Folge 61: Unser Buch zum Podcast ist fertig!

Digdeep lebt weiter – und wir haben ein Buch daraus gemacht.

Unsere lange Pause hatte einen einfachen Grund: Wir haben ein Buch geschrieben. Im Januar 2020 erscheint es im Haufe-Verlag und fasst zusammen, was wir zur digitalen Herausforderung zu erzählen haben. Es geht um die Tipping Points, die ganze Industriezweige verändern werden – mehr bald in gedruckter und digitaler Form.

Und es war auch sonst wahnsinnig viel los. Frauke war nach ihrem Aufenthalt bei Facebook in Berkeley, Christofs Firma hat sich kurzerhand umgebaut und umbenannt und aus P3 wurde die umlaut AG.

Wir haben also viel zu erzählen und freuen uns auf die neuen Folgen. Hört rein & folgt uns auf iTunes, Spotify & Co.

4 Kommentare zu „Folge 61: Unser Buch zum Podcast ist fertig!

  1. Die Diskussion (um Minute 8) dazu, was man in der Ausbildung vermittelt und welche Skills gefragt sind, passt dann eigentlich ganz gut der Hinweis auf David Epsteins „Range: Why Generalists Triumph in a Specialized world“ von Mitte 2019, das z.B. im wissenschaftlich interessierten Sportjournalismus den Generalisten im Vergleich zum Spezialisten hochhält… und so ein bisschen push back war zu der „10’000 hours rule“ (wohl teils missverstanden; empirisch nicht so gut haltbar teilweise; popularisiert von Malcolm Gladwell), auf Basis derer manche den Schluss gezogen hatte, dass nur Hochspezialisierung sinnvoll ist (bei 10000 Stunden deliberate practice hat man ja nur Zeit für einen Skillbereich, kann aufgrund Zeitmangels also gar kein Generalist sein bzw. mehrere unterschiedliche skills gleichzeitig auf hohem Level haben).
    Passt vielleicht auch ein bisschen zum Nachfolgethema, wenn Generalisten sich mit Disruptionen leichter tun.

    1. Hallo Patrick, danke dir für den schönen Hinweis! Wir erleben das sehr pragmatisch in Scrum-nahen Vorgehensweisen, wo es ohne Flexibilisierung (und damit Breite) kaum geht. Die Halbwertszeit von Expertise sinkt ebenfalls, teils dramatisch. Allerdings würde ich „Generalist“ nicht mit „hoher Flughöhe“ gleichsetzen wollen, die Fähigkeit und der Wille, sich tief in Themen reinzufräsen bleibt extrem wichtig… Liebe Grüße, CH

  2. Mein Vorschlag für ein Interview: Jürgen Schmidhuber.
    Er spricht gern davon, dass Netzwerke eine Representation der Welt lernen müssen, wie Babys das tun, um gute Entscheider zu werden. Dabei wird vom „predictive model of the world“ gesprochen. Babys lernen ultimativ doch wohl eher eine „causal representation of the world“. Dieser Gegensatz zwischen Prediction und Causality ist soweit ich weiß gerade eine heiße Fragestellung in der Informatik und auch ein Berührungspunkt zu den empirischen Sozialwissenschaften. Daher ist es in meinen (sozialwissenschaftlichen) Augen sehr interessant. Ob es einen Business-Bezug hat weiß ich allerdings nicht so genau.

    1. Hallo Simon, oh ja, das ist eine heiße Frage. Die meisten KI-Forschungszentren gehen zur Zeit eher in die Richtung „Pfeif‘ auf die Kausalität“, die Tübinger Kollegen z.B. schauen sich die Kausalitätsfrage genauer an. Interessant finde ich auch, dass wir auf der Systemebene (Organismus, Gesellschaft) häufig Kausalitäten vermuten, wo wir doch eher extrapolieren. Viele Wirkmechanismen z.B. in der Medizin sind noch gar nicht verstanden. Ich versuche mal, Hr. Schmidhuber für eine Folge zu begeistern! Liebe Grüße CH

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