Exebeche
Der Begriff der organisatorischen Intelligenz ist neben solchen der mathematischen oder sprachlichen Intelligenz, sowie diversen anderen noch nicht sonderlich etabliert.
Die Interpretationen des Begriffs weichen zum Teil stark voneinander ab, so gibt es z.B. eine japanische Interpretation, die in eine Rückführung in den Begriff der kollektiven Intelligenz und der Weisheit der Massen mündet.
Diese Interpretation will ich hier ausdrücklich ausklammern.
Die Interpretation auf die ich mich beziehe sieht als Hinweis und Maß für Organisationsintelligenz die Fähigkeit eines Systems den Anforderungen der Umwelt gerecht zu werden und/oder eine bestimmte Aufgabe zu erfüllen.
Der Ameisenstaat ist sicher das klassischste Beispiel dafür, gleiches gilt für die Firma.
Betrachten wir die Firma: Nach der japanischen Auslegung würde sich di OI etwa daran messen lassen wie schnell eine Firma auf Marktveränderungen reagieren kann, also wie schnell die Firmenleitung eine Änderung in der Produktion umsetzen kann. Dabei wäre die Intelligenz der Firmenleitung maßgeblich für den Output. Damit will ich mich hier wie gesagt nicht befassen.
Die für mich interessante Variante von OI spiegelt sich eher in folgender Situation: Der Computer des Abteilungsleiters startet nicht, sein Arbeitsausfall zieht schädliche Konsequenzen für die Arbeitsabläufe nach sich. Je nachdem wie intelligent das System ist fängt es den Schaden mehr oder weniger schnell ab. So könnte der Abteilungsleiter sich kurzerhand von der IT einen Ersatzrechner stellen lassen. Es kann aber auch sein (so kenne ich es aus der Realität), dass er erst ein CallCenter anrufen muss, diese das Problem an den Dispatch weiterreichen, diese es an das zentrale Lager delegieren, wo nach dem Lagerarbeiter ein Kurier eingesetzt wird, der schließlich den PC zur IT vorort fährt. Die Schäden, die durch derlei träge Prozesse entstehen sind enorm. Die Fähigkeit solche Schäden in Grenzen zu halten könnte als Maß für die Intelligenz eines Systems gesehen werden. (Natürlich ist die erste Variante, in der die IT einen Ersatz-PC vorort hat wesentlich teurer. Das ist ein typisches Charakteristikum dissipativer Strukturen: Dass sie Energie verbrauchen, ergo mit höherem Aufwand betrieben werden.)
Warum sollten wir nun aber überhaupt in Erwägung ziehen, solche Fähigkeiten als intelligent einzustufen?
Wenn man zum Beispiel von künstlicher Intelligenz spricht, denken die meisten automatisch an die sogenannte starke KI, weil den wenigsten die Differenzierung zwischen starker und schwacher KI überhaupt geläufig ist. An ein KI-System wird typischerweise die Forderung gestellt, dass es eine dem Menschen vergleichbar intelligente Entscheidung oder Aussage treffen kann.
Völlig übersehen wird in der Regel der Bereich der schwachen KI, weil er auf den ersten Blick nicht so faszinierend wirkt. Bei der schwachen KI wird mitunter schon dann von Intelligenz gesprochen wenn ein System eine Entscheidung trifft, für die eigentlich Intelligenz erforderlich wäre. Beispiel:
Zwei Aufzüge. Sie haben die Funktion möglichst viele Personen in möglichst kurzer Zeit zu befördern.
Erster Fall: Sie haben keine logische Verbindung. Um in den obersten Stock zu kommen drücke ich beide Knöpfe, rufe also beide Aufzüge und steige in den, der als erstes da ist. Bei starkem Betrieb ist dieses Verfahren sogar schädlich.
Zweiter Fall: Die Aufzüge werden von einem System überwacht, das erkennt welcher Aufzug meine Anfrage am schnellsten bearbeiten kann (durch Nähe und Fahrtrichtung) und delegiert die Anfrage an den entsprechenden Aufzug.
Obwohl dem System ein primitiver Algorithmus zugrundeliegt, ist es auf eine Art intelligenter. (Prüfe die Entfernung der Aufzüge zum Anfordernden, wähle den Aufzug mit der geringeren Distanz, prüfe ob er sich von dem Anfordernden wegbewegt, wenn nein übergib ihm den Auftrag, wenn ja übergib an den anderen.)
Wenn wir die zwei Aufzugsysteme in zwei Häusern platzieren, werden wir feststellen, dass es im einen Haus immer wieder zu Staus kommt, während bei gleichem Andrang im anderen Haus der Betrieb flüssiger abläuft.
Solch primitive Mechanismen gibt es auch in Organismen.
Und es liegt auf der Hand, dass die Selektion die Organismen mit der geringeren Intelligenz gnadenlos ausscheidet.
Mit der zunehmenden Komplexität eines Systems wächst die mögliche Zahl der intelligenten Mechanismen. Jedesmal wenn solche nun nicht nur parallel arbeiten, sondern ineinander greifen entsteht Intelligenz auf einer (zunächst primitiven) Meta-Ebene.
Auf diese Weise bietet eine Umwelt, die mit ausreichend Energie beliefert wird nicht nur das Potential für das Entstehen dissipativer Strukturen, und daraus resultierend für Systeme die zu Selbstorganisation und Autopoiese fähig sind - wenn die genannten Bedingungen vorhanden sind und die besagten Prozesse ablaufen entsteht mit einer gewissen Zwangsläufigkeit auch:
Intelligenz, erst in primitiver, dann in immer komplexerer Gestalt.
Die Interpretationen des Begriffs weichen zum Teil stark voneinander ab, so gibt es z.B. eine japanische Interpretation, die in eine Rückführung in den Begriff der kollektiven Intelligenz und der Weisheit der Massen mündet.
Diese Interpretation will ich hier ausdrücklich ausklammern.
Die Interpretation auf die ich mich beziehe sieht als Hinweis und Maß für Organisationsintelligenz die Fähigkeit eines Systems den Anforderungen der Umwelt gerecht zu werden und/oder eine bestimmte Aufgabe zu erfüllen.
Der Ameisenstaat ist sicher das klassischste Beispiel dafür, gleiches gilt für die Firma.
Betrachten wir die Firma: Nach der japanischen Auslegung würde sich di OI etwa daran messen lassen wie schnell eine Firma auf Marktveränderungen reagieren kann, also wie schnell die Firmenleitung eine Änderung in der Produktion umsetzen kann. Dabei wäre die Intelligenz der Firmenleitung maßgeblich für den Output. Damit will ich mich hier wie gesagt nicht befassen.
Die für mich interessante Variante von OI spiegelt sich eher in folgender Situation: Der Computer des Abteilungsleiters startet nicht, sein Arbeitsausfall zieht schädliche Konsequenzen für die Arbeitsabläufe nach sich. Je nachdem wie intelligent das System ist fängt es den Schaden mehr oder weniger schnell ab. So könnte der Abteilungsleiter sich kurzerhand von der IT einen Ersatzrechner stellen lassen. Es kann aber auch sein (so kenne ich es aus der Realität), dass er erst ein CallCenter anrufen muss, diese das Problem an den Dispatch weiterreichen, diese es an das zentrale Lager delegieren, wo nach dem Lagerarbeiter ein Kurier eingesetzt wird, der schließlich den PC zur IT vorort fährt. Die Schäden, die durch derlei träge Prozesse entstehen sind enorm. Die Fähigkeit solche Schäden in Grenzen zu halten könnte als Maß für die Intelligenz eines Systems gesehen werden. (Natürlich ist die erste Variante, in der die IT einen Ersatz-PC vorort hat wesentlich teurer. Das ist ein typisches Charakteristikum dissipativer Strukturen: Dass sie Energie verbrauchen, ergo mit höherem Aufwand betrieben werden.)
Warum sollten wir nun aber überhaupt in Erwägung ziehen, solche Fähigkeiten als intelligent einzustufen?
Wenn man zum Beispiel von künstlicher Intelligenz spricht, denken die meisten automatisch an die sogenannte starke KI, weil den wenigsten die Differenzierung zwischen starker und schwacher KI überhaupt geläufig ist. An ein KI-System wird typischerweise die Forderung gestellt, dass es eine dem Menschen vergleichbar intelligente Entscheidung oder Aussage treffen kann.
Völlig übersehen wird in der Regel der Bereich der schwachen KI, weil er auf den ersten Blick nicht so faszinierend wirkt. Bei der schwachen KI wird mitunter schon dann von Intelligenz gesprochen wenn ein System eine Entscheidung trifft, für die eigentlich Intelligenz erforderlich wäre. Beispiel:
Zwei Aufzüge. Sie haben die Funktion möglichst viele Personen in möglichst kurzer Zeit zu befördern.
Erster Fall: Sie haben keine logische Verbindung. Um in den obersten Stock zu kommen drücke ich beide Knöpfe, rufe also beide Aufzüge und steige in den, der als erstes da ist. Bei starkem Betrieb ist dieses Verfahren sogar schädlich.
Zweiter Fall: Die Aufzüge werden von einem System überwacht, das erkennt welcher Aufzug meine Anfrage am schnellsten bearbeiten kann (durch Nähe und Fahrtrichtung) und delegiert die Anfrage an den entsprechenden Aufzug.
Obwohl dem System ein primitiver Algorithmus zugrundeliegt, ist es auf eine Art intelligenter. (Prüfe die Entfernung der Aufzüge zum Anfordernden, wähle den Aufzug mit der geringeren Distanz, prüfe ob er sich von dem Anfordernden wegbewegt, wenn nein übergib ihm den Auftrag, wenn ja übergib an den anderen.)
Wenn wir die zwei Aufzugsysteme in zwei Häusern platzieren, werden wir feststellen, dass es im einen Haus immer wieder zu Staus kommt, während bei gleichem Andrang im anderen Haus der Betrieb flüssiger abläuft.
Solch primitive Mechanismen gibt es auch in Organismen.
Und es liegt auf der Hand, dass die Selektion die Organismen mit der geringeren Intelligenz gnadenlos ausscheidet.
Mit der zunehmenden Komplexität eines Systems wächst die mögliche Zahl der intelligenten Mechanismen. Jedesmal wenn solche nun nicht nur parallel arbeiten, sondern ineinander greifen entsteht Intelligenz auf einer (zunächst primitiven) Meta-Ebene.
Auf diese Weise bietet eine Umwelt, die mit ausreichend Energie beliefert wird nicht nur das Potential für das Entstehen dissipativer Strukturen, und daraus resultierend für Systeme die zu Selbstorganisation und Autopoiese fähig sind - wenn die genannten Bedingungen vorhanden sind und die besagten Prozesse ablaufen entsteht mit einer gewissen Zwangsläufigkeit auch:
Intelligenz, erst in primitiver, dann in immer komplexerer Gestalt.
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