichkeit von
Benutzerschnittstellen richtet sich nach Effektivität, Effizienz und Zufriedenheit ein bestimmtes Ziel
erreichen zu können. Weitergehende Forschung zur Mensch-Maschine-Interaktion ist die
Übertragbarkeit von natürlicher Interaktion auf die Interaktion zwischen Mensch und Maschine.
Hierunter fallen kognitive Leistungen, wie das Verstehen und Produzieren von Sprache, Gestik und
Mimik in einem Dialog und die Möglichkeit einer Mensch-Technik-Kooperation im Sinne eines künst-
lichen Gesprächspartners, wie der eines sozialen Roboters. Immer wichtiger werden auch intuitiv
nutzbare Schnittstellen, wie natürlich-sprachliche oder auch gestische und multimodale Schnittstellen
(Hedicke 2002). Interaktive Mensch-Maschine-Schnittstellen ergeben sich auch verbunden mit dem
Bereich virtueller Realitäten. Hier verbinden sich sensorische und aktorische Fähigkeiten des Men-
schen mit der synthetischen Welt der Computerapplikationen. In virtuellen Realitäten mit zum Teil
realen Darstellungen (Augmented Reality, Mixed Reality) geht es vorwiegend um Interaktions- und
Entscheidungsprozesse, die orts- und zeitunabhängig, synchron oder asynchron stattfinden können.
Zudem gibt es Bemühungen mithilfe intelligenter Techniken und Assistenzaufgaben Unterstützungs-
systeme aufzubauen, die Interaktionen übernehmen (Sullivan & Tyler 1991). Die Schnittstelle selber
wird intelligenter und soll zwischen Benutzerinnen/Benutzern und technischen Systemen vermitteln,
indem eigenständig Lösungen gefunden werden. Die Idee ist, besondere Fähigkeiten und Stärken des
Menschen aber auch des künstlichen Systems in einer asymmetrischen Rollenübertragung zu nutzen,
in der die Verantwortlichkeiten im Zusammenhang mit der jeweiligen Fähigkeit und Stärke möglichst
optimal angewendet und ausgeschöpft werden (human complementary approach, Terveen 1995).
Diese intelligente Technik wird als Interface-Agents bezeichnet, die als autonome Einheit handelt
und Aktivitäten in ihrer Umgebung beobacht (Wachsmuth 2013). Den digitalen Assistenten werden
Aufträge so übertragen, wie es Menschen bearbeiten würden. Interface-Agents initialisieren dann
Seite - 10 - von 18
Kommunikation, führen Aufgaben aus und beobachten Aktivitäten. Damit wird ein komplementärer
Interaktionsstil möglich. Wesentliche Anforderung der Interface-Agents sind Kompetenz für den
zielgenauen Einsatz und Vertrauenr das Abgeben und Delegieren einer Aufgabe an ein System
(Maes 1994). In diesen Entwicklungsbereich gehört auch die Technik des maschinellen Lernens, bei
dem es zu einer automatischen individuellen Anpassung an die Nutzerin/den Nutzer kommt.
Der Ansatz des künstlichen Gesprächspartners entwickelt sich zu synthetischen, computeranimier-
ten Figuren, den sogenannten virtuellen Agents. Man unterscheidet synthetische Charaktere,
simuliert in einer computergrafischen Umgebung (embodied conversational agents) und autonome
humanoid-aussehende Roboter in der realen physikalischen Welt (soziale Roboter), die beide
autonom und zielgerichtet mit Menschen interagieren können. Diese menschenähnlich konzipierten
technischen Systeme wirken durch ein komplexes Zusammenspiel von sensorischen, kognitiven und
aktorischen Fähigkeiten. Es wird sprachsynchrones Verhalten eingesetzt, wie Gestik, Mimik oder
Lippenbewegung (Kopp & Wachsmuth 2004). Weitergedacht können diese Agents über so genannte
mentale Eigenschaften verfügen, wie Wissen, Motivation, Intension, Überzeugung, Wunsch oder
Verpflichtung, die Charaktereigenschaften eines Menschen nachempfunden sind (belief-desire-
intention, Rao & Geotgeff 1991). Es kommt zu einer kognitiven Verarbeitung, wie der Bewertung
einer Situation und einer planvollen Zielverfolgung. Der nächste Schritt ist ein gemeinsames Wissen
über Ziele und deren solidarisches Verfolgen zu realisieren (Wachsmuth 2013), also ein Erzeugen
eines gemeinsamen mentalen Modells der Realität. Dafür benötigen diese Agents eine eigene
modellierte Persönlichkeit mit integrierten Emotionsmodellen. Sie orientieren sich an sozialen
Mustern zwischenmenschlicher Interaktion und agieren wie ein soziales Gegenüber. Ein soziales
Gegenüber wird von Menschen insbesondere immer dann so wahrgenommen, wenn in dem System
gegenüber eine Persönlichkeit und ein autonomes Handeln und Initiieren wahrgenommen wird und
sich das Kommunikationsverhalten bzw. der Kommunikationsstil, insbesondere auch auf emotionaler
Ebene an den Menschen anpasst. Mit dieser Wahrnehmung verschiebt sich die Sicht des Menschen
auf den künstlichen Agenten von der Benutzung einer Anwendung zu einer Partnerschaft auf einer
individuellen für den Menschen emotional geprägten Ebene.
3. Begriffs- und Bedeutungskategorien sowie Spannungsfelder Strategischer
Mensch-Maschine-Partnerschaft
Im Rahmen des vorliegenden Beitrages soll keine Definition von Strategischer Mensch-Maschine-
Partnerschaft zur Diskussion gestellt werden. Jede mögliche Definition kann für sich genommen zu
kurz greifen. Beispielsweise findet sich bei De Wit und Meyer (2014 ) i „Stateg An International
Perspective, dass eine einzige Definition zum Begriff Strategie illusorisch wäre. Zugleich bietet das
Konzept von De Wit und Meyer (2014 eie seh gute Oietieug zu „Stategie; ggf. auh geade
da ein gänzlich anderer Weg gewählt wurde, als mit einer Definition zu arbeiten. Im vorliegenden
Beitrag soll Strategische Mensch-Maschine-Partnerschaft um die Begriffs- und Bedeutungskategorien
Sinngebung, Kontrolle, Teilhabe, Design, Interaktion, Vernetzung und letztlich Intelligenz herum
charakterisiert werden. Diese Kategorien können dabei insbesondere auch mit folgenden Spannungs-
feldern verbunden werden:
Seite - 11 - von 18
Kategorie
Spannungsfelder
Sinngebung
Individuell geprägte Ziele
Kontrolle
Kontrolle durch den Menschen
Kontrolle durch die Maschine
Teilhabe
Selbstbestimmt
Fremdbestimmt
Design
Form/Funktion
Humaner/sozialer Zweck
Interaktion
Menschzentriert
Maschinezentriert
Vernetzung
Fernliegendes verbinden
Naheliegendes verbinden
Intelligenz
Menschlich
Künstlich/Technisch/Maschinell
Tabelle 2: Spannungsfelder zu den Begriffs-und Bedeutungskategorien
Sinngebung, Kontrolle, Teilhabe, Design, Interaktion, Vernetzung und Intelligenz
(Quelle: https://twitter.com/Sinnmacht/status/1173102475433451520)
In den nachfolgenden Abschnitten werden diese Spannungsfelder aufgegriffen. Die zu Design in Ta-
belle 2 verwendeten Begriffe scheinen eher als die bei Schweppenhäuser (2016) auftretenden und
dort kontrastierten Begriffe des gelingenden Lebens und des funktionierenden Lebens durch einen
hier als zweckdienlich erachteten begrifflich-selbsterklärenden Charakter geprägt.
3.1 Sinngebung
Im Rahmen von Überlegungen zu strategischen Fähigkeiten findet sich bei Davenport (2016, S. 23):
Its etail a good ad eessa thig fo stategists to egi eeddig their thinking
into cognitive technologies, but they also have to keep their eyes on the broader world.
There is a level of sense-making that only a human strategist is capable of at least for
o. Its a skill that ill e oe pized tha ee as e ete an era of truly strategic
human-machine partnerships. [Heoheug egäzt]
Sinngebung bzw. Denken vom Großen und Ganzen her bei Deckert und Günther (2018, o. S.) auch
„ildlih gespohe: […] Deke aus eie Adlerperspektive heaus – ist mindestens ab einem be-
stimmten Niveau beim Menschen zu verorten und kann als für Strategische Mensch-Maschine-Part-
nerschaft einführend verankernd gelten (Davenport 2016). Hier findet Aoun (2017) ebenfalls aus
einer strategischen Perspektive Anschluss, der hervorhebt, dass der Mensch besser als eine Maschi-
ne gedanklich zunächst weit auseinander liegende Themenstellungen verbinden kann, was auch
damit einhergeht, in einem weit gewählten Kontext Bewertungen vorzunehmen:
ou potetial to aste far transfer is our competitive advantage over intelligent machines.
[Heoheuge egäzt] (Aoun, 2017, S. 87).
Es wird deutlich, dass der Mensch auf dem Weg von Daten und Informationen hin zum Wissen und
für hierauf zurückgreifende zielorientierte Steuerungsprozesse (Deckert 2006, S. 37 ff.) über Vorteile
verfügt.
Zur Begriffs- und Bedeutungskategorie Sinngebung wird das Spannungsfeld individuell und kollektiv
geprägter Ziele betrachtet, wobei nachfolgend mit zwei Beispielen begonnen wird.
Kategorie
Spannungsfeld
Sinngebung
Individuell geprägte Ziele
Kollektiv geprägte Ziele
Tabelle 3: Spannungsfeld zu Sinngebung
Seite - 12 - von 18
Beispiel kollektiv geprägtes Ziel: Strategische Mensch-Maschine-Partnerschaft wird genutzt,
um nachhaltige Entwicklung (vgl. Abschnitt 2.2) zu ermögli-
chen bzw. zu fördern.
Beispiel individuell geprägtes Ziel: Große gesellschaftliche Herausforderungen (vgl. Abschnitt
2.2) dienen als reales Lernfeld, anhand dessen sich Indivi-
duen auf eine zunehmend stärker technologisierte Zeit vor-
eeite köe, die auh gepägt ist duh […] Digitalisie-
ug Deket 9, S. .
Wie die beiden Beispiele im Zusammenhang zeigen, kann es sich lohnen, im Spannungsfeld individu-
ell und kollektiv geprägter Ziele nach Lösungen zu suchen, die beiden Seiten des aufgezeigten Span-
nungsfeldes gleichermaßen gerecht werden. Ein anderes Beispiel wäre, dass der Mensch sich in einer
Mensch-Maschine-Partnerschaft bezüglich seiner Ernährung von einer APP unterstützen lässt, um ge-
sünder zu leben (individuelles Ziel) und zugleich die Welt beispielsweise durch bestimmte Reduktion
von Fleischverzehr ein Stück nachhaltiger zu machen (kollektives Ziel). Ausgehend von persönlicher
Entfaltung in Gemeinschaft im Kontext technologischer Entwicklung (Deckert 2019) erscheint die
These lohnend, dass Menschen in dem, was sie als Mensch und als Individuum auszeichnet, Orien-
tierung für eine wirkungsvoll sinngebend erfüllende Rolle im Rahmen Strategischer Mensch-Maschi-
ne-Partnerschaft wie auch nachhaltiger Entwicklung finden.
3.2 Kontrolle
Im Zusammenhang mit gesellschaftlichen und individuellen Kontrollbedarfen ergibt sich allein aus
ethischen Richtlinien heraus eine Vielfalt an Themenstellungen (vgl. Abschnitt 2.3).
Kategorie
Spannungsfeld
Kontrolle
Kontrolle durch den Menschen
Kontrolle durch die Maschine
Tabelle 4: Spannungsfeld zu Kontrolle
Algorithmen und deren kommerzieller Einsatz bergen nicht zu übersehende Risiken an Nebenwirkun-
gen (Broussard 2018; Brynjolfsson & McAfee 2017), denen im Zuge vorausschauend gestalteter Stra-
tegischer Mensch-Maschine-Partnerschaft begegnet werden sollte (Deckert 2019).
3.3 Teilhabe
Der Mensch sollte wissen, was er gut kann und möchte, auch damit er das, was er besser als künst-
liche/technische/maschinelle Intelligenz kann, in vorausschauender Gestaltung von Mensch-Maschi-
ne-Partnerschaften nicht ohne gute Gründe an Maschinen abgibt (Deckert 2019).
Kategorie
Spannungsfeld
Teilhabe
Selbstbestimmt
Fremdbestimmt
Tabelle 5: Spannungsfeld zu Teilhabe
Es stelle sih hie auh Fage zu „‚oie- ud ‚eit-Optioe ud dazu, iieeit eispielseise
im Zuge einer Digitalisierung und Technisierung sozialer Dienstleistungen ein Erhalt analoger Infra-
struktur mit der Option einer alternativen Nutzbarkeit nach Bedarf erfolgt (Deckert & Langer 2018).
Bei Sheppehäuse , S.  f. fidet sih ei Desigestädis, i de es letztlih „u die
Seite - 13 - von 18
Teilhae de Öffetlihkeit a politishe ud ökooishe Etsheidugspozesse (ebd.) geht
und dies auf Basis des Geauhs „o Zeihe it de Ziel de Vestädigug, de Hadlugskoo-
diatio (ebd.) soie des „stategishe ud des kosesoietiete Hadels (ebd.). Dies leitet
zu Abschnitt 3.4 über.
3.4 Design
Bereits in der Mensch-Computer-Interaktion (vgl. Abschnitt 2.1) ist im Kontext einer insgesamt inter-
disziplinären Verankerung Design mit angeschlossen, das dann auch in einer den Fokus von Inter-
aktion in Richtung Vernetzung weiter öffnenden Strategischen Mensch-Maschine-Partnerschaft mit
umfasst werden soll.
Kategorie
Spannungsfelder
Design
Form/Funktion
Humaner/sozialer Zweck
Tabelle 6: Spannungsfeld zu Design
Gleichwohl auch in der Strategischen Mensch-Maschine-Partnerschaft Kommunikation bedeutsam
ist, soll hier ein Fokus von Design weit über Kommunikationsdesign hinaus Einbindung finden kön-
nen; vor allem auch insoweit Design in seiner Funktion des Lösens von Problemen vor dem Hinter-
gud „Goße gesellshaftlihe Heausfodeuge Wisseshaftsat  ei Potenzial für wirk-
same Problemlösungsbeiträge mit gesellschaftlicher Relevanz trägt. Dies kann beispielsweise für das
Design nachhaltiger in Kreisläufen wiederverwertbarer Produkte oder auch für Beiträge zu Lösun-
gen für sozial relevante Probleme gelten wie beispielsweise die Konstruktion einer Maschine, mit der
ein Mensch mit Behinderung besser am Arbeitsleben teilhaben kann (Hamburger Abendblatt hier
https://t.co/YNVCGh5fLq und Markt Ahrensburg hier http://bit.ly/2LYEwnC); womit ein Bezug zu Ab-
schnitt 3.3 entsteht.
3.5 Interaktion
Aus dem Feld der Mensch-Computer-Interaktion heraus betrachtet muss ein System (1) leicht erlern-
bar und (2) effizient nutzbar sein sowie (3) eine geringe Fehlerrate aufweisen und (4) den Benutzer
zufriedenstellen (Krömker 2009). Insoweit Anforderungen bezüglich Usability unklar sind, sind syste-
atishe Pozesse otedig, „u eutzefeudlihe Sstee fü spezifishe Aede ud A-
wendungskotete zu etikel Krömker 2009, S. 32).
Kategorie
Spannungsfeld
Interaktion
Menschzentriert
Maschinezentriert
Tabelle 7: Spannungsfeld zu Interaktion
Auch bei einer generellen Ausrichtung Strategischer Mensch-Maschine-Partnerschaft auf den Men-
schen und auf die Menschheit, kann das Potenzial von Technik (Software, Maschinen, Künstliche In-
telligenz) nur dann umfassend reflektiert erschlossen werden, wenn mindestens bei bestimmten
dann maschinezentrierten Interaktionen dieses Potenzial immer wieder aufs Neue (prototypisch)
erkundet und zu jeder Zeit kritisch reflektiert für den Einsatz nutzbar gemacht wird.
Seite - 14 - von 18
3.6 Vernetzung
I Kotet o Digitalisieug fidet sih üe das „Iteet de Dige Zeitalte Moile Geäte hi-
naus das „Internet of Everything (Menschen, Prozesse, Daten, Dinge) [Heoheug egäzt] als
Gedanke für die Zeit ab dem Jahr 2020 (Bauer et al. 2014, S. 17).
Kategorie
Spannungsfeld
Vernetzung
Fernliegendes verbinden
Naheliegendes verbinden
Tabelle 2: Spannungsfeld zu Vernetzung
Es wird zu beobachten sein, inwieweit Maschinen bei stetig zunehmender Vernetzung eben auch zu-
nehmend zunächst Fernliegendes miteinander verbinden werden können und wo etwaige Grenzen
hin zu den Fähigkeiten des Menschen liegen.
Vor dem Hintergrund der Notwendigkeiten einer nachhaltigen Entwicklung muss insbesondere auch
Beachtung finden, dass heute die Nutzung des Internets durch die Menschheit einen nicht unerheb-
lichen Einsatz an Ressourcen und Energie erfordert (Lange & Santarius 2018).
3.7 Intelligenz
Zur Begriffs- und Bedeutungskategorie Intelligenz wird das Spannungsfeld menschlicher und künstli-
cher/technischer/maschineller Intelligenz betrachtet, wobei nachfolgend mit Beispielen begonnen
wird.
Kategorie
Spannungsfeld
Intelligenz
Menschlich
Künstlich/Technisch/Maschinell
Tabelle 2: Spannungsfeld zu Intelligenz
Beispiele für Bereiche, in denen menschliche Intelligenz der künstlichen/technischen/maschinellen
Intelligenz heute voraus ist:
Sinngebung bzw. Denken vom Großen und Ganzen her (Davenport 2018) bzw. Denken aus
einer Adlerperspektive heraus (Deckert & Günther 2018) ud „fa tasfe Aou ,
S. 87), vgl. auch Abschnitt 3.1
Problemlösen/Kritisches Denken (WEF 2015, 2016; Aoun 2017)
Kreativität (WEF 2015, 2016) (Frey & Osborne 2013; Aoun 2017)
Feinmotorik/Sensorfusion (Wahlster 2017; Frey & Osborne 2013)
Emotionale und soziale Intelligenz (Wahlster 2017)
Humor
Hingegen ist wie die Ausführungen in Abschnitt 2.1 bereits vermuten lassen künstliche/techni-
sche/maschinelle Intelligenz der menschlichen Intelligenz beispielsweise bereits in Teilen kognitiver
Intelligenz überlegen, wozu beispielsweise bei Wahlster (2017) nachgelesen werden kann.
Seite - 15 - von 18
4. Ausgewählte Ergebnisse eines Konferenz-Workshops
Die Diskussion zu Strategischer Mensch-Maschine-Partnerschaft hat sich zu verschiedenen Anlässen
als lohnend erwiesen. Hier sei einer dieser Anlässe beispielhaft veranschaulicht: Das zentrale Thema
des (Aus-)Bildungskongresses der Bundeswehr im Jahre 2019 an der Helmut-Schmidt-Universität in
Haug a Im Einsatz für die Gesellschaft (Aus)Bildung für Einsatzkräfte der Zukunft. I Rah-
men des wissenschaftlichen Programms haben die Autoren des vorliegenden Beitrages einen Work-
shop mit dem Titel Strategische Mensch-Maschine-Partnerschaft Begriffs- und Bedeutungskate-
gorien im Kontext der (Aus-)Bildung von Einsatzkräften durchgeführt (vgl. die Folien zum Workshop
hier https://www.slideshare.net/ProfDrRonaldDeckert/strategische-menschmaschinepartnerschaft).
Nach einem einführenden Vortrags- und Diskussionsimpuls wurden in drei rotierenden Arbeitsgrup-
pen folgende Fragestellungen diskutiert:
Welchen Technikeinsatz könnten Sie sich vorstellen aus einer anderen Situation auf eine Ein-
satzsituation zu übertragen? Ändert sich hierbei etwas an ihrem Vertrauen in diese Technik?
Stellen Sie sich vor, Sie könnten sich ohne Begrenzung für eine Einsatzsituationen alles an
Technik wünschen, was sie wollen: Was wäre dies? Was würde sich dadurch ändern, was
wird leichter etc.?
Wo und wie kann bzw. sollte Technik Einsatzgeschehen unterstützen?
Es entstand eine vielfältige und auch heterogene Diskussion. Zusammenfassend lässt sich feststellen:
Eine Übernahme bestimmter Funktionen durch Technik wird begrüßt.
Das Vertrauen in die Technik ist verbunden mit Kontrollmechanismen gegeben.
Wichtige, letzte Entscheidung sollen vom Menschen vorgenommen werden.
An dieser Stelle können die vielfältigen Diskussionen nicht umfassend wiedergegeben werden. Wich-
tig ist nachfolgende durch das Ergebnisbeispiel in Abbildung 3 verdeutlichte Erkenntnis.
Abbildung 3: Ergebnisbeispiel
Die Diskussion zeigte, dass sich die Begriffs- und Bedeutungskategorien Sinngebung, Kontrolle, Teil-
habe, Design, Interaktion und Vernetzung als für die Strukturierung der Diskussion hilfreich erwiesen
(vgl. Abbildung 3).
Seite - 16 - von 18
5. Fazit und Ausblick
Insgesamt gesehen sieht sich der Mensch eng und weniger eng mit Technik verbundenen Anforde-
rungen gegenüber (Deckert 2019). Während es in der Strategischen Mensch-Maschine-Partnerschaft
für den Menschen auf der einen Seite insbesondere um das geht, was den Menschen ausmacht,
muss der Mensch auch aus einer technischen Perspektive heraus die Entwicklungen steuern. Vor
allem auch verbunden mit Big Data entsteht das akademisch geprägte Feld Data Science. Nach ONeil
und Schutt (2014) umfasst ein Data Scientist-Profil Fertigkeiten rund um Computerwissenschaften,
Mathematik, Statistik, Machine Learning, Kommunikation und Präsentation sowie Datenvisualisie-
rung, womit sich eng und weniger eng mit Technik verbundene Anforderungen verbinden.
Mit dem vorliegenden Diskussionsbeitrag wurden vor dem Hintergrund des gesellschaftlichen Wan-
dels, der durch Digitalisierung und nachhaltige Entwicklung geprägt ist, unter Strategische Mensch-
Maschine-Partnerschaft folgende Begriffs- und Bedeutungskategorien charakterisiert: Sinngebung,
Kontrolle, Teilhabe, Design, Interaktion, Vernetzung und Intelligenz. Hierbei wurden ausgewählte
Gedanken zu Ethik, Strategie/Strategischem Management, Design/Design Thinking, Konnektivis-
mus und Psychologie zu Grunde gelegt. Einmal mehr wurde eine Diskussion in Richtung einer
Smartly Sustained Society angeregt, in der die Entwicklungen rund um Digitalisierung und nachhal-
tige Entwicklung zum Wohl des Menschen fokussiert werden.
Literatur
Anderson, T., Dron, J. (2011): Three Generations of Distance Education Pedagogy. International Review of Research in Open and Distributed
Learning (IRRODL) 12(3), S. 80-97.
Aoun, J. E. (2017): Robot-Proof Higher Education in the Age of Artificial Intelligence. The MIT Press: Cambridge.
Bauer, W., Schlund, S., Marrenbach, D., Ganschar, O. (2014): Industrie 4.0 Volkswirtschaftliches Potenzial für Deutschland Studie. Hrsg.:
BITKOM, Das Fraunhofer-Institut für Arbeitswirtschaft und Organisation IAO.
https://www.ipa.fraunhofer.de/content/dam/ipa/de/documents/UeberUns/Leitthemen/Industrie40/Studie_Vokswirtschaftliches_Pot
enzial.pdf [Stand: 20.07.2019].
Bostrom, N. (2014): Superintelligence Paths, Dangers, Strategies. Oxford: University Press.
Broussard, M. (2018): Artificial Unintelligence How Computers Misunderstand the World. Cambridge: The MIT Press.
Brynjolfsson, E.; McAfee, A. (2017): The Business of Artificial Intelligence, What it can and cannot do for your organization.
Harvard Business Review. https://hbr.org/cover-story/2017/07/the-business-of-artificial-intelligence [Stand: 23.07.2019].
Campbell, K.; Schwier, R. A. (2014): Major Movements in Instructional Design. In: Zawacki-Richter, O.; Anderson, T. (Hrsg.) Online Distance
Education, AU Press, 345-380. URL: http://www.aupress.ca/index.php/books/120233 [Stand: 21.07.2019].
Davenport, T. H. (2016): Rise of the Strategy Machines. MIT Sloan Management Review. Special Collection. Fall 2016. S. 22-23. URL:
http://marketing.mitsmr.com/offers/FR2016/MITSMR-Frontiers-collection.pdf [Stand: 21.07.2019].
Deckert, R. (2019): Digitalisierung und Industrie 4.0 Technologischer Wandel und individuelle Weiterentwicklung, Wiesbaden: Springer
Gabler.
Deckert, R. (2018): The Journey begins. URL: https://eikaja.wordpress.com/2018/04/27/the-journey-begins/ [Stand: 19.07.2019]
Deckert, R. (2006): Steuerung von Verwaltungen über Ziele Konzeptionelle Grundlagen unter besonderer Berücksichtigung des Neuen
Steuerungsmodells. Dissertation. Universität Hamburg. URL: http://ediss.sub.uni-hamburg.de/volltexte/2006/2789/pdf/DISSRD.pdf
[Stand: 22.07.2019].
Deckert, R.; Günther, A. (2018): Digitalisierung und Industrie 4.0 Eine Einführung zu ausgewählten neueren Entwicklungen in Wirtschaft
und Gesellschaft. Digitaler HTML5-Studienbrief. HFH · Hamburger Fern-Hochschule. URL: https://digitale-skripte.hfh-
fernstudium.de/GBW/GBW005.html [Stand: 19.07.2019].
Deckert, R.; Günther, A.; Metz, M. (2019): Interaktives #Lerndesign innovativ gestalten - Verknüpfungen von Online- und Präsenz-Lehr-
/Lernelementen mit Lehr-/Lerntext. Diskussionsbeiträge Fachbereich Technik, HFH · Hamburger Fern-Hochschule, ISSN 2629-5482, Nr.
4/2019. URL: http://digitale-skripte.hfh-fernstudium.de/diskussionsbeitraege/html/T-19-04/T-19-04.html [Stand: 22.07.2019].
Deckert, R.; Günther, A.; Metz. M. (2018): Die Big Five der Flexibilität im (Fern-)Studium: Zeit, Ort, Inhalt, Methode und Struktur. Ein Beitrag
zur Systematisierung. Diskussionsbeiträge Fachbereich Technik, HFH · Hamburger Fern-Hochschule, ISSN 2629-5482, Nr. 2/2018. URL:
http://digitale-skripte.hfh-fernstudium.de/diskussionsbeitraege/html/T-18-02/T-18-02.html [Stand: 22.07.2019].
Seite - 17 - von 18
Deckert, R.; Langer, A. (2018): Digitalisierung und Technisierung sozialer Dienstleistungen. In: Langer, A. & Grundwald, K. (Hrsg.)
Sozialwirtschaft Handbuch für Wissenschaft und Praxis (S. 872-889), Baden-Baden: Nomos.
Deckert, R.; Saß, A. (2020): Digitalisierung und Energiewirtschaft Technologischer Wandel und wirtschaftliche Auswirkungen, Wiesbaden:
Springer Gabler. [in Vorbereitung]
De Wit, B., Meyer, R. (2014): Strategy An International Perspective. Fifth edition. Singapore: Seng Lee Press.
Dorst, K. (2015): Frame Creation and Design in the Expanded Field. She Ji: The Journal of Design, Economics, and Innovation. Volume 1.
Issue 1, Autumn 2015, Pages 22-33. URL: https://doi.org/10.1016/j.sheji.2015.07.003 [Stand: 23.07.2019].
Frey, C. B.; Osborne, M. A. (2013): The Future of Employment: How Susceptible are Jobs to Computerization?, University of Oxford.
https://www.oxfordmartin.ox.ac.uk/downloads/academic/The_Future_of_Employment.pdf [Stand: 22.07.2019].
Götze, M. (2016): Usability und User-Interface-Design Human-Computer-Interaction User-Interface-Design. URL: http://www.uni-
magdeburg.de/fgse/dekanat/lehre/wiki/lib/exe/fetch.php/lehre/wise2016/lmnm/hci.pdf [Stand: 23.07.2019].
Hedicke, V. (2002): Multimodalitäten in Mensch-Maschine-Schnittstellen. In: Timpe, K.-P.; Jürgensohn, T.; Kolrep, H. (Hrsg.): Mensch-
Maschine- Systemtechnik. 2. Aufl. Düsseldorf: Symposion Publishing. S. 203230.
Hsu, J. 9. Huas Fold: AI Coues Pokes Fial Milestoe – A new program outperforms professionals in six-player games. Could
business, political or military applications come next? Scientific American. July 11, 2019. URL:
https://www.scientificamerican.com/article/ai-conquers-six-player-poker/ [Stand: 20.07.2019].
IPCC (2014): Klimaänderung 2014: Synthesebericht. Beitrag der Arbeitsgruppen I, II und III zum Fünften Sachstandsbericht des Zwischen-
staatlichen Ausschusses für Klimaänderungen (IPCC) [Hauptautoren, R.K. Pachauri und L.A. Meyer (Hrsg.)]. IPCC, Genf, Schweiz. Deut-
sche Übersetzung durch Deutsche IPCC-Koordinierungsstelle, Bonn, 2016. URL: https://www.de-ipcc.de/media/content/IPCC-
AR5_SYR_barrierefrei.pdf [Stand: 18.07.2019].
Kopp, S.; Wachsmuth, I. (2004). Synthesizing multimodal utterances for conversation agents. In: Computer Animation and Virtual Worlds
15. S. 3952.
Krömker, D. (2009). Human Computer Interaction. Gestaltung und Implementierung effektiver und effizienter Benutzungsschnitt-
stellen. URL: http://www.gdv.informatik.uni-frankfurt.de/lehre/ws2009/HCI/HCI_WS0910_V0.pdf [Stand: 23.07.2019].
Lange, S., Santarius, T. (2018). Smarte Grüne Welt? Digitalisierung zwischen Überwachung, Konsum und Nachhaltigkeit. München:
oekom.
Lübbecke, M. (2015). Industrie 5.0. https://mluebbecke.wordpress.com/2015/12/16/industrie-5-0/ [Stand: 21.07.2019].
Maes, P. (1994): Agents that reduce work and information overload. In: Communication of the ACM 37, S. 3140.
Meadows, D.H. & Meadows, D.L. & Randers, J. & Behrens, W.W. (1972): The Limits to Growth. A Report for THE CLUB OF ROME’s Project on
the Predicament of Mankind. New York: Universe Books. URL: http://www.donellameadows.org/wp-content/userfiles/Limits-to-
Growth-digital-scan-version.pdf [Stand: 18.07.2019].
ONeil, C., Shutt, R. . Doig Data Siee – Straight talk from the frontline. Thid elease. Seastopol, CA: OReill Media.
Otto, S. (2008): Bedeutung und Verwendung der Begriffe nachhaltige Entwicklung und Nachhaltigkeit : eine empirische Studie. Dissertation.
URL: https://d-nb.info/1034967983/34 [Stand: 18.07.2019].
Randers, J. (2012): 2052 A Global Forecast for the Next Forty Years, A REPORT TO THE CLUB OF ROME COMEMORATING THE 40TH
ANNIVERSARY OF The Limits to Growth, Vermont: Chelsea Green Publishing.
Rao, A.; Georgeff, M. (1991): Modeling rational agents within a BDI-Architectur. In: Proceeding of the 2nd International Conference on
Principles of Knowledge Representation and Reasoning. San Fransisco, S. 473484.
Rockström, J. et al. (2009): A safe operating space for humanity. Nature volume 461, pages 472475-. URL:
https://www.nature.com/articles/461472a [Stand: 18.07.2019].
Schweppenhäuser, G. (2016): Designtheorie. Wiesbaden: Springer Gabler.
Shneiderman, B. (2002). The new computing. Ubiquity, Volume 2002. Issue September. URL:
https://ubiquity.acm.org/article.cfm?id=763933 [Stand: 2§.07.2019].
Siemens, G. (2005): Connectivism: A Learning Theory for the Digital Age. International Journal of Instructional Technology and Distance
Learning 2(1). URL: http://www.itdl.org/journal/jan_05/article01.htm [Stand: 21.07.2019].
Sommer, B.; Welzer, H. (2014): Transformationsdesign Wege in eine zukunftsfähige Moderne. München: Oekom.
Sullivan, J.; Tyler, S. (1991, Hrsg.): Intelligent User Interfaces. New York: ACM Press.
Spice, B. (2017): Carnegie Mellon Artificial Intelligence Beats Top Poker Pros Historic win at Rivers Casino is first against best human
players. URL: https://www.cmu.edu/news/stories/archives/2017/january/AI-beats-poker-pros.html [Stand: 22.07.2019].
Terveen, L. (1995): Overview of human-computer collaboration. In: Knowledge-Based Systems 8. Issues 2-3, April-June. S. 6781.
Wachsmuth, I. (2013): Mensch-Maschine-Interaktion. In: Stephan, A.; Walter, S. (Hrsg.). Handbuch Kognitionswissenschaften. Stuttgart
Weimar: J. B. Metzler. S. 361364.
Wahlster, W. (2017): Künstliche Intelligenz für den Menschen: Digitalisierung mit Verstand. URL: http://www.uni-
mainz.de/downloads_presse/freunde_stiftungsprofessur2017_expose.pdf [Stand: 22.07.2019]
WBGU Wissenschaftlicher Beirat der Bundesregierung Globale Umweltveränderungen (2019): Unsere gemeinsame digitale Zukunft.
Zusammenfassung. Berlin: WBGU. URL:
https://www.wbgu.de/fileadmin/user_upload/wbgu/publikationen/hauptgutachten/hg2019/pdf/WBGU_HGD2019_Z.pdf [Stand:
18.07.2019]
Seite - 18 - von 18
World Economic Forum (WEF) (2015): New Vision for Education: Unlocking the Potential of Technology. Prepared in collaboration with The
Boston Consulting Group. http://www3.weforum.org/docs/WEFUSA_NewVisionforEducation_Report2015.pdf [Stand: 22.07.2019]
World Economic Forum (WEF) (2016): New Vision for Education: Fostering Social and Emotional Learning through Technology. Prepared in
collaboration with The Boston Consulting Group. http://www3.weforum.org/docs/WEF_New_Vision_for_Education.pdf [Stand:
22.07.2019]
Wissenschaftsrat (Hrsg.) (2015): Zum wissenschaftspolitischen Diskurs über große gesellschaftliche Herausforderungen Positionspapier.
Drs. 4594-15. Verabschiedet in Stuttgart, April 2015. URL: https://www.wissenschaftsrat.de/download/archiv/4594-15.pdf [Stand:
20.07.2019].
Impressum
Die Diskussionsbeiträge werden herausgegeben durch den Fachbereich Technik der HFH · Hambur-
ger Fern-Hochschule vertreten durch den Dekan.
Zitierhinweis:
Deckert, R.; Günther, A.; Metz, M. (2019): Strategische Mensch-Maschine-Partnerschaft Begriffs-
und Bedeutungskategorien ausgehend von Digitalisierung, nachhaltiger Entwicklung und weiteren
Kontexten. Diskussionsbeiträge Fachbereich Technik, HFH · Hamburger Fern-Hochschule, ISSN 2629-
5482, Nr. 5/2019. URL: https://digitale-skripte.hfh-fernstudium.de/diskussionsbeitraege/ [in Vorb.]
Bislang erschienen:
Deckert, R.; Günther, A.; Metz, M. (2019): Interaktives #Lerndesign innovativ gestalten - Verknüp-
fungen von Online- und Präsenz-Lehr-/Lernelementen mit Lehr-/Lerntext. Diskussionsbeiträge Fach-
bereich Technik, HFH · Hamburger Fern-Hochschule, ISSN 2629-5482, Nr. 4/2019. URL:
http://digitale-skripte.hfh-fernstudium.de/diskussionsbeitraege/html/T-19-04/T-19-04.html
Deckert, R.; Permien, T.; Kettani, O. (2018): Unterstützung der Entscheidung für ein Ecological Securi-
ties (EcoSecs)-Portfolio durch automatisierte Abbildung von Wirkungs- und Kostengrößen mittels
HTML5 Ein Prototyp als Anwendungsbeispiel zu Strategischer Mensch-Maschine-Partnerschaft. Dis-
kussionsbeiträge Fachbereich Technik, HFH · Hamburger Fern-Hochschule, ISSN 2629-5482, Nr.
3/2018. URL: http://digitale-skripte.hfh-fernstudium.de/diskussionsbeitraege/html/T-18-03/T-18-
03.html
Deckert, R.; Günther, A.; Metz. M. (2018): Die Big Five der Flexibilität im (Fern-)Studium: Zeit, Ort,
Inhalt, Methode und Struktur. Ein Beitrag zur Systematisierung. Diskussionsbeiträge Fachbereich
Technik, HFH · Hamburger Fern-Hochschule, ISSN 2629-5482, Nr. 2/2018. URL: http://digitale-
skripte.hfh-fernstudium.de/diskussionsbeitraege/html/T-18-02/T-18-02.html
Deckert, R.; Günther, A. (2018): Anforderungen an das Studium in Wirtschaftsingenieurwesen:
Kompetenzen und aktuelle Entwicklungen aus Sicht von Studierenden der HFH · Hamburger Fern-
Hochschule Bachelor- und Masterebene im Vergleich. Diskussionsbeiträge Fachbereich Technik,
HFH · Hamburger Fern-Hochschule, ISSN 2629-5482, Nr. 1/2018. URL: http://digitale-skripte.hfh-
fernstudium.de/diskussionsbeitraege/html/T-18-01/T-18-01.html
ResearchGate has not been able to resolve any citations for this publication.
Article
Full-text available
Design-trained people have access to a very broad range of professions. Yet there is something paradoxical about this development: ostensibly, many of these highly successful people have moved out of the field of “design.” This phenomenon deserves deeper consideration: how do design practices spread across society? What key design practices are particularly relevant to the problems of today’s society? Should what these people do still be considered design? To answer these questions, first we need to understand various ways that practices can be adopted and adapted from one discipline to the other. Problem framing emerges as a key design practice that can be adopted and adapted to other fields, and one which provides a valuable alternative to conventional types of problem solving. An example will illustrate how this frame creation allows practitioners to approach today’s open, complex, dynamic, networked problems in new and fruitful ways. The paper goes on to argue that the practice of frame creation is still part and parcel of the domain of design, and explores how design can develop into an expanded field of practice.
Article
Full-text available
Conversational agents are supposed to combine speech with non-verbal modalities for intelligible multimodal utterances. In this paper, we focus on the generation of gesture and speech from XML-based descriptions of their overt form. An incremental production model is presented that combines the synthesis of synchronized gestural, verbal, and facial behaviors with mechanisms for linking them in fluent utterances with natural co-articulation and transition effects. In particular, an efficient kinematic approach for animating hand gestures from shape specifications is presented, which provides fine adaptation to temporal constraints that are imposed by cross-modal synchrony. Copyright # 2004 John Wiley & Sons, Ltd. Received: 7 March 2003; Revised: 30 June 2003
Chapter
IT systems, generally, and biomedical systems, particularly, now leverage social, mobile, embedded, and intelligent computing technologies to satisfy the interconnected needs of medical providers, consumers, and organizations. In doing so, biomedical systems are making the manner in which medical information is managed and medical care is provided highly collaborative, contextual, personalized, and intelligent. With biomedical systems (e.g., instruments, devices, robots, and bioinformatics systems) becoming highly reliant on new computing technologies, usability and user experience are now principal determinants of their adoption, eectiveness, and safe use.
Article
We examine how susceptible jobs are to computerisation. To assess this, we begin by implementing a novel methodology to estimate the probability of computerisation for 702 detailed occupations, using a Gaussian process classifier. Based on these estimates, we examine expected impacts of future computerisation on US labour market outcomes, with the primary objective of analysing the number of jobs at risk and the relationship between an occupations probability of computerisation, wages and educational attainment.
Article
Computer are becoming the vehicle for an increasing range of everyday activities. Acquisition of news and information, mail and even social interactions and entertainment have become more and more computer based. This article focuses on a novel approach to building interface agents. It presents results from several prototype agents that have been built using this approach, including agents that provide personalized assistance with meeting schedules, email handling, electronic news filtering and selection of entertainment.
Article
The paper derives a set of fundamental issues from a definition of collaboration, introduces two major approaches to human-computer collaboration, and surveys each approach, showing how it formulates and addresses the issues. It concludes by proposing some themes that should characterize a unified approach to human-computer collaboration.