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Gemeinwohl-Ökonomie – Economy of Common Goods

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Die Folgen des Wirtschaftens der letzten 100 Jahre zeigen, dass es Zeit ist, neue Wege zu gehen. Neben den klassischen alten Denkweisen (mehr oder weniger Markt usw.) werden auch immer mehr alternative, innovative Ansätze diskutiert. Einer davon ist der von Christian Felber geprägte Begriff der „Gemeinwohl-Ökonomie“ (Wikipedia).

Felber, Christian (2010) Die Gemeinwohl-Ökonomie – Das Wirtschaftsmodell der Zukunft. Deuticke. ISBN 978-3-552-06137-8.

Eine in 2010 gegründete Initiative hat in der Zwischenzeit schon mehr als 11.000 Mitglieder – erstaunlich. Einen weiteren Push bekommt diese Entwicklung aktuell durch die Veröffentlichung von Mariana Mazzukato, einer renommierten Professorin am University College London:

Mazzukato, Mariana (2026) The Common Goods Economy. A News Compass.

Das Buch ist in der Zwischenzeit in viele Sprachen übersetzt worden. Weiterhin ist Mariana Mazzukato eine gefragte Rednerin auf verschiedenen Veranstaltungen..

„In The Common Good Economy, Mariana Mazzucato builds on her visionary ideas of the entrepreneurial state and mission-oriented policies to establish a new theory of the common good, one which allows governments and businesses to develop purposeful economic relationships, creating value and building spaces where human flourishing can happen. She argues that how we achieve collective goals – through collective action, participation and reciprocity – matters as much as what those goals are. The book provides a practical ‘common good compass’ to help navigate our economies in a radically different direction“ (ebd.).

Für mich interessant ist diese Entwicklung deshalb, weil sich auch über Open User Innovation (Eric von Hippel) ein Trend zu einer eher selbstorganisierten „Gift Economy“ ergeben kann. In einem meiner zwei Paper für die MCP 2026 in Balatonfüred, Ungarn, gehe ich auf diese Zusammenhänge ein. Siehe dazu auch

Von der Market Economy zur Self-organized Gift Economy

Society 5.0? Was ist das nun schon wieder?

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Digitale Souveränität ist angekommen

Vor mehreren Jahren, als wir angefangen haben über eine mögliche Digitale Souveränität für Personen, Unternehmen, in Deutschland und in Europa zu schreiben, haben wir einige Rückmeldungen erhalten die zeigten, dass man diesem (europäischen) Weg keine Chance einräumt, und es als unrealistische Vision einschätzte.

In der Zwischenzeit hat sich gezeigt, dass die vielen aufgebauten Abhängigkeiten der letzten Jahrzehnte in eine Sackgasse auf allen Ebenen geführt haben: Energetische Abhängigkeit, militärische Abhängigkeit, digitale Abhängigkeit usw.

Es ist durchaus erstaunlich, dass viele, die diese Abhängigkeiten selbst herbeigeführt haben, nun nach Souveränität rufen. Die einzigen allerdings, die behaupten können, dass sie auf Digitale Souveränität hingewiesen haben, sind Akteure aus dem Open Source Bereich, denn hier geht es schon immer um Transparenz, Offenheit und Rechtstaatlichkeit.

Diejenigen, die sich aus Bequemlichkeit in die digitale Abhängigkeit begeben haben, müssen jetzt zu hohen Kosten umsteuern, da die Nutzung von den bekannten APPs und KI-Modellen in den Köpfen (auch in den Unternehmen) zu einer Pfadabhängigkeit geführt hat, aus der manche möglicherweise gar nicht mehr herauskommen werden.

Die Überschrift des Blogbeitrags ist vom Newsletter Juni 2026 der Open Source Business Alliance – Bundesverband für digitale Souveränität e.V. entnommen. Die Aussage bezieht sich dabei auf die Erkenntnisse aus dem SCS Summit 2026, der in Berlin stattfand.

„Liebe Leserinnen und Leser,
am 21. Mai 2026 kamen 200 Menschen im bUm Berlin zusammen – und der diesjährige SCS Summit hat bewiesen, dass digitale Souveränität in der Cloud keine Zukunftsvision mehr ist, sondern gelebter Alltag. Vom ersten Moment an war deutlich zu spüren: es wird weniger von Visionen als von klaren Umsetzungen und Mehrwerten gesprochen“ (OSBA SCS Summit 2026).

Die vielen Beispiele zeigen, was alles schon heute möglich ist, und was schon konkret umgesetzt wurde. Informieren Sie sich weiter über die Entwicklung auf dem Gebiet der Digitalen Souveränität und entscheiden Sie, was für Sie als Person und als Organisation umsetzbar ist.

Vergleichen Sie dabei nicht nur die einzelnen Tools, sondern auch, was Sie durch eine Neuausrichtung wieder erhalten: Sie gewinnen wieder die Kontrolle über ihre eigenen Daten – ein unschätzbarer Vorteil.

Fangen Sie an, ihre eigene Digitale Souveränität zurückzugewinnen.

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Was bedeutet es, wenn wir uns von einer Risikogesellschaft zu einer Bedrohungsgesellschaft entwickeln?

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In dem von Ulrich Beck 1986 veröffentlichten Buch Risikogesellschaft. Auf dem Weg in eine andere Moderne ging es dem Autor darum aufzuzeigen, dass die Gesellschaft lernen muss, die den von ihr selbst verursachten Technologiefolgen zu bewältigen. Dabei handelt es sich nicht mehr um eine einfache Modernisierung, sondern um eine Reflexive Modernisierung, was einen Strukturbruch bedeutet. Dazu sollen zunächst wichtige Begriffe geklärt werden:

Gefahr: antizipierte Verluste, denen keine Handlungsintention zugeschrieben wird (etwa ein Meteoriteneinschlag).
Risiko: ein antizipierter Verlust als Nebenfolge einer als positiv bewerteten Handlungsabsicht (etwa Investitionsrisiken).
Bedrohung: ein antizipierter Verlust, der einer negativen Handlungsintention zugeschrieben wird (etwa ein Überfall).

Quelle: Golka, P. in Gesellschaftsforschung 1/2026, Max-Planck-Institut für Gesellschaftsforschung

Wenn es um die Risiken nach Beck geht, geht es auch um die Frage nach komplexen Problemlösungen auf verschiedenen Ebenen einer Gesellschaft. Es hier ist also eher ein positives Umgehen mit der Situation gemeint, wobei alle in den Prozess mit einbezogen werden.

In der Zwischenzeit interpretieren allerdings viele Einzelpersonen, Gruppen, Organisationen, Unternehmen, öffentliche Verwaltungen und ganze Gesellschaften den Begriff „Risiken“ als „Bedrohungen“ um , was fundamental Änderungen im Umgang miteinander zur Folge hat, da dadurch bewusst Ausgrenzungen angestrebt werden. Dabei werden Fakten bewusst übertrieben oder auch bewusst falsch dargestellt, wobei den Initiatoren die sehr geringe Aufmerksamkeitspanne von Usern in den Medien zu Gute kommt. Das Ergebnis:

Ausgrenzung wird in der Bedrohungs-Logik als Täter-Opfer-Beziehung dargestellt.

„Materielle Risiken dienen primär als Mittel, um eine Täter-Opfer-Beziehung zu konstruieren, und nicht als Ausgangspunkt für die Suche nach Lösungen. Dies wirft die Frage auf, ob und inwiefern gegenwärtige Gesellschaften zunehmend durch eine solche Bedrohungslogik strukturiert werden – wir uns also von einer Risiko- in eine Bedrohungsgesellschaft entwickeln“ (Golka, P. in Gesellschaftsforschung 1/2026, Max-Planck-Instituts für Gesellschaftsforschung).

Achten Sie doch bitte einmal darauf, wie oft Begriffe wie „Bedrohung“, „bedroht“ usw. in den Medien vorkommen. In meinem Blog-Beitrag Der Droh-Journalismus geht mir auf die Nerven vom 10.03.2009 habe ich das schon einmal anhand von Beispielen deutlich gemacht. Geändert hat sich bis heute nichts – im Gegenteil.

Dennoch kann jeder versuchen, sich die Zusammenhänge selbst und anderen klar zu machen, und das Vokabular der Bedrohungslogik nicht zu verwenden.

Siehe dazu auch Freund, R. (2011): Das Konzept der Multiplen Kompetenz auf den Ebenen Individuum, Gruppe, Organisation und Netzwerk.

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Flexicurity: Flexibel und sicher – geht das?

in vielen gesellschaftlichen Bereichen haben wir in der Zwischenzeit gelernt, dass es iheute nicht mehr darauf ankommt zu fragen, ob das eine oder das andere richtig ist. Es kommt eher darauf an, zwei (oder mehr) Dimensionen hybrid zu verbinden, und dadurch etwas Neues zu kreieren. Das ist bei der Hybriden Wettbewerbsstrategie Mass Customization, beim Hybriden Projektmanagement, beim Hybriden Innovationsmanagement, bei Hybrider Arbeit usw. usw. Siehe dazu auch meine Blogbeiträge zu dem Begriff „Hybrid„.

Wenn es um Arbeitsplätze geht, werden in den Diskussionen oft zwei Pole gegeneinander ausgespielt. Auf der einen Seite sollen Arbeitsplätze flexibel sein, um Arbeit an die schnell wechselnden Rahmenbedingungen anpassen zu können. Andererseits sollen die Arbeitsplätze relativ sicher sein, damit private Planung auf einer gesunden Basis erstellt werden können.

Die beiden Begriffe „flexibel“ oder „sicher“ scheinen sich gegenseitig auszuschließen. Dass dem nicht so ist, hat beispielsweise Dänemark gezeigt. Das Vorgehen wurde Flexicurity (Wikipedia) genannt, also eine Kombination aus Flexibilty und Security. Der Begriff geht wohl auf den niederländischen Soziologen Hans Adriaansens zurück (ebd.). Wieder ist es ein Soziologe, der es geschafft hat, komplexe Zusammenhänge in ein Konzept zu bringen.

„Europe doesn’t need to become America. It needs to stop discouraging risk“ (Coste, 2026)

„Es ist nicht genug, zu wissen, man muss auch anwenden; es ist nicht genug, zu wollen, man muss auch tun“ (Johann Wolfgang von Goethe aus dem Roman Wilhelm Meisters Wanderjahre).

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OpenMoji: Open Source Emojis für jeden

https://openmoji.org/

Jeder benutzt in seiner Kommunikation Emojis, die oft in den üblichen Apps enthalten sind. Um sich etwas zu unterscheiden, haben Studenten mit ihren zwei Professoren das Open Source Projekt OpenMoji ins Leben gerufen.

„OpenMoji is an open source project of 80+ students and 2 professors of the HfG Schwäbisch Gmünd and many external contributors“ (ebd.).

Die Symbole sind somit für jeden frei nutzbar, und können in verschiedenen Größen und Farben – auch Schwarz/Weiß – heruntergeladen werden.

Wieder ein schönes Beispiel für Open Source Projekte, die unseren Alltag bereichern. Mehr Beiträge zu Open Source finden Sie hier.

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OECD Report (2026) – Bei der Reproduzierbarkeit erfüllen GenAI Modelle nicht die wissenschaftlichen Kriterien

AI (Artificial intelligence) AI management and support technology in the Business plan marketing success customer. AI management concept.

Es ist nur natürlich, dass jeder Einzelne, Organisationen und Öffentliche Verwaltungen ausprobieren, was mit Künstlicher Intelligenz (GenAI) möglich ist. Im wissenschaftlichen Umfeld wundere ich mich allerdings immer wieder darüber, wie unkritisch GenAI eingesetzt wird, wodurch die Kriterien wissenschaftlicher Arbeit konterkariert werden. Warum ist das so? Eine ausführlich Begründung habe ich im aktuellen OECD Report gefunden. Dabei geht es hier speziell um die Reproduzierbarkeit als Säule wissenschaftlichen Arbeitens geht.

Reproducibility is a pillar of scientific operations. To be accepted by the scientific community, results must (usually) be verifiable, and reproducible by others. One condition for reproducibility is full disclosure of the methods and data that led to the conclusion, meaning transparency and accessibility. From this perspective, GenAI models do not meet scientific criteria. First, the most popular models of GenAI are “black boxes”, as neither their weights (the parameters that define a neural network) nor their training data are publicised. Thus, disentangling the contribution of the data and the contribution of various components of the model is difficult in any scientific result coming from such a model. This comes from the very nature of neural networks: knowledge is distributed, hence difficult to localise. As GenAI models have a random component at their core, some results might not be robust. In addition, access to the training data can be limited due to the proprietary nature of many GenAI models: one example is the “AI Structural Biology Consortium”, a follow-up to AlphaFold-3, an ongoing project which makes use of data owned by pharmaceutical companies, which is secret and will remain secret (Callaway, 2025). Currently, solutions for access include open weights (e.g. Llama) and open source (including access to training data). The importance of openness was demonstrated by AlphaFold2, as the disclosure of its code and data triggered a series of initiatives refining the tool (Saplakoglu, 2024). Openness is essential to the cumulative progress at the core of science“ (OECD Digital Education Report 2026).

Am Beispiel von Pharmaunternehmen wird deutlich, dass es gerade in sensiblen Branchen wichtig ist, offene KI-Modelle zu nutzen. Offenheit ist: „Offenheit ist für den kumulativen Fortschritt im Kern der Wissenschaft unerlässlich“ (ebd.). Siehe dazu auch

Open Source AI: Besser für einzelne Personen, Organisationen und demokratische Gesellschaften

In Zeiten des Hypes um Künstliche Intelligenz kann Akademische Integrität nicht schaden

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Everyone is a genius …

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In der aktuellen Diskussion um Künstliche Intelligenz kann man das Gefühl bekommen, dass KI-Modelle alles besser machen, als es der Mensch kann. Als Mensch fühlt man sich vergleichsweise dumm.

Auf der einen Seite also die „überlegene“ Künstliche Intelligenz und auf der anderen Seite die menschliche Dummheit.

In der Zwischenzeit gibt es natürlich auch Belege dafür, dass KI-Modelle die für Menschen ausgedachten Intelligenz-Tests zur Bestimmung des Intelligenz-Quotienten meistern. Doch sollten wir solche Vergleiche überhaupt ziehen? Sind sie eher eine Art Kategorienfehler?

Everyone is a genius, but if you judge a fish on its ability to climb a tree, it will live his whole life believing it is stupid – Albert Einstein.

Was ist, wenn wir die menschliche Intelligenz in den Mittelpunkt stellen und künstliche Intelligenz dazu verwenden, die Probleme der Menschen zu lösen?

Der Intelligenz-Quotient (IQ) scheint kein geeignetes Instrument zu sein, menschliche Intelligenz darzustellen. Siehe dazu OpenAI Model „o1“ hat einen IQ von 120 – ein Kategorienfehler?

Möglicherweise ist die Definition von Intelligenz nach Howard Gardner treffender:

„Ich verstehe eine Intelligenz als biopsychologisches Potenzial zur Verarbeitung von Informationen, das in einem kulturellen Umfeld aktiviert werden kann, um Probleme zu lösen oder geistige oder materielle Güter zu schaffen, die in einer Kultur hohe Wertschätzung genießen“ (Gardner 2002:46-47).

Wenn wir die Perspektive auf Menschliche Intelligenz und Künstliche Intelligenz anpassen, kann die technologische Entwicklung zum Vorteil ganzer Gesellschaften sein. Das Beispiel Society 5.0 zeigt, wie das aussehen kann. Siehe dazu auch

Künstliche Cleverness statt Künstliche Intelligenz?

Künstliche Intelligenz – Menschliche Kompetenzen: Anmerkungen zu möglichen Kategorienfehler

Künstliche Intelligenz – Ein Kategorienfehler nach Luhmann

Warum es nicht angemessen erscheint, Künstliche Intelligenz und Menschliche Intelligenz zu verwechseln

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In Zeiten des Hypes um Künstliche Intelligenz kann Akademische Integrität nicht schaden

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Wenn man sich die vielen Meldungen in den Medien ansieht, kann man zu dem Schluss kommen, dass es (fast) allen um Aufmerksamkeit, und damit auch um Beeinflussung geht. Dahinter können wirtschaftliche, politische oder soziale Interessen stecken. Viele gehen dabei sehr subtil vor, indem sie Daten nicht genau wiedergeben, oder bewusst aus dem Zusammenhang nehmen.

Oft fehlt bei den Angaben auch die genaue Quelle. Es wird von einer diffusen Studie gesprochen oder geschrieben, doch wird die Quelle nicht genannt. Weiterhin steht bei Zeitungsartikel oft der Hinweis, dass der Beitrag auf Basis von Inhalten anderer Medien geschrieben wurde – diese werden allerdings im Text – wenn überhaupt – nicht deutlich kenntlich gemacht.

Die wenigen Beispiele zeigen schon auf, dass eine mehr wissenschaftlich basierte Arbeit wünschenswert wäre. Die Prinzipien einer solchen Arbeit würden helfen, zwischen eigener Meinung und Quelle zu unterscheiden, um sich ein eigenes Bild machen zu können. Damit kommen wir zur Akademischen Integrität, die es ermöglichen soll, dass wissenschaftlich korrekt und damit transparent gearbeitet und veröffentlicht wird. Gerade in Zeiten von Künstlicher Intelligenz muss das ganz besonders beachtet werden.

Was ist unter Akademischer Integrität zu verstehen?

Dazu habe ich eine Definition der International Centre for Academic Integrity [ICAI] gefunden, die eher im amerikanischen Umfeld genutzt wird. In Europa beziehen sich akademische Institutionen eher auf die Definition der ENAI:

The definition from the European Network for Academic Integrity [ENAI] (2022) is less philosophical than ICAI’s. ENAI states that academic integrity is: Compliance with ethical and professional principles, standards, practices and consistent system of values, that serves as guidance for making decisions and taking actions in education, research and scholarship.“ (Gallant, T. B. ; Davis, M. Khan, Z. R. (2026): ACADEMIC INTEGRITY IN THE AGE OF AI. DOI 10.1017/9781009672078).

Wenn wir unterstellen, dass akademische Integrität bedeutet, selbst verantwortlich, transparent und ethisch zu arbeiten wird klar, dass sich diese Vorgehensweise dann auch auf die Gesellschaft auswirkt.

Es wird Zeit, dass alle Akteure in einer von Künstlicher Intelligenz getriebenen Welt, akademische Prinzipien berücksichtigen. In Europa haben wir erste Ansätze dazu, die oftmals platt mit Regulierung gleichgesetzt werden. In den USA oder China erodieren diese Grundlagen eher. Es ist daher gut, dass wir in Europa einen eigenen Weg gehen, bei dem die Gesellschaft im Mittelpunkt steht.

Sogar in unseren Blogbeiträgen haben wir von Anfang an darauf geachtet, zwischen Originaltexten mit Quellenangaben, und unserer eigenen Meinung zu unterscheiden. Dass ich die Prinzipien bei meiner Dissertation und bei meinen verschiedenen wissenschaftlichen Paper einhalte, versteht sich von selbst. Aktuell beispielsweise für die beiden Paper, die ich für die MCP 2026, 16.-19.09.2026, in Balatonfüred, Ungarn vorbereite.

Siehe dazu auch MCP-Conference 2026: Meine eingereichten Abstracts wurden angenommen.

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Kurzlehrbuch: Künstlicher Intelligenz für den Mittelstand

In mehreren Blogbeiträge habe ich verschiedene Aspekte aus einem Kurzlehrbuch thematisiert, das als Download zur Verfügung steht: Es freut mich besonders, dass darin herausgestellt wird, dass Open Source AI gerade für Kleine und Mittlere Unternehmen (KMU) geeignet ist, Digitale Souveränität im Unternehmen zu erzielen. Am Ende des Kurzlehrbuchs fassen die Autoren die fünf wichtigsten Punkte noch einmal zusammen:

Mittelstand Digital Fokus Mensch (2026): Digitale Souveränität als Basis für sichere KI-Anwendungen | PDF.

(1) Die Arbeitswelt verändert sich – wir müssen uns mit verändern.

(2) Generative KI kann schon bei kleinen Aufgaben große Wirkung entfalten.

(3) Die Entscheidung für KI ist individuell – ebenso die Wahl der passenden Anwendung.

(4) KI-Nutzung erfordert rechtliche Orientierung – insbesondere im Hinblick auf den EU AI Act.

(5) Menschen müssen Teil der Lösung sein – sowohl bei KI als auch bei Cybersicherheit

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Mit ´Transformation von Deutungsmuster´ Widerstände gegen Innovationen überwinden

Bedenken und Einwände gegen Produktinnovationen (Kerka/Kriegesmann 2007)

In der Abbildung sind beispielhaft Bedenken und Einwände zu sehen, die so – oder so ähnlich – zu hören sind, wenn Produktinnovationen angestoßen werden. Ich bin sicher, Sie haben solche Äußerungen auch schon oft gehört, sogar schon bei den ersten Ideen.

„Eine neue Idee ist zerbrechlich. Sie kann durch höhnisches Lächeln oder Gähnen getötet werden. Sie kann durch einen Witz erdolcht oder durch Stirnrunzeln bei der falschen Person vor lauter Sorgen in den Tod getrieben werden“ Charles Brower, Ex-CEO von BBDO.

Es scheint normal zu sein, neue Ideen und Innovationen erst einmal abzulehnen. Dieses Verhalten kann ganz gut mit dem relativ stabilen Deutungsmuster von Erwachsenen erklärt werden, das transformiert werden muss. Solche Prozesse findet man als Kernelement in der Erwachsenenbildung, wo Lernen als Transformation von Deutungsmustern verstanden wird.

Deutunslernen: Transformation von subjektiven Deutungen und Konstrukten durch die Initiierung von selbstorganisierten Suchbewegungen und eigenständigen Aneignungsprozessen der Erwachsenen – vgl. dazu Arnold, R. (1995): Deutungslernen in der Erwachsenenbildung. Grundlinien und Illustrationen zu einem konstruktivistischen Lernbegriff, in Zeitschrift für Pädagogik 42 (1996) 5, S. 719-730 | PDF.

Neben den bekannten Ansätzen, mit Widerständen im Innovationsprozess umzugehen (z.B. mit dem Promotorenmodell von Witte), ist die Perspektive der Erwachsenenbildung im Innovationsprozess für viele neu, und wird damit selbst zu einem innovativen Ansatz.

Siehe dazu auch Digitale und ökologische Transformation bedeutet auch eine Transformation von Deutungsmustern.