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Bertelsmann Stiftung: Innovative Milieus 2026

https://pub.bertelsmann-stiftung.de/Innovative-Milieus-2026

Schon sehr lange ist der Trend deutlich: Deutschland verliert bei Innovationen immer mehr den Anschluss an die Weltspitze. Nicht umsonst sind wir bei vielen Technologien in eine Abhängigkeit geraten, die unserer gesamten Gesellschaft zu schaffen macht. Siehe dazu auch: Das Europäische Paradox.

Die Anzeichen sind schon lange sehr deutlich, doch mehr Geld für Forschung und Entwicklung und mehr Innovationspreise haben bisher keine Änderungen im Trend ergeben. Die aktuelle Bertelsmann-Studie Innovative Milieus 2026 weist auch noch einmal darauf hin:

„Die Innovationslandschaft in Deutschland verliert weiter an Substanz. 2026 gehören nur noch 13 Prozent der Unternehmen zur Innovationsspitze. Gleichzeitig umfasst der innovationsferne Bereich inzwischen nahezu 40 Prozent der Unternehmenslandschaft. Seit 2019 ist der Anteil innovationsstarker Unternehmen damit kontinuierlich gesunken“ (Ergebnisse kompakt).

Darüber hinaus gibt es auch noch interessante Verschiebungen in den Innovations-Milieus:

„Parallel dazu ist der innovationsferne Bereich deutlich gewachsen. Der Anteil der Zufälligen Innovatoren und der Unternehmen ohne Innovationsfokus liegt inzwischen bei nahezu 40 Prozent (2019: 27 Prozent). Innovation verliert damit in der Breite an strategischer Verankerung“ (Ergebnisse vertieft).

Diese strukturellen Veränderungen können allerdings auch anders interpretiert werden:

Da der Begriff Innovation auf Unternehmen bezogen ist, erscheinen User Innovation (Eric von Hippel) nicht in der Statistik, und somit auch nicht in den Milieus.

Die Verschiebungen bei den unternehmensbezogenen Innovationen deuten möglicherweise auf eine Entgrenzung der Innovationslandschaft hin, die sich in einem größeren Milieu zu User Innovation zeigen würde. Dieser Teil der Innovationslandschaft wird allerdings in der Studie nicht berücksichtigt. Siehe dazu auch

Eric von Hippel (2017): Free Innovation.

Von Mass Personalization zu Open User Innovation.

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Künstliche Intelligenz: Produktivität steigt und Innovation stagniert?

Es ist schon erstaunlich, was man alles mit Künstlicher Intelligenz (GenAI) machen kann. Der Schwerpunkt scheint aktuell darauf zu liegen, in Organisationen die Abläufe zu verbessern, um die Produktivität zu erhöhen.

Weiterhin werden die KI-Modelle immer intuitiver und einfacher, was die Anwendung von KI scheinbar immer leichter macht.

Eine aktuelle Studie (Liu et al. 2026) kommt allerdings zu dem Schluss, dass, je leichter KI (GenAI) angewendet werden kann, umso wichtiger ist der Mensch, der die „harte Arbeit“ erledigen muss.

„The uncomfortable truth: the easier AI gets, the more valuable the people who still do the hard work become — and the more urgently organisations need to protect the conditions that produce them“ (Liu et al 2026).

Weiterhin wird in der selben Studie auf den Zusammenhang zwischen der Produktivität bei der Nutzung von KI und Innovation durch KI eingegangen: Die Produktivität steigt, doch Innovation (das Innovations-Niveau) stagniert.

Das liegt laut Studie an den „good enough“ – Antworten der üblichen KI-Modelle, die zu wenig „Friktion“ bieten, um Innovationen zu pushen.

Wenn alles zu einfach und zu leicht ist, kann das dann jeder und es ist nichts Neues mehr im Sinne einer Innovation. Die Autoren empfehlen daher ein angemessenes Maß an Friktion in der Organisation zu etablieren. Dazu wurde auch ein erstes geeignetes Framework entwickelt.

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Mistral Le Chat: Eine europäische Alternative zu ChatGPT

https://chat.mistral.ai/chat

Auf die neue Mistral 3 KI-Modell-Familie hatte ich schon im Dezember 2025 in einem Blogbeitrag hingewiesen. Das französische Start-Up wurde 2023 gegründet: „(…) the company’s mission of democratizing artificial intelligence through open-source, efficient, and innovative AI models, products, and solutions“ (Quelle: Website).

Dieses Demokratisieren von Künstlicher Intelligenz durch Open Source, als europäischer und DSGVO-konformer Ansatz, ist genau der Weg, den ich schon in verschiedenen Beiträgen vertreten habe. Es ist daher interessant, auch den in 2024 veröffentlichten Bot Le Chat im Vergleich beispielsweise zu ChatGPT zu testen.

Die Abbildung weiter oben zeigt die Landingpage für Le Chat mit einem einfachen Feld für die Eingabe eines Prompts. Man kann die Leistungsfähigkeit des Bots testen, ohne sich anmelden zu müssen. Ich habe mich also zunächst nicht angemeldet und einfach einmal eine Frage eingegeben, die mich aktuell beschäftigt: Es geht um die Unterschiede zwischen den Auffassungen von Henry Chesbrough und Eric von Hippel zu Open Innovation.

Ausschnitt aus der Antwort zum eingegebenen Prompt

Die Abbildung zeigt einen Ausschnitt aus der umfangreichen Antwort auf meine Frage, inkl. der generierten Gegenüberstellung der beiden Ansichten auf Open Innovation. Die Antwort kam sehr schnell und war qualitativ gut – auch im Vergleich zu ChatGPT.

Mistral Le Chat ist ein europäisches Produkt, das auch der DSGVO unterliegt und darüber hinaus neben französisch- und englischsprachigen, auch mit deutschsprachigen Daten trainiert wurde. Es ist spannend, sich mit den Mistral-KI-Modellen und mit Le Chat intensiver zu befassen.

Wir haben den kostenpflichtigen ChatGPT-Account in der Zwischenzeit gekündigt, und werden mehr auf Modell-Familien wie Mistral 3 und Mistral Le Chat setzen. Wir sind gespannt, wie sich die Open Source Alternativen in Zukunft weiterentwickeln – ganz im Sinne einer Digitalen Souveränität. Siehe dazu auch

Weitere Open Source AI-Modelle ausprobieren.

Das Kontinuum zwischen Closed Source AI und Open Source AI.

Open Source AI: Warum sollte Künstliche Intelligenz demokratisiert werden?

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

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Mit KI-Modellen ist es möglich, Personen zu de-anonymisieren

Quelle: Lermen et al. (2026)

Im Netz sind auch Personen unterwegs, deren Identität nicht bekannt ist. Für manche ist es der Schutz ihrer persönlichen Privatsphäre, für andere bietet Anonymität im Netz die Möglichkeit, Beiträge zu verfassen, die andere diffamieren.

Forscher von der ETH Zürich, MATS Research und Anthropic sind einmal der Frage nachgegangen, ob es mit den Möglichkeiten der Künstlichen Intelligenz in großem Maßstab möglich ist, zu de-anonymisieren. In dem Paper von Lermen et al. (2026) wurde die Vorgehensweise und die Ergebnisse ausführlich dargestellt.

Die Abbildung zeigt, wie aus einem einzelnen Interview mit Hilfe eines Large Language Models (LLM) ein Profil erstellt wurde, und abschließend ein KI-Agent die Person identifizieren konnte.

„End-to-end deanonymization from a single interview transcript from (details altered to protect the subject’s identity). An LLM agent extracts structured identity signals from a conversation, autonomously searches the web to identify a candidate individual, and verifies the candidate matches all extracted claims“ (Lermen et al. (2026): Large-scale online deanonymization with LLMs | PDF).

Die technischen Möglichkeiten haben nun zwei Effekte: (1) Anonyme Nutzer im Netz, die sich strafbar machen, können identifiziert werden. (2) Für Nutzer, die ihre Anonymität aus den verschiedenen Gründen wahren möchten, reicht ein Pseudonym im Netz in Zukunft wohl nicht mehr aus.

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Office.EU: Eine Alternative zu Microsoft 365 und Google Workplace

Website: https://office.eu/

Dass es erforderlich ist, sich als Privatperson, Unternehmen, gemeinnützige Organisation oder staatliche Verwaltung digital unabhängiger von amerikanischen (oder auch chinesischen) Anbietern zu machen, ist so langsam aber sicher allen klar geworden.

Der erste Schritt ist, sich von Microsoft Office 365 oder auch Google Workplace unabhängiger zu machen. Dafür gibt es in der Zwischenzeit viele Möglichkeiten, die beispielsweise auf Nextcloud Hub basieren. Wie Sie als Leser unseres Blogs wissen, haben wir diesen Schritt schon vor vielen Jahren eingeleitet, und Nextcloud auf unseren eigenen Servern installiert. Bitte schauen Sie sich dazu meine Blogbeiträge zu Nextcloud an.

Parallel dazu bieten auch andere Anbieter Nextcloud Hub als Service an – beispielsweise auch ein Unternehmen aus Den Haag, das Office.EU als europäische Plattform anbietet:

„Office EU is a complete cloud-based office suite (like Microsoft 365 or Google Workspace) that is 100% European-owned and runs entirely on European infrastructure. Office EU includes all the essential productivity apps for documents, spreadsheets, presentations, file storage, email, calendars, and video meetings“ (Website).

Der nächste Schritt ist dann, Künstliche Intelligenz in Nextcloud zu integrieren. Wir haben auf unserer Installation gezeigt, dass LocalAI in Nextcloud integriert, und Open Source basierte KI-Modelle eingebunden werden können – wichtige Schritte in Richtung Digitale Souveränität.

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Kann der Mensch überhaupt kommunizieren?

Image by StockSnap from Pixabay

Die Frage in meiner Blogüberschrift erscheint auf den ersten Blick etwas seltsam. Immerhin kommunizieren wir als Menschen doch permanent, oder? Schauen wir uns Kommunikation noch etwas genauer an, so ist die Frage gar nicht so leicht zu beantworten.

Bei Kommunikation geht es um den“ Austausch oder die Übertragung von Informationen“(Wikipedia). Dabei gibt es viele Facetten. die vom einfachen Sender-Empfänger-Modell, über die verschiedenen Ebenen von menschlicher und digitaler Kommunikation, bis hin zur Einordnung von Kommunikation in komplexen sozialen Systemen reichen.

Bei der Systembetrachtung gibt es Ansichten (z.B. von Luhmann), die der allgemeinen Auffassung von Kommunikation widersprechen. Die Systemtheorie von Niklas Luhmann geht zunächst einmal von der Kommunikation (nicht von Handlungen) aus und davon, dass „die Strukturen der Kommunikation in weitgehend allen sozialen Systemen vergleichbare Formen aufweisen“ (ebd.). Kommunikation ist also, so Luhmann, kein Ergebnis menschlichen Handelns, sondern ein Produkt sozialer Systeme (vgl. Dewe 2010).

Das gipfelt in der Aussage: „Der Mensch kann nicht kommunizieren, nur die Kommunikation kann kommunizieren“ (Krieger / Nassehi 1993:56).

Soziale Systeme tauschen also Informationen selbstreferentiell aus – sie kommunizieren, ohne dass der Mensch dafür erforderlich ist.

Der Mensch ist nach Luhmann konsequenterweise kein Bestandteil der sozialen Systeme, sondern Bestandteil der Umwelt. Die System-Umwelt-Kopplung macht die Kommunikation möglich. Wie am Anfang schon angedeutet, sind die Zusammenhänge nicht so einfach zu verstehen. Siehe dazu auch Künstliche Intelligenz: System – Umwelt – Mensch.

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Künstliche Intelligenz: System – Umwelt – Mensch

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.

KI-Modelle sind auch Systeme, die selbstorganisiert, autopoietisch agieren. Es wundert daher nicht, dass bei der Beschreibung von KI-Systemen die üblichen Begriffe aus der Systemtheorie verwendet werden. Doch schauen wir uns einmal an, was beispielsweise mit dem Begriff Autopoiesis ursprünglich gemeint war.

„Das Kunstwort Autopoiesis, das sich aus den griechischen Worten autos (selbst) und poiein (=machen) zusammensetzt, wurde übrigens von Maturana selbst geprägt und meint so viel wie Selbsterzeugung, Selbstherstellung. Maturana und Varela haben den Begriff benutzt, um die Eigenart der Organisation von Lebewesen zu beschreiben. Es geht ihnen um die Definition bzw. Theorie des Lebendigen“ (Maturana / Varela 1992:50f.), zitiert in Dewe 2010).

Es wundert nicht, dass Maturana und Varela als Biologen damit etwas Lebendiges im Sinn hatten.

Weiterhin sind autopoietische Systeme nicht nur selbstbezogen, und selbstherstellend, sondern auch selbstbegrenzend (vgl. dazu W. Krohn und G. Küppers (Hrsg.): Emergenz: Der Entstehung von Ordnung, Organisation und Bedeutung. Frankfurt am Main 1992, S. 394).

Damit ist man bei der Beziehung System – Umwelt. „Das System bezieht jedoch nichts Vorgefertigtes aus der Umwelt, sondern es schafft sich durch interne Unterscheidungen seine bestimmte Umweltsensibilität. (…) Das System verändert sich, indem es seine Strukturen verändert – es lernt. Es verändert sich, wie bereits beschrieben, nicht unendlich, sondern nur so lange, wie es die eigene Autopoiesis nicht gefährdet“ (Dewe 2010).

Ein KI-System lernt somit nur so lange, wie die eigene Autopoiese nicht gefährdet ist.

Welche Rolle spielt der Mensch in Bezug auf System und Umwelt?

Wenn sich alles selbstorganisiert und selbstbegrenzend entwickelt, stellt sich die Frage, ob der Mensch Bestandteil des (sozialen) Systems ist, oder eher zur Umwelt zählt.

„Das Herauslagern des Menschen aus dem sozialen System in die Umwelt des Systems (in Form des psychischen Systems) verringert nicht die Bedeutung des Menschen, sondern verstärkt und unterstreicht ihn, denn wäre der Mensch mit Haut und Haaren Bestandteil des Systems dann handelte es sich um ein totalitäres System. Wird der Mensch aber herausgenommen, so schützt gerade dies seine Autonomie und Eigenständigkeit“ (Dewe 2010).

Wenn wir uns die KI-Modelle ansehen, so ist deren Ziel, den Menschen mit seinen Daten und Profilen im System abzubilden. Der Mensch wird somit immer mehr zum Bestandteil des KI-Systems.

Das bedeutet wiederum, ein KI-System kann in diesem Sinne immer mehr zu einem totalitäres System werden.

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4.444 Blogbeiträge seit Juli 2006

Vor fast 20 Jahren haben wir den Blog mit WordPress (Open Source) gestartet – ohne Webebanner oder versteckter Werbung. Das ist auch heute noch so.

Von Anfang an haben wir Wert auf Qualität der Beiträge gelegt, indem wir beispielsweise Originaltexte mit Quellen angegeben, und dadurch von unserer Meinung abgegrenzt haben.

In der Zwischenzeit werden wir alle von KI generierten Inhalten überschwemmt. Da ist es aus unserer Sicht gut, mehr auf Qualität, als auf Quantität zu setzen. Ganz im Sinne von unserer Marke:

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Kollektive Intelligenz: Voraussetzungen sind gegenseitige Anerkennung und Bereicherung

Quelle: Feldhusen, B. (2021)

In dem Blogbeitrag Wisdom of Crowds – Schwarm Intelligenz – Kollektive Intelligenz bin ich schon einmal intensiver auf die Unterscheidung der jeweiligen Ansätze eingegangen. Darin zitiere ich Feldhusen (2021), der sich wiederum auf Lévy vom MIT Center of Collective Intelligence bezieht. Es lohnt sich, dessen Auffassung noch etwas genauer zu betrachten:

„Die Netzwerkgesellschaft wird nicht von einer Expertenintelligenz getragen, die für andere denkt, sondern von einer kollektiven Intelligenz, die die Mittel erhalten hat, sich auszudrücken. Der Anthropologe des Cyberspace, Pierre Lévy, hat sie untersucht: »Was ist kollektive Intelligenz? Es ist eine Intelligenz, die überall verteilt ist, sich ununterbrochen ihren Wert schafft, in Echtzeit koordiniert wird und Kompetenzen effektiv mobilisieren kann. Dazu kommt ein wesentlicher Aspekt: Grundlage und Ziel der kollektiven Intelligenz ist gegenseitige Anerkennung und Bereicherung …« (Lévy, 1997, S. 29). Um allen Missverständnissen zuvor zu kommen, richtet er sich ausdrücklich gegen einen Kollektivismus nach dem Bild des Ameisenstaates. Vielmehr geht es ihm um eine Mikrovernetzung des Subjektiven. »Es geht um den aktiven Ausdruck von Singularitäten, um die systematische Förderung von Kreativität und Kompetenz, um die Verwandlung von Unterschiedlichkeit in Gemeinschaftsfähigkeit« (ebd., S. 66)“ (zitiert in Grassmuck 2004).

L ÉVY, PIERRE (1997): Die Kollektive Intelligenz. Eine Anthropologie des Cyberspace, Bollmann Verlag, Mannheim.

In der Grafik ist zu erkennen, dass es bei Kollektiver Intelligenz auch um diverse, unabhängige Agenten geht, die komplex gekoppelt sind. Aus der heutigen Perspektive können damit auch KI-Agenten im Netzwerk diverser Akteure gemeint sein. Auch in so einem Netzwerk würde es also nicht DIE Expertenintelligenz geben. Intelligenz (menschliche, künstliche, hybride Formen) würde sich also im Netzwerk verteilt, immer wieder neu bilden.

Um das zu erreichen, müssen allerdings Voraussetzungen erfüllt sein, die von den Tech-Konzernen mit ihren KI-Agenten manchmal „vergessen“ werden. Grundlage und Ziel der Kollektiven Intelligenz sind nach Lévy „gegenseitige Anerkennung und Bereicherung“. Bei diesen Punkten habe ich bei den proprietären KI-Modellen so meine Zweifel.

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Bekleidung: Produkte genügen immer noch nicht den Anforderungen der Kunden

Eigene Abbildung in Anlehnung an Piller (1998)

Es hat den Anschein, dass es sich die Modeindustrie leisten kann, die Anforderungen ihrer Kunden zu ignorieren. Die Abbildung zeigt, eine heute immer noch anzutreffende Diskrepanz zwischen den Kundenanforderungen und den realen Produkteigenschaften.

Schauen wir uns die drei Dimensionen Passform (eng-weit), Mode (bieder-modisch) und Preis (billig-teuer) an, so sind zunächst die Kundenanforderungen 1, 2 und 3 positioniert. Es wird deutlich, dass sich alle drei Kundenanforderungen unterscheiden – was durchaus üblich ist. Das Produkt (P) wird nun so positioniert, damit alle Kunden irgendwie damit zurechtkommen. Der Kunde erhält nicht unbedingt das, was er/sie benötigt.

Die Logik dahinter ist immer noch zu oft der Break.Even-Gedanke. Das heißt, es müssen genügend viele Produkte einer Art hergestellt werden, damit es sich für das Unternehmen rechnet. Diese Skalierung (Menge) führt dann zu akzeptablen Preisen – so die altbekannte Logik.

In diesen „akzeptablen Preisen“ sind allerdings auch die Kosten der Überproduktion (mehrere hundert Milliarden Euro pro Jahr) enthalten, deren Vernichtung der Kunde mit dem Preis der Ware auch bezahlt. – von den Retouren ganz zu schweigen.

Ich erspare es mir an dieser Stelle, auf die unzähligen wissenschaftlichen Studien dazu hinzuweisen, die auf den verschiedenen Konferenzen – an denen ich seit 2001 teilgenommen habe – vorgestellt wurden. Dabei wurden auch Lösungsmöglichkeiten angeboten: Mass Customization and Personalization. Siehe zu Freund, R. (2009): Kundenindividuelle Massenproduktion (Mass Customization). RKW Kompetenzzentrum, Faktenblatt 5/2009.

Seit Jahrzehnten ist es möglich, massenhaft Bekleidung herzustellen, die individuell ist, und zum Preis einer in großen Mengen hergestellten Massenware zu erhalten ist.

Es stellt sich natürlich die Frage: Warum wird das nicht genutzt?

In der Zwischenzeit verfestigt sich bei mir die Auffassung, dass die Kunden nicht das physische Produkt, sondern hauptsächlich die aufgeladene Marke (Werbe-Ikonen, Influencer, Marketing, In-Out, usw.) kaufen – egal ob das Bekleidungsstück passt oder nicht. Wenn nicht, wird es angepasst – Änderungsschneidereien in 1a-Lagen haben Hochkonjunktur. Wie in der Abbildung mit dem Kreis dargestellt, umfasst – ja überstrahlt – die Marke alle Kundenanforderungen.

Bei einem individuell hergestellten Bekleidungsstück (mass customized) würde es ein Produkt sein, dass passt, preislich OK ist, doch möglicherweise nicht dem vorgegeben modischen Trends entspricht. Auch die Marke würde fehlen – und wer will das schon? Immerhin dient das Kleidungsstück ja auch zu einem großen Teil der Kommunikation. Kleider machen eben Leute.

Wenn Sie sich zu diesen und anderen Themen informieren wollen: Die MCP Community of Europe trifft sich auf der Konferenz zu Mass Customization and Personalization – MCP 2026 – vom 16.-19.09.2026 in Balatonfüred, Ungarn. Wir sind dabei.