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Nextcloud FLOW: Automatisieren von Abläufen

Eigener Screenshot

Viele persönliche, bzw. organisatorische Abläufe sind Routineprozesse, die sich häufig wiederholen. Sobald dazugehörende Unterlagen digital vorliegen, können diese mit Hilfe von definierten Abläufen automatisiert werden.

Auf unserem Server haben wir Nextcloud (Open Source) installiert, sodass alle Daten geschützt sind. Mit der App Nextcloud FLOW können wir auf alle Daten zugreifen, und einfache, oder auch etwas komplexere Abläufe automatisieren.

In der Abbildung ist beispielhaft zu sehen, dass in der linken Navigationsleiste “Ablauf”, also “Flow”, angeklickt wurde. In der rechten Hälfte ist zu erkennen, dass wir den Ablauf “PDF-Umwandlung” hinterlegt haben. Nun können wir anhand der verschiedenen Auswahlfelder bestimmen, unter welchen Bedingungen Dateien automatisiert in PDF umgewandelt werden können.

Das ist natürlich nur ein kleines und einfaches Beispiel für die Nutzung von Nextcloud FLOW, doch sind auch Anwendungen bei IKBD (Information, Kommunikation, Berichtswesen und Dokumentation) in Projekten denkbar, usw. usw. Den Möglichkeiten, sind fast keine Grenzen gesetzt.

Darüber hinaus kann es Sinn machen, auch noch den Nextcloud ASSISTENT oder sogar KI-Agenten zu nutzen – alles auf Open Source Basis, sodass alle Daten auf dem eigenen Server bleiben.

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Thinking: Wissenschaftliche Veröffentlichungen dazu sind immer noch zu wenig interdisziplinär

Source: Illustration of the relative prominence of four forms of disciplinary approach in the scientific literature, both in terms of when they are referred to in isolation and when they are referred to in combination. The numbers represent the count of documents returned when searching the Scopus database for each term using Boolean operators (title, abstract and keywords from 1954 until the search date of February 2023).(Crilly, N. 2024)

Das Handeln wird oft vom Denken bestimmt, und das Denken wiederum vom Handeln. Insofern ist es nicht ungewöhnlich, wenn das Denken (Thinking) in verschiedenen wissenschaftlichen Veröffentlichungen untersucht wird. Dabei gibt es sehr viele spezifische Ansätze wie Design Thinking, Computational Thinking, Entrepreneurial Thinking und Systems Thinking (Diese vier stellen eine Auswahl dar).

Jetzt sollte man meinen, dass es in der heutigen Zeit darum geht, über die jeweiligen Ansätze hinaus, Vernetzungen mit anderen Ansätzen in wissenschaftlichen Veröffentlichungen zu beachten. Dass dem nicht so ist, zeigt die Abbildung. Wie der Beschreibung zu entnehmen ist, wurde ein sehr lange Zeitraum (1954-2024) untersucht.

“Denning and Tedre do not then analyse or compare these various disciplinary approaches or the projects they originate from, but they do acknowledge that variety, which is seemingly very rare. In fact, just conducting simple literature searches for works on disciplinary approaches reveals the very small number of those works that focus on two or more approaches in comparison to those that focus on just one approach (see Figure). Similarly, it can be observed that even the most cited works describing one disciplinary approach (e.g.Wing’s description of computational thinking) are seldom cited in works describing other disciplinary approaches (e.g. various descriptions of design thinking)” (Crilly, N. 2024).

Auch hier ist wieder zu erkennen, das jede Perspektive für sich beansprucht, die richtige, bzw. die beste zu sein. Immer unter der Überschrift “One Size Fits All”. Das wird allerdings der Komplexität unseres Lebens (Arbeitslebens) nicht gerecht, und bestätigt wieder eine Art Silo-Denken (Thinking). Wissenschaftliches Arbeiten sollte zeigen, dass es auch anders geht. Bisher kann das noch nicht nachgewiesen werden.

Siehe dazu auch

Entscheidungen unter Unsicherheit: Schnelles Denken und Langsames Denken.

Kritisches Denken etwas genauer betrachtet.

Neue und alte Denkansätze – eine Gegenüberstellung.

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EXPO 2025 in Osaka (Japan): Auf unserer Asien-Rundreise werden uns das ansehen

Screenshot: https://www.expo2025.or.jp/en/

Wir (Jutta und ich) sind Fans der EXPO, da die Weltausstellungen die vielen positiven Seiten der Welt zeigen. Die Länder-Pavilions zeigen neue, innovative und interessante Entwicklungen, aus allen Regionen der Welt.

Wir haben schon verschiedene Weltausstellungen besucht, u.a. natürlich die Weltausstellungen in Hannover, in Mailand und Dubai. In Dubai waren wir sogar über Silvester, was noch einmal einen besonderen Kick ergab.

Jetzt also die Expo 2025 in Osaka, Japan. Im Rahmen einer kleinen Rundreise über Taiwan (Taipeh), Japan (Tokyo, Kyoto, Osaka) und Singapur, werden wir wieder viele positive Begegnungen haben, und vielfältige Eindrücke mitnehmen. Siehe dazu auch unsere Reisen.

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In Europa gibt es immer mehr länderspezifische LLM (Large Language Models) – wie z.B. AI Sweden

Screenshot von der Website AI Sweden

In dem Blogbeitrag Open Source AI-Models for Europe: Teuken 7B – Training on >50% non English Data hatte ich schon erläutert, wie wichtig es ist, dass sich Organisationen und auch Privatpersonen nicht nur an den bekannten AI-Modellen der Tech-Giganten orientieren. Ein wichtiges Kriterien sind die dort oftmals hinterlegten Daten, die natürlich zum überwiegenden Teil in Englisch (oder Chinesisch) vorliegen.

In Europa haben wir gegenüber China und den USA in der Zwischenzeit ein eigenes Verständnis von der gesellschaftlichen Nutzung der Künstlichen Intelligenz entwickelt (Blogbeitrag). Dabei spielen die technologische Unabhängigkeit (Digitale Souveränität) und die europäische Kultur wichtige Rollen.

Die jeweiligen europäischen Kulturen drücken sich in den verschiedenen Sprachen aus, die dann auch möglichst Bestandteil der in den KI-Modellen genutzten Trainingsdatenbanken (LLM) sein sollten – damit meine ich nicht die Übersetzung von englischsprachigen Texten in die jeweilige Landessprache.

Ein Beispiel für so eine Entwicklung ist AI SWEDEN mit dem veröffentlichten GPT-SW3 (siehe Abbildung). Das LLM ist im Sinne der Open Source Philosophie (FOSS: Free Open Source Software) transparent und von jedem nutzbar – ohne Einschränkungen.

“GPT-SW3 is the first truly large-scale generative language model for the Swedish language. Based on the same technical principles as the much-discussed GPT-4, GPT-SW3 will help Swedish organizations build language applications never before possible” (Source).

Für schwedisch sprechende Organisationen – oder auch Privatpersonen – bieten sich hier Möglichkeiten, aus den hinterlegten schwedischen Trainingsdaten den kulturellen Kontext entsprechend Anwendungen zu entwickeln. Verfügbar ist das Modell bei Huggingface.

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Wie kommt es zum Trend “Hybrides Projektmanagement”?

Wie die HELENA-Studie und die PMI-Studie gezeigt haben, nutzen immer mehr Unternehmen/Organisationen ein hybrides Vorgehen im Projektmanagement. Es stellt sich natürlich die Frage, wie es dazu kommen konnte. Eine Antwort dazu habe ich in einem Artikel gefunden:

“Jedes Unternehmen ist eine Art Ökosystem. In diesem Ökosystem findet ja nicht nur beispielsweise die Entwicklung von Hardware und Software statt. Da gibt es auch andere Bereiche wie Sales, Rechnungswesen oder Personalmanagement. Dort herrschen ganz klassische Geschäftsprozesse vor. Zu diesen klassischen Prozessen müssen Projekte eine Schnittstelle anbieten. Aus Sicht vieler Unternehmen liefern agile Methoden diese Schnittstellen nicht” (Kuhrmann, M. (2019): Reines agiles Vorgehen kein „Allheilmittel“, in projektmanagementaktuell 3/2019).

Daran schließt sich natürlich die Frage an, wie Unternehmen das geeignete Vorgehen für ein Projekt festlegen. Wird das hybride Vorgehensmodell nur ein Mal festgelegt, und/oder im Projektverlauf angepasst?

“Vielleicht wird die komplette Vorgehensweise nicht von Projekt zu Projekt festgelegt. Im Allgemeinen sammeln Unternehmen Erfahrungen mit ihrem Projektmanagement. Es kommt zu bestimmten Konsolidierungen im Methodenapparat, also zu Mustern, die für alle Projekte gelten. Doch innerhalb dieses konsolidierten Methodenapparats kann dann für jedes Projekt die Vorgehensweise neu zusammengestellt werden” (ebd.).

Aus der täglichen Arbeit mit und in Projekten ergeben sich also Rahmenbedingungen, die zu einer Konsolidierung bei der Methodenvielfalt führen, und damit ein Muster erkennen lassen. Dieses Muster wiederum zeigt auf, welche Vorgehensmodelle kombiniert werden sollten, um das Projekte – oder die Projekte – erfolgreich umsetzen zu können.

Es wird in Zukunft immer mehr darauf ankommen, Hybrides Projektmanagement in diesem Sinne zu professionalisieren.

Siehe dazu auch

Hybrides Projektmanagement: “Emergent Practice” und Bifurkationspunkte

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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Künstliche Generelle Intelligenz (AGI): Kann das überhaupt erreicht werden?

In den Diskussionen um Künstliche Intelligenz (Artificial Intelligence) werden die Tech-Riesen nicht müde zu behaupten, dass Künstliche Intelligenz die Menschliche Intelligenz ebenbürtig ist, und es somit eine Generelle Künstliche Intelligenz (AGI: Artificial General Intelligence) geben wird.

Dabei wird allerdings nie wirklich geklärt, was unter der Menschlichen Intelligenz verstanden wird. Wenn es der Intelligenz-Quotient (IQ) ist, dann haben schon verschiedene Tests gezeigt, dass KI-Modelle einen IQ erreichen können, der höher ist als bei dem Durchschnitt der Menschen. Siehe dazu OpenAI Model “o1” hat einen IQ von 120 – ein Kategorienfehler? Heißt das, dass das KI-Modell dann intelligenter ist als ein Mensch? Viele Experten bezweifeln das:

“Most experts agree that artificial general intelligence (AGI), which would allow for the creation of machines that can basically mimic or supersede human intelligence on a wide range of varying tasks, is currently out of reach and that it may still take hundreds of years or more to develop AGI, if it can ever be developed. Therefore, in this chapter, “digitalization” means computerization and adoption of (narrow) artificial intelligence” (Samaan 2024, in Werthner et al (eds.) 2024, in Anlehnung an https://rodneybrooks.com/agi-has-been-delayed/).

Es wird meines Erachtens Zeit, dass wir Menschliche Intelligenz nicht nur auf den IQ-Wert begrenzen, sondern entgrenzen. Die Theorie der Multiplen Intelligenzen hat hier gegenüber dem IQ eine bessere Passung zu den aktuellen Entwicklungen. Den Vergleich der Künstlichen Intelligenz mit der Menschlichen Intelligenz nach Howard Gardner wäre damit ein Kategorienfehler.

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Wie können ethische Überlegungen im Scrum-Framework beachtet werden?

Embedding ethical deliberations into Scrum; based on Zuber et al. (2022) http:// creativecommons.org/licenses/by/4.0/, zitiert in Zuber et al (2024) in Werther et al. (eds) (2024)

Wenn es um Technik geht wird immer wieder die Frage nach der Ethik gestellt, denn Technik kann zum Wohle oder zum Nachteil von (allen) Menschen und der Umwelt genutzt werden. Aktuell geht es dabei beispielsweise um die Ethik bei der Nutzung von Künstlicher Intelligenz. Siehe dazu auch Technikethik (Wikipedia).

In der Softwareentwicklung hat sich der Einsatz von Scrum als Rahmenwerk (Framework) bewährt. In der Abbildung sind die verschiedenen Events, Artefakte und Rollen zu erkennen. Die Autoren Zuber et al. (2024) schlagen nun vor, ethische Überlegungen (ethical deliberations) mit in das Scrum-Framework einzubauen. Diese sind in der Abbildung grün hervorgehoben.

“The core idea is that, before the regular agile cadence begins, in a sprint 0, we first proceed descriptively and align ourselves with societal and organizational value specifications, i.e., we start from a framework defined by society and organization. Second, in the relationship between the product owner and the client, central ethical values are identified within this framework on a project-specific basis, if necessary, and become part of the product backlog. This can be done on the basis of existing codes of conduct or with other tools and methods that are specific to culture and context. We call this the normative horizon that is established during disclosive contemplation. Value-Sensitive Software Design: Ethical Deliberation in Agile. Within each individual sprint, it is a matter of identifying new values and implementing normative demands through suitable technical or organizational mechanisms” (Zuber et al 2024, in Werther et al (eds.) 2024).

Es ist wichtig, dass wir uns mit den ethischen Fragen neuer Technologien wie z.B. der Künstliche Intelligenz auseinandersetzen und es nicht zulassen, dass Tech-Konzerne die Vorteile der neuen Möglichkeiten in Milliarden von Dollar Gewinn ummünzen, und die sozialen Folgen der der neuen KI-Technologien auf die Gesellschaft abwälzen. Hier muss es eine Balance geben, die durch ethische Fragestellungen in den Entwicklungsprozessen von Technologien mit integriert sein sollten – nicht nur im Scrum-Framework.

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Wie kann man Wissensarbeit analysieren?

Eigne Darstellung nach Hube (2005)

Immer mehr Arbeiten sind wissensintensiv und unterscheiden sich somit von anderen Arbeitsweisen in Organisationen. Dabei gibt es oftmals einen branchenspezifischen Mix an Arbeit (BMAS 2015):

Arbeiten 1.0 bezeichnet die beginnende Industriegesellschaft und die ersten Organisationen von Arbeitern.

Arbeiten 2.0 ist die beginnende Massenproduktion und die Anfänge des Wohlfahrtsstaats am Ende des 19. Jahrhunderts.

Arbeiten 3.0 umfasst die Zeit der Konsolidierung des Sozialstaats und der Arbeitnehmerrechte auf Grundlage der sozialen Marktwirtschaft.

Arbeiten 4.0 wird vernetzter, digitaler und flexibler sein. Wie die zukünftige Arbeitswelt im Einzelnen aussehen wird, ist noch offen. Seit Beginn des 21. Jahrhundert stehen wir vor einem erneuten grundlegenden Wandel der Produktionsweise.

Die heutige Wissensarbeit unterscheidet sich in vielen Dimensionen von klassischer Routinearbeit in der Industriegesellschaft.

Die Abbildung zeigt verschiedene Typen von Arbeit, die in einem Fragebogen abgefragt werden können. In der Darstellung ist zu erkennen, dass in diesem Beispiel sequenzielles Arbeiten und standardisierte Abläufe eher niedrig bewertet werden – also kaum Bestandteil der Arbeit sind. Demgegenüber sind alle anderen Arbeitstypen sehr stark (hoch) ausgeprägt. Das deutet auf wissensintensive Arbeit hin.

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European alternatives for digital products

Screenshot: https://european-alternatives.eu/

Die aktuellen Entwicklungen zeigen unsere (europäische) digitale Abhängigkeit von amerikanischen Tech-Riesen. Ob es sich um Starlink, ein Unternehmen von Elon Musk, oder um OpenAI (dominiert von Microsoft), Amazon Cloud, Google usw. handelt, überall haben sich die amerikanischen Tech-Unternehmen in Europa durchgesetzt.

Immer mehr Privatpersonen, Unternehmen und Verwaltungen überlegen allerdings aktuell, ob es nicht besser ist, europäische Alternativen zu nutzen, um die genannte digitale Abhängigkeit zu reduzieren.

Die Website European alternatives for digital products hat nun angefangen, verschiedene europäische Alternativen zu den etablierten Angeboten aufzuzeigen. Die Übersicht ist nach verschiedenen Kategorien gegliedert. Die Website ist eine Initiative eines österreichischen Softwareentwicklers und steht erst am Anfang.

Insgesamt kann diese Website in die Initiative Sovereign Workplace eingeordnet werden, an dem wir uns auch schon länger orientieren. Dabei werden Vorschläge gemacht, welche Anwendungen auf Open Source Basis geeignet erscheinen.

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RAG: KI-Basismodelle mit eigener Wissensbasis verknüpfen

Gerade Kleine und Mittlere Unternehmen (KMU) können es sich oftmals nicht leisten, eigene Trainingsmodelle (Large Language Models) zu entwickeln. KMU greifen daher gerne auf bekannte Modelle wie ChatGPT usw. zurück.

Es wird allerdings gerade bei innovativen KMU immer klarer, dass es gefährlich sein kann, eigene Datenbestände in z.B. ChatGPT einzugeben. Da diese Modelle nicht transparent sind ist unklar, was mit den eigenen Daten passiert.

Eine Möglichkeit aus dem Dilemma herauszukommen ist, RAG (Retrieval-Augmented Generation) zu nutzen – also ein Basismodell mit einer internen Wissensbasis zu verknüpfen:

“Retrieval-Augmented Generation (RAG): Bei RAG wird ein Basismodell wie GPT-4, Jamba oder LaMDA mit einer internen Wissensbasis verknüpft. Dabei kann es sich um strukturierte Informationen aus einer Datenbank, aber auch um unstrukturierte Daten wie E-Mails, technische Dokumente, Whitepaper oder Marketingunterlagen handeln. Das Foundation Model kombiniert die Informationen mit seiner eigenen Datenbasis und kann so Antworten liefern, die besser auf die Anforderungen des Unternehmens zugeschnitten sind” (heise business services (2024): KI für KMU: Große Sprachmodelle erfolgreich einsetzen – mit Finetuning, RAG & Co.).

Wir gehen noch einen Schritt weiter, indem wir (1) einerseits LocalAI und Open Source AI mit einem Assistenten nutzen, und (2) darüber hinaus mit Hilfe von Ollama und Langflow eigene KI-Agenten entwickeln, die auf Basis von Open Source AI Modellen und beliebig konfigurierbaren eigenen Input einen gewünschten Output generieren In dem gesamten Prozess bleiben alle Daten auf unserem Server.