Kann man smarter werden? Diese 5 Methoden helfen tatsächlich
Sinnvolles Kombinieren oder das Lösen neuer Probleme zählen Experten zu den am wenigsten beeinflussbaren Teilen der menschlichen Intelligenz. Doch diese beiden Fähigkeiten sollen ausschlaggebend dafür sein, ob man im Beruf erfolgreich ist. Der Brutkasten beschreibt fünf Methoden, die helfen sollen, smarter zu werden.
Nachdem eine ganze Sparte von Spielen und Trainingsmethoden entstanden ist, die das Gehirn trainieren sollten, wurde später festgestellt, dass das so genannte „Braintraining“ doch keine Auswirkungen auf die menschliche Intelligenz hat.
Intelligenz angeboren?
Die Mehrheit der Psychologen geht davon aus, dass ein Großteil unserer „fluiden Intelligenz“ angeboren ist. Jener Teil der menschlichen Intelligenz, der uns ermöglicht, komplett unbekannte, neue Aufgaben zu meistern. Vor über einem Jahrzehnt kamen frühe wissenschaftliche Studien zum Ergebnis, dass Gedächtnisspiele die fluide Intelligenz erhöhen könnten. Kein Wunder, dass daraufhin massenhaft Bücher, Anleitungen und Spiele entstanden sind, die darauf abzielten, Menschen „smarter“ zu machen. Spätere Studien kamen aber zu einem vernichtenden Ergebnis: Das so genannte „Braintraining“ soll doch keinen Einfluss auf unsere Intelligenz haben.
Laut Online-Business Magazin Inc sollen neue psychologische Erkenntnisse nun aber fünf effektive Strategien gefunden haben, die den Menschen tatsächlich smarter machen sollen. DerBrutkasten hat sie nachfolgend aufgelistet:
Glauben ist alles
Die New York Times berichtete über eine Studie, in der eine Gruppe von Studenten Vorträge darüber hatten, wie das Gehirn funktioniert. Der einen Hälfte wurde gesagt, dass es möglich ist, seine Intelligenz „aufzubessern“, den anderen Teilnehmern wurde das Gegenteil erklärt. Bei einem Test, gaben 85% der ersten Gruppe wieder, was sie gehört hatten, während nur 54% der anderen Gruppe auf das Kursmaterial positiv getestet wurden. Fazit: Nur daran zu glauben, dass man smarter werden kann, macht einen intelligenter.
Nur daran zu glauben, dass man smarter werden kann, macht einen intelligenter.
Raus aus der Einsiedler-Höhle
Soziale Interaktionen, wie mit Freunden oder Familie zu sprechen, kann ebenfalls die Intelligenz beeinflussen. Ein Beispiel: Eine Studie, die zwischen 1998 und 2004 durchgeführt wurde, zeigte, dass jene Teilnehmer, die sozial engagierter waren, bei Tests besser abschnitten. Dabei soll der Inhalt der Gespräche weniger wichtig sein. Interessant: Der Effekt war bei jenen größer, die weniger gut ausgebildet waren oder keine hoch theoretisch oder wissenschaftliche Diskussionen führten.
Sportliche Fitness
Sport hilft dabei, mental fit zu bleiben. Man weiß, dass sportliche Aktivitäten etwa dabei helfen, Stress resistent zu sein. Dass körperliche Fitness auch ein Intelligenz-Booster sein kann, wissen wenige. Jüngste Erkenntnisse belegen, dass Sport dabei hilft, Wachstum und Bildung von neuen Neuronen zu fördern. Verantwortlich dafür ist ein Protein, das beim Sport machen gebildet wird.
Es gibt also einen guten Grund, wieso viele erfolgreiche Menschen ihren Tag mit Übungen starten – Sport macht tatsächlich smarter.
Zeit fürs Tagträumen einbauen: Gleitet man in seinen Gedanken ab, ist das Gehirn alles andere als „faul“, sondern sogar super aktiv. Das Gehirn wird dabei trainiert.
Zeit fürs Tagträumen
Tagträumen ist alles andere als Faulenzen! Ganz entgegengesetzt zur allgemeinen Meinung, hat Tagträumen einen durchwegs positiven Einfluss auf unser Dasein. Gleitet man in seinen Gedanken ab, ist das Gehirn alles andere als „faul“, sondern sogar super aktiv. Das Träumen regt unsere Vorstellungskraft und Kreativität an: Völlig unverbundene Teile unseres Gehirns werden beim Tagträumen zusammengeführt. Wissenschaftler haben mit Hilfe von Studenten sogar herausgefunden, dass Träumer bei standardisierten Tests besser abschneiden, als Studenten, die über-fokussiert sind.
Kaffee oder Tee?
Gute Neuigkeit für Koffein-Junkies: Studien belegen, dass Kaffee oder anregender Tee, also Getränke, die Einfluss auf unseren Fokus haben, unser Langzeit-Gedächtnis verbessern und uns generell smarter machen.
Mit den oben beschriebenen Methoden, wird man zwar nicht von heute auf morgen eine „Intelligenzbestie“ werden, aber Schritt für Schritt sein Gehirn zu trainieren, kann allemal nicht schaden.
„Der Transfer ist das Schwierigste“: Ex-BMW Tech-Scouting-Leiter Frank Möbius über Technologie-Früherkennung
Technologie-Trends zu erkennen ist heute einfach, sie ins Kerngeschäft zu übersetzen bleibt die eigentliche Hürde. Frank Möbius hat BMWs Tech-Früherkennung sechs Jahre verantwortet und erklärt im brutkasten-Gespräch, woran der Transfer scheitert und wie er gelingt.
„Der Transfer ist das Schwierigste“: Ex-BMW Tech-Scouting-Leiter Frank Möbius über Technologie-Früherkennung
Technologie-Trends zu erkennen ist heute einfach, sie ins Kerngeschäft zu übersetzen bleibt die eigentliche Hürde. Frank Möbius hat BMWs Tech-Früherkennung sechs Jahre verantwortet und erklärt im brutkasten-Gespräch, woran der Transfer scheitert und wie er gelingt.
Knapp 30 Jahre war Frank Möbius bei BMW. Zuletzt leitete er in der Konzernforschung den Bereich Technologiemanagement und -prognose und koordinierte das weltweite Netzwerk der BMW Technology Offices vom Silicon Valley bis Tokio. Seit 2023 gibt er seine Erfahrung als Senior Innovation Advisor bei der UnternehmerTUM GmbH in München, Europas größtem Gründerzentrum, weiter. Im Interview erklärt er, wie systematische Technologie-Früherkennung funktioniert, warum die meisten Unternehmen am Transfer der daraus gewonnenen Erkenntnisse scheitern und wie KI die Tech-Trenderkennung vereinfacht hat.
brutkasten: Sie waren fast 30 Jahre bei BMW. Wie sind Sie dort zum Thema Innovation gekommen?
Frank Möbius: Ich habe an der Uni Stuttgart Maschinenbau, Fachrichtung Fahrzeugtechnik studiert und nach dem Diplom Anfang 1990 meinen ersten Job bei der Lufthansa Technik in Frankfurt gefunden. Dort durfte ich die damals neuartigen stangenlosen Flugzeugschlepper mitentwickeln und 1992 den neuen Flughafen München damit ausrüsten – meine erste Berührung mit Innovationen und ihrer Einführung im Massengeschäft. Ich verließ die Lufthansa nach ein paar Jahren, um an der Uni Kaiserslautern über Robotik zu promovieren. Nach der Promotion kam ich 1996 zu BMW, meiner Wunschfirma in meiner Wunschstadt. Dort konnte ich viele unterschiedliche Funktionen übernehmen: erst arbeitete ich vier Jahre im Versuchsfahrzeugbau, dann vier Jahre im Personalwesen, ein lehrreicher “Side Step” für einen Ingenieur!
(c) BMW Group
Mitte 2004 durfte ich eine Abteilung für Vorentwicklung und Innovationsmanagement im Bereich Antriebsproduktion übernehmen. Daraus entstand meine Rolle im damals neuen elektrifizierten Antrieb für BMW – von der strategischen Inhouse-Entscheidung und fachlichen Befähigung der Firma bis zur Großserie: über zehn Jahre lang war ich für die Industrialisierung und später Entwicklung von Hochvoltbatterien verantwortlich, vom ersten A-Muster mit einem sehr kleinen Team bis zu 100 Mitarbeitenden. 2017 bin ich schließlich in die Forschung gewechselt und habe dort das Team “Technologiemanagement und -prognose” übernommen, das später in die Einheit “Open Innovation” integriert wurde.
Was macht so eine Open-Innovation-Einheit in einem Konzern konkret?
Mit Open Innovation Methoden erkennt und verwertet man frühzeitig innovative Signale und Trends, die außerhalb der eigenen Unternehmensgrenzen stattfinden. Wir schauen bewusst in Branchen jenseits des Automobilbaus: Consumer Electronics, Luft- und Raumfahrt, Medizin, Computing, Biomaterialien, etc. Immer mit der Frage im Hinterkopf: Was können wir davon für das eigene Kerngeschäft nutzen? Konkret: Technologische Trends aus der Cross-Industrie frühzeitig erkennen, verstehen, bewerten, ein Proof-of-Concept-Projekt durchführen, z. B. mit einem Startup, einer Uni, einem Fraunhofer-Institut, etc. und diese Ergebnisse dann in die Firma für die eigenen Produkte, Services und Prozesse transferieren.
(c) BMW Group
BMW hat dafür eine eigene Abteilung aufgebaut. Wie hängen die einzelnen Bausteine zusammen?
2015 wurde die Technologie-Früherkennung mit dem Technologie-Trendradar ins Leben gerufen, fast gleichzeitig wurde die BMW Startup Garage gegründet. Das Radar ist zunächst ein Visualisierungs- und Kommunikationstool: wir platzieren die erkannten Technologien nach Kategorien und Reifegraden, um frühzeitig aufzeigen zu können, was sich technologisch weltweit tut. Aber diese Erkenntnisse stehen erstmal nur auf dem Papier. Entscheidend ist nach Bewertung und Priorisierung die Verwertung dieser Erkenntnisse, der sogenannte Transfer. Dieser erfolgt dann oft mit Startups.
Hier kommt die BMW Startup Garage zum Einsatz. Sie betreibt Venture Clienting, d. h. sie investiert nicht, sondern scoutet im Netzwerk der internationalen BMW Tech Offices die besten Startups und koordiniert Innovationsprojekte mit den betroffenen BMW-Fachbereichen, die meist das Budget dafür stellen. Diese Startups müssen schon reifer sein, also ein stabiles Team, eine robuste Finanzierung, ein fertiges Produkt – ggf in anderen Branchen – und am besten schon erste Kunden haben. Das Ziel dabei ist immer, dass das Startup ein regulärer Lieferant für BMW werden kann, wir nennen das “startup as a supplier”. Erst wenn die Lösung des Startups wirklich bei BMW zum Einsatz kommt – in Produkt, Service oder Prozess -, entsteht Impact!
Daneben gibt es das Team BMW iVentures als klassischer Risikokapital-Investor, der ebenfalls über das BMW Tech Office Netzwerk auch in ganz frühphasige Startups investiert. Außerdem gehört dazu ein BMW-interner Incubator und eine Crowd Innovation Plattform.
Wie läuft systematische Tech-Trenderkennung bzw. Tech-Scouting im Alltag ab?
Es gibt vier Prozessschritte: Scouten und Strukturieren, Diskutieren und Bewerten, Visualisieren und Vorbereiten und dann der Transfer in die passenden BMW-Fachbereiche und die dortige Umsetzung. Den ersten Schritt haben früher Mitarbeitende und Werkstudierende gemacht, heute erledigen das maßgeschneiderte KI-Agenten. Für den zweiten Schritt braucht man die Experten: Fachleute von intern und extern. Ggf wird zu einem bestimmten Tech-Trend eine Studie erstellt. Für den dritten Schritt sitzt man in Workshops zusammen und erarbeitet einen Vorschlag für das nächste Trendradar und mögliche Scouting- oder Prototypen-Projekte. Von einer Liste mit über hundert Themen bleiben dann vielleicht vierzig übrig, die auf das Trendradar kommen und fünf, die dann tiefergelegt werden.
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Und dann kommt der Teil, an dem viele scheitern.
So ist es! Die ganzen modernen Technologien und Trends kann man heute recht einfach im Netz recherchieren, Generative AI hilft dabei. Das Entscheidende aber ist am Ende: Was leitet das Unternehmen daraus ab? Nur neues Wissen, eine Produktverbesserung oder gleich ein neues Geschäftsmodell? Einfacher gesagt: was mache ich damit morgen besser als heute? Das ist das Schwierige, der Transferprozess. Dieser hat inhaltliche, strukturelle, finanzielle aber auch menschliche Aspekte. Der Transfer einer neuen, erstmal riskanten Technologie aus einer anderen Branche in die eigene Firma ist oft schwierig. Auch bei BMW hat es ein paar Jahre gedauert, bis erste Erfolge kamen und das Vorgehen akzeptiert war.
Was ist das Rezept, damit es funktioniert?
Man holt die Personen, die später die Erkenntnisse umsetzen sollen, frühzeitig in den Prozess mit hinein. Sie dürfen die Startups mit bewerten, sie erfahren sofort, wenn eine neue Technologie für ihren Fachbereich tiefergelegt werden soll, diese wird dann gemeinsam bewertet. Dafür gibt es in der BMW Startup Garage für jedes Ressort einen konkreten Schnittstellenpartner. Dann geht man gemeinsam in den betroffenen Fachbereich, organisiert die Ressourcen und plant das Projekt, damit das Startup den Prototypen bauen kann. Wichtig: für das Startup-Projekt wird oft das Geld des späteren Fachbereichs verwendet. Das erzeugt zusätzliches Commitment! Und das Zweite ist die Hierarchie: Wenn Du einen Bereichsleiter oder Geschäftsführer hast, der voll hinter Open Innovation steht und auch mal in oberen Etagen politisch unterstützt, dann funktioniert es deutlich besser, auch in Krisenzeiten mit Budgetknappheit.
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Was raten Sie einem Unternehmen, das ohne viel Budget mit Technologiemanagement starten will?
Man muss nicht gleich zehn Leute einstellen. Oft genügt erstmal eine Person mit den nötigen Ressourcen und Befugnissen, dazu evtl. einen Studierenden und ein paar Teilkapazitäten in den relevanten Fachbereichen als Unterstützung. Ggf hilft am Anfang auch eine externe Trendagentur oder ein passender Toolanbieter. KI-Kenntnisse sind wichtig, um einen KI-Agenten nutzen oder einen eigenen aufbauen zu können. Ein gutes, internationales Netzwerk in alle relevanten Industrien ist ebenso wichtig, denn inzwischen betreiben die meisten großen Firmen Technologie-Früherkennung im Rahmen von Corporate Foresight, man kann von ihnen lernen und Best Practices übernehmen. Ich habe aus meinen über 6 Jahren in dieser Rolle eine Liste mit den zehn wichtigsten Lessons Learned zusammengeschrieben. Da steht alles drin, was man braucht, man muss es halt nur noch machen.
Was machen Sie heute bei UnternehmerTUM?
UnternehmerTUM hat drei Zielgruppen: Talente, Startups und Unternehmen – vom großen Corporate und Mittelstand bis zum Familienunternehmen. Meine Hauptarbeit liegt in der Innovationsberatung, wo ich meine BMW-Erfahrung einbringen kann. Daneben bin ich Startup-Mentor, halte Vorlesungen, unterstütze die Internationalisierung der UnternehmerTUM und betreue Delegationen. Und ich baue gerade einen KI-gestützten Technologie-Trendradar-Prozess für die UnternehmerTUM, die TUM Venture Labs und ihre Partner und Kunden auf. Der ist nochmal deutlich umfangreicher als ein Radar für die Automobilindustrie. Wir haben dafür einen KI-Agenten gebaut, der weltweit schwache Tech-Signale erkennt, also Technologien, die noch kein messbarer Trend sind. Diesen KI-Agenten trainiere ich täglich. Gerade für Mittelständler und Familienunternehmen ist das sehr hilfreich, weil sie in der Regel nicht das Netzwerk und die Möglichkeiten großer Firmen haben.
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Gibt es ein Beispiel aus Ihrer BMW-Zeit, das zeigt, was Open Innovation bewirken kann?
Aus der Tech-Trenderkennung und der Startup-Arbeit wurden in den letzten Jahren schon viele Projekte zu Quantum Computing, Fahrzeug-Satelliten-Kommunikation, Gesundheitsdaten-Monitoring im Fahrzeug, Panorama-Displays, In-Car-Gaming u.v.m. erfolgreich transferiert. Einiges davon ist schon im Auto zu erleben, manches wird noch kommen. Mein Lieblingsbeispiel ist das farbwechselnde Auto: keine klassische Trenderkennung, aber ein erfolgreicher Cross-Industry-Transfer und vielleicht sogar ein Trendsetter! Eine Mitarbeiterin von mir hatte vor vielen Jahren die mutige Idee, die Display-Funktionen eines E-Readers aufs Auto zu übertragen. Sie hat sich die E-Ink-Panels besorgt, einen Prototypen entwickelt und damit nach vielen Experimenten mit einigen Helfern den BMW iX Flow aufgebaut – übrigens anfangs im MakerSpace der UnternehmerTUM. Mit diesem Auto war sie mit BMW 2022 in der Schwarz-Weiß-Version und ein Jahr später mit dem BMW i VISION Dee in der Farbversion mit großem Erfolg auf der CES in Las Vegas: The Color-Changing Car! Das ist für mich der perfekte Cross-Industry-Transfer: Ich übertrage eine erfolgreiche Technologie aus einer Industrie in eine völlig andere und habe einen Nutzen daraus. Ob das in irgendeiner Form mal in Serie kommt? Wer weiß …
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