Wenn wir mit Künstlicher Intelligenz arbeiten, interagieren wir mit Large Language Models (LLMs), die mit Daten trainiert und weiterentwickelt wurden. Die Antworten erscheinen uns menschlich zu sein, da sie meistens zu dem passen, was wir uns in unserer Kultur vorstellen.
In dem Paper Atari et al. (2023): Which Human? gehen die Forscher der Frage nach, um welchen Menschen – um welches Menschenbild – es sich hierbei handelt. Dabei haben sie festgestellt, dass die bekannten KI-Modelle eine WIRED-Perspektive einnehmen. WEIRD populations (Western, Educated, Industrialized, Rich, and Democratic).
Wie in der Abbildung zu erkennen, haben allerdings viele Kulturkreise, Regionen, Länder ein anderes Menschenbild, das sich von dem genannten WEIRD erheblich unterscheidet. Das wiederum führt zu der Frage, ob die anderen Regionen dieser Welt die von westlichen Big Tech entwickelten LLMs übernehmen werden, oder sie ihre eigenen LLMs benötigen, die ihre eigene Sprache, ihre kulturellen und regionalen Besonderheiten berücksichtigen.
Nach dem AI Report 2026 (Stanford University) gibt es in der Zwischenzeit einen deutlichen Trend in Richtung regionaler/nationaler LLMs, die gerade das ermöglichen. Wie ich in der von mir erstellten Open Street Map zu EU-Modellen zeigen konnte, gibt es sogar in Europa schon sehr viele solcher Modelle auf Open Source oder Open Weight Basis.
Solche Zusammenhänge habe ich auch in meinem Paper Digital Sovereignty and Open-Source AI: The European Way for Innovative SMEs auf der MCP 2026 in Balatonfüred, Ungarn aufgezeigt.
AI (Artificial intelligence) AI management and support technology in the Business plan marketing success customer. AI management concept.
Es ist erstaunlich, wie viele parallelen es zwischen dem Intelligenz-Quotienten (IQ) und den Entwicklungen bei Künstlicher Intelligenz gibt. Die großen Tech-Unternehmen versprechen immer mehr, dass die von ihnen entwickelten Large Language Models (LLMs) generelle Problemlöser sind, oder bald sein werden – ganz im Sinne von „One Size Fits All“.
Mich erinnert die Diskussion um so eine generelle künstliche Intelligenz (AGI: Artificial General Intelligence) an den lange propagierten allgemeinen Faktor (g-faktor) bei der menschlichen Intelligenz. Die Messbarkeit der menschlichen generellen Intelligenz erfolgt dabei mit Hilfe des bekannten Intelligenz-Quotienten, der seit über 100 Jahren in vielen gesellschaftlichen Bereichen genutzt wird. Diese Vorgehensweise passte perfekt zu der aufkommenden Industriegesellschaft, in der alles – wirklich alles – messbar gemacht wurde, auch wenn es möglicherweise gar nicht messbar war. Dann wurde es eben messbar gemacht.
Die folgende Beschreibung von AGI der Stanford University enthält allerdings auch kritische Anmerkungen.
„AGI stands for Artificial General Intelligence, which means an AI system with general, human-level (or beyond) ability to learn, reason, and apply knowledge across a wide range of tasks and domains. AGI systems conceivably could handle novel situations, not just perform well on a single, narrow task. The term is controversial in several ways, including that different people mean different things by „human-level intelligence,“ and there’s no universally accepted test, so claims are hard to verify. There are also safety and ethical concerns debated by AI experts“ (Source: Stanford University).
Der Hinweis auf ein unterschiedliches Verständnis darüber, was unter human-Level intelligence zu verstehen ist, macht deutlich, dass sich das über 100 Jahre alte Verständnis von Intelligenz weiterentwickelt, und den Begriff entgrenzt hat. Hinweise auf eine Emotionale Intelligenz oder auch eine Soziale Intelligenz usw. zeigen, wie vielfältig Intelligenz heute interpretiert wird. Das ist auch erforderlich, da die heutige komplexe Welt mit den Kennzahlen der Industriegesellschaft nicht mehr komplett beschreibbar ist.
Die von Howard Gardner vorgestellte Multiple Intelligenzen Theorie hat demgegenüber als erste diese verschiedenen Dimensionen von Intelligenz zusammengefasst, wobei Howard Gardner von Intelligenz als bio-psychologisches Potential eines Menschen ausgeht. Diese Entgrenzung des Intelligenzbegriffs hat eine bessere Passung mit der heutigen komplexen Wissens- oder Kompetenzgesellschaft.
Der Begriff Künstliche Intelligenz ist danach eher als eine Art Kategorienfehler anzusehen. Es wundert daher nicht, dass manche vorschlagen, eher von Künstlicher Cleverness zu sprechen und zu schreiben. Auch die Konzentration von Intelligenz in einem Wert (IQ oder irgendwann AGI-Faktor) wird der heutigen Sichtweise nicht gerecht. Warum wird es trotzdem propagiert?
Bei den ganzen Begrifflichkeiten wird deutlich, dass es je nach Betrachter darum geht, die Welt auf einem einzigen (Intelligenz-) Souverän zurückzuführen (IQ oder AGI), oder die Welt als multidimensionales Konstrukt zu interpretieren. Ich tendiere eher zum zweiten Ansatz, und stehe den Heilsversprechen der Tech-Konzerne kritisch gegenüber.
In der nächsten Woche trifft sich die Customization und Personalization Community auf der MCP 2026. Die letzten Konferenzen, die seit 2004 alle 2 Jahre stattfinden, hatten wir an der Technischen Universität Novi Sad (Serbien) durchgeführt. Da die Gesamtsituation an der Universität für Lehrende und für Studenten immer schwieriger wurde, haben wir uns dazu entschlossen, diesmal nach Balatonfüred in Ungarn auszuweichen.
Wie nach allen letzten Konferenzen auch werden wir auch nach der MCP 2026 ausführlich über alle Themen reflektieren. Als Initiator der Konferenzreihe, die in Rzeszow (Polen) in 2004 begann, kann ich mich nur bei allen bedanken, die diese Konferenzreihe schon so lange mit ihrer Teilnahme unterstützen.
Wir (Jutta und ich) freuen uns schon jetzt, die Kollegen und Freunde in der kommenden Woche in Balatonfüred zu treffen. Auf der Konferenz stelle ich zwei Paper vor:
Digital Sovereignty and Open-Source AI: The European Way for Innovative SMEs
Open-Source AI for Open User Innovation: Designing a Personal Fabrication Framework
Wir haben uns in den letzten Jahren an die vielen Übersetzungsmöglichkeiten gewohnt, die die proprietären KI-Anbieter (Closed Models) anbieten. Es ist bequem, schnell und oft auch treffend in der jeweiligen Übersetzung.
Dennoch gibt es immer mehr Entwicklungen zu europäischen, nationalen oder sogar regionalen KI-Modellen, die die sprachlichen Besonderheiten und deren kulturellen Kontext besser berücksichtigen.
In einer Open Street Map habe ich viele dieser Modelle in einer Europa-Karte zusammengetragen und mit dem entsprechenden Links versehen.
Dieser Trend ist nicht alleine in Europa, sondern weltweit zu erkennen. Damit Übersetzungen in Europa vertrauenswürdig sind, hat die Europäische Union eTranslate zur Verfügung gestellt. Das System können schon sehr viele Organisationen, und auch Kleine und Mittlere Unternehmen (KMU) nutzen – Privatpersonen leider noch nicht.
„eTranslation is currently available to EU institutions, national public administrations, local and regional authorities, small and medium-sized enterprises, academia, non-governmental organisations, and Digital Europe Programme (DEP) projects, in the European Union and in countries affiliated with DEP. EPSO candidates can also use eTranslation during the recruitment process“ (eTranslation, 07.09.2026).
Ich halte das Angebot für einen wichtigen Schritt zu mehr Digitaler Souveränität in der Europäischen Union. Auf der MCP-Konferenz 2026, vom 16.-19.09.2026 in Balatonfüred (Ungarn) gehe ich mit zwei Präsentationen auf solche Themen ein.
Die heutige Kreislaufwirtschaft (Circular Economy) scheint ein modernes, ressourcenschonendes Konzept zu sein, dass sich in den 1960er Jahren bis heute weit verbreitet hat.
Der Kreislauf-Gedanke ist allerdings schon viel früher entstanden. Giordano Bruno hat beispielsweise mit seinem „alles kreist“ – Gedanken schon im 16. Jahrhundert an einem Baum-Beispiel verdeutlicht, wie sich alles wie bei einem Kreis immer wieder schließt und wieder beginnt.
Giordano Bruno: Werke, Bd. 3: De la causa, principio, et uno. Über die Ursache, das Prinzip und das Eine (1584), italienisch-deutsch, übersetzt, kommentiert und herausgegeben von Thomas Leinkauf, Hamburg: Felix Meiner 2007, S. 111.
Den Hinweis habe ich in dem Beitrag von Marie-Louise Heuser gefunden: Heuser, M.-L. (2026): Autopoiese und Synergetik. Konzepte der Selbstorganisation. In: Petzer, T.; Steiner, S. (Hrsg.) (2016): Synergie. Kultur- und Wissenschaftsgeschichte einer Denkfigur.
Interessant dabei ist weiterhin, dass die Autorin eine Linie zur modernen Selbstorganisation aufzeigt: „Wie an diesem Zitat ersichtlich wird, denkt Bruno die Selbstgestaltung des Baumes als eine zirkuläre Selbstorganisation“ (ebd.).
Es ist manchmal erstaunlich, dass sich vor Jahrhunderten entstandene Gedanken in heutigen scheinbar modernen Management-Konzepten wiederfinden. Es lohnt sich, solche Trends zu hinterfragen. Manchmal sind es einfach nur Marketing-Trends mit einem entsprechenden Storytelling.
Das soll natürlich nicht bedeuten, dass die oben angesprochene Circular Economy (Kreislaufwirtschaft) unwichtig ist – im Gegenteil. Es geht mir darum, den Bezug zu schon vorhandenen Gedanken immer wieder einmal aktiv zu suchen und auch bewusst herzustellen – am besten natürlich mit Quellenangaben.
Gerade bei jungen Menschen ist es angesagt, die bekannten proprietären Software-Anwendungen zu nutzen. Man zeigt, dass man IN ist, wenn man als junger Mensch beispielsweise die neuen KI-Modelle der großen Tech-Konzerne nutzen kann. Man glaubt, damit auch bessere Chancen auf dem Arbeitsmarkt zu haben.
In der Zwischenzeit gibt es allerdings in der Gesellschaft durchaus auch ein Umdenken in Richtung Open Source Anwendungen. Der Grund ist, die technologische, digitale Abhängigkeit Europas von den USA und China, die zu vielfältigen Problemen führen kann (Kill Switch). Siehe dazu auch Digitale Souveränität: Europa, USA und China im Vergleich.
Europa ist daher seit einiger Zeit auf dem Weg zu einer eigenen Digitalen Souveränität, die natürlich nicht von heute auf morgen erreichbar ist. Dennoch ist dieser Schritt erforderlich und basiert auf Open Source Anwendungen.
Es fehlen allerdings Kompetenzen zu Open Source Software und Open Source Hardware (Skill Shortage), da sich in der Vergangenheit zu wenige Menschen für diese Themen interessiert haben. Für viele überraschend, begeistern sich heute immer mehr junge Menschen für Open Source Lösungen.
„Denn junge, gut ausgebildete IT-Expert:innen haben immer öfter kein Interesse daran, sich auf eine intransparente Blackbox-Anwendung zu spezialisieren. Stattdessen ist ihr Interesse an Open-Source-Lösungen gestiegen, ebenso wie der Anspruch, mit der eigenen Arbeit nicht nur zu wirtschaftlichem Erfolg sondern auch zum Gemeinwohl beizutragen“ OSBA (2026): Open Source ist Schlüsselrolle für Staat und Wirtschaft.
Es ist nicht ganz einfach, sich ein Bild von den ganzen KI-Möglichkeiten zu verschaffen. Es ist erforderlich, eine bestimmte Perspektive einzunehmen, um Bewertungen vorzunehmen. Die Plattform EU Score hat in 2025 damit angefangen, immer mehr Anwendungen aus dem Tech-Umfeld aus der Perspektive der Europäischen Union zu bewerten.
Wenn ich in das Suchfeld „mistral“ eingebe (Abbildung), erscheint für Mistral Vibe (Mistral AI) der EU Score 541. Wenn ich in das Suchfeld „claude“ von Antropic eingebe, erhalte ich den EU Score 1. Das ist jetzt kein Schreibfehler! Die Unterschiede zwischen den beiden KI-Modellen sind aus europäischer Sicht frappierend. Ähnlich ist es auch bei dem Vergleich von Microsoft Office und Nextcloud usw.
Die Plattform ist eine interessanter Einstieg, um sich die großen Unterschiede zwischen den angebotenen Markt-Alternativen klar zu machen. In der Abbildung ist rechts unten weiterhin zu erkennen, dass man auch nur Open Source Anwendungen betrachten und analysieren kann.
Eine Paper zur Methode habe ich bisher allerdings nicht gefunden. Für Außenstehende wäre eine fundierte wissenschaftliche Begründung und Ableitung der verwendeten Methode klarer und transparenter, was wiederum mehr Vertrauen schaffen würde. It all starts with trust!
Dennoch halte ich die Plattform für ein geeignetes Instrument, für sich selbst, für Organisationen eine Diskussionsgrundlage für die eigene Digitale Souveränität zu schaffen.
In unserem Blog habe ich schon des Öfteren über Green Washing, Open Washing und Sovereignty Washing geschrieben. Doch gibt es auch zu vielen anderen Themen immer wieder Ungenauigkeiten und Plattitüden, die die Personen aufregen, die neue Begriffe oder Konzepte entwickelt und etabliert haben.
In einem Beitrag von B. Joseph Pine II geht es beispielsweise unter anderem um den von Davis formulierten Begriff Mass Customization als Oxymoron, und um das von Pine dazu veröffentlichte Buch, in dem er das Konzept einer hybriden Wettbewerbsstrategie skizziert..
Pine ist der Auffassung, dass CRM (Customer Relationship Management) den Ansatz von Mass Customization bastardisiert hat.
„Mass Customization was coined by the late great Stan Davis in his 1987 book Future Perfect, which is as applicable today as when he wrote it. I read his book while a strategic planner at IBM and after getting it into our plans and strategies spent a year at MIT where I turned my masters’ thesis into my first book, Mass Customization: The New Frontier in Business Competition.
CRM bastardized the concept of Mass Customization
CRM bastardized the concept of Mass Customization, which is about understanding individual customers and giving them exactly what they want. In the hands of consultants and software companies, however, CRM became understanding individual customers to better sell them what has already been produced. Ouch.“(Joe Pine (2026): It´s called bastardization).
Da der Ansatz von Mass Customization and Personalization in so vielfältiger Weise verwässert wurde und wird, sollte man sich möglichst aus erster Hand informieren und keine Sekundär-, Tertiärquellen oder „Erzählungen“ von Beratern nutzen.
Eine sehr gute Möglichkeit bietet sich bei den jeweiligen Konferenzen zu Mass Customization and Personalization.
Die von mir initiierte Konferenzreihe findet seit 2004 alle 2 Jahre statt.
In diesem Jahr, treffen wir uns auf der MCP 2026 vom 16.-19.09.2026 in Balatonfüred, Ungarn.
Über Digitale Souveränität habe ich in unserem Blog schon viel geschrieben. Dabei sollte es Ziel sein, die Organisation resilienter gegenüber äußeren Einflüssen zu machen. In der Zwischenzeit stürzen sich die Berater auf das Thema, obwohl sie noch vor kurzer Zeit den Einsatz bekannter, proprietärer Anwendungen „verkauft“ haben – Digital Sovereignty Washing kann man das wohl nennen.
Die Digital Resilience Initiative ist laut eigenen Angaben „eine Non-profit association in the process of registration“ [01.09.2026]. Sie bieten eine offene und strukturierte Methode an, Digitale Resilienz anhand von 8 Dimensionen und 5 Layer zu analysieren. Wie die Abbildung zeigt, werden die Ergebnisse dann anhand von entsprechenden Grafiken angezeigt.
Grundsätzlich finde ich das einen guten Ansatz, doch ist es gerade für Kleine und Mittelständische Unternehmen (KMU) oft unklar, an welchen Stellen begonnen werden sollte. Immerhin ist ja, je nach Perspektive, alles wichtig.
Ich favorisiere an dieser Stelle eher ein Wirkungsnetz für das spezifische KI-System der Organisation, das ähnlich wie bei der Wissensbilanz-Toolbox aufgebaut ist. daraus können dann entsprechende Generatoren abgeleitet werden, die die Ressourcen der KMU schonen und trotzdem auf das Geschäftsergebnis ausgerichtet sind. Siehe dazu KI-System im Mittelstand: Von der Wissensbilanz lernen.
Wie so etwas für innovative Kleine und Mittlere Unternehmen (KMU) in Europa in Bezug auf Künstliche Intelligenz aussehen kann, stelle ich in zwei Paper auf der MCP-Konferenz 2026, vom 16.-19.09.2026 in Balatonfüred (Ungarn) vor:
Digital Sovereignty and Open-Source AI: The European Way for Innovative SMEs
Open-Source AI for Open User Innovation: Designing a Personal Fabrication Framework
Bai et al (2026): How Do Coding Agents Spend Your Money? Analyzing and Predicting Token Consumptions in Agentic Coding Tasks | https://arxiv.org/abs/2604.22750
haben die Forscher genauer untersucht, wie die Coding Agenten das Geld der Nutzer „ausgeben“. Ich möchte an dieser Stelle nur eine der vielen Erkenntnisse aus dem Paper wiedergeben: Es gibt wohl bei dem gleichen Task Unterschiede bis zum 30-fachen bei der Anzahl der Tokens – und damit der Kosten.
„(…) token usage is highly variable and inherently stochastic: runs on the same task can differ by up to 30× in total tokens, and higher token usage does not translate into higher accuracy; instead, accuracy often peaks at intermediate cost and saturates at higher costs“ (Bai et al. 2026).
Gerade Kleine und Mittlere Unternehmen (KMU) mit ihren doch eher begrenzten Ressourcen sollten hier aufpassen.
Interessanterweise haben die Forscher zu ihrem ausführlichen Paper auch eine Website mit den wichtigsten Erkenntnissen erstellt. Dort ist wiederum ein kleines Spiel integriert, bei dem man anhand einer Problemstellung die voraussichtlich benötigten Token und die damit verbundenen Kosten schätzen kann – spannend.
Wir empfehlen auch aus diesen Gründen eher Local AI – also lokal ausgeführte Open Source KI-Modelle zu nutzen. Das kann zusammen mit einer Microsoft Alternative wie Nextcloud auf einem eigenen Server geschehen, oder als Edge Computing sogar mit Hilfe geeigneter Apps wie Ollama und Langflow, auf dem eigenen Laptop. In unserem Blog finden Se dazu viele Beiträge.
Solche Ansätze können die Innovationsfähigkeit gerade von KMU unterstützen, indem sie ein unternehmensspezifisches KI-System nutzen, bei dem alle generierten Daten beim Unternehmen bleiben – ganz im Sinne einer Digitalen Souveränität.
Wie so etwas für innovative Kleine und Mittlere Unternehmen (KMU) in Europa in Bezug auf Künstliche Intelligenz aussehen kann, stelle ich in zwei Paper auf der MCP-Konferenz 2026, vom 16.-19.09.2026 in Balatonfüred (Ungarn) vor:
Digital Sovereignty and Open-Source AI: The European Way for Innovative SMEs
Open-Source AI for Open User Innovation: Designing a Personal Fabrication Framework
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