St. Galler Modell und KI in der Bildungsorganisation

von Ulrich Frings, Digital Learning Manager und Trainer in virtuellen 3D-Lernräumen

Das St. Galler Management-Modell (SGMM) ist ein umfassendes Rahmenwerk, das ursprünglich an der Universität St. Gallen entwickelt wurde. Es dient als Leitfaden für die ganzheitliche Betrachtung und Steuerung von Organisationen, einschließlich Bildungsorganisationen, Wirtschafts- und Berufsschulen. Das Modell besteht aus mehreren zentralen Elementen, die in zwei Hauptebenen unterteilt sind:

die externe Umwelt und

die interne Organisation.

Zentrale Elemente des St. Galler Modells

1. Umweltsphären: Gesellschaft, Natur, Technologie und Wirtschaft. Diese Sphären beeinflussen die Organisation von außen.
2. Anspruchsgruppen: Alle relevanten Stakeholder wie Lernende, Lehrkräfte, Eltern, Unternehmen und staatliche Institutionen.
3. Interaktionsthemen: Ressourcen, Normen und Werte, Anliegen und Interessen.
4. Prozesse: Managementprozesse, Geschäftsprozesse und Unterstützungsprozesse.
5. Ordnungsmomente: Strategie, Strukturen und Kultur.
6. Entwicklungsmodi: Erneuerung und Optimierung.

In der fortlaufenden Digitalisierung von Lern- und Bildungsprozessen stellt sich auch bei diesem Management-Modell die Frage, welche Möglichkeiten sich für eine Zusammenarbeit mit Unterstützung durch KI bieten.

Management-Prozesse und Ordnungsmomente als Ansatzpunkte

1. Managementprozesse:
   • Strategieentwicklung: KI kann Datenanalysen durchführen, um Trends und Muster zu erkennen, die für die strategische Planung wichtig sind.
   • Entscheidungsfindung: KI-gestützte Entscheidungsfindungstools können Führungskräften helfen, fundierte Entscheidungen zu treffen.
2. Geschäftsprozesse:
   • Lehr- und Lernprozesse: KI kann personalisierte Lernpfade für Lernende erstellen, basierend auf deren individuellen Bedürfnissen und Fortschritten.
   • Verwaltungsprozesse: Automatisierung von Verwaltungsaufgaben wie Einschreibungen, Prüfungsmanagement und Ressourcenplanung.
3. Unterstützungsprozesse:
   • IT-Support: KI-basierte Systeme können technischen Support bieten und IT-Probleme effizient lösen.
   • Datenmanagement: KI kann große Datenmengen analysieren und verwalten, um wertvolle Einblicke zu gewinnen.
4. Ordnungsmomente:
   • Kulturentwicklung: KI kann helfen, die Organisationskultur zu analysieren und Maßnahmen zur Verbesserung vorzuschlagen.
   • Strukturierung: KI-gestützte Tools können bei der Optimierung der Organisationsstruktur unterstützen.
5. Entwicklungsmodi:
   • Erneuerung: KI kann Innovationen fördern, indem sie neue Bildungsansätze und Technologien identifiziert.
   • Optimierung: Kontinuierliche Verbesserung bestehender Prozesse durch KI-gestützte Analysen und Empfehlungen.

Der Lernende steht weiterhin im Mittelpunkt

Im Zentrum des St. Galler Modells steht immer der Lernende. Durch den Einsatz von KI können Bildungsorganisationen wie die WBS sicherstellen, dass die Bedürfnisse der Lernenden optimal erfüllt werden, indem sie personalisierte und effiziente Bildungsangebote bereitstellen.

Ein Beispiel für den Einsatz von KI in der strategischen Planung ist die Nutzung von Predictive Analytics zur Marktanalyse und Entscheidungsfindung. Hier ist ein konkretes Szenario:

Beispiel 1: Predictive Analytics in der strategischen Planung

Ein Unternehmen möchte seine Marktstrategie optimieren, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Dazu setzt es KI-gestützte Predictive Analytics ein, um zukünftige Markttrends und Kundenverhalten vorherzusagen. Der Prozess könnte wie folgt aussehen:

Datenanalyse:

• • Die KI analysiert große Mengen historischer Daten, einschließlich Verkaufszahlen, Kundenfeedback, Marktberichte und soziale Medien.
  • Durch die Identifikation von Mustern und Trends kann die KI Vorhersagen über zukünftige Entwicklungen treffen.

Szenarien-Planung:

• • Basierend auf den Vorhersagen erstellt die KI verschiedene Szenarien für mögliche Marktbedingungen.
  • Diese Szenarien helfen dem Unternehmen, potenzielle Chancen und Risiken zu erkennen.

Strategieentwicklung:

• • Die Geschäftsführung nutzt die von der KI generierten Szenarien, um strategische Entscheidungen zu treffen.
  • Beispielsweise könnte das Unternehmen entscheiden, in neue Märkte zu expandieren, Produktlinien anzupassen oder Marketingstrategien zu ändern.

Kontinuierliche Anpassung:

• • Die KI überwacht kontinuierlich die Marktbedingungen und passt die Vorhersagen und Empfehlungen entsprechend an.
  • Dies ermöglicht dem Unternehmen, flexibel und schnell auf Veränderungen zu reagieren.

Beispiel 2: Wartung in der Automobilindustrie

Ein konkretes Beispiel aus der Praxis ist die Automobilindustrie, wo KI zur vorausschauenden Wartung eingesetzt wird. Hier analysiert die KI Daten von Fahrzeugen, um vorherzusagen, wann und welche Teile ausfallen könnten. Dies ermöglicht es den Unternehmen, Wartungspläne zu optimieren und Ausfallzeiten zu minimieren.

Ethische Prinzipien und Überlegungen

Beim Einsatz von KI in der strategischen Planung gibt es mehrere ethische Überlegungen, die berücksichtigt werden müssen, um sicherzustellen, dass die Technologie verantwortungsvoll und fair eingesetzt wird. Hier sind einige der wichtigsten ethischen Prinzipien und Herausforderungen:

Transparenz

• Erklärung der Entscheidungen: Es ist wichtig, dass die Entscheidungen, die von KI-Systemen getroffen werden, nachvollziehbar und erklärbar sind. Dies hilft, Vertrauen bei den Stakeholdern aufzubauen und sicherzustellen, dass die Entscheidungen fair und gerecht sind.

Datenschutz

• Schutz persönlicher Daten: KI-Systeme verarbeiten oft große Mengen an Daten, einschließlich sensibler persönlicher Informationen. Es ist entscheidend, dass diese Daten sicher gespeichert und verarbeitet werden, um die Privatsphäre der Individuen zu schützen.

Gerechtigkeit und Nicht-Diskriminierung

• Vermeidung von Bias: KI-Systeme können unbewusste Vorurteile (Bias) verstärken, wenn sie auf voreingenommenen Daten trainiert werden. Es ist wichtig, Mechanismen zu implementieren, die sicherstellen, dass die KI fair und unvoreingenommen agiert.

Verantwortung und Haftung

• Klare Verantwortlichkeiten: Es muss klar definiert sein, wer die Verantwortung für die Entscheidungen und Handlungen der KI trägt. Dies ist besonders wichtig, wenn es zu Fehlentscheidungen oder Schäden kommt.

Wohltätigkeit und Nicht-Boshaftigkeit

• Förderung des Gemeinwohls: KI sollte so eingesetzt werden, dass sie das Wohl der Gesellschaft fördert und Schaden vermeidet. Dies bedeutet, dass die potenziellen Auswirkungen auf alle Stakeholder sorgfältig abgewogen werden müssen.

Autonomie

• Wahrung der menschlichen Entscheidungsfreiheit: KI sollte die Entscheidungsfindung unterstützen, aber nicht vollständig ersetzen. Menschen sollten immer die Möglichkeit haben, die endgültigen Entscheidungen zu treffen.

Diese ethischen Überlegungen sind entscheidend, um sicherzustellen, dass KI-Systeme in der strategischen Planung verantwortungsvoll und zum Nutzen aller Beteiligten eingesetzt werden. Durch die Implementierung dieser Prinzipien können Organisationen das Vertrauen in ihre KI-Anwendungen stärken und gleichzeitig die Risiken minimieren.

Bildquelle Schaubild St. Galler Modell:

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Publikation: Renz, Patrick & Böhrer, Nikola & Peter, Marc. (2022). Die Anwendung des Subsidiary Governance Modells in der Praxis. 10.1007/978-3-662-66203-8_3.