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Mythbusters reloaded: 7 more myths about AI

It has been over half a year since I published the article Mythbusters: 7 common myths about AIOn my quest to demystify AI, I have held many workshops and talks, in which I faced strong enthusiasm for the topic, but also numerous misconceptions. In this follow-up post, I have collected and debunked seven more frequently encountered myths.

Myth #8: AI is only for the tech elite

US tech giants and top universities used to drive most of the open-source contributions. However, other parts of the world, especially China, have caught up and are taking the lead in many fields.

When reading about AI and why it has not been more widely adopted by the mainstream yet, authors mention the lack of high-quality data, suitable infrastructure, and talent. There is a prevalent belief that only a handful of experts worldwide is involved in state-of-the-art AI research and implementation, so your chances of employing one of these select few are low.

Whoever lets this statement discourage them, underestimates the current dynamics of the field. As already stated in one of our former Mythbusters, open-source plays a central role within AI: the authors often publish the code basis of their cutting-edge research on GitHub before they present the actual paper at a conference. This enables anyone that’s comfortable digging into the code to use and build upon months of intense research. But also, there is a crucial distinction between applied AI and research endeavors, in which the latter one focusses on squeezing out the last percentages of performance, for instance on a public challenge (e.g., reducing classification error from 3.6 to 3.1%), with little concern for scalability or real-world impact. With consideration of the practical and enthusiasm for the implementation, you can integrate the latest inventions within AI into an application by using the commercial APIs various companies offer. To further hone your skills, there is also a great variety of online courses which help democratize the field of AI. Fast.ai, as an example, offers a higher-level wrapper that is easy to use for any developer and already integrates the current deep learning best practices.

The lesson here: AI is not only for the tech elite! You do not necessarily need a Ph.D. to create value with AI, as you can make use of all the great open-source materials available.

Myth #9: AI is making humans obsolete

Instead of fighting the machine revolution, we should use intelligent systems to augment our intelligence.

One common negative sentiment towards AI is the idea of machines developing into a one-to-one replacement of humans, rendering us obsolete. This fear implies that artificial intelligence will resemble human intelligence very soon. However, besides the obvious biological differences, artificial and human intelligence differ fundamentally in their scope and capacity.

The AI systems of today are very good at scaling their current intelligence beyond the boundaries of a single unit, as no human can ever do, but they struggle to reason about the unknown, or when taking on a knowledge transfer task. This situation leads us to believe that the AI revolution will end up having a similarly positive impact as the industrial revolution: back then we were shifting from physical to cognitive work, and now human labor will transition from repetitive to complex cognitive tasks. We cannot escape the fact that most professions will change, and that this will directly affect people. However, I genuinely believe that in the long-term AI will be used to augment, rather than replace, human intelligence. In the short term, we think policymakers will need to support displaced jobs and structurally prepare us for the new AI age.

The good news: it has never been this easy to acquire new skills due to the emergence of massive open online courses (MOOCs), further democratizing learning. Feel free to check out our past blog posts on how AI will be your future best-friend and how AI can shape the future of education.

Many people think that an AI is this magical thing that gets better and better automatically. In most of the ML systems used today, the system has been trained on historical data, i.e., it has been shown many past examples and has created a general understanding from them. When it is running in production, it uses this knowledge to make a judgment about new observations it has never seen before. And often, that is the end of it.

When you have the chance to check these judgments (e.g., predictions) against the (potentially future) reality, you get feedback about how well your model has done. Ideally, if you can collect a lot of this feedback, you can finally re-train your model to improve on its earlier mistakes. However, in most cases, this is not happening automatically and on the fly but requires an engineer and some additional tuning to be effective.

The closest we get to this myth is the concept of Reinforcement Learning, where an agent learns by interacting with an environment and observing the causes of its actions.

Myth #10: AI cannot be creative

The Starry Night by Vincent Van Gogh, while dreaming of animals.

Creativity is often considered as an exclusively human privilege that a machine could never claim for itself.

In AI, this holds true for many supervised learning systems, where the model is used to predict an outcome based on an input, e.g., classifying an image. We also know that today’s AI systems draw their knowledge from their training data and/or experiences with the environment — so how can this be creative?

Without extending this to a more philosophical question, one can argue that as humans, we get our creative ideas from combining different sources of inspiration. Some generative models today follow a similar logic, even when doing a particular task.

For example, researchers have built systems like DeepBach, which creates new compositions in the style of Bach, or engines like AIVA, which are composing original emotional soundtracks. Techniques like Generative Adversarial Networks (GANs) are used to imagine hyper-realistic faces or create new streets scenes images for autonomous driving. Alpha Go shocked the Go world with its move 37, involving a strategy no human has ever followed before. And lastly, Google’s Deep Dream fostered a market for art generated by algorithms. The Deep Dream Generator offers tools for you to play around and create your own art pieces.

So, when we apply the definition of creativity as “a phenomenon where something new and valuable is formed”, even our current forms of AI are starting to make contributions.

Myth #11: AI models are biased

Since Turkish does not distinguish the male and female pronoun, the algorithm used to choose the “more likely” outcome given the dataset it was trained on. Google’s gender-specific translation detects these incidents and now offers alternative solutions.

First, we have to remember the distinction between AI and Machine Learning from our earlier posts. If we look at a non-ML AI system or expert system, it is designed by a human trying to teach the program how to act based on rules. If not quality controlled, these subjective rules offer the potential to be biased towards the thinking of the creator.

When moving to ML, there were a lot of cases in the media about biased systems, e.g., favoring white people when giving parole or showing common gender stereotypes in translation. However, we have to understand that it is not the model or its architecture introducing the bias, but the data that it has been trained on. Today’s models are designed to internalize the concepts they are discovering — including all their shortcomings. Once they are trained and evaluated on the imperfect data generated by biased humans, they are incentivized to copy those biases.

Luckily, there are a lot of efforts to change this, from excluding personal data in the first place to detecting biases and counteracting them. In December 2018, Google introduced gender-specific translation, and we are excited for more to come.

Myth #12: AI models know causality

The birth-weight paradox: Researchers showed that a mother’s smoking during pregnancy seemed to benefit the health of her newborn if the baby happened to be born underweight. The causal diagram shows that a potential other reason for an underweight baby, e.g., a birth defect, is more severe and thereby implies a higher mortality rate. When excluding this effect, our intuition of the harmfulness of a mother’s smoking holds again.

From statistics, we know, that correlation, i.e., two events occurring together, does not imply a causal relationship. Bayesian networks, pioneered by Judea Pearl in 1985, define an essential framework to consider causal effects and were introduced as an alternative to the expert system common during that time. Causal diagrams form the basis of such networks, encoding the influences of different events on each other as conditional probabilities. These allow us to understand what happens if we perform interventions (e.g., setting a sales price), i.e., build a model that actually describes the causal relationships in the data.

The same Judea Pearl described current achievements in deep learning as “just curve fitting”, stressing their shortcomings in not knowing causality. In fact, plain supervised learning like we are using it today is about looking for complex patterns or correlations, fitting a function that best represents the data. While suited for many problems, this approach reaches its limitations when designing interaction-based models, e.g. for dynamic pricing. Here, causal inference serves as a framework to structure and understand the problem. Within this framework, we can again rely on deep learning as a powerful curve fitting tool, bringing the complete system a step closer to modeling causality. If you want to dig deeper into the math, I can highly recommend this post by Ferenc Huszár.

Myth #13: AI for industry is like academia

The different workflows in academia and industry

For many companies, the answer to transforming their business into a more AI-driven organization is clear: just hire kick-ass people from research. However, the requirements of research are often very different from the ones needed to ship a successful AI application. When trying to include findings from academia in industry, we are facing new commercial challenges and additional technical challenges. In this segment, I want to focus on the striking distinctions in the receptive machine learning workflows.

In academia, one often starts with a fixed data set and tweaks the model to achieve even better performance on an agreed-upon metric (e.g., pushing the top-5 accuracy on ImageNet, a renown image dataset). In industry, it works the other way around: most of the time, you know the performance criteria you have to hit to bring an application into production, which are more diverse than in academia (e.g., including speed and explainability). The model is variable, but you are well advised starting with an open-source contribution suited for your problem. However, the biggest lever you have is the training data. Analyzing where your model still makes mistakes and collecting more data in this domain is the central component of your work.

I can highly recommend Andrej Karpathy’s talk about the Software 2.0 stack and Rasmus Rothe’s blog post on bringing ML research into commercialization.

Myth #14: AI applications are all about the ML code

The machine learning code is just a small part of the software needed for a successful AI application

The many recent successes involving Machine Learning have further added to the hype around AI, however, the powerful quick-wins you can achieve with help of the ML toolbox often rely on many other working components.

The ML code itself is often just a tiny puzzle piece of an application, embedded in surrounding infrastructure and software. Before hitting the ML model, the input data has to be measured or sensed, aggregated, and preprocessed. The outputs of the model have to be monitored, combined with other signals, and finally be acted on. In parallel, we have to guarantee proper execution of the processes, including optimal usage of the available hardware.

The massive ongoing maintenance costs in real-world ML systems are very well described in Google’s paper about their “hidden technical debt”. This includes the missing modularity of trained ML models, the strong dependency on the training data, the need for feedback loops and monitoring, and lastly the challenge of a constantly changing external world. In a recent blog post, we have shown how diverse the deep learning toolset is, and that model architecture is just one step in the lifecycle.

Conclusion

With AI becoming an increasingly public topic, I am sure that misconceptions as those above will keep coming up, perpetuating a distorted picture of this technology. I hope this post helped you get some additional insights into the field and made it clear that AI is not magic, but applied math with clear limitations. We should neither be paralyzed by the fear of a general AI taking over the world, nor disappointed by the limitations of current state-of-the-art systems.

My former Stanford professor Andrew Ng coined the phrase “AI is the new electricity”, suggesting that AI will have an equally transformative effect on all parts of our lives as electricity once did. This idea leaves only one sensible course of action: we have to educate ourselves about AI and understand how we can incorporate it to solve our problems if we do not want to get left behind.

The original post can be found here.

About the author:

Sebastian Schaal is Founder at Luminovo, where he works on B2B deep learning projects and building tools to automate common deep learning workflows. He graduated in Electrical and Computer Engineering from TU Munich and is an alumnus of the CDTM. He obtained a second M.Sc. from Stanford University. 

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More Posts

Skills@Leadership

Auf welche Führungskompetenzen es in Zukunft ankommt

Das World Economic Forum nennt Problemlösungsfähigkeit, Selbstmanagement und Gestaltung von Zusammenarbeit die wichtigsten Kompetenzfelder der Zukunft. 

Wie können Führungskräfte-Entwicklung und Change Management in den nächsten Jahren die richtigen Impulse setzen, um Unternehmen zukunftsfähig zu machen? Was sollte unbedingt auf dem Curriculum stehen? 

Darum geht es in einem interaktiven World Café, bei dem wir gemeinsam mit allen Teilnehmer*innen eine Priorisierung erarbeiten wollen: 

  • Was sind aktuell die größten Herausforderungen von Führung?
  • Welche Eigenschaften sollten Menschen in Führungsrollen verkörpern, um diese Herausforderungen zu meistern?
  • Welche wichtigsten Future Leadership Skills der nächsten Jahre sollten daher im Fokus der Führungskräfte-Entwicklung stehen?

Moderation: Michaela Schröder

Michaela Schröder war Head of Business Development in der Medienindustrie. Heute ist sie Business Coach und berät Unternehmen bei der agilen Strategieumsetzung. 

Wann: Freitag, 15.10.2021 von 14:00-15:00 Uhr

Nina Zitouni

Leadership Coach, Expertin für Persönlichkeitsentwicklung, Team- und Konfliktmanagement

„Goldschätze“ auf allen Ebenen heben, Entwicklungen mit Blick für das Gesamte anstoßen. Versteckte Potenziale finden. Fähigkeiten weiterentwickeln. Kommunikation verbessern. Veränderung bewirken – bei sich selbst, im Team oder im Unternehmen. Konsequenter Perspektivenwechsel, liebevolle Konfrontation gepaart mit kreativ-strategischer Denkweise, hohe Kommunikations- und Kontaktfähigkeit zeichnet die Medienwissenschaftlerin und Weltreisende aus. Die Welt auch mal aus anderen Augen zu sehen, ist ihr Prinzip. Nina blickt auf mehrere Jahre Führungserfahrung in der Finanzbranche und bei verschiedenen Agenturen zurück und begleitet seit rund 15 Jahren Teams und Führungskräfte bei Transformationsprozessen.  

Lisa Dorer

Leitung Leadership Innovation /
Produkt- und Qualitätsmanagement

Lisa Dorer ist beim MLI Expertin für Leadership Innovation und Design Thinking. In dieser Funktion betreut sie die Weiterentwicklung und den Ausbau des Führungskräfteentwicklungsprogramms des MLI. Zudem ist sie für die didaktische Gestaltung interaktiver Workshop-Formate und den Bereich Produkt- und Qualitätsmanagement verantwortlich. Lisa Dorer hat einen Master in Business Development und war zuletzt am Global Learning Campus von Siemens tätig. Hier war sie mit der Konzeption und Realisierung von Leadership-Programmen für globale Führungskräfte betraut. In ihrer Freizeit verbringt sie die Zeit am liebsten in der Natur beim Wandern oder bei Spieleabenden mit Familie und Freunden.

Sebastian Morgner

Geschäftsführender Gesellschafter,
Leadership-Experte & Strategie-Coach

Sebastian Morgner ist Mitbegründer und Partner des MLI. Er unterstützt als Experte für Leadership und Strategieentwicklung Management-Teams bei der Klärung und Aktivierung wichtiger strategischer Inhalte. Ihn fasziniert die Frage, wie Ziele und Strategien in den Köpfen der Akteure ankommen und konsequentes Handeln auslösen. In 14 Jahren als Führungskraft in der Finanzbranche hat er sieben neue Unternehmensbereiche aufgebaut und ein Dutzend strategische Projekte zum Erfolg geführt. Zuletzt war er Global Head of Marketing bei der Großbank UniCredit in Mailand. Sebastian Morgner verfügt über breite internationale Management-Erfahrung. Zudem ist er Mentaltrainer, Keynote-Speaker und ausgebildeter Coach und begleitet Top Executives bei ihrer beruflichen und privaten Zielverwirklichung. Jenseits des MLI ist Sebastian viel in der freien Natur: ob beim Biken, Joggen oder Segeln. Zudem schreibt er an einem Roman und engagiert sich in der Klimalobby Dießen. Er lebt mit seiner Frau Celia und drei Töchtern am Ammersee.

Martin Gürster

Consultant Leadership Innovation

Martin Gürster hat in München und New York Wirtschaftsingenieurwesen mit dem Schwerpunkt Entrepreneurship studiert. Er hat einen Master in Innovationsmanagement vom KTH Royal Institute of Technology in Stockholm und absolviert aktuell ein berufsbegleitendes Aufbaustudium in Wirtschaftsethik und Leadership an der Hochschule für Philosophie in München. Vor seiner Tätigkeit am MLI hat Martin unter anderem für ein Fintech-Startup und in der Management-Beratung gearbeitet. Er ist spezialisiert auf Themen, die an der Schnittstelle von Wirtschaft, Psychologie und Philosophie liegen. In seiner Freizeit trifft man ihn bei gutem Wetter entweder beim Mountainbiken, am See oder im Biergarten.

Nicolaj Grabert

Head of Partnerships & Customer Relations

Nicolaj ist im Kernteam des MLI für den Ausbau von Kooperationen sowie für die Kundenbindung verantwortlich. Zudem ist er an Produktkommunikation und der Markteinführung neuer Methoden und Instrumente beteiligt. Seit rund sieben Jahren beschäftigt sich Nicolaj nun mit digitalem Vertrieb. Nach seiner Weltreise ging er zu Movinga, dem damals am schnellsten wachsenden Start-ups Europas. Als bester Sales Newcomer der Firmengeschichte entschloss sich Nicolaj, das Start-up SMOB zu gründen. Während seiner Tätigkeit im Business Development verschiedener Digitalagenturen in Deutschland gewann er Einblicke in mehr als 250 Geschäftsprozesse, Produkte und Dienstleistungen. Außerhalb von Handy und Bildschirm trifft man Nicolaj mit seinem Sohn im Wald, bei Abenteuern oder im Wellness-Bereich.

Tanja Humphries

Office Management

Tanja ist die gute Seele des MLI. Als Teamassistentin kümmert sie sich um das Office Management und die Terminplanung, unterstützt das Kernteam in administrativen und technischen Belangen und sorgt für den Durchblick im Bereich Buchhaltung und Rechnungswesen. Die gelernte Hotelfachfrau hat mehrere Jahre in England gelebt und vor ihrem Einstieg beim MLI im Vertrieb eines Zulieferunternehmens gearbeitet. Tanja hat zwei Kinder und lebt mit ihrer Familie in München.

Celia Morgner

Personal & Organisationsentwicklung

Celia gehört zum Gründungsteam des MLI und kümmert sich heute um die Personalangelegenheiten und den Ausbau des MLI-Netzwerks. Zudem unterstützt sie das Team bei organisatorischen Aufgaben und übernimmt gerne die Rolle der Schlussredakteurin. Nach ihrem Studium der Diplom-Romanistik und Betriebswirtschaft hat sie als Redakteurin für Fachzeitschriften im Bereich Medien und Marketing gearbeitet, bevor sie bei der heutigen Sport1 Medien AG (früher Constantin Medien AG, davor EM.TV) als Pressesprecherin tätig war. Neben ihren drei Kindern begeistert sie sich für Gesang und Lyrik und gibt ehrenamtlich Nachhilfe in Sprachen.

Isabelle Geppert

Support Leadership Innovation & Produktentwicklung

Isabelle unterstützt das Team im Bereich Research und bei der Weiterentwicklung virtueller Kundenformate. Zuvor sammelte sie Erfahrungen bei Kienbaum Consultants im Bereich Management Development und war bei der censhare AG mit der Einführung und Evaluation eines internen Trainingsprogramms betraut. Isabelle hat Psychologie an der Ludwig-Maximilians-Universität in München studiert und absolviert zurzeit ihren Master an der Leopold-Franzens-Universität Innsbruck. In ihrer Freizeit ist sie gerne in den Bergen unterwegs oder macht es sich mit einer Tasse Tee und einem Buch auf dem Balkon gemütlich.

Cömert Demir

Support Webdesign & Mediengestaltung;
Betreuung FLI Podcast

Cömert Demir studiert Kommunikationsdesign an der Macromedia Akademie und widmet sich beim MLI der Gestaltung der Internet-Auftritte (MLI und Future of Leadership Initiative). Zudem betreut er den FLI Podcast, in dem Sebastian Morgner seit Beginn der Corona-Pandemie Vordenker aus Wirtschaft, Wissenschaft und Gesellschaft zu neuen Führungsthemen interviewt. In seiner Freizeit trainiert Cömert die Fußball-Junioren des SC München Süd und geht gerne in der Natur fotografieren.

Anne Knecht

Projektleiterin Strategieaktivierung

Als ehemalige Strategieberaterin für namhafte Beratungsfirmen kennt Anne Knecht die Herausforderungen von Unternehmen an der Schnittstelle zwischen Strategieformulierung und Strategieaktivierung. In ihrer Rolle als Projektleiterin Strategieaktivierung unterstützt Anne beim MLI ihre Kunden dabei, ausformulierte Strategien in die Tat umzusetzen. Sie ist studierte Betriebswirtin und Wirtschaftspsychologin und hat eine Ausbildung zum neurosystemischen Coach absolviert. Im Fitnessstudio und beim Wandern schaltet sie ihren Kopf am liebsten aus, genauso wie beim gemeinsamen „Cucina e vino“ mit Freunden.

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Fabian Fratzscher

Expertise

Beschreibungstext folgt…

Kristin Bub

Expertin für Organisationsentwicklung
und zentrierte Führung

Kristin Bub ist Trainerin, Beraterin und Coach für die Entscheidungskultur in Teams sowie Führungskultur und Führungskräfteentwicklung. Dabei liegen ihre Schwerpunkte in den Bereichen Mindset/Verhaltensänderung und Mindful Leadership. Kristin ist erfahren in der Moderation und Strategieentwicklung und verfügt über breite Expertise bei den Themen Resilienz, Selbstführung und Stressmanagement. Die Wirtschaftspsychologin hat 16 Jahre als Fach- und Führungskraft im Bereich Personalentwicklung (Automobil, Handel, IT) gearbeitet und ist Lehrbeauftragte an der Fachhochschule für Ökonomie und Management (FOM) und der Universität Witten/Herdecke.

Denniz Dönmez

Experte für Agile Leadership & Design Thinking

Breite Erfahrung in einem Dutzend globaler Kulturen verschiedener Branchen auf vier Kontinenten haben Denniz geprägt. „One size fits all“ gibt es für ihn nicht. Denniz hat viele Teams und Organisationen angeleitet, Strukturen für Selbstorganisation und Agilität zu schaffen. Seit einigen Jahren leitet er mehrere Teams in skalierten agilen Set-ups großer Unternehmen, darunter der Swisscom Health AG. Denniz Dönmez ist Agile Coach, Scrum Master und Experte für Organisationsentwicklung und Agile Transformation. Mit seinem Ansatz kombiniert er seit 10 Jahren auf intelligente Weise Technologie, Management und Organisationspsychologie.

Michaela Schröder

Expertin für Veränderungsprozesse
und Business Coaching

Michaela unterstützt seit vielen Jahren Unternehmen in strategischen Projekten sowie Führungkräfte und Teams in ihrer beruflichen Weiterentwicklung. In Ihrer Beratungstätigkeit sowie als Business Coach vermittelt sie Leidenschaft für Veränderung und agiles Management. Für Michaela sind die entscheidenden Erfolgsfaktoren Transparenz, Fokussierung auf das Wesentliche und die Einbindung der Mitarbeiter als Experten. Aus 15 Jahren Projekt- und Führungserfahrung in der Medienbranche sammelte sie umfangreiches Fachwissen in den Bereichen Business Innovation und Digitalisierung.

Markus Deutschmann

Oberarzt an der Universitätsklinik Zürich, Gründer von ACCESS-Neuroscience

Nach Promotion, Medizinstudium und Forschung über Genetic Neurosciences an der Universität München, dem University College London und der Stanford University arbeitet Markus als Oberarzt an der Universitätsklinik Zürich. In seinen Workshops und Seminaren und Keynotes zeigt er, wie wissenschaftliche Erkenntnisse in verständliche und umsetzbare Strategien für die persönliche und unternehmerische Entwicklung übersetzt werden können. Markus agiert auch als Vortragsredner und ist Begründer von ACCESS-Neuroscience.

Bias@Leadership

Wie man typische Denkfallen umgehen kann, um bessere Entscheidungen zu treffen

Das „Produkt“ von Führung sind Entscheidungen, die Strategie nachhaltig in Aktion bringen. Tatsächlich liegt der gemessene IQ von Führungsteams deutlich unter dem IQ seiner einzelnen Mitglieder. Warum entscheiden wir in Teams häufig schlechter?  Es gibt wissenschaftlich erforschte Denkfallen, die überwunden werden müssen, um zu guten Entscheidungen zu kommen. 

Sebastian Morgner und Martin Gürster erläutern in diesem interaktive Vortrag typische Denkfallen, die in Führungspositionen besonders relevant sind.

  • Wie bei Entscheidungsprozessen „blinde Flecken“ entstehen
  • Die 5 wichtigsten Denkfallen auf dem Weg zu besseren Entscheidungen
  • Voraussetzungen, um bei komplexen Fragestellungen gute Entscheidungen zu treffen 
  • Anschauliche Beispiele aus dem Wirtschaftsleben
  • Was Führungskräfte sofort tun können. 
 

Sebastian Morgner war im Top-Management eines Finanzkonzerns und begleitet seit einem Jahrzehnt als Strategie-Coach Führungsteams bei komplexen Transformations-Prozessen. Martin Gürster ist Experte für Entrepreneurship und Innovationsmanagement. Er beschäftigt sich intensiv mit Fragen der nachhaltigen Unternehmensführung. 

Experten: Martin Gürster und Sebastian Morgner

Wann: Freitag, 15.10.2021 von 14:00-15:00 Uhr

NewWork@Leadership

Wie Sie das Potenzial verschiedener Generationen nutzen, um als Unternehmen erfolgreich zu sein

In diesem interaktiven Vortrag erfahren Sie, welche Erwartungen junge Talente an die Arbeitswelt haben. Sie erhalten Impulse, wie man die Stärken verschiedener Generationen kombinieren und für den Unternehmenserfolg nutzen kann.  

  • Was hat die einzelnen Generationen in der Arbeitswelt geprägt
  • Welche Erwartungen haben junge Talente an einen attraktiven Arbeitgeber
  • Welche Anforderungen ergeben sich hieraus an Menschen in Führungsrollen und Führungssysteme
  • 7 praktische Ansatzpunkte, um in einer Führungsrolle die effektive Zusammenarbeit zwischen Generationen im Sinne des New Work zu ermöglichen

 

Lisa Dorer und Sebastian Morgner stellen das Ergebnis einer Metastudie des MLI vor. Seit Jahren arbeiten sie gemeinsam an Kundenprojekten und unterstützen Führungsteams bei der Gestaltung einer produktiven Arbeitskultur und Umsetzung neuer Arbeitsformen. 

Experten: Sebastian Morgner & Lisa Dorer

Wann: Dienstag, 12.10.2021 von 12:00-13:00 Uhr

Agile@Leadership

Wo Agilität Sinn macht und wo agiles Vorgehen gefährlich sein kann

Die Fähigkeit, sich neuen und veränderten Situationen und Kundenbedürfnissen schnell anzupassen ist für Unternehmen essentiell. Das Wort „Agilität“ wird in diesem Zusammenhang seit Jahren gerne gebraucht. Dabei wird „agil“ auch mit spontan, planlos und improvisiert gleichgesetzt. Dabei verlangt gelebte Agilität ein hohes Maß an Prozessdisziplin bei gleichzeitiger Offenheit für neue Ideen und Erkenntnisse. 

Und nicht immer ist Agilität der Schlüssel zum Erfolg. Unser Experte Dr. Denniz Dönmez geht in seinem Impuls auf folgende Themen ein: 

  • Bei welche Herausforderungen bietet sich ein agiles Vorgehen an – wann macht ein klassisches Vorgehen mehr Sinn
  • Worauf kommt es bei agilen Projekten wirklich an –  entscheidende Denkweisen und Verhaltensmuster
  • Wie kann man mit agilen Strukturen Führung zu einer gemeinschaftlichen Aufgabe machen
  • In einer Übung werden die Teilnehmer selbst den Unterschied zwischen agilem und klassischem Denken erleben. 
 

Dennis Dönmez hat über agiles Projektmanagement promoviert. Als Head of Lean Agile Center of Excellence bei einem Schweizer Konzern kennt er die Potenziale und Risiken agiler Arbeitsweisen. 

Experte: Dr. Denniz Dönmez

Wann: Freitag, 15.10.2021 von 09:00-10:30 Uhr

Green@Leadership

Climate change and the increasing destruction of natural resources are the greatest leadership challenges of our time.

More and more companies are recognizing the opportunities associated with switching to an economy that is in harmony with nature’s ability to regenerate.

But marketing and PR have also recognized the issue for themselves and are trying to convince customers and the public with half-truths. The term „greenwashing“ is making the rounds.

In the Green@Leadership panel, thought leaders exchange views on the opportunities and challenges of sustainable business. What does climate neutrality mean for a company, what changes does it entail – and what opportunities does it offer?

Experts requested: Prof. Dr. Franz-Josef Radermacher (futurologist and expert for eco-social market economy), Martin Stuchtey (CEO SYSTEMIQ), Jochen Engert (CEO Flixbus), Andreas Kuhndörfer (former Head of Corporate Strategy BSH Home Appliance Group) and MLI expert Raimund Schwendner.

When: Thursday, 10/14/2021 from 4:00 – 6:00 p.m.

Language: English

Impact@Leadership

Beyond Buzz Word Bingo - Which form of leadership development really adds value?

There are plenty of offerings in the rapidly growing billion-dollar leadership development market: coaching, training, dialog formats, self-management apps, virtual learning spaces, personality diagnostics, experimental education, offsites and co-creation workshops. In some places, people in leadership roles complain about the overload of formats and events.

What is hot air and what adds value? Which offerings are really needed to form a strong leadership team? Where are the real levers to create a productive work culture? What could you easily do without – and what should you focus on?

In the Impact@Leadership panel, HR and change managers from companies of various industries and sizes will get to the bottom of these questions.

Participating companies: E.ON, Vodafone

When: Thursday, 14.10.2021 from 09:00 – 10:00 a.m.

Language: English

Change@Leadership

How to create a real sense of optimism when it comes to difficult topics

Digitalization, new ways of working, climate protection and competitive pressure – the major changes in the world are reflected in almost all companies. Many employees are tired of change after the x-th reorganization.

How do you manage to create curiosity and anticipation for necessary changes in an organization, even in difficult times? In this panel, thought leaders from the business community will discuss it.

They will share positive experiences and, together with the audience in the plenary session, identify key levers for success so that change can have a lasting impact.

You, the audience, are cordially invited to ask your questions.

Experts requested: Leonie Müller (Co-Founder at the Center for New Work), Lin Kayser (CEO Hyperganic Group), Martin Högl (Professor at Ludwig Maximilian University Munich) and Sebastian Morgner (Strategy Coach).

When: 10/13/2021 from 4:30 to 6:00 p.m.

Language: English

Strategy@Leadership

Wie Sie schnell zu einer umsetzbaren Business-Strategie kommen, um endlosen Planungszyklen zu entfliehen

Sebastian Morgner stellt ein digitales Angebot vor, mit dem Management Teams schnell eine wirkungsvolle Business Strategie entwickeln können.   

  • Weshalb viele Strategien nie in die Umsetzung kommen
  • Warum Strategie vor allem ein Denkprozess ist
  • Sieben zentrale Phasen der Strategieentwicklung
  • StrategyMe als effektives Strategie-Werkzeug für Führungskräfte

 

Sebastian Morgner ist seit 24 Jahren in Strategieentwicklung und strategische Projekte eingebunden. Seit 10 Jahren begleitet er Führungsteams unterschiedlicher Branchen bei strategischen Transformationsprozessen. Die Erfahrung aus mehr als 50 Strategieprojekten ist in die skalierbare Strategiewerkstatt StrategyME eingeflossen. 

Experte: Sebastian Morgner

Wann: Mittwoch, 13.10.2021 von 10:00 bis 11:00 Uhr

AI@Leadership

Immer mehr Prozesse und Abläufe werden digitalisiert und automatisiert – auch Management-Prozesse. In einer Studie der Ludwig-Maximilians-Universität gaben 50% der Befragten an, sie könnten sich vorstellen, von einem Algorithmus geführt zu werden.

  • Welche Möglichkeiten bietet Künstliche IntelligenzP
  • Welche Auswirkungen hat KI auf die Rolle von Führungspersonen?
  • Welche Denkweise und innere Haltung ist wichtig, um die Potenziale künstlicher Intelligenz zu nutzen
  • Welche Geschäftsmodelle und Unternehmen können am meisten profitieren
  • Konkrete Ansätze, um KI schon heute in einer Führungsrolle zu nutzen 

Catalin Voss wurde von den Medien als „deutsches Wunderkind im Silicon Valley“ bezeichnet. Er ist AI-Unternehmer und Doktorand auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz an der Universität Stanford. Seine Forschung konzentriert sich auf KI-Systeme, die praktische gesellschaftliche Herausforderungen lösen.

Experte: Catalin Voss

Wann: Dienstag, 12.10.2021 von 16:00-17:00 Uhr

Neuroscience@Leadership

Wie Sie auf Teamdynamiken Einfluss nehmen können, um Momentum zu erzeugen

Wie Sie auf Teamdynamiken Einfluss nehmen können, um Momentum zu erzeugen

In dieser Keynote erforschen wir die neurowissenschaftlichen und psychologischen Grundlagen menschlicher Kooperation. Wir werden diskutieren, wie soziale Hierarchien entstehen, wie sie neurologisch implementiert werden und wie wir ihre Transformation von rigiden, destruktiven Strukturen zu produktiven und motivierenden Konzepten beeinflussen können.

  • Wie wirkt sich Führungsverhalten neurobiologisch auf die Beteiligten aus? 
  • Welchen Einfluss haben Neurotransmitter auf Motivation?
  • Wie kann man in einer Führungsrolle auf einen positiven und leistungsstarken Zustand der Mitarbeitenden einwirken?
  • Welche Bedeutung haben hierbei die Bildung und das Management von sozialen Hierarchien?

 

Dr. med Markus Deutschmann ist Neurowissenschaftler und psychiatrischer Oberarzt an dem Universitätsklinikum in Zürich. Er verbindet die Erkenntnisse der Neurowissenschaft mit praxisbezogenen Beispielen.

Experte: Dr. med Markus Deutschmann

Wann: Montag, 11.10.2021 von 12:00 bis 13:00 Uhr

Heike Heidenreich

Expertise

Beschreibungstext folgt…

VUCA@Leadership

Expedition Zukunft - Wie Sie in einer Führungsrolle Ungewissheit und Komplexität meistern

In dieser virtuellen Keynote bekommen Sie interessante Einblicke in ein exploratives Führungsverständnis. Sebastian Morgner erläutert Ihnen, warum man komplexe Themen nicht mit aufwändigen Plänen lösen kann – und wie Sie günstige Zufälle beeinflussen und nutzen können, um ihre Ziele zu erreichen. 

  • Trügerische Fehlannahmen bei Plänen und Vorhaben
  • Das „Nadelöhr“ der menschlichen Aufmerksamkeit
  • Die zwei Formen des Denkens 
  • Optionen auf die Zukunft erwerben
  • Mission Driven Teams – Die Voraussetzungen für eine zukunftsfähige Organisation

     

Sebastian Morgner war im Top-Management einer Großbank, bevor er vor 10 Jahren als Geschäftsführer zum MLI Leadership Institut wechselte. Seitdem begleitet er Führungsteams bei strategischen Transformationsprozessen und hilft Ihnen, ihre Wirksamkeit als Team zu erhöhen. 

Experte: Sebastian Morgner

Wann: Dienstag, 12.10.2021 von 09:00-10:00 Uhr

Michael Althauser

Experte für Kommunikation, Konfliktlösung & Teamentwicklung mit Theatermethoden

Michael Althauser ist Trainer, Coach und Schauspieler. Das tiefe Interesse an Menschen, an ihrer Geschichte und ihren Geschichten, ihren privaten und professionellen Rollen, an Wandel und Veränderung führten ihn vor rund 25 Jahren zu seiner Arbeit als Schauspieler (Theater, Tanz, Unternehmenstheater), in die Medien (Radio und Moderation) und weiter zur Arbeit als Trainer und Coach.

Ralph Willmann von Giese

Experte für Unternehmenstheater, Trainer und Coach im Bereich Konfliktlösung & Teamentwicklung

Leadership bedeutet für Ralph in erster Linie Selbstführung. In diesem Prozess unterstützt und befähigt er die Menschen, authentisch aus der eigenen Mitte heraus zu handeln – mit dem Bewusstsein über die eigenen Werte, Stärken und Schwächen. Dabei begleitet er Führungskräfte mit seiner 20-jährigen Erfahrung als Executive Coach und systemischer Aufsteller und 35 Jahren als Schauspieler und Regisseur.

Konrad Stadler

Experte für Cultural Change & Leadership Coach

Beschreibungstext folgt…

Mounir Zitouni

Business Coach & Medienberater

Als Experte für Ausstrahlung, Persönlichkeit und Leadership-Prinzipien, Business Coach, Mentalcoach für Fußballtrainer und -manager sowie Medienberater und Autor verfügt Mounir Zitouni über einen reichhaltigen Fundus an Erfahrungen. Es fällt ihm leicht, sich auf unterschiedlichste Menschen einzulassen, ihnen neue Perspektiven aufzuzeigen, Ressourcen zu stärken und Ziele zu formulieren. Schwerpunkt seiner Arbeit sind Veränderungsprozesse, berufliche wie persönliche Krisensituationen sowie Profilarbeit. Mounir ist ausgebildeter Journalist und betreibt aktuell den Podcast LEADERTALK.

Konrad Böhner

Business Coach & Experte für stärkenorientiere Teamentwicklung

Konrad Böhner kann auf langjährige Erfahrung in der Führungskräfteentwicklung und im Vertrieb zurückblicken. Durch mehrere Stationen im Ausland besitzt der Betriebswirt ein gutes Gespür für die Töne „dazwischen“ und kann sich so optimal auf seine Klienten einstellen. Aufgrund seiner erfolgreichen Laufbahn im Vertrieb und als ehemaliger Profisportler weiß er, worauf es beim Führen von Teams ankommt, wie man Mitarbeiter motiviert und das Potenzial jedes Einzelnen voll ausschöpft. Konrad Böhner ist zertifizierter Neuland Business-Trainer und ausgebildeter Coach.

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