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Team-Mind: Teams neu denken

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Team-Mind und Teamleistung

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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Notes

  1. 1.

    Maksemenko et al. (2018).

  2. 2.

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

  3. 3.

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

  4. 4.

    Siehe auch Bostrom (2016).

  5. 5.

    AHSN (2018, S. 25).

  6. 6.

    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).

  7. 7.

    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).

  8. 8.

    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).

  9. 9.

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

  10. 10.

    Vgl. Hasebrook (2017).

  11. 11.

    Wilson und Daugherty (2018a, b).

  12. 12.

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

  13. 13.

    Diskussion bei Lamm und Majdandžić (2015).

  14. 14.

    Diskussion in Praszkier (2016).

  15. 15.

    Yongming et al. (2016).

  16. 16.

    Vgl. Darling (2016).

  17. 17.

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

  18. 18.

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

  19. 19.

    „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).

  20. 20.

    Siehe Thaler (2015, S. 51 f.).

  21. 21.

    Harris (2017).

  22. 22.

    Übersicht in Van Overwalle und Baetens (2009).

  23. 23.

    Premack und Woodruff (1978).

  24. 24.

    Baron-Cohen et al. (1985).

  25. 25.

    Oesch und Dunbar (2018).

  26. 26.

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

  27. 27.

    Harris (2017).

  28. 28.

    Siehe Abschn. 13.4.2 „Unethische Systeme“ und 10.4.1.

  29. 29.

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

  30. 30.

    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).

  31. 31.

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

  32. 32.

    Siehe Abschn. 12.4.3.

  33. 33.

    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).

  34. 34.

    Vgl. Braun und Kramer (2018).

  35. 35.

    Vgl. McChrystal et al. (2019).

  36. 36.

    Wagner und Goosen (2018).

  37. 37.

    Siehe Abschn. 9.4.1.

  38. 38.

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

  39. 39.

    Vgl. Abschn. 4.4.2 und 9.4.3.

  40. 40.

    Vgl. Abschn. 6.4.4.

  41. 41.

    Vgl. Abschn. 8.4.2.

Literatur

Lesetipp

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

    Google Scholar 

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

    Book  Google Scholar 

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

    Book  Google Scholar 

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

    Google Scholar 

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

    Book  Google Scholar 

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

    Google Scholar 

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

    Google Scholar 

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Hasebrook, J., Hackl, B., Rodde, S. (2020). Team-Mind: Teams neu denken. In: Team-Mind und Teamleistung. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-662-60627-8_16

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  • DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-662-60627-8_16

  • Published:

  • Publisher Name: Springer, Berlin, Heidelberg

  • Print ISBN: 978-3-662-60626-1

  • Online ISBN: 978-3-662-60627-8

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