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scil Innovationskreis «Augmentation & PE»Arbeitsheft zum Kick-off Workshop
St.Gallen, 20.09.2018
Dr. Christoph Meier
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Ziele für das Kick-off
• Orientierung & Kennenlernen• Wer ist dabei? Mit welchem Auftrag / welcher Zielgruppe im Blick?
• Augmentation• Arbeitsprogramm für den IK
• Review & Abstimmung• Inhaltliche Erarbeitung
• Awareness• KI & ML:
Was müssen wir wissen? Was müssen unsere Zielgruppen wissen?• Möglichkeiten der Bearbeitung
• Verunsicherung / Berührungsängste• Standortbestimmung: Themen & Umsetzung
• Arbeitsfähigkeit im Kreis• Terminplanung• Ablage• Webmeetings
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KI-basierte «smart machines» in verschiedenen Arbeitsfeldern
Awareness erzeugen
Verunsicherungbearbeiten
Entwicklungunterstützen
Veränderungbeobachten &
Erfolg ausweisen
Step forward (build) Step up Step in Step aside Step narrow
Entwicklungs-optionenaufzeigen
AusweichenSich-Einlassen
ÜbersichtArbeitsprogramm
19.09.2018 © scil 3
Kunden-betreuung
SteuerprüfungProduzierendesGewerbe
Nachrichten / Medienproduktion
Logistik Anlageberatung
Personalentwicklung / L&D: Mandat sichern bzw. gewinnen & Herausforderungen bearbeiten
…
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Ablauf (Vorschlag)Zeit (ca.) Thema09.30 Begrüssung & Kaffee10.00 Orientierung, Kennenlernen, Fragen zur Vorbereitung11.00 Augmentation; Orientierung zu KI / ML; Arbeitsprogramm; 12.15 Lunch-Pause13.00 Inhaltliche Erarbeitung: Orientierung & Awareness fördern14.00 Inhaltliche Erarbeitung: Perspektive & Augmentationsstrategien15.00 Kaffeepause15.30 Terminplanung (Termine, Orte, etc.)16.00 Gemeinsame Arbeitsumgebung16.20 Rückblick - Ausblick16.30 Ende des Arbeitstreffens
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Kennenlernen
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Augmentation – was steht wo an?Partner Fokussierte Ziel- /
BeschäftigtengruppeNeue / KI-basiere Technologie
Zentrale Herausforderung
Axa-Winterthur
Computacenter
Credit Suisse
Post CH
SBB
ZF Friedrichshafen
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AUGMENTATION
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Bildquelle: Festo / Brugger & Kimmich 2017
Substitution vs. Augmentation
19.09.2018 © scil 8
http://www.makeuseof.com/tag/happens-robots-can-jobs/
Die komplementäre Kooperation von Menschen und intelligenten Maschinen / Robotern ermöglicht ein ungeahntes Wertschöpfungsniveau
Brugger / Kimmich: Onboarding des Kollegen Roboter, changement 03/2017, S. 34
http://folkrenaissance.com/98/
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Ziel: Effektives Zusammenspiel von Menschen & (intelligenten) Maschinen
19.09.2018 © scil 9
2005: Dark horse ZackS wins Freestyle Chess Tournamenthttps://en.chessbase.com/post/dark-horse-zacks-wins-freestyle-che-tournament
https://www.ted.com/talks/garry_kasparov_don_t_fear_intelligent_machines_work_with_them09.43-10.52
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"A weak human player plus a machine plus a better process is superior to a very powerful machine alone but more remarkably is superior to a strong human player plus machine and an inferior process.”
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Augmentation: Entwicklungsstrategien
Step forward(Build the steps)
Step up Step in Step aside Step narrow
• An der (Weiter-)Entwicklung digitaler / KI-basierter Systeme (mit-)arbeiten.
• Arbeits-ergebnisse digitaler / KI-basierter Systeme bewerten.
• (Mit-) Entscheiden, wo welche Systeme wie eingesetzt werden.
• Digitale / KI-basierte Systeme kennen (Stärken, Schwächen, Optimierungs-möglichkeiten).
• Digitale Systeme einsetzen / produktiv nutzen.
• Auf Aufgaben fokussieren, die Menschen besser bearbeiten als digitale Systeme.
• Nischen suchen, die (vorerst) nicht von digitalen Systemen besetzt werden.
19.09.2018 © scil 10
AusweichenSich-Einlassen
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KÜNSTLICHE INTELLIGENZ UND MASCHINELLES LERNEN- Was müssen wir darüber wissen?- Was müssen unsere Zielgruppen darüber wissen?
19.09.2018 © scil 11
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Was ist KI? Was ist ML?
Künstliche Intelligenz Maschinelles Lernen
Realisierung von intelligentem Verhalten und den zugrundeliegenden kognitiven Fähigkeiten auf Computern (Wahlster2017)
Teilgebiet der KI-Forschung / Entwicklung
Anwendung von statistischen Verfahrendamit Computersystemen “lernen” zuermöglichen (d.h. kontinuierlicheVerbesserung der Leistung beispezifischen Aufgaben) – ohne dass dies durch explizite Programmierung erfolgt(en.Wikipedia.org)
Kerngebiete- Problemlösen durch Suche- Wissensrepräsentation- Planung- Lernende Systeme
Ansätze- Überwachtes Lernen- Nicht-überwachtes Lernen- Neuronale Netze- Lernen durch Verstärkung- Lernen durch Austausch (mit anderen
Systemen)
19.09.2018 © scil 12
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Über welche Fähigkeiten verfügen «intelligente» Maschinen?Fähigkeiten Anwendungsfelder Beispiele
(Wieder-)Erkennen & verstehen
Handschrift -> MaschinenschriftStimme -> MaschinenschriftErkennen von Gegenständen in Bildern / Video
Repetitive Verrichtungenausführen
Produzierendes Gewerbe & Landwirtschaft
Bedeutung identifizieren Automatische Übersetzungen
Kontext berücksichtigen & interagieren
Roboter Pepper: Interagieren mit Kunden
Abwägen & empfehlen / entscheiden
Empfehlung / Entscheidung für Börsenpapier (Vermögensverwaltung)
Lernen & verbessern Alle Anwendungsfelder für Maschinelles Lernen
19.09.2018 © scil 13
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Was können «intelligente» Maschinen heute leisten?
19.09.2018 © scil 14
Quellen: Volker Hirsch: AI & the future of work. http://vhirsch.com/blog/; Festo.com; Microsoft / www.golem.de; https://zoom.ai/#tasks; https://www.polygon.com/2016/9/1/12753298/morgan-trailer-artificial-intelligence; ttps://www.techemergence.com/case-studies/Automated-Insights/news-organization-leverages-ai-generate-automated-narratives-big-data/; https://venturebeat.com/2017/09/26/zoom-uses-ai-to-add-automatic-transcription-to-its-videoconferencing-service/; http://www.chip.de/webapps/DeepL-Online-uebersetzer_121917035.html; https://www.bettercloud.com/monitor/the-academy/automated-business-reports-google-apps/; https://www.theverge.com/2018/6/18/17477686/ibm-project-debater-ai;
Objekte produzieren
Menschen / Güter / Objektevon A nach B bewegen
Überwachen
Personenbezogene Dienstleistungen verrichten
Medien produzieren
Bilder kategorisieren & suchen / filtern
Gesprochene Sprache verarbeiten
Dokumente analysieren(Rechts-, Steuerberatung, etc.)
Sparrings- / Trainings- /Wettkampfpartner sein
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Wie werden «intelligente» Maschinen leistungsfähiger?
19.09.2018 © scil 15
Weiterentwicklung durch Ingenieure
Angeleitetes / überwachtes Lernen
Nicht-angeleitetes / nicht überwachtes Lernen
Neuronale Netze(deep learning)
Lernen durch Verstärkung
Roboter «lehren» andere Roboter (dokumentieren & übertragen Parameter)
Para-meter
Regressionsanalysen;Klassifikationen; etc.
Cluster-Bildung; Principal Component Analysis; etc.
Convolutional / recurrent neural networks (CNN / RNN); etc.
Markov Decision Processes (MDP); deep Q-networks (DQN); etc.
Demonstration kombiniert mitBewegungsplanungs-techniken
Verschiedenste Analyse, Planungs- & Programmier-Techniken
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Lernen durch Verstärkung: ein Beispiel
19.09.2018 © scil 16
Alpha Zero Stockfish 8• Regelsatz zu Schach + «Gewinnen ist gut»• 4 Stunden «Training» gegen sich selbst
(ca. 19 Mio. Spiele)
• Viele Jahre Entwicklung & Programmierung• Weltbester «Schachspieler»
(Mensch oder Computer)
Wettkampf Dezember 2017, 100 Spiele28 Siege 72 Unentschieden 0 Siege
https://www.youtube.com/watch?v=akgalUq5vew
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Was können «intelligente» Maschinen (noch) nicht gut?
19.09.2018 © scil 17
Quelle: World Economic Forum, Future of Jobs report; https://www.youtube.com/watch?v=TZRyCrTX9oQ
• Mit Ausnahmen / Sonderfällen umgehen• Fehlerhafte Daten,
fehlenden Kontext erkennen (Plausibilitätsprüfung)
• Unfälle / nicht vorgesehene Systemzustände bewältigen
• Verschiedene Prozesse miteinander verknüpfen
• Prozesse (neu) gestalten• …
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Komplementäre Kompetenzen
Was «intelligente» Maschinengut können
Was «intelligente» MaschinenNICHT gut können
Was Menschen gut können
• Repetitive,monothematische Aufgaben ausführen(erkennen, sortieren, berechnen, übersetzen, von A nach B bringen, etc.)
• Mit Ausnahmen / Sonderfällen umgehen
• Fehlerhafte Daten, fehlenden Kontext erkennen (Plausibilitätsprüfung)
• Unfälle / nicht vorgesehene Systemzustände bewältigen
• Verschiedene Prozesse miteinander verknüpfen
• Prozesse (neu) gestalten
• Komplexe Probleme lösen• Analytisch & kritisch denken• Kreativ sein• Mit anderen Menschen
umgehen (zusammenarbeiten, motivieren, kommunizieren, Empathie / Kundenorientierung zeigen, etc.)
• Wertentscheidungen treffen• Schnell zwischen
verschiedenen Situationen und Aufgaben wechseln
19.09.2018 © scil 18
«Intelligente Maschinen werden bald jede repetitive, monothematische Aufgabe besser, rascher und schneller erledigen können als Menschen.» Zeno Staub, CEO Bank Vontobel, NZZ, 13.09.2018
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Wo stehen Unternehmen bei der Umsetzung von KI-basierten Lösungen?
Banken & Versicherungen(Deloitte / Efma 2017)
19.09.2018 © scil 19
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• Digitaler Reifegrad in Unternehmen und insbesondere PE eher gering• Wissen zu fortgeschrittener Digitalisierung (z.B. KI, ML, etc.) eher gering• Wissen zu konkreten Verfahren / Methoden / Werkzeugen
(z.B. KI-basierte Plattformen, Analytics, etc.) eher gering• Change Management-Kompetenzen stark ausgeprägt• Einstellung gegenüber Digitalisierung sehr positiv• Augmentationsstrategien• «Step aside» steht an erster Stelle• «Step up / forward» bei PE’lern mit Leitungsfunktionen ausgeprägt
Wo stehen wir Personalentwickler beim Thema?
19.09.2018 © scil 20
• Empirische Studie in Kooperation mit DGFP• 225 Personalentwickler aus D-A-CH• Mehrheitlich aus Unternehmen mit 500+ Mitarbeitenden• Preview auf zentrale Ergebnisse
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Digitale Kompetenzen von PersonalentwicklernModell zur Erhebung
19.09.2018 © scil 21
Einstellungen
«Soft» Skills−Umgang mit digitalen
Informationen−Erstellen, Teilen digitaler
Inhalte−Zusammenarbeit mit
digitalen Tools−Netiquette
«Hard» Skills−Lösung von technischen
Problemen−Schutz von digitalen
Geräten−Programmieren
DigitaleTransformationder PE gestalten
Digitale Transformation
der Organisationmitgestalten
v
Professions-wissen
Instrumentelle Fertigkeiten
Anforderungs-situation
v
Interaktions-, Beratungs-/Organisationswissen- Entwicklung digitaler
Kompetenzen- Agile Führungssysteme- Change Management
Positive Einstellungen−Spass und Freude
an Digitalisierungs-themen
−Mehr Vorteile als Nachteile sehen
Negative Einstellungen−Angst, überflüssig zu
werden−Angst vor
Überforderung
PE relevantes Wissen- Wissen über fortgeschrittene
Digitalisierung (Big Data und Analytics, KI, Chatbots, etc.),
- Wissen über die Anwendung von Verfahren und Instrumenten
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ARBEITSPROGRAMM FÜR DEN INNOVATIONSKREIS
19.09.2018 © scil 22
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KI-basierte «smart machines» in verschiedenen Arbeitsfeldern
Awareness erzeugen
Verunsicherungbearbeiten
Entwicklungunterstützen
Veränderungbeobachten &
Erfolg ausweisen
Step forward (build) Step up Step in Step aside Step narrow
Entwicklungs-optionenaufzeigen
AusweichenSich-Einlassen
Arbeitsprogramm
19.09.2018 © scil 23
Kunden-betreuung
SteuerprüfungProduzierendesGewerbe
Nachrichten / Medienproduktion
Logistik Anlageberatung
Personalentwicklung / L&D: Mandat sichern bzw. gewinnen & Herausforderungen bearbeiten
…
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Awareness erzeugen
Verunsicherungbearbeiten
Entwicklungunterstützen
Veränderungbeobachten &
Erfolg ausweisen
Entwicklungs-optionenaufzeigen
Vom Arbeitsprogramm zum Arbeits- & Zeitplan
19.09.2018 © scil 24
Personalentwicklung / L&D: Mandat sichern bzw. gewinnen & Herausforderungen bearbeiten
Kick-off
September
• Wer (PE, MA, VG, etc.) muss was (KI, ML, etc.)wissen?
• Wo stehen PE’ler /Unternehmen?
• Sind die Zielgruppen orientiert / im Bild?
• Gibt es Verunsicherung / Berührungsängste?
• Instrumente für Aufbau «Awareness»
• Survey zu Verunsicherung / Berührungsängsten
Web-meeting 1
Oktober
• Ergebnisse zur Standort-bestimmung
• Wie können wir Entwicklungs-profile erstellen /aufzeigen?
• Arbeitshilfe zur Profilanalyse:> Konzept> Review
Dezember Januar Februar März Juni / Juli
Workshop 3
• Argumenta-rium für L&D
• Arbeitsbericht
Web-meeting 2Workshop 2
MaiAprilNovember
Arbeitstreffenbilateral 1
Arbeitstreffenbilateral 2
• UmsetzungProfilanalyse(je nach Stand:Planung, Umsetzung,Review)
• Wie könnenEntwicklungs-profile effektivunterstütztwerden?
• Arbeitshilfe zuEntwicklungs-profilen &formaten> Konzept> Review
• Arbeit anEntwicklungs-profilen &formaten(je nach Stand:Planung, Umsetzung,Review)
• Arbeitshilfe zur Erfolgs-bestimmung> Konzept> Review
• Ggf. ErgebnisseErfolgs-bestimmung
• Argumenta-rium für L&D
• Integration allerErgebnisse
• Wie könnenwir Erfolg mitAugmentations- /Entwicklungs-strategienbestimmen?
> Überarbeitung> Einsatz
> Überarbeitung> Einsatz > Überarbeitung
> Einsatz
Abstimmungbilateral
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INHALTLICHE ERARBEITUNG- Awareness / Orientierung- Verunsicherung / Berührungsängste
19.09.2018 © scil 25
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Zielgruppen Themen / Aspekte Optionen• Beschäftigte• Vorgesetzte /
Führungskräfte• Personalentwickler• …
• Was ist KI / ML?• Was können «intelligente»
Maschinen gut?• Wie werden «intelligente»
Maschinen besser? • Was können «intelligente»
Maschinen NICHT gut?• Wie kann die Zusammenarbeit
mit «intelligenten» Maschinen aussehen?
• Welche (komplementären) Kompetenzen kann / soll ich entwickeln?
• …
• Von L&D kuratierter Info-Kanal im Intranet
• Poster / Infografik zum Thema• Integration als Thema in
Führungskräfte-Entwicklung• Statement / Video vom
(Top) Management• …
19.09.2018 © scil 26
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Parallele Arbeitsgruppen
19.09.2018 © scil 27
Station 1: Fokus …(z.B. Beschäftigte im Bereich …) Station 2: Fokus …
(z.B. Führungskräfte)
Station 3: Fokus …(z.B. Personalentwickler)
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Relevante Themen Mögliche Varianten der Umsetzung
• Wissen zu / Verständnis von KI / ML & Anwendungsszenarien
• Sicht auf Veränderungen durch KI / ML im eigenen Arbeitsfeld
• Wahrnehmung Bereichsstrategie bezüglich KI / ML im Arbeitsfeld
• Präferierte Augmentationsstrategien• Einschätzung eigener komplementärer
Kompetenzen• Einstellungen zum Einsatz «intelligenter»
Maschinen• Fragen zur Person / zum Aufgabenprofil• …
• scil liefert Items für Fragebogen, Umsetzung in (online) Befragungsinstrument individuell bei Partnern
• scil setzt online-Fragebogen auf, Partner kommunizieren Verfügbarkeit & sorgen für Beteiligung der fokussierten Zielgruppe(n)
• …
19.09.2018 © scil 28
1) Standortbestimmung / Survey
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Parallele ArbeitsgruppenPartner Fokussierte Zielgruppe Hinweise zu Formulierungen & Beispielen
Axa-Winterthur
Computacenter
Credit Suisse
Post CH
SBB
ZF Friedrichshafen
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TERMINPLANUNG- Workshops- Webmeetings
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ARBEITSUMGEBUNG- Ressourcensammlung & Dokumentation- Webmeetings
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Arbeitsplattformen: Vorschlag
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URL für Webmeetings: https://zoom.us/j/3692164458
Test-Raum zoom.us: https://zoom.us/test
https://www.scil-aktuell.ch/innovationskreis-2018-19/
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OPTIONAL: FOKUS L&D
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L&D: Wo kommt KI ins Spiel?
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Adaptive Lernplattformen
Content CurationServices
Training Bots& Apps
AutomatischesErstellen von LernmaterialienSprachlernbots
Analytics Lösungen
Lernkarten-Systeme
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Adaptive Lernplattformen
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KI-basierte Analyse von Kommunikationskompetenz(& Coaching-Angebote)
Beispiel ambit.ai –persönlicher Kommunikationscoach1. App installieren2. App auf eigene Stimme trainieren3. App in Besprechungen aktivieren –
zeichnet Kommunikation auf und analysiert z.B. Redeanteile
4. Coaching-Hinweise• Turn-taking• Mirroring• …
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Quellen: http://www.ambit.ai/ ; https://www.youtube.com/watch?time_continue=66&v=Zqsbq7Yjw98
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KI-basiertes Erstellen von Lernressourcen Beispiel: Quizzes / Lernerfolgskontrollen zu «Cyber-Security»
1. Inhalte (Dokumente)identifizieren / auswählen
2. Dokumente in System einlesen
3. «Wissensraum» errechnen
4. Quizz erzeugen
5. Quizz publizieren
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https://www.youtube.com/watch?v=XZ6X41YoFUo
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KI-basierter, personalisierter Curation Service
• Benutzerkonto anlegen• Briefing anlegen
• via Thema / Schlagworte ODER via Quellen / URLs• Fundstücke sichten / verarbeiten• Bot «trainieren» (Fundstücke bewerten)• Fundstücke sichten / verarbeiten• …
19.09.2018 © scil 38
https://anderspink.com/briefing/3908/bots-for-learning
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Daten- / performanzgesteuerteWeiterbildung
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7% AT RISK Rate
Train All 70,000 Associates
4 Topics
5-Minute Refresh Modules
23,333 HOURS
Traditional Approach
@JD
_Dill
on
Behavior-Based Approach
2.8% Time Required + 100% Relevance
7% AT RISK Rate
Train Only 7,839 Specific Associates
18 Topics
5-Minute Refresh Modules
658 HOURS
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ÜBER SCIL
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Was ist scil? Was machen wir?
• Strategie & Portfolio• Lernkultur & Veränderung• Lerndesign• Entwicklung Learning Professionals• Qualitätsentwicklung & Wertbeitrag
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Digitale Transformationvon Weiterbildung &Personalentwicklung
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scil academy – scil consulting – scil research
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CAS / DAS «Bildungsmanagement»
• Strategie• Change• Marketing• Wertbeitrag• Entwicklungs-
orientierteFührung
• … CAS «Digitale Bildung»
TrendstudieBildungsmanagement& Arbeitsberichte
Innovationskreise
• Wertbeitrag• Lernkultur• Führungs-
kräfte-entwicklung
• DigitaleTransformation
• …
Inhouse-Projekte
• DigitaleKompetenzen
• Design Thinking• E-Assessment• Video Learning• Analytics• Gamification• …
→ www.scil.ch→ www.scil-aktuell.ch
• Benchmarking Digitale Transformation
• «Digitale» Kompetenzen• KPI für
informelles Lernen• Strategie
«Digitale Akademie»• Entwicklungsprojekte
«L&D goes digital»• Konzeption
Bildungscontrolling• ROI für Performance Support• …
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Kontakt
Dr. Christoph MeierGeschäftsführungTel.: +41 71 224 75 95Mail: [email protected]: www.linkedin.com/in/christoph-meier-scil
swiss competence centre for innovations in learning (scil)Institut für Wirtschaftspädagogik (IWP-HSG)Universität St.GallenGuisanstrasse 1aCH-9010 St.Gallen
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