Ein lernOS Leitfaden zu Künstlicher Intelligenz in der Praxis von Wissensarbeiter:innen

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In meinem Impulsvortrag auf der lernOS Convention 2023 hat ein Teil gefehlt, weil ich vergessen hatte, den Link zu Github auf dem Präsentationsrechner zu aktualisieren :joy: In dem Teil ging es darum, dass wir in Zukunft bei der Gestaltung moderner Intranets (Folie 7), als auch bei der Gestaltung des eignen digitalen Arbeitsplatzes (Folie 10) die Möglichkeiten generativer KI (Folie 11) mit berücksichtigen sollten.

Ich wollte das eigentlich zum Anlass nehmen, dass wir uns in der lernOS Community neben dem Thema hybrider Zusammenarbeit von Wissensarbeiter:innen auch mit dem Zusammenspiel von Wissensmanagement und Künstlicher Intelligenz (KI) als Schwerpunkt beschäftigen (CC @bjoern.schotte).

KI Tradition in der Cogneon Akademie

In der Cogneon Akademie haben wir da eine recht lange Tradition. Der Mitgründer Herbert Stoyan gehört zu den Pionieren der KI in Deutschland und hatte lange Jahre den Lehrstuhl für Informatik 8 Künstliche Intelligenz der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (wer mal zu Gast bei uns in der Akademie in Nürnberg ist, findet sein Standardwerk zur KI dort). Unsere Methode Expert Debriefing (lernOS Leitfaden) geht auf die KI Methode Knowledge Engineering zurück, wie in der Dissertation Die Nachbereitung von Experteninterviews im expertenzentrierten Wissensmanagement von Dr. Raymond Bimazubute beschrieben (Kapitel 4, Seite 39).

Im Jahr 2015 habe ich im BITKOM-Leitfaden Kognitive Maschinen – Meilenstein in der Wissensarbeit das Kapitel 4.5 „Denkende Maschinen – Freund und
Helfer oder Feind des Wissensarbeiters?“ beigesteuert (Seite 52). Der damalige Projektleiter des Leitfadens, @stefan.holtel, war dann auch beim KnowledgeJam im März 2023 zu Gast, um uns mit fachlicher Tiefe in die Zukunft der Wissensarbeit mit generativer KI einzuführen.

lernOS Leitfaden Künstliche Intelligenz

Daher ist es naheligen, die Reihe der lernOS Leitfäden um einen zum Thema KI zu ergänzen. In den kommenden Jahren werden in den meisten Unternehmen Plattformen wie ChatGPT, Azure OpenAI Services, Copilot, Bing Chat etc. eingeführt werden. Ein Lernpfad, der Mitarbeiter:innen an das Thema heranführt und mit praktischen Übungen den „21st Century Skill KI“ aufbaut, wird sicher an vielen Stellen benötigt werden.

Wie im lernOS Template Leitfaden beschrieben (Seite 6), besteht ein lernOS Leitfaden immer aus einem Grundlagen Teil und einem Lernpfad mit Katas (Übungen). Die zwei zentralen Fragen für den Einstieg in die Leitfaden-Gestaltung sind also:

  1. Grundlagen: Welche theoretischen Grundlagen müssen vermittelt werden, damit Wissensarbeiter:innen das Thema Künstliche Intelligenz für ihren Arbeitsalltag gut genug verstehen?
  2. Lernpfad: mit welchen 11 praktischen Übungen, die jeweils 1-2 Stunden Zeit benötigen, kann der praktische „KI Muskel“ trainiert werden.

Call to Action: wer Ideen für theoretische Themen und/oder Übungen hat, kann die gerne in die Kommentare schreiben. Ich werde die dann nach und nach in einer Mindmap als Inhaltsverzeichnis verdichten.

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06.10.2023 Infrastruktur der Zusammenarbeit

Beim Termin am 06.10. wollen wir uns mit der Infrastrukutur beschäftigen, in der wir für die Erstellung des Leitfadens zusammenarbeiten (insbesondere Github).

10.08.2023 Kick-off Leitfaden in Fürth & Online (11:00-11:5 Uhr)

Wir verwenden diesen Beitrag erstmal als Sammelstelle zu dem Thema und die weitere Koordination. Wer am Leitfaden mitarbeiten möchte, kann sich gerne melden. Am 10. August wird es im Rahmen der Meetup-Gruppe Betreute Intelligenz Co-organisiert von @stefan.probst ein Treffen in Fürth geben, bei dem ich die Leitfaden-Idee auch mal vorstelle und nach Mitstreitenden suche. Wer online per MS Teams dabei sein will, kann sich über dieses Meetup-Event anmelden.

Agenda (11:00-11:45 Uhr):

  1. Ziele
    1. Einen lernOS Leitfaden für KI-Einsteiger:innen in und außerhalb von Organisationen (Internet- und Intranet-Beispiele/-Übungen)
    2. Leitfaden in Version 0.1 soll spätestens Ende 2023 fertig sein und zur Erprobung bereit stehen
  2. Vorstellungsrunde (Pad)
  3. Kennen alle lernOS? (Lernen in Sprints)
  4. Aufbau eines lernOS Leitfadens (Aufbau Inhaltsverzeichnis)
  5. Brainwriting (3x3-5 Minuten auf dem Pad)
    1. Themen für das Grundlagen-Kapitel
    2. Übungen (Katas) für das Lernpfad-Kapitel
    3. Quellen & Links, die im Leitfaden nicht fehlen dürfen
  6. Leitfaden-Team - wer will mitmachen?
  7. Weitere Vorgehensweise: Treffen alle 2 Wochen Freitags von 11:00-11:45 Uhr, Start 25.8. 08.09. (Chat in Discord; Discord-Einladungslink, dort Kanal lernos-ai und #lernos-ai-links, Orga-Calls in Teams (per ICS in Kalender eintragen))
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Danke fürs Taggen. Das Schwierigste dürften die Katas sein.

Mal ein paar Gedanken für Katas:

  • Verstehen: ChatGPT ist keine Suchmaschine
  • Chaos Engineering: Das LLM bewusst in die Irre führen
  • Identifizieren: Welche meiner Business-Prozesse / Tätigkeiten können durch eine Kiste voller „schlauer Werkstudenten“ (aka das LLM) beschleunigt werden?
  • Identifizieren: Welche meiner Tätigkeiten werden ersetzt? Was mache ich mit der ganzen freien Zeit?
  • (Alternativ: ) Wenn ich mehr Zeit für sinnvolle Dinge haben wöllte, welche Themen würde ich gerne wegdelegieren und welche andere Themen würde ich stattdessen machen?

Prinzipiell könnte man vielleicht auch noch nen Mini Playground zur Verfügung stellen. Für einfache Themen ist das ja nicht viel Code, wie wir in Slack My Documents – AI in der Praxis – Mayflower Blog aufgezeigt haben. Braucht aber dann eben zB den eigenen OpenAI Key.

Ansonsten sollte es vielleicht Katas geben, um

  1. Die gelernten Grundlagen zu reflektieren
  2. Potenzielle Use Cases für das LLM in meinem eigenen Arbeitsumfeld identifizieren
  3. Ängste / Hemmungen in Bezug auf AI/LLMs abzubauen

Interessant wird’s aber erst an den Stellen, an denen die LLM-Fähigkeiten in die eigenen Software-Produkte / Business-Prozesse integriert bzw. augmentiert werden. Da sind wir dann aber wieder im Bereich der Software-Entwicklung unterwegs (langchain & Co.).

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Gute Idee, ich hatte daran Gedacht, Hugging Face dafür zu empfehlen. Da kann man ja viele Sprachmodelle (darunter auch Llama2) ausprobieren. Für Menschen in Organisationen mit M365 könnten das dann entsprechend die Azure OpenAI Services sein. Wer etwas technischer (und unabhängiger) werden will, könnte sic auch Llama2, Stable Diffusion etc. auf dem eigenen Rechner installieren.

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Das Meetup-Event für die Online-Einwahl per MS Teams zum Kick-off (10.08., 11:00-11:45 Uhr) ist jetzt verfügbar: Kick-off lernOS Künstliche Intelligenz (KI) Leitfaden am 10.08.2023, Do., 10. Aug. 2023, 11:00 | Meetup

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Das Buch von Stefan Holtel „KI-volution: Künstliche Intelligenz einfach erklärt für alle“ könnte eine gute Basis für das Grundlagen-Kapitel sein.

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Die Hürde für „normale Mitarbeitende in Organisationenen“ an eine Azure OpenAI Umgebung zu kommen sind schon recht hoch (eher für IT und Entwickler möglich). Die Sandbox dort entspricht von der Funktionalität der von OpenAI direkt. E3/E5 Lizenzen können allerdings „sicher“ auf Bing Chat Enterprise https://www.microsoft.com/de-de/edge/bing/chat-enterprise?form=MA13FJ zugreifen.

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Denke, der Leitfaden wird viele Jahre relevant bleiben, da werden zunehmend mehr Personen Zugriff erhalten, die Projekte dazu sind ja oft schon angelaufen.

Aber wir sind in den Leitfäden ja immer Technik-agnostisch, die Katas müssen immer auch auf offenen Plattformen, idealerweise auch auf eigener Infrastruktur machbar sein.

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Eine Idee: Als Exkurs, vielleicht auch https://www.turingagency.org/ und deren Robo-Kolumnistin bei der taz Kolumne einer künstlichen Intelligenz: Wie schreibt eine Robo-Autor*in? - taz.de einbinden?

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Wie könnte eine Einbindung aussehen?

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Aus dem Ärmel geschüttelt:
Der Bot als Beispiel für eine wirksame Übernahme von Aufgaben, sie sonst Hochqualifizierte erledigt haben.
Daran (Kolumne und die offene Doku zur Erstellung) ließe sich dann erarbeiten:

  • wie bewerte ich Ergebnisse von Bots?
  • wie schneiden Bots im Vergleich mit Menschen ab?
  • wobei brauchen Bots unsere Hilfe?

Vielleicht sogar als Einsteiger-Kata(s)? Weil es eben schon Material gibt, das ich mir anschauen kann, bevor ich selber kreativ werden „muss“?

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Und hier noch eine Liste von Dingen, die in Organisationen zur Zeit in Bezug auf AI zum Trainingsinhalt zu gehören scheinen:
(Auf Englisch, weil faul kopiert…)

  • Knowledge of what types of content are available through the system;
  • How to create effective prompts;
  • What types of prompts and dialogues are allowed, and which ones are not;
  • How to request additional knowledge content to be added to the system;
  • How to use the system’s responses in dealing with customers and partners;
  • How to create new content in a useful and effective manner.

Aus HBR, How to Train Generative AI Using Your Company’s Data, Juni 2023

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Und für alle, die Audio als Quelle mögen :wink:
Hier noch eine jetzt startende Serie zu KI in der ARD Audiothek

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Super Initiative. :raised_hands:

Ein Punkt/Kata könnte sich mit folgender Frage beschäftigen:

Kann ich die „Herausforderung/Aufgabe“ auch durch KI erledigen lassen?

Wer sich regelmäßig diese Frage stellt, wird eher eigene Handlungsmuster hinterfragen und ist offener für KI-Use-Cases. :sunglasses:

Vielleicht müssen es auch nicht 11 praktische Übungen sein, die 1-2 Stunden Zeit benötigen, sondern mehr kleine Aufgaben/Übungen (zB 5-7 pro Woche á 10-15 min). So kann der Widerstand gesenkt und Erfolgserlebnisse gesteigert werden. :thinking:

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Ich finde die Initiative auch super!

Ich mich noch beim Lesen gefragt von welcher/n Persona/s (Vorwissen und Anwendungsziel) hier ausgegangen wird?

Bei keinerlei Vorwissen finde ich auch für die ersten Katas ganz konkrete und vielleicht kürzere Aufgaben (wie z.B. Anwendungsfälle + Reflexionsfragen über die Resultate) sinnvoll, um zunächst ein Gespür dafür zu bekommen, was KI aktuell alles kann und wo die Grenzen sind.

Falls das nicht mit dem Konzept der Katas kompatibel ist, lässt sich das vielleicht als niedrig schwellige Aufgabe an der jeweiligen Stelle in den Grundlagen mit aufnehmen?

Hier noch ein kostenloser KI Grundlagenkurs vom KI Campus:

Vielleicht als Verweis für eine weitere Vertiefung oder als Inspiration für einzelne Katas hilfreich?

Und eine Buchempfehlung für den Grundlagenteil:

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Zielgruppe sind KI Noobs.

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Das Github-Repository lernos-ai ist schonmal angelegt und die neue lernOS Produktionskette in der Cloud läuft da auch schon :slight_smile:

Habe in dem Zuge den Footer gleich mal angepasst. Twitter ist entfernt, dafür sind da jetzt Mastodon, Linkedin und Github verlinkt.

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Diesen Beitrag auf LinkedIn ist ein schöner Beitrag für Voreingenommenheit (Bias) von KI, finde ich:

Als Kata vielleicht: schau das Video an (oder informiere dich sonstwie zu Voreingenommenheit von KI) und reflektiere:

  • Wie würde sich Voreingenommenheit in meiner Anwendung bemerkbar machen? (Querverweis zum Diversity Leitfaden und anderen Arten der Voreingenommenheit)
  • Was kann ich tun, um die KI zu motivieren, die Voreingenommenheit zu umschiffen? Wie kann mein Prompt besser gestaltet sein?

… und gibt es schon einen # für den Leitfaden? Ist #lernOSai gut?

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Cool wäre, wenn man gegen Ende des Lernpfades ein Gefühl dafür bekommt, wie sich das anfühlen könnte, d.h. z.B. was ein customizing eines Base-Models für Möglichkeiten bietet oder eben die Integration von GPT-4 oder ähnlichen Modellen. Dafür geeignet wäre evtl. das Schauen und Reflektieren eines Interviews mit einem Entwickler, der so was schon gemacht hat und erklärt, was er denn so gebaut hat (ginge dabei nicht darum, dass man den Inhalt versteht).

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Eine Frage wie: „Welche Herausforderung/Aufgabe hast du letzte Woche mit AI versucht zu erledigen“? Könnte eine gute Checkin-Frage sein.

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Gute Idee, so bringen wir die Lernenden dazu, über KI als täglichen Begleiter zu verstehen.

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