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Daten als Ressource: Um welche Kategorien von Daten geht es?

Wir sind uns alle einig, dass Daten eine bedeutende Ressource für einzelne Personen, Unternehmen, Organisationen und ganze Gesellschaften darstellen. Einerseits müssen Daten offen verfügbar sein, andererseits allerdings auch geschützt werden. Insofern macht es Sinn, verschiedene Kategorien für Daten zu unterscheiden:

“Open data: data that is freely accessible, usable and shareable without restrictions, typically under an open license or in the Public Domain36 (for example, OpenStreetMap data);
Public data: data that is accessible to anyone without authentication or special permissions
(for example, Common Crawl data). Note that this data can degrade as web content
becomes unavailable;
Obtainable data: data that can be obtained or acquired through specific actions, such as
licensing deals, subscriptions or permissions (for example, ImageNet data);
Unshareable non-public data: data that is confidential or protected by privacy laws,
agreements or proprietary rights and cannot be legally shared or publicly distributed”
(Tarkowski, A. (2025): Data Governance in Open Source AI. Enabling Responsible and Systemic Access. In Partnership with the Open Source Initiative).

Es zeigt sich, dass es viele frei verfügbare Daten gibt, doch auch Daten, die geschützt werden sollten.

Die amerikanischen Tech-Konzerne möchten alle Daten für ihre Trainingsdatenbanken (LLM: Large Language Models) kostenlos nutzen können. Das Ziel ist hier, die maximale wirtschaftliche Nutzung im Sinne einiger weniger Großkonzerne. Dabei sind die Trainingsdaten der bekannten KI-Modelle wie ChatGPT etc. nicht bekannt/transparent. Die Strategie von Big-Tech scheint also zu sein,: Alle Daten “abgreifen” und seine eigenen Daten und Algorithmen zurückhalten. Ein interessantes Geschäftsmodell, dass sehr einseitig zu sein scheint.

Bei der chinesische Perspektive auf Daten liegt der Schwerpunkt darauf, mit Hilfe aller Daten politische Ziele der Einheitspartei zu erfüllen. Daran müssen sich alle Bürger und die Unternehmen – auch die KI-Unternehmen – halten.

In Europa versuchen wir einen hybriden Ansatz zu verfolgen. Einerseits möchten wir in Europa Daten frei zugänglich machen, um Innovationen zu fördern. Andererseits wollen wir allerdings auch, dass bestimmte Daten von Personen, Unternehmen, Organisationen und Öffentlichen Verwaltungen geschützt werden.

An dieser Stelle versucht die aktuelle amerikanische Regierung, Druck auf Europa auszuüben, damit Big-Tech problemlos an alle europäischen Daten kommen kann. Ob das noch eine amerikanische Regierung ist, oder nicht schon eine kommerziell ausgerichtete Administration wird sich noch zeigen. Das letzte Wort werden wohl die Gerichte in den USA haben.

Ich hoffe, dass wir in Europa unseren eigenen Weg finden, um offene Daten in großem Umfang verfügbar zu machen, und um gleichzeitig den Schutz sensibler Daten zu gewährleisten.

Siehe dazu Digitale Souveränität: Europa, USA und China im Vergleich.

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Lokale KI-Anwendungen: Erster Test mit dem Modell Llama 3.2

Screenshot von unserer lokalen KI-Anwendung (LokalKI)

Wie Sie wissen, haben wir auf einem Server die Möglichkeit eingerichtet, KI-Modelle lokal auszuwählen und zu testen, bzw. zu nutzen – LokalKI oder LocalAI. Siehe dazu Free Open Source Software (FOSS): Eigene LocalAI-Instanz mit ersten drei Modellen eingerichtet.

Die verschiedenen Modelle können dazu vorab ausgewählt werden. Für diesen Test habe ich Llama 3.2 ausgewählt, was in der Abbildung zu erkennen ist. Der folgende einfache Prompt wurde im Textfeld (Unten in der Abbildung) von mir eingegeben:

Prompt (Blau hinterlegt): Du bist Projektmanager des Projekts Website. Erstelle eine Übersicht zu möglichen Stakeholder in Tabellenform. Ausgabe in einem Worddokument.

Das Ergebnis (Grün hinterlegt) kann sich durchaus sehen lassen. Die erste Übersicht zu möglichen Stakeholdern könnte genutzt und noch ein wenig angepasst werden.

Die Aufforderung, eine Tabelle in einer Worddatei zu erstellen wurde ignoriert, da das wohl in dieser Modell-Version nicht möglich ist. Das Ergebnis könnte ich natürlich selbst einfach in einer Worddatei kopieren.

Die Antwortzeit war relativ kurz was mich durchaus überrascht hat.

Insgesamt ist das Ergebnis natürlich noch nicht so, wie man das von ChatGPT usw. gewohnt ist, doch hier haben wir den Vorteil, dass alle Daten der KI-Anwendung auf unserem Server bleiben – auch wenn wir z.B. interne Dokumente hochladen.

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Von der digitalen Abhängigkeit zur digitalen Souveränität

Quelle: Bitkom Pressemitteilung 2025

Seit Jahren und Jahrzehnten begeben wir uns in Deutschland in eine digitale Abhängigkeit, die für viele Menschen, Organisationen und die ganze Gesellschaft nicht gut ist.

Einzelne Personen merken immer mehr, wie digital abhängig sie von Facebook, X (ehemals Twitter), Instagram, WhatsApp, Twitch, TikTok usw. usw. sind. Ähnlich sieht es auch bei Unternehmen aus:

“90 Prozent der Unternehmen sind vom Import digitaler Technologien und Services aus anderen Ländern abhängig, insbesondere aus den USA und China” (Bitkom 2025).

Auch unsere Verwaltungsstrukturen haben sich an diese digitale Abhängigkeit begeben.

Durch diese Entwicklungen fällt es allen schwer, von dieser digitalen Abhängigkeit loszukommen. Ein Verhalten, das Abhängige grundsätzlich haben. Wie wir aus der Theorie der Pfadabhängigkeit wissen, kommt es im Aneignungsprozess z.B. digitaler Anwendungen zu einer Art Lock-in. Es fällt dann allen Beteiligten schwer, aus dem gewohnten Umfeld wieder herauszukommen.

Kann man nichts machen, oder? Doch! Auf europäischer Ebene gibt es seit längerem die Erkenntnis, dass wir in Europa wieder zu einer Digitalen Souveränität kommen müssen.

European Union (2020): Digital sovereignty for Europe (PDF).

Dazu gibt es in der Zwischenzeit viele konkrete Möglichkeiten. Siehe dazu

Sovereign Workplace: Der unabhängige Arbeitsplatz auf integrierter Open Source Basis.

Digitale Souveränität: Europa, USA und China im Vergleich.

Souveränitätsscore: Zoom und BigBlueButton im Vergleich.

Open Source AI: Besser für einzelne Personen, Organisationen und demokratische Gesellschaften.

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Open Source: Nextcloud-Assistent und Künstliche Intelligenz (KI)

Bei den verschiedenen kommerziellen Anwendungen ist es fast schon Standard, dass Assistenten eingeblendet und angewendet werden, um Künstliche Intelligenz in den jeweiligen Prozess oder Task zu nutzen. Dabei ist immer noch weitgehend unklar, welche Trainingsdaten bei den verschiedenen Trainingsdatenbanken (LLM: Large Language Models) genutzt werden, und was beispielsweise mit den jeweils eigenen Eingaben (Prompts) passiert. Nicht zuletzt werden sich die kommerziellen Anbieter die verschiedenen Angebote mittelfristig auch gut bezahlen lassen.

Es kann daher nützlich sein, Open Source AI zu nutzen.

Praktisch kann das mit NEXTCLOUD und dem darin enthaltenen Nextcloud-Assistenten umgesetzt werden. Jede Funktion (Abbildung) kann man mit einer Traingsdatenbank verbinden, die wirklich transparent und Open Source ist. Solche Trainingsdatenbanken stehen beispielsweise bei Hugging Face zur Verfügung. Darüber hinaus bleiben alle Daten auf dem eigenen Server – ein heute unschätzbarer Wert . Wir werden diesen Weg weitergehen und in Zukunft dazu noch verschiedene Blogbeiträge veröffentlichen. Siehe dazu auch

Open Source AI: Besser für einzelne Personen, Organisationen und demokratische Gesellschaften.

Open Source AI-Models for Europe: Teuken 7B – Training on >50% non English Data.

Open Source AI: Common Corpus als größte offene Trainingsdatenbank veröffentlicht.

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GPM: Projektportfolio Sustainability Monitor 2024

Als GPM-Mitglied liegt mir die Studie Projektportfolio Sustainability Monitor 2024 vor. Dabei wurde untersucht, inwieweit die UN Sustainability Development Goals im Projektportfolio deutscher Unternehmen beachtet werden.

Auf der Informationsseite der GPM dazu finden Sie weitere Hinweise zum Aufbau und zur Durchführung der Studie Die wichtigsten Ergebnisse zum Schwerpunkt Nachhaltigkeit im Projektportfolio werden auf der Seiten 51-52 wie folgt zusammengefasst: (ebd.)

(1) Nachhaltigkeitsziele werden zwar im Projektportfolio integriert, jedoch legen nur sehr wenige Unternehmen einen Schwerpunkt auf Projekte mit expliziten Nachhaltigkeitszielen.

(2) Nachhaltigkeit als Kriterium zur Genehmigung und Priorisierung von Projekten zeigt sich heterogen: ein Viertel bis ein Drittel sieht Nachhaltigkeit als entscheidend an, genauso viele jedoch nicht.

(3) Insbesondere bei F&E-/Neuproduktentwicklungsprojekten, Infrastrukturprojekten und Kunden/Auftragsprojekten sind Nachhaltigkeitsziele häufiger explizite Projektziele.

(4) Derzeit scheint besonders in den frühen Phasen der Projektentwicklung Nachhaltigkeit stärker berücksichtigt zu werden, während inaktive Projekte tendenziell weniger Fokus auf Nachhaltigkeit aufweisen. Möglicherweise sind Projekte mit Nachhaltigkeitsbezug vor allem in der jüngeren Vergangenheit initiiert worden. Allerdings wäre auch eine andere Interpretation möglich: Nachhaltigkeit kann aus dem Fokus geraten, wenn im Laufe der Projektumsetzung die klassischen Erfolgsmaßstäbe Zeit, Kosten und Leistungsumfang stärker ins Augenmerk der Projektleitung rücken. Gerade dann wäre jedoch ein Projektportfoliomanagement zielführend, wenn es die kontinuierliche Berücksichtigung aller definierten Kriterien – inklusive Nachhaltigkeit – einfordert.

(5) Die allgemeine Öffentlichkeit sowie die Kunden werden als die zentralen externen Stakeholdergruppen gesehen, die Nachhaltigkeit als Kriterium zur positiven Beurteilung von Projekten heranziehen. Unternehmensintern ist es vor allem die Unternehmensleitung, die das Kriterium Nachhaltigkeit heranzieht.

Es wird deutlich, dass das Thema Nachhaltigkeit in Zukunft noch stärker im Projektportfolio bei der Projektauswahl, der Projektdurchführung und dem Projektabschluss beachtet werden sollte. Siehe dazu auch

Einfache Logik für die Ermittlung einer Projektrangfolge durch Priorisierung.

Mit OktoPus zu mehr Nachhaltigkeit im Projektmanagement.

Was ist eigentlich unter Nachhaltigkeit zu verstehen?

Solche Zusammenhänge thematisieren wir auch in den von uns entwickelten Blended Learning Lehrgängen, Projektmanager/in (IHK) und Projektmanager/in Agil (IHK), die wir an verschiedenen Standorten anbieten. Weitere Informationen zu den Lehrgängen und zu Terminen finden Sie auf unserer Lernplattform.

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    Vom Mindmap zu einem KI-Agenten für Wissensmanagement?

     „Wissensmanagement-Mindmap“ von Martin Harnisch, Sonja Kaiser, Dirk Liesch, Florian Schmuhl, Gabriele Vollmar, Sabine Wax, lizenziert unter CC BY 4.0

    In einer Arbeitsgruppe der Gesellschaft für Wissensmanagement e.V. (GfWM) wurde 2024 ein umfangreiches Mindmap zu Wissensmanagement erstellt. In der Abbildung ist die Quelle und die Lizenz zur Nutzung genannt.

    “Die Wissensmanagement-Mindmap soll einen systematischen Überblick über die wesentlichen Handlungsfelder, Modelle, Methoden und Tools im Bereich des Wissensmanagements geben” (ebd.).

    Die Mindmap ist auf der Website der GfWM in verschiedenen Dateiformaten zu finden, die mit Angabe der Quelle genutzt werden können.

    Einerseits ist es gut, einen Überblick zu den vielfältigen Themenbereichen des Wissensmanagements zu erhalten. Andererseits weisen die Autoren berechtigt darauf hin, dass dieses Mindmap keinen Anspruch auf Vollständigkeit hat. Wenn da allerdings noch viele weitere “Äste” hinzukommen, wirkt das Mindmap weniger hilfreich und “erschlägt” möglicherweise den Interessenten.

    Insofern frage ich mich, ob es nicht besser wäre einen Einstig zu wählen, der sich aus den jeweiligen Situationen, Kontexten, Domänen ergibt. Solche “Ankerpunkte” konkretisieren den Umgang mit Wissen, und führen in einem Bottom-Up-Ansatz zur Entdeckung der vielfältigen Möglichkeiten des Wissensmanagements – speziell abgestimmt auf die einzelne Person, die Gruppe, die Organisation und/oder das Netzwerk.

    Umgesetzt werden kann das heute mit KI- Agenten (AI Agents).

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    Projektmanagement und Resilienz

    Speech bubbles, blank boards and signs held by voters with freedom of democracy and opinion. The review, say and voice of people in public news adds good comments to a diverse group.

    Die Zeitschrift projektmanagementaktuell wird in 2025 verschiedene Schwerpunktthemen haben. Darunter ist auch Projektmanagement und Resilienz. In der aktuellen Ausgabe wird darauf wie folgt hingewiesen:

    “Das ökonomische, ökologische und gesellschaftliche Umfeld ist in ständiger Bewegung. Das sorgt bei Projekten für Unsicherheiten und Risiken und für Stress in den Projektteams. Projekte und Projektteams müssen anpassungsfähiger werden.

    Wie können Veränderungsmuster und konkrete Projektrisiken früher erkannt werden?

    Welche Rolle können dabei Simulations-, Szenariotools oder die KI spielen?

    Wie können Projektkrisen besser bewältigt werden?

    Was kann unternommen werden, um die psychologische Resilienz der Projektteams zu fördern?

    Welche zusätzlichen Kompetenzen müssen ProjektleiterInnen erwerben?”

    Quelle: projektmanagementaktuell 4/2024

    Siehe dazu auch:

    Das Verständnis von Resilienz als Outcome.

    Wie hängen “Menschenorientierung” und Resilienz einer Organisation zusammen?

    Durchschnittliches Resilienzprofil der Ausgezeichneten des „Großen Preises des Mittelstandes“

    Wie bleiben Teams während des Veränderungsprozesses handlungsfähig ? Mit Resilienz-Selbsttest!

    Solche Zusammenhänge thematisieren wir auch in den von uns entwickelten Blended Learning Lehrgängen, Projektmanager/in (IHK) und Projektmanager/in Agil (IHK), die wir an verschiedenen Standorten anbieten. Weitere Informationen zu den Lehrgängen und zu Terminen finden Sie auf unserer Lernplattform.

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    “Innovation” und “Innovationsmanagementsystem” nach ISO-Norm

    Image by Gerd Altmann from Pixabay

    Innovationen sind den Standort Deutschland wichtig – für die gesamte Gesellschaft und für Organisationen. Im Jahr 2019 wurde dazu in der ISO 56002 ein Rahmen für das Innovationsmanagement in Organisationen veröffentlicht. Zusammen mit der übergeordneten ISO 56000 wird auch eine einheitliche Definition von “Innovation” und “Innovationsmanagement” festgelegt:

    Eine Innovation beschreibt hier eine “neue oder veränderte Einheit, die Wert schafft oder neu verteilt” (ISO 56000).

    “Ein Innovationsmanagementsystem ist ein Satz zusammenhängender oder sich gegenseitig beeinflussender Elemente die auf der Schaffung von Wert abzielen. Es bietet einen gemeinsamen Rahmen zum Entwickeln und Bereitstellen von Innovationsfähigkeiten, Beurteilen von Leistung und Erreichen von beabsichtigten Ergebnissen” (ISO 56002:2019), gefunden in Flore/Würdemann (2024), projektmagementaktuell 05/2024).

    In der nationalen und internationalen Zusammenarbeit ist es immer gut, Begriffe zu standardisieren, um die Kommunikation zu vereinfachen. Ich frage mich allerdings, ob die in den letzten Jahrzehnten veröffentlichten Normen zum Innovationsmanagement in Organisationen wirklich dazu beigetragen haben, dass Organisationen innovativer geworden sind. Die Realität sieht m. E. in Deutschland nicht danach aus…. Siehe dazu auch:

    “Innovation”: Definition aus 2018 (Oslo Manual)

    Künstliche Intelligenz im Innovationsprozess von Organisationen.

    Künstliche Intelligenz und Open Innovation.

    Inflation der Innovationspreise?

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    Menschliches Verhalten operiert mit einem speed limit von 10 bits/s. Was bedeutet das?

    Jede Sekunde prasseln auf uns eine Unmenge an Daten ein. Zheng und Meister (2024) vom California Institute of Technology haben in ihrem Paper The Unbearable Slowness of Being: Why do we live at 10 bits/s? (PDF) dazu analysiert, dass der gesamte menschliche Körper eine Datenmenge von 109 bits/s absorbieren kann. Die Autoren nennen das “outer brain“.

    Dabei stellt sich natürlich gleich die Frage, ob ein Mensch diese Menge auch zeitgleich verarbeiten kann. Die Antwort: Das ist nicht der Fall. Um existieren/leben zu können, müssen wir viele der äußeren Reize / Daten ausblenden. Doch wie viele Daten benötigen wir Menschen bei unserem Verhalten (“inner brain“, ebd.) pro Sekunde? Auch hier geben die Autoren eine deutliche Antwort:

    “Human behaviors, including motor function, perception, and cognition, operate at a speed limit of 10 bits/s. At the same time, single neurons can transmit information at that same rate or faster. Furthermore, some portions of our brain, such as the peripheral sensory regions, clearly process information dramatically faster” (Zheng und Meister 2024).

    Die Evolution hat gezeigt, dass es für den Menschen von Vorteil ist, gegenüber der absorbierbaren Datenflut (outer brain) ein innerliches Regulativ (inner brain) zu haben. Wir haben in der Vergangenheit auch unsere gesamte Infrastruktur (Straßen, Brücken usw.) auf die 10 bits/s ausgerichtet. Was ist, wenn wir die Infrastruktur auf die neuen technologischen Möglichkeiten ausrichten? Ist der Mensch dann darin eher ein Störfaktor?

    Meines Erachtens sollten wir nicht immer versuchen, den Menschen an die neuen technologischen Möglichkeiten anzupassen, sondern die technologischen Möglichkeiten stärker an die menschlichen (inkl. Umwelt) Erfordernisse adaptieren. Aktuell geht die weltweite Entwicklung immer noch zu stark von der Technologie und den damit verbundenen “Märkten” aus. Eine mögliche Alternative sehe ich in der von Japan vor Jahren schon propagierten Society 5.0.

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    Künstliche Intelligenz und Open Innovation

    AI (Artificial intelligence) AI management and support technology in the Business plan marketing success customer. AI management concept.

    Zunächst sollten Sie sich noch einmal klar machen, wie sich Closed Innovation und Open Innovation unterscheiden. Wie so oft, gibt es nicht nur die beiden Pole, sondern ein Innovations-Kontinuum (Roth 2008). Weiterhin finden Sie in dem Beitrag Künstliche Intelligenz im Innovationsprozess von Organisationen Hinweise dazu, welche Vorteile, bzw. Nachteile es geben kann, wenn für jeden Schritt im Innovationsprozess eines der bekannten KI-Modelle wie ChatGPT, Gemeni etc. genutzt wird.

    In diesem Beitrag geht es mir darum aufzuzeigen, wie Künstliche Intelligenz bei Open Innovation genutzt werden kann. Wie der folgenden Tabelle zu entnehmen ist, kann zwischen der Verbesserung von Open Innovation durch KI (OI-Enhancing AI), einer Ermöglichung von Open Innovation durch KI (OI-Enabling AI) und der Ersetzung von Open Innovation durch KI (OI-Peplacing AI) unterschiedenen werden. Die jeweils genannten Beispiele zeigen konkrete Einsatzfelder.

    DescriptionExamples
    OI-Enhancing AIAI that enhances established forms of open innovation by utilizing the advantages of AI complemented with human involvementInnovation search
    Partner search
    Idea evaluation
    Resource utilization
    OI-Enabling AIAI that enables new forms of open innovation, based upon AI’s potential to coordinate and/or generate innovationAI-enabled markets
    AI-enabled open business models
    Federated learning
    OI-Replacing AIAI that replaces or significantly reshapes established forms of open innovationAI ideation
    Synthetic data
    Multi-agent systems
    Quelle: Holgersson  et al. (2024)

    Alle drei Möglichkeiten – mit den jeweils genannten Beispielen – können von einem KI-Modell (z.B. ChatGPT oder Gemeni etc.) der eher kommerziell orientierten Anbieter abgedeckt werden. Dieses Vorgehen kann als One Sizes Fits All bezeichnet werden.

    Eine andere Vorgehensweise wäre, verschiedene spezialisierte Trainingsmodelle (Large Language Models) für die einzelnen Prozessschritte einzusetzen. Ein wesentlicher Vorteil wäre, dass solche LLM viel kleiner und weniger aufwendig wären. Das ist gerade für Kleine und Mittlere Unternehmen (KMU) von Bedeutung.

    Nicht zuletzt kann auch immer mehr leistungsfähige Open Source AI eingesetzt werden. Dabei beziehe ich mich auf die zuletzt veröffentlichte Definition zu Open Source AI. Eine Erkenntnis daraus ist: OpenAI ist kein Open Source AI. Die zuletzt veröffentlichten Modelle wie TEUKEN 7B oder auch Comon Corpus können hier beispielhaft für “wirkliche” Open source AI genannt werden.

    Weiterhin speilen in Zukunft AI Agenten – auch Open Source – eine immer wichtigere Rolle.