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Sind wir nicht intelligent genug, um zu wissen, was Intelligenz ist?

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Der Intelligenz-Begriff wird schon fast inflationär verwendet. Es geht um „intelligente Produkte“, „Künstliche Intelligenz“, und im Zusammenhang mit Menschen um einen scheinbar messbaren Intelligenz-Quotienten (IQ).

Dass die Messbarmachung der Intelligenz in Zeiten von Künstlicher Intelligenz tückisch sein kann, habe ich in dem Beitrag OpenAI Model „o1“ hat einen IQ von 120 – ein Kategorienfehler? erläutert. Hans Markus Enzensberger hat sich auch mit der IQ-Messung intensiv befasst, und ist zu folgendem Schluss gekommen:

„Enzensberger: (…) Das ist genauso ein heikles Wort, kernprägnant und randunscharf, wie „Intelligenz“. Ich habe mich mit Fragen der IQ-Messung beschäftigt. Die Quantifizierung des IQ ist schwierig. Wir sind einfach nicht intelligent genug, um zu wissen, was Intelligenz ist. Als weitere Falle kommt die Subjektivität hinzu. Intelligenztests messen das, was der Tester darunter versteht. Ein Indio aus dem Amazonas wird dabei ebenso schlecht abschneiden wie umgekehrt ein Psychologe, wenn er sich im Regenwald einer Prüfung seiner Fähigkeiten unterzieht“ (Pöppel/Wagner 2012:91).

Es kommt somit darauf an, was wir unter „Intelligenz“ verstehen (wollen). Es ist eine Annahme, ein Konstrukt, das zu der Lebenswirklichkeit dann eine Passung hat – oder eben nicht.

Es scheint so, dass die Bestimmung (Messung) eines Intelligenz-Quotienten in dem Umfeld einer Industriegesellschaft geeignet war. In den letzten Jahrzehnten hat sich das Umfeld allerdings sehr dynamisch verändert, sodass sich möglicherweise auch das Intelligenz-Verständnis erweitern sollte, damit es wieder eine bessere Passung zum komplexen Umfeld mit seiner Lebenswirklichkeit hat.

Meines Erachtens kann es daher Sinn machen, das Verständnis der Menschlichen Intelligenz im Sinne von Multiplen Intelligenzen nach Howard Gardner zu erweitern – auch in Bezug zur Künstlichen Intelligenz. Siehe dazu auch 

Künstliche Intelligenz – Menschliche Kompetenzen: Anmerkungen zu möglichen Kategorienfehler

Über den Unsinn von Intelligenztests

Freund, R. (2011): Das Konzept der Multiplen Kompetenz auf den Analyseebenen Individuum, Gruppe, Organisation und Netzwerk.

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Von KI-Agenten zu Personalized AI Twins

Die aktuelle Diskussion zu Künstlicher Intelligenz befasst sich u.a. mit den Möglichkeiten generativer Künstlicher Intelligenz (GenAI) und den Entwicklungen bei KI-Agenten (AI Agents). KI-Agenten können in Zukunft viele Tätigkeiten/Jobs in Organisationen übernehmen, und so deren Effektivität und Effizienz steigern.

Solche Entwicklungen sind allerdings nicht alleine auf Organisationen begrenzt. Auf der individuellen, persönlichen Ebene entwickeln sich KI-Agenten immer mehr zu persönlichen Agenten, oder sogar zu Personal AI Twins:

„Personal AI Twins represent a profound shift from generic to deeply personalized agents. Unlike today´s systems that may maintain the memory of past interactions but remain fundamentally the same for all users, true AI twins will deeply internalize an individual´s thinking patterns, values, communication style, and domain expertise“ (Bornet et al. 2025).

Die hier angesprochene Entwicklung von generischen KI-Agenten zu personalisierten KI-Agenten (personal ai twins) ist bemerkenswert. Es stellt sich natürlich gleich die Frage, ob eine Person solche Personal AI Twins nur für ihre Arbeit, oder auch für alle ihre Aktivitäten nutzen möchte. Dabei kommt es immer wieder zu Überschneidungen zwischen der beruflichen Domäne und den privaten Kontexten.

Möglicherweise können einzelne Personen in Zukunft mit Hilfe von Personalized AI Twins ihre eigenen Ideen besser selbst entwickeln oder sogar als Innovationen in den Markt bringen. Dabei empfiehlt sich aus meiner Sicht die Nutzung von Open Source AI – ganz im Sinne einer Digitalen Souveränität und im Sinne von Open User Innovation nach Eric von Hippel. Siehe dazu auch

Eric von Hippel (2017): Free Innovation

Von Democratizing Innovation zu Free Innovation

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Added Values: Nutzendimensionen, Wert und Werte

Krieg/Groß/Bauernhansl (2024) (Hrsg.): Einstieg in die Mass Personalization. Perspektiven für Entscheider

Wenn es um den Nutzen, oder den Wert, eines Produktes oder einer Dienstleistung geht, sollten grundsätzlich zwei Punkte beachtet werden.

(1) Die verschiedenen Dimensionen von Nutzen (Added Values)
In der Abbildung ist zu erkennen, dass Added Values fünf Dimensionen beinhalten. Neben dem funktionalen Nutzen, sind das natürlich der wirtschaftliche Nutzen, ein prozessoraler Nutzen und ein emotionaler Nutzen, Die Dimension, die stärker in den Fokus rücken sollte, ist der soziale Nutzen (eigene Hervorhebung in der Abbildung). Am Beispiel der Anwendung von Künstlichen Intelligenz wird deutlich, dass der Fokus in der aktuellen Diskussion zu sehr auf dem wirtschaftlichen Nutzen liegt, und zu wenig den sozialen Nutzen thematisiert.

(2) Nutzen, Wert und Werte
Bei einer ausgewogenen Betrachtung zur Nutzung Künstlicher Intelligenz auf der persönlichen Ebene, auf der Team-Ebene, auf der organisationalen Ebene oder auf gesellschaftlicher Ebene können Werte als Ordner dienen. „Der Begriff »Werte« unterscheidet sich vom Begriff »Wert« dadurch, dass der erste Begriff die Gründe beschreibt, warum etwas für jemanden wichtig ist. Werte repräsentieren normative Grundlagen, die als Leitprinzipien für individuelles Verhalten und gesellschaftliche Strukturen dienen. Sie bilden die Basis für die Bewertung von Wert und beeinflussen die Art und Weise, wie Individuen und Gesellschaften Güter, Dienstleistungen oder Handlungen priorisieren“ (Hämmerle et al. 2025, Fraunhofer HNFIZ).

Siehe dazu auch

Künstliche Intelligenz und Werte für das Zusammenleben in der Europäischen Union

Agile Organisation: Werte und Prinzipien als Hebelwirkung

Wirkungstreppe bei Not-for-Profit-Projekten: Output, Outcome und Impact

MCP: Konferenz zu Mass Customization and Personalization im September 2026

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Open Source AI: Kimi K2 Thinking vorgestellt

Mit DeepSeek ist chinesischen Entwicklern ein Coup gelungen, denn sie konnten zeigen, dass ein KI-Modell nicht teuer sein muss. Die amerikanischen Tech-Giganten standen damals mit ihren Milliarden-Investitionen ziemlich schlecht dar.

Nun gibt es mit Kimi K2 Thinking ein weiteres Modell, mit dem chinesische Entwickler zeigen, wie mit relativ wenigen Ressourcen – und damit Kosten – ein leistungsfähiges Modell angeboten werden kann. Der Schwerpunkt des Modells liegt dabei auf „Coding“.

Es ist Open Source basiert und wurde unter der MIT-Lizenz veröffentlicht. Diese enthält eine interessante Klausel: Da amerikanische Konzerne chinesische Open Source Modelle gerne für ihre Entwicklungen nutzen – ohne das transparent zu machen – ist die freie kommerzielle Nutzung bis zu einem monatlichen Umsatz von 20 Millionen Dollar möglich.

Kimi K2 Thinking ist ein MoE-Modell, (for Coding) dessen Entwicklung nur 4,6 Millionen Dollar gekostet haben soll – wieder eine beeindruckende Kennzahl. Darüber hinaus zeigen Benchmarks, die enorme Leistungsfähigkeit des Modells. Weitere Informationen sind in dem folgenden Beitrag zusammengefasst:

Moonshot AI stellt Kimi K2 Thinking als „bestes Open-Source-Thinking-Modell“ vor (Krempler, J. 2025, in the decoder vom 07.11.2025).

Mal sehen, ob wir das Modell auch in LocalAI, bzw. in Ollama auf unseren Servern einbinden können. Bis dahin kann auf der Landingpage Kimi K2 Thinking getestet werden.

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Emotionale Intelligenz und Künstliche Intelligenz am Arbeitsplatz

Wenn es um Künstliche Intelligenz geht, kommt auch immer öfter der Hinweis auf, dass Emotionale Intelligenz immer wichtiger wird. In dem Blogbeitrag AI City und Emotionale Intelligenz wird beispielsweise auf den Zusammenhang mit AI Citys verwiesen:

“For a smart city, having only “IQ” (intelligence quotient) is not enough; “EQ” (emotional quotient) is equally essential. (…) the emotions of citizen communities …“

Hier wird also vorgeschlagen, neben dem Intelligenz-Quotienten (IQ) noch einen Emotionalen Quotienten (EQ) bei der Betrachtung zu berücksichtigen.

Doch was verstehen wir unter „Emotionale Intelligenz“?

Ich beziehe mich hier auf eine Beschreibung von Salovay und Mayer, und bewusst nicht auf den populären Ansatz von Goleman:

“Emotional intelligence is a type of social intelligence that involves the ability to monitor one’s own and others’ emotions to discriminate among them, and to use the information to guide one’s thinking and actions (Salovey & Mayer 1990)”, cited in Mayer/Salovay 1993, p. 433).

Die Autoren sehen also Emotionale Intelligenz als Teil einer Sozialen Intelligenz. Spannend ist weiterhin, dass Mayer und Salovay ganz bewusst einen Bezug zur Multiplen Intelligenzen Theorie von Howard Gardner herstellen. Siehe Emotionale Intelligenz: Ursprung und der Bezug zu Multiplen Intelligenzen.

Betrachten wir nun Menschen und AI Agenten im Zusammenspiel, so muss geklärt werden, woran AI Agenten (bisher) bei Entscheidungen scheitern. Dazu habe ich folgenden Text gefunden:

“AI agents don’t fail because they’re weak at logic or memory. They fail because they’re missing the “L3” regions — the emotional, contextual, and motivational layers that guide human decisions every second” (Bornet 2025 via LinkedIn).

Auch Daniel Goleman, der den Begriff „Emotionale Intelligenz“ populär gemacht hat, beschreibt den Zusammenhang von Emotionaler Intelligenz und Künstlicher Intelligenz am Arbeitsplatz, und weist auf die erforderliche Anpassungsfähigkeit (Adaptability) hin:

„Adaptability: This may be the key Ei competence in becoming part of an AI workplace. Along with emotional balance, our adaptability lets us adjust to any massive transformation. The AI future will be different from the present in ways we can’t know in advance“ (EI in the Age of AI, Goleman via LinkedIn, 30.10.2025).

Was mir allerdings an der Formulierung nicht gefällt ist der Begriff „Ei competence“, denn Intelligenz und Kompetenz sind durchaus unterschiedlich. Siehe dazu Künstliche Intelligenz – Menschliche Kompetenzen: Anmerkungen zu möglichen Kategorienfehler.

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Menschen und AI Agenten im Zusammenspiel

Conceptual technology illustration of artificial intelligence. Abstract futuristic background

Immer mehr Organisationen fragen sich, inwiefern Workflows und besonders AI Agenten die bisher von Menschen durchgeführten Arbeiten ersetzen werden. In dem Blogbeitrag The Agent Company: KI-Agenten können bis zu 30% der realen Aufgaben eines Unternehmens autonom übernehmen wird deutlich, was heute schon in einzelnen Branchen möglich ist.

Auch der Jobs Reports 2025 des WEF zeigt auf, dass bis 2030 wohl 172 Millionen neue Jobs entstehen, und 92 Millionen wegfallen werden. Es geht dabei nicht immer um komplette Jobs, sondern auch um Teilbereiche oder Tätigkeitsportfolios, die immer mehr von AI Agenten übernommen werden (können).

Alles was mit Logik und Speicherung zu tun hat, ist eher die Stärke von Künstlicher Intelligenz, den Workflows, bzw. den AI Agenten. Doch in welchen Bereichen versagen AI Agenten noch? Dazu habe ich den folgenden Text gefunden:

„AI agents don’t fail because they’re weak at logic or memory. They fail because they’re missing the “L3” regions — the emotional, contextual, and motivational layers that guide human decisions every second“ (Bornet 2025 via LinkedIn).

Dabei bezieht sich Bornet auf eine Veröffentlichung von Bang Liu et al. (2025:19-20), in dem die Autoren drei Hirnregionen in Bezug auf AI (Artificial Intelligence) untersuchten. L1: Well developed; L2: Partially developed; L3: Underexplored.

Das Ergebnis ist also, dass AI Agenten in den Ebenen Emotionen, Kontext und Motivation unterentwickelt sind (L3), wenn es um menschliche Entscheidungen geht.

Erkenntnis (Cognition) entsteht dabei nicht nur in einem Bereich im Gehirn, sondern durch das Zusammenspiel vieler unterschiedlich vernetzter Areale. Bei komplexen Problemlösungsprozesse (CPS: Complex Problem Solving) geht es verstärkt um Emotionen, Kontext und Motivation.

Im Idealfall könnten Menschen an diesen Stellen einen Mehrwert für eine qualitativ gute Problemlösung (Erkenntnis) einbringen. Es stellt sich dabei allerdings auch die Frage, wie stark sich Menschen an die Möglichkeiten einer Künstlichen Intelligenz (AI Agenten) anpassen sollen.

Zusätzlich können die in dem sehr ausführlichen wissenschaftlichen Paper von Bang Liu et al. (2025) erwähnten Zusammenhänge Hinweise geben, wie die Zusammenarbeit – das Zusammenspiel – zwischen Menschen und AI Agenten organisiert, ja ermöglicht werden kann.

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Künstliche Intelligenz im Projektmanagement: Ethische Kompetenz für die Projektleitung?

In allen Projekten werden mehr oder weniger oft digitale Tools, bzw. komplette Kollaborationsplattformen eingesetzt. Hinzu kommen jetzt immer stärker die Möglichkeiten der Künstlicher Intelligenz im Projektmanagement (GenAI, KI-Agenten usw.).

Projektverantwortliche stehen dabei vor der Frage, ob sie den KI-Angeboten der großen Tech-Konzerne vertrauen wollen – viele machen das. Immerhin ist es bequem, geht schnell und es gibt auch gute Ergebnisse. Warum sollte man das hinterfragen? Möglicherweise gibt es Gründe.

Es ist schon erstaunlich zu sehen, wie aktuell Mitarbeiter ChatGPT, Gemini usw. mit personenbezogenen Daten (Personalwesen) oder auch unternehmensspezifische Daten (Expertise aus Datenbanken) füttern, um schnelle Ergebnisse zu erzielen – alles ohne zu fragen: Was passiert mit den Daten eigentlich? Siehe dazu auch Künstliche Intelligenz: Würden Sie aus diesem Glas trinken?

Je innovativer ein Unternehmen ist, desto einzigartiger sind seine Daten. Was mit diesen Daten dann passiert, ist relativ unklar. Es wundert daher nicht, dass nur ein kleiner Teil der Unternehmensdaten in den bekannten LLM (Large Language Models) zu finden ist. Siehe dazu Künstliche Intelligenz: 99% der Unternehmensdaten sind (noch) nicht in den Trainingsdaten der LLMs zu finden.

Es stellt sich zwangsläufig die Frage, wie man diesen Umgang mit den eigenen Daten und das dazugehörende Handeln bewertet. An dieser Stelle kommt der Begriff Ethik ins Spiel, denn Ethik befasst sich mit der „Bewertung menschlichen Handelns“ (Quelle: Wikipedia). Dazu passt in Verbindung zu KI in Projekten folgende Textpassage:

„In vielen Projektorganisationen wird derzeit intensiv darüber diskutiert, welche Kompetenzen Führungskräfte in einer zunehmend digitalisierten und KI-gestützten Welt benötigen. Technisches Wissen bleibt wichtig – doch ebenso entscheidend wird die Fähigkeit, in komplexen, oft widersprüchlichen Entscheidungssituationen eine ethisch fundierte Haltung einzunehmen. Ethische Kompetenz zeigt sich nicht nur in der Einhaltung von Regeln, sondern vor allem in der Art, wie Projektleitende mit Unsicherheit, Zielkonflikten und Verantwortung umgehen“ (Bühler, A. 2025, in Projektmanagement Aktuell 4/2025).

Unsere Idee ist daher, eine immer stärkere eigene Digitale Souveränität – auch bei KI-Modellen. Nextcloud, LocalAI, Ollama und Langflow auf unseren Servern ermöglichen es uns, geeigneter KI-Modelle zu nutzen, wobei alle generierten Daten auf unseren Servern bleiben. Die verschiedenen KI-Modelle können farbig im Sinne einer Ethical AI bewertet werden::

Quelle: https://nextcloud.com/de/blog/nextcloud-ethical-ai-rating/
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Der Begriff „Sozial“ – alles nur ein ein Marketingtrick?

Mitsui Garden Hotel Osaka Premier – unser Hotel in Osaka, Japan (20.-25.04.2025)

Heute scheint alles irgendwie „sozial“ sein zu wollen. Die Politik will bei ihren Entscheidungen irgendwie „sozial“ wirken, wir nutzen sogenannte „Soziale Netzwerke“, Unternehmen betonen ihre „Corporate Social Responsibility (CSR)“ und auch einzelne Personen sehen sich als soziale Bürger. Doch: Was verbirgt sich eigentlich hinter dem Wort „sozial“? Dazu habe ich folgenden Text gefunden:

„Der Begriff sozial scheint als alltäglicher Begriff intuitiv verständlich; er weist auf das gemeinsame Handeln und Zusammenleben von Personen hin (vgl. Balog 2006, S. 12 ff.). Dieses Handeln hat sich als Selbstverständlichkeit in der Interaktion der Subjekte manifestiert, sodass es sich oft einer bewussten Ausführung entzieht (vgl. Schmidt 2012, S. 10“ (Rathmann 2022).

Es geht also bei dem Begriff „sozial“ darum, „gemeinsames Handeln und Zusammenleben“ zu fördern. Wenn ich mir die oben genannten Beispiele ansehe, habe ich manchmal den Eindruck, dass der Begriff zwar verwendet, doch teilweise genau das Gegenteil von dem erreicht werden soll, was unter „sozial“ zu verstehen ist.

In den sogenannten „Sozialen Netzwerken“ geht es oftmals darum, Personen, oder auch Personengruppen, gegeneinander auszuspielen, statt das Zusammenleben zu fördern. Unternehmen nutzen das Lable CRS oft gerne, um ihre Verkäufe anzukurbeln – ähnlich wie bei Greenwashing etc.

Bei unserer Reise nach Taiwan, Japan und Singapur (April 2025) ist uns gerade in Japan das gesellschaftlich anerkannte soziale Verhalten aufgefallen. Beispielsweise wird kein Müll einfach so weggeworfen, oder der Platz am Frühstückstisch im Hotel „nicht verwüstet“ verlassen, auch die Lautstärke in öffentlichen Räumen ist moderat usw. usw. – alles, um andere nicht zu stören.

Es geht bei der Verwendung des Begriffs „sozial“ also nicht nur um mich, wobei andere sehen sollen, wie sie mit mir klar kommen – in dem Sinne „ist mir doch egal.“.. Es geht um soziales Verhalten, das ein angenehmes Zusammenleben ermöglicht – und das fängt bei jedem Einzelnen an.

Siehe dazu auch Beck: Individualisierung ist ein Unbegriff, ein Unding.

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Lernkultur und organisatorische Leistungsfähigkeit hängen zusammen

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Lernen wird immer noch zu sehr Schulen, Universitäten oder der beruflichen Weiterbildung zugeordnet. Man tut gerade so, als ob man außerhalb dieser Institutionen nicht lernen würde. In Abwandlung des Zitats „Man kann nicht nicht kommunizieren“ des Kommunikationswissenschaftlers Paul Watzlawick kann man auch formulieren:

„Man kann nicht nicht lernen„.

Gerade in Zeiten tiefgreifender Veränderungen kommt dem Lernen, z.B. in der Arbeitswelt, eine besondere Bedeutung zu. Lernen kann als eine Veränderung des Verhaltens eines Individuums durch Erfahrung und Training (vgl. E. A. Gates) gesehen werden. Solche Veränderungen in der Arbeitswelt hängen mit der Lernkultur zusammen. Siehe dazu auch Was hat der Wandel am Arbeitsplatz mit Lernkultur zu tun?

Dabei werden Kulturen oft in Bildern/Metaphern deutlich. Beispielsweise werden in traditionellen Arbeits- und Lernkulturen oft Zahnräder verwendet, wenn es um die Zusammenarbeit geht. In moderneren Organisationen würden eher verwobene Netze als Bild verwendet – was wiederum Auswirkungen auf das dazugehörende Lernen hat.

„Kulturen sind in undurchschaubarer Weise verwobene Netze von Handlungen, Gegenständen, Bedeutungen, Haltungen und Annahmen. Und eben keine mechanischen Uhrwerke, bei denen voraussehbar ist, welche Veränderung sich ergibt, wenn man bei einem Zahnrad die Anzahl der Zähne vergrößert oder verkleinert“ (Meier 2022).

Eine moderne Lernkultur hat dann auch Auswirkungen auf die organisatorische Leistungsfähigkeit. Dieser Zusammenhang wurde schon vor mehr als 20 Jahren aufgezeigt:

„Daher überrascht es nicht, dass im Kontext von tiefgreifenden Veränderungen in der Arbeitswelt Lernkultur zu einem Thema wird (Foelsing und Schmitz 2021) und dass empirische Studien einen Zusammenhang von Lernkultur und organisationaler Leistungs- fähigkeit aufzeigen (McHargue 2003; Ellinger et al. 2003“ (Meier 2022).

Siehe dazu auch Wie hängen Immaterielle Werte, Lernkultur, Kompetenzentwicklung und Organisationales Lernen zusammen?

Es wundert mich daher immer noch, dass Führungskräfte in Organisationen oftmals nichts (oder sehr wenig) über das Lernen von einzelnen Mitarbeitern, Teams, der gesamten Organisation und in Netzwerken wissen. Gerade in Zeiten von Künstlicher Intelligenz kommt dem schnellen, selbstorganisierten Lernen eine Schlüsselrolle bei den erforderlichen Transformationsprozessen zu.

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Künstliche Intelligenz: Das menschliche Gehirn benötigt maximal 30 Watt für komplexe Problemlösungen

Weltweit werden KI-Giga-Factories gebaut, um den erforderlichen Rechenkapazitäten der großen Tech-Konzerne gerecht zu werden. Europa fällt auch hier immer weiter zurück, wodurch eine zusätzliche digitale Abhängigkeit entsteht.

Prof. Lippert vom Kernforschungszentrum hat das so ausgedrückt: „“Unser geistiges Eigentum geht in andere Länder“ (MDR vom 05.09.2025). Teilweise wird prognostiziert, dass KI-Rechenzentren bis 2030 so viel Energie benötigen, wie ganz Japan.

Es stellt sich daher die Frage, ob das langfristig der richtige Weg ist. Eine Antwort liefert möglicherweise der Energieverbrauch eines menschlichen Gehirns:

„Das menschliche Gehirn leistet vieles, was Maschinen überfordert – und das mit minimalem Energieverbrauch. Im Durchschnitt verbraucht es nur etwa 20 Watt, so viel wie eine schwache Glühbirne“ Knees (2025): Wie Forscher die Tech-Konzerne entmachten wollen, in Handelsblatt vom 11.10.2025.

„Unser Gehirn benötigt für hochkomplexe Informationsübertragungen und -verarbeitungen weniger Energie als eine 30-Watt-Glühbirne“ (Prof. Dr. Amunts).

Mit so einer geringen Energiemenge leistet unser menschliches Gehirn erstaunliches. Es wundert daher nicht, dass die Entwicklung immer größerer Modelle (Large Language Models) infrage gestellt wird.

Forscher sind aktuell auf der Suche nach Modellen, die ganz anders aufgebaut sind und nur einen Bruchteil der aktuell benötigten Energie verbrauchen. Gerade in China gibt es dazu schon deutliche Entwicklungen. Auch in Deutschland befassen sich Forscher mit dem Thema neuroinspirierte Technologien.