Für den kreativen Prozess, bzw. den Problemlösungsprozess, sind grundsätzlich zwei Denkstile erforderlich (Hornung/Patzak 2011):
Divergentes Denken (divergent: „auseinandergehend, ausschweifend, verzweigend“): die Gedanken schweifen lassen, in die Breite gehendes Denken, den Gedanken freien Lauf lassen, eine Ausweitung des Suchraumes.
Konvergentes Denken (konvergent: „zusammenlaufend, zusammenführend“): die Gedanken auf einen Punkt bringen, einem Ziel zuführen, eine Einengung des Suchraumes, vorsehen von Randbedingungen und Beschränkungen.
Divergentes und Konvergentes Denken sind im Ideenverfeinerungs- und Auswahlprozess gefragt (Abbildung).
Die jeweiligen Schritte können heute gut mit Künstlicher Intelligenz unterstützt werden. Es stellen sich dabei folgend Fragen:
Welches KI-Modell soll verwendet werden? Eher ein Modell, oder mehrere, spezialisierte Modelle? Siehe dazu Von „One Size Fits All“ über Variantenvielfalt in die Komplexitätsfalle?
Soll es ein proprietäres KI-Modell sein, oder doch besser ein Open Source AI Modell? Siehe dazu Das Kontinuum zwischen Closed Source AI und Open Source AI.
Welche Daten sollen verwendet werden? Sollen relativ wahllos Daten aus den Netz genutzt werden? Das kann zu rechtlichen Problemen führen. Oder sollen frei verfügbare (Open Data) Daten und eigene Daten aus der Organisation genutzt werden?
Bei der Beantwortung der jeweiligen Fragen merkt man sehr schnell, dass Open Data und Open Source AI ein perfect match bilden.
Natürlich kann der Prozess auch weiter geöffnet werden, wobei sich zwei Ansätze anbieten: Einmal ist es der Open Innovation Ansatz von Henry Chesbrough, der von offeneren Innovationsprozessen in Unternehmen ausgeht und somit auf das jeweilige Business Model zielt.
Andererseits kann ein persönlicher offener Innovationsprozess, also Open User Innovation nach henry Chesbrough gemeint sein. Siehe dazu Henry Chesbrough über die Zukunft von Open Innovation.
