22.05.2017

„Entrepreneur sein kann man lernen“

Alle Kinder haben das Potenzial, ein Entrepreneur zu sein. Es geht lediglich darum, dass man ihnen regelmäßig die Chance gibt, ein Projekt umzusetzen. Niemand muss ein Startup gründen, um ein Entrepreneur zu sein. Eine essentielle Voraussetzung für einen Entrepreneur ist aber, die Fähigkeit Initiative zu ergreifen.
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Für Johannes Lindner ist nicht jeder ein Entrepreneur, aber jeder hat die Chance, es zu lernen. Melpomene-fotolia.com

Jenes besagte „Ergreifen der Initiative“ lernt man am besten im Elternhaus. Jedoch geben nicht alle Eltern ihren Kindern die Chance dazu Möglicherweise, weil sie selbst nie die Erfahrung machen konnten, was das heißt. An diesem Punkt kommt Johannes Lindner der Initiator des Entrepreneurship Education Impulszentrums des Bundesministeriums für Bildung, der Initative für Teaching Entrepreneurship und Fachbereichsleiter für Entrepreneurship Education der KPH Wien/Krems ins Spiel. Er möchte im Rahmen der schulischen Ausbildung, Kindern und Jugendlichen die Möglichkeit geben, eigene Projekte umzusetzen und ihr eigenes Potenzial zu entfalten. Sätze wie „du kannst alles schaffen, wenn du nur hart genug dafür arbeitest“ sind heutzutage omnipräsent. Ganz so einfach ist es in der Realität aber nicht. Kinder, die nie ermutigt wurden etwas Eigenständiges zu machen, werden tendenziell nicht einmal versuchen im späteren Leben ihre Träume zu verwirklichen. Da setzt Lindner mit seiner Entrepreneurship Education an. Für ihn ist zweifelsfrei nicht jeder ein Entrepreneur – aber jeder hat die Chance es zu lernen, wie man einer wird.

Was ist Entrepreneurship-Education?

Johannes Lindner: Ein Entrepreneur ist jemand, der etwas Neues umsetzt. Das muss nicht zwingend eine Startup- bzw Firmengründung sein. Egal, ob es sich dabei um einen Indianerhäuptling, einen Bürgermeister oder tatsächlich um einen Unternehmer handelt, wie es auch Schumpeter sagte. Aber genau diese Menschen braucht man in allen Bereichen der Gesellschaft. Deshalb setzen wir mit dem Konzept der Entrepreneurship-Education in Schulen an, um die Kinder dazu zu bewegen, etwas auszuprobieren und eigene Ideen umzusetzen.

„Entrepreneurship-Education setzt sich aus drei Ebenen zusammen. Im Kern geht es darum, Schülern immer wieder die Möglichkeit zu geben, eigene Ideen umzusetzen.“

Wie sieht dieses Konzept in der Praxis aus?

Man lernt anhand kleiner Herausforderungen. Was man genau macht steht nicht im Vordergrund, wichtig ist nur, dass die Aufgabe altersadäquat ist. Die Grundidee ist, dass Kinder einen Prototyp erstellen – von was auch immer. Dieser erfahrungsbasierte Ansatz ist auf learning by doing ausgelegt. Ansich wie bei einem „richtigen Startup“. Wichtig ist es, einen Rahmen zu schaffen, in dem Kinder in der Lage sind ihre Ideen zu verwirklichen. Schließlich braucht jedes noch so gute Eco-System auch Nachwuchsarbeit. Da möchten wir dazu beitragen.

Redaktionstipps

Was kann man sich unter „kleinen Herausforderungen“ vorstellen?

Johannes Lindner

Anhand  gewisser Challenges bekommen Volksschulkinder (neun-zehn Jahre) die Möglichkeit selbst zu „Forschern“ zu werden. Zum Beispiel in Form von Kekse backen. Die Kinder müssen sich den Weg zum fertigen Keks selbst erarbeiten. Sie müssen recherchieren welche Zutaten man braucht, wie man diese verarbeitet, wie viel Geld eingeplant werden muss etc. Für neun-Jährige ist das eine große Sache. Ein anderes Beispiel ist das Trash Value Festival. Die Kinder verarbeiten im Handwerksunterricht „wertlose Dinge“ zu einem neuen Produkt. Bei einem abschließenden Festival werden die besten Projekte ausgestellt und ein Sieger gekürt. Derartige Programme gibt es auch für die Ober- und Unterstufe – natürlich altersadäquat angepasst.

Worauf wird besonderer Wert gelegt?

Entrepreneurship-Education setzt sich aus drei Ebenen zusammen. Im Kern geht es darum, Schülern immer wieder die Möglichkeit zu geben, eigene Ideen umzusetzen. Weiters sollen die Kinder und Jugendlichen ermutigt und inspiriert werden – von Lehrern aber auch von externen Personen. Die dritte Ebene ist die soziale Komponente. Sie sollen bei ihren Ideen nicht nur für sich selbst, sondern auch an das Wohl der Gesellschaft denken.

Also kann jeder Mensch ein Entrepreneur sein?

In den 1980er Jahren wurde viel diskutiert, ob Entrepreneure geboren werden. Heute weiß man, dass Entrepreneurship erlernbar ist.  Das lässt sich empirisch gut belegen. Jeder kann lernen Initiative zu ergreifen, jeder kann die Kompetenzen erlernen, um bestimmte Dinge umzusetzen. Einzig die Ressourcen sind nicht für alle gleich. In praktisch allen Kindern steckt Tatendrang. Viele davon lernen jedoch zu Hause nicht, selbst aktiv zu werden. Deshalb müssen diesen Kindern mehrere Chancen gegeben werden eigene Ideen umzusetzen. So erfahren sie, dass auch in ihnen das Potenzial steckt ein eigenes Projekt zu realisieren.


Johannes Lindner ist Initiator des eesi-Impulszentrum für Entrepreneurship Education des BMB und der Initiative für Teaching Entrepreneurship, Fachbereichsleiter für Entrepreneurship Education der KPH Wien/Krems und Wirtschaftspädagoge der Schumpeter Handelsakademie.


Was können die Eltern tun, um die Kinder dabei zu fördern?

Bereits in jungen Jahren kommen Kinder in den Kindergarten, treten einem Fußballverein oder den Pfadfindern bei. Warum? Weil sie sich zu sozialen Wesen entwickeln soll. Gleichzeitig sollten Eltern aber permanent versuchen, ihren Kindern Selbstwirksamkeit zu ermöglichen. Sie selbst Entscheidungen treffen lassen, sie selbst Dinge ausprobieren lassen. Werden Kinder rund um die versorgt, hat das oftmals zur Folge, dass sie mit 15 Jahren die perfekten Konsumenten sind. Das soll nicht heißen, dass das böse oder schlecht ist. Aber es ist ein durchaus gängiges Phänomen in der Generation der Nesthäkchen.

Wie reagieren die Schüler auf dieses Modell?

Seit zehn Jahren veranstalten wir einen Ideenwettbewerb. Gerade bei Jugendlichen konnten wir während dieser zehn Jahre beobachten, wie sich die Qualität der Einreichungen von Jahr zu Jahr verbesserte. Viele dieser Ideen haben echtes Potenzial und die Jugendlichen gehen dem dann auch nach. Auch bei den Volksschülern ist die Resonanz sehr gut. Der spielerische Zugang zur Sache findet großen Anklang.

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Hat Entrepreneurship-Education einen langfristig positiven Effekt auf die Lebenseinstellung der Kinder?

Es gibt noch keine aussagekräftige Langzeitforschung. Dafür ist die Disziplin zu jung. Die Selbstwirksamkeitsprüfung gibt uns allerdings Recht. Sie belegt, dass die Einstellung der Jugendlichen langfristig positiv beeinflusst wird. Dieser Effekt basiert auf dem projektorientieren und erfahrungsbasierten Lernen.

Können „Nicht-Entrepreneure“ Entrepreneur-Education unterrichten?

Ein Entrepreneur muss nicht zwingend ein Unternehmen gegründet haben. Viele Lehrer verwirklichen sich in NGOs oder Vereinen und legen somit Entrepreneur-Verhalten an den Tag.  In Form von Fortbildungen sollen die Lehrenden aber sehr wohl ähnliche Erfahrungen machen wie die Schüler. Sie sollen ebenfalls versuchen eigene Ideen umzusetzen und sehen, wo die Schwierigkeiten und Herausforderungen liegen.

Stichwort „Failure Culture“ – ist Scheitern erlaubt?

Natürlich ist Scheitern erlaubt. Scheitern fördert die Lernkurve. Jugendliche sollen die Möglichkeit haben etwas zu probieren. Dass es dabei um keine Unsummen geht, kommt dem Prinzip zu Gute. Schüler haben meist nur ihr Taschengeld zur Verfügung. Deshalb werden sie alles daran setzen, das Projekt nicht scheitern zu lassen. Sollte es aber doch schief gehen, steht niemand vor dem finanziellen Ruin. Diesbezüglich spielt auch die Schule eine entscheidende Rolle. Sie sollte Scheitern zulassen, denn aus dem Scheitern eines Projekts resultiert ein wertvoller Lerneffekt. Schüler müssen ihre Entscheidungen dann auch selbst verantworten. In weiterer Folge, sollten den Kindern aber immer wieder die Möglichkeit zu Projekten gegeben werden. Bei einem einmaligen Versuch, bringt auch der Lerneffekt nicht viel.

MEHR Informationen unter  www.youthstart.eu

 

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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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