Welche Aufgaben hat ein Hochschul-CIO bezüglich der Einführung und Nutzung generativer KI?

Im Juni 2023 hatten wir auf dem Hochschul-CIO-Kongress in Göttingen eine intensive Diskussion, welche Aufgaben ein CIO einer Hochschule bezüglich der Einführung und Nutzung generativer KI (z.B. ChatGPT) haben sollte. Die Diskussion entspann sich zwischen zwei extremen Positionen, die ich plakativ so dargestellt habe:

✅Die aktive Position ist: Ja, der CIO muss sich unbedingt einbringen und in den Fahrersitz. Es ist eine digitale Technologie, welche die Hochschulen grundsätzlich verändert.

❌Die Gegenposition dazu lautet: Nein, es ist nur eine cloudbasierte Technologie für digitales Lehren und Lernen. Es ist Thema der Hochschuldidaktik bzw. Prorektor:innen für Lehre. Die meisten Whitepaper, journalistischen Artikel und Webseiten von Hochschulen konzentrieren sich auf diese Position. Der/die CIO wird hier nicht gebraucht, denn die Technologieressourcen der Universität werden nicht beansprucht. Oder?

Die Kollegen von EDUCAUSE in den USA haben sich diese Frage auch gestellt und eine interessante Umfrage (Quickpoll) veröffentlicht. Eine große Mehrheit von 83% aller 440 antwortenden Educause-Mitglieder stimmten der Aussage zu, dass Generative KI die Hochschulen in den nächsten drei bis fünf Jahren positiv oder negativ verändern wird. Allerdings unterschieden sich die Antworten je nach Position der Befragten: während 90% der Leitungsebene für "instructional technology" oder von "teaching und learning centers" die Verantwortung dafür bei sich sahen, sagten im Gegenteil 58% der Leitung von IT-Einheiten, dass sie sich für KI nicht verantwortlich fühlten. Was die oben gezeigte Gegenposition unterstützen würde: ChatGPT ist nur (?) eine Frage der Hochschullehre.

Allerdings wurden in der Educause-Umfrage bei der Frage nach konkreten Beispielen auch Anwendungsfelder außerhalb von Lehren und Lernen genannt, unterteilt in die vier Felder: Dreaming, Drudgery, Design, and Development (siehe Grafik).

Und damit ist der/die CIO wieder im Spiel, denn es geht auch in der Administration und der Forschungsverwaltung um eine KI-basierte Assistenztechnologie. Im Workshop in Göttingen konnten wir schon einmal folgende Felder herausarbeiten, in denen sich der/die CIO in der eigenen Hochschule unbedingt einbringen muss.

1. Beratung: Zu allererst geht es um eine strategische Beratung, ein Aufzeigen von Technologieszenarien gegenüber Hochschulleitung und Fakultäten. Hier könnten Szenarien erzeugt werden, wie eine KI-unterstützte Lehre bzw. KI-unterstützte Forschung in 1,3 oder 5 Jahren aussieht. und was das für die Ausrichtung der Universität bedeutet. Wir denken, dass die konkreten Bilder eher von den Fachdisziplinen ausgemalt werden, aber es ist Aufgabe der CIOs, das Thema KI und Vergleichsfälle an diese für eine weitere Diskussion heranzutragen.

2. Erprobung: CIOs sollten sich Verbündete suchen, um Einsatzmöglichkeiten von KI in Verwaltungsanwendungen (z.B. im Dokumentenmanagement), in der Nutzerschnittstelle (Chatbots), im Forschungsinformationssystem (z.B. Clusteranalysen) oder zur Bild- und Textgenerierung für Presse und Marketing auszutesten. Ein konkretes Vorgehen könnte das Higher Education Reference Model (HERM) nutzen, um für jede Business Capability aufzuzeigen, wann KI dort zu erwarten ist und dann proaktiv nach Cases zu suchen. Allerdings sollte man hier mit Bedacht vorgehen: auch ein mit KI unterstützter, aber ansonsten schlechter Prozess wird durch KI nicht automatisch besser.

3. Erwartungsmanagement: Die Erwartungen der Anwender an KI sind derzeit noch nicht stabil -- mangels praktischer Erfahrungen im Umgang mit der Technologie reichen die Ideen von einer reinen Extrapolation des Bestehenden, über Weltuntergangsszenarien, zur Ablehnung oder Abwertung der Technologie. Um wirklich beurteilen zu können, welche Anwendungsfälle und welchen Nutzen KI haben wird, ist es notwendig, Personal zur Beratung in der Hochschule auszubilden, sowohl bei wissenschaftlichem Nachwuchs (wegen der Änderungen in der Forschung), als auch in der Verwaltung.

4. Beschaffung: es ist derzeit noch vollkommen im Fluß, wie der technische Zugang (Schnittstellen, Plugins, Cloud vs. On-Premise) zu Generativer KI aussehen wird. Noch wesentlich wichtiger ist aber der wirtschaftliche Zugang: was ist am günstigsten, wenn man einem ganzen Campus Zugang gewähren möchte: flat-rate Campuslizenzen pro Person? token-basierte Lizenzen pro Zugriff? Für welche Benutzergruppen? Sollte man mit verschiedenen KI-Anbietern parallel Verträge machen oder geht man doch über Zwischenhändler bzw. Aggregatoren? CIOs sollten sich einen Überblick über Anbieter schaffen, auch durch Vernetzung mit anderen (Digitalverbund, HFD, etc.).

Da ist doch einiges zusammengekommen. Ich würde mich freuen, über Ihre Erfahrungen an der eigenen Hochschule zu hören!

EDUCASE TOP10 IT Issues: übertragbar auf die deutsche Hochschullandschaft?

EDUCAUSE, die amerikanische Vereinigung der Hochschul-CIOs, ist durchaus besser organisiert als ihre europäischen oder gar deutschen Pendants. Die Herausforderungen sind aber auch andere: die Hochschulen haben ökonomische Zwänge, leben von vollzahlenden Masterstudiengängen, sind daher auch schneller und konsequenter beim Abschneider alter, kostenträchtiger Zöpfe. Man fragt sich also jedes Mal, wenn man von EDUCAUSE liest: ist das US-spezifisch, oder trifft es auch für deutsche Hochschulen zu? Voilá, anbei die aktuellen TOP10 Themen der amerikanischen Hochschul-IT-Landschaft:

 

Den erklärenden Artikel dazu findet man unter https://er.educause.edu/articles/2022/10/top-10-it-issues-2023-foundation-models. Die drei abstrakten Felder "Führen mit Weisheit", die "Ultra-intelligente Institution" und "Alles ist überall" können wir einmal so übernehmen -- abstrakt genug ist es ja.

Hinter "Führen mit Weisheit" verbirgt sich ein Blick auf die Führungs- und Personalsituation der Hochschul-IT. Zuerst, nicht überraschend, (#1) die Forderung nach Einbezug in die strategische Planung. In Deutschland haben wir schon seit einiger Zeit, auch durch Untersuchungen von Markus von der Heyde, ein ganz gutes Bild über die Ausprägung von CIO-Funktionen in den Hochschulleitungen. Das können wir also unterschreiben. Der Umgang mit Talenten (#3) ist bei uns ebenfalls ein Problem. Hier steht uns zum Einen das deutsche Dienstrecht im Weg, welches marktübliche Bezahlungen deutlich erschwert. Zum anderen sind Aufstiegsmöglichkeiten selten und wenig flexibel. Unter diesen Bedingungen zu führen (#5) ist auch bei uns eine Herausforderung. Zusammengefasst: ja, alle drei Punkte treffen auch bei uns zu.

Die "ultra-intelligente Institution" kümmert sich um den Studienerfolg durch Nutzung von Data Analytics, sowohl innerhalb des Studiums (#4, #7) als auch bei den Bewerbungen (#6). Den Analysen auch Taten folgen zu lassen (#7), ist dabei nicht selbstverständlich. Learning Analytics ist auch bei uns ein durchaus heißes Thema, welches durch das teilweise sehr deutsch diskutierte Thema Datenschutz aber ein höheres Aufregungspotential birgt. Hier ist sicherlich interessant, welche Technologien mit welchem Erfolg in den USA eingesetzt werden -- Vorreiter sind wir da nicht. Interessant ist allerdings, dass die Schulung zu Privacy und Awareness (#2) zugleich als sehr wichtig eingestuft wird. Hier haben wir vermutlich genauso Nachholbedarf wie die amerikanischen Kolleginnen.

Schließlich gibt es unter "Alles ist überall" eine Wahrnehmung auf den Studienort und Arbeitsplatz Hochschule, der nicht so anders ist, post-Covid, als in allen anderen Branchen. Die Grenzen des Arbeitens (#8) und des Lernens (#9) verschwimmen; Menschen arbeiten von zuhause, Studierende tragen ihre digitale Lernumgebung als primäre Informationsquelle zuhause als auch in der Uni mit sich herum.  Anwendungssysteme können auch in der Cloud laufen (#10), nicht mehr nur auf den Servern des Rechenzentrums: eine Chance, kein Fehler.

Im Ergebnis: doch nicht so unterschiedlich. Vielleicht sollten wir uns auch mal mit den Kolleginnen von EDUCAUSE unterhalten?