Paralleler Durchlauf der einzelnen Vorgehensweisen in der software (hellblau), der Elektronik (grün) und der Mechanik (dunkelblau) mit geforderten Synchronisationspunkten (Timinger/Sticherling 2016)
In der Mechatronik geht es um Mechanik und Elektronik. Hinzu kommen heute fast immer auch Softwareelemente. Jeder einzelne Bereich ist schon schwierig genug, doch ist es noch herausfordernder, alle drei Bereiche aufeinander abzustimmen.
In der Abbildung sind die drei Bereiche mit ihren Entwicklungsschritten zu erkennen (farbliche Unterscheidung). Hinzu kommen jetzt noch geforderte Synchronisationspunkte, an denen alles zu einem bestimmten Zeitpunkt aufeinander abgestimmt wird. Dazu gehört auch, dass es von einem Synchronisationspunkt aus nicht weiter, sondern noch einmal zurück geht.
In einem eher plangetriebenen Projektmanagement ist es nicht einfach, alles zu koordinieren, da alle drei Stränge im zeitlichen Ablauf sehr unterschiedlich sein können.
Möglicherweise ist es bei einen größeren Dynamik (Komplexität) im Innovationsprozess besser, alles auf ein agiles, bzw. hybrides Vorgehensmodell umzustellen: Feature 1 > Feature 2 > Feature 3 etc. Siehe dazu auch Waterfall-Agile: Unterschiedliches Erarbeiten von Features.
In den letzten Jahren haben die bekannten KI-Tech-Unternehmen viel Geld damit verdient, Daten aus dem Internet zu sammeln und als Trainingsdaten für Large Language Models (LLMs) zu nutzen. Dabei sind diese Unternehmen nicht gerade zimperlich mit Datenschutz oder auch mit Urheberrechten umgegangen.
Es war abzusehen, dass es gegen dieses Vorgehen Widerstände geben wird. Neben den verschiedenen Klagen von Content-Erstellern wie Verlagen, Filmindustrie usw. gibt es nun immer mehr technische Möglichkeiten, das unberechtigte Scraping und Verwenden von Originalinhalten zu stoppen. Ein kommerzielles Beispiel dafür ist Cloudfare. In einer Pressemitteilung vom 01.07.2025 heißt es:
“San Francisco (Kalifornien), 1. Juli 2025 –Cloudflare, Inc. (NYSE: NET), das führende Unternehmen im Bereich Connectivity Cloud, gibt heute bekannt, dass es nun als erster Anbieter von Internetinfrastruktur standardmäßig KI-Crawler blockiert, die ohne Erlaubnis oder finanziellen Ausgleich auf Inhalte zugreifen. Ab sofort können Eigentümerinnen und Eigentümer von Websites bestimmen, ob KI-Crawler überhaupt auf ihre Inhalte zugreifen können, und wie dieses Material von KI-Unternehmen verwertet werden darf” (Source: Cloudfare).
Siehe dazu auch Cloudflare blockiert KI-Crawler automatisch (golem vom 01.07.2025). Ich kann mir gut vorstellen, dass es in Zukunft viele weitere kommerzielle technische Möglichkeiten geben wird, Content freizugeben, oder auch zu schützen.
Das ist zunächst einmal gut, doch sollte es auch Lösungen für einzelne Personen geben, die sich teure kommerzielle Technologie nicht leisten können oder wollen. Beispielsweise möchten wir auch nicht, dass unsere Blogbeiträge einfach so für Trainingsdaten genutzt werden. Obwohl wir ein Copyright bei jedem Beitrag vermerkt haben, wissen wir nicht, ob diese Daten als Trainingsdaten der LLMs genutzt werden, da die KI-Tech-Konzerne hier keine Transparenz zulassen. Siehe dazu auch Open Source AI: Besser für einzelne Personen, Organisationen und demokratische Gesellschaften.
Top view of multiracial young creative people in modern office. Group of young business people are working together with laptop, tablet, smart phone, notebook. Successful hipster team in coworking. Freelancers.
Dass Innovationen mit Lernen zusammenhängen ist offensichtlich, da es sich bei Innovationen um etwas Neues handelt. Neues bedeutet auch oft komplexes Problemlösen. In so einem Umfeld ist das Lernen von Individuen, Gruppen, Organisationen und Netzwerken wichtig, denn Lernen ist der Prozess und (neues) Wissen das Ergebnis (nach Willke 2018).
Neuere Forschungsergebnisse zeigen nun auf, dass es für Teams, die sich mit Innovationen befassen, erfolgsversprechend ist, wenn sie “establishing a rhythm that alternates thoughtfully between exploration and reflection” (Harvey et al 2025). Die Autoren schlagen daher vor, wie folgt vorzugehen:
Kultur ist ein häufig verwendeter Begriff, der oftmals auf Länder bezogen ist (Französische Kultur, Italienische Kultur, Westliche Kultur, Chinesische Kultur etc.) und doch nicht so einfach an irgendwann einmal gezogenen Ländergrenzen halt macht. Dabei sollte auch die Diskussion über Kultur und Werte kritisch gesehen werden. Entsteht Kultur top-down oder bottom-uo, bzw. sowohl-als-auch? Siehe dazu beispielsweise Kritische Anmerkungen zum Wertansatz von Kultur.
Kann es in dieser vielschichtigen Betrachtung überhaupt EINE Kultur geben (Kultur ist statisch), oder ist Kultur ein sich permanent wandelnder Begriff mit über die Zeit immer wieder neuen Anpassungen an die Wirklichkeit?
Eine weitere Frage ist:Welche Zusammenhänge gibt es zwischen Kultur und Daten?
Einerseits kann eine Kultur natürlich Daten beeinflussen, indem Werte und damit Grenzen und Bewertungen vorgegeben werden. Darüber hinaus entscheidet Kultur auch, ob Daten frei oder eher verschlossen zur Verfügung stehen.
Andererseits können generierte Daten, gerade Big Data, Open Data usw., eine Kultur beeinflussen, indem neue Erkenntnisse und damit oft verbunden neue Möglichkeiten/Innovationen entstehen. Aktuell sehen wir an den Entwicklungen bei der Künstlichen Intelligenz, wie große Trainingsdaten (Large Language Models) starken Einfluss auf eine Gesellschaft und die jeweilige(n) Kultur(en) nehmen.
Es bleibt abzuwarten, in welchen Bereichen positiv, und in welchen negativ. Aktuell sieht es für mich so aus, als ob die Tech-Unternehmen die Gewinne aus der Nutzung Künstlicher Intelligenz für sich beanspruchen, und sich um die sozialen Konsequenzen für eine Gesellschaft nicht kümmern.
Wer etwas tiefer einsteigen möchte, kann sich folgendes Buch (Open Access) ansehen:
Schäfer, M. T.; van Els, K. (Eds.) (2017): The Datafied Society. Studying Culture through Data | PDF.
Nicht jeder Mitarbeiter in einer Organisation möchte in Projekten arbeiten. Viele möchten sich eher mit Routineprozessen in stabilen Abteilungen befassen , die sich relativ wenig verändern. Weiterhin ist auch nicht jeder Mitarbeiter für ein bestimmtes Projekt geeignet.
Anhand verschiedener Kriterien kann die Eignung des Projektmitarbeiters überprüft werden.
Die Checkliste GPM (2019): Eignung Projektmitarbeiter (PDF) kann ein erster Schritt sein, sich Gedanken darüber zu machen. Dabei unterscheidet die einfache Übersicht zwischen Hard Skills und Soft Skills.
Darüber hinaus bietet die Individual Competence Baseline 4.0 (ICB 4.0) eine weitere Orientierung zu den erforderlichen Kompetenzen im Projektmanagement. Siehe dazu auch Kompetenzbereiche nach ICB 4.0.
In dem Blogbeitrag Was unterscheidet Künstliche Intelligenz von Suchmaschinen? hatte ich dargestellt, wie sich Suchmaschinen von Künstlicher Intelligenz unterscheiden. Content-Anbieter können dabei nur bedingt auf Datenschutz, Urheberrecht, EU AI Act usw. vertrauen. In der folgenden Veröffentlichung sind die verschiedenen Punkte noch einmal strukturiert zusammengefasst, inkl. einer möglichen Lösung für die skizzierten Probleme:
Creative Commons (2025): From Human Content to Machine Data. Introducing CC Signals | PDF
Creative Commons (CC) kennen dabei viele von uns als eine Möglichkeit, anderen unter bestimmten Bedingungen das Recht zur Nutzung des eigenen Contents einzuräumen. Creative Commons erläutert, dass KI-Modelle die üblichen gesellschaftlichen Vereinbarungen mehr oder weniger ignoriert, und somit den “social contract” aufkündigt. Diesen Hinweis finde ich bemerkenswert, da hier das Vorgehen der KI-Tech-Unternehmen mit den möglichen gesellschaftlichen Auswirkungen verknüpft wird.
Mit CC Signalshat Creative Commons ein erstes Framework veröffentlich, das es ermöglichen soll, Content mit Berechtigungsstufen für KI-Systeme zu versehen.
“CC signals are a proposed framework to help content stewards express how they want their works used in AI training—emphasizing reciprocity, recognition, and sustainability in machine reuse. They aim to preserve open knowledge by encouraging responsible AI behavior without limiting innovation” (ebd.)
Machen Sie bei der Weiterentwicklung dieses Ansatzes mit:
Die stetige Digitalisierung führt zwangsläufig zu der Frage, was gutes Digitales Design (Digital Design) ausmacht. Die folgenden Prinzipien stellen hier weniger eine Art Checkliste dar, sondern sollen eher als Haltung zu verstehen sein.
Diese zehn Prinzipien lauten (Lauenroth et al. 2024):
P1 – Gutes Digital Design ist nützlich und gebrauchbar. P2 – Gutes Digital Design ist elegant und ästhetisch. P3 – Gutes Digital Design ist evolutionär. P4 – Gutes Digital Design ist explorativ. P5 – Gutes Digital Design nimmt den ganzen Menschen in den Fokus. P6 – Gutes Digital Design antizipiert die Auswirkungen seiner Ergebnisse. P7 – Gutes Digital Design achtet den Datenschutz und die Datensicherheit. P8 – Gutes Digital Design ist nachhaltig und schafft Nachhaltigkeit. P9 – Gutes Digital Design würdigt Analoges und Digitales in gleicher Weise. P10 – Gutes Digital Design setzt Digitales nur dort ein, wo es erforderlich ist.
In der Zwischenzeit gibt es sogar Digital Design als Berufsbild:
Bitkom e. V.: Rollenideal Digital Design – Erfolgreiche Digitalisierung und Digitale Transformation erfordern ein Umdenken in der Softwareentwicklung, 2017, https://www.bitkom.org/Bitkom/Publikationen/Rollenideal-Digital-Design.html.
Ich frage mich allerdings: Warum gibt es immer noch so viele digitale Produkte und Dienstleistungen, die an den Bedürfnissen der User vorbeigehen?
Es ist unstrittig, dass die Verwaltungen in Bund und Ländern modernisiert, und damit auch digitalisiert werden müssen. Dabei haben deutsche Verwaltungen in der Vergangenheit gerne Software amerikanischer Tech-Konzerne genutzt.
“Die deutsche Verwaltung ist in hohem Maße abhängig von proprietären, US amerikanischen IT-Lösungen. 96% der Verwaltungsangestellten arbeiten täglich mit Microsoft-Produkten. 80% der Verwaltungsdaten werden in Datenbanken des US-Anbieters Oracle gespeichert und 75% der Virtualisierungslösungen kommen von VMWare” (ZenDis 02/2025: Digitale Souveränität als Staatsaufgabe).
Die Abhängigkeiten sind für den deutschen Steuerzahlen teuer: “Laufende Rahmenverträge mit großen IT-Firmen wie Microsoft und Oracle belaufen sich auf 13,6 Milliarden Euro” (Netzpolitik.org vom 04.12.2024). Je abhängiger die Verwaltungen hier sind, um so rigoroser können (und werden) Preissteigerungen durchgesetzt – zur Gewinnsteigerung bei den Tech-Konzernen und zum Nachteil der Gesellschaft.
Weiterhin wird deutlich, dass die Trump-Administration einen starken Einfluss auf die amerikanischen Tech-Konzerne hat – ganz im Sinne von “America first”. Was mit den europäischen oder deutschen Befindlichkeiten und Interessen ist, ist nicht wirklich relevant. Das ist aus der Sicht amerikanischer Konzerne und amerikanischer Administrationen verständlich, sollte uns in Europa allerdings nachdenklich stimmen -gerade auch wenn es um den nächsten Schritt geht: Dem Einsatz von Künstlicher Intelligenz.
Da es seit vielen Jahren schon verstärkt Hinweise dazu gibt, dass ohne Open Source keine moderne und souveräne Digitalisierung in Deutschland erreichbar ist, muss man sich als Bürger wundern, dass sich die Politik von den amerikanischen Tech-Konzernen immer weiter abhängig macht. Das ganze Ausmaß dieser Fehlentwicklung wird in dem folgenden Artikel zusammengefasst:
Auch Unternehmen, NGOs und Privatpersonen sollten sich die Frage stellen, ob sie nicht die verfügbaren Open-Source-Alternativen für ihre eigene digitale Souveränität nutzen sollten.
Wir haben schon vor mehreren Jahren mit diesen Schritten angefangen. Wir nutzen NEXCLOUD statt Microsoft Cloud, OpenProject statt MS Project, NEXCLOUD TALK statt Teams, Nextcloud Office statt Microsoft Office, etc. Darüber hinaus verwenden wir auch Open Source AI (LocalAI). Damit bleiben alle Daten auf unseren Servern.
Sprechen Sie mich bei Fragen gerne an.
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