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Digitale Souveränität: Wie kann ein KI-Modell aus LocalAI in den Nextcloud Assistenten eingebunden werden?

Um digital souveräner zu werden, haben wir seit einiger Zeit Nextcloud auf einem eigenen Server installiert – aktuell in der Version 32. Das ist natürlich erst der erste Schritt, auf den nun weitere folgen – gerade wenn es um Künstliche Intelligenz geht.

Damit wir auch bei der Nutzung von Künstlicher Intelligenz digital souverän bleiben, haben wir zusätzlich LocalAI installiert. Dort ist es möglich, eine Vielzahl von Modellen zu testen und auszuwählen. In der folgenden Abbildung ist zu sehen, dass wir das KI-Modell llama-3.2-3B-instruct:q4_k_m für einen Chat ausgewählt haben. In der Zeile “Send a massage” wurde der Prompt “Nenne wichtige Schritte im Innovationsprozess” eingegeben. Der Text wird anschließend blau hinterlegt angezeigt. In dem grünen Feld ist ein Teil der Antwort des KI-Modells zu sehen.

LocalAI auf unserem Server: Ein Modell für den Chat ausgewählt

Im nächsten Schritt geht es darum, das gleiche KI-Modell im Nextcloud Assistant zu hinterlegen. Der folgende Screenshot zeigt das Feld (rot hervorgehoben). An dieser Stelle werden alle in unserer LocalAI hinterlegten Modelle zur Auswahl angezeigt, sodass wir durchaus variieren könnten. Ähnliche Einstellungen gibt es auch für andere Funktionen des Nextcloud Assistant.

Screenshot: Auswahl des Modells für den Nextcloud Assistenten in unserer Nextcloud – auf unserem Server

Abschließend wollen wir natürlich auch zeigen, wie die Nutzung des hinterlegten KI-Modells in dem schon angesprochenen Nextcloud Assistant aussieht. Die folgende Abbildung zeigt den Nextcloud Assistant in unserer Nextcloud mit seinen verschiedenen Möglichkeiten – ine davon ist Chat mit KI. Hier haben wir den gleichen Prompt eingegeben, , den wir schon beim Test auf LocalAI verwendet hatten (Siehe oben).

Screenshot von dem Nextcloud Assistant mit der Funktion Chat mit KI und der Antwort auf den eigegebenen Prompt

Der Prompt ist auf der linken Seite zu erkennen, die Antwort des KI-Modells (llama-3.2-3B-instruct:q4_k_m) ist rechts daneben wieder auszugsweise zu sehen. Weitere “Unterhaltungen” können erstellt und bearbeitet werden.

Das Zusammenspiel der einzelnen Komponenten funktioniert gut. Obwohl wir noch keine speziellem KI-Server hinterlegt haben, sind die Antwortzeiten akzeptabel. Unser Ziel ist es, mit wenig Aufwand KI-Leistungen in Nextcloud zu integrieren. Dabei spielen auch kleine, spezielle KI-Modelle eine Rolle, die wenig Rechenkapazität benötigen.

Alles natürlich Open Source, wobei alle Daten auf unseren Servern bleiben.

Wir werden nun immer mehr kleine, mittlere und große KI-Modelle und Funktionen im Nextcloud Assistant testen. Es wird spanned sein zu sehen, wie dynamisch diese Entwicklungen von der Open Source Community weiterentwickelt werden.

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

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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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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.

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Digitale Souveränität: Nextcloud Version 32 (Hub 25) – no data leaks to third parties

Landingpage zur Version 32 (Hub 25) auf Nextcloud

Zur Digitalen Souveränität und zu Nextcloud habe ich in unserem Blog schon mehrfach, auch in Verbindung mit Künstlicher Intelligenz und KI-Agenten, geschrieben. Siehe meine verschiedenen Blogbeiträge dazu.

An dieser Stelle möchte ich daher nur auf die am 27.09.2025 veröffentlichte neue Nextcloud Version 32 (Hub 25) hinweisen. Es ist erstaunlich, welche dynamische Entwicklung diese Open Source Kollaborations-Plattform in den letzten Jahren verzeichnen kann. Immerhin bietet Nextcloud neben Alternativen zu den üblichen Office-Anwendungen, auch Nextcloud Talk (MS Teams Ersatz), ein Whiteboard, Nextcloud Flow (Abläufe optimieren), auch eine Integration mit Open Project an.

Mit dem Upgrade auf Nextcloud 32 wird auch der Nextcloud Assistent verbessert. Mit Hilfe verschiedener Features wie Chat mit KI usw. wird der Assistent zu einem persönlichen Agenten, der unterschiedliche Abläufe übernehmen kann.

Über die Verbindung zu LocalAI können die verschiedenen Möglichkeiten mt einem KI-Modell – oder mit verschiedenen KI-Modellen – verknüpft werden, sodass alle generierten Daten auf unserem Server bleiben. Ein in der heutigen Zeit unschätzbarer Vorteil, wodurch der Nextcloud Assistent in diesem Sinne ein Alleinstellungsmerkmal aufweist – ganz im Sinne einer Digitalen Souveränität.

Wir werden in Kürze auf die Version 32 (Hub 25) upgraden, und die neuen Features testen. In diesem Blog werde ich in den kommenden Woche darüber schreiben.

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Enshittification: Was ist das schon wieder?

Image by Tumisu from Pixabay

Möglicherweise ist es Ihnen ja auch schon so ergangen; Sie finden einen Onlinedienst oder eine Onlineplattform mit einer guten Bedienbarkeit, die Angebote sind OK, und die Lieferung stimmt.

Nach einer gewissen Zeit stellen Sie allerdings fest, dass die Leistungen nach und nach schlechter, und oftmals auch teurer werden. Das ist ungewöhnlich, wenn man bedenkt, dass ein Unternehmen über die Zeit eine Lernkurve durchläuft, die es dem Unternehmen ermöglicht, Prozesse zu verbessern, und somit Kosten zu sparen. In der Zwischenzeit habe ich erfahren, dass es für diesen Effekt seit 2022 sogar einen Begriff gibt: Enshittification.

“Der Begriff Enshittification (englisch wörtlich etwa Verscheißerung), auch bekannt als Crapification oder Platform decay (deutsch Plattformverfall), beschreibt ein Muster, bei dem digitale Angebote, d.h. Onlinedienste und -plattformen, oft mit der Zeit an Qualität verlieren” (Wikipedia).

Auf der Wikipedia-Seite finden Sie weitere interessante Beispiele für den Effekt, der einen Interessenkonflikt zwischen Unternehmen und Nutzern widerspiegelt. Das Unternehmen ist so profitorientiert, dass es sogar Nachteile für den Nutzer in Kauf nimmt, damit die Rendite stimmt.

Qualität bedeutet ja, dass “inhärente Merkmale Anforderungen erfüllen” (ISO 9001:2015) – und zwar Anforderungen der Kunden/Nutzer. Siehe dazu auch

Produkte und Dienstleistungen als Mehrwert für Kunden: Warum funktioniert das einfach nicht?

Der Geschäftswert aus Kundensicht – wirklich?

Anmerkung: Normalerweise verwenden wir in unseren Blogbeiträgen keine vulgären Ausdrücke – hier machen wir eine Ausnahme.

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Projektmanager/in Agil ab Ende Oktober in Düsseldorf

Der von uns entwickelte Blended Learning Lehrgang Projektmanager/in Agil (IHK) wird im Oktober wieder in Düsseldorf angeboten:

Projektmanager/in Agil (IHK) – Blended Learning Lehrgang
Flyer und IHK-Website 
27.10.-01.12.2025, IHK Düsseldorf
Ansprechpartnerin: Frau Wanke, Telefon: 0211/17243-35
E-Mail: petra.wanke@duesseldorf.ihk.de      

In dem Lehrgang geht es u.a um folgende Themen:

Unternehmen sollten wissen, wie sie die Projekte herausfiltern, die dann sinnvoll mit agilen Methoden durchgeführt werden können.

Es gibt nicht nur Scrum als agiles Rahmenwerk, auch Lean und Kanban gehören zu geeigneten Vorgehensmodellen. Bei Kanban gibt es – im Vergleich zu Scrum – nicht die Trennung der Projektmanager-Rolle in Product Owner und Scrum Master.

Scrum: Hier ist zwischen dem Scrum-Guide und ScrumAnd (z.B. Scrumban) bzw. ScrumBut zu unterscheiden. Nicht alle Unternehmen nutzen Scrum genau nach dem aktuellen Scrum-Guide.

Herauszufinden, was die agilen Anforderungen sind ist nicht Bestandteil des Scrum-Guides. Wir ergänzen diesen Punkt daher mit dem Requirementsboard.

Agile Vertragsgestaltung: Ein wichtiges Element, da die Leistung nicht, wie beim Klassischen(Plangetriebenen) Projektmanagement, genau beschrieben vorliegt (Magisches Dreieck).

Hybrides Projektmanagement: Hier gibt es viele Variationen, was einen Ordnungsrahmen erforderlich macht.

Scaling Agile: Der Scrum-Guide wurde für einzelne Projekte geschrieben, doch wie geht man mit vielen agilen Projekten um? Nexus und LeSS orientieren sich stark am Scrum-Guide. SAFe wiederum hat eine umfangreiche Struktur und nutzt verstärkt Lean und Kanban. Hier schließt sich der Kreis des Gesamtkonzepts.

Ein(e) Projektmanager/in Agil (IHK) ist somit für verschiedene Rollen in Organisationen geeignet.

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Anmerkungen zum World Social Report 2025

Quelle: World Social Reports 2025

In der aktuellen Wahrnehmung der Themen in den öffentlichen und privaten Diskussionen geht es fast nur noch um die Möglichkeiten von technologischen Entwicklungen wie der Künstlichen Intelligenz. Es geht um die Entwicklung von Märkten, ganzer Branchen (Automobilindustrie, Landwirtschaft, Lebensmittel, Pharma…) und systemrelevanter Organisationen (Banken) usw. Darauf ist auch unsere Politik fokussiert. Lobbyisten gehen hier ein und aus, um die geplanten Gesetze im Sinne einer Branche oder eines großen Konzerns zu beeinflussen – was auch oft genug funktioniert. Es wundert einen schon, dass Politiker sich fragen, warum die Menschen kein Vertrauen mehr in ihre Arbeit haben.

An dieser Stelle muss ich etwas klarstellen: Ich bin Demokrat und überzeugter Europäer. Ich plädiere hier nicht für extreme politische Richtungen (links oder rechts).

All das ist eine Perspektive, in der sich einzelne Menschen, Gruppen von Menschen, oder auch ganze Gesellschaften anpassen, oder besser unterordnen sollen/müssen. Wehe, wenn sie das nicht machen, wie beispielsweise die Europäische Union, die sich doch mit dem EU AI ACT gegen die Forderungen der US-amerikanischen Politik und KI-Unternehmen stellt. Oder wenn sich kleine Künstler und Autoren darüber beschweren, dass ihnen die Large Language Models (LLMs) einfach so die Inhalte nehmen und damit Geld verdienen (Urheberrechte missachten). Aus den hier nur kurz zusammengefassten Entwicklungen, entsteht ein Bild, das in der eingangs dargestellten Grafik visualisiert ist.

Die Abbildung aus dem World Social Report 2025 der United Nations zeigt verschiedene Einflussfaktoren, die sich zu einem selbst-verstärkenden Generator vernetzen (Wirkungsnetz): Die aktuelle Situation in vielen Ländern hat zu immer mehr Misstrauen (Distrust) und zu mehr Polarisation (Polarization) geführt – und damit zu weniger Kooperationen (Lack of collective action) und zu einer politischen Lähmung (Policy paralysis). Daraus wiederum entstehen Ungleichheit (Inequality) und Unsicherheit (Unsecurity), was wieder zum Anfang führt usw.

Wie kommen wir aus dem Kreislauf heraus?

Es fängt damit an, auf allen Ebenen (Individuum, Gruppe, Organisation, Netzwerk, Gesellschaft) den Menschen mit seinen Anforderungen in den Mittelpunkt zu rücken.

Dass das aktuell nicht der Fall ist, möchte ich an einigen wenigen Beispielen aufzeigen: Ist es die Anforderung von Menschen, massenhaft industriell produzierte Lebensmittel angeboten zu bekommen, die teilweise krank machen, und bei dem ein großer Anteil auch noch weggeworfen wird? Im Gesundheitswesen bekommen viele Akteure nur Geld, wenn ich krank bin. Welches Interesse haben diese Akteure, dass ich gesund bin und gesund bleibe? Ähnliches kann man für das Bildungswesen oder für die politischen Strukturen formulieren. Ist es die Anforderung der Menschen, dass immer mehr politische Ebenen auf EU-, Bundes, Landes- und regionaler Ebene mit immer mehr Personal und unnötigen Schnittstellen aufgebaut werden? usw. usw. Es geht nicht um mehr Geld, sondern darum, die vorhandenen Ressourcen für das Wohl der menschlichen Gemeinschaft einzusetzen, und Strukturen, die im Industriezeitalter angemessen waren, an die heutige Lebenswirklichkeit anzupassen.

Heute können wir mit Hilfe neuer Technologien (Additive Manufacturing, Künstliche Intelligenz…) vieles davon erreichen. WIE so etwas aussehen kann, hat Japan schon vor einigen Jahren in der Society 5.0 skizziert und teilweise schon umgesetzt. Im April 2025 waren wir 10 Tage in Japan – auch auf der Expo 2025 in Osaka – wo Elemente des Konzepts gezeigt wurden.

Quelle: https://www8.cao.go.jp/cstp/english/society5_0/index.html (Abgerufen am 19.11.2022)
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KI und Arbeitsmarkt: Interessante Erkenntnisse aus einer aktuellen, belastbaren wissenschaftlichen Studie

Wenn es darum geht, die Auswirkungen der Künstlichen Intelligenz auf den Arbeitsmarkt zu prognostizieren, kommt es – wie immer – darauf an, wen man fragt.

Die eher technikorientierten Unternehmen verkaufen die angestrebte AGI (Artificial General Intelligence) als das non plus ultra der Intelligenzentwicklung. Dabei prognostizieren diese Unternehmen, dass AGI den menschlichen Fähigkeiten (Intelligenzen) überlegen sein wird. Daraus folgt zwingend, dass KI wohl alle arbeitsbezogenen Tätigkeiten in der nahen Zukunft übernehmen kann. Diese Argumentation erinnert mich an so viele Versprechen der Technik-Unternehmen; beispielsweise an die Unsinkbarkeit der Titanic oder die “100%-ige” Sicherheit von Kernkraftwerken, oder an die Verheißungen der Internetpioniere. Technologie muss wohl in dieser Form verkauft werden (Storytelling) – immerhin geht es ja um Investoren und sehr viel Geld. Ich weiß natürlich, dass diese Vergleiche “hinken”, dennoch …

Betrachten wir Künstliche Intelligenz mit seinen Möglichkeiten aus der eher gesamtgesellschaftlichen Perspektive, so sieht das etwas anders aus. Hier geht es darum, mit Hilfe der Künstlichen Intelligenz gesellschaftliche Probleme zu lösen, zum Wohle aller. Die Idee der japanischen Society 5.0 kommt diesem Anspruch sehr nahe. Da ich darüber schon verschiedene Blogbeiträge veröffentlich habe, gehe ich darauf nicht weiter ein. Siehe dazu beispielhaft Worin unterscheiden sich Industry 5.0 und Society 5.0?

Wie ist es dennoch möglich herauszufinden, wie sich Künstliche Intelligenz auf dem Arbeitsmarkt bemerkbar macht, bzw. machen wird?

Als Leser unseres Blogs wissen Sie, dass ich bei solchen Fragestellungen immer dazu tendiere, belastbare wissenschaftliche Studien von unabhängigen Forschern heranzuziehen. Eine dieser Studie ist folgende. Darin sind sehr ausführlich Vorgehensweise, Datenanalysen und Erkenntnisse dargestellt, mit einer zu beachtenden Einschränkung: Es geht um den amerikanischen Arbeitsmarkt.

“First, we find substantial declines in employment for early-career workers in occupations most exposed to AI, such as software development and customer support.

Second, we show that economy-wide employment continues to grow, but employment growth for young workers has been stagnant.

Third, entry-level employment has declined in applications of AI that automate work, with muted effects for those that augment it.

Fourth, these employment declines remain after conditioning on firm-time effects, with a 13% relative employment decline for young workers in the most exposed occupations

Fifth, these labor market adjustments are more visible in employment than in compensation.

Sixth, we find that these patterns hold in occupations unaffected by remote work and across various alternative sample constructions”

Source: Brynjolfsson et al. (2025): Canaries in the Coal Mine? Six Facts about the Recent Employment Effects of Artificial Intelligence | PDF

Herausheben möchte ich hier, dass gerade junge Menschen, die in den Arbeitsmarkt kommen und noch keine domänenspezifische Expertise entwickeln konnten, von Künstlicher Intelligenz betroffen sind. Das ist in mehrerer Hinsicht bemerkenswert.

Einerseits scheint Expertise nicht so leicht durch KI ersetzbar zu sein, was wiederum für erfahrene, auch ältere Mitarbeiter spricht. Diese sollten natürlich Künstliche Intelligenz nutzen und nicht ablehnen.

Weiterhin sind es ja gerade junge Menschen, die in ihren Jobs mit Digitalisierung und auch mit Künstlicher Intelligenz arbeiten möchten. Die Innovation “Künstliche Intelligenz” kann anhand der genannten Effekte durchaus als reflexiv angesehen werden. Siehe dazu auch  Freund, R.; Chatzopoulos, C.; Lalic, D. (2011): Reflexive Open Innovation in Central Europe.

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Digitale Souveränität: Whiteboard mit dem Nextcloud KI-Assistenten nutzen

Auf das in Nextcloud integrierte Whiteboard hatte ich in dem Beitrag Nextcloud Hub 9 Open Source: Whiteboard kollaborativ bearbeiten. Ein weiterer Schritt zu einem souveränen Arbeitsplatz hingewiesen.

Wenn man also in Nextcloud eine Datei öffnen möchte, hat man die Optionen “Neue Tabelle” (wie Excel), “Neue Textdatei” (wie Word), “Neue Präsentation” (wie Power Point), “Neues Diagramm” und eben ein “Neues Whiteboard” zu erstellen. Es ist praktisch, dass diese Möglichkeit direkt integriert ist.

Das Whiteboard selbst basiert auf dem von mir schon 2022 vorgestellten tldraw, das mir damals schon wegen seiner Einfachheit und Kompaktheit gefallen hat. Jetzt ist es also in Nextcloud eingebunden worden. Es gibt zu dem Whiteboard eine Bibliothek, in der man alle selbst erstellten Vorlagen hinterlegen, oder auch im Netz verfügbare Vorlagen einbinden kann. Natürlich gibt es nicht so viele frei verfügbare Vorlagen wie bei Miro oder Mural, doch hat das in Nextcloud integrierte Whiteboard die Vorteile, dass es in einer umfangreichen Kollaborationsplattform integriert und Open Source basiert ist, und alle Daten auf dem eigenen Server laufen.

Es gibt neben den von anderen Whiteboards bekannten Funktionen, in der Zwischenzeit auch einen Botton, um den Nextcloud KI-Assistenten mit in das Whiteboard einzubinden. In der Abbildung habe ich den Botton rot hervorgehoben.

Das in dem Assistenten hinterlegte KI-Modell können wir selbst festlegen, da wir die Modelle in unserer LocalAI vorliegen haben. Somit laufen alle Anwendungen auf unseren Servern und alle Daten bleiben auch bei uns. Ganz im Sinne der Reduzierung der oftmals noch vorherrschenden Digitalen Abhängigkeit von den den etablierten Anwendungen meist amerikanischer Tech-Konzerne.

Weg von der Digitalen Abhängigkeit und hin zu einer Digitalen Souveränität.