Ausblicke auf das Neue Jahr 2024, Good Work, Zukunft des HRM, Agile Transformation
Beim Schreiben des 1. Newsletters im neuen Jahr hat mich ein Blogbeitrag der bekannten Harvard Professorin Amy Edmondson inspiriert. Sie schlägt darin vor, dass wir mehr mit Hypothesen arbeiten sollten. Fakten und Wissen stammen aus der Vergangenheit, Fragen und Hypothesen zielen in die Zukunft. Einer meiner Lieblingssprüche heisst: «Zukunft braucht Herkunft», aber es braucht auch Fragen, die neue Räume öffnen und neue Lösungen möglich machen.
Viele der aus meiner Sicht wichtigsten Fragen beginnen mit «Wie können wir…?» Dabei ist es nicht so wichtig, wie wir es immer schon gemacht haben. Wichtig ist, was möglich ist. Das ist eine spezielle Anwendung agiler Arbeitsmethoden, denn es geht nicht darum, die Lösung nur in den Erfahrungen der Vergangenheit zu suchen, sondern darum, in einem iterativen Prozess Hypothesen zu bilden, zu experimentieren und daraus zu lernen.
Vielleicht liegt darin auch das menschliche Gegengewicht der natürlichen Intelligenz gegenüber der künstlichen Intelligenz, die zurzeit allgegenwärtig zu sein scheint. Die Stärke der künstlichen Intelligenz liegt darin, eine extrem grosse Menge an Daten aus der Vergangenheit verarbeiten, analysieren und daraus Ableitungen bilden zu können. Auf diesem speziellen Gebiet werden wir Menschen der KI in Sachen Geschwindigkeit und Datenmenge niemals Paroli bieten können. Aber bei zukunftsgerichteten Hypothesen, beim Experimentieren und bei allem Kreativen sind wir Menschen bisher nicht zu schlagen durch Systeme.
Je älter und erfahrener man wird, so ist jedenfalls mein Eindruck, desto grösser ist die Versuchung, jedem daherkommenden Problem so schnell wie möglich eine Lösung aus dem Schatz der eigenen Erfahrungen zu verpassen. Auf der anderen Seite wäre es auch falsch, die Vergangenheit immer für irrelevant zu erklären. Wir brauchen immer beides, Erfahrungen und Hypothesen, perfektionieren und experimentieren, Antworten und Fragen, Theorie und Praxis.
Ich werde versuchen, Amy’s Rat zu befolgen, dass es nicht darauf ankommt, immer sofort erfolgreich zu sein. Wir sollten uns mindestens genauso intensiv darauf konzentrieren, Informationen und Lernerfahrungen zu sammeln, damit wir in Zukunft klügere Entscheidungen treffen können.
Ich wünsche Ihnen allen ein gutes, erfolgreiches, glückliches und vor allem gesundes Neues Jahr 2024
Ausblicke auf das Neue Jahr 2024
Good Work

Gamification im Onboarding: So begeistert man neuen Kollegen für den Job
Ein interessanter Beitrag über neue Anforderungen und Möglichkeiten im Onboarding
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Zukunft des HRM

Der Rat der Tiere: Was HR von Tieren lernen kann
Wer möchte schon ein Schaf sein. Lieber Schafe als Schäfer führen. Dass das gar nicht so einfach ist und was wir daraus für das Personalmanagement lernen können, beschreibt dieser interessante Artikel.
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Workforce Transformation in der Unternehmenspraxis
Eine sehr lesenswerte DGFP Studie zum Thema Workforce Transformation und die Rolle des HRM dabei.
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Agile Transformation
English Version
While writing the first newsletter of the new year, I was inspired by a blog post by the well-known Harvard Professor Amy Edmondson. She suggests that we should work more with hypotheses. Facts and knowledge come from the past, questions and hypotheses are geared towards the future. One of my favorite quotes is: „The future needs provenance“, but above all it needs questions that open up new spaces and make new solutions possible.
In my view, many of the most important questions begin with „How can we…?“ It is not so important how we have always done it. What is important is what is possible. This is a special application of agile working methods, because it is not about looking for the solution only in past experiences, but about forming hypotheses, experimenting and learning from them in an iterative process.
Perhaps this is also the human counterweight of natural intelligence compared to artificial intelligence, which currently seems to be omnipresent. The strength of artificial intelligence lies in its ability to process and analyze an extremely large amount of data from the past and draw conclusions from it. In this particular field, we humans will never be able to compete with AI in terms of speed and data volume. But when it comes to forward-looking hypotheses, experimentation and creativity, we humans are still unbeatable by systems.
My impression is that the older and more experienced we become, the greater the temptation to come up with a solution as quickly as possible from our own wealth of experience. On the other hand, it would also be wrong to always declare the past irrelevant. We always need both experience and hypotheses, perfecting and experimenting, answers and questions, theory and practice. I will try to follow Amy’s advice that it is not important to always be successful immediately. We should focus at least as much on gathering information and learning experiences so that we can make smarter decisions in the future.
I wish you a good, successful, happy and above all healthy New Year 2024