LocalAI: KI-Modelle und eigene Daten kombinieren

NEXTCLOUD ASSISTENT – Eigener Screenshot

Wenn Sie die bekannten Trainingsmodelle (LLM: Large Language Modells) bei ChatGPT (OpenAI), Gemini (Google) usw. nutzen, werden Sie sich irgendwann als Privatperson, oder auch als Organisation Fragen, was mit ihren eingegebenen Texten (Prompts) oder auch Dateien, Datenbanken usw. bei der Verarbeitung Ihrer Anfragen und Aufgaben passiert.

Antwort: Das weiß keiner so genau, da die KI-Modelle nicht offen und transparent sind.

Ein wirklich offenes und transparentes KI-Modell orientiert sich an den Vorgaben für solche Modelle, die in der Zwischenzeit veröffentlicht wurden. Siehe dazu beispielsweise Open Source AI: Besser für einzelne Personen, Organisationen und demokratische Gesellschaften.

Um die eigene Souveränität über unsere Daten zu erlangen, haben wir seit einiger Zeit angefangen, uns Stück für Stück von kommerziellen Anwendungen zu lösen. Angefangen haben wir mit NEXTCLOUD, das auf unserem eigenen Server läuft. NEXTCLOUD Hub 9 bietet die Möglichkeiten, die wir alle von Microsoft kennen.

Dazu kommt in der Zwischenzeit auch ein NEXTCLOUD-Assistent, mit dem wir auch KI-Modelle nutzen können, die auf unserem Serverlaufen. Dieses Konzept einer LOCALAI – also einer lokal angewendeten KI – ist deshalb sehr interessant, da wir nicht nur große LLM hinterlegen, sondern auch fast beliebig viele spezialisierte kleinere Trainingsmodelle (SML: Small Language Models) nutzen können. Siehe dazu Free Open Source Software (FOSS): Eigene LocalAI-Instanz mit ersten drei Modellen eingerichtet.

In dem Blogbeitrag LocalAI (Free Open Source Software): Chat mit KI über den Nextcloud-Assistenten haben wir dargestellt, wie im NEXTCLOUD Assistenten mit einer lokalen KI gearbeitet werden kann.

Wie in der Abbildung zu sehen, können wir mit dem NEXTCLOUD Assistenten auch Funktionen nutzen, und auch eigene Dateien hochladen. Dabei werden die Dateien auch mit Hilfe von dem jeweils lokal verknüpften lokalen KI-Modell bearbeitet. Alle Daten bleiben dabei auf unserem Server – ein unschätzbarer Vorteil.

Die Kombination von LOCALAI mit eigenen Daten auf dem eigenen Server macht dieses Konzept gerade für Kleine und Mittlere Unternehmen (KMU) interessant.

Nutzen- und Kostenentstehung bei klassischen und agilen Vorgehensmodellen

Vergleich der Nutzenfeststellung und Kostenentstehung klassischer und agiler Methoden ((Müller/Hüsselmann 2017, in projektmanagementaktuell 2/2017

Klassische und agile Vorgehensmodelle im Projektmanagement unterscheiden sich bei verschiedenen Kriterien. In der Abbildung ist beispielsweise zu sehen, dass bei agilen Vorgehensmodellen, wie z.B. bei Scrum, der Projektnutzen stufenweise ansteigt. Bei Scrum ist das beispielsweise der Fall, da nach jedem Sprint ein Increment vorgestellt wird, das für den User einen Wert (Value) darstellt. Der nächste Sprint baut darauf auf, usw.

Bei klassischen, eher plangetriebenen Vorgehensmodellen steigt der Nutzen erst relativ spät, und eher “drastisch” an. Das geschieht oft in der Umsetzungsphase (Steuerungsphase). Dabei entstehen hier auch die meisten Kosten.

Siehe dazu auch Projektmanagement: Risikobewertung bei klassischen und agilen Vorgehensmodellen.

Solche Zusammenhänge thematisieren wir auch in den von uns entwickelten Blended Learning Lehrgängen Projektmanager/in (IHK) und Projektmanager/in AGIL (IHK). Informationen dazu, und zu aktuellen Terminen, finden Sie auf unserer Lernplattform.

Künstliche Intelligenz: Wird Scrum durch den permanenten Fluss an Produkten zu Kanban?

In unsicheren, turbulenten Zeiten kommen plangetriebene Projekte an ihre Grenzen, da sich Anforderungen und Vorgehensweisen (Methoden/Techniken) oft ändern. Das bisher übliche eher langfristige planen über über mehrere Monate, Quartale und Jahre kommt an seine Grenzen.

Ein eher iteratives Vorgehen in eher kürzeren Zyklen bietet sich gerade bei Entwicklungsprojekten und hier besonders bei der Softwareentwicklung an. Das Agile Manifest und das Scrum-Framework sind entsprechende Antworten auf diese Entwicklungen. Im Vergleich zum plangetrieben Vorgehen, schlägt der Scrum-Guide vor, Produkte (Increments) maximal in einem Monat zu entwickeln. Die Praxis zeigt, dass Organisationen sogar zu 14-tägigen Zyklen tendieren.

In Zeiten von Künstlicher Intelligenz (KI) können allerdings gerade Software-Produkte immer schneller entwickelt und als Produkt (Increment) vorgestellt werden. das kann schon in wenigen Tagen, ja in wenigen Minuten erfolgen.

Was bedeutet das für das Scrum-Framework?

Gehen wir von dem Gedanken aus, dass Künstliche Intelligenz in immer schnelleren und kürzeren Zyklen Produkte generieren kann, wird der Scrum-Zyklus eher zu einem permanenten Fluss an Produkten – und somit eher zu einem Vorgehen, das wir aus Kanban kennen.

Solche Zusammenhänge thematisieren wir auch in den von uns entwickelten Blended Learning Lehrgängen Projektmanager/in (IHK) und Projektmanager/in AGIL (IHK). Informationen dazu, und zu aktuellen Terminen, finden Sie auf unserer Lernplattform.

Projektmanagement: Risikobewertung bei klassischen und agilen Vorgehensmodellen

Vergleich der Projektrisikobewertung klassischer und agiler Methoden (Müller/Hüsselmann (2017), in projektmanagementaktuell 2/2017, in Anlehnung an Komus 2016)

In der Abbildung sehen Sie auf der Y-Achse das Projektrisiko abgebildet, das zu Beginn eines klassischen Projekts relativ hoch ist, und sich dann bei den verschiedenen Zeitpunkten der Risikobewertung reduzieren sollte. Es wird bei der Darstellung deutlich, dass das Projektrisiko zunächst langsam sinkt und dann rapide abnimmt, je mehr alle Projektbeteiligten über das Projekt Wissen. Siehe dazu auch Cone of Uncertainty.

Bei agilen Vorgehen haben wir über die Zeit eine stufenweise Abnahme des Projektrisikos von Beginn an. Durch die iterative Arbeitsweise, z.B. in Sprints, reduziert sich das Projektrisiko in “kleinen Häppchen”, an den verschiedenen Zeitpunkten – beispielsweise durch das Review am Ende eines jeden Sprints. Es wird auch hier deutlich, dass agile Vorgehensweisen Vorteile haben, wenn es um innovative Projekte geht, bei denen oft das Wissen über das Produkt und die Methoden unklar sind.

Solche Zusammenhänge thematisieren wir auch in den von uns entwickelten Blended Learning Lehrgängen Projektmanager/in (IHK) und Projektmanager/in AGIL (IHK). Informationen dazu, und zu aktuellen Terminen, finden Sie auf unserer Lernplattform.

Locale KI-Anwendung: Erster Test mit dem Modell LLama 3.3 70B

Eigener Screenshot

Wie Sie wissen, haben wir auf unserem Server die Möglichkeit eingerichtet, KI-Modelle lokal auszuwählen und zu testen, bzw. zu nutzen – LokalKI oder LocalAI. Siehe dazu Free Open Source Software (FOSS): Eigene LocalAI-Instanz mit ersten drei Modellen eingerichtet.

Die verschiedenen Modelle können dazu vorab ausgewählt werden. Für diesen Test habe ich Llama 3.3 70B ausgewählt, was in der Abbildung zu erkennen ist. LLama 3.3 ist ein nur textbasiertes Modell, das den Vorteil hat, deutlich weniger Rechenaufwand zu benötigen, als z.B. LLama 3.1 405B.

Die Eingabetext wird unten in dem dunkelgrau hinterlegten Feld eingetragen und erscheint dann in dem blau hinterlegten Feld.

Eingabe: Welche Prozessschritte gehören zu einem Innovationsprozess?

Das Ergebnis (Grün hinterlegt) kann sich für den ersten kleinen Test sehen lassen. Die Prozessschritte sind genannt und erläutert.

Die Antwortzeit war relativ kurz, was bei der Modellgröße von 70B durchaus überrascht. Immerhin haben wir keine besondere Rechenleistung installiert.

Der Vorteil ist auch hier: Alle Daten der KI-Anwendung bleiben auf unserem Server .

Projektmanager/in (IHK) ab Februar in Mannheim und Düsseldorf

Der von uns entwickelte Blended Learning Lehrgang Projektmanager/in (IHK) wird im Februar in Mannheim und in Düsseldorf angeboten.

Projektmanager/in (IHK) – Blended Learning Lehrgang (FlyerIHK-Website) 19.02.-26.03.2025, IHK Rhein-Neckar, Mannheim, Ansprechpartnerin: Frau Maibach, Telefon: 0621 1709-852, E-Mail: lisa.maibach@rhein-neckar.ihk24.de  

Projektmanager/in (IHK) – Blended Learning Lehrgang (FlyerIHK-Website) 25.02.-08.04.2025, IHK Düsseldorf, Ansprechpartnerin: Frau Wanke, Telefon: 0211/17243-35, E-Mail: petra.wanke@duesseldorf.ihk.de  

Bei Interesse können Sie sich gerne an die genannten Ansprechpartnerinnen wenden.

Informationen zu den von uns entwickelten Lehrgängen, zu weiteren Terminen und Standorten, finden Sie auf unserer Lernplattform.

Projektmanagement: Klassisch-Agil in der Übersicht

Wenn es um das Klassische (Plangetriebene )Projektmanagement, und um das Agile Projektmanagement geht, werden oftmals einzelne Kriterien genannt, die beide Vorgehensmodelle unterscheiden. In der Diskussion ist es oftmals hilfreich, verschiedene Kriterien für das jeweilige Vorgehensmodell zu beantworten und darzustellen.

Die folgende Tabelle zeigt übersichtlich, wie sich die genannten Vorgehensmodelle bei einzelnen Kriterien unterscheiden. Wenn Sie wollen, können Sie die Antworten als Pole zwischen zwei Zahlenwerten, z.B. 1 – 10, sehen, und eine eigene kleine Exceldatei für die Analyse eines Projekts erstellen.

Quelle: Müller/Hüsselmann (2017), in projektmanagementaktuell 2/2017

Möglicherweise werden sie dann erkennen, dass ihr Projekt keine eindeutige Zuordnung Richtung einer “10” oder einer “1” erlaubt. Das wiederum deutet darauf hin, dass sich bei dem Projekt eher ein Hybrides Vorgehensmodell (Hybrides Projektmanagement) anbietet.

Solche Zusammenhänge thematisieren wir auch in den von uns entwickelten Blended Learning Lehrgängen Projektmanager/in (IHK) und Projektmanager/in AGIL (IHK). Informationen dazu, und zu aktuellen Terminen, finden Sie auf unserer Lernplattform.

LocalAI: Aktuell können wir aus 713 Modellen auswählen

Eigener Screenshot

Künstliche Intelligenz (KI) wirkt schon heute – und in Zukunft noch viel mehr – in alle Bereiche der Gesellschaft. Die Frage ist allerdings, wie Künstliche Intelligenz (AI: Artificial Intelligence) genutzt wird.

Ein Weg ist dabei, sich von den Vorgaben der eher geschlossenen KI-Systeme treiben zu lassen. Das hat durchaus Vorteile, allerdings auch Nachteile. Siehe dazu ausführlicher Open Source AI: Besser für einzelne Personen, Organisationen und demokratische Gesellschaften.

Wir versuchen daher einen alternativen Weg aufzuzeigen, und auch umzusetzen. Dabei setzen wir auf die lokale Verarbeitung der Daten und auf die Nutzung von Open Source AI.

Dazu haben wir LocalAI (LokalKI) auf unserem Server installiert. Wie der Abbildung zu entnehmen ist, stehen uns aktuell 713 frei verfügbare Modelle zur Verfügung, die unterschiedlich genutzt werden können:

Zunächst ist es möglich, einzelne Modelle auszuwählen und mit Eingaben (Texte) zu testen. Dabei können Sie schon erkennen, welche Modelle für welche Anwendungen geeignet sind. Denn: Es wird in Zukunft immer mehr darauf ankommen, die geeigneten (kleineren) Modelle für die jeweiligen Prozessschritte im Unternehmen, oder privat zu nutzen.

Weiterhin können wir jedes der Modelle auch in NEXTCLOD über den NEXTCLOUD-ASSISTENTEN und der Funktion CHAT MIT KI nutzen. Siehe dazu LocalAI (Free Open Source Software): Chat mit KI über den Nextcloud-Assistenten.

Der Vorteil liegt auf der Hand: Mit LocalAI bleiben alle Daten auf unserem Server. Ein nicht zu unterschätzender Punkt – heute, und viel stärker noch in Zukunft.

Project Office: Mitarbeiterzentrierter und Servicezentrierter Ansatz in der Gegenüberstellung

In dem Blogbeitrag Project Office (PO) in den Projektmanagementphasen wurde erläutert, wie die beiden Ansätze für ein Project Office (PO) in den jeweiligen Projektmanagementphasen nach DIN positioniert werden können. Die folgende Tabelle bietet eine Hilfestellung für die praktische Umsetzung in der Organisation.

KriteriumMitarbeiter-
zentrierter
Ansatz
Service-
zentrierter
Ansatz
Grad der Aufgaben-komplexitätHohe Komplexität,
da fachbezogene
PM-Aufgaben im
Vordergrund stehen
Geringe Komplexität,
da PM-Routineaufgaben
im Fokus liegen
Grad der Wiederholbarkeit
der Tätigkeit
Geringe
Wiederholbarkeit
der Tätigkeiten
Häufige Wiederholung der Tätigkeiten, bedingt durch die
PM-Prozesstreue und hohe Änderungshäufigkeit
Grad der Bestimmbarkeit
des Aufgaben-fortschritts
Niedrige Bestimmbarkeit
des Aufgabenfortschritts,
da individuelle PM-Tätigkeiten
mit geringer Wiederholbarkeit
Hohe Bestimmbarkeit des Aufgabenfortschritts, da standardisierte und planbare PM-Tätigkeiten
ObjektbezugDie Aufgaben fokussieren
sich auf die Erreichung
spezieller Stakeholder-Ziele (Personengruppe)
Die Aufgaben dienen im Wesentlichen der Erstellung von Lieferobjekten
VerrichtungsbezugDie Tätigkeiten beziehen
sich vornehmlich auf die
PM-Tätigkeiten mit
projektfachlichem Bezug
Bei den Tätigkeiten handelt es sich um PM-prozessbezogene
Tätigkeiten ohne Fachbezug
Rang der TätigkeitenDie Aufgaben des MA-
zentrierten Ansatzes
können als entscheidungs-beeinflussend bezeichnet werden
Die Tätigkeiten des Aufgabenzentrierten Ansatzes sind entscheidungs-vorbereitend
Organisatorische
Projekteinbindung
Unmittelbares Mitglied
des Kernteams oder in „beratungsnähe“
zum Kernteam
„Service Center“ mit Liefer- und Leistungsbeziehungen
Dorfner Kollmer (2017), in projektmanagementaktuell 2/2017

Solche Zusammenhänge thematisieren wir auch in den von uns entwickelten Blended Learning Lehrgängen Projektmanager/in (IHK) und Projektmanager/in AGIL (IHK). Informationen dazu, und zu aktuellen Terminen, finden Sie auf unserer Lernplattform.

Bestände verdecken Probleme im Unternehmen

Krön (2027), in projektmanagementaktuell 1/2017

Wenn alle Prozesse problemlos laufen, benötigt ein Unternehmen geringe Bestände. Gibt es bei den Prozessen allerdings Hindernisse (Impediments), so wird das oft mit Beständen gepuffert. In der Abbildung ist das am Beispiel eines Maschinenbauunternehmens zu sehen. Ein relativ hoher Lagerbestand ist dann zwar recht bequem, doch auch sehr teuer. Nicht zuletzt dadurch, dass es durch die vielen Änderungen sein kann, dass ein Bestand an Material gar nicht mehr benötigt wird, und vernichtet werden muss.

Die Alternative ist, die Bestände zu reduzieren. Dabei treten dann die vorher abgedeckten Probleme auf. Es ist dann die Aufgabe, die Prozesse so zu verbessern (KVP: Kontinuierlicher Verbesserungsprozess). Wenn die Mitarbeiter so eine Arbeitsweise nicht gewohnt sind, werden sie bei der kleinsten Kleinigkeit wieder dazu tendieren, Bestände aufzubauen. Es entsteht so ein JO-JO-Effekt.

Jede Art von Verschwendung (Japanisch: Muda) zu vermeiden ist in Zeiten knapper Ressourcen weltweit immer wichtiger geworden. Dabei kommt es, wie in dem Beispiel zu sehen, nicht nur in produzierenden Unternehmen zu solchen Effekten. Auch in eher dienstleistungsorientierten Unternehmen kommt es in vielfältiger Weise zu Verschwendungen, die dann ganz einfach in die Gemeinkosten übergehen, ohne dass sich jemand dazu Gedanken macht.

Auch im Projektmanagement kann es zu massiven Verschwednungen kommen. Siehe dazu Lean Project Management: Mit dem Project Management Waste Index (PMWI) den Grad der Verschwendung in Projekten identifizieren.

Solche Zusammenhänge thematisieren wir auch in den von uns entwickelten Blended Learning Lehrgängen Projektmanager/in (IHK) und Projektmanager/in AGIL (IHK). Informationen dazu, und zu aktuellen Terminen, finden Sie auf unserer Lernplattform.