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.
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.
Wenn es um die Beschreibung des Umfeldes geht, verwenden wir oft den Begriff “Ungewissheit”. Dabei wird allerdings nicht immer erkannt, dass “Ungewissheit” zwei Dimensionen enthält, die ganz unterschiedlich gehandhabt werden müssen. Einerseits sind es die “Known Unknowns“, die mit den bekannten Managementansätzen (Risikomanagement) angegangen werden können. Eine weitaus wichtigere Dimension stellen allerdings die “Unknown Unknowns” dar. Dazu habe ich folgenden Text gefunden:
“Wichtig ist beim Blick auf Ungewissheit die Unterscheidung zwischen „Known Unknowns“ und „Unknown Unknowns“. Ersteres bezieht sich auf die Bearbeitung von Risiken und das Risikomanagement. Ziel ist, nicht vollständig vorhersehbare und kontrollierbare Ereignisse gleichwohl weitmöglichst zu beschreiben und die Wahrscheinlichkeit ihres Eintretens zu berechnen. Auf dieser Grundlage erscheint es dann auch möglich, den Umgang mit Risiken zu planen und ein entsprechendes Risikomanagement zu entwickeln. Demgegenüber besteht bei „Unknown Unknowns“ Ungewissheit sowohl über die konkreten Erscheinungsformen als auch die jeweils situativen Bedingungen (Zeit, Ort, Umfang) ihres Auftretens. Risiken und das Risikomanagement lassen sich somit weitgehend dem klassischen Management mit Planung und Kontrolle zuordnen, wohingegen die „Unknown Unknowns“ die eigentliche Ungewissheit benennen und ein weitgehend „blinder Fleck“ im Projektmanagement sowie auch Management insgesamt sind” (Boehle et al 2018, in projektmanagementaktuell 1/2018).
Es wird in Zukunft immer entscheidender sein, wie Management mit beiden Dimensionen umgeht. Aktuell liegt der Fokus auf den “Known Unknowns”, für das eher klassisches Management und auf Technologien, wie z.B. auch Künstliche Intelligenz, angewendet wird – dabei werden die “Unknown Unknowns” häufig vernachlässigt. Gerade bei der Bewältigung von “Unknown Unknowns” kommt dem Menschen eine bedeutende Rolle zu, da der Mensch in der Lage ist diese Form der Ungewissheit zu bewältigen. Siehe dazu auch Über den Umgang mit Ungewissheit und Kompetenzmanagement.
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.
Für eine erfolgreiche Projektarbeit sind verschiedene Kompetenz erforderlich. Neben der Methodenkompetenz sind das auch Sozial- und Persönlichkeitskompetenzen. Die ICB 4.0 (Individual Competence Baseline) weist dazu auf verschiedene Dimensionen hin. Auch in der Projektarbeit selbst, werden dabei Kompetenzen entwickelt. Beispiele für Sozialkompetenzen im Zusammenhang mit Projekten sind (Richter 2020, in projektmanagementaktuell 1/2020):
Aufgrund der Interdisziplinarität von Projektgruppen sind regelmäßig Abstimmungsprozesse erforderlich.
Der Umgang mit Krisensituationen z. B. im Fall drohender Fristüberschreitungen ist typisch für Projektsituationen.
Auch Konflikte mit der internen und externen Projektumwelt lassen sich in der Regel nicht vermeiden, so dass die Beherrschung von Konfliktmanagement eine zentrale Kompetenz für die Projektarbeit darstellt.
Projekte leben von der Teamarbeit innerhalb des Projektteams.
Ein Großteil der Tätigkeiten in Projekten ist mit Kommunikation verbunden.
Die Fähigkeiten zur Gesprächsführung und zu Verhandlungen sind für die Gestaltung von Projektsituationen erforderlich.
Projektstrukturen trennen zwischen dispositiven und ausführenden Tätigkeiten, so dass Führungsverhalten ein relevantes Thema darstellt.
Verbindlichkeit in Bezug auf Absprachen und Termine sollte die Regel der Projektarbeit sein.
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.
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.
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.
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.
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
Auf der Informationsseite der GPM dazu finden Sie weitere Hinweise zum Aufbau und zur Durchführung der Studie Die wichtigsten Ergebnisse zum Schwerpunkt NachhaltigkeitimProjektportfolio 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
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.
„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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