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Hybrides Innovationsmanagement: Free Innovation und Producer Innovation

Source: The free innovation paradigm and the producer innovation paradigm. (von Hippel 2017)

Alles ist ja heute hybrid. Es gibt beispielsweise Hybrides Arbeiten, Hybrides Projektmanagement, Hybrides Wissensmanagement, und die Hybride Wettbewerbsstrategie Mass Customization. Das verwundert nicht wirklich, da es in der Reflexiven Modernisierung zu Entgrenzungen auf allen Ebenen der Gesellschaft kommt – so auch bei den Management-Prozessen. Management-Berater verkaufen alles jetzt als neue Entwicklung, doch ist diese schon sehr lange – beispielsweise in den Sozialwissenschaften – bekannt.

Den Run auf die Entgrenzung von Innovationsprozessen hat Henry Chesbrough (2003) mit Open Innovation ausgelöst (Innovation als Kontinuum zwischen Closed Innovation und Open Innovation). Sein Ansatz bezog sich dabei auf auf Innovationsprozesse in Organisationen, die nun langsam aber sicher angefangen haben, Wissen auch von Außen zu integrieren. In der Grafik ist das der untere große Pfeil (Producer Innovation Paradigm), mit dem Abschluss “Market diffusion”. Dieser auf Schumpeter zurückgehende Blick auf Innovation, und dessen Öffnung zeigt sich auch in den dazugehörenden Definitionen (Oslo Manual 2018) oder auch in den jeweiligen Statistiken, die eben Innovationen nur dann erfassen, wenn sie von Organisationen im Markt positioniert worden sind.

In den letzten mehr als 20 Jahren ist gerade von Eric von Hippel allerdings deutlich nachgewiesen worden, dass es auch viele Innovationen von einzelnen Personen gibt, die nicht zwingend im Markt, sondern beispielsweise innerhalb von interessierten Gruppen ausgetauscht werden (Free Innovation Paradigm). Dabei wird hier schon klar, dass solche Innovationen nach der Oslo-Definition gar keine Innovationen sind, und somit auch in keiner traditionellen Statistik vorkommen. In den verschiedenen Paper von Eric von Hippel allerdings schon. Siehe dazu ausführlicher Eric von Hippel (2005): Democratizing Innovation und Eric von Hippel (2017): Free Innovation.

In der Abbildung ist allerdings auch zu erkennen, dass es durchaus Sinn machen kann, nicht von einem Entweder-oder, sondern von einem Sowohl-als-auch zu sprechen. Beide Extrempositionen können sich an verschiedenen Stellen der jeweiligen Prozesse ergänzen, beispielsweise durch einen Innovation support vom Producer Innovation Paradigm zum Free Innovation Paradigm und umgekehrt durch Innovation Designs.

Ein so verstandenes Hybrides Innovationsmanagement, oder auch ein entsprechendes Innovations-Kontinuum, bieten gerade für Kleine und Mittlere Unternehmen (KMU) viele Chancen.

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Nextcloud FLOW: Automatisieren von Abläufen

Eigener Screenshot

Viele persönliche, bzw. organisatorische Abläufe sind Routineprozesse, die sich häufig wiederholen. Sobald dazugehörende Unterlagen digital vorliegen, können diese mit Hilfe von definierten Abläufen automatisiert werden.

Auf unserem Server haben wir Nextcloud (Open Source) installiert, sodass alle Daten geschützt sind. Mit der App Nextcloud FLOW können wir auf alle Daten zugreifen, und einfache, oder auch etwas komplexere Abläufe automatisieren.

In der Abbildung ist beispielhaft zu sehen, dass in der linken Navigationsleiste “Ablauf”, also “Flow”, angeklickt wurde. In der rechten Hälfte ist zu erkennen, dass wir den Ablauf “PDF-Umwandlung” hinterlegt haben. Nun können wir anhand der verschiedenen Auswahlfelder bestimmen, unter welchen Bedingungen Dateien automatisiert in PDF umgewandelt werden können.

Das ist natürlich nur ein kleines und einfaches Beispiel für die Nutzung von Nextcloud FLOW, doch sind auch Anwendungen bei IKBD (Information, Kommunikation, Berichtswesen und Dokumentation) in Projekten denkbar, usw. usw. Den Möglichkeiten, sind fast keine Grenzen gesetzt.

Darüber hinaus kann es Sinn machen, auch noch den Nextcloud ASSISTENT oder sogar KI-Agenten zu nutzen – alles auf Open Source Basis, sodass alle Daten auf dem eigenen Server bleiben.

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MCPC 2025 vom 09.-12. September in Siegen

Die MCPC-Konferenzreihe ist 2001 in Hong Kong gestartet – und ich habe daran teilgenommen. Dieses Event hat mich dazu motiviert, mich stärker mit dem Thema zu beschäftigen. In der Folge habe ich dann an vielen Weltkonferenzen teilgenommen und Paper vorgestellt. Ein Highlight war die Special Keynote auf der MCPC2015 in Montreal.

In Hong Kong 2001 ist damals bei mir auch die Idee gereift, eine eigene Konferenzreihe zu initiieren. Mit der Unterstützung vieler Kollegen konnte das auch erreicht werden. Seit 2004 gibt es alle 2 Jahre die MCP-CE, an der wir zuletzt 2024 teilgenommen haben.

Die nächste Weltkonferenz MCPC 2025 findet nun vom 09.-12. September in Siegen statt.

“The conference offers a setting for experts from academia, industry and research institutes alike to discuss and exchange the latest scientific contributions related to customized products and their associated business and production systems.” (Quelle: Call for Papers|PDF).

Siehe dazu auch

Konferenzen und Veröffentlichungen

MCP CENTRAL EUROPE AWARD

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Thinking: Wissenschaftliche Veröffentlichungen dazu sind immer noch zu wenig interdisziplinär

Source: Illustration of the relative prominence of four forms of disciplinary approach in the scientific literature, both in terms of when they are referred to in isolation and when they are referred to in combination. The numbers represent the count of documents returned when searching the Scopus database for each term using Boolean operators (title, abstract and keywords from 1954 until the search date of February 2023).(Crilly, N. 2024)

Das Handeln wird oft vom Denken bestimmt, und das Denken wiederum vom Handeln. Insofern ist es nicht ungewöhnlich, wenn das Denken (Thinking) in verschiedenen wissenschaftlichen Veröffentlichungen untersucht wird. Dabei gibt es sehr viele spezifische Ansätze wie Design Thinking, Computational Thinking, Entrepreneurial Thinking und Systems Thinking (Diese vier stellen eine Auswahl dar).

Jetzt sollte man meinen, dass es in der heutigen Zeit darum geht, über die jeweiligen Ansätze hinaus, Vernetzungen mit anderen Ansätzen in wissenschaftlichen Veröffentlichungen zu beachten. Dass dem nicht so ist, zeigt die Abbildung. Wie der Beschreibung zu entnehmen ist, wurde ein sehr lange Zeitraum (1954-2024) untersucht.

“Denning and Tedre do not then analyse or compare these various disciplinary approaches or the projects they originate from, but they do acknowledge that variety, which is seemingly very rare. In fact, just conducting simple literature searches for works on disciplinary approaches reveals the very small number of those works that focus on two or more approaches in comparison to those that focus on just one approach (see Figure). Similarly, it can be observed that even the most cited works describing one disciplinary approach (e.g.Wing’s description of computational thinking) are seldom cited in works describing other disciplinary approaches (e.g. various descriptions of design thinking)” (Crilly, N. 2024).

Auch hier ist wieder zu erkennen, das jede Perspektive für sich beansprucht, die richtige, bzw. die beste zu sein. Immer unter der Überschrift “One Size Fits All”. Das wird allerdings der Komplexität unseres Lebens (Arbeitslebens) nicht gerecht, und bestätigt wieder eine Art Silo-Denken (Thinking). Wissenschaftliches Arbeiten sollte zeigen, dass es auch anders geht. Bisher kann das noch nicht nachgewiesen werden.

Siehe dazu auch

Entscheidungen unter Unsicherheit: Schnelles Denken und Langsames Denken.

Kritisches Denken etwas genauer betrachtet.

Neue und alte Denkansätze – eine Gegenüberstellung.

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In Zukunft sollte wieder stärker die Nachfrage Treiber von Innovationen sein

Image by Gerd Altmann from Pixabay

Es ist immer wieder erstaunlich, dass Struktuten wie die Europäische Union, Bundes- oder Landesregieren usw. immer wieder über Geld, also Kapital, sprechen, wenn es um Innovationen geht. Es werden Statistiken aufgefahren, die zeigen sollen, dass z.B. Deutschland X Milliarden in Forschung und Entwicklung steckt, und auch mit vielen Programmen Innovationen fördert. Viele der von einzelnen Menschen erbrachten Innovationen tauchen in diesen Statistiken allerdings gar nicht auf. Siehe dazu bespielsweise Eine etwas andere Perspektive auf den Bundesbericht Forschung und Innovation 2020.

Einerseits sind Investitionen in Forschung und Entwicklung nicht zwangsläufig Innovationen, wenn z.B. Patente nicht in marktfähige Produkte und Dienstleistungen umgesetzt werden. Andererseits haben die vielen Förderprogramme einen Wust an Aktivitäten ausgelöst, die nur mehr Innovationspreise, aber keine wirklichen Innovationen gebracht haben. Wie ich darauf komme? Wir haben in der Europäischen Unionen kein Amazon, kein Apple, kein Microsoft, kein Meta, kein etc., obwohl es wohl bei den Menschen für die entsprechenden Dienstleistungen einen Bedarf gibt. Wir sind gerade bei Zukunfstechnologien in eine bequeme, allerdings auch verhängnisvolle Abhängigkeit geraten. Das hat sich alles in den letzten Jahrzehnten entwickelt. Gut erkennen kann man die dahinterliegende Denkweise an dem Vergleich der Smart City mit einer AI City:

“The governance of the AI city is aimed at the difficulties and pain points in the current city. The key point of using AI to explore is the grafting point of AI technology and urban governance needs rather than the top-down promotion of AI concepts. This is fundamentally different from the rise and promotion of any “smart city” in the past, which is different from the construction of smart infrastructure and a large and comprehensive technology platform with high investment from the government, and the AI city is reflected in the “peripheral nerve” of urban governance” (Wu 2025).

Der Blick muss wieder auf die Bedürfnisse der Menschen gerichtet werden, nicht nur auf “Kapital” und “Märkte”. Diese haben die vielen Probleme der Menschen in ihrem täglichen Umfeld bisher jedenfalls nicht gelöst, trotz aller Versprechen im Marketing, beim Qualitätsmanagement, Innovationsmanagement etc. und aktuell bei den Agilen Arbeitsweisen. Siehe dazu auch Produkte und Dienstleistungen als Mehrwert für Kunden: Warum funktioniert das einfach nicht?

“There is still an invisible hand behind supply-side reform. Adam Smith argued that the invisible hand that drives markets is capital, while the invisible hand of supply that drives innovation is demand. Generally speaking, the “inconvenience” in the daily life of the people can be used as the traction of technological development. In the AI technology market, enterprises that see fundamental needs can have a large number of applications for their products” (Wu 2025).

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Künstliche Intelligenz lässt Mass Customization in einem anderen Licht erscheinen

Mass Customization ist ein Oxymoron, das von Davis verwendet, und das vor über 30 Jahren von B. Joseph Pine als hybride Wettbewerbsstrategie bekannt gemacht wurde. Siehe dazu auch Freund, R. (2009): Kundenindividuelle Massenproduktion (Mass Customization). RKW Kompetenzzentrum, Faktenblatt 5/2009.

In der Zwischenzeit hat sich viel bei den technischen Möglichkeiten bei der Herstellung von Produkten und Dienstleistungen getan, sodass Mass Customization in einem neuen Licht gesehen werden kann. Unter anderem sind die Kosten zur Herstellung von Produkten und Dienstleistungen drastisch gesunken (Additive Manufacturing – 3D-Druck, Maker-Bewegung, Robotics etc.). Weiterhin bietet Künstliche Intelligenz mit Large Language Models (LLM) und KI-Agenten ganz neue Möglichkeiten, Mass Customization umzusetzen. Frank Piller hat das in einem Interview an einem Beispiel sehr gut dargestellt:

“An algorithm reading your Instagram profile might know better than you do about your dream shirt or dress. I see opportunity to use the data out there for what I call smart
customization” Piller, Frank T. and Euchner, James, Mass Customization in the Age of AI (June 07, 2024). Research-Technology Management, volume 67, issue 4, 2024 [10.1080/08956308.2024.2350919], Available at SSRN: https://ssrn.com/abstract=4887846.

Frank Piller geht dabei immer noch von der Perspektive eines Unternehmens aus, das die neuen KI-Technologien nutzt, um mass customized products herzustellen. Ich stelle mir dabei allerdings die Frage, ob es nicht für jeden Einzelnen in Zukunft möglich sein wird, mit Hilfe von KI-Agenten viele der alltäglichen Probleme selbst, und/oder zusammen mit anderen in Communities, zu lösen.

Benötigen wir in Zukunft also für alle benötigten Produkte und Dienstleistungen noch Unternehmen?

Immerhin hat ein Unternehmen dann seine Berechtigung, wenn es geringere Transaktionskosten hat. Diese Marktberechtigung gerät durch die neuen technischen Möglichkeiten ins Wanken. Die Technologien, mit denen Unternehmen immer geringere Transaktionskosten generieren, und der User immer mehr selbst machen soll/kann, führt zu einer Art Reflexiven Innovation. Diese schlägt auf die Unternehmen zurück. Siehe dazu beispielsweise aus meinen Veröffentlichungen:

Freund, R.; Chatzopoulos, C.; Lalic, D. (2011): Reflexive Open Innovation in Central Europe. 4th International Conference for Entrepreneurship, Innovation, and Regional Development (ICEIRD 2011), 05.-07. May, Ohrid, Macedonia.

Immerhin stellen wir alle in unserem Alltag fest, dass die die von den Unternehmen angebotenen Produkte und Dienstleistungen oft nicht den eigenen Anforderungen entsprechen.

Siehe dazu Von Democratizing Innovation zu Free Innovation oder auch Megatrend: Mass Personalization.

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Von der Smart City zur AI City

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Das Konzept einer Smart City wird in vielen Regionen der Welt schon umgesetzt: “In einer Smart City wird intelligente Informations- und Kommunikationstechnologie (IKT) verwendet, um Teilhabe und Lebensqualität zu erhöhen und eine ökonomisch, ökologisch und sozial nachhaltige Kommune oder Region zu schaffen” (BSI). Der Schwerpunkt liegt somit auf der Verwendung von IKT.

Nun gibt es mit Hilfe der Künstlichen Intelligenz (AI: Artificial Intelligence) ganz neue Möglichkeiten, die über das Konzept einer Smart City hinausgehen. Der folgende Text stammt aus einem Buch des führenden Wissenschaftlers, der sich mit dem Konzept einer “AI City” befasst:

“The essence of an AI city is empowerment. In the definition of “AI city,” the city obtains strong empowerment in urban organization and civilization development with the help of AI. The past process of urban intelligence emphasized information networking and promoted the comprehensive construction of smart cities. But the AI city is different: the city begins to learn and, after learning, better empowers life, production, and ecology through the learning process in order to continuously improve the energy level. The data of the daily operation of the city has become the different raw materials of AI technology, once data integration is fully achieved— spanning macro-level aspects such as society, economy, environment, and transportation, down to micro-level aspects such as individual and group activities—the overall functioning of the city will significantly improve. It is not the simple general smart city, but the intelligence that can learn. In the AI 2.0 era, with the break-through of the five key technologies of big data intelligence, swarm intelligence, autonomous unmanned systems, cross-media intelligence, and hybrid enhanced intelligence, the ability of AI city learning, problem solving, and empowerment has been greatly improved, moreover, numerous patterns and insights can be discovered within massive datasets. Therefore, the city began to iterate, and the urban agglomeration began to interact deeply. After learning, AI can formulate city rules according to a reasonable ideal vision. And when this formulation becomes the goal of deduction, the city can constantly predict, evolve, and revise itself” (Wu 2025: The AI City).

Die neuen Chancen der Künstlichen Intelligenz in Städten oder Ballungszentren, für die Menschen und deren Probleme zu nutzen, sollte dabei auf Transparenz bei den verwendeten KI-Anwendungen basieren. Diese Bedingung erfüllen die meisten Closed Source Modelle der Tech-Giganten aktuell nicht. Wenn es wirklich um die Menschen geht, und nicht primär im wirtschaftliche Interessen (USA) oder parteipolitische Interessen (China), so kommen für mich hier nur Open Source KI-Modelle und – Anwendungen infrage.

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Open Source AI: Warum sollte Künstliche Intelligenz demokratisiert werden?

AI (Artificial intelligence) AI management and support technology in the Business plan marketing success customer. AI management concept.

Aktuell überschlagen sich die Meldungen darüber, wie die Zukunft von Künstlicher Intelligenz (AI: Artificial Intelligence) wohl aussehen wird. Die Dynamik ist in diesem Feld allerdings so groß, dass es unmöglich ist, genauere Voraussagen zu machen.

Dennoch glauben einige, dass ein Modell, wie z.B. ChatGPT, Gemini usw. mit ihren vielfältigen Möglichkeiten, die Lösung für alles sein wird. Grundannahme ist hier also One Size fits all.

Demgegenüber steht der Gedanke, dass es viele unabhängig und vernetzt nutzbare KI-Anwendungen geben wird, die eher den Anforderungen der Menschen und Organisationen entsprechen. Weiterhin sollten diese KI-Apps Open Source sein, also offen und transparent. Dazu habe ich den folgenden aktuellen Text gefunden:

“The future of AI is not one amazing model to do everything for everyone (you will hear us tell you time and time again in this book: one model will not rule them all). AI’s future will not just be multimodal (seeing, hearing, writing, and so on); it will also most certainly be multimodel (in the same way cloud became hybrid). AI needs to be democratized—and that can only happen if we collectively leverage the energy and the transparency of open source and open science—this will give everyone a voice in what AI is, what it does, how it’s used, and how it impacts society. It will ensure that the advancements in AI are not driven by the privileged few, but empowered by the many” (Thomas, R.; Zikopoulos, P.; Soule, K. 2025).

Es wird hier noch einmal deutlich herausgestellt, dass Künstliche Intelligenz demokratisiert werden muss. Das wiederum kann durch Open Source und Open Science ermöglicht werden. Siehe dazu auch

Digitale Souveränität: Europa, USA und China im Vergleich

Open Source AI: Nun gibt es endlich eine Definition – und damit interessante Erkenntnisse zu OpenAI und Co.

RAG: KI-Basismodelle mit eigener Wissensbasis verknüpfen

Von Democratizing Innovation zu Free Innovation

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EXPO 2025 in Osaka (Japan): Auf unserer Asien-Rundreise werden uns das ansehen

Screenshot: https://www.expo2025.or.jp/en/

Wir (Jutta und ich) sind Fans der EXPO, da die Weltausstellungen die vielen positiven Seiten der Welt zeigen. Die Länder-Pavilions zeigen neue, innovative und interessante Entwicklungen, aus allen Regionen der Welt.

Wir haben schon verschiedene Weltausstellungen besucht, u.a. natürlich die Weltausstellungen in Hannover, in Mailand und Dubai. In Dubai waren wir sogar über Silvester, was noch einmal einen besonderen Kick ergab.

Jetzt also die Expo 2025 in Osaka, Japan. Im Rahmen einer kleinen Rundreise über Taiwan (Taipeh), Japan (Tokyo, Kyoto, Osaka) und Singapur, werden wir wieder viele positive Begegnungen haben, und vielfältige Eindrücke mitnehmen. Siehe dazu auch unsere Reisen.

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In Europa gibt es immer mehr länderspezifische LLM (Large Language Models) – wie z.B. AI Sweden

Screenshot von der Website AI Sweden

In dem Blogbeitrag Open Source AI-Models for Europe: Teuken 7B – Training on >50% non English Data hatte ich schon erläutert, wie wichtig es ist, dass sich Organisationen und auch Privatpersonen nicht nur an den bekannten AI-Modellen der Tech-Giganten orientieren. Ein wichtiges Kriterien sind die dort oftmals hinterlegten Daten, die natürlich zum überwiegenden Teil in Englisch (oder Chinesisch) vorliegen.

In Europa haben wir gegenüber China und den USA in der Zwischenzeit ein eigenes Verständnis von der gesellschaftlichen Nutzung der Künstlichen Intelligenz entwickelt (Blogbeitrag). Dabei spielen die technologische Unabhängigkeit (Digitale Souveränität) und die europäische Kultur wichtige Rollen.

Die jeweiligen europäischen Kulturen drücken sich in den verschiedenen Sprachen aus, die dann auch möglichst Bestandteil der in den KI-Modellen genutzten Trainingsdatenbanken (LLM) sein sollten – damit meine ich nicht die Übersetzung von englischsprachigen Texten in die jeweilige Landessprache.

Ein Beispiel für so eine Entwicklung ist AI SWEDEN mit dem veröffentlichten GPT-SW3 (siehe Abbildung). Das LLM ist im Sinne der Open Source Philosophie (FOSS: Free Open Source Software) transparent und von jedem nutzbar – ohne Einschränkungen.

“GPT-SW3 is the first truly large-scale generative language model for the Swedish language. Based on the same technical principles as the much-discussed GPT-4, GPT-SW3 will help Swedish organizations build language applications never before possible” (Source).

Für schwedisch sprechende Organisationen – oder auch Privatpersonen – bieten sich hier Möglichkeiten, aus den hinterlegten schwedischen Trainingsdaten den kulturellen Kontext entsprechend Anwendungen zu entwickeln. Verfügbar ist das Modell bei Huggingface.