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2020 | OriginalPaper | Chapter

16. Team-Mind: Teams neu denken

Authors : Joachim Hasebrook, Benedikt Hackl, Sibyll Rodde

Published in: Team-Mind und Teamleistung

Publisher: Springer Berlin Heidelberg

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Zusammenfassung

Menschliche Gehirne, die direkt miteinander verbunden oder vermietet werden: Was wie Zukunftsmusik klingt, wird vielfach in der Praxis bereits erprobt. Sven Semet, HR Thought Leader bei IBM Watson, erklärt, wie Künstliche Intelligenz (KI) Einzug in die Teamarbeit hält und selbst zum Teammitglied wird. KI hilft dabei besser zu verstehen, was menschliche Intelligenz leistet und wo ihre Grenzen liegen. Dadurch wird deutlich, dass menschliches Denken vor allem „soziales“ Denken ist. Dieses schließt alle Teammitglieder – auch Maschinen – ein und erschafft einen „Team-Mind“ als „kollektive Intelligenz“, die nur im Team entstehen kann und sich nicht aus Einzelleistungen ableiten lässt.

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Maksemenko et al. (2018).

Online unter: www.ctrl-labs.com/ (zuletzt zugegriffen am 25.09.2019).

Online unter: www.neuralink.com/ (zuletzt zugegriffen am 25.09.2019).

Siehe auch Bostrom (2016).

AHSN (2018, S. 25).

Discory News von IBM Watson ist ein KI-basierter Dienst, mit dem z. B. Artikel, Nachrichten und Beiträge in sozialen Netzwerken auf inhaltliche Beziehungen, Besonderheiten und Stimmungen untersucht werden; Information online unter: www.ibm.com/watson/services/discovery-news/ (zuletzt zugegriffen am 30.09.2019).

Viele Produkte bieten bereits Mitschriften und Übersetzungen von Teamsitzungen in Echtzeit, sodass verschiedensprachige Teams Gespräche jeweils in ihrer Muttersprache mithören und mitlesen können; als Beispiel „Skype for Business“ als eines der am meisten genutzten Systeme: https://education.microsoft.com/skypetranslator (zuletzt zugegriffen am 30.09.2019).

Chatbot (Kombination aus engl. „chat“, Plauderei, und Roboter, also ein Gesprächsroboter); aktuelle Arbeiten befassen sich mit unterschiedlichen Lernmethoden für solche Softwareroboter, die oft auf menschlichen Gesprächsstrukturen und Empathie beruhen; Übersicht in Bittner und Shoury (2019).

Carter und Nielsen (2017); „Google Brain Team“ online unter: https://ai.google/research/teams/brain/ (zuletzt zugegriffen am 23.09.2019).

Vgl. Hasebrook (2017).

Wilson und Daugherty (2018a, b).

Diese Einschätzung muss man nicht teilen, denn neben Künstlicher Intelligenz wird auch bereits an „Künstlicher Empathie“ gearbeitet (Übersicht in Asada 2015).

Diskussion bei Lamm und Majdandžić (2015).

Diskussion in Praszkier (2016).

Yongming et al. (2016).

Vgl. Darling (2016).

Vgl. Bittner und Shoury (2019); Asada (2015).

Siehe Ovens (2017); kritische Diskussion in Zweig et al. (2017) und Kraft et al. (2018).

„The invisible mind“ ist der Titel eines Buches von Lasana Harris, den wir übernommen haben, weil sich der englische Begriff „mind“ schlecht ins Deutsche übersetzen lässt. Je nach Kontext bedeutet der Begriff „Sinn“, „Verstand“, „Vernunft“, „Gemüt“, „Geist“ oder „Seele“ (Harris 2017).

Siehe Thaler (2015, S. 51 f.).

Harris (2017).

Übersicht in Van Overwalle und Baetens (2009).

Premack und Woodruff (1978).

Baron-Cohen et al. (1985).

Oesch und Dunbar (2018).

Dunbar (1992); Dávid-Barret und Dunbar (2013); Oesch und Dunbar (2018).

Harris (2017).

Siehe Abschn. 13.4.2 „Unethische Systeme“ und 10.4.1.

Diskussion in Harris (2017) und Boyer (2018).

Zahlen von Statistia unter: https://de.statista.com/statistik/daten/studie/181086/umfrage/die-weltweit-groessten-social-networks-nach-anzahl-der-user/(zuletzt zugegriffen am 17.09.2019).

Leskovec und Horvitz (2008); Milgram (1967).

Siehe Abschn. 12.4.3.

Das gilt auch für daraus abgeleitete, extreme Arbeitsformen für Kleingruppen wie „Extreme Programming“, deren Wirkung auf die Teamleistung wenig gesichert und nicht durchweg positiv ist (z. B. Wood et al. 2013; Annosi et al. 2016).

Vgl. Braun und Kramer (2018).

Vgl. McChrystal et al. (2019).

Wagner und Goosen (2018).

Siehe Abschn. 9.4.1.

Vgl. Fallgeschichte zur ‚Erfahrungsfalle‘, vgl. Abschn. 4.2.

Vgl. Abschn. 4.4.2 und 9.4.3.

Vgl. Abschn. 6.4.4.

Vgl. Abschn. 8.4.2.

AHSN Network. (2018). Accelerating artificial intelligence in health and care: Results from a state of the nation survey. London: National Health Service (NHS). www.kssahsn.net/what-we-do/our-news/news/Documents/AI-Strategy.pdf. Zugegriffen: 23. Sept. 2019.

Annosi, M. C., Magnusson, M., Martini, A., & Appio, F. (2016). Social conduct, learning and innovation: An abductive study of the dark side of agile software development. Creativity and Innovation Management, 25(4), 515–535.CrossRef

Asada, M. (2015). Development of artificial empathy. Neuroscience Research, 90, 41–50.CrossRef

Baron-Cohen, S., Leslie, A. M., & Frith, U. (1985). Does the autistic child have a “theory of mind”? Cognition, 21, 37–46.CrossRef

Bittner, E. A. C., & Shoury, O. (2019). Designing automated facilitation for design thinking: A chatbot for supporting teams in the empathy map method. In Proceeding of the 52nd Hawaii international conference on system sciences. https://scholarspace.manoa.hawaii.edu/bitstream/10125/59463/0023.pdf. Zugegriffen: 30. Sept. 2019.

Bostrom, N. (2016). Superintelligence: Paths, dangers, strategies. Oxford: Oxford University Press.

Boyer, P. (2018). Minds make societies. How cognition explains the world humans create. New Haven: Yale University Press.

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Carter, S., & Nielsen, M. (2017). Using artificial intelligence to augment human intelligence. Distill, 2(12), e9. https://distill.pub/2017/aia/. Zugegriffen: 23. Sept. 2019.

Darling, K. (2016). Extending legal protection to social robots: The effects of anthropomorphism, empathy, and violent behavior towards robotic objects. In R. Calo, A. Froomkin, & I. Kerr (Hrsg.), Robot law (S. 213–232). Celtenham: Elgar.CrossRef

Dávid-Barrett, T., & Dunbar, R. I. M. (2013). Processing power limits social group size: Computational evidence for the cognitive costs of sociality. Proceedings of the Royal Society B, 280, 20131151. https://doi.org/10.1098/rspb.2013.1151.CrossRefPubMed

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Harris, L. T. (2017a). Invisible mind. Flexible social cognition and dehumanization. Cambrigde: MIT Press.CrossRef

Hasebrook, J. (2017). Computer als Lernpartner und Denkwerkzeuge. In J. Erpenbeck & W. Sauter (Hrsg.), Handbuch Kompetenzentwicklung im Netz. Bausteine einer neuen Lernwelt (S. 45–65). Wiesbaden: Schäffer-Poeschel.

Kraft, T., Gamer, M., & Zweig, K. A. (2018). Google und die Bundestagswahl 2017 Wer sieht was? Personalisierung, Regionalisierung und die Frage nach der Filterblase in Googles Suchmaschine. Abschlussbericht zum Forschungsprojekt #Datenspende. www.blm.de/files/pdf2/bericht-datenspende—wer-sieht-was-auf-google.pdf. Zugegriffen: 30. Sept. 2019.

Lamm, C., & Majdandžić, J. (2015). The role of shared neural activations, mirror neurons, and morality in empathy – A critical comment. Neuroscience Research, 90, 15–24.CrossRef

Leskovec, J., & Horvitz, E. (2008). Planetary-scale views on a large instant-messaging network. In Proceedings WWW 2008, Peking, April 21–25. http://erichorvitz.com/leskovec_horvitz_www2008.pdf. Zugegriffen: 15. Sept. 2019.

Maksimenko, V. A., Hramov, A. E., Frolov, N. S., Lüttjohann, A., Nedaivozov, V. O., Grubov, V. V., Runnova, A. E., Makarov, V. V., Kurths, J., & Pisarchik, A. N. (2018). Increasing human performance by sharing cognitive load using Brain-to-Brain Interface. Frontiers in Neuroscience, 12, 949. https://doi.org/10.3389/fnins.2018.00949.CrossRefPubMedPubMedCentral

McChrystal, S., Silverman, D., Collins, T., & Fussel, C. (2019). Team of teams: New rules of engagement for a complex world. London: Penguin Business. (Erstveröffentlichung 2015, Portfolio/Penguin).

Milgram, S. (1967). The small world problem. Psychology Today, 1(1), 61–67. http://files.diario-de-bordo-redes-conecti.webnode.com/200000013-211982212c/AN%20EXPERIMENTAL%20STUDY%20by%20Travers%20and%20Milgram.pdf. Zugegriffen: 27. Sept. 2019.

Oesch, N., & Dunbar, R. I. M. (2018). Group size, communication, and familiarity effects in foraging human teams. Ethology, 1–14. (Vorabdruck). www.researchgate.net/publication/325586211_Group_size_communication_and_familiarity_effects_in_foraging_human_teams. Zugegriffen: 17. Sept. 2019.

Ovens, C. (2017). Filterblasen – Ausgangspunkte einer neuen, fremdverschuldeten Unmündigkeit? kommunikation@gesellschaft, 18, 1–25. https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:0168-ssoar-51482-4. Kritische Diskussion der „Filterblasen“-Annahme unter www.deutschlandfunk.de/suchmaschinen-die-filterblasen-theorie-ist-erstmal-geplatzt.2907.de.html?dram:article_id=411873. Zugegriffen: 30. Sept. 2019.

Praszkier, R. (2016). Empathy, mirror neurons and SYNC. Mind & Society, 15, 1–25.CrossRef

Premack, D., & Woodruff, G. (1978). Does the chimpanzee have a ‘theory of mind’? Behavioral and Brain Sciences, 4, 515–526.CrossRef

Thaler, R. H. (2015). Misbehaving. The making of behavioural economics. London: Penguin/Random House.

Van Overwalle, F., & Baetens, K. (2009). Understanding others’ actions and goals by mirror and mentalizing systems: A meta-analysis. Neuroimage, 48(3), 564–584.CrossRef

Wagner, S., & Goossen, M. C. (2018). Knowing me, knowing you: Inventor mobility and the formation of technology-oriented alliances. Academy of Management Journal, 61(6), online Publikation. https://doi.org/10.5465/amj.2016.0818.

Wilson, H. J., & Daugherty, P. R. (2018a). Human + machine: Reimagining work in the age of AI. Cambridge: Harvard Business Review Press.

Wilson, H. J., & Daugherty, P. R. (2018b). Collaborative intelligence: Humans and AI are joining forces. Harvard Business Review, 2018, 114–123.

Wood, S., Michaelidis, G., & Thomson, C. D. (2013). Successful extreme programming: Fidelity to the methodology or good teamworking? Information and Software Technology, 55(4), 660–672.CrossRef

Yongming, W., Zhiling, Z., Hongwen, S., Xiaodan, X., Huijun, W., d’Oleire, U. F., & Xiting, H. (2016). Altered gray matter volume and white matter integrity in college students with mobile phone dependence. Frontiers in Psychology, 7, 00597. www.frontiersin.org/Journal/Abstract.aspx?s=196&name=cognitive_science&ART_DOI=10.3389/fpsyg.2016.00597.

Zweig, K. A., Deussen, O., & Kraft, T. (2017). Algorithmen und Meinungsbildung. Informatik-Spektrum, 40(4), 318–326.CrossRef

Die folgenden Bücher bieten einen Einstieg und Überblick über die aktuelle Diskussion um „Social Brain“ und „Social Mind“ aus neuropsychologischer und evolutionsbiologischer Sicht:

Harris, L. T. (2017b). Invisible mind. Flexible social cognition and dehumanization. Cambrigde: MIT Press.CrossRef

Tomasello, M. (2016). A natural history of human morality. Cambridge: Harvard University Press.CrossRef

Eine hoch interessante und im mehrfachen Sinne farbige Darstellung, wie ethnologische Erkenntnisse zur Unternehmensführung beitragen, bietet das folgende Buch:

Braun, D., & Kramer, J. (2018). Corporate tribe. Modelle und Werkzeuge für Führung, Management und Organisation. Stuttgart: Schäffer-Poeschel.CrossRef

Die Veränderung der Zusammenarbeit von Mensch und Maschine und damit der gesamten Arbeitswelt durch Künstliche Intelligenz ist Thema des folgenden Buchs:

Wilson, H. J., & Daugherty, P. R. (2018). Human + machine: Reimagining work in the age of AI. Cambridge: Harvard Business Review Press.

Title: Team-Mind: Teams neu denken
Authors: Joachim Hasebrook
Benedikt Hackl
Sibyll Rodde
Publisher: Springer Berlin Heidelberg
Book: Team-Mind und Teamleistung
Print ISBN: 978-3-662-60626-1

Electronic ISBN: 978-3-662-60627-8

Copyright Year: 2020
DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-662-60627-8_16