User-Centric Personalization mit dem Human Context Protocol (HCP)

Illustration of two personalization paradigms (Shah et al., 2025)

Es ist schon erstaunlich, wie wir mit unseren Daten umgehen. Viele bestätigen die verschiedenen Richtlinien der Anbieter einfach, da sie (die Nutzer) die ganzen Bestimmungen gar nicht lesen, geschweige denn verstehen können. Das wiederum führt dazu, dass die jeweiligen Anbieter Nutzer-Daten teilweise, oder recht umfangreich, speichern und nutzen. Einerseits geschieht das, um die Nutzung zu vereinfachen – das Nennen die Provider dann Personalization-, wobei Kontext-Informationen des Users gewonnen werden. Darüber hinaus werden alle User-Daten noch für „andere Zwecke“ verwendet, die ein User gar nicht mehr überblicken kann.

In der Abbildung ist auf der linken Seite zu erkennen, was bei unterschiedlichen Anbietern (Providern) mit User-Prompts passiert. Jeder Provider baut seine Personalisierung gegenüber dem User auf (Provider-Centric Personalization), wobei die Daten und Kontext-Informationen beim Provider gespeichert werden. Diese Informationen über die Personalisierung sind nicht einfach auf andere Provider übertragbar, was dem jeweiligen Provider nicht interessiert. In diesem System hat der User kaum alternative Möglichkeiten.

Auf der rechten Seite der Abbildung ist ein ganz anderer Personalisierungs-Ansatz zu erkennen, der den User in den Mittelpunkt stellt (User-Controlled Preference Layer). Die Daten eines Users und der jeweilige Kontext werden in einem HCP Vault (einer Art Daten-Tresor) gespeichert, und können verschiedenen Systemen zur Verfügung gestellt werden. Bei diesem Ansatz müssen natürlich alle anderen Anwendungen über definierte Schnittstellen verbunden werden können – hier kommt das HCP (Human Context Protocol) ins Spiel..

„On the right panel, a shared preference layer is introduced in which user context is stored in a centralized HCP vault and selectively accessed by multiple assistants, tools, and applications through an HCP-mediated interface. User preference data (generated by varied user activity) is moderated by HCP to consumer agents. Each agent obtains only the relevant subset of the user’s complete preference data“ (Shah et al., 2025).

Diese Entwicklung unterstützt den Trend, dass User über ihre eigenen Daten und die damit verbundenen Kontext-Informationen selbst bestimmen können, was gerade in Zeiten von Künstlicher Intelligenz immer wichtiger wird. Siehe dazu auch Was wäre, wenn jeder über seine generierten Daten selbst entscheiden könnte?

Auf der MCP 2026 (16.-19.09.2026, Balatonfüred, Ungarn) gehe ich darauf ein: Open-Source AI for Open User Innovation: Designing a Personal Fabrication Framework.

Tipping Point: User Innovation und Open Source AI

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In der Netzwerkökonomie gibt es manchmal überraschende Effekte. Beispielsweise besagt das Metcalfesche Gesetz (Wikipedia), dass der Wert eines Netzes im Quadrat der Zahl der angeschlossenen Rechner und Nutzer steigt. Dabei wird dieser Ansatz oftmals nur für die Rechenleistungen im Netz verwendet. Der Blick auf Nutzer (User) wird leider nicht so oft thematisiert. Obwohl das Gesetz auch kritisiert wird, ergeben sich für mich durchaus interessante Anhaltspunkte.

Auch der Tipping Point ist so ein Begriff, der in der Netzwerkökonomie (und auch anderen Bereichen) helfen kann zu verstehen, warum es einer kleinen Anzahl von Nutzern möglich ist, gravierende Veränderungen herbeizuführen.

Der Tipping Point (Kipppunkt) ist in der Netzwerkökonomik „die kritische Masse, die erforderlich ist, damit sich eine Nachricht oder ein Sozialverhalten massenhaft verbreitet.“

Wo der Tipping Point liegt kann nicht genau bestimmt werden, doch gibt es durchaus Anhaltspunkte.:

Welzer (2013) ist beispielsweise der Auffassung, dass schon 5% einer gesellschaftlichen Gruppe ausreichen, um eine Politik der Zukunftsfähigkeit anzustoßen.

Rogers (2003) erwähnt bei der Diffusion von Innovationen einen Wert von 15-20%, wenn es um den Übergang von den Early Adopters zu Early Majority geht.

Übertragen auf die Nutzung von Open Source AI (Digitale Souveränität) wäre es demnach es also „nur“ erforderlich, dass im europäischen KI-Netzwerk 15-20% Open Source AI verwenden, um sich unabhängiger von den proprietäten KI-Modellen zu machen.

Ähnlich ist es mit Open User Innovation. Dabei handelt sich um Innovationen, die nicht von Unternehmen stammen, sondern von einzelnen Usern. Eric von Hippel hat in vielen länderspezifischen Studien zeigen können, dass dieser Anteil innovativer User jetzt schon recht hoch ist: „Empirical studies also show that many users -from 10 percent to nearly 40 percent- engage in developing or modifying products (Eric von Hippel 2013:120). Da es seit 20 Jahren (Mota, 2011) immer mehr neue Technologien gibt, die nichts, oder recht wenig Kosten, und Künstliche Intelligenz (natürlich Open Source AI) unterstützend genutzt werden kann, wird der Tipping-Point auch hier möglicherweise bald erreicht.

Auf der MCP 2026 (16.-19.09.2026, Balatonfüred, Ungarn) gehe ich darauf in einem Paper ein:

Open-Source AI for Open User Innovation: Designing a Personal Fabrication Framework

Mein zweites Paper:

Digital Sovereignty and Open-Source AI: The European Way for Innovative SMEs

Komplexe Systeme: Ist die Antwort einfach mehr Daten?

Eigene Darstellung nach Mainzer (2008)

Auf der Basis umfangreicher Geburts- und Sterbedaten berechnen Versicherungen seit dem 19. Jahrhundert die durchschnittliche Lebenserwartung von Menschen. Dabei wird eine Normalverteilung und das Gesetz der großen Zahl unterstellt. Die Verwendung von Normalverteilungen ist dabei nicht nur auf Versicherungen beschränkt. Ein weiteres Beispiel für die Nutzung der Normalverteilung ist die Berechnung des Intelligenz-Quotienten. In der Zwischenzeit gibt es deutliche Kritik an diesen Vorgehensweisen.

„Vom zentralen Grenzwertansatz und Normalverteilungen ging die klassische Sicht von Zufall und Wahrscheinlichkeit aus. Sie ist untypisch für komplexe Systeme, in denen sich Ordnungen und Strukturen selbst organisieren. Normalverteilungen setzen nämlich völlig unabhängige Ereignisse voraus. Daher können sie keine Korrelationen und Synergieeffekte von zusammenwirkenden Ereignissen berücksichtigen, die erst zu neuen Formen und Strukturen in Natur und Gesellschaft führen“ (Mainzer, 2008).

In der Abbildung (oben) wird plakativ dargestellt, dass durch zufällige Wechselwirkungen der Systemelemente einer Mikroebene zufällig neue Strukturen auf einer Makroebene entstehen, die nicht auf die einzelnen Systemelemente zurückzuführen sind (Emergenz). Siehe dazu auch Alle reden über Komplexität, doch wer kennt schon Bifurkationspunkte?

In der nächsten Abbildung ist die komplexe Situation in einer Gesellschaft zu erkennen, in der auf der Mikroebene Individuen interagieren und somit Bottom Up Einfluss auf die Makroebene nehmen. Die Makroebene wiederum hat Einfluss auf die Mikroebene (Top Down).

Eigene Darstellung nach Mainzer (2008)

Wir schauen als Bürger noch zu sehr auf die Makroebene (die da oben) und erwarten, dass das komplexe System für alle Beteiligten geregelt (gesteuert) wird. Besser wäre es, wenn mehr Raum für die Entwicklung der Mikroebene geschaffen wird (Ermöglichungsräume), um eine angemessene, selbstorganisierte Antwort auf die gesteigerte Komplexität in unserem Leben geben zu können.

Da das Denken in komplexen Zusammenhängen (komplexen Systemen) in unserer Gesellschaft leider wenig ausgeprägt ist, dominiert immer noch die falsche Annahme, dass alles regelbar und steuerbar sei. Man muss nur viele – ja sehr viele – Daten und Informationen sammeln. Künstliche Intelligenz suggeriert, dass dieser Zustand möglich sein kann – dem ist allerdings nicht so, wie es der Nobelpreisträger Simon schon in seiner eingeschränkten Rationalität erläuterte:

„Allerdings ergeben sich durch die Informationsbeschaffung selbst, Unsicherheit und Ungewissheit, da die Informationen über komplexe Systeme immer auch unvollständig sind, sodass eher von einer begrenzten oder auch eingeschränkten Rationalität auszugehen ist (vgl. Simon 1957/1982, Foss 2003)“ (Freund 2011:19).

Ein komplexes System kann zwar über geeignete Ordnungsparameter beeinflusst werden, doch ist dieser Ansatz oft nicht zu erkennen. Es müssen in einem komplexen System nicht alle Daten erfasst – was nicht möglich ist -, sondern die richtigen Ordnungsparameter gefunden werden. „Wir brauchen eben noch mehr Daten“ ist also eine Antwort, die nicht zu den heute anstehen Fragen passt.

Auf der MCP 2026 (16.-19.09.2026, Balatonfüred, Ungarn) gehe ich darauf in einem Paper ein:

Open-Source AI for Open User Innovation: Designing a Personal Fabrication Framework

Mein zweites Paper:

Digital Sovereignty and Open-Source AI: The European Way for Innovative SMEs

Multiple Intelligenzen Theorie erfasst die wesentlichen Dimensionen des zugrundeliegenden komplexen Systems

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Complex Problem Solving (CPS) unterscheidet sich erheblich von Simple Problem Solving (SPS). Beim einfachen Problemlösen (SPS) sind Ist- und Soll-Zustand gut beschreibbar. Durch planbares Vorgehen ist der Soll-Zustand dann mehr oder weniger gut erreichbar. Für CPS ist bei einem Menschen ein komplexes System von informationsverarbeitenden Prozessen erforderlich, denn komplexes Problemlösen (CPS) ist anders. Die Ausgangszustände sind nicht so eindeutig beschreibbar, der Weg zum Ziel ist vielfältig und das Ziel selbst ist unscharf (fuzzy). Bamberger und Wrona (2000:6) formulieren das so:

Sie stellen Entscheidungen unter Unsicherheit dar und werden auch als sogenannte Multi-Kontext-Probleme derart bezeichnet, dass sie in unterschiedlichen, jeweils aktorspezifischen Kontexten definiert bzw. expliziert werden.“

Das theoretische Konstrukt Multiple Intelligenzen erfasst hier die wesentlichen Dimensionen dieses zugrundeliegenden (komplexen) Systems beim Menschen und geht damit über die biologischen Einschränkungen hinaus.

„This theoretical construct of multiple intelligences represents a framework that not only connects the biological constraints of human information processing to the world of culturally valued capabilities. In addition, it represents a particular compromise, balancing the need to deal with the richness and complexity of the underlying system against theoretical tractability, while still capturing the most important dimensions of the complex system“ (Cornell, Shearer and Gardner, 2003).

In der heute stark vernetzten Welt, kommt es immer mehr zu komplexen (nicht nur komplizierten) Problemstellungen. Insofern hat die Multiple Intelligenzen Theorie eine gute Passung zu dieser Entwicklung. Siehe dazu auch

Multiple Intelligenzen: Intelligenzprofile angemessen interpretieren

Wie hängen Multiple Intelligenzen und Fähigkeiten zusammen?

Was sind Eigenschaften von komplexen Aufgabenstellungen?

Schutzrechte: Alles fing mit einem Lastkahn für Marmorblöcke an

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Wir haben uns daran gewöhnt, dass es verschiedene Schutzrechte gibt, die auf dem Markt durchgesetzt werden können. Schaut man sich beispielsweise die Geschichte des Patents dazu etwas genauer an, so muss man allerdings feststellen, dass es Schutzrechte für Erfindungen erst seit dem 18. Jahrhundert gibt. Augenscheinlich haben die Menschen vor dieser Zeit auch Möglichkeiten gefunden, mit dem Thema umzugehen.

Das erste überlieferte Patent für eine industrielle Erfindung wurde 1421 an den Architekten und Ingenieur Filippo Brunelleschi vergeben. Es gab ihm für drei Jahre das Monopol, einen Lastkahn mit einer Winde herzustellen, der für den Transport von Marmorblöcken verwendet wurde. Im Laufe der folgenden zwei Jahrhunderte breiteten sich solche Privilegien für Erfinder von Italien über Europa aus. (…) Schutzrecht für eine Erfindung gab es erst im 18. Jahrhundert“ (Grassmuck, 2004).

In der Zwischenzeit sind es nicht nur die klassischen Schutzrechte einer industriell geprägten Gesellschaft (siehe dazu DPMA), sondern auch immer mehr die Urheberrechte, die gerade in Verbindung mit den Trainingsdaten von KI-Modellen kontrovers diskutiert werden. In dieser Übergangsphase entstehen rechtlich Graubereiche, die von dynamischen Geschäftsmodellen rigoros ausgenutzt werden.

Es wird sich zeigen, ob wir eine angemessene Lösung finden, die die Rechte aller Beteiligten beachtet, oder ob wir uns eher in eine Gesellschaft hineinbewegen, in der nicht mehr, sondern eher weniger geschützt wird. Manche Entwicklungen wie die von Open Source, Open Science, Open Data, Open Government, Open Innovation usw. zeigen Wege auf, wie das aussehen könnte. Siehe dazu auch Quack, Sigrid und Leonhard Dobusch (2011): Auf dem Weg zur Wissensallmende? In: Aus Politik und Zeitgeschichte 28-30/2011, S. 41-46.

Auf der MCP 2026 (16.-19.09.2026, Balatonfüred, Ungarn) gehe ich darauf in einem Paper ein:

Open-Source AI for Open User Innovation: Designing a Personal Fabrication Framework

Mein zweites Paper:

Digital Sovereignty and Open-Source AI: The European Way for Innovative SMEs

Umfangreiche Studie (2026) zur Nutzung von Künstlicher Intelligenz in Unternehmen

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Es wird sehr viel über die positiven und negativen Auswirkungen bei der Nutzung von Künstlicher Intelligenz geschrieben. Dabei ist es nicht immer klar, ob die jeweiligen Veröffentlichungen nicht eher Public Relations oder Wunschdenken sind.

Um sich ein relativ gutes Bild machen zu können, sind Studien geeignet, die umfangreiches Datenmaterial unvoreingenommen analysieren. So eine Studie liegt nun mit Yotzov et al (2026) FIRM DATA ON AI vor.: „We survey nearly 6,000 senior business executives at US, UK, German, and Australian firms to develop new evidence on AI adoption and its effects on jobs, productivity, and output. Specifically, we ask executives about AI usage, its effects at their own firms over the past three years and, looking ahead, what they anticipate over the next three year.“ Die Forscher sind zu folgenden Ergebnissen gekommen:

First, around 70% of firms actively use AI, particularly younger, more productive firms.

Second, while over two thirds of top executives regularly use AI, their average use is only 1.5 hours a week, with one quarter reporting no AI use.

Third, firms report little impact of AI over the last 3 years, with over 80% of firms reporting no impact on either employment or productivity.

Fourth, firms predict sizable impacts over the next 3 years, forecasting AI will boost productivity by 1.4%, increase output by 0.8% and cut employment by 0.7%.

Neben dem von den Tech-Konzernen mit ihren KI-Modellen gerne propagierte Hype um ihre Produkte, gibt es die nüchterne Realität, die sich in den Studienergebnissen widerspiegelt.

AI Economics Indicators – it all starts with trust

Beschäftigungstrend nach der Einführung von ChatGPT (Quelle: https://digitaleconomy.stanford.edu/project/indicators/)

Die Entwicklungen bei Künstlicher Intelligenz sind sehr dynamisch, sodass manche Studien schon der Realität hinterherhinken, wenn sie veröffentlicht werden. Weiterhin gibt es auch Studien, die sich mit der selben Thematik befassen, aber zu unterschiedlichen Schlussfolgerungen führen. – wem kann man da vertrauen?

Es ist daher gut, das die Stanford University nun eine Plattform veröffentlicht hat, auf der viele graphische Auswertungen zu unterschiedlichen Fragestellungen zu finden sind.

„Yet we lack timely, trusted ways to measure how these changes are affecting work, productivity, and value creation in the economy. (…) We believe that a better understanding of the technology’s effects will lead to better decisions“ (Quelle

Stanford Digital Economy Lab. „AI Economic Indicators.“ Accessed [16th of June 2026]. https://digitaleconomy.stanford.edu/project/indicators/

In der Abbildung wird z.B. deutlich, wie sich der Beschäftigungstrend nach der Einführung von ChatGPT auf die verschiedenen Altersstrukturen ausgewirkt hat. Die Beschäftigungstrend geht beispielsweise für die Personen zwischen 22-25 Jahren im Vergleich zum November 2022 zurück.

Siehe dazu auch Künstliche Intelligenz – It All Starts with Trust.

Gemeinwohl-Ökonomie – Economy of Common Goods

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Die Folgen des Wirtschaftens der letzten 100 Jahre zeigen, dass es Zeit ist, neue Wege zu gehen. Neben den klassischen alten Denkweisen (mehr oder weniger Markt usw.) werden auch immer mehr alternative, innovative Ansätze diskutiert. Einer davon ist der von Christian Felber geprägte Begriff der „Gemeinwohl-Ökonomie“ (Wikipedia).

Felber, Christian (2010) Die Gemeinwohl-Ökonomie – Das Wirtschaftsmodell der Zukunft. Deuticke. ISBN 978-3-552-06137-8.

Eine in 2010 gegründete Initiative hat in der Zwischenzeit schon mehr als 11.000 Mitglieder – erstaunlich. Einen weiteren Push bekommt diese Entwicklung aktuell durch die Veröffentlichung von Mariana Mazzukato, einer renommierten Professorin am University College London:

Mazzukato, Mariana (2026) The Common Goods Economy. A News Compass.

Das Buch ist in der Zwischenzeit in viele Sprachen übersetzt worden. Weiterhin ist Mariana Mazzukato eine gefragte Rednerin auf verschiedenen Veranstaltungen..

„In The Common Good Economy, Mariana Mazzucato builds on her visionary ideas of the entrepreneurial state and mission-oriented policies to establish a new theory of the common good, one which allows governments and businesses to develop purposeful economic relationships, creating value and building spaces where human flourishing can happen. She argues that how we achieve collective goals – through collective action, participation and reciprocity – matters as much as what those goals are. The book provides a practical ‘common good compass’ to help navigate our economies in a radically different direction“ (ebd.).

Für mich interessant ist diese Entwicklung deshalb, weil sich auch über Open User Innovation (Eric von Hippel) ein Trend zu einer eher selbstorganisierten „Gift Economy“ ergeben kann. In einem meiner zwei Paper für die MCP 2026 in Balatonfüred, Ungarn, gehe ich auf diese Zusammenhänge ein. Siehe dazu auch

Von der Market Economy zur Self-organized Gift Economy

Society 5.0? Was ist das nun schon wieder?

MCP 2026: Peer Reviews zu meinen zwei Paper erhalten

https://mcp-ce.org/

Für die MCP 2026 – 16.-19.09.2026 in Balatonfüred, Ungarn – hatte ich zwei Abstracts eingereicht, die angenommen wurden. Anschließend habe ich an beiden Paper gearbeitet, und diese dann eingereicht. Das jeweils ausführliche Feedback habe ich nun als Peer Review erhalten.

Peer Review ist ein Evaluationsverfahren zur Qualitätssicherung einer wissenschaftlichen Arbeit oder eines Projektes durch unabhängige Gutachter aus dem gleichen Fachgebiet („Peers“). Peer Review gilt im heutigen Wissenschaftsbetrieb als eine Standard-Methode, um die Qualität wissenschaftlicher Publikationen zu gewährleisten“ (Quelle: Wikipedia).

Wenn man sich mit verschiedenen Themen so intensiv über eine längere Zeit beschäftigt ist es wichtig, dass andere sich das Ergebnis ansehen. Anhand des Peer Reviews kann ich nun meine Paper weiter optimieren und letztendlich abgeben. Anschließend werde ich meine beiden Präsentationen vorbereiten.

Ich bin schon sehr gespannt, welche Diskussionen sich aus meinen Überlegungen auf der Konferenz ergeben. Der persönliche Austausch mit verschiedenen Kollegen aus unterschiedlichen Ländern, und das Networking sind unbezahlbare Erfahrungen. Wir – Jutta und ich – freuen uns schon jetzt auf die Konferenz-Woche im September.

Die Titel meiner beiden Paper:

Digital Sovereignty and Open-Source AI: The European Way for Innovative SMEs

Open-Source AI for Open User Innovation: Designing a Personal Fabrication Framework

Digitale Souveränität ist angekommen

Vor mehreren Jahren, als wir angefangen haben über eine mögliche Digitale Souveränität für Personen, Unternehmen, in Deutschland und in Europa zu schreiben, haben wir einige Rückmeldungen erhalten die zeigten, dass man diesem (europäischen) Weg keine Chance einräumt, und es als unrealistische Vision einschätzte.

In der Zwischenzeit hat sich gezeigt, dass die vielen aufgebauten Abhängigkeiten der letzten Jahrzehnte in eine Sackgasse auf allen Ebenen geführt haben: Energetische Abhängigkeit, militärische Abhängigkeit, digitale Abhängigkeit usw.

Es ist durchaus erstaunlich, dass viele, die diese Abhängigkeiten selbst herbeigeführt haben, nun nach Souveränität rufen. Die einzigen allerdings, die behaupten können, dass sie auf Digitale Souveränität hingewiesen haben, sind Akteure aus dem Open Source Bereich, denn hier geht es schon immer um Transparenz, Offenheit und Rechtstaatlichkeit.

Diejenigen, die sich aus Bequemlichkeit in die digitale Abhängigkeit begeben haben, müssen jetzt zu hohen Kosten umsteuern, da die Nutzung von den bekannten APPs und KI-Modellen in den Köpfen (auch in den Unternehmen) zu einer Pfadabhängigkeit geführt hat, aus der manche möglicherweise gar nicht mehr herauskommen werden.

Die Überschrift des Blogbeitrags ist vom Newsletter Juni 2026 der Open Source Business Alliance – Bundesverband für digitale Souveränität e.V. entnommen. Die Aussage bezieht sich dabei auf die Erkenntnisse aus dem SCS Summit 2026, der in Berlin stattfand.

„Liebe Leserinnen und Leser,
am 21. Mai 2026 kamen 200 Menschen im bUm Berlin zusammen – und der diesjährige SCS Summit hat bewiesen, dass digitale Souveränität in der Cloud keine Zukunftsvision mehr ist, sondern gelebter Alltag. Vom ersten Moment an war deutlich zu spüren: es wird weniger von Visionen als von klaren Umsetzungen und Mehrwerten gesprochen“ (OSBA SCS Summit 2026).

Die vielen Beispiele zeigen, was alles schon heute möglich ist, und was schon konkret umgesetzt wurde. Informieren Sie sich weiter über die Entwicklung auf dem Gebiet der Digitalen Souveränität und entscheiden Sie, was für Sie als Person und als Organisation umsetzbar ist.

Vergleichen Sie dabei nicht nur die einzelnen Tools, sondern auch, was Sie durch eine Neuausrichtung wieder erhalten: Sie gewinnen wieder die Kontrolle über ihre eigenen Daten – ein unschätzbarer Vorteil.

Fangen Sie an, ihre eigene Digitale Souveränität zurückzugewinnen.