01.05.2019

Die Diktatur der Produktivität

Busy sein gehört in unserer Gesellschaft zum guten Ton. Jeder braucht seinen eigenen Side Hustle. Dadurch besteht die Gefahr, dass Burnout zur nächsten Volkskrankheit wird.
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Produktivität
(c) fotolia/elnur

Treffen sich zwei flüchtig Bekannte auf dem Gang in einem beliebigen Bürogebäude. „Ach, hallo, wie geht’s?“ – „Gut. Viel zu tun, wie immer, weißt eh.“ – „Ja, geht mir nicht anders!“ Wann immer wir Smalltalk führen, fällt das Gespräch unweigerlich darauf, wie beschäftigt wir doch alle sind, in der Startup-Szene vielleicht noch mehr als anderswo.

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Produktivität in der Freizeit

Busy zu sein ist zum gesellschaftlichen Standard geworden, gehört quasi zum guten Ton. Berichtet jemand davon, am Wochenende gar nichts gemacht zu haben, ruft das beinahe schon Irritationen hervor und sorgt für Unverständnis. Schleichend macht sich unser Arbeitsideal auch in unserem Privatleben breit. Man muss doch die Freizeit nutzen, man muss schöne Dinge erleben, man muss einem Side Hustle nachgehen. Viele Hustler wollen uns weismachen, dass man in den 24 Stunden, die ein Tag hat, ganz einfach tolle neue Projekte unterbringen kann, wie zum Beispiel ein Business aufbauen, ein Buch schreiben oder die Welt retten.

Bei acht Stunden Schlaf, acht Stunden Arbeit, zwei Stunden Essen(szubereitung) sowie zwei Stunden Sport und Self-Care würden noch immer ganze vier Stunden für das Side Hustle übrig bleiben. Soweit die schöne Theorie, aber was – um nur ein paar Beispiele zu nennen – ist mit Haushalt, Freunden, Familie, Arbeitswegen, Einkaufen oder anderen Hobbys? Es steckt eine traurige Wahrheit hinter der vorgetäuschten Leichtigkeit beim Small Talk. Diese lautet Dauererschöpfung.

38 Prozent befinden sich im Problem- oder Übergangsstadium zum Burnout

Eine repräsentative Erhebung im Auftrag des Sozialministeriums ergab, dass sich 38 Prozent der Österreicher im sogenannten Problem- oder Übergangsstadium zum Burnout befinden. Acht Prozent sind bereits erkrankt.

Daraus lässt sich ableiten, dass Burnout das Potenzial hat, zu einer neuen Volkskrankheit zu werden. Vor diesem Hintergrund ist es kein Wunder, dass Publikationen zum Thema Selbstoptimierung boomen. Denn die meisten von uns wollen ihre Arbeit gut und in der vorgegebenen Zeit erledigen. In vielen Fällen bedeutet das also, mehr Arbeit in weniger Zeit zu schaffen.

Auf Amazon finden sich ca. 40.000 Bücher, die uns dabei helfen wollen, produktiver zu sein. Im Apple App Store tummeln sich über 3.500 Programme in der Rubrik „Produktivität“. Menschen dazu zu bringen, sich selbst zu optimieren, ist offenbar zu einem rentablen Geschäftsfeld geworden.

Regeneration und Schlaf wird unterschätzt

Was dabei aber völlig außer Acht gerät ist die Regeneration. Nur, wer sich regelmäßig erholt und ausreichend schläft, kann maximale Leistung bringen. Die Neurowissenschaft weiß das schon längst, doch allerorts wird diese so banale und gleichzeitig wichtige Erkenntnis beharrlich ignoriert, zum Teil sogar komplett untergraben. Heutzutage macht man beispielsweise kein Nickerchen mehr. Es muss schon ein Power Nap sein, kurz und intensiv, damit man direkt danach wieder fit für die Arbeit ist.

Auch die digitale Welt, in der wir mit Smartphone, Social Media und anderen Aspekten leben, unterbindet Regeneration effektiv. Wir sind immer und überall erreichbar und gierig nach News. Es fällt uns buchstäblich immer schwerer, abzuschalten. Selbst wenn man sich ein Zeitfenster freigeschaufelt hat: Wann war der letzte Tag, an dem du frei hattest und kein schlechtes Gewissen dafür bekamst, nichts Produktives getan zu haben? Das ist wahrscheinlich schon länger her.

Ist dieses ganze Gerede um Selbstoptimierung, Side Hustle und Produktivität also vollkommener Quatsch? Wollen wir alle vielleicht einfach nur faul auf dem Sofa liegen und netflixen? Wohl kaum. Nicht nur Regeneration ist ein Grundbedürfnis des Menschen, sondern auch, einer erfüllenden Tätigkeit nachzugehen. Wer genießt es nicht, am Ende des Tages etwas geleistet zu haben, worauf man stolz sein kann? Was spricht also dagegen, aus einem Arbeitstag viel herauszuholen, vielleicht auch, damit mehr Zeit für Dinge bleibt, die ebenfalls wichtig sind?

Vermeiden von Ablenkung und Deep Work

Ein Ansatz zielt auf das Vermeiden von Ablenkung ab. Wie eingangs erwähnt, ist das in unserer Zeit kein einfaches Unterfangen. Eines der bekanntesten Bücher zu diesem Thema ist „Deep Work” von Cal Newport.

Als Deep Work bezeichnet Newport Arbeit, die ohne Ablenkung und mit einem sehr hohen Maß an Konzentration einhergeht. E-Mails, Anrufe, Social Media und Ähnliches unterbrechen oft unsere Arbeit, was schlecht für die Aufmerksamkeit ist. Denn wenn wir schnell zwischen verschiedenen Dingen hin und her wechseln, hängt unsere Aufmerksamkeit noch beim vorherigen Task. Infolgedessen performen wir beim nächsten Task schlechter.

Anstatt jede Push-Benachrichtigung sofort zu lesen, genügt es vielleicht auch, im Zwei-Stunden-Takt E-Mails zu lesen und zu beantworten. Das ist zum Beispiel eine Maßnahme, die dabei helfen kann, die Konzentrationsspanne zu erhöhen. Ebenso wie das Verzichten auf Social Media kann das eine gute Übung für das Gehirn sein. Dieses passt sich nämlich mit der Zeit an die täglichen Anforderungen an und „verschaltet“ sich neu.

Deepwork-Training

Wie jedes Training, mit dem man neu beginnt, ist auch Deep Work zu Beginn mühsam. Rituale und Routine können helfen, Zeit für hochkonzentriertes Arbeiten einzuplanen, zum Beispiel Zeit für Deep Work immer für drei Stunden nach dem Aufstehen oder immer montags und donnerstags.

Nicht zuletzt darf die Freizeit bei alledem nicht fehlen. Diese sollte regelmäßig als fester Bestandteil in den Kalender integriert werden. Aufmerksamkeit und Konzentration sind begrenzte Rohstoffe, die nur durch Pausen wieder nachwachsen. Essenziell ist dabei natürlich, herauszufinden, welche Aktivitäten bei der Regeneration förderlich sind: sich bewegen, mit Freunden plaudern, Musik hören, lesen. Wenig erholsam und vor allem wenig konzentrationsfördernd ist hingegen Zerstreuung.

Wie man es auch dreht und wendet: Den einen richtigen Weg, den einen richtigen Ratgeber, der allen Menschen dabei hilft, zur besten Version des eigenen Selbst zu werden, gibt es nicht. Auf Dauer funktioniert es schon gar nicht, wenn man an einem Extrem festklammert. Denn Anspannung geht nicht ohne Entspannung, Einatmen nicht ohne Ausatmen und Arbeit nicht ohne Erholung. Es kommt, wie so oft im Leben, immer auf den richtigen Rhythmus und die gesunde Balance an.


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ISS, SAP
Philipp Herzig, CTO SAP I © SAP

SAP hat auf seiner jährlichen Entwicklerkonferenz „SAP TechEd“ Ende Oktober eine Reihe von KI-Innovationen bekannt gegeben, die das SAP-Portfolio für Entwickler erweitern. Erweiterungen der Joule-Lösungen und der SAP Business AI Platform – einschließlich des neuesten Foundation Models von SAP für tabellarische Daten – sollen neue Tools zur Entwicklung und Erweiterung von KI-Agenten bereitstellen. Zugleich sollen sie den Agenten Daten- und Geschäftskontext für logisches Denken sowie zusätzliche Governance-Kontrollen bieten. Um sie unternehmensweit verantwortungsvoll einsetzen zu können, so der Plan.

SAP Business AI Plattform als Basis

„Auf der SAP TechEd präsentieren Entwickler seit jeher die neuesten Innovationen“ sagt Philipp Herzig, CTO von SAP. „In diesem Jahr zeigen wir, wie KI nicht einfach nur lernt, Unternehmen zu verstehen, sondern auch Geschäftsprozesse abzuwickeln. In ‚Joule Work‘ machen Nutzer ihre Eingaben und erledigen Aufgaben in einer durchgängigen Anwendungsumgebung, in der gesamten SAP-Landschaft und darüber hinaus. Das ist die Neuerung, die wir in großem Maßstab bereitstellen.“

Die Basis von allem bildet die SAP Business AI Plattform. Sie sorge für eine schnellere Wertschöpfung, da Geschäftsprozesse von Anfang an verstanden würden, und biete eine höhere Genauigkeit. „Außerdem erfüllt sie die Anforderungen von Unternehmen, gewährleistet ab der ersten Implementierung einen sicheren, kontrollierten und konformen Betrieb und bietet eine einzigartige Kontextebene, die auf dem Prozess- und Branchenwissen aus über 50 Jahren aufbaut, das in jeder Agenten-Aktion verankert ist“, so Herzig weiter.

Code und No-Code

Gebaut werden KI-Agenten im „Joule Studio“. Das ist sowohl ohne Programmierkenntnisse per Klick-Baukasten (No-Code) möglich, als auch mit eigenem Code (Pro-Code). Dafür stehen über 70 verschiedene KI-Modelle zur Auswahl.

Durch neue Funktionen für „Joule Work“ sollen KI-Agenten noch wirkungsvoller komplexe Geschäftsprozesse über offene Protokolle (A2A und MCP) handhaben können. Diese Innovationen machen „Joule Work“ leistungsfähiger, um den Kontext besser zu verstehen, Entscheidungen zu treffen und mehrstufige Workflows über Unternehmenssysteme und Geschäftsbereiche hinweg auszuführen, so der Claim.

SAP erweitert seine KI-Plattform damit eigenen Angaben zufolge um eine neue Orchestrierungsschicht, damit Assistenten und Agenten komplexe, mehrstufige Abläufe über verschiedene SAP-Systeme hinweg zuverlässiger erledigen können. Der SAP Knowledge Graph soll künftig auch Daten aus kundeneigenen SAP- und Drittquellen einbinden, sodass Nutzer ihre Informationen in natürlicher Sprache durchsuchen und exakte, auf den eigenen Daten basierende Antworten erhalten.

Auch andere Anbieter-Einbindung möglich

Agenten anderer Anbieter sollen außerdem über ein kontrolliertes Agenten-Gateway sicher auf „Joule Agents“ zugreifen und mit ihnen zusammenarbeiten können, ohne dass „Kontrolle und Governance verloren gehen“. Das neue „SAP Enterprise AI Gateway“ bündelt zudem Authentifizierung, Richtlinien, Routing, Überwachung, Nutzungsverfolgung und Auditing des gesamten KI-Datenverkehrs im Unternehmen. Ergänzend sollen ein neuer „Joule Assistent“, der „SAP AI Agent Hub“ und ein „AI Governance Assistant“ Kunden dabei helfen, die EU-KI-Verordnung einzuhalten.

Beim „Tabular Foundation Model“ kündigt SAP das Modell „SAP-RPT-2.0“ an, das künftig auch Anomalien und Ausreißer in Tabellendaten erkennen soll. „SAP-RPT-TS“ hingegen soll Geschäftskennzahlen prognostizieren können.

Einsatz auf der ISS

„Es gibt große Weiterentwicklungen bei unseren Tabular Foundation Models“, ergänzt Herzig. „Daraus ist inzwischen eine ganze Modellfamilie geworden. Ein etwas ausgefallener technischer Ausblick ist, dass wir diese Modelle gemeinsam mit Hewlett Packard Enterprise auch auf der Internationalen Raumstation (ISS) einsetzen – für die vorausschauende Wartung im Weltraum.“ Das Modell soll zudem Ausfälle vorhersagen können, ohne dass die dafür benötigten Daten zur Erde übertragen werden müssen.

„SAP-RPT wurde generisch trainiert und kann– ähnlich wie große Sprachmodelle im Bereich Sprache – auf eine Vielzahl unterschiedlicher Anwendungsgebiete übertragen werden“, so Herzig weiter. „Creditplus verwendet solche Modelle beispielsweise für die Risikobewertung. Hitachi setzt sie für die vorausschauende Wartung seiner Maschinen ein. ‚Oxford Cancer‚ nutzt sie, um anhand von Proteinmarkern Krebserkrankungen bei Patienten besser vorherzusagen als mit bisherigen Modellen“, sagt er.

Wenn man sich die Internationale Raumstation ansehe, genauer gesagt das Columbus-Modul, in dem SAP das Modell einsetzt, gebe es dort enorme Datenmengen.

„Nicht einfach zur Erde herunterladen“

„Die Maschinen auf der ISS erzeugen Telemetriedaten, die sehr nützlich sind. Allerdings handelt es sich um rund zehn Gigabyte an Daten. Diese kann man nicht einfach zur Erde herunterladen – das würde viel zu lange dauern, wenn man schnell reagieren möchte, etwa um bestimmte Muster oder Auffälligkeiten in Zeitreihen zu erkennen“, erklärt Herzig. „Die Modelle lassen sich direkt vor Ort einsetzen, weil sie im Vergleich zu großen Sprachmodellen relativ klein sind. Sie können also unmittelbar auf der Raumstation betrieben werden. Und es ist kein Training erforderlich. Man speist die aktuellen Daten direkt als Live-Datenstrom ein und erhält sofort Vorhersagen.“

Der CTO sieht den Anwendungsfall auf der Raumstation nicht bloß als eine Marketingaktion, sondern als Zeugnis dafür, wie weit man gehen könne. Er sagt: „Wie nützlich ist die Technologie unter solch extremen Bedingungen? Auf der Erde ist heute vieles einfach. Wir haben schnelle Internetverbindungen und leistungsfähige GPUs. Bei solchen Anwendungsfällen spielt die Latenz kaum eine Rolle. Aber können wir auch in einer Umgebung echten Mehrwert schaffen, die nur eingeschränkt angebunden ist – oder zumindest sehr weit entfernt? Genau das wollten wir zeigen: Mit einer lokalen Verarbeitungsumgebung lassen sich Probleme lösen, deren Lösung sonst schwierig wäre, weil man zunächst sämtliche Daten zur Erde übertragen müsste. Anschließend müsste man sie dort auswerten und die Ergebnisse zurückübermitteln. Dann könnte es aber bereits zu spät sein.“

SAP löst „Data Drift“-Problem

Ein zentrales Problem bei klassischen KI-Modellen ist der sogenannte Data Drift: Data Scientists trainieren ihre Modelle auf historischen Daten, doch schon beim Abschluss des Trainings können sich die eintreffenden Daten statistisch verändert haben. Die neuen Modelle von SAP wollen genau hier ansetzen.

Man könne jederzeit aktuelle Daten ins Kontextfenster geben und erhalte darauf basierend präzise Vorhersagen, ohne neu trainieren zu müssen. „Veränderungen in Struktur oder Eigenschaften der Daten erkennt das Modell unmittelbar“, betont Herzig. „Das wollten wir demonstrieren: Müsste man bei veränderten Bedingungen erst alle Informationen zur Erde übertragen und das gesamte Modell neu trainieren, wäre es dafür viel zu spät. Dann würde man auf der ISS sagen: ‚Schön, dass ihr uns das jetzt mitteilt – aber das hättet ihr uns schon vor einem oder zwei Monaten sagen müssen‘.“

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