Im Projektmanagement ist es heute wichtig, zwischen einfachen, komplizierten und komplexen Projekten zu unterscheiden, um das angemessene Vorgehensmodell zu bestimmen.
Darin wird auch das Cynefin-Framework als geeignetes Instrument erwähnt, das ursprünglich aus dem Wissensmanagement kommt. Siehe dazu Projektmanagement: Das Cynefin-Framework und der Bereich “disorder”. Natürlich kann man sich bei Wikipedia oder auch von KI-Modellen Informationen zum Cynefin-Framework zusammenstellen, doch ist es manchmal auch gut, sich ein Buch anzusehen,.
Brougham, G. (2015): The Cynefin Mini-Book. An Introduction to Complexity and the Cynefin Framework | PDF
Das frei verfügbare Mini-Buch zum Thema ist deshalb wertvoll, da es die verschiedenen Facetten des Cynefin-Frameworks intensiv thematisiert, und dazu auch noch wichtige Quellen angibt.
In der heutigen Zeit hat man den Eindruck, dass Organisationen – und hier speziell wirtschaftlich ausgerichtete Unternehmen – das alleinige Ziel haben, ihre Gewinne zu maximieren. Die Begründung ist, dass mit hohen Gewinnen die Wahrscheinlichkeit steigt, wirtschaftlich zu überleben. Ein weiterer Gedanke ist, dass solche Unternehmen die Bedürfnisse von Verbrauchern zufriedenstellen und dafür über den zu erzielenden Preis vom Markt “belohnt” werden. Siehe dazu auch Von “Märkte als Ziele” zu “Märkte als Foren”.
In den letzten 80 Jahren nach Ende des 2. Weltkriegs haben sich wirtschaftlich ausgerichtete Unternehmen immer mehr der Gewinnmaximierung verschrieben, sodass die Produkte und Dienstleistungen kaum noch den Anforderungen der Verbraucher entsprechen. Am Beispiel der Fast Food Branche ist das beispielhaft gut zu erkennen: Siehe dazu Lebensmitteltechniker Sebastian Lege entlarvt die Produkte der Fast-Food-Industrie (ZDF vom 06.02.2024).
Es scheint so, als ob diese Art der Gewinnmaximierung auf Kosten der Verbraucher, bzw. ganzer Gesellschaften immer mehr in die Kritik gerät. Dabei stellt sich natürlich die Frage: Wenn es die Gewinnmaximierung nicht ist, woran kann sich eine wirtschaftlich orientierte Unternehmung denn sonst orientieren? Einige sagen, dass es die Nachhaltigkeit ist, andere wiederum setzen auf Social Responsibility usw. usw.
Ein Ansatz, der möglicherweise etwas in Vergessenheit geraten ist, ist das Modell eines lebensfähigen Systems nach Stafford Beer aus dem Jahr 1959:
“Das Viable System Model (VSM; deutsch Modell lebensfähiger Systeme) wurde 1959 von Stafford Beer in seinem Buch Kybernetik und Management erstmals formuliert. (…) S. Beer formuliert die Lebensfähigkeit wie folgt: Nicht Gewinnmaximierung, sondern Überleben muss das Ziel sein. Nicht die Führung von Menschen, sondern das Lenken bzw. Steuern und Regulieren ganzer Organisationen in ihrer Umwelt ist entscheidend. Nicht wenige Menschen managen, sondern alle müssen bestimmte Funktionen des Managements ausüben.(Quelle: Wikipedia).
Es geht manchen Unternehmen heute nicht mehr darum, sich an das Umfeld zu adaptieren, sondern das Umfeld (Markt, Gesellschaft) so zu manipulieren, dass ein Gewinnmaximum in exorbitanten Größenordnungen entsteht. Die Lebensfähigkeit dieser Unternehmen liegt also darin, das Umfeld immer stärker in ihrem Interesse zu beeinflussen – sogar bis hinein in die politische, demokratische Ebene einer Gesellschaft.
Wollen wir das weiter zulassen? Was wäre, wenn wieder die Bedürfnisse der Menschen im Mittelpunkt des Marktgeschehens stehen würden?
In den letzten Jahren haben die bekannten KI-Tech-Unternehmen viel Geld damit verdient, Daten aus dem Internet zu sammeln und als Trainingsdaten für Large Language Models (LLMs) zu nutzen. Dabei sind diese Unternehmen nicht gerade zimperlich mit Datenschutz oder auch mit Urheberrechten umgegangen.
Es war abzusehen, dass es gegen dieses Vorgehen Widerstände geben wird. Neben den verschiedenen Klagen von Content-Erstellern wie Verlagen, Filmindustrie usw. gibt es nun immer mehr technische Möglichkeiten, das unberechtigte Scraping und Verwenden von Originalinhalten zu stoppen. Ein kommerzielles Beispiel dafür ist Cloudfare. In einer Pressemitteilung vom 01.07.2025 heißt es:
“San Francisco (Kalifornien), 1. Juli 2025 –Cloudflare, Inc. (NYSE: NET), das führende Unternehmen im Bereich Connectivity Cloud, gibt heute bekannt, dass es nun als erster Anbieter von Internetinfrastruktur standardmäßig KI-Crawler blockiert, die ohne Erlaubnis oder finanziellen Ausgleich auf Inhalte zugreifen. Ab sofort können Eigentümerinnen und Eigentümer von Websites bestimmen, ob KI-Crawler überhaupt auf ihre Inhalte zugreifen können, und wie dieses Material von KI-Unternehmen verwertet werden darf” (Source: Cloudfare).
Siehe dazu auch Cloudflare blockiert KI-Crawler automatisch (golem vom 01.07.2025). Ich kann mir gut vorstellen, dass es in Zukunft viele weitere kommerzielle technische Möglichkeiten geben wird, Content freizugeben, oder auch zu schützen.
Das ist zunächst einmal gut, doch sollte es auch Lösungen für einzelne Personen geben, die sich teure kommerzielle Technologie nicht leisten können oder wollen. Beispielsweise möchten wir auch nicht, dass unsere Blogbeiträge einfach so für Trainingsdaten genutzt werden. Obwohl wir ein Copyright bei jedem Beitrag vermerkt haben, wissen wir nicht, ob diese Daten als Trainingsdaten der LLMs genutzt werden, da die KI-Tech-Konzerne hier keine Transparenz zulassen. Siehe dazu auch Open Source AI: Besser für einzelne Personen, Organisationen und demokratische Gesellschaften.
Top view of multiracial young creative people in modern office. Group of young business people are working together with laptop, tablet, smart phone, notebook. Successful hipster team in coworking. Freelancers.
Dass Innovationen mit Lernen zusammenhängen ist offensichtlich, da es sich bei Innovationen um etwas Neues handelt. Neues bedeutet auch oft komplexes Problemlösen. In so einem Umfeld ist das Lernen von Individuen, Gruppen, Organisationen und Netzwerken wichtig, denn Lernen ist der Prozess und (neues) Wissen das Ergebnis (nach Willke 2018).
Neuere Forschungsergebnisse zeigen nun auf, dass es für Teams, die sich mit Innovationen befassen, erfolgsversprechend ist, wenn sie “establishing a rhythm that alternates thoughtfully between exploration and reflection” (Harvey et al 2025). Die Autoren schlagen daher vor, wie folgt vorzugehen:
Kultur ist ein häufig verwendeter Begriff, der oftmals auf Länder bezogen ist (Französische Kultur, Italienische Kultur, Westliche Kultur, Chinesische Kultur etc.) und doch nicht so einfach an irgendwann einmal gezogenen Ländergrenzen halt macht. Dabei sollte auch die Diskussion über Kultur und Werte kritisch gesehen werden. Entsteht Kultur top-down oder bottom-uo, bzw. sowohl-als-auch? Siehe dazu beispielsweise Kritische Anmerkungen zum Wertansatz von Kultur.
Kann es in dieser vielschichtigen Betrachtung überhaupt EINE Kultur geben (Kultur ist statisch), oder ist Kultur ein sich permanent wandelnder Begriff mit über die Zeit immer wieder neuen Anpassungen an die Wirklichkeit?
Eine weitere Frage ist:Welche Zusammenhänge gibt es zwischen Kultur und Daten?
Einerseits kann eine Kultur natürlich Daten beeinflussen, indem Werte und damit Grenzen und Bewertungen vorgegeben werden. Darüber hinaus entscheidet Kultur auch, ob Daten frei oder eher verschlossen zur Verfügung stehen.
Andererseits können generierte Daten, gerade Big Data, Open Data usw., eine Kultur beeinflussen, indem neue Erkenntnisse und damit oft verbunden neue Möglichkeiten/Innovationen entstehen. Aktuell sehen wir an den Entwicklungen bei der Künstlichen Intelligenz, wie große Trainingsdaten (Large Language Models) starken Einfluss auf eine Gesellschaft und die jeweilige(n) Kultur(en) nehmen.
Es bleibt abzuwarten, in welchen Bereichen positiv, und in welchen negativ. Aktuell sieht es für mich so aus, als ob die Tech-Unternehmen die Gewinne aus der Nutzung Künstlicher Intelligenz für sich beanspruchen, und sich um die sozialen Konsequenzen für eine Gesellschaft nicht kümmern.
Wer etwas tiefer einsteigen möchte, kann sich folgendes Buch (Open Access) ansehen:
Schäfer, M. T.; van Els, K. (Eds.) (2017): The Datafied Society. Studying Culture through Data | PDF.
In dem Blogbeitrag Was unterscheidet Künstliche Intelligenz von Suchmaschinen? hatte ich dargestellt, wie sich Suchmaschinen von Künstlicher Intelligenz unterscheiden. Content-Anbieter können dabei nur bedingt auf Datenschutz, Urheberrecht, EU AI Act usw. vertrauen. In der folgenden Veröffentlichung sind die verschiedenen Punkte noch einmal strukturiert zusammengefasst, inkl. einer möglichen Lösung für die skizzierten Probleme:
Creative Commons (2025): From Human Content to Machine Data. Introducing CC Signals | PDF
Creative Commons (CC) kennen dabei viele von uns als eine Möglichkeit, anderen unter bestimmten Bedingungen das Recht zur Nutzung des eigenen Contents einzuräumen. Creative Commons erläutert, dass KI-Modelle die üblichen gesellschaftlichen Vereinbarungen mehr oder weniger ignoriert, und somit den “social contract” aufkündigt. Diesen Hinweis finde ich bemerkenswert, da hier das Vorgehen der KI-Tech-Unternehmen mit den möglichen gesellschaftlichen Auswirkungen verknüpft wird.
Mit CC Signalshat Creative Commons ein erstes Framework veröffentlich, das es ermöglichen soll, Content mit Berechtigungsstufen für KI-Systeme zu versehen.
“CC signals are a proposed framework to help content stewards express how they want their works used in AI training—emphasizing reciprocity, recognition, and sustainability in machine reuse. They aim to preserve open knowledge by encouraging responsible AI behavior without limiting innovation” (ebd.)
Machen Sie bei der Weiterentwicklung dieses Ansatzes mit:
Es ist unstrittig, dass die Verwaltungen in Bund und Ländern modernisiert, und damit auch digitalisiert werden müssen. Dabei haben deutsche Verwaltungen in der Vergangenheit gerne Software amerikanischer Tech-Konzerne genutzt.
“Die deutsche Verwaltung ist in hohem Maße abhängig von proprietären, US amerikanischen IT-Lösungen. 96% der Verwaltungsangestellten arbeiten täglich mit Microsoft-Produkten. 80% der Verwaltungsdaten werden in Datenbanken des US-Anbieters Oracle gespeichert und 75% der Virtualisierungslösungen kommen von VMWare” (ZenDis 02/2025: Digitale Souveränität als Staatsaufgabe).
Die Abhängigkeiten sind für den deutschen Steuerzahlen teuer: “Laufende Rahmenverträge mit großen IT-Firmen wie Microsoft und Oracle belaufen sich auf 13,6 Milliarden Euro” (Netzpolitik.org vom 04.12.2024). Je abhängiger die Verwaltungen hier sind, um so rigoroser können (und werden) Preissteigerungen durchgesetzt – zur Gewinnsteigerung bei den Tech-Konzernen und zum Nachteil der Gesellschaft.
Weiterhin wird deutlich, dass die Trump-Administration einen starken Einfluss auf die amerikanischen Tech-Konzerne hat – ganz im Sinne von “America first”. Was mit den europäischen oder deutschen Befindlichkeiten und Interessen ist, ist nicht wirklich relevant. Das ist aus der Sicht amerikanischer Konzerne und amerikanischer Administrationen verständlich, sollte uns in Europa allerdings nachdenklich stimmen -gerade auch wenn es um den nächsten Schritt geht: Dem Einsatz von Künstlicher Intelligenz.
Da es seit vielen Jahren schon verstärkt Hinweise dazu gibt, dass ohne Open Source keine moderne und souveräne Digitalisierung in Deutschland erreichbar ist, muss man sich als Bürger wundern, dass sich die Politik von den amerikanischen Tech-Konzernen immer weiter abhängig macht. Das ganze Ausmaß dieser Fehlentwicklung wird in dem folgenden Artikel zusammengefasst:
Auch Unternehmen, NGOs und Privatpersonen sollten sich die Frage stellen, ob sie nicht die verfügbaren Open-Source-Alternativen für ihre eigene digitale Souveränität nutzen sollten.
Wir haben schon vor mehreren Jahren mit diesen Schritten angefangen. Wir nutzen NEXCLOUD statt Microsoft Cloud, OpenProject statt MS Project, NEXCLOUD TALK statt Teams, Nextcloud Office statt Microsoft Office, etc. Darüber hinaus verwenden wir auch Open Source AI (LocalAI). Damit bleiben alle Daten auf unseren Servern.
Dass wir als Gesellschaft immer stärker von Wissen abhängig sind, deutet der Begriff Wissensgesellschaft an. Dabei möchte ich anmerken, dass viele Akteure, Verwaltungen, Unternehmen, einzelne Personen noch immer Wissen mit Daten und Informationen gleichsetzen, und z.B. die implizite Dimension des Wissens vernachlässigen.
In der Industriegesellschaft wurden Gebäude geplant und gebaut, die das arbeitsteilige Prinzip des Taylorismus unterstützten. Dabei wurde großer Wert auf das Trennende gelegt: Hier wurde gearbeitet, dort gelebt. Hier gab es das Schuhgeschäft, dort die Schule und an einem anderen Ort das Altenheim. In Zeiten einer Reflexiven Modernisierung kommt es allerdings seit Jahrzehnten immer mehr zu Entgrenzungen und Vernetzungen von bisher getrennten Bereichen.
Immer mehr hybride Strukturen entstehen – im Management, bei der Raumgestaltung, der Architektur. Eine Architektur, die sich an der Wissensperspektive und an einem vielschichtigen Wissensaustausch orientiert, muss sich zwangsläufig von einer Architektur unterscheiden, die eher industriell geprägt war. Es wundert daher nicht, dass immer mehr offene Räume entstehen (Open Spaces), Räume in denen gearbeitet und gelebt wird usw. usw. All das kann aus der Soziologie (Reflexive Modernisierung) und mit Hilfe der Wissensperspektive erklärt werden.
In dem Artikel Schröder, I. (2014): Wissensarchitektur: Erfahrungen eines Wissenschaftsparks, in Wessels (Hrsg.) (2014) stellt die Autorin das Thema Wissensarchitektur anhand eines Wissenschaftsparks dar. Dabei verweist sie auch auf eine einprägsame Formulierung:
“Der Science Park Manchester hat die zu Grunde liegende Wissensarchitektur-Frage in der Kürze auf den Punkt gebracht, die der englischen Sprache eigen ist:: brick or brain? Die deutsche Übersetzung könnte Gebäude oder Geist lauten” (ebd.).
Ergänzend würde ich allerdings hier empfehlen von “Brick and Brain ” auszugehen – ganz im sinne einer hybriden Denk- und Handlungsweise.
Digitale Abhängigkeit kann für Personen, Organisationen oder ganze Gesellschaften kritisch sein. In Zeiten der Trump-Administration und der massiven Marktbeherrschung bei Software, Cloud-Anwendungen und Künstlicher Intelligenz durch US-amerikanische Tech-Konzerne wird es Zeit, auf allen Ebenen über Digitale Souveränität nachzudenken, und entsprechend zu handeln.
In der Zwischenzeit gibt es viele Open Source Anwendungen die als Alternativen zur Verfügung stehen. Das dänische Digitalministerium ersetzt beispielsweise Microsoft Office durch Libre Office, Schleswig-Holstein setzt in der Verwaltung auf Nextcloud usw. usw.
Wir haben diese Entwicklung schon vor Jahren kommen sehen, und uns langsam aber sicher ein eigenes Open-Source-Ökosystem zusammengestellt, das wir immer stärker nutzen und ausbauen – Schritt für Schritt.
(1) Zunächst haben wir Nextcloud auf unseren Servern installiert. Damit konnten wir die bekannten Microsoft-Anwendungen, inkl. MS-Teams (jetzt mit Nextcloud Talk), Whiteboard, usw. ersetzen. Dateien können auch kollaborativ, also gemeinsam, bearbeitet werden. Siehe dazu beispielsweise auch Google Drive im Vergleich zu Nextcloud. Alle Möglichkeiten der Nextcloud finden Sie unter https://nextcloud.com/.
(3) Danach haben wir den Nextcloud-Assistenten integriert, sodass wir in jeder Nextcloud-Anwendung den Assistenten mit seinen verschiedenen Funktionen nutzen können; inkl. eines Chats mit hinterlegter lokaler Künstlichen Intelligenz – LocalAI (Siehe Punkt 5).
(4) Mit Nextcloud Flow können wir Abläufe automatisieren. Zunächst natürlich Routineabläufe, und wenn es komplexer wird mit KI-Agenten (Siehe Punkt 6).
(5) Eine weitere wichtige Ergänzung war dann LocalAI, das uns lokale KI-Anwendungen auf unserem Server ermöglicht – eingebunden in den Nextcloud-Assistenten (Siehe Punkt 3) Alle Daten bleiben auch hier auf unseren Servern.
(6) Aktuell arbeiten und testen wir KI-Agenten auf Open-Source-Basis. Dabei verknüpfen wir über Ollama eine ausgewählte Trainingsdatenbank (Large Language Model oder Small Language Model – alles natürlich Open Source AI) mit unseren eigenen Daten, die in unserer Nextcloud zur Verfügung stehen. Dafür verwenden wir aktuell Langflow, das auch auf unserem Servern installiert ist – auch diese Daten bleiben alle bei uns.
(…..) und das ist noch lange nicht das Ende der Möglichkeiten. Sprechen Sie uns gerne an, wenn Sie zu den genannten Punkten Fragen haben.
Wenn es um Verbesserungen geht denken wir oft daran, nach einer Tätigkeit zu reflektieren (Retrospective). um für die kommenden Schritte zu lernen. Die Retrospective ist sogar Bestandteil des Scrum-Frameworks.
Darüber hinaus gibt es allerdings auch noch die Prospective, bei der im Vorfeld eines Prozesses, darüber nachgedacht wird, was auf mich zukommen kann.
Zwischen den beiden genannten Arten kommt noch das Accompanying hinzu, bei der ich darüber nachdenke, wie ich aktuell meine Arbeit verrichte.
Etwas vereinfacht kann das so aussehen:
Prospective >
Accompanying
< Retrospective
Die drei Arten der Reflexion (vgl. Brand et al. 2024)
Alle drei Arten der Selbstreflexion führen zu Lernaktivitäten und letztendlich zu kontextspezifischen Wissen. Dieses Wissen wird selbstorganisiert so angewendet, dass ein komplexes Problem gelöst werden kann.
In diesem Sinne entsteht Kompetenz als Selbstorganisationsdisposition auf den Ebenen Individuum, Gruppe, Organisation und Netzwerk.
