Emerging from the Dense, Digital Fog

29. Mai 2018 07:18 Uhr  |  Dr. Ulrich Kampffmeyer  |  Permalink


Für Rafael Moscatel beantwortete Dr. Ulrich Kampffmeyer zahlreiche Fragen zum aktuellen Zustand der Branche, zur DSGVO, zu Künstlicher Intelligenz und zur Umsetzung von Information Management. Das gekürzte, überarbeitete Interview findet sich hier auf der Webseite von Rafael Moscatel: http://bit.ly/Rafael-Kff. Im Folgenden die Ursprungsversion des Interviews.

 

Emerging from the Dense, Digital Fog

Third in a series of interviews by Rafael Moscatel on his blog with leaders in the fields of Risk, Compliance and Information Governance across the globe. He has discussed with Ulrich Kampffmeyer the GDPR, artificial intelligence and social issues emerging from the dense, digital fog we all find ourselves in.

Interview with Dr. Ulrich Kampffmeyer, Managing Director of PROJECT CONSULT Unternehmensberatung GmbH, Hamburg, Germany and a renowned expert on digital transformations, business intelligence and enterprise content management. Curriculum Vitae on Wikipedia https://de.wikipedia.org/wiki/Ulrich_Kampffmeyer; company website www.PROJECT-CONSULT.de. email: Ulrich.Kampffmeyer@PROJECT-CONSULT.com

 

Moscatel: Ulrich, you write and teach extensively about the cultural and social changes in work environments that are a direct result of the emergence of digital systems. Now that data is at the fingertips of everyone, what changes, positive or negative, should society expect to face that the business world may have already experienced?

Dr. Kampffmeyer: The business world is just at the start of the digital transformation; the information society is just a dense fog. The pace of digital transformation is accelerating day-by-day. In particular, the cloud, artificial intelligence, IoT and other current developments are driving so fast that there is a danger that they can get out of control. The more capable AI gets, the greater the danger that it becomes uncontrollable. Remember Shoshana Zuboff’s laws from 1988, that whatever software can be used to control, to manipulate, will be used for this purpose. And our society is currently not prepared for this change. Just look at the GDPR discussions. Data protection as a general necessity, data safety as the requirement for continuity, data privacy by default, information governance to keep control, maintain value, keep information accessible – These are basic requirements that should not be ignored like in the past. Future historians will call our era the dark age of the early information society.

 

Moscatel: You spent quite a bit of time at the Fraunhofer Institute developing imaging systems and processes to support archaeological studies. Given that images provide so much of the fuel for artificial intelligence, do you envision some of our older legacy systems and indexes ever providing value to future AI efforts?

Dr. Kampffmeyer: In the mid 80s I worked on pattern recognition, image processing, database systems and expert systems for archaeologists and prehistorians. Too early. Today taking a computer, drones and sensor systems to an excavation is standard. In those days …. But in regard to recognition, automated classification, expert systems and artificial intelligence the approach was similar to what is happening now 30 years later. The capabilities of software, hardware and self-learning algorithms are many times more sophisticated than in those days. But let’s take a look at so-called old-fashioned methods of organizing information. You mentioned “legacy” and “indexes.” Metadata are not legacy. It is a question of quality, control and governance. Controlled metadata, vocabularies and taxonomies are of special value to bigdata analytics, artificial intelligence and machine learning. The controlled datasets act as guides to train new technologies with high quality information and structures. This is important for automated indexing when capturing information, sharpening enterprise search for qualified results, and managing repositories in regard to compliance requirements. Especially when it comes to compliance, straightforwardly organized high-quality information is an asset. But AI will change the game here as well in the near future. Currently classification schemes and file plans are developed manually by academic rules. In the future software will analyze all information and organize itself by protection guidelines, user models, processes, value, retention etc. Digital transformation without information management does not work. Only those who know their information, manage it in a systematic way, systematically open it up, protect it consistently and use it efficiently can venture into digital transformation.

 

Moscatel: This series of interviews with global leaders in information management, risk and compliance seeks to find common values and themes in these disciplines across disparate cultures. I know that you are major advocate of standardization. Are there one or two common threads that run between all of the projects and people you’ve worked with that you also believe should be universally acknowledged?

Dr. Kampffmeyer: Standardization is a necessity. Everywhere. We do it with language, words, and grammar to enable understanding. We do it with hardware so that it supports interfaces and operating systems. We do it with software so that it can interact with other software and systems. We do this with the retention rules for documents in our records management systems. Standardization is everywhere – that is not the question. The real question is, what has to be standardized for which purpose? And is standardization something that inhibits innovation? And is standardization in streamlining and control in opposition to the culture of a group of people or an organization? The larger and more distributed an organization is, the harder it is to implement change and change culture. Old behaviour, language barriers, time zones, cultural differences etc. make common values hard to define. Processes to maintain values and make businesses run smoothly also need a kind of standardization. In my opinion, the cultural and organizational challenges of digital transformation are more important than technology and functionality. A common thread could be our old rule for information management projects: “strategy first, people, organization and processes second, technology last.” The risk of failure in this change process is not about new technology but about its adoption. Technology is still a facilitator for businesse, although this might change in the future with artificial intelligence. Less work for humans also means that human-driven use models and respect for human work will decline. This is a major challenge, because people often define their status by their work. So, this is a common thread in all projects, redefining processes while keeping workers involved, trying to overcome their fears of losing their jobs, and implanting a new mindset for a new type of work environment. With AI looming ahead, we even have to define what work is. Man is no longer the scale, the ruler, the canon.

 

Moscatel: Historically, Germany has led the way in record-keeping, from the Gutenberg printing press onward. What role, if any, do you think Enterprise Content Management has played in the present day, to drive business intelligence insights and knowledge management?

Dr. Kampffmeyer: Yes, Germans were supposedly always good at organization and keeping order – but in fact that’s a myth. In Germany the term Records Management is not known to many people. It is common only in regulated industries that use English terminology. German academics talk about the management of folders or documents (“Schriftgutverwaltung,” “Aktenverwaltung,” “revisionssichere Archivierung” … to name some typical German terms). Too few people are familiar with the correct term “record” as used by and the concepts behind “records management.” So, in fact, Germany is not very good at the records management seen in Anglo/American compliance culture. We use different terminology and different strategies in managing information. For example, there is no eDiscovery established in German GRC. The term ECM, Enterprise Content Management, was picked up late in Germany, in 2006. It is still not a common term, especially not with SMEs. We still use terms like “Dokumentenmanagement,” which is used differently from “document management” in the rest of the world. While internationally new terms like intelligent information management, content services or enterprise information management are coming into use, the German software industry still sticks to ECM and German terms (by the way, it might be a good idea to use the acronym ECM now for Enterprise CHANGE Management, because this is the important challenge for Digital Transformation). What we see in Germany is a revival of the term “knowledge management,” as supported by ISO 9001:2015 requiring “Wissensmanagement.” Information management software like an ECMS plays a major role in getting control of information and processes. Classic business intelligence is more and more being absorbed by bigdata analytics and artificial intelligence. A new generation of analytic tools encompassing BI methodology is on the way. ECM has played only a minor role, because knowledge management and BI have never been mainstream components in standard ECMS but only additions to the ECM portfolio from other software industries. The adaptation process, where ECM had to adapt to the cloud, mobile, analytics, social, automation, AI and so forth, led to the current crisis in the industry where new terms and visions are coming into use like IIM Intelligent Information management and content services platforms. In Germany the ECM software industry is stumbling, unsure which direction to go and no longer with a homogenous appearance in the marketplace.

 

Moscatel: Being at the forefront of Enterprise Content Management and systems design, you must have learned many lessons about development. And we live in a far more regulated environment then existed 30 years ago. Our challenges today intersect with privacy and security. What are the types of risks and concerns you believe developers of content management systems should be thinking about when building the next Documentum, SharePoint, Alfresco or Relativity?

Dr. Kampffmeyer: There is no future for the old dinosaur architectures of the big enterprise solutions like documentum. That’s why vendors and analysts have started discussing this content services thing. By the way, they forget that services have always been a basic concept of ECM – since the year 2000. The requirements of regulated industries and processes keep the traditional concepts of records management and archiving alive. But a general change is that there is no longer a difference between structured and unstructured information. A lot of ECM vendors unfortunately focused on this old paradigm and cared only about documents and unstructured content. Modern software – whatever you want to call it – has to cater to every type and technical format of information. The basic strategy for products is automation. Not only to eliminate human work and speed things up, but also to improve quality and establish new areas of business. Integration is still a major issue. We are no longer talking about traditional records management systems for records managers but about the integration of ECM functionality into other software. Interfacing is crucial. And like in the world of mobile apps, we will see services come up which automatically configure and integrate into other environments. Complex systems will be only manageable by AI-based administration software. So not just end-user relevant processes will be transformed, but also the configuration, administration and management of these solutions. And the services concept will make sure that ECM functionality is available in the same way as SaaS, PaaS, and on-premise. Another major change will be that end-users no longer see an ECM client because the functionality is integrated into the standard desktop environment. ECM will lose visibility on the desktop and becomes a standard infrastructure. All these developments will change the paradigm of the traditional ECM software architecture and functionality and require new development tools, listening to the user, faster testing and rollout, easier configuration, pre-configured business solutions, and easy to use end-user interfaces. A big challenge for all companies developing ECM software.

 

Moscatel: There’s been a lot of noise around GDRP, specifically the “right to be forgotten” and strict privacy and data retention safeguards, but we haven’t seen much intellectual discussion around the greater social benefits the law is intended to support. How do you see this “return to privacy” improving society when it seems that a lot of the younger generation not only dismiss the concept of privacy, but as Simon Sinek has noted, see themselves through the lens of the over-sharing Social Media community?

Dr. Kampffmeyer: GDPR has been in place for 2 years and is now only being enforced. May 25th saw a lot of panic reactions, although we learned “Don’t Panic” (May 25th is also Towel Day in memory of Douglas Adams … and GDPR is not 42!). It is not a return to privacy. Privacy requirements and regulations always have been here. But nobody really cared. We were careless with information and information sharing. And now we are complaining that the big internet giants use our data. The new quality of GDPR is twofold: For one thing, it is for all of Europe, and organizations dealing with European personal data and doing business in Europe also have to address it. So GDPR is becoming a de-facto worldwide standard. For another, it imposes severe fines for infringement of GDPR. This is a tool for enforcement we lacked in the past and that’s why everybody – late in the day – started to care about GDPR. But there is another side of the coin – small businesses, associations, photographers, and others also come under threat from GDPR. Where big companies hire more lawyers and establish a data protection regiment, small business are overwhelmed by bureaucracy. Information management software is a necessary tool for larger companies to manage all data as defined by GDPR. They need a map of what information of which quality, value and legal character is stored and processed where. Smaller business struggle with these requirements due to their size, larger business due to the complexity and the sheer amount of data involved. The social communities have a different view of GDPR requirements. On the one hand they have to pay more attention privacy, they must be able to deliver reports on where they store data and what they do with it. On the other hand, GDPR strengthens the big guys because small forums, blogs, communities, groups and business give up and move their communities to Facebook, Google+, LinkedIn, XING or somewhere else.

Communities like Facebook even used the necessary declaration of agreement to implement new technology like face recognition which interferes directly with privacy. Privacy by design, privacy by default will be major concepts of the future information society. But in reality, people choose the lazy options and don’t invest serious effort into the future information society. We leave this to science fiction authors and films, the CEOs of internet companies, and to populistic politicians. Privacy is not just about rights but also about obligations. These obligations don’t just entangle companies and public administrations. They apply to all of us, you and me. Everybody needs to take care of their own data and to respect the data privacy of all others. We cannot claim any right to be forgotten when we actively upload our directory of addresses to a social platform. In my opinion, data privacy and privacy rights are primarily a matter of education, which needs to start even before school. It is a task for developing a mindset about the value and the risks of information. Data privacy has to start in our heads.

 

Moscatel: Predictive coding was introduced almost two decades ago, and while the technology has advanced greatly, cost and complexity are still barriers to adoption. Will advances in artificial intelligence and machine learning help make these tools more affordable and accessible to smaller firms?

Dr. Kampffmeyer: First of all – we recently crossed a magic threshold in artificial intelligence. AI is now not only self-learning and self-optimizing, but like in evolution, it is self-replicating and self-expanding. An example is the Quine neural network. AI software is programming AI software and AI software is managing AI environments controlled by AI administration tools – machine learning will be a standard in this new virtual world. This AI is different from our perception of “intelligent.” It goes its own ways, inventing different methods, becoming more and more opaque to human perception and intellect. It is there, waiting around the corner. We are seeing a big war fought by Amazon, Apple, Microsoft, Google, IBM and many others for leadership in artificial intelligence. Today artificial intelligence is even free for end-users or comes with consumer products like all the SiriCoLexas. The longer it learns the more sophisticated it will become. And artificial intelligence will become part of every piece of software. The future of IOT with billions of devices will be only manageable by AI. So it is a matter of course that AI will become part of information management software, it will be part of every cloud offering, and it will reach smaller firms as well. The only delaying factor is legacy software, legacy management, legacy behaviour, legacy business models. Everybody will have to deploy AI, analytics, etc. to remain competitive. The overlapping, entailing, feedback-looping, accelerating innovation processes will encompass everybody. This is why I mentioned earlier that our old ideas of the information society with well-informed citizens having control of information and machines will be overturned by dystopian models of the science fiction world. Predictive analytics with artificial intelligence will play a major role in our fight to keep control, because software and systems will anticipate what we do, better and better. Entire industries will change. First those dealing with information only, like banks or insurance. Then manufacturing and farming will follow. Crafts might be able to resist the attack of the 3D printer. Thousands of other examples are discussed on the internet, in congresses and publications. Everybody talks about the digital transformation, how far we have come with it. I believe we need to talk now about what happens when everything is digitized.

 

Moscatel: Based on your many years of experience as a practitioner, lecturer and consultant, what sage advice can you offer to a young person just entering the field of information management and information technology?

Dr. Kampffmeyer: Well, education on information management is lagging behind the technology and information revolution. Learn to think for yourself, learn languages, learn how to communicate. Learn methodologies, learn philosophy, learn to adapt to change, learn to not stop learning throughout your life, learn to find meaning in a life with no meaningful work for humans. Education and training in universities is good but it is academic and follows old paradigms. Vendors mostly educate new staff on their own, which leads to their staff thinking only in terms of their product. End-user organizations train with a focus on their business model, so that new ideas have to fight for some time for acceptance. Don’t become a librarian – that job will be taken by AI. Don’t become a programmer – that job will be taken by AI. Go for information architecture, information communication, or probably the best advice is to study something which is of real interest to you, what you really love, which gives you intellectual satisfaction – and then move into information management as a job. I studied archaeology, prehistory, art history, Near Eastern studies, information science, and soil science. This combination gives me a good feeling about the value of information, long-term preservation and access to information, organizing, ordering and classification of information, detective work from information fragments to create the whole image, the importance of culture, scientific methodology, strategic thinking and other things you need to be an information management consultant.

 

Dr. Ulrich Kampffmeyer

Curriculum auf Wikipedia https://de.wikipedia.org/wiki/Ulrich_Kampffmeyer

5 Kommentare zu “Emerging from the Dense, Digital Fog

  • Interview im Buch "Tomorrow's Jobs Today"
    30. Mai 2020 um 9:43
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    Das Interview „Emerging from the Dense Digital Fog“ ist Bestandteil des Buches „Tomorrow’s Jobs Today“ von Rafael und Abby Moscatel, das nächstes Jahr erscheinen wird: Ankündigung auf Linkedin.

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  • Buch "Tomorrow's Jobs Today erschienen
    12. März 2021 um 8:28
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    In dem Buch „Tomorrow’s Jobs Today: Wisdom and Career Advice from Thought Leaders in AI, Bigdata, Blockchain, The Internet of Things, Privacy, and more“ von Rafael und Abby Jane Moscatel  ist auch das Interview „Emerging from the Dense, Digital Fog“ mit Dr. Ulrich Kampffmeyer enthalten. Das Buch ist mit Verzögerung erst im März dieses Jahres erschienen (Amazon): https://amzn.to/3vgW9m3

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  • "Tomorrow's Jobs Today" - zweite Auflage
    16. Dezember 2022 um 14:31
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    Das Buch „Tomorrow’s Jobs Today“ von Abby und Rafael Moscatel ist ein Verkaufserfolg  und der Verlag möchte gern eine zweite Auflage herausbringen. Für die geplante Ausgabe wurden drei weitere, ergänzende Fragen an die bisherigen Interview-Partner gestellt. Sie sollen die aktuellen Entwicklungen im Information Management und bei Information-Management-Jobs darstellen. Die drei Antworten von Dr. Ulrich Kampffmeyer:

    Rafael Moscatel: How did Covid change working behaviour and what was the impact on remote work?

    Ulrich Kampffmeyer: The COVID-19 pandemic had a significant impact on the way that work is organized and performed. Covid gave collaboration and home work a big push. Remote work became the standard procedure, as many organizations implemented measures to encourage or require their employees to work from home in order to reduce the spread of the virus. This shift to remote work had a number of implications for work habits and behaviors: Increase in the use collaboration tools, video conferencing, online project management software, cloud-based communication software a.s.o.. A big challenge was to adapt „old school“ software to safe and secure use from remote workstations outside the organization. The shift to remote work with more flexible work schedules, less personal communication with colleagues and new responsibilities gave pressure on work-life balance working from home. Many have struggled to adapt to the new way of working, particularly if they were not used to working remotely or if they did not have a dedicated workspace at home. Others have found it difficult to maintain work-life balance or to stay motivated and productive without the structure and social support provided by a traditional office environment. In regard to the organizations and IT departments the pandemic had a huge impact how they approach work and productivity for “white collar” workers as well staff still working onsite. On one hand this included a greater emphasis on trust and autonomy for employees, on the other hand more stringent communication, collaboration and control in order to stay connected and productive. Companies had a lot to do in short time, like implementing virtual private networks (VPNs) or remote desktop software, as well as training employees on best practices for working securely. In terms of safety, organizations needed to ensure that employees are able to work in a safe and healthy environment, whether that is in an office with Covid protection measures or at home. Now, after Covid, companies need to clean up all this ad-hoc measures and consolidate software and repositories.

    Rafael Moscatel: What is the impact on the future of Information Management?

    Ulrich Kampffmeyer: I envision 10 Trends for Information Management in the coming years. First there is increased use of artificial intelligence (AI) and machine learning: AI and machine learning technologies are likely to become more prevalent in information management, enabling organizations to automate and improve various processes, such as data analysis, classification, and organization. Data Privacy and data security come second: the amount of data being generated and stored continues to grow exponentially. So IT departments and organizations need to prioritize the security and privacy of this data to protect against potential breaches and cyberattacks. Third is Cloud-based solutions, as private IaaS or PaaS, as well as public SaaS. These solutions offer adopt cloud-based solutions for storing, organizing, and analyzing data, as these solutions offer scalability, flexibility, and cost-effectiveness. Trend number four is the integration of systems, solutions, data and repositories in an heterogenous environment. Departmental or solutions silos are “out”. Five – Increased focus on data and information governance including policies, procedures and software implemented rules for the management, control and use of information. This includes as well a focus on ethics. Number six is big data and analytics to better organize, evaluate, automate, and use data, information and digital knowledge. My point number seven is more focus on visualization. New user interfaces which fit the different devices from onsite PCs, remote PCs, notebooks, tablets and mobile phones – all with probably different operating systems. Eight goes with number seven: Data & Information literacy. Data and information become more important in regard to automation, decision making and workflow control, so users have to be educated to make us of the new solutions. My ninth trend is the advancing use of chatbots and virtual assistant like GPT-3 with huge language models and in depth training repositories. These solutions change processes and the interaction between software and humans. But the benefits outweigh the risks and current fears of employees. Last not least, trend number 10, “democratization” of information. Users get more access, more overview, more functionality and more responsibilities. This helps to improve processes especially in regard to customer services. The employee is no longer restricted to an island of information but gets a 3600 view to all related, interconnected information in context.

    Rafael Moscatel: What about new roles and professions in information management & information governance?

    Ulrich Kampffmeyer: Automation, Chatbots, the use of analytics and artificial intelligence, machine learning and other advanced technologies will “kill” a lot of jobs in the offices and back-offices. But there will be a lot of new roles and highly qualified professions.
    We need data and information governance specialists, who are responsible for developing and implementing policies and procedures for the management and use of data within an organization including defining data standards, establishing protocols for data access and security, and ensuring compliance with relevant laws and regulations.
    Data scientists who are skilled in the analysis and interpretation of large sets of data. They are responsible for extracting insights and insights from data, and for developing algorithms and models to inform decision-making.
    There will be data and AI artificial intelligences ethicists. They are responsible for advising organizations on ethical issues related to the use and management of data, such as privacy, consent, and bias. They help developing and implementing policies and procedures to ensure that data is used ethically and responsibly. The role of an AI ethics officer would be to ensure that AI systems are designed and used ethically and in accordance with relevant laws and regulations.
    With respect to laws and regulations there is a need for specialized information governance lawyers. These lawyers need to know all laws, regulations, verdicts and legal developments related to the management and use of information, and their implementation in the organization. They check and advise on compliance issues and help to develop policies and procedures to ensure compliance with relevant laws and regulations.
    There is a huge need for data security specialists, who are responsible to develop, implement, protect and control information. This includes establishing protocols for data access and security, implementing security technologies, and training employees on best practices for security.
    A new profession is the machine language (ML) engineer. He designs implements, controls and improvs the models, algorithms and training materials. He is as engaged in the integration of these technologies in other software environments.
    An analytics consultant is useful to help the company, management and employees to understand and make sense of their information, providing insights and recommendations for decision-making and strategic planning. This includes surveys and collection of user requirements for improvement of software and processes.
    A data visualization specialist may help to develop useful user interfaces to improve efficiency and effectiveness of the use of information. He may closely work together with a process automation specialist.
    The process automation specialists role focusses on designing and implementing automated processes and workflows, including the use of BPM Business Process Management, RPA Robotic Process Automation, Artificial Intelligence, Analytics and ML Machine Learning. The goal is to streamline and optimize business operations.
    All of this combined establishes the need for change management specialists. They are responsible for helping organizations to effectively plan and execute changes related to the adoption of new technologies, new processes and “new work”. They make sure that the organizations reaches the set goals and improvements with integrating all people of the company, their skills and their potentials.
    There might be even more new jobs i.E. capturing information with scanning, checking the accuracy and quality of automated generated results, enhanced helpdesk with creation of video courses to support home workers, interface specialists, who manage and monitor the interconnection of different systems: on premises, in the cloud, or hybrid.
    And there are new roles and positions on the “C”-level – Chief Ethics Officer, Chief Information Officer, Chief Security Officer, Chief Compliance Officer, and more.
    There will develop a lot of roles in the future we cannot even envision today.

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    • Emerging from the Dense, Digital Fog II
      31. Januar 2023 um 8:14
      Permalink

      Das Buch von Rafael Moscatel „Tomorrow’s Jobs Today“ erhält eine erweiterte zweite Auflage. Die beiden Teile des Interviews mit Dr. Ulrich Kampffmeyer sind hier in den Essentials zu finden: http://bit.ly/3wFJjQ7

      Die folgende Übersetzung ins Deutsche wurde mit Deepl.com, unredigiert und unkorrigiert, erstellt.
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      Interview Mai 2018

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      Interview mit Dr. Ulrich Kampffmeyer, Geschäftsführer der PROJECT CONSULT Unternehmensberatung GmbH, Hamburg, und ausgewiesener Experte für digitale Transformation, Business Intelligence und Enterprise Content Management. Lebenslauf auf Wikipedia https://de.wikipedia.org/wiki/Ulrich_Kampffmeyer; Unternehmenswebsite http://www.PROJECT-CONSULT.de. email: Ulrich.Kampffmeyer@PROJECT-CONSULT.com

      Moscatel: Ulrich, Sie schreiben und lehren viel über die kulturellen und sozialen Veränderungen in der Arbeitswelt, die eine direkte Folge des Aufkommens digitaler Systeme sind. Mit welchen positiven oder negativen Veränderungen muss die Gesellschaft rechnen, die die Geschäftswelt vielleicht schon erlebt hat?

      Dr. Kampffmeyer: Die Geschäftswelt steht erst am Anfang der digitalen Transformation; die Informationsgesellschaft ist nur ein dichter Nebel. Das Tempo der digitalen Transformation beschleunigt sich von Tag zu Tag. Insbesondere die Cloud, die künstliche Intelligenz, das IoT und andere aktuelle Entwicklungen schreiten so schnell voran, dass die Gefahr besteht, dass sie außer Kontrolle geraten können. Je leistungsfähiger die KI wird, desto größer ist die Gefahr, dass sie unkontrollierbar wird. Erinnern Sie sich an die Gesetze von Shoshana Zuboff aus dem Jahr 1988, dass jede Software, die zur Kontrolle, zur Manipulation eingesetzt werden kann, auch zu diesem Zweck eingesetzt wird. Und unsere Gesellschaft ist derzeit nicht auf diesen Wandel vorbereitet. Schauen Sie sich nur die GDPR-Diskussionen an. Datenschutz als allgemeine Notwendigkeit, Datensicherheit als Voraussetzung für Kontinuität, Datenschutz als Standard, Information Governance, um die Kontrolle zu behalten, den Wert zu erhalten, Informationen zugänglich zu halten – das sind grundlegende Anforderungen, die nicht wie in der Vergangenheit ignoriert werden sollten. Künftige Historiker werden unsere Zeit als das dunkle Zeitalter der frühen Informationsgesellschaft bezeichnen.

      Moscatel: Sie haben am Fraunhofer-Institut viel Zeit damit verbracht, bildgebende Systeme und Verfahren zur Unterstützung archäologischer Studien zu entwickeln. Können Sie sich vorstellen, dass einige unserer älteren Systeme und Indizes für künftige KI-Bestrebungen von Nutzen sein könnten, wenn man bedenkt, dass Bilder einen Großteil des Treibstoffs für künstliche Intelligenz liefern?

      Dr. Kampffmeyer: Mitte der 80er Jahre habe ich an Mustererkennung, Bildverarbeitung, Datenbanksystemen und Expertensystemen für Archäologen und Prähistoriker gearbeitet. Das war zu früh. Heute ist es Standard, einen Computer, Drohnen und Sensorsysteme mit zu einer Ausgrabung zu nehmen. Damals …. Aber in Bezug auf Erkennung, automatische Klassifizierung, Expertensysteme und künstliche Intelligenz war der Ansatz ähnlich wie heute, 30 Jahre später. Die Möglichkeiten von Software, Hardware und selbstlernenden Algorithmen sind um ein Vielfaches ausgefeilter als damals. Werfen wir jedoch einen Blick auf die so genannten altmodischen Methoden zur Organisation von Informationen. Sie haben „Legacy“ und „Indizes“ erwähnt. Metadaten sind keine Altlasten. Es ist eine Frage der Qualität, der Kontrolle und der Verwaltung. Kontrollierte Metadaten, Vokabulare und Taxonomien sind von besonderem Wert für Big-Data-Analysen, künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen. Die kontrollierten Datensätze dienen als Leitfaden für das Training neuer Technologien mit qualitativ hochwertigen Informationen und Strukturen. Dies ist wichtig für die automatisierte Indexierung bei der Erfassung von Informationen, die Schärfung der Unternehmenssuche für qualifizierte Ergebnisse und die Verwaltung von Repositories im Hinblick auf Compliance-Anforderungen. Gerade im Hinblick auf Compliance sind übersichtlich organisierte, qualitativ hochwertige Informationen von Vorteil. Aber auch hier wird KI in naher Zukunft das Spiel verändern. Derzeit werden Klassifizierungsschemata und Ablagepläne manuell nach wissenschaftlichen Regeln entwickelt. In Zukunft wird Software alle Informationen analysieren und sich nach Schutzrichtlinien, Benutzermodellen, Prozessen, Wert, Aufbewahrung etc. organisieren. Digitale Transformation ohne Informationsmanagement funktioniert nicht. Nur wer seine Informationen kennt, sie systematisch verwaltet, systematisch erschließt, konsequent schützt und effizient nutzt, kann die digitale Transformation wagen.

      Moscatel: In dieser Reihe von Interviews mit weltweit führenden Persönlichkeiten aus den Bereichen Informationsmanagement, Risiko und Compliance geht es darum, gemeinsame Werte und Themen in diesen Disziplinen über unterschiedliche Kulturen hinweg zu finden. Ich weiß, dass Sie ein großer Verfechter der Standardisierung sind. Gibt es ein oder zwei Gemeinsamkeiten, die sich durch alle Projekte und Personen, mit denen Sie zusammengearbeitet haben, ziehen und die Ihrer Meinung nach auch allgemein anerkannt werden sollten?

      Dr. Kampffmeyer: Standardisierung ist eine Notwendigkeit. Überall. Wir tun es bei der Sprache, den Wörtern und der Grammatik, um Verständnis zu ermöglichen. Wir tun es bei der Hardware, damit sie Schnittstellen und Betriebssysteme unterstützt. Wir tun es bei Software, damit sie mit anderer Software und anderen Systemen interagieren kann. Wir tun dies mit den Aufbewahrungsregeln für Dokumente in unseren Records-Management-Systemen. Standardisierung gibt es überall – das ist nicht die Frage. Die eigentliche Frage ist, was muss zu welchem Zweck standardisiert werden? Und ist Standardisierung etwas, das die Innovation hemmt? Und steht die Standardisierung in Form von Rationalisierung und Kontrolle im Widerspruch zur Kultur einer Gruppe von Menschen oder einer Organisation? Je größer und verteilter eine Organisation ist, desto schwieriger ist es, Veränderungen umzusetzen und die Kultur zu verändern. Alte Verhaltensweisen, Sprachbarrieren, Zeitzonen, kulturelle Unterschiede usw. machen es schwer, gemeinsame Werte zu definieren. Auch die Prozesse, die zur Aufrechterhaltung der Werte und zum reibungslosen Ablauf des Unternehmens beitragen sollen, müssen in gewisser Weise standardisiert werden. Meiner Meinung nach sind die kulturellen und organisatorischen Herausforderungen der digitalen Transformation wichtiger als Technologie und Funktionalität. Ein roter Faden könnte unsere alte Regel für Informationsmanagementprojekte sein: „Strategie an erster Stelle, Menschen, Organisation und Prozesse an zweiter Stelle, Technologie an letzter Stelle“. Das Risiko des Scheiterns in diesem Veränderungsprozess liegt nicht in der neuen Technologie, sondern in ihrer Einführung. Technologie ist nach wie vor eine Erleichterung für Unternehmen, auch wenn sich dies in Zukunft durch künstliche Intelligenz ändern könnte. Weniger Arbeit für Menschen bedeutet auch, dass menschengesteuerte Nutzungsmodelle und der Respekt vor menschlicher Arbeit abnehmen werden. Dies ist eine große Herausforderung, denn Menschen definieren ihren Status oft über ihre Arbeit. Dies zieht sich wie ein roter Faden durch alle Projekte: die Neudefinition von Prozessen bei gleichzeitiger Einbindung der Arbeitnehmer, der Versuch, ihre Ängste vor dem Verlust ihres Arbeitsplatzes zu überwinden und eine neue Denkweise für eine neue Art von Arbeitsumgebung zu etablieren. Angesichts der sich abzeichnenden KI müssen wir sogar definieren, was Arbeit ist. Der Mensch ist nicht mehr der Maßstab, das Lineal, der Kanon.

      Moscatel: Historisch gesehen war Deutschland seit der Gutenberg-Druckerpresse führend in der Aufzeichnung von Daten. Welche Rolle, wenn überhaupt, spielt Ihrer Meinung nach Enterprise Content Management in der heutigen Zeit, um Business Intelligence Erkenntnisse und Wissensmanagement zu fördern?

      Dr. Kampffmeyer: Ja, die Deutschen waren angeblich schon immer gut im Organisieren und Ordnung halten – aber das ist eigentlich ein Mythos. In Deutschland ist der Begriff Records Management vielen Menschen nicht bekannt. Er ist nur in regulierten Branchen üblich, die englische Terminologie verwenden. Deutsche Akademiker sprechen von der Verwaltung von Ordnern oder Dokumenten („Schriftgutverwaltung“, „Aktenverwaltung“, „revisionssichere Archivierung“ … um einige typische deutsche Begriffe zu nennen). Zu wenige Menschen sind mit dem korrekten Begriff „Akte“ und den Konzepten des „Records Management“ vertraut. Deutschland ist also in der Tat nicht sehr gut im Records Management, wie es in der anglo-amerikanischen Compliance-Kultur üblich ist. Wir verwenden eine andere Terminologie und andere Strategien für das Informationsmanagement. Zum Beispiel gibt es kein eDiscovery, das in der deutschen GRC etabliert ist. Der Begriff ECM, Enterprise Content Management, wurde in Deutschland erst spät, im Jahr 2006, aufgegriffen. Er ist immer noch kein gängiger Begriff, vor allem nicht bei KMUs. Wir verwenden immer noch Begriffe wie „Dokumentenmanagement“, was im Rest der Welt anders verwendet wird als „Dokumentenmanagement“. Während international neue Begriffe wie „Intelligentes Informationsmanagement“, „Content Services“ oder „Enterprise Information Management“ auftauchen, hält die deutsche Softwareindustrie immer noch an ECM und deutschen Begriffen fest (übrigens ist es vielleicht eine gute Idee, das Akronym ECM jetzt für Enterprise CHANGE Management zu verwenden, denn das ist die wichtige Herausforderung für die Digitale Transformation). Was wir in Deutschland sehen, ist eine Wiederbelebung des Begriffs „Wissensmanagement“, wie er von der ISO 9001:2015 unterstützt wird, die „Wissensmanagement“ fordert. Informationsmanagement-Software wie ein ECMS spielt eine große Rolle, um Informationen und Prozesse in den Griff zu bekommen. Die klassische Business Intelligence wird mehr und mehr von Bigdata-Analytik und künstlicher Intelligenz absorbiert. Eine neue Generation von Analysewerkzeugen, die die BI-Methodik einbeziehen, ist auf dem Weg. ECM spielt dabei nur eine untergeordnete Rolle, denn Wissensmanagement und BI waren nie Mainstream-Komponenten in Standard-ECMS, sondern nur Ergänzungen des ECM-Portfolios aus anderen Software-Branchen. Der Anpassungsprozess, in dem sich ECM an Cloud, Mobile, Analytics, Social, Automation, AI und so weiter anpassen musste, führte zur aktuellen Krise der Branche, in der neue Begriffe und Visionen wie IIM Intelligent Information Management und Content Services Platforms auftauchen. In Deutschland strauchelt die ECM-Softwarebranche, ist unsicher, in welche Richtung sie gehen soll, und tritt auf dem Markt nicht mehr homogen auf.

      Moscatel: Da Sie an der Spitze des Enterprise Content Management und der Systementwicklung stehen, müssen Sie viele Lektionen über Entwicklung gelernt haben. Und wir leben in einem viel stärker regulierten Umfeld als noch vor 30 Jahren. Unsere heutigen Herausforderungen überschneiden sich mit dem Datenschutz und der Sicherheit. An welche Risiken und Bedenken sollten Entwickler von Content-Management-Systemen Ihrer Meinung nach denken, wenn sie das nächste Documentum, SharePoint, Alfresco oder Relativity entwickeln?

      Dr. Kampffmeyer: Für die alten Dinosaurier-Architekturen der großen Unternehmenslösungen wie Documentum gibt es keine Zukunft. Deshalb haben Anbieter und Analysten begonnen, über diese Content-Services-Sache zu diskutieren. Dabei vergessen sie übrigens, dass Services schon immer ein Grundkonzept von ECM waren – seit dem Jahr 2000. Die Anforderungen von regulierten Branchen und Prozessen halten die traditionellen Konzepte von Records Management und Archivierung am Leben. Eine generelle Veränderung ist jedoch, dass es keinen Unterschied mehr zwischen strukturierten und unstrukturierten Informationen gibt. Viele ECM-Anbieter haben sich leider auf dieses alte Paradigma konzentriert und sich nur um Dokumente und unstrukturierte Inhalte gekümmert. Moderne Software – wie auch immer man sie nennen möchte – muss jede Art und jedes technische Format von Informationen abdecken. Die grundlegende Strategie für Produkte ist die Automatisierung. Nicht nur, um menschliche Arbeit zu eliminieren und Dinge zu beschleunigen, sondern auch, um die Qualität zu verbessern und neue Geschäftsfelder zu erschließen. Integration ist nach wie vor ein wichtiges Thema. Wir sprechen nicht mehr über traditionelle Records-Management-Systeme für Records-Manager, sondern über die Integration von ECM-Funktionen in andere Software. Schnittstellen sind entscheidend. Und wie in der Welt der mobilen Anwendungen werden wir Dienste sehen, die sich automatisch konfigurieren und in andere Umgebungen integrieren. Komplexe Systeme werden nur durch KI-basierte Verwaltungssoftware verwaltbar sein. Es werden also nicht nur die für den Endnutzer relevanten Prozesse umgestaltet, sondern auch die Konfiguration, Verwaltung und das Management dieser Lösungen. Und das Service-Konzept wird dafür sorgen, dass ECM-Funktionalität in gleicher Weise wie SaaS, PaaS und On-Premise verfügbar ist. Eine weitere wichtige Veränderung wird darin bestehen, dass die Endbenutzer keinen ECM-Client mehr sehen, da die Funktionalität in die Standard-Desktop-Umgebung integriert ist. ECM wird auf dem Desktop nicht mehr sichtbar sein und zu einer Standardinfrastruktur werden. All diese Entwicklungen werden das Paradigma der traditionellen ECM-Softwarearchitektur und -funktionalität verändern und neue Entwicklungstools, ein offenes Ohr für den Benutzer, schnellere Tests und Rollouts, eine einfachere Konfiguration, vorkonfigurierte Geschäftslösungen und benutzerfreundliche Endbenutzerschnittstellen erfordern. Eine große Herausforderung für alle Unternehmen, die ECM-Software entwickeln.

      Moscatel: Es gab viel Lärm um die GDRP, insbesondere um das „Recht auf Vergessenwerden“ und strenge Schutzmaßnahmen für die Privatsphäre und die Vorratsdatenspeicherung, aber wir haben nicht viel intellektuelle Diskussion über die größeren sozialen Vorteile gesehen, die das Gesetz unterstützen soll. Wie kann Ihrer Meinung nach diese „Rückkehr zur Privatsphäre“ die Gesellschaft verbessern, wenn es den Anschein hat, dass ein Großteil der jüngeren Generation nicht nur das Konzept der Privatsphäre ablehnt, sondern sich, wie Simon Sinek bemerkte, durch die Linse der übermäßig teilenden Social-Media-Community sieht?

      Dr. Kampffmeyer: Die GDPR ist seit 2 Jahren in Kraft und wird erst jetzt durchgesetzt. Am 25. Mai gab es viele panische Reaktionen, obwohl wir gelernt haben, nicht in Panik zu geraten (der 25. Mai ist auch der Tag des Handtuchs in Erinnerung an Douglas Adams … und GDPR ist nicht 42!) Es handelt sich nicht um eine Rückkehr zum Datenschutz. Datenschutzanforderungen und -vorschriften hat es schon immer gegeben. Aber niemand hat sich wirklich darum gekümmert. Wir waren unvorsichtig im Umgang mit Informationen und der gemeinsamen Nutzung von Informationen. Und jetzt beschweren wir uns darüber, dass die großen Internetgiganten unsere Daten nutzen. Die neue Qualität der GDPR hat zwei Seiten: Zum einen gilt sie für ganz Europa, und Organisationen, die mit europäischen personenbezogenen Daten zu tun haben und in Europa Geschäfte machen, müssen sich ebenfalls mit ihr befassen. Die GDPR wird also de facto zu einem weltweiten Standard. Zum anderen werden bei Verstößen gegen die Datenschutz-Grundverordnung hohe Geldstrafen verhängt. Dies ist ein Durchsetzungsinstrument, das uns in der Vergangenheit gefehlt hat, und deshalb hat jeder – spät am Tag – begonnen, sich für die GDPR zu interessieren. Aber es gibt auch eine andere Seite der Medaille – kleine Unternehmen, Verbände, Fotografen und andere sind ebenfalls von der DSGVO bedroht. Während große Unternehmen mehr Anwälte einstellen und ein Datenschutzregiment einrichten, werden kleine Unternehmen von der Bürokratie überrollt. Informationsmanagement-Software ist ein notwendiges Werkzeug für größere Unternehmen, um alle Daten im Sinne der GDPR zu verwalten. Sie brauchen eine Übersicht darüber, welche Informationen von welcher Qualität, welchem Wert und welchem rechtlichen Charakter wo gespeichert und verarbeitet werden. Kleinere Unternehmen haben aufgrund ihrer Größe mit diesen Anforderungen zu kämpfen, größere Unternehmen aufgrund der Komplexität und der schieren Menge der betroffenen Daten. Die sozialen Gemeinschaften sehen die GDPR-Anforderungen unterschiedlich. Einerseits müssen sie mehr auf den Datenschutz achten, sie müssen in der Lage sein, Berichte darüber zu erstellen, wo sie Daten speichern und was sie mit ihnen machen. Andererseits stärkt die GDPR die Großen, weil kleine Foren, Blogs, Communities, Gruppen und Unternehmen aufgeben und ihre Communities zu Facebook, Google+, LinkedIn, XING oder sonstwohin verlagern.

      Gemeinschaften wie Facebook nutzten die notwendige Einverständniserklärung sogar, um neue Technologien wie die Gesichtserkennung einzuführen, die direkt in die Privatsphäre eingreifen. Privacy by Design und Privacy by Default werden die wichtigsten Konzepte der künftigen Informationsgesellschaft sein. In der Realität entscheiden sich die Menschen jedoch für die faule Variante und investieren keine ernsthaften Anstrengungen in die künftige Informationsgesellschaft. Wir überlassen dies Science-Fiction-Autoren und -Filmen, den CEOs von Internetunternehmen und populistischen Politikern. Bei der Privatsphäre geht es nicht nur um Rechte, sondern auch um Pflichten. Diese Pflichten gelten nicht nur für Unternehmen und öffentliche Verwaltungen. Sie gelten für jeden von uns, für Sie und mich. Jeder muss sich um seine eigenen Daten kümmern und den Datenschutz aller anderen respektieren. Wir können kein Recht auf Vergessenwerden beanspruchen, wenn wir unser Adressverzeichnis aktiv auf eine soziale Plattform hochladen. Meiner Meinung nach sind Datenschutz und Datenschutzrechte in erster Linie eine Frage der Erziehung, die schon vor der Schule beginnen muss. Es ist eine Aufgabe, ein Bewusstsein für den Wert und die Risiken von Informationen zu entwickeln. Datenschutz muss in unseren Köpfen beginnen.

      Moscatel: Predictive Coding wurde vor fast zwei Jahrzehnten eingeführt, und obwohl die Technologie große Fortschritte gemacht hat, sind Kosten und Komplexität immer noch ein Hindernis für die Einführung. Werden die Fortschritte im Bereich der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens dazu beitragen, dass diese Instrumente auch für kleinere Unternehmen erschwinglich und zugänglich werden?

      Dr. Kampffmeyer: Zunächst einmal haben wir vor kurzem eine magische Schwelle in der künstlichen Intelligenz überschritten. KI ist jetzt nicht nur selbstlernend und selbstoptimierend, sondern, wie in der Evolution, selbstreplizierend und selbstausweitend. Ein Beispiel dafür ist das neuronale Netz von Quine. KI-Software programmiert KI-Software, und KI-Software verwaltet KI-Umgebungen, die von KI-Verwaltungstools gesteuert werden – maschinelles Lernen wird in dieser neuen virtuellen Welt zum Standard gehören. Diese KI unterscheidet sich von unserer Vorstellung von „intelligent“. Sie geht ihre eigenen Wege, erfindet verschiedene Methoden und wird für die menschliche Wahrnehmung und den menschlichen Verstand immer undurchsichtiger. Sie ist da und wartet hinter der nächsten Ecke. Amazon, Apple, Microsoft, Google, IBM und viele andere liefern sich einen erbitterten Kampf um die Führung im Bereich der künstlichen Intelligenz. Heute ist künstliche Intelligenz für Endverbraucher sogar kostenlos oder wird mit Verbraucherprodukten wie SiriCoLexas geliefert. Je länger sie lernt, desto ausgereifter wird sie werden. Und künstliche Intelligenz wird Teil jeder Software werden. Die Zukunft des IOT mit Milliarden von Geräten wird nur durch KI zu bewältigen sein. Es ist also eine Selbstverständlichkeit, dass KI Teil der Informationsmanagement-Software wird, sie wird Teil jedes Cloud-Angebots sein, und sie wird auch kleinere Unternehmen erreichen. Der einzige Verzögerungsfaktor ist die veraltete Software, das veraltete Management, das veraltete Verhalten und die veralteten Geschäftsmodelle. Jeder wird KI, Analytik usw. einsetzen müssen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Die sich überschneidenden, verwickelnden, rückkoppelnden und beschleunigenden Innovationsprozesse werden alle erfassen. Aus diesem Grund habe ich bereits erwähnt, dass unsere alten Vorstellungen von der Informationsgesellschaft mit gut informierten Bürgern, die die Kontrolle über Informationen und Maschinen haben, von dystopischen Modellen der Science-Fiction-Welt überholt werden. Die vorausschauende Analytik mit künstlicher Intelligenz wird eine wichtige Rolle in unserem Kampf um die Kontrolle spielen, denn Software und Systeme werden immer besser vorhersehen, was wir tun. Ganze Branchen werden sich verändern. Zuerst diejenigen, die nur mit Informationen zu tun haben, wie Banken oder Versicherungen. Dann werden Produktion und Landwirtschaft folgen. Das Handwerk wird vielleicht dem Angriff des 3D-Druckers widerstehen können. Tausende von anderen Beispielen werden im Internet, auf Kongressen und in Publikationen diskutiert. Alle reden über die digitale Transformation, wie weit wir damit gekommen sind. Ich glaube, wir müssen jetzt darüber reden, was passiert, wenn alles digitalisiert ist.

      Moscatel: Welchen Rat können Sie aufgrund Ihrer langjährigen Erfahrung als Praktiker, Dozent und Berater einem jungen Menschen geben, der gerade in das Informationsmanagement und die Informationstechnologie einsteigt?

      Dr. Kampffmeyer: Nun, die Ausbildung im Informationsmanagement hinkt der Technologie- und Informationsrevolution hinterher. Lernen Sie, selbst zu denken, lernen Sie Sprachen, lernen Sie, wie man kommuniziert. Lernen Sie Methoden, lernen Sie Philosophie, lernen Sie, sich an Veränderungen anzupassen, lernen Sie, Ihr ganzes Leben lang nicht aufzuhören zu lernen, lernen Sie, einen Sinn zu finden in einem Leben, in dem es keine sinnvolle Arbeit für Menschen gibt. Die Aus- und Weiterbildung an Universitäten ist gut, aber sie ist akademisch und folgt alten Paradigmen. Die Anbieter bilden neue Mitarbeiter meist selbst aus, was dazu führt, dass ihre Mitarbeiter nur in Bezug auf ihr Produkt denken. Endbenutzerorganisationen schulen mit dem Schwerpunkt auf ihrem Geschäftsmodell, so dass neue Ideen eine Zeit lang um ihre Akzeptanz kämpfen müssen. Werden Sie nicht Bibliothekar – dieser Job wird von der KI übernommen werden. Werden Sie kein Programmierer – dieser Job wird von der KI übernommen werden. Entscheiden Sie sich für Informationsarchitektur, Informationskommunikation oder, was wahrscheinlich der beste Rat ist, studieren Sie etwas, das Sie wirklich interessiert, das Sie wirklich lieben, das Ihnen intellektuelle Befriedigung verschafft – und gehen Sie dann ins Informationsmanagement als Beruf. Ich habe Archäologie, Vorgeschichte, Kunstgeschichte, Orientalistik, Informationswissenschaft und Bodenkunde studiert. Diese Kombination gibt mir ein gutes Gefühl für den Wert von Informationen, die langfristige Bewahrung und den Zugang zu Informationen, das Organisieren, Ordnen und Klassifizieren von Informationen, die detektivische Arbeit aus Informationsfragmenten, um ein Gesamtbild zu erstellen, die Bedeutung von Kultur, wissenschaftlicher Methodik, strategischem Denken und anderen Dingen, die man braucht, um Informationsmanagement-Berater zu sein.

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      Interview Dezember 2022

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      Moscatel: Wie hat Covid das Arbeitsverhalten verändert und welche Auswirkungen hatte es auf die Telearbeit?

      Dr. Kampffmeyer: Die COVID-19-Pandemie hatte einen erheblichen Einfluss auf die Art und Weise, wie Arbeit organisiert und durchgeführt wird. Covid gab der Zusammenarbeit und der Heimarbeit einen großen Schub. Fernarbeit wurde zum Standardverfahren, da viele Unternehmen Maßnahmen ergriffen, um ihre Mitarbeiter zu ermutigen oder zu verpflichten, von zu Hause aus zu arbeiten, um die Verbreitung des Virus einzudämmen. Diese Verlagerung zur Telearbeit hatte eine Reihe von Auswirkungen auf die Arbeitsgewohnheiten und das Arbeitsverhalten: Zunehmende Nutzung von Tools für die Zusammenarbeit, Videokonferenzen, Online-Projektmanagement-Software, cloudbasierte Kommunikationssoftware usw.. Eine große Herausforderung bestand darin, „Old School“-Software an die sichere Nutzung von Remote-Arbeitsplätzen außerhalb des Unternehmens anzupassen. Die Verlagerung zur Telearbeit mit flexibleren Arbeitszeiten, weniger persönlicher Kommunikation mit Kollegen und neuen Verantwortlichkeiten führte zu einem Druck auf die Work-Life-Balance bei der Arbeit von zu Hause aus. Vielen fiel es schwer, sich an die neue Arbeitsweise anzupassen, insbesondere wenn sie es nicht gewohnt waren, von zu Hause aus zu arbeiten, oder wenn sie keinen eigenen Arbeitsplatz zu Hause hatten. Für andere war es schwierig, das Gleichgewicht zwischen Beruf und Privatleben aufrechtzuerhalten oder motiviert und produktiv zu bleiben, wenn sie nicht die Struktur und die soziale Unterstützung eines traditionellen Büroumfelds hatten. In den Unternehmen und IT-Abteilungen hatte die Pandemie einen großen Einfluss auf die Arbeitsweise und die Produktivität der Angestellten und der Mitarbeiter, die noch vor Ort arbeiten. Auf der einen Seite wurde mehr Wert auf Vertrauen und Autonomie der Mitarbeiter gelegt, auf der anderen Seite wurden Kommunikation, Zusammenarbeit und Kontrolle verschärft, um in Verbindung und produktiv zu bleiben. Die Unternehmen hatten in kurzer Zeit viel zu tun, wie z. B. die Implementierung von virtuellen privaten Netzwerken (VPNs) oder Remote-Desktop-Software sowie die Schulung der Mitarbeiter in Bezug auf bewährte Verfahren für sicheres Arbeiten. Im Hinblick auf die Sicherheit mussten die Unternehmen sicherstellen, dass die Mitarbeiter in einer sicheren und gesunden Umgebung arbeiten können, sei es in einem Büro mit Covid-Schutzmaßnahmen oder zu Hause. Jetzt, nach Covid, müssen die Unternehmen all diese Ad-hoc-Maßnahmen bereinigen und Software und Repositories konsolidieren.

      Moscatel: Was sind die Auswirkungen auf die Zukunft des Informationsmanagements?

      Dr. Kampffmeyer: Ich sehe 10 Trends für das Informationsmanagement in den nächsten Jahren. Da ist zunächst der verstärkte Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen: KI und maschinelle Lerntechnologien werden sich im Informationsmanagement wahrscheinlich stärker durchsetzen und Unternehmen in die Lage versetzen, verschiedene Prozesse zu automatisieren und zu verbessern, z. B. Datenanalyse, -klassifizierung und -organisation. An zweiter Stelle stehen Datenschutz und Datensicherheit: Die Menge der erzeugten und gespeicherten Daten nimmt exponentiell zu. Daher müssen IT-Abteilungen und Unternehmen der Sicherheit und dem Schutz dieser Daten Vorrang einräumen, um sich vor potenziellen Verstößen und Cyberangriffen zu schützen. Drittens: Cloud-basierte Lösungen, wie private IaaS oder PaaS, sowie öffentliche SaaS. Diese Lösungen bieten Cloud-basierte Lösungen zum Speichern, Organisieren und Analysieren von Daten, da diese Lösungen Skalierbarkeit, Flexibilität und Kosteneffizienz bieten. Trend Nummer vier ist die Integration von Systemen, Lösungen, Daten und Repositories in einer heterogenen Umgebung. Abteilungs- oder Lösungssilos sind „out“. Fünf – Verstärkte Konzentration auf die Daten- und Informationsverwaltung, einschließlich Richtlinien, Verfahren und softwareimplementierte Regeln für die Verwaltung, Kontrolle und Nutzung von Informationen. Dazu gehört auch ein Schwerpunkt auf der Ethik. Nummer sechs: Big Data und Analytik, um Daten, Informationen und digitales Wissen besser zu organisieren, auszuwerten, zu automatisieren und zu nutzen. Mein siebter Punkt ist eine stärkere Konzentration auf die Visualisierung. Neue Benutzeroberflächen, die zu den verschiedenen Geräten wie PCs vor Ort, Remote-PCs, Notebooks, Tablets und Mobiltelefonen passen – alle mit wahrscheinlich unterschiedlichen Betriebssystemen. Nummer acht geht mit Nummer sieben einher: Daten- und Informationskompetenz. Daten und Informationen werden im Hinblick auf Automatisierung, Entscheidungsfindung und Workflow-Steuerung immer wichtiger, so dass die Benutzer geschult werden müssen, um die neuen Lösungen nutzen zu können. Mein neunter Trend ist der zunehmende Einsatz von Chatbots und virtuellen Assistenten wie GPT-3 mit riesigen Sprachmodellen und umfangreichen Trainingsrepositorien. Diese Lösungen verändern Prozesse und die Interaktion zwischen Software und Mensch. Aber die Vorteile überwiegen die Risiken und aktuellen Ängste der Mitarbeiter. Nicht zuletzt Trend Nummer 10, die „Demokratisierung“ von Informationen. Die Benutzer erhalten mehr Zugang, mehr Übersicht, mehr Funktionalität und mehr Verantwortung. Dies trägt zur Verbesserung der Prozesse bei, insbesondere im Hinblick auf den Kundenservice. Der Mitarbeiter ist nicht mehr auf eine Informationsinsel beschränkt, sondern erhält eine 360-Grad-Sicht auf alle zusammenhängenden, vernetzten Informationen im Kontext.

      Moscatel: Wie sieht es mit neuen Rollen und Berufen im Informationsmanagement & Information Governance aus?

      Dr. Kampffmeyer: Automatisierung, Chatbots, der Einsatz von Analytik und künstlicher Intelligenz, maschinelles Lernen und andere fortschrittliche Technologien werden viele Arbeitsplätze in den Büros und Back-Offices „vernichten“. Aber es wird eine Menge neuer Rollen und hochqualifizierter Berufe geben.
      Wir brauchen Daten- und Informationsgovernance-Spezialisten, die für die Entwicklung und Umsetzung von Richtlinien und Verfahren für die Verwaltung und Nutzung von Daten innerhalb einer Organisation verantwortlich sind, einschließlich der Definition von Datenstandards, der Erstellung von Protokollen für den Datenzugriff und die Datensicherheit sowie der Gewährleistung der Einhaltung einschlägiger Gesetze und Vorschriften.
      Datenwissenschaftler, die in der Analyse und Interpretation großer Datenmengen erfahren sind. Sie sind für die Gewinnung von Erkenntnissen und Einsichten aus Daten sowie für die Entwicklung von Algorithmen und Modellen zur Entscheidungsfindung zuständig.
      Es wird Daten- und KI-Ethiker für künstliche Intelligenz geben. Sie sind für die Beratung von Organisationen in ethischen Fragen im Zusammenhang mit der Nutzung und Verwaltung von Daten zuständig, wie z. B. Datenschutz, Einwilligung und Befangenheit. Sie helfen bei der Entwicklung und Umsetzung von Richtlinien und Verfahren, um sicherzustellen, dass Daten ethisch und verantwortungsvoll genutzt werden. Die Rolle eines KI-Ethikbeauftragten würde darin bestehen, sicherzustellen, dass KI-Systeme nach ethischen Gesichtspunkten und im Einklang mit den einschlägigen Gesetzen und Vorschriften entwickelt und genutzt werden.
      Im Hinblick auf die Gesetze und Vorschriften besteht ein Bedarf an spezialisierten Anwälten für Informationsmanagement. Diese Juristen müssen alle Gesetze, Vorschriften, Urteile und rechtlichen Entwicklungen im Zusammenhang mit der Verwaltung und Nutzung von Informationen und deren Umsetzung im Unternehmen kennen. Sie prüfen und beraten in Fragen der Compliance und helfen bei der Entwicklung von Richtlinien und Verfahren, um die Einhaltung der einschlägigen Gesetze und Vorschriften zu gewährleisten.
      Es besteht ein großer Bedarf an Datensicherheitsspezialisten, die für die Entwicklung, Umsetzung, den Schutz und die Kontrolle von Informationen zuständig sind. Dazu gehören die Erstellung von Protokollen für den Datenzugriff und die Datensicherheit, die Implementierung von Sicherheitstechnologien und die Schulung von Mitarbeitern in Bezug auf bewährte Verfahren für die Sicherheit.
      Ein neuer Beruf ist der Ingenieur für Maschinensprache (ML). Er entwirft, implementiert, kontrolliert und verbessert die Modelle, Algorithmen und Schulungsmaterialien. Er befasst sich auch mit der Integration dieser Technologien in andere Softwareumgebungen.
      Ein Analytik-Berater hilft dem Unternehmen, dem Management und den Mitarbeitern, ihre Informationen zu verstehen und sinnvoll zu nutzen, und liefert Erkenntnisse und Empfehlungen für die Entscheidungsfindung und strategische Planung. Dazu gehören auch Erhebungen und die Sammlung von Nutzeranforderungen zur Verbesserung von Software und Prozessen.
      Ein Spezialist für Datenvisualisierung kann dabei helfen, nützliche Benutzeroberflächen zu entwickeln, um die Effizienz und Effektivität der Nutzung von Informationen zu verbessern. Er kann eng mit einem Spezialisten für Prozessautomatisierung zusammenarbeiten.
      Die Rolle des Spezialisten für Prozessautomatisierung konzentriert sich auf die Gestaltung und Implementierung automatisierter Prozesse und Arbeitsabläufe, einschließlich des Einsatzes von BPM Business Process Management, RPA Robotic Process Automation, künstlicher Intelligenz, Analytik und ML Machine Learning. Das Ziel ist die Rationalisierung und Optimierung von Geschäftsabläufen.
      All dies zusammen begründet den Bedarf an Change-Management-Spezialisten. Sie sind dafür verantwortlich, Organisationen bei der effektiven Planung und Durchführung von Veränderungen im Zusammenhang mit der Einführung neuer Technologien, neuer Prozesse und „neuer Arbeit“ zu unterstützen. Sie stellen sicher, dass die Organisationen die gesetzten Ziele und Verbesserungen unter Einbeziehung aller Mitarbeiter des Unternehmens, ihrer Fähigkeiten und ihres Potenzials erreichen.
      Es könnte sogar noch mehr neue Arbeitsplätze geben, z. B. die Erfassung von Informationen durch Scannen, die Überprüfung der Genauigkeit und Qualität von automatisch generierten Ergebnissen, ein erweiterter Helpdesk mit der Erstellung von Videokursen zur Unterstützung von Heimarbeitern, Schnittstellenspezialisten, die die Verbindung verschiedener Systeme verwalten und überwachen: vor Ort, in der Cloud oder hybrid.
      Und es gibt neue Rollen und Positionen auf der „C“-Ebene – Chief Ethics Officer, Chief Information Officer, Chief Security Officer, Chief Compliance Officer, und mehr.
      In der Zukunft werden sich viele Rollen entwickeln, die wir uns heute noch gar nicht vorstellen können.

      Antwort
  • "Tomorrow's Jobs Today" 2. Auflage - Aktualisierung
    8. Februar 2023 um 11:27
    Permalink

    Rafael Moscatel teilte mir mit, dass sie die zweite Auflage von „Tomorrow’s Jobs Today“ anders gestalten wollen. Eine Leserumfrage hat ergeben, dass sich ein Buch mit narrativem Charakter anstelle einer Sammlung von Interviews besser liest und sich so auch besser verkaufen lässt. Anbei der Entwurf des Textes, den Rafael und Abbyy aus dem obigen Interview-Text gemacht haben. Der Schwerpunkt hat sich auf Artificial Intelligence verschoben. Wie die Endversion aussehen wird, ist noch offen.

    ——————-  Entwurf —————————–

    A second expert we spoke to as part of our research into AI careers lives halfway across the globe in Hamburg, Germany. His name is Dr. Ulrich Kampffmeyer, and he was an early pioneer in enterprise content management who pivoted to machine learning and AI. At the Fraunhofer Institute IITB he worked on image recognition, image processing and expert systems. He holds a master’s in archaeology, a master in information technology, a diploma in natural sciences for archaeology and information science, and completed his Ph.D. in prehistory at the University of Göttingen. In 2005/2006 he worked as associate professor for knowledge management at the university of Kiel. He’s currently the Managing Director of PROJECT CONSULT Unternehmensberatung and a renowned digital transformation, information management, information governance and business intelligence expert.

    Dr. Kampffmeyer firmly believes that with AI looming ahead, we will have to redefine what work is. “Man is no longer the scale, the ruler, or the canon,” he says. AI is a subject he’s passionate about, and he’s written and taught extensively on cultural and social changes observed in work environments that are a direct result of the emergence of these digital transformations. Now that data and AI are at everyone’s fingertips, there is a real danger technologies like AI will get out of control, and perhaps already are to some degree.

    To innovators like Dr. Kampffmeyer, society has already crossed the magic border of AI, which is now not only self-learning and self-optimizing but self-replicating and self-expanding. One example is the Neural Network Quine.5 AI software is now programming AI software, and AI software manages AI environments controlled by AI administration tools. So machine learning will be standard in this new virtual world. This AI is different from our traditional perception of intelligence. It goes its own ways, inventing different methods, and is becoming transparent to human perception and intellect. “It is here, not just waiting around the corner,” Dr. Kampffmeyer explains. “We see a big war being fought by Amazon, Apple, Microsoft, Google, IBM, and others for that pole position. ChatGPT makes AI available to the masses, creates acceptance for AI, and dramatically changes how we interact with AI.“”

    The doctor’s perspectives are much in line with those of Shoshana Zuboff published already in the 80ies, one of the first tenured women at Harvard Business School, and her three laws:

    • Everything that can be automated will be automated.

    • Everything that can be informated will be informated.

    • Every digital application that can be used for surveillance and control will be used for surveillance and control.

    And to Dr. Kampffmeyer, neither our business communities nor our societies are currently prepared for the changes ahead, which is why getting people involved in shaping the tools from an ethical standpoint is so critical to him. He points to initiatives like the General Data Protection Regulation in the EU as a general necessity, where a requirement for continuity defines data safety, data privacy is the default, and information governance is used to maintain control. In Europe dozens of initiatives to prepare the European Union for the Digital Age are under way, including a lot of new directives, i.E. for ethical Artificial Intelligence. However, he feels these are basic requirements that until recently have gone ignored, and future historians may view our era as a sort of dark age of the early information society.

    In the early eighties, Dr. Kampffmeyer worked on pattern recognition, image processing, database systems, and expert systems for archaeologists and prehistorians.  As mentioned earlier, Ulrich spent some years in research at the Fraunhofer Institute, developing imaging systems, digital optical archiving solutions and expert system processes to support archaeological studies. And because images, especially when transformed into structured data, have provided much of the fuel for artificial intelligence engines to learn from, we asked him if he envisioned some of our older legacy systems and indexes providing value to future AI efforts. That’s a question many job seekers are asking themselves today, and fortuitously, they’re finding that their prior experience and skill sets developed with earlier technologies do indeed aid them in transitioning to an AI practitioner.

    Today, he says, “taking a computer, drones, and sensor systems to an excavation site is standard, with capabilities of the software, hardware, and self-learning algorithms far more sophisticated than in those days.” But while yesterday’s content is less and less important to today’s AI, he does think job-seekers need to consider the value of earlier methods of organizing information. Metadata is one example. The value of information another. That discipline is not a legacy we have entirely left behind. It’s still a requirement for quality, control, and governance that fuels AI today. And it’s a skill you can carry forward and apply to almost any career examined in this guidebook.

    Later on he designed products for document management vendors before working as an advisor in information management strategy. Records Management requirements lie controlled metadata, vocabularies, and taxonomies are of special value to big data analytics, artificial intelligence, and machine learning. Controlled data sets work as guide poles to train new technologies with high-quality information. This is useful for automated indexing when capturing information, sharpening enterprise searches for qualified results, and managing repositories with compliance requirements.

    Especially when it comes to governance and compliance, organized, high-quality information is a valuable asset. It can be used for training AI properly. But AI will change the game as well in the near future. Currently, classification schemes and file plans are developed manually by academic rules. In the future, the doctor points out that software will analyze all our information and organize itself by protection guidelines, user models, processes, value, and retention: “The automatic generation of virtual folders with easy access and intuitive presentation of information is the goal”.

    Another window of opportunity for career seekers that Dr. Kampffmeyer sees, often related to metadata management and structuring information, is in the work around standardization, which applies to the AI discipline and technology jobs across the board. He believes standardization is a necessity. Everywhere. We standardize our language, terms, and grammar to enable understanding. We do it with hardware so that it supports interfaces and operating systems. We do it with software so that it can interact with other software and systems. We do it with document retention rules in our records management systems. Standardization is everywhere; that’s no question. A question for tomorrow’s workers is what has to be standardized and for which purpose?

    AI also involves change management, another area where workers are desperately needed. And the larger and more distributed an organization becomes, the harder the job of implementing change and changing culture. Old behavior, language barriers, time zones, and cultural differences can sometimes make common values and standards hard to define. Creating or refining business processes to keep proven values and make businesses run smoother is a kind of standardization.

    But this, too, might change in the future with artificial intelligence. Dr. Kampffmeyer says that less work for humans means that human-driven models and respect for the dignity of human work will decrease. That’s a major social challenge because people often define their status through their work. “Who will build and redefine our new work processes, keep workers involved, try to help them overcome their fears of losing their jobs, and be responsible for implanting a new mindset for a new type of work environment?” asks Dr. Kampffmeyer.

    Today, AI is even free for end-users or comes with consumer products. The longer it learns, the more sophisticated it will become. And AI is quickly becoming part of every piece of software. The future of IoT, with billions of devices, will only be manageable by AI. It will become part of every cloud offering and will reach smaller firms. The delay factors are legacy software, management, behavior, and business models.

    Dr. Kampffmeyer believes strongly that in terms of technology, there is no bright future for old dinosaur architectures and big enterprise solutions. Modern solutions have to care for every type and technical format of information available. The basic strategy for products must be automation. Not only to get rid of human work and to speed it up but to improve quality control and establish new areas of business opportunity. „Modular cloud solutions providing business solutions supported by AI will become the standard – but the dependence on the correctness and availability of information is growing as well” is Ulrich’s opinion.

    Integration is still a major issue, though. For example, some organizations are no longer talking about funding traditional records management systems for records managers but driving the integration of that functionality into other software. Interfacing and application programming interfaces (APIs) are now the norm. And like the world of mobile apps, we will see services that integrate and configure automatically into other environments. However, all of these advancements and changes require people’s talents to develop and support them.

    Complex systems in the future might only be manageable by AI-based administration software. So not only will end-user relevant processes be transformed, but also the configuration, administration, and management of these solutions. We will lose a lot of traditional office and It-management jobs with automation. On the other hand, these new technologies create new job descriptions, new roles, new responsibilities, and new skill requirements. The IT services concept will ensure that traditional functionality is available in the same way as Software-as-a-Service, Platform-as-a-Service, and on-premise solutions have. Old systems will likely lose visibility on the desktop and become standard infrastructure. All of these developments will change the paradigm of traditional software architecture and functionality. And Dr. Kampffmeyer emphasizes they’ll require new dev-ops, new development tools, listening to the user, faster testing and roll-out, easier configuration, pre-configured business solutions, and easy-to-

    The overlapping, entailing, reverse-causing, accelerating innovation processes AI produces will encompass everybody, whether we like it or not. That’s why Dr. Kampffmeyer believes our old ideas of an information-driven society with well-informed citizens controlling information and machines could be overturned by dystopian models of a science fiction nature. So, if you’re worried about that and love AI, maybe you should throw your hat in the ring! Yes, automation, chatbots, the use of analytics and artificial intelligence, machine learning, and other advanced technologies will “kill” many jobs in the offices and back offices. But there will be a lot of new roles, and highly qualified professionals will be born.

    The doctor’s advice for new graduates and people trying to get into the business is straightforward but deserves repeating. Learn to think for yourself, learn languages, learn how to communicate, learn methodologies, learn philosophy, learn to adopt change, and learn not to stop learning throughout your life! See the section below for a helpful list of job descriptions, and see which fits you best! And prepare for the future with more automation, more use of Artificial Intelligence, and more information governance and security challenges – even in the learning and training environments you will use. Lifelong learning, supported by e-learning software and using large knowledge bases with novel interfaces for information delivery, are the key to succeed in the new technology-driven subjects. Dr. Kampffmeyer’s view on new AI-related jobs:

    What kinds of AI-related jobs are out there?

    • Data scientists who are skilled in the analysis and interpretation of large sets of data. They are responsible for extracting insights from data and developing algorithms and models to inform decision-making.
    • Data and AI artificial intelligence ethicists are responsible for advising organizations on ethical issues related to the use and management of data, such as privacy, consent, and bias. They help develop and implement policies and procedures to ensure data is used ethically and responsibly. The role of an AI ethics officer, for example, is to ensure that AI systems are designed and used ethically and in accordance with relevant laws and regulations.
    • Specialized information governance lawyers are needed to help inform organizations about all laws, regulations, verdicts, and legal developments related to the management and use of information and their products and services. They check and advise on compliance issues and help to develop policies and procedures to ensure compliance with relevant laws and regulations.
    • Data security specialists develop, implement, protect, and control information. This includes establishing protocols for data access and security, implementing security technologies, and training employees on best practices for security.
    • Machine language (ML) engineers design, implements, control, and improve the models, algorithms, and training materials. They are engaged in integrating AI technologies into other software environments.
    • Analytics consultants help companies, managers, and employees to understand and make sense of their information and provide insights and recommendations for decision-making and strategic planning. This includes surveys and collecting user requirements to improve software and processes.
    • Data visualization specialists help to develop useful user interfaces to improve the efficiency and effectiveness of the use of information. They may closely work together with a process automation specialist.
    • Process automation specialists focus on designing and implementing automated processes and workflows, including using BPM Business Process Management, RPA Robotic Process Automation, Artificial Intelligence, Analytics, and ML Machine Learning. Their goal is to streamline and optimize business operations.
    • Change management specialists are responsible for helping organizations effectively plan and execute changes related to adopting new technologies, processes, and “new work.” They ensure that the organization reaches the set goals and improvements by integrating all people in the company, their skills, and their potential.

    Die gedruckte Version werden wir natürlich auch in unserem Blog publizieren.

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