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Digitale Souveränität: Verschiedene Open Source AI-Modelle ausprobieren

Screenshot AI2 Playground

AI2 ist eine Non-Profit Organisation, die Künstliche Intelligenz für die vielfältigen gesellschaftlichen Herausforderungen entwickelt. Das 2014 in Seattle gegründete Institut stellt dabei auch verschiedene Open Source KI-Modelle zur Verfügung – u.a. auch OLMo2.

“OLMo 2 is a family of fully-open language models, developed start-to-finish with open and accessible training data, open-source training code, reproducible training recipes, transparent evaluations, intermediate checkpoints, and more” (Quelle).

Wenn man die von AI2 veröffentlichten KI-Modelle einmal testen möchte, kann man das nun in einem dafür eingerichteten Playground machen. Wie in der Abbildung zu erkennen, können Sie einzelne Modelle auswählen, und mit einem Prompt testen. Der direkte Vergleich der Ergebnisse zeigt Ihnen, wie sich die Modelle voneinander unterscheiden.

Siehe dazu auch Künstliche Intelligenz: Mit der OLMo2 Modell-Familie offene Forschung an Sprachmodellen vorantreiben.

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Wissensarbeit: Bestehen 60% der Gesamtarbeit aus “Arbeit rund um die Arbeit”?

Industriearbeit wurde in der Vergangenheit akribisch (Stichwort: REFA) auf Verschwendungspotenziale untersucht. Ganze Wertstromanalysen wurden beispielsweise betrachtet, um Lean Production oder später Lean Management in der Organisation zu etablieren. Auch das Agile Arbeiten, beispielsweise in Form des Agilen Projektmanagements, hat das Ziel, sich nur auf den Value für den User (Scrum) zu fokussieren. Das Scrum-Framework entstand immerhin aus der Überlegungen, Wissensarbeit besser zu organisieren (Hirotaka Takeuchi und Ikujiro Nonaka).

Es verwundert daher doch etwas, dass aus einer Studie von Asana aus dem Jahr 2023 hervorgeht, dass der Anteil der “Arbeit rund um die Arbeit” bei Wissensarbeit immer noch erheblich ist. In der genannten Studie wurden fast 10.000 Wissensarbeiter befragt.

Dabei wird der Begriff “Arbeit rund um die Arbeit” wie folgt beschrieben: “Tätigkeiten, die der wichtigen Arbeit Zeit entziehen, darunter die Kommunikation über die Arbeit, die Suche nach Informationen, das Wechseln zwischen verschiedenen Apps, die Bewältigung wechselnder Prioritäten und die Statusnachverfolgung von Arbeitsvorgängen” (Asana 2025).

“Laut dem Bericht zur Anatomie der Arbeit von Asana [Anmerkung Robert Freund: aus dem Jahr 2023] werden 60 % der Arbeitszeit einer Person für „Arbeit rund um die Arbeit“ und nicht für Facharbeit aufgewendet” (ebd.).

Bei Studien sollte man immer etwas kritisch sein, denn Asana ist selbst Anbieter einer Work-Management Plattform mit vielen Apps – möglicherweise tragen diese sogar auch zu dem Verschwendungspotenzial bei.

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Open EuroLLM: Ein Modell Made in Europe – eingebunden in unsere LocalAI

Eigener Screenshot: Installation von Open Euro LLM 9B Instruct in unserer LocalAI

Es ist schon erstaunlich, wie dynamisch sich länderspezifische (Polen, Spanien, Schweden usw.) Large Language Models (LLMs) und europäische LLMs entwickeln. In 2024 wurde Teuken 7B veröffentlicht, über das wir in unserem Blog auch berichtet hatten. Siehe dazu Open Source AI-Models for Europe: Teuken 7B – Training on >50% non English Data. Weiterhin haben wir damals auch schon Teuken 7B in unsere LocalAI integriert.

Nun also Open EuroLLM, ein Large language Model made in Europe built to support all official 24 EU languages. Die generierten Modelle sind Multimodal, Open Source, High Performance und eben Multilingual. Interessant dabei ist, dass damit Innovation angestoßen werden sollen.

Das große Modell eurollm-9b-instruct haben wir in unserer LocalAI installiert. Die Abbildung zeigt den Installationsprozess. Ich bin sehr gespannt darauf, wie sich das Modell in unserer LocalAI im Vergleich zu anderen Modellen schlägt. Möglicherweise werden wir auch noch einmal das kleine Modell 1.7B installieren, das auf Huggingface verfügbar ist.

Alle Modelle, die wir in unserer LocalAI installieren, können wir auch je nach Anwendung in unserer Nextcloud über den Nextcloud Assistenten und der Funktion “Chat mit KI” nutzen. Dabei bleiben alle generierten Daten auf unserem Server – ganz im Sinne einer Digitalen Souveränität.

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Digitale Souveränität: Collective App – eine Art Wiki in unserer Nextcloud

Eigener Screenshot von unserer Nextcloud mit der App “Collective”

Unsere Nextcloud (Open Source) ist ein zentrales Element auf dem Weg zur Digitalen Souveränität. Dazu gehören nicht nur Möglichkeiten, LocalAI oder auch KI-Agenten zu nutzen, sondern auch Anwendungen (Apps), die wir im Tagesgeschäft benötigen.

Zum Beispiel haben wir die App Collective installiert und aktiviert. In der Abbildung ist ein Screenshot von einer angelegten Startseite zum Thema “Agentic AI Company” zu sehen.

Zu diesem Bereich kann ich nun verschiedene Teilnehmer zuordnen/einladen. Dabei können alle die jeweiligen Seiten wie in einem Wiki kollaborativ bearbeiten. Diese Möglichkeit geht über die reine Bereitstellung eines gemeinsamen Ordners hinaus und unterstützt die gemeinsame Entwicklung von (expliziten) Wissen.

Wichtig dabei ist, dass alle Daten, die hier gemeinsam geteilt und bearbeitet werden, auf unserem Server bleiben.

Natürlich können auch andere Wiki-Apps (Open Source) in die Nextcloud eingebunden werden. Jeder kann somit seine Nextcloud so konfigurieren, wie er möchte.

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Öffentlichen Verwaltungen: Hybrides Projektmanagement bei Digitalisierungsprojekten

Öffentliche Verwaltungen haben etwas andere Anforderungen an ein Projektmanagement. In dem Blogbeitrag Gegenüberstellung: Öffentliche Verwaltung und Erfolgsfaktoren von Projekten habe ich erläutert, wie schwierig es für Öffentliche Verwaltungen ist, die Erfolgsfaktoren für ein erfolgreiches Projektmanagement zu erfüllen.

Dennoch kann eine stärkere Projektorientierung in Öffentlichen Verwaltungen den Ineffizienzkreislauf durchbrechen. Gerade für die vielen Digitalisierungsprojekte bietet sich oft ein Hybrides Projektmanagement an.

“Die klassische Methode wird im Gesamtprojekt eingesetzt, indem die wichtigsten Meilensteine sowie die Aufträge mit Hauptzielen für die Teilprojekte definiert werden. Hierfür wird auch eine Meilensteintrendanalyse (MTA) monatlich durchgeführt. Für die Neuermittlung der Restkosten und Restleistungen wird ebenfalls Cost to complete (CTC) monatlich durchgeführt. Die Berichtserstattung an die Lenkungsgruppe erfolgt alle 6 Wochen.

Die Teilprojekte werden agil geleitet. Zum Einsatz kommt dabei die Kanban Board-Technik, in der die Backlogs verwaltet werden. Die Teilprojektleiter haben die Freiheit, mit ihren Teams die Tasks in den Backlogs und deren Bearbeitungsreihenfolge zu definieren, um den Auftrag des Teilprojektes zu erfüllen”

Quelle: Meier et al. (2025), in Projektmanagement Aktuell 04/2025.