Künstliche Intelligenz, Wissen und kritisches Denken

Der Wissensbegriff hat sich in den letzten Jahrzehnten verändert, und damit auch erweitert. Arnold hat beispielsweise von einem neuen Wissensbegriff gesprochen und plädiert für eine Art von Wissenskompetenz.

Mit den Möglichkeiten der Künstlichen Intelligenz wird der Umgang mit Wissen noch dynamischer – vormals eher personales Wissen wird immer mehr zu einem öffentlichen Wissen. Dabei ist bemerkenswert, dass die Menschen den Ergebnissen der KI-Modellen durchaus vertrauen, obwohl diese nachweislich fehlerhaft sind. Siehe dazu Künstliche Intelligenz: Halluzinationen und der Bullshit-Faktor – eine Art Künstliche Dummheit? Dieses sehr unkritische Verhalten führt zu einer Entwertung des personalen Wissens

“Menschen ziehen sich infolge von KI zunehmend aus der Generierung personalen Wissens zurück und begnügen sich mit der Überwachung und Validierung KI-generierten öffentlichen Wissens. Der Einsatz von KI und ein übermäßiges Vertrauen in die Qualität KI generierter Inhalte reduzieren zudem die Bereitschaft zum kritischen Denken. Mit wachsendem Vertrauen in KI verschlechtert sich kritisches Denken, während Zuversicht in Bezug auf die eigene Expertise kritisches Denken stärkt” (Reinmann, Preprint. Erscheint in: Dittler, U. & Kreidl, C. (in Druck). Fragen an die Hochschuldidaktik der Zukunft. Schäffer-Poeschel).

Die stärkere Nutzung der KI-Möglichkeiten führt also letztendlich zur Reduzierung des kritischen Denkens, wobei das Vertrauen in die eigene Expertise eher das kritische Denken fördert.

Wir sollten daher nicht “blind” den Verheißungen der Tech-Industrie hinterherrennen, sondern auf Basis unserer eigenen Expertise durchaus kritisch mit den Ergebnissen der KI umgehen. Siehe dazu beispielsweise Kritisches Denken genauer betrachtet. Darin werden u.a. die affirmative (bestätigende) Wissenskonstruktion und das kritische Denken gegenübergestellt.

Digitale Souveränität: Videokonferenzen mit Nextcloud Talk – Open Source, und die Daten bleiben auf dem eigenen Server

Eigener Screenshot: Videokonferenz mit Nextcloud Talk auf unserem Server

Heute hatte ich eine Videokonferenz mit Kollegen aus verschiedenen Ländern. Dabei haben wir statt Zoom oder MS Teams bewusst Nextcloud Talk genutzt, das Bestandteil der Nextcloud-Installation auf unseren Servern ist. Nextcloud ist Open Source und führt zu einer Digitalen Souveränität – auch bei Videokonferenzen. Die Daten bleiben dabei alle auf unseren Servern.

Inhaltlich ging es bei der Videokonferenz um die nächste MCP-Konferenz, die im September 2026 stattfinden soll – die Vorfreude ist bei mir schon jetzt vorhanden. Siehe dazu auch die Konferenz-Website oder unsere Übersichtsseite zu Konferenzen.

Die Abbildung zeigt einen Screenshot zu dem Zeitpunkt, an dem ich eine Videokonferenz (Anruf) in Nextcloud Talk gestartet habe. Den Link zu dem Raum habe ich dann an die Teilnehmer gesandt, die keine weitere Installationen benötigen, um teilzunehmen. Natürlich können auch Videokonferenzen terminiert, und dazu eingeladen werden. Wie dem Screenshot zu entnehmen ist, sind die aus anderen Videokonferenz-Tools bekannten Aktivitäten integriert – ich möchte diese daher hier nicht mehr ausführlich erläutern.

Nextcloud Talk ist dabei in eine komplette Kollaborationsplattform (inkl. Open Project, Deck als Board, Cloud als Datenspeicher, kollaboratives Arbeiten an Dateien, Whiteboard usw. usw.) integriert, die einen souveränen Arbeitsplatz unterstützt – alles Open Source, und die Daten bleiben auf dem eigenen Server.

Darüber hinaus haben wir auch LocalAI integriert, und die Möglichkeit geschaffen, KI-Agenten zu entwickeln und zu nutzen – alles Open Source, alle Daten bleiben auf unseren Servern.

(Mass) Personalized AI Agents für dezentralisierte KI-Modelle

Conceptual technology illustration of artificial intelligence. Abstract futuristic background

Es wird von Tag zu Tag deutlicher: Mit der zunehmenden Verbreitung von Künstlicher Intelligenz (AI: Artificial Intelligence) kommen die zentralen, großen KI-Modelle (Large Language Models) mit ihrem Mangel an Transparenz und ihrem “laxen” Umgang mit dem Urheberrecht oder auch mit dem Datenschutz, an Grenzen.

Einzelne Personen, Organisationen und auch Öffentliche Verwaltungen halten ihre Daten entsprechend zurück, wodurch Kooperation, Kollaboration und letztendlich auch Innovation behindert wird. Der Trend von den LLM (Large Language Models), zu Small Language Models (SLM), zu KI-Agenten, zusammen mit dem Wunsch vieler auch die eigenen Daten – und damit die eigene Expertise – für KI-Anwendungen zu nutzen, führt zu immer individuelleren, customized, personalized Modellen und letztendlich zu Personalized AI-Agents.

“Personal agents: Recent progress in foundation models is enabling personalized AI agents (assistants, co-pilots, etc.). These agents require secure access to private user data, and a comprehensive understanding of preferences. Scaling such a system to population levels requires orchestrating billions of agents. A decentralized framework is needed to achieve this without creating a surveillance state” (Singh et al. 2024).

Forscher am Massachusetts Institute of Technology (MIT) haben diese Entwicklungen systematisch analysiert und sind zu dem Schluss gekommen, dass es erforderlich ist, Künstliche Intelligenz zu dezentralisieren: Decentralized AI.

Mein Wunsch wäre es in dem Zusammenhang, dass alle Anwendungen (Apps, Tools etc.) einzelnen Personen und Organisationen als Open Source zur Verfügung stehen, ganz im Sinne von Mass Personalization – nur dass Mass Personalization für KI-Agenten nicht von Unternehmen ausgeht und auf den Konsumenten ausgerichtet ist! Das hätte eine sehr starke Dynamik von Innovationen zur Folge, die Bottom Up erfolgen und die Bedürfnisse der Menschen stärker berücksichtigen.

Digitale Innovationen und organisationale Ambidextrie

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In Organisationen kommt es immer wieder zu der Frage, ob Routineprozesse (Exploration) oder eher Innovationen (Exploitation) in den Fokus organisationaler Entwicklung stehen sollten. In der Zwischenzeit wird deutlich, dass beides in einer Organisation wechselseitig bewältig und entwickelt werden sollten. Diese Ambidextrie hatte ich schon einmal in dem Blogbeitrag Ambidextres Innovationsmanagement: Zwischen Exploration und Exploitation erläutert.

Es stellt sich natürlich gleich die Frage, wie eine geeignete Strategie gerade für Digitale Innovationen aussehen kann. Forscher vom Fraunhofer Institut Stuttgart und der Universität Stuttgart sind der Frage anhand von Literaturrecherchen und Interviews nachgegangen und haben ihre Erkenntnisse veröffentlicht:

Schrader et al. (2025): Organizing digital innovations. Journal of Open Innovation: Technology, Market, and Complexity 11 (2025) | Link

Ein Ergebnis war, dass organisationale Ambidextrie eine wichtige Voraussetzung für Digitale Innovationen darstellt. Weiterhin haben die Forscher in ihrem Paper ein Framework dargestellt, das einer Organisation hilft, die geeignete Strategie auszuwählen und umzusetzen.

Ergänzend sollte noch erwähnt sein, dass organisationale Ambidextrie auch sehr viel von den Menschen einfordert. Es ist nicht leicht, permanent zwischen den “beiden Welten” zu pendeln.

Report 2025: Commercial Open Source Software (COSS)

Quelle: Linux Foundation Infographic

Wir alle nutzen mehr oder weniger intensiv Open Source Anwendungen. Gerade in der Diskussion um die Digitale Souveränität in Europa kommt dem Thema allerdings eine besondere Bedeutung zu – es geht um mehr Unabhängigkeit und dadurch um mehr Eigenverantwortung für Daten. Darüber hinaus gibt es auch eine dynamische Entwicklung bei der Kommerzialisierung von Open Source Anwendungen (COSS: Commercial Open Source Software). In dem aktuell vorliegenden Report

Sam Boysel, Linux Foundation; Matthiueu Lavergne, Serena; Matt Trifiro, Commercial Open Source Startup Alliance (COSSA) (2025): The State of Commercial. Open Source 2025. The Data-Backed Financial Case from 25 Years of Commercial Open Source | PDF

geht es darum aufzuzeigen, wie sich Commercial Open Source Software (COSS) auch bei wichtigen finanziellen Kennzahlen schlägt. Die Ergebnisse sind erstaunlich:

“This report sets out to settle that debate with data. Drawing from 25 years of venture capital activity and a matched dataset of over 800 VC-backed COSS startups, we benchmark the funding trajectories and liquidity outcomes of open source companies against their closed-source peers. The results are conclusive: not only is COSS financially viable, it consistently outperforms on key venture metrics especially in infrastructure software” (ebd.).

Seit vielen Jahren sind Personen und Organisationen, die Open Source Software favorisieren, eher eine “Randnotiz” gewesen. Diese Sicht scheint sich seit einigen Jahren kontinuierlich zu verändern. Siehe dazu auch Open Source AI: Besser für einzelne Personen, Organisationen und demokratische Gesellschaften.

KI-Agenten im Projektmanagement

Künstliche Intelligenz kann ganz generell in vielen Bereichen einer Organisation eingesetzt werden – natürlich auch im Projektmanagement. Zu KI im Projektmanagement gibt es in der Zwischenzeit viele Beiträge. Siehe dazu beispielsweise auch Künstliche Intelligenz (KI) im Projektmanagement: Routine und Projektarbeit.

In der Zwischenzeit geht es in der Diskussion zu KI auch immer stärker um die Frage, wie KI Agenten im Projektmanagement genutzt werden können. Dazu gibt es den Beitrag KI-Agenten im Projektmanagement: So unterstützen digitale Rollen den Projektalltag von Jörg Meier, vom 15.07.2025 im GPM Blog. Darin werden erste gute Hinweise gegeben. Dennoch:

Ich hätte mir hier gewünscht, dass der Author auch auf die Problematik der Nutzung von Closed Sourced Modellen wie ChatGPT oder Gemini hinweist. Ausgewählte KI Modelle sollten möglichst “wirklich” Open Source AI (Definition aus 2024) sein. Es wäre m.E. auch die Aufgabe der GPM die Digitale Souveränität insgesamt stärker bewusst zu machen. Siehe dazu beispielsweise auch Digitale Souveränität: Souveränitätsscore für KI Systeme.

Dass KI Agenten gerade in der Software-Entwicklung erhebliche Potenziale erschließen können, wird in diesem Beitrag deutlich: The Agent Company: KI-Agenten können bis zu 30% der realen Aufgaben eines Unternehmens autonom übernehmen.

NANDA – die Idee eines Open Agentic Web

Nanda Roadmap (Quelle: https://nanda.media.mit.edu/)

Mit KI Agenten (AI Agents) ist es möglich, in der Geschäftswelt vielfältige Prozesse zu optimieren, oder innovative Prozesse, Produkte und Dienstleistungen zu generieren, die bisher aus den verschiedensten Gründen nicht möglich waren. Dazu zählen oftmals nicht verfügbare Daten und die dazugehörenden Kosten.

Auf Basis dieser Entwicklungen können wir in Zukunft immer stärker von einer Agentenbasierten Wirtschaft sprechen – Agentic Economy (Siehe Abbildung). Dabei geht es um die Nutzung von KI-Agenten in Unternehmen oder in ganzen Branchen. Siehe dazu The Agent Company: KI-Agenten können bis zu 30% der realen Aufgaben eines Unternehmens autonom übernehmen oder auch Künstliche Intelligenz lässt Mass Customization in einem anderen Licht erscheinen.

Denken wir etwas weiter, so müssen in Zukunft auch immer stärker KI-Agenten miteinander kommunizieren, also von Agent zu Agent – A2A. Passiert das zwischen sehr vielen Agenten eines Wirtschaftssystems, bzw. einer ganzen Gesellschaft, entsteht so etwas wie eine Agentic Society.

Das Projekt NANDA hat sich in dem Zusammenhang das Ziel gesetzt, diese Entwicklung mit einem Open Agentic Web zu unterstützen:

“Imagine billions of specialized AI agents collaborating across a decentralized architecture. Each performs discrete functions while communicating seamlessly, navigating autonomously, socializing, learning, earning and transacting on our behalf” (Source).

Das vom MIT initiierte Projekt NANDA arbeitet in Europa u.a. mit der TU München und der ETH Zürich zusammen. Das Ziel ist, alles Open Source basiert zur Verfügung zu stellen..

Ich bin an dieser Stelle immer etwas vorsichtig, da beispielsweise OpenAI auch beim Start das Ziel hatte, KI als Open Source zur Verfügung zu stellen. In der Zwischenzeit wissen wir, dass OpenAI ein Closed Source Model, bzw. ein Open Weights Model ist, und kein Open Source Model. Siehe dazu Das Kontinuum zwischen Closed Source AI und Open Source AI.

UNDP Accelerator Labs: 89 Labs in 113 Ländern

Quelle: Ausschnitt vom Cover der UNDP-Veröffentlichung

In Blogbeiträgen hatte ich schon des Öfteren darüber geschrieben, dass die vielen Innovationsprogramme der Politik (EU, Deutschland, Bundesländer, Landkreise, Städte und Gemeinden) oftmals wenig Innovationen zustande bringen. Wenig bedeutet hier, Innovationen im Vergleich nicht nur zu sich selbst (Beispielsweise: Deutschland 2024 zu 2023), sondern im weltweiten Vergleich.

Dabei fällt auf, dass es ein entsprechendes Europäisches Innovations-Paradox gibt. Kurz zusammengefasst: Es wird viel Geld Top-Down in die Innovations-Systeme gesteckt, doch wenig umgesetzt. Denn: Forschung und Entwicklung ist nicht gleich Innovation. Siehe dazu auch Perspektiven auf Innovation: Von “eng” zu “erweitert” bis gesellschaftlich “zielgerichtet”.

Was wäre, wenn wir Innovationen stärker Bottom-Up denken und fördern würden? Ich erspare es mir, hier auf die vielen Beispiele hinzuweisen, die Eric von Hippel und Kollegen in der Zwischenzeit zusammengetragen, wissenschaftlich analysiert, und veröffentlicht haben.

Darüber hinaus gibt es auch Initiativen, die als eine art Hybrid verstanden werden können. Gemeint ist, dass eine Organisation (möglichst Non Profit) die Rahmenbedingungen schafft, dass Innovationen Bottom Up entstehen können. Am Beispiel des UNDP, des United Nations Development Program, wird das deutlich. Unter dem Dach der UN (United Nations) hat sich das UNDP Accelerator Lab gegründet, dass weltweit lokale und regionale Innovationen Bottom Up fördert:

“The UNDP Accelerator Labs is the world’s largest and fastest learning network on wicked sustainable development challenges. Co-built as a joint venture with the Federal Ministry for Economic Cooperation and Development of Germany and the Qatar Fund for Development, the Network is composed of 90 Lab teams covering 115 countries and taps into local innovations to create actionable insights and reimagine sustainable development for the 21st century” (UNDP Website, 22.08.2025).

Anmerkung: An anderer Stelle steht, dass es aktuell 89 Labs sind in 113 Ländern. Sicher kommt es bei den Zahlen immer wieder zu Veränderungen.

Aus den regionalen Aktivitäten können Muster erkannt werden, die zu einer nachhaltigen, und auf Problemlösungen für Menschen ausgerichteten Entwicklung von Innovationen führen können.

Influencer – Experten: Gemeinsamkeiten und Unterschiede

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Seit wir in Sozialen Netzwerken unterwegs sind, haben sich nach und nach – hauptsächlich ab dem Jahr 2000 – einzelne Personen zu Influencer entwickelt, und in der Zwischenzeit sogar professionell positioniert. Doch was sind Influencer eigentlich?

“Als Influencer (deutsch etwa EinflussnehmerBeeinflusser; von englisch to influence ‚beeinflussen‘) werden seit dem Beginn der 2000er Jahre Multiplikatoren bezeichnet, die ihre starke Präsenz und ihr Ansehen in sozialen Netzwerken nutzen, um beispielsweise Produkte oder Lebensstile zu bewerben” (Quelle: Wikipedia vom 21.08.2025).

Es geht den Personen also hauptsächlich darum, andere zu beeinflussen, bestimmte Produkte oder Dienstleistungen zu kaufen. Dabei verknüpfen die Influencer Ihre persönlichen Meinungen ganz bewusst und offen mit den verschiedenen Marken und verdienen dadurch teilweise sehr viel Geld. Die Beeinflussung von möglichen Interessenten von Produkten ist schon lange ein Instrument des Marketings. Durch die Sozialen Netzwerke kommt noch hinzu, dass jeder sich mit relativ geringen Aufwand als Influencer positionieren kann – Skalierbarkeit bei geringen Kosten.

Manche Influencer stellen sich in ihren Videos und Kommentaren auch gerne als Experten für bestimmte Produkte und Dienstleistungen dar. An dieser Stelle stellt sich natürlich die Frage:

Gibt es zwischen einem Influencer und einem Experten Unterschiede?

Experten haben oftmals mehrere tausend Stunden in einer bestimmten Domäne gearbeitet und dabei implizites Wissen und entsprechende Kompetenz entwickelt. Expertise ist also zu einem großen Teil personengebunden und wird ihnen zugeschrieben. Expertise/Kompetenz als Zuschreibung anderer. Experten können beispielswiese durch ein Pyramiding in Netzwerken visualisiert/erkannt werden.

Pyramiding search is a variant of snowballing – but with an important difference. Pyramiding requires that people having a strong interest in a given attribute or quality, for example a particular type of expertise, will tend to know of people who know more about and/or have more of that attribute than they themselves do (von Hippel et al 1999)”, zitiert von von Hippel/Franke/Prügl 2009).

Experten wollen also – im Gegensatz zu Influencern – nicht primär beeinflussen, sondern helfen, komplexe Probleme zu lösen. Experten haben auch nicht so sehr das Ziel einen Verkaufsprozess auszulösen. Das kann zwar auch vorkommen, ist allerdings nicht das Hauptziel.

In dieser ersten kleinen Gegenüberstellung wird schon deutlich, dass es zwischen Influencer und Experten Unterschiede, allerdings auch einige Überschneidungen gibt – was die Sache wiederum kompliziert macht. Diesen Umstand nutzen manche Influencer, um sich als Experten zu positionieren, was sie allerdings oft nicht sind…

Qualitätsmanagement: Die neue ISO 9001:2026

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Die allseits bekannte ISO 9001 für Qualitätsmanagementsysteme liegt aktuell noch in der Version aus dem Jahr 2018 vor – es wird Zeit für ein Update, an dem auch schon gearbeitet wird. In der ISO 9001:2026 sollen viele neue Themen enthalten sein.

“Die Integration von KI und digitalen Tools zur Unterstützung von Qualitätssystemen soll aufgenommen werden – ein echtes Novum. Ein Fokus wird auf der Risiko- bzw. Chancenidentifikation ruhen – das ist sicher. Die Nachhaltigkeit wird an Bedeutung gewinnen, die ISO 9001 wird zur Basis für die Integration von ESG und CSRD – Details noch unbekannt. Aber auch Lieferkettenmanagement, organisatorisches Wissen, Change- und Resilienzmanagement sollen vertieft behandelt werden – lassen wir uns überraschen” (Funk 2025, QZ News vom 15.08.2025).

Es ist gut, wenn ein Managementsystem alle wichtigen Themen der heutigen Realität abbildet. Dennoch könnte es sein, dass man die Norm mit den vielen Handlungsfeldern überfrachtet, und Organisationen dadurch überfordert. Was in der Endfassung herauskommt ist – wie gesagt – allerdings noch nicht klar.

Ich bin gespannt, ob es in der Norm auch eine Art Wirkungsnetz gibt aus dem hervorgeht, welche Einflussfaktoren für die jeweilige Organisation in den Fokus rücken sollten – also zu managen sind. Bei der Wissensbilanz – Made in Germany war so ein Wirkungsnetz Bestandteil der Vorgehensweise für ein Wissensmanagement-System. Ich habe damit gute Erfahrungen gemacht.

Gerade Kleine und Mittlere Unternehmen (KMU) tun sich oft mit der Komplexität des gesamten Management-Systems schwer, da ja alles mit allem zusammenhängt. Ein Wirkungsnetz mit den daraus abgeleiteten Generatoren hilft also KMU, das immer komplexer werdende Managementsystem effektiv und effizient zu bewältigen.