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Generative Künstliche Intelligenz und generative Kompetenzentwicklung

Klassische Kompetenzentwicklung versteht Kompetenz nach Erpenbeck und Heyse als Selbstorganisationsdisposition, die entwickelt werden kann und sollte. Mit dem Aufkommen von Künstlicher Intelligenz kommt auch immer stärker der Ruf nach einer entsprechenden Kompetenz auf – einer Digitalen Kompetenz oder auch KI-Kompetenz. Dabei sollte unter Künstlicher Intelligenz und Generativer Künstlicher Intelligenz unterschieden werden.

„Der Begriff generativ bedeutet bei künstlicher Intelligenz (KI), dass KI-Systeme aus Eingaben mittels generativer Modelle und gespeicherter Lerndaten neue Ergebnisse/Ausgaben wie Texte, Sprachaussagen, Vertonungen, Bilder oder Videos erzeugen“ (Quelle: Wikipedia).

Es handelt sich bei Generativer Intelligenz (GenAI) also auch um eine Art von Kreativität, die entsteht und die beispielsweise von Menschen bewertet werden kann, bzw. sollte. Es wundert daher nicht, dass vorgeschlagen wird, so eine „evaluative Kreativität“ – und in dem Zusammenhang auch generative Kompetenzen – zu entwickeln:

„Entwickle Deine evaluative Kreativität, entwickle Deine generativen Kompetenzen. (…) Generative Kompetenzen: die Fähigkeit, sich in neuen Technologien kreativ und selbstorganisiert mit einer klaren Wertorientierung zu bewegen“ (Erpenbeck und Sauter 2025).

Bemerkenswert ist hier, dass es nicht nur darum geht, mit KI-Modellen sebstorganisiert umgehen zu können, sondern auch wichtig ist, dass das mit einer klaren Wertorientierung erfolgen soll.

Dabei stellt sich gleich die Frage: Welche Werte kaufe ich mir denn ein, wenn ich ein KI-Modell der US-amerikanischen Tech-Konzerne oder KI-Modelle chinesischer Anbieter nutze? Siehe dazu auch Mit proprietärer Künstlicher Intelligenz (KI) kauft man sich auch die Denkwelt der Eigentümer ein.

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Künstliche Intelligenz, Agiles Manifest, Scrum und Kanban

Bei Künstlicher Intelligenz denken aktuell die meisten an die KI-Modelle der großen Tech-Konzerne. ChatGPT, Gemini, Grok etc sind in aller Munde und werden immer stärker auch in Agilen Organisationen eingesetzt. Wie in einem anderen Blogbeitrag erläutert, sind in Agilen Organisationen Werte und Prinzipien mit ihren Hebelwirkungen die Basis für Praktiken, Methoden und Werkzeuge. Dabei beziehen sich viele, wenn es um Werte und Prinzipien geht, auf das Agile Manifest, und auf verschiedene Vorgehensmodelle wie Scrum und Kanban. Schauen wir uns einmal kurz an, was hier jeweils zum Thema genannt wird:

Agiles Manifest: Individuen und Interaktionen mehr als Prozesse und Werkzeuge
In der aktuellen Diskussion über die Möglichkeiten von Künstlicher Intelligenz werden die Individuen eher von den technischen Möglichkeiten (Prozesse und Werkzeuge) getrieben, wobei die Interaktion weniger zwischen den Individuen, sondern zwischen Individuum und KI-Modell stattfindet. Siehe dazu auch Mensch und Künstliche Intelligenz: Engineering bottlenecks und die fehlende Mitte.

SCRUM: Die Werte Selbstverpflichtung, Fokus, Offenheit, Respekt und Mut sollen durch das Scrum Team gelebt werden
Im Scrum-Guide 2020 wird erläutert, was die Basis des Scrum Frameworks ist. Dazu sind die Werte genannt, die u.a. auch die Offenheit thematisieren, Ich frage mich allerdings, wie das möglich sein soll, wenn das Scrum Team proprietäre KI-Modelle wie ChatGPT, Gemini, Grok etc. nutzt, die sich ja gerade durch ihr geschlossenes System auszeichnen? Siehe dazu auch Das Kontinuum zwischen Closed Source AI und Open Source AI.

KANBAN basiert auf folgenden Werten: Transparenz, Balance, Kooperation, Kundenfokus, Arbeitsfluss, Führung, Verständnis, Vereinbarung und Respekt.
Bei den proprietären KI-Modellen ist die hier angesprochene Transparenz kaum vorhanden. Nutzer wissen im Detail nicht, mit welchen Daten das Modell trainiert wurde, oder wie mit eingegebenen Daten umgegangen wird, etc.

In einem anderen Blogbeitrag hatte ich dazu schon einmal darauf hingewiesen, dass man sich mit proprietärer Künstlicher Intelligenz (KI) auch die Denkwelt der Eigentümer einkauft.

Um agile Arbeitsweisen mit Künstlicher Intelligenz zu unterstützen, sollte das KI-Modell den genannten Werten entsprechen. Bei entsprechender Konsequenz, bieten sich also KI-Modelle an, die transparent und offen sind. Genau an dieser Stelle wird deutlich, dass das gerade die KI-Modelle sind, die der Definition einer Open Source AI entsprechen – und davon gibt es in der Zwischenzeit viele. Es wundert mich daher nicht, dass die Open Source Community und die United Nations die gleichen Werte teilen.

Es liegt an uns, ob wir uns von den Tech-Giganten weiter in eine immer stärker werdende Abhängigkeit treiben lassen, oder andere Wege gehen – ganz im Sinne einer Digitalen Souveränität. Siehe dazu auch Open Source AI: Besser für einzelne Personen, Organisationen und demokratische Gesellschaften.

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Mit proprietärer Künstlicher Intelligenz (KI) kauft man sich auch die Denkwelt der Eigentümer ein

In dem Blogbeitrag Bris, A. (2025): SuperEurope: The Unexpected Hero of the 21st Century hatte ich schon einmal darauf hingewiesen, dass es nicht richtig ist, dass Europa „nur“ reguliert und die USA „nur“ innovativ sind.

In Europa, und gerade in Deutschland, möchten wir, dass der Rechtsstaat weiter existiert und die Gesellschaft nicht nur als Business Case gesehen wird. Der immer größer werdende Einfluss von aktuell Künstlicher Intelligenz auf eine Gesellschaft kann diese überfordern, denn mit jeder Software geht auch eine bestimmte Denkhaltung einher.

Auf solche Entwicklungen macht ein aktueller Kommentar im Handelsblatt aufmerksam. Hier geht es um die Denkwelt des Firmenchefs von Palantir, die man sich mit der Software mit einkauft:

„Palantir passt nicht zum deutschen Rechtsstaat. Das US-Unternehmen mag für Sicherheitsbehörden eine Hilfe sein. Doch die Haltung des Firmenchefs macht die Software zu einem Risiko für die politische Stabilität in Deutschland“ (Kommentar von Dieter Neuerer im Handelsblatt vom 12.12.2025).

Es stellen sich natürlich gleich weitere Fragen, wie z.B.: Stellen die Karten von Google Maps die Realität dar, oder sind „unliebsame“ Gebiete nicht verzeichnet? Enthalten die bekannten proprietäten KI-Modelle (Closed Models) Einschränkungen, die Ergebnisse tendenziell beeinflussen? Siehe dazu auch Künstliche Intelligenz: Würden Sie aus diesem Glas trinken?

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Proprietäre Software im Vergleich zu Open Source Software

Quelle: SFLC vom 11.11.2025

Digitale Souveränität fängt damit an, sich von propritärer Software unabhängiger zu machen. Proprietäre Software ist Software, deren Quellcode nicht öffentlich ist, und die Unternehmen gehört (Closed Software). Dazu zählen einerseits die verschiedenen Anwendungen von Microsoft, aber auch die von Google oder ZOHO usw.

Demgegenüber gibt es in der Zwischenzeit leistungsfähige Open Source Software. Die indische Organisation SFLC hat am 11. November eine Übersicht veröffentlicht, die Google Workplace, ZOHO Workplace und Nextcloud Office/ProtonMail/BigBlueButton gegenüberstellt – die Abbildung zeigt einen Ausschnitt aus der Tabelle, die in diesem Beitrag zu finden ist.

„The purpose of this comparison is to assess the different approaches, features, and trade-offs each solution presents and to help organizations make informed decisions based on their operational requirements, technical capabilities, and priorities around privacy, flexibility, and cost“ (ebd.).

Wir nutzen seit einiger Zeit Nextcloud mit seinen verschiedenen Möglichkeiten, inkl. Nextcloud Talk (Videokonferenzen), sodass BigBlueButton nicht separat erforderlich ist.

Darüber hinaus nutzen wir LocalAI über den Nextcloud Assistenten, haben OpenProject integriert und erweitern diese Möglichkeiten mit Langflow und Ollama, um KI-Agenten zu entwickeln.

Alles basiert auf Open Source Software, die auf unseren Servern laufen, sodass auch alle Daten auf unseren Servern bleiben – ganz im Sinne einer stärkeren Digitalen Souveränität.

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Eine soziologische Perspektive auf „Gemeinschaft“ und „Gemeinsinn“

Image by louisehoffmann83 from Pixabay

In einer heute komplexen Welt wird gesellschaftlich auf allen Ebenen versucht, den Gemeinsinn oder die Gemeinschaft zu beschwören, obwohl das der Realität nicht entspricht.

In den Unternehmen wird oft die Gemeinschaft oder der Gemeinsinn sogar noch mit weiteren Metaphern – wie z.B. „Familie“ – auf die Spitze getrieben. Der Soziologe Armin Nassehi sieht solche Entwicklungen kritisch:

„Wer auf die Gemeinschaft setzt, muss sagen, wer nicht dazugehört. Appelle ans Wir-Gefühl haben immer auch etwas Ausschließendes. Wenn man in einem Unternehmen von der Belegschaft einen starken Gemeinsinn einfordert, riskiert man, dass sich niemand mehr traut, zu widersprechen. Das ist tödlich für alle Kreativität, die man im Unternehmen dringend braucht. Der ausgerufene Gemeinsinn hat eine kompensatorische Funktion, damit soll ein Versagen zum Beispiel des Managements oder der Politik kaschiert werden“ (Nassehi in brand eins 12/2024).

Daraus leitet sich ab, dass Unternehmen bei der Verwendung der genannten Begriffe vorsichtiger sein sollten, wenn sie Kreativität und Innovation in ihrer Organisation benötigen. Siehe dazu auch

Anders über gesellschaftliche Transformation nachdenke

Blockiert die Ausrichtung auf Kernkompetenzen Innovationen?

 

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Digitale Souveränität: Nuudle – ein nicht-trackendes Termintool

Screenshot: https://nuudel.digitalcourage.de//

Viele Menschen nutzen Doodle für die einfache Terminabstimmung. Im Sinne einer Digitalen Souveränität kann alternativ Nuudle genutzt werden. Wie die Abbildung zeigt, können über Termine hinaus auch noch klassische Umfragen erstellt werden.

Nuudle ist ein datensparsames Termintool und unterstützt daher Personen und Organisationen, die ihre Daten schützen möchten.

Das Tool ist auf der Website von digitalcourage zu finden, auf der es viele Hinweise dazu gibt, wie man seine eigenen Daten schützen kann. Manches finde ich gut, manches etwas überzogen – wie immer…

Siehe dazu auch Welche Open Source Alternativen gibt es?

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Projekt: Wissen, Kostenverlauf und Entscheidungsspielraum über die Zeit

Eigene Darstellung (vgl. Platz 2004)

Betrachten wir die Projektkosten, so steigen diese meistens über die Zeit an (Kostenverlauf). Die Kostenbeeinflussung nimmt demgegenüber mit der Zeit ab, sodass der Entscheidungsspielraum auch immer kleiner wird. Gleichzeitig generiert man über den Projektzeitraum immer mehr Wissen über das Projekt.

Es ist immer wieder erstaunlich, dass Unternehmen die hohen Kosten eines Projekts in der Umsetzung (Steuerungsphase) bemängeln, obwohl an dieser Stelle kaum noch Einfluss genommen werden kann.

Weiterhin wird hier deutlich, wie wichtig es wäre, Wissen aus anderen (ähnlichen) Projekten mit in den Start eines Projektes zu integrieren. Das Erfahrungswissen ist zwar nicht immer 1:1 übertragbar, kann allerdings dennoch zur besseren Entscheidungsfindung in den frühen Phasen eines Projekts beitragen.

Das Erfahrungswissen eines Projekts in der Abschlussphase zu erschließen ist allerdings ein Schwachpunkt im Projektablauf, da es am Ende eines Projekts oftmals nur noch um die Nachkalkulation und um die Verträge geht – jeder ist froh, dass das Projekt zu Ende ist und sagt: Beim nächsten Projekt wird alles besser. Doch beim nächsten Projekt werden die gleichen Fehler gemacht: Projekte lernen (sehr) schlecht.

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9 Anzeichen für einen falschen Umgang mit Komplexität im Unternehmen

In unserem Blog habe ich schon oft über komplizierte und komplexe Aufgabenstellungen geschrieben. Siehe dazu beispielsweise Was sind Eigenschaften von komplexen Aufgabenstellungen? oder Alle reden über Komplexität, doch wer kennt schon Bifurkationspunkte?

Je vernetzter die Strukturen einer Organisation (innen und außen) sind, um so höher ist der Grad an Komplexität. Dabei unterliegen viele einem Irrtum, denn der Begriff „komplex“ ist keine Steigerungsform von „kompliziert“. Interessant ist, dass es durchaus Anzeichen für den falschen Umgang mit Komplexität in Unternehmen git. Dazu habe ich folgendes gefunden:

9 Anzeichen für einen falschen Umgang mit Komplexität im Unternehmen:

(1) Bekämpfung der Symptome anstelle der Ursachen
Es wird immer nur das repariert, was gerade hakt. Eine Suche nach der Ursache hinter dem
Symptom findet nicht statt. Symptom und Problem werden gleichgesetzt.

(2) Übergeneralisierung
Wenige (oft unzusammenhängende) Ereignisse führen zu allgemeinen Regeln und Schlussfolgerungen für ähnliche Situationen in der Zukunft.

(3) Methodengläubigkeit
Um Fehler künftig zu vermeiden und Unwägbarkeiten „bestimmbar“ zu machen, sucht man ständig nach neuen Methoden oder überarbeitet die bestehenden.

(4) Projektmacherei
„Wenn du nicht mehr weiterweißt, bilde einen Arbeitskreis.“ Sobald Aufgaben nicht mehr leicht zu lösen sind, werden Projekte initiiert.

(5) Betriebsame Hektik
Gerade wenn Aufgaben unlösbar erscheinen und der Überblick fehlt, wird viel „gearbeitet“ und wenig übers Handeln kommuniziert und reflektiert.

(6) Denken in „kurzen Laufzeiten“
Bei Entscheidungen wird nur der direkte Wirkzusammenhang in der nahen Zukunft betrachtet, ohne die zeitlich verzögerten Effekte zu berücksichtigen. Der Zeithorizont wird dabei meist durch Rahmenbedingungen (Projektlaufzeit, Zeitvertrag, Berufung Aufsichtsrat usw.) bestimmt, die mit dem System nichts zu tun haben.

(7) Schutz des mentalen Modells vor der Welt
„Das, was ich denke, ist richtig!“, ist eine verbreitete Überzeugung.

(8) Feedback wird weder gehört noch verstanden
Der wichtigste Regelungsmechanismus für komplexe Systeme wird nicht verwendet. Man überhört jede Form von Kritik, Bestätigung, Ideen, Hinweisen und schwachen Signalen und nichts davon findet Eingang in das System.

(9) Mangelndes Systemdenken:
Gedacht, diskutiert und geplant wird in linearen Kausalzusammenhängen, ohne Wechselwirkungen zu betrachten. Der Fokus liegt auf Details, das Big Picture bleibt außen
vor.

Quelle: Stephanie Borgert (2015) : Irrtümer der Komplexität. Gabal, Offenbach.

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Steckbrief zu KANBAN: Vorteile und Nachteile

Steckbrief KANBAN (Timinger 2021), eigene Darstellung

Alle Vorgehensmodelle im Projektmanagement haben Vorteile und Nachteile. In einem ersten Beitrag habe ich das beispielsweise schon einmal am Wasserfallmodell dargestellt. Siehe Steckbrief zum Wasserfallmodell: Vorteile und Nachteile.

Wie in der Abbildung zu erkennen ist, hat auch KANBAN Vorteile und Nachteile. Seit Anderson (2010): KANBAN in der IT ist klar, dass KANBAN geeignet ist, wissensbasierte Arbeit zu organisieren.

KANBAN ist weniger präskriptiv (vorschreibend) im Vergleich zum SCRUM Framework, und ist auf der individuellen Ebene, der Teamebene und auf der organisationalen Ebene einsetzbar.

Verwechselt wird KANBAN oft mit allen möglichen Boards, die allerdings keine KANBAN Boards sind, wenn z.B. die Prozessschritte nicht begrenzt sind (WIP: Work in Progress) und die Tickets nicht nach dem Pull-Prinzip abgearbeitet werden.

Es geht in Zukunft immer mehr darum, das geeignete Vorgehensmodell zum Vorhaben (Projekt) auszuwählen. Dieser Trend ist in der Zwischenzeit an dem großen Anteil des Hybriden Projektmanagements – also einer sinnvollen Kombination von mehreren Vorgehensmodellen – abzulesen. Siehe dazu PMI (2024) Global Survey: Hybrides Projektmanagement wird immer wichtiger.

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Künstliche Intelligenz und die ursprüngliche Bedeutung von Bildung

Image by dumcarreon from Pixabay

Es ist deutlich zu erkennen, dass Künstliche Intelligenz in seinen verschiedenen Formen (GenAI, AI Agenten usw.) Berufsbilder, Lernen, Wissens- und Kompetenzentwicklung beeinflusst, bzw. in Zukunft noch stärker beeinflussen wird. Siehe dazu beispielsweise WEF Jobs Report 2025.

Auch Strukturen im Bildungsbereich müssen sich daher fragen, welche Berechtigung sie noch in Zukunft haben werden, da sich der aktuelle Bildungssektor in fast allen Bereichen noch stark an den Anforderungen der Industriegesellschaft orientiert. Wenn es beispielsweise um Schulen geht, hat sich seit mehr als 100 Jahren nicht viel geändert. Siehe dazu Stundenplan von 1906/1907: Geändert hat sich bis heute (fast) nichts. Dazu passt folgendes Zitat:

„Every time I pass a jailhouse or a school, I feel sorry for the people inside.“
— Jimmy Breslin, Columnist, New York Post (Quelle)

Wohin sollen sich die Bildungsstrukturen – hier speziell Schulen – entwickeln?

(1) Wir können die Technologischen Möglichkeiten von Künstlicher Intelligenz in den Mittelpunkt stellen, und Menschen als nützliches Anhängsel von KI-Agenten verstehen. Dabei werden Menschen auf die KI-Technologie trainiert,, weiter)gebildet, geschult.

(2) Wir können alternativ Menschen und ihr soziales Zusammenleben in den Mittelpunkt stellen, bei dem Künstliche Intelligenz einen wertvollen Beitrag liefern kann. Ganz im Sinne einer Society 5.0.

Aktuell dominiert fast ausschließlich die Nummer (1) der genannten Möglichkeiten, was dazu führen kann, dass der Bildungsbereich Menschen so trainiert, dass sie zu den von Tech-Giganten entwickelten Technologien passen.

Möglicherweise hilft es in der Diskussion, wenn man den Ursprung des Wortes „Schule“ betrachtet. Der Begriff geht auf das griechische Wort „Skholè“ zurück, was ursprünglich „Müßiggang“, „Muße“, bedeutet und später zu „Studium“ und „Vorlesung“ wurde (Quelle: Wikipedia).

Bei Forschungen zur Künstlichen Intelligenz sind Autoren genau darauf eingegangen, weil sie vermuten, dass gerade diese ursprüngliche Perspektive besser zu den aktuellen Entwicklung passen kann:

„We find this etymology deeply revealing because it undercovers a profound truth about education´s original purpose: it wasn´t about preparing workers for jobs, but about providing space for thoughtful reflection and exploration of life´s fundamental questions. What inspires us about the ancient´s Greek approach is how they saw education as a means to help people find their purpose and develop their full potential as human beings“ (Bornet et al. 2025).