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Mit dem sog. VUCA- und dem BANI-Modell versuchen wir die zukünftigen gesellschaftlich-ökonomischen Strukturen zu fassen.

Relevanz

Diese angenommenen Prozesse wirken auf die gesellschaftlichen „Fliehkräfte“, weil sie zukünftig tendenziell Unsicherheiten und Wahrnehmungsdifferenzen erhöhen. Hier der Versuch, diese Modelle etwas genauer zu erklären.

Vertiefende Informationen: VUCA/BANI-Modelle

Diese Tabelle bietet einen knappen Blick auf Phänomene, Beispiele und technologische Prozesstreiber.

Aspekt (BANI/VUCA) Erklärung der Entwicklungslinie konkretes Beispiel Technologische Treiber & Zukunftstechnologien
Volatilität (V) – Unbeständigkeit Die Unbeständigkeit bezieht sich auf schnelle, unvorhersehbare Veränderungen in Wirtschaft, Märkten oder Politik, die Unternehmen und Individuen vor große Herausforderungen stellen. Die COVID-19-Pandemie löste eine weltweite wirtschaftliche Volatilität aus, die zu plötzlichen Marktschwankungen und Arbeitsmarktveränderungen führte. Blockchain und digitale Währungen stabilisieren Märkte, während KI-gestützte Prognosetools für die Vorhersage von Schwankungen zunehmend an Bedeutung gewinnen. In Zukunft könnten Quantencomputer zur Optimierung von Marktanalysen beitragen.
Unsicherheit (U) – Unklarheit Unsicherheit beschreibt Situationen, in denen die Zukunft schwer vorhersagbar ist und viele Variablen unklar sind. Entscheidungen müssen oft trotz unvollständiger Informationen getroffen werden. Die Einführung neuer politischer Regulierungen im Rahmen notwendiger Transformations- und Anpassungsprozesse führt zu Unsicherheit für Unternehmen, die nicht wissen, wie sich diese auf den unternehmerischen Handlungsrahmen auswirken werden. Predictive Analytics und Big Data helfen Unternehmen, Unsicherheit zu minimieren, indem sie die Auswirkungen von Entscheidungen auf verschiedene Szenarien analysieren. Zukünftige Entwicklungen könnten auf autonome Entscheidungsfindung und KI-basierte Szenario-Planung setzen.
Komplexität (C) – Verflochtenheit Komplexität tritt auf, wenn viele unterschiedliche Faktoren in Wechselwirkung stehen, was Entscheidungen schwieriger macht. Globale Vernetzung und Abhängigkeiten erhöhen diese Komplexität. Die Logistikbranche muss weltweit mit einer Vielzahl von Lieferanten und nontwendigen Vorschriften/Regulierungen arbeiten, was zu komplexen Prozessen und Verzögerungen führt. IoT (Internet der Dinge) und maschinelles Lernen ermöglichen eine effizientere Steuerung komplexer Prozesse in Echtzeit. In Zukunft könnte die Integration von 5G/Glasfaser und selbstlernenden Algorithmen zur weiteren Vereinfachung und Automatisierung (!) von Entscheidungen und Prozessen beitragen.
Ambiguität (A) – Mehrdeutigkeit Ambiguität bezieht sich auf Situationen, in denen mehrere mögliche Interpretationen oder Lösungen bestehen, die jedoch nicht eindeutig bewertet werden können. Die rechtlichen Unsicherheiten rund um den Einsatz von Künstlicher Intelligenz und Datenschutzgesetze schaffen eine ambigue Landschaft für Unternehmen. Die Entwicklung von Künstlicher Intelligenz und fortschrittlichen Datenanalysetools kann helfen, unterschiedliche Sichtweisen zu integrieren. In der Zukunft könnten Technologien wie Blockchain dazu beitragen, transparente und unveränderbare Datensätze zu schaffen, die Ambiguität minimieren.
Brittleness (B) – Zerbrechlichkeit Brittleness beschreibt Systeme, die auf unerwartete Störungen schlecht reagieren und leicht zusammenbrechen können, wenn sie durch unvorhergesehene Ereignisse herausgefordert werden. Ein Unternehmen, das sich ausschließlich auf einen einzigen Lieferanten stützt, könnte bei einer Störung in der Lieferkette schnell in eine Krise geraten. (Bedarf: „Derisking“) Die Nutzung von Cloud Computing und Redundanzstrategien hilft, die Zerbrechlichkeit zu reduzieren. In der Zukunft könnten selbstheilende Netzwerke und KI-gesteuerte Automatisierungssysteme die Widerstandsfähigkeit weiter verbessern.
Angst (A) – Anxiety Angst bezieht sich auf die psychologische Reaktion auf Unsicherheit und das Gefühl, keine Kontrolle über zukünftige Ereignisse zu haben, was zu Stagnation führen kann. Angst vor Arbeitsplatzverlust durch Automatisierung und KI führt nicht nur dazu, dass viele Menschen zögern, sich neuen Technologien zu öffnen, sondern erzeugt auch den Nähboden für antidemokratisches Verhalten (Amygdala-Reaktionen) Technologien wie AR (Augmented Reality) und VR (Virtual Reality) bieten neue Ansätze für das Training und die Weiterbildung von Mitarbeitern, wodurch die Angst vor Arbeitsverlust verringert wird. Zukünftige Entwicklungen könnten auf emotional intelligente Maschinen und verstärkte psychologische Betreuung von Mitarbeitern setzen, um deren Sicherheitsbedürfnisse sinnvoll zu verbalisieren und zu adressieren.
Non-linearity (N) – Nicht-Linearität Non-Linearität beschreibt Situationen, in denen kleine Veränderungen große, unvorhersehbare Auswirkungen haben, wodurch Kausalitäten schwer nachzuvollziehen sind. Die plötzliche Einführung von z.B. Homeoffice/Homeschooling durch die Pandemie hat tiefgreifende und nichtlineare Auswirkungen auf Arbeitsweisen, die Wirtschaft, letztlich die gesamte Lebensweise gehabt. KI-gestützte Modelle zur Vorhersage von nicht-linearen Trends werden zunehmend eingesetzt. In der Zukunft könnte die Integration von Quantencomputern eine noch präzisere Modellierung dieser nicht-linearen Prozesse ermöglichen.
Incomprehensibility (I) – Unverständlichkeit Incomprehensibility beschreibt Situationen, in denen das Ausmaß und die Auswirkungen von Ereignissen zu komplex sind, um sie vollständig zu verstehen oder vorauszusehen. Die Folgen der globalen Klimaänderungen sind in ihrer vollen Tragweite schwer fassbar und lassen sich kaum exakt prognostizieren. Big Data und maschinelles Lernen helfen, große Mengen an Umwelt- und Klimadaten zu analysieren, aber es sind noch viele Entwicklungen erforderlich. Künftige Technologien wie erweiterte Klimamodelle und die Anwendung von Quantencomputing könnten tiefere Einsichten in die komplexen Auswirkungen des Klimawandels, aber auch ein besserers Verständnis anderer „epochaltypischer“ Schlüsselprobleme ermöglichen.