Influencer – Experten: Gemeinsamkeiten und Unterschiede

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Seit wir in Sozialen Netzwerken unterwegs sind, haben sich nach und nach – hauptsächlich ab dem Jahr 2000 – einzelne Personen zu Influencer entwickelt, und in der Zwischenzeit sogar professionell positioniert. Doch was sind Influencer eigentlich?

“Als Influencer (deutsch etwa EinflussnehmerBeeinflusser; von englisch to influence ‚beeinflussen‘) werden seit dem Beginn der 2000er Jahre Multiplikatoren bezeichnet, die ihre starke Präsenz und ihr Ansehen in sozialen Netzwerken nutzen, um beispielsweise Produkte oder Lebensstile zu bewerben” (Quelle: Wikipedia vom 21.08.2025).

Es geht den Personen also hauptsächlich darum, andere zu beeinflussen, bestimmte Produkte oder Dienstleistungen zu kaufen. Dabei verknüpfen die Influencer Ihre persönlichen Meinungen ganz bewusst und offen mit den verschiedenen Marken und verdienen dadurch teilweise sehr viel Geld. Die Beeinflussung von möglichen Interessenten von Produkten ist schon lange ein Instrument des Marketings. Durch die Sozialen Netzwerke kommt noch hinzu, dass jeder sich mit relativ geringen Aufwand als Influencer positionieren kann – Skalierbarkeit bei geringen Kosten.

Manche Influencer stellen sich in ihren Videos und Kommentaren auch gerne als Experten für bestimmte Produkte und Dienstleistungen dar. An dieser Stelle stellt sich natürlich die Frage:

Gibt es zwischen einem Influencer und einem Experten Unterschiede?

Experten haben oftmals mehrere tausend Stunden in einer bestimmten Domäne gearbeitet und dabei implizites Wissen und entsprechende Kompetenz entwickelt. Expertise ist also zu einem großen Teil personengebunden und wird ihnen zugeschrieben. Expertise/Kompetenz als Zuschreibung anderer. Experten können beispielswiese durch ein Pyramiding in Netzwerken visualisiert/erkannt werden.

Pyramiding search is a variant of snowballing – but with an important difference. Pyramiding requires that people having a strong interest in a given attribute or quality, for example a particular type of expertise, will tend to know of people who know more about and/or have more of that attribute than they themselves do (von Hippel et al 1999)”, zitiert von von Hippel/Franke/Prügl 2009).

Experten wollen also – im Gegensatz zu Influencern – nicht primär beeinflussen, sondern helfen, komplexe Probleme zu lösen. Experten haben auch nicht so sehr das Ziel einen Verkaufsprozess auszulösen. Das kann zwar auch vorkommen, ist allerdings nicht das Hauptziel.

In dieser ersten kleinen Gegenüberstellung wird schon deutlich, dass es zwischen Influencer und Experten Unterschiede, allerdings auch einige Überschneidungen gibt – was die Sache wiederum kompliziert macht. Diesen Umstand nutzen manche Influencer, um sich als Experten zu positionieren, was sie allerdings oft nicht sind…

Qualitätsmanagement: Die neue ISO 9001:2026

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Die allseits bekannte ISO 9001 für Qualitätsmanagementsysteme liegt aktuell noch in der Version aus dem Jahr 2018 vor – es wird Zeit für ein Update, an dem auch schon gearbeitet wird. In der ISO 9001:2026 sollen viele neue Themen enthalten sein.

“Die Integration von KI und digitalen Tools zur Unterstützung von Qualitätssystemen soll aufgenommen werden – ein echtes Novum. Ein Fokus wird auf der Risiko- bzw. Chancenidentifikation ruhen – das ist sicher. Die Nachhaltigkeit wird an Bedeutung gewinnen, die ISO 9001 wird zur Basis für die Integration von ESG und CSRD – Details noch unbekannt. Aber auch Lieferkettenmanagement, organisatorisches Wissen, Change- und Resilienzmanagement sollen vertieft behandelt werden – lassen wir uns überraschen” (Funk 2025, QZ News vom 15.08.2025).

Es ist gut, wenn ein Managementsystem alle wichtigen Themen der heutigen Realität abbildet. Dennoch könnte es sein, dass man die Norm mit den vielen Handlungsfeldern überfrachtet, und Organisationen dadurch überfordert. Was in der Endfassung herauskommt ist – wie gesagt – allerdings noch nicht klar.

Ich bin gespannt, ob es in der Norm auch eine Art Wirkungsnetz gibt aus dem hervorgeht, welche Einflussfaktoren für die jeweilige Organisation in den Fokus rücken sollten – also zu managen sind. Bei der Wissensbilanz – Made in Germany war so ein Wirkungsnetz Bestandteil der Vorgehensweise für ein Wissensmanagement-System. Ich habe damit gute Erfahrungen gemacht.

Gerade Kleine und Mittlere Unternehmen (KMU) tun sich oft mit der Komplexität des gesamten Management-Systems schwer, da ja alles mit allem zusammenhängt. Ein Wirkungsnetz mit den daraus abgeleiteten Generatoren hilft also KMU, das immer komplexer werdende Managementsystem effektiv und effizient zu bewältigen.

RKW Kompetenzzentrum: Das Twin Transition Tool

Quelle: https://www.rkw-kompetenzzentrum.de/twintransitiontool/

Das RKW Kompetenzzentrum veröffentlicht immer wieder Hilfen für die organisatorische Entwicklung von gerade mittelständischen Unternehmen. Diesmal wurden mit dem Twin Transition Tool (Abbildung) zwei wichtige Trans kombiniert. Einerseits ist das natürlich die Digitalisierung, und andererseits die Nachhaltigkeit.

“Die Twin Transition (auch doppelte Transformation oder Nachhaltige Digitalisierung genannt) ist eine der größten Herausforderungen unserer Zeit. Doch was ist die Idee dahinter? Gemeint ist, die grüne (nachhaltige) und die digitale Transformation von Wirtschaft und Gesellschaft gemeinsam zu denken und voranzutreiben” (ebd.).

Das Online-Tool kann direkt gestartet werden. Anschließend haben Sie die Möglichkeit, aus insgesamt 17 Themenfelder die Bereiche per drag&drop auswählen, die für Sie am wichtigsten erscheinen. Das weitere Vorgehen wird in einem kleinen Video erläutert.

Insgesamt ist das Tool gerade für Kleine und Mittlere Unternehmen (KMU) geeignet, sich die Zusammenhänge klar zu machen und geeignete Maßnahmen für die eigene Organisation abzuleiten.

Digital Sovereignty Index Score

Quelle: https://dsi.nextcloud.com/

In dem Blogbeitrag Digitale Souveränität: Europa, USA und China im Vergleich hatte ich schon einmal darauf hingewiesen, wie unterschiedlich die Ansätze zur Digitalen Souveränität in verschiedenen Regionen der Welt sind. Die verschiedenen Dimensionen waren hier “Right-based”, “Market-based”, “State-based” und “Centralization”, aus denen sich die gegensätzlichen Extreme “Hard Regulation” und “Soft Regulation” ergeben haben.

Der Digital Sovereignty Index Score (Abbildung) unterscheidet sich von dieser Betrachtungsweise. Im Unterschied zu der zu Beginn erwähnten Analyse, die eher die politische oder marktwirtschaftliche Perspektive hervorhebet, entsteht der Digital Sovereignty Index anders.

Hier wird analysiert, ob die wichtigsten 50 relevanten, selbst gehosteten Tools für digitale Kollaboration und Kommunikation verfügbar sind.

“We selected 50 of the most relevant self-hosted tools for digital collaboration and communication. These include platforms for file sharing, video conferencing, mail, notes, project management, and more.

We then measured their real-world usage by counting the number of identifiable server instances per country.

The result is an index score per country, (…)”

Source: https://dsi.nextcloud.com/

Die Digitale Souveränität wird in einem Score berechnet und für verschiedene Länder in einer anschaulichen Grafik dargestellt (Abbildung). Die Farben zeigen an, wie gut (grün) oder schlecht (rot) es in dem beschriebenen Sinn mit der Digitalen Souveränität in dem jeweiligen Land bestellt ist. Es ist gut zu erkennen, das die beiden Länder Finnland und Deutschland grün hervorgehoben sind.

Wie der Grafik weiterhin zu entnehmen ist, sind viele Länder, u.a. China noch weiß dargestellt. Die Limitierung der Analyse ist den Initiatoren des DSI Score durchaus bewusst, dennoch sehen sie diese Grafik als Startpunkt für eine bessere Übersicht zu dem Thema, zum dem jeder aufgefordert ist, mitzumachen.

Mich hat natürlich interessiert, wer hinter der Website steckt… – siehe da, es ist die Nextcloud GmbH mit dem Büro Stuttgart. Das wundert mich jetzt nicht wirklich, da Nextcloud schon immer auf die Digitale Souveränität bei Einzelpersonen, Organisationen und Öffentlichen Verwaltungen hingewiesen hat. Auch wir stellen nach und nach auf die Möglichkeiten von Nextcloud um, inkl. LocalAI und Open Source KI-Agenten. Siehe dazu auch

Von der digitalen Abhängigkeit zur digitalen Souveränität

Digitale Souveränität: Welche Open Source Alternativen gibt es?

Digitale Souveränität: Souveränitätsscore für KI Systeme

Digitale Souveränität: Google Drive im Vergleich zu Nextcloud

Lean Innovation: 12 Schritte

Lean Innovation nach Schuh (2011); eigene Darstellung

Der Lean-Gedanke, also Verschwendung zu vermeiden und den Wertstrom zu optimieren, kann in allen Prozessen thematisiert und integriert werden. Dazu hatte ich in 2013 schon einmal einen Blogbeitrag geschrieben: Lean Innovation – Wie passt das zusammen?

Auf unserer Asienreise waren wir u.a. vom 15.04.-25.04.2025 in Tokyo, Kyoto und Osaka (mit Expo 2025). Dabei ist mir der Lean-Gedanke in allen Bereichen des gesellschaftlichen Lebens begegnet. Eben nicht nur theoretisch, sondern sehr praktisch – inkl. der Ausrichtung am Kundennutzen – sehr beeindruckend.

Es wundert daher nicht, dass der Lean-Gedanke auch im Projektmanagement, oder auch im Innovationsmanagement berücksichtigt werden kann. Prof. Schuh hat für Lean Innovation auf dieser Website 12 Schritte (Abbildung) ausführlich beschrieben.

Es ist wichtig, da alle wirtschaftlichen Bereiche stärker auf die Produktivität achten müssen – gerade in Zeiten vieler neuer technischen Möglichkeiten.

Fehler ist nicht gleich Fehler: Fehlerkultur im Innovationsprozess

Fehlerkultur im Innovationsprozess (RKW 2010)

In Deutschland haben wir manchmal ein etwas schwieriges Verhältnis zu einzelnen Begriffen. So ist es beispielsweise mit dem Begriff “Fehler“, der oft negativ besetzt ist. Wenn ein Fehler passiert, ist das (oft) nichts Gutes – so die allgemeine Meinung.

Zu dieser Perspektive beigetragen hat die aus dem Qualitätsmanagement bekannte “0-Fehler” Strategie, die sich in den Köpfen von Mitarbeitern eingeprägt hat. Wenn wir an Prozesse in der Produktion denken, die immer gleich ablaufen sollen, so ist es natürlich schlecht, wenn es zu größeren Abweichungen kommt. Auch Fehler von Chirurgen können Folgen haben usw.. Man kann Fehler allerdings auch anders sehen.

In der Abbildung sind verschiedene Fehlertypen so sortiert, dass nach oben Fehler eher vermieden werden sollten, und nach unten Fehler zu Verbesserungen, und sogar zu Innovationen führen können. Es liegt auf der Hand, dass beispielsweise “Sabotage” nicht toleriert und somit sanktioniert werden sollte. Andererseits sollten “Kreative Fehler” toleriert, ja sogar unterstützt und durch Experimentieren ermöglicht werden.

Die Übersicht zeigt, dass Fehler nicht gleich Fehler ist, und wir daher in Organisationen und auch im zwischenmenschlichen Bereich sinnvoll unterscheiden sollten. Gerne können Sie daraus nun eine eigene Übersicht für Ihre Organisation entwickeln, sodass sich die Mitarbeiter darin wiederfinden und möglicherweise eine neue Fehlerkultur in Ihrer Organisation entsteht.

Künstliche Intelligenz und Arbeitshandeln: Grenzen wissenschaftlich-technischer Beherrschung

Böhle et al. 2011:21; entnommen aus Huchler 2016:62

In dem Blogbeitrag Arbeitshandeln enthält explizites und implizites Wissen aus dem Jahr 2016, habe ich die Zusammenhänge zwischen Arbeitshandeln und dem expliziten “objektivierbaren” Wissen, bzw. impliziten subjektivierenden” Wissen dargestellt und erläutert.

Setzen wir doch einmal diese Zusammenhänge neu in Verbindung mit den Diskussionen darüber, ob Künstliche Intelligenz Arbeitsplätze, oder ganze Berufe ersetzen wird. Es wird dabei gleich deutlich, dass es in der Diskussion nicht darum geht, Arbeitsplätze oder Berufe durch Künstliche Intelligenz zu ersetzen, sondern darum, das Arbeitshandeln unter den neuen technologischen Möglichkeiten zu untersuchen.

Nach Böhle (2011) zeigen technische und organisatorische Komplexität Grenzen der wissenschaftlich-technischer Beherrschung auf, und zwar in Bezug auf Unwägbarkeiten im Arbeitshandeln.

Sind Unwägbarkeiten die Normalität, benötigt das Arbeitshandeln das Erfahrungswissen von Personen (Subjekte), im Sinne des erfahrungsgeleiteten-subjektivierenden Handelns (vgl. Böhle 2011).

Die Tech-Konzerne argumentieren mit ihren neuen und neuesten KI-Modellen, dass Technologie das gesamte Arbeitshandeln in diesem Sinne einmal abbilden kann. Diese Perspektiven sind möglicherweise für die schnelle Marktdurchdringung und für das Einsammeln von Kapital wichtig (Storytelling), doch greift dieser Ansatz bisher nur bei sehr begrenzten Tätigkeitsportfolios komplett.

Natürlich wird weiter argumentiert, dass sich die Technik weiterentwickelt und es nur eine Frage der Zeit ist, bis das komplette Arbeitshandeln technologisch abgebildet ist. Es ist durchaus zu erkennen, dass KI-Modelle durchaus in der Lage sind bestimmte Merkmale des subjektivierenden Arbeitshandeln abbilden kann. Daraus entstand auch der Glaube an eine Art Allgemeine Generelle Intelligenz (AGI), die der menschlichen Intelligenz überlegen sei.

Durch solche Ideen verschiebt sich der Nachweis für die aufgestellte These immer weiter in die Zukunft, und wird zu einem Glaubensbekenntnis. Möglicherweise handelt es sich bei dem geschilderten Denkmuster um eine Art Kategorienfehler?

In Abwandlung des Zitats von Peter Drucker: “Today it´s the company who determines what a business is”

Eigene Darstellung

Zu der Aussage von Peter Drucker habe ich schon 2007 einen Blogbeitrag geschrieben. Damals ging es mir darum herauszustellen, dass es in der Zwischenzeit viele Möglichkeiten gibt, einzelne Anforderungen von Kunden massenhaft so anzubieten, dass die Preise für Produkte und Dienstleistungen denen einer massenhaften Produktion entsprechen. Diese hybride Wettbewerbsstrategie heißt Mass Customization.

Inzwischen frage ich mich allerdings, warum die Möglichkeiten nicht genutzt werden, und ob die Aussage von Peter Drucker aus dem Jahr 1954 noch stimmt.

In dem Beitrag Produkte und Dienstleistungen als Mehrwert für Kunden: Warum funktioniert das einfach nicht? habe ich erläutert, dass die Kunden trotz vielfältiger Versprechen der Unternehmen immer noch nicht das erhalten, was sie benötigen.

Der Trend bei den Unternehmen geht eher dahin, die Kundenanforderungen in die vom Unternehmen gewünschte Richtung zu manipulieren und letztendlich sogar auch teilweise zu ignorieren. Zahlreiche Beispiele belegen das in der Zwischenzeit.

Aus dieser Gemengelage entstehen verschiedene Optionen. Einerseits lassen sich Kunden einfach weiter manipulieren und denken darüber gar nicht mehr nach. Andererseits gibt es immer mehr Kunden, die sich nach Alternativen umsehen. Darüber hinaus gibt es eine immer größer werdende Gruppe von Personen, die sich die von ihnen gewünschten Produkte selbst entwickeln und herstellen -teilweise auch in Communities.

Die neuen Möglichkeiten der Künstlichen Intelligenz führen dazu, dass viele Einzelpersonen Software beispielsweise selbst entwickeln. Dabei stellen diese Personen oftmals ihren Quell-Code anderen kostenfrei zur Verfügung > Open Source Software.

Auch physische Produkte können heute mit Hilfe von additiven Verfahren (Additiv Manufacturing, besser bekannt unter 3D-Druck) hergestellt werden, Dabei stellen auch hier Personen ihre Programme, oder auch ganze Produkte anderen zur Verfügung. Die Plattform Patient Innovation ist hier ein gutes Beispiel.

Es geht vielen Menschen nicht nur darum, dass ihre eigenen Bedürfnisse besser erfüllt werden, sondern auch oft darum, anderen etwas – oft kostenfrei – zur Verfügung zu stellen – alles, ohne dass Unternehmen eingebunden werden (müssen), die sich ja eher zu Organisationen entwickelt haben, die ihren eigenen Wert, und nicht die Werte der Kunden, steigern möchten.

Diese eher soziale Art Werte für alle zu schaffen zeigt, dass es heute schon – und in Zukunft immer mehr – kollaboratives, nachhaltiges und gemeinwohlorientiertes Wirtschaften gibt. Alles zu einem immer größeren Teil ohne die subtile “Marktorientierung” scheinbar systemrelevanter Organisationen.

Denn: Wozu benötigen wir Unternehmen, wenn die Transaktionskosten in immer mehr Bereichen für die eigene, individuelle Wertschöpfung gegen 0 gehen…? In diesem Sinne könnte es sein, dass das Zitat von Peter Drucker aus dem Jahr 1954 in Zukunft doch wieder seine Berechtigung hat.

Cross Industry Innovation: Ist doch ganz einfach, oder?

Quelle: vgl. Achatz et al. (2012)

Manchmal wundert man sich, warum einzelne Industrien “das Rad neu erfinden”, obwohl es die jeweilige Problemlösung doch schon in anderen Branchen / Industrien gibt. Anhand der Abbildung sind die verschiedenen Möglichkeiten illustriert.

Ist in der Industrie I ein Problem erkannt worden, so kann im ersten Schritt der Abstraktion im Lösungsraum eine Analogie (2. Schritt) zu einer Problemlösung in der Industrie II gefunden werden. Diese findet man in dem Bereich, in denen sich die beiden Lösungsräume von Industrie I und Industrie II überschneiden,. Im dritten Schritt der Adaption (3.) wird die Problemlösung aus der Industrie II für das Problem in Industrie I angewendet. Hört sich einfach an, ist es allerdings nicht immer.

Je kontextabhängiger das für die Problemlösung erforderliche Wissen ist, umso schwieriger ist das Wissen auf einen anderen Kontext (hier: eine andere Industrie) zu übertragen. Es handelt sich dabei um sogenanntes “Träges Wissen”.

Weiterhin benötigt man für eine bestimmte, komplexe Problemlösung (z.B. für Innovationen) oftmals die Expertise bestimmter Personen mit ihrem Erfahrungsschatz. Diese Expertise hängt wiederum mit dem impliziten Wissen zusammen, das nicht so einfach übertragbar ist.

Dennoch ist es natürlich nicht unmöglich, von anderen Industrien für komplexe Problemlösungen zu lernen – es ist allerdings auch nicht so einfach, sobald man die dahinterliegende Wissensperspektive betrachtet.

Innovationen: Künstliche Intelligenz und die White Spot Analyse

White Spot Analyse als Prozess nach Achatz (2012)

Manchmal könnte man der Meinung sein, dass es kaum noch Möglichkeiten gibt, etwas Neues auf den Markt zu bringen, doch das ist natürlich ein Trugschluss. Beispielhaft möchte ich dazu folgendes Zitat erwähnen:

“Es gibt nichts Neues mehr. Alles, was man erfinden kann, ist schon erfunden worden. “
Charles H. Duell, US-Patentamt 1899

Da stellt sich natürlich gleich die Frage: Wo sind die neuen Produkte, neuen Dienstleistungen, neuen Märkte, und wie finde ich diese?

Dass das nicht so einfach ist, haben Innovationstheorien und -modelle schon ausführlich dargestellt. Dabei hat sich der Begriff der “blinden Flecke” etabliert. Gerade große Organisationen sehen einfach nicht mehr das Offensichtliche. Diese Wahrnehmungshemmung kann mit der Theorie der Pfadabhängigkeit erklärt werden.

Diese Gemengelage führt zwangsläufig zur nächsten Frage: Wie kann ein Unternehmen (oder auch eine einzelne Person) Bereiche finden, die noch nicht besetzt sind?

Solche weiße Flecken – White Spots – können relativ systematisch mit einem entsprechenden Prozess abgebildet und untersucht werden (Abbildung). Mit den heute vorhandenen Möglichkeiten der Künstlichen Intelligenz (GenAI) können Sie

Sprechen Sie mich bitte an, wenn Sie dazu Fragen haben.