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.
Es ist schon manchmal zum Volkssport geworden, Europa für alles verantwortlich zu machen, was nicht so gut läuft. Dabei wird oft übersehen, dass wir gerade in Deutschland von unseren europäischen Partnern abhängig sind, und nur mit ihnen gemeinsam die großen Herausforderungen bewältigen können. Dabei steht Europa zwischen den USA und China,
Gerade wenn es um die technologischen Entwicklungen geht, werden wir in Europa oft mit den USA und China verglichen. Dabei kommt heraus, dass wir “weit hinter” den beiden Großmächten liegen. Es ist immer leicht, sich einen Teil des gesellschaftlichen Lebens herauszufiltern und diesen dann zu bewerten, ohne die Zusammenhänge zu betrachten. Neben den technologischen Entwicklungen geht es auch die sozialen Zusammenhänge in Gesellschaften. Alles ist eben mit allem vernetzt.
“While the world often focuses on the rivalry between the U.S. and China, Europe has steadily built a different path: one defined by high living standards, strong public institutions, universal healthcare, and a commitment to sustainability and human rights. Its cities lead in quality of life, its democracies remain among the most robust, and its cultural and regulatory influence—exemplified by GDPR, climate policy, and social protections—extends globally.
In contrast, the United States, though still dominant in innovation, faces mounting internal challenges: political dysfunction, social fragmentation, inequality, and mistrust in institutions. The dynamism of Silicon Valley and Wall Street has come at the cost of social cohesion and civic faith” (Bris 2025).
Ist es wirklich so erstrebenswert den Elons Musks, Sam Altmans, Donald Trumps, Peter Thiels, usw. usw. hinterherzurennen? Manche, die das relativ blind machen, sollten kurz innehalten und nachdenken.
Zur Digitalen Souveränitätund 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.
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
Es ist deutlich zu erkennen, dass die Entwicklungen im Bereich der Künstlichen Intelligenz Auswirkungen auf den Bildungssektor haben. Die Frage ist nur, ob die sich daraus entstehenden Fragen nur aus der Perspektive von Tech-Unternehmen beantwortet werden sollten. Es ist meines Erachtens in diesem Zusammenhang gut, dass sich die UNESCO diesem Thema ausgewogen und unter einer globalen Perspektive angenommen hat.
UNESCO (2025): AI and the future of education. Disruptions, dilemmas and directions | LINK
Gleich im einleitenden Summary weist die UNESCO darauf hin, dass ein Drittel der Weltbevölkerung offline ist. Das wiederum hat Auswirkungen darauf, welches Wissen, welche Werte und welche Sprachen in den KI-Systemen, und somit auch in der KI-unterstützten Bildung, dominieren.
“Artificial intelligence (AI) is reshaping the way we learn, teach and make sense of the world around us, but it is doing so unequally. While one-third of humanity remains offline, access to the most cutting-edge AI models is reserved for those with subscriptions, infrastructure and linguistic advantage. These disparities not only restrict who can use AI, but also determine whose knowledge, values and languages dominate the systems that increasingly influence education. This anthology explores the philosophical, ethical and pedagogical dilemmas posed by disruptive influence of AI in education” (UNESCO 2025).
Eigener Screenshot: olmo2 istalliert in Ollama auf unserem Server
Auf unseren Servern haben wir LocalAI installiert, das wir über den Nextcloud Assistenten in allen Nextcloud-Anwendungen nutzen können. Dabei bleiben alle Daten auf unserem Server.
Weiterhin arbeiten wir an KI-Agenten, die wir in Langflow entwickeln. Dazu greifen wir auf Modelle zurück, die wir in Ollama installiert haben. Auch Langflow und Ollama sind auf unserem Servern installiert, sodass auch hier alle Daten bei uns bleiben.
In Ollama haben wir nun ein weiteres Modell installiert, das aus einer ganzen OLMo2-Familie stammt. In der Abbildung ist zu erkennen, dass wir OLMo2:latest installiert haben. Wir können nun auch das Modell in Ollama testen und dann später – wie schon angesprochen – in Langflow in KI-Agenten einbinden.
Alle Modelle, die wir auf unseren Servern installieren, sollen den Anforderungen einer Open Source AI entsprechen. Manchmal nutzen wir auch Open Weights Models, um zu Testzwecken die Leistungsfähigkeit verschiedener Modelle zu vergleichen. Siehe dazu Das Kontinuum zwischen Closed Source AI und Open Source AI.
Das Modell OLMo2:latest ist ein Modell, aus einer Modell-Familie, dass im wissenschaftlichen Umfeld / Forschung eingesetzt werden kann.
“OLMo is Ai2’s first Open Language Model framework, intentionally designed to advance AI through open research and to empower academics and researchers to study the science of language models collectively” (Ai2-Website).
An diesem Beispiel zeigt sich, dass es einen Trend gibt: Weg von einem Modell, das alles kann – one size fits all. In Zukunft werden immer mehr Modelle gefragt und genutzt werden. die sich auf eine bestimmte berufliche Domäne (Forschung, Wissenschaft etc.) fokussieren und dadurch bessere Ergebnisse erzielen und weniger Ressourcen benötigen.
Ergebnis einer kleinen Befragung zum BMI in einer Organisation.
Jeder von uns kennt den Body Mass Index (BMI). Bei der Techniker Krankenkasse können Sie beispielsweise Ihren Body Mass Index online berechnen lassen: BMI-Rechner der TK. Dabei geht es – vereinfacht ausgedrückt – um das Verhältnis zwischen Körpergröße und Gewicht. Das Ergebnis zeigt beispielsweise an, ob jemand “übergewichtig” ist
Solche Verschwendungen stellen in vielen Organisationen eine Art “Übergewicht” auf allen Ebenen dar, die Gary Hamel und Michele Zanini als unnötige Bürokratie bezeichnen. Bürokratie bedeutet ja “Herrschaft der Verwaltung” (Quelle: Wikipedia). Bürokratische Strukturen sind nicht per se schlecht, sie sind nur dann ein Übel, wenn sie sich sich immer weiter unnötig verselbständigen.
“Unfortunately”, when confronted by unprecedented challenges, most companies and institutions prove timid, plodding and orthodox. The culprit is bureaucracy.” (Source: Gary Hamel and Michele Zanini).
Wenn also Bürokratie nach den beiden Autoren die Schuldige (culprit) ist, schlagen Hamel und Zanini vor, den Bureaucratic Mass Index (BMI) einer Organisation zu bestimmen. Dazu bieten sie eine einfache englischsprachige Website an. Starten Sie einfach, es sind keine persönlichen Daten einzugeben.
In der Abbildung oben finden Sie das Ergebnis, das sich für eine fiktive Organisation ergeben hat. Es ist zwar zugegebenermaßen eine sehr grobe Einschätzung, doch regt es an, weiter an weniger Bürokratie in der Organisation zu arbeiten. Nicht morgen oder übermorgen, sondern möglichst jetzt, denn die Dynamik im Umfeld Ihrer Organisation nicht nicht ab, sondern eher zu.
Das Foto der Yamanote-Line haben wir auf unserer Japan-Reise im April 2025 aufgenommen
Im April waren wir insgesamt 10 Tage in Japan (Tokyo-Kyoto-Osaka). Dabei haben wir viele neue, positive Eindrücke mitgenommen. Für mich bemerkenswert und überraschend war, dass Shisa kanko wirklich praktiziert wird.
Bei Shisa kanko handelt es sich um eine Maßnahme des Arbeitsschutzes, bei der die Mitarbeiter “zeigen und benennen”. Beispielsweise “benennen” Zugbegleiter an Haltestationen die nächste Aktion und “zeigen” in die entsprechende Richtung.
Wir haben die Yamanote-Line und auch andere Verbindungen genutzt. Shisa kanko ist uns dabei mehrmals aufgefallen. Anfangs dachten wir, das wäre eine Ausnahme, doch weit gefehlt.
Wenn man das Schauspiel aus unserer westlichen Perspektive betrachtet, erscheinen die lauten Ansagen und das fast übertriebene Zeigen durchaus etwas “komisch”. Nachdem ich nachgelesen hatte, kam mir das gar nicht mehr “komisch” vor, denn es wurde nachgewiesen, dass Shisa kanko bei einfachen Aufgabenstellungen die “Fehlerquote um bis zu 85 % reduzieren konnte” (Quelle: Wikipedia).
Die Antwort auf die in der Überschrift des Beitrags gestellten Frage lautet also: Ja, Shisakanko wird in Japan praktiziert. Möglicherweise hauptsächlich im Eisenbahnsektor, der für seine Sicherheit und Pünktlichkeit weltbekannt ist. Außerhalb von Japan findet man Shisa kanko selten. Warum eigentlich?
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.
In dem LinkedIn-Beitrag von Barbara Geyer (Hochschule Burgenland) erläutert die Autorin die Abbildung zu KI und Lernen noch etwas genauer. Es ist farblich gut zu erkennen, in welchen Bereichen Künstliche Intelligenz viel helfen kann (grün), begrenzt helfen kann (orange) und nicht helfen kann (rot). Dabei orientiert sich die Autorin an dem Helmke-Modell, einem Angebot-Nutzungs-Modell, und leitet die folgende zentrale Botschaft ab:
KI revolutioniert das ANGEBOT (Materialien, Tests, Feedback) aber LERNEN SELBST bleibt menschlich (Denken, Verstehen, Motivation).
In den Kommentaren zu dem LinkedIn-Beitrag gibt es viel Zustimmung, doch auch kritische Stimmen, die die Möglichkeiten Künstlicher Intelligenz in Lernprozessen hier eher unterschätzt sehen.
Ich finde diese Grafik zunächst einmal gut, da sie dazu anregt, darüber nachzudenken, was wir unter Lernen, bzw. unter menschlichem Lernen, verstehen, und wie wir damit umgehen wollen. Hinzu kommt dann noch die Einordnung Künstlicher Intelligenz als eine weitere Quelle zur Ermöglichung von Lernen – ganz im Sinne einer Ermöglichungsdidaktik. Siehe dazu auch Ist Wissenstransfer in ihrer Organisation wichtig? Wenn ja: Befassen Sie sich mit Erwachsenenbildung!
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