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Innovationen: Blue Ocean Strategie im Zeitalter Künstlicher Intelligenz

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Es ist für Unternehmen heute nicht leicht, eine geeignete Strategie für Innovationen zu entwickeln. Dabei können inkrementelle oder auch disruptive Innovationen im Fokus stehen. Kleine, inkrementelle Verbesserungen sind möglicherweise in Zeiten von Künstlicher Intelligenz (Artificial Intelligence) nicht mehr ausreichend. An dieser Stelle kommt die Blue-Ocean-Strategie ins Spiel:

„Die Blue-Ocean-Strategie beschäftigt sich mit disruptiven Verbesserungen von Produkten bzw. Produktideen. Disruption (= zerstören, unterbrechen) beschreibt einen Prozess, bei dem ein bestehendes Geschäftsmodell oder ein Markt von Innovationen abgelöst bzw. verdrängt wird. Die Blue-Ocean-Strategie unterteilt Märkte in sogenannte Red Oceans und Blue Oceans. Blue Oceans umfassen zukünftige, noch zu schaffende Markträume, in denen Wettbewerb eine Zeit lang wenig Relevanz hat. Der Fokus von Unternehmen liegt auf dem Aufbau von Nutzeninnovationen für die Kundschaft in neuen Markträumen. Dadurch erreichen Blue-Ocean-Produkte eine Differenzierung (Alleinstellungsmerkmale); sie sind zunächst wettbewerbsarm und erlauben höhere Gewinne (vgl. Kim/ Mauborgne 2015). Red Oceans umfassen hingegen die Gesamtheit des bereits bestehenden Wettbewerbs. Es gilt die existierende Nachfrage zu nutzen und zu steigern, um sich im bestehenden Wettbewerb zu behaupten“ (RKW 2018).

Was hat das nun mit Künstlicher Intelligenz zu tun? Wie ich in dem Beitrag Warum wird GESCHÄFTSMODELL + AI nicht ausreichen? erläutert habe, ist es in Zukunft nicht mehr ausreichend, einfach zu den bestehenden Innovationsprozessen Künstliche Intelligenz hinzuzunehmen. Es kommt eher darauf an, die Möglichkeiten von Künstlicher Intelligenz (Artificial Intelligence) für ganz neue/neuartige Produkte und Dienstleistungen zu nutzen. Ganz im Sinne von AI +. Mit AI meine ich dabei immer Open Source AI.

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Projektmanagement: Das geeignete Vorgehensmodell finden

Quelle: Timinger, H.; Seel, C. (2016) nach Boehm und Turner

Im Projektmanagement gibt es in der Zwischenzeit die Erkenntnis, dass es zwischen den beiden Polen „Plangetriebenes Projektmanagement“ und Agiles Projektmanagement“ sehr viele Möglichkeiten für geeignete Vorgehensmodelle gibt.

Diese für seine Projekte zu analysieren (manchmal auch mehrmals während des Projektverlaufs) ist in Zukunft eine wichtige Aufgabe in Organisationen. Dafür stehen in der Zwischenzeit mehrere Optionen zur Verfügung. Siehe dazu DAS Projektmanagement-Kontinuum in der Übersicht, die für das eigene Projekt anhand verschiedener Kriterien ausgewählt werden können.

Zunächst einmal kann das mit der allseits bekannten Stacey-Matrix erfolgen, die eine einfache Möglichkeit bietet, schnell einen Überblick zu erhalten.

Cinefin wiederum nutzt eher die Wissensperspektive und zu analysieren, welches Vorgehensmodell geeignet erscheint.

Boehm und Turner schlagen vor, ein Projekt nach insgesamt 5 Dimensionen zu charakterisieren (siehe Abbildung): Menschen, Stabile Anforderungen, Kultur, Projektgröße und Gefährdungspotenzial.

Timinger wiederum hat in seinen Veröffentlichungen eine umfangreiche Liste an Kriterien zusammengestellt, die eine noch differenziertere Beurteilung ermöglicht. Siehe dazu Projektmanagement: Einfaches Tool zur Analyse des angemessenen Vorgehensmodells – Planbasiert, Hybrid, Agil.

Überlegen Sie, welche Instrumente für Ihre Organisation genutzt werden sollten. Möglicherweise entwickeln Sie aus den genannten Optionen ein eigenes Analysetool, für Projekte, Programme und Portfolios.

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Management 1.0 bis 4.0 und das Agile Manifest

Eigene Darstellung. Quelle: Oswald (2016); GPM-Workshop „Agiles Projekt Management 4.0„

In dem Artikel North, K; Maier, R. (2018): Wissen 4.0 – Wissensmanagement im digitalen Wandel gehen die Autoren von der Annahme aus, dass die Wissensproduktion genau so wie Arbeit (Arbeit 1.0 bis Arbeit 4.0) in Wissen 1.0 bis 4.0 aufgeteilt werden kann. Dabei erweitern sie das Konstrukt der Wissenstreppe in eine Wissenstreppe 4.0.

Ähnlich kann auch für das Management argumentiert werden (siehe Abbildung), das sich von einem Management 1.0 (Command and Control, wissenschaftlich) zum Management 2.0 (Markt-Strategien, add on Tools) weiterentwickelt hat, und über das Management 3.0 Komplexität, wissenschaftliche Analogien) zu Management 4.0 (Komplexität als Geschenk, vernetzte Modelle) weiterentwickelt hat. Dabei ist zu beachten, dass in Organisationen oftmals Arbeit 1.0-4.0 und Management 1.0-4.0 vorhanden sind.

Wie in der Abbildung weiterhin zu erkennen ist, stellt das Agile Manifest (Manifest für agile Softwareentwicklung) aus dem Jahr 2001 einen Vorschlag dar, besser mit Komplexität umzugehen. Daraus ist wiederum das Framework Scrum entstanden, wobei der Begriff Scrum in einem Paper aus dem Jahr 1986 geprägt wurde.

Siehe dazu auch Agiles Projektmanagement und das Agile Manifest – passt das wirklich zusammen?

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Zwischen >potemkinschem< Lean und empowertem Team

Eigene Darstellung. Quelle: Boes et al. (2018)

Die Abbildung zeigt verschiedene Entwicklungsszenarien von Teams in Organisationen. In einer bürokratischen Kultur wird sich zunächst bürokratisches Team bilden, mit den genannten Eigenschaften und den entsprechenden Vorgaben der Führung.

Die Entwicklung zu einem formalen Lean ergibt die Möglichkeit, in eine agile Kultur überzugehen. An dieser Stelle kann es allerdings auch sein, dass ein potemkinsches Lean entsteht, das wiederum zu einem verbrannten Team führt.

In einer agilen Kultur kann sich ein empowertes Kollektivteam später in Richtung Nachhaltigkeit auf allen Ebenen entwickeln.

Schauen Sie sich die jeweiligen Merkmale an. Finden Sie sich mit Ihrem Team an einer Stelle wieder?

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Künstliche Intelligenz: 40% der Projekte zu Agentic AI werden wohl bis Ende 2027 eingestellt (Gartner)

Die Überschrift ist reißerisch und soll natürlich Aufmerksamkeit generieren. Dabei stellt man sich natürlich gleich die Frage: Wie kommt das? Geschickt ist, dass Gartner selbst die Antwort gibt:

„Over 40% of agentic AI projects will be canceled by the end of 2027, due to escalating costs, unclear business value or inadequate risk controls, according to Gartner, Inc.“ (Gartner vom 25.06.2025).

Es ist nun wirklich nicht ungewöhnlich, dass in der ersten Euphorie zu Agentic AI alles nun wieder auf ein sinnvolles und wirtschaftliches Maß zurückgeführt wird. Dennoch haben Unternehmen, die entsprechende Projekte durchgeführt haben, wertvolles (Erfahrungs-)Wissen generiert.

Schauen wir uns in diesem Zusammenhang den bekannten Gartner Hype Cycle 2025 an, so können wir sehen, dass AI Agents ihren „Peak of Inflated Expectations“ erreicht haben, und es nun in das Tal „Through of Desillusionment“ geht. Dabei wird in dem oben genannten Artikel natürlich auch darauf hingewiesen, dass Gartner gerne beratend behilflich ist, Agentic AI wirtschaftlicher und besser zu gestalten. Honi soit qui mal y pense.

Dennoch können gerade Kleine und Mittlere Unternehmen (KMU) von dieser Entwicklung profitieren, indem sie bewusst und sinnvoll KI Agenten nutzen. Am besten natürlich in Zusammenhang mit Open Source AI. Komisch ist, dass Open Source AI in dem Gartner Hype Cycle gar nicht als eigenständiger Begriff vorkommt. Honi soit qui mal y pense.

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Künstliche Intelligenz: 99% der Unternehmensdaten sind (noch) nicht in den Trainingsdaten der LLMs zu finden

Wenn es um allgemein verfügbare Daten aus dem Internet geht, können die bekannten Closed Source KI-Modelle erstaunliche Ergebnisse liefern. Dabei bestehen die genutzten Trainingsdaten der LLMs (Large Language Models) oft aus den im Internet verfügbaren Daten – immer öfter allerdings auch aus Daten, die eigentlich dem Urheberrecht unterliegen, und somit nicht genutzt werden dürften.

Wenn es um die speziellen Daten einer Branche oder eines Unternehmens geht, sind deren Daten nicht in diesen Trainingsdaten enthalten und können somit bei den Ergebnissen auch nicht berücksichtigt werden. Nun könnte man meinen, dass das kein Problem darstellen sollte, immerhin ist es ja möglich ist, die eigenen Daten für die KI-Nutzung zur Verfügung zu stellen – einfach hochladen. Doch was passiert dann mit diesen Daten?

Immer mehr Unternehmen, Organisationen und Verwaltungen sind bei diesem Punkt vorsichtig, da sie nicht wissen, was mit ihren Daten bei der KI-Nutzung durch Closed Source oder auch Closed Weighted Modellen passiert. Diese Modelle sind immer noch intransparent und daher wie eine Black Box zu bewerten. Siehe dazu Das Kontinuum zwischen Closed Source AI und Open Source AI oder Künstliche Intelligenz: Würden Sie aus diesem Glas trinken?

Wollen Sie wirklich IHRE Daten solchen Modellen zur Verfügung stellen, um DEREN Wettbewerbsfähigkeit zu verbessern?

„So here’s the deal: you’ve got data. That data you have access to isn’t part of these LLMs at all. Why? Because it’s your corporate data. We can assure you that many LLM providers want it. In fact, the reason 99% of corporate data isn’t scraped and sucked into an LLM is because you didn’t post it on the internet. (…) Are you planning to give it away and let others create disproportionate amounts of value from your data, essentially making your data THEIR competitive advantage OR are you going to make your data YOUR competitive advantage?“ (Thomas et al. 2025).

Doch was ist die Alternative? Nutzen Sie IHRE Daten zusammen mit Open Source AI auf ihren eigenen Servern. Der Vorteil liegt klar auf der Hand: Alle Daten bleiben bei Ihnen.

Siehe dazu auch

LocalAI: KI-Modelle und eigene Daten kombinieren

LocalAI: Aktuell können wir aus 713 Modellen auswählen

Ollama: AI Agenten mit verschiedenen Open Source Modellen entwickeln

Digitale Souveränität: Wo befinden sich deine Daten?

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Spannungsfelder des Kompetenzmanagements

Gefunden in einem Workshop von Oliver P. Müller aus dem Jahr 2006 zu Mitarbeiterwissen identifizieren, entwickeln und dauerhaft erhalten

Die etwas ältere Abbildung zeigt gut auf, welche Spannungsfelder bei einem modernen Kompetenzmanagement zu beachten sind:

Kompetenzträger: Hier geht es um die Ebenen Individuum, Gruppe und Organisation. Hinzufügen würde ich noch die Ebene Netzwerk.

Kompetenzart: Gemeint sind hier die Fachkompetenz, die Methodenkompetenz und die Sozial-/Persönlichkeitskompetenz . Wie Sie als Leser unseres Blogs wissen, gehe ich nach Erpenbeck/Heyse von Kompetenz als Selbstorganisationsdisposition aus.

Anwendungsrahmen: Dieser Aspekt bezieht sich auf die drei Dimensionen Identifikation, Verteilung und Entwicklung. Kompetenzen sind also nicht fix, sondern relational entwickelbar.

Durch die drei Spannungsfelder entsteht eine dreidimensionale Abbildung, die einen ersten Einblick in die Dynamik des gesamten Systems gibt.

Weiterhin ist zu beachten, dass Kompetenz auf der organisationalen Ebene eher aus der betriebswirtschaftlichen Perspektive, Ressource Based View, Kernkompetenzen usw.) und Kompetenz auf der individuellen Ebene eher aus der pädagogischen Perspektive (Selbstorganisiertes Lernen etc.) betrachtet wird. In einer Organisation sollte allerdings auf allen Ebenen ein stimmiges, einheitliches Verständnis von Kompetenz und Kompetenzmanagement vorhanden sein.

Siehe dazu auch Freund, R. (2011): Das Konzept der Multiplen Kompetenz auf den Analyseebenen Individuum, Gruppe, Organisation und Netzwerk.

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GfWM (2025): Wissenstransfer und Onboarding in der öffentlichen Verwaltung

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Öffentliche Verwaltungen haben vielschichtige Aufgaben zu bewältigen. Aufgrund unzähliger Gesetze, Verordnungen usw. der Europäischen Union, des Bundes, der Länder, der Bezirke, der Landkreise, der Städte und Gemeinden hat sich ein Umfeld ergeben, das den Bürgern, Unternehmen, Organisationen und der öffentlichen Verwaltung selbst, kaum noch Luft zum Atmen lässt.

Die kleinteiligen Regelungen, mit ihren Millionen Schnittstellen, haben wir uns in Deutschland selbst geschaffen. Vielen wird langsam aber sicher klar, dass die öffentliche Verwaltung in manchen Bereichen des gesellschaftlichen Lebens einen Flaschenhals darstellt – Digitalisierung von Akten hin oder her.

Die Veröffentlichung GfWM (2025): Wissenstransfer und Onboarding in der öffentlichen Verwaltung ist eine Empfehlungen der GfWM-Fachgruppe Digitale Transformationsprozesse. In verschiedenen Beiträgen stellen Autoren der Fachgruppe theoretische Grundlagen und erfolgreiche Beispiele dar. Insgesamt sind das alles sehr sinnvolle Beiträge, um in Zukunft Verbesserungen in der öffentlichen Verwaltung anzustoßen.

Ich stelle mir zusätzlich folgende Fragen:

Was ist eigentlich aus den vielen Studien (zum Thema) aus der Vergangenheit (z.B. Studie aus 2013, oder länderspezifische Initiativen) geworden? Dort waren auch schon sehr viele Hilfsmittel bereitgestellt/veröffentlicht worden. Manche Vorlagen erinnern mich an ProWis, obwohl die Seite nicht speziell für die öffentliche Verwaltung ist.

Gehen alle Autoren vom selben Wissensbegriff aus? Wenn ja, von welchem? Arnold schlägt beispielsweise einen „neuen“ Wissensbegriff vor.

Wenn der Wissensbegriff unklar ist, wie soll dann der Umgang mit Wissen, also auch ein Wissenstransfer gelingen?

Ist es möglich, sich auf „Wissenstransfer und Onboarding“ zu konzentrieren, ohne ein geeignetes Wissenssystem mit heute sehr viel verteilten Wissensbeständen zu thematisieren?

Ist die Wissensbilanz (früher: Made in Germany) eine Möglichkeit, geeignete Ansatzpunkte (Projekte) für das jeweilige (kontextspezifische) Wissens-System zu finden, und damit Ressourcen zu sparen?

Siehe dazu auch

Gegenüberstellung: Öffentliche Verwaltung und Erfolgsfaktoren von Projekten

Siehe dazu auch Warum verfehlen viele öffentliche Projekte die ursprünglich geschätzten Kosten?

Stärkere Projektorientierung um den Ineffizienzkreislauf bei öffentlichen Verwaltungen zu durchbrechen

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Künstliche Intelligenz: Würden Sie aus diesem Glas trinken?

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Das Bild zeigt ein Glas mit einer Flüssigkeit. Es ist allerdings nicht genau zu erkennen, um welchen Inhalt es sich handelt. Es könnte also sein, dass die Flüssigkeit gut für Ihre Gesundheit ist, oder auch nicht. Vertrauen Sie dieser Situation? Vertrauen Sie demjenigen, der das Glas so hingestellt hat?

Würden Sie aus diesem Glas trinken?

So ähnlich ist die Situation bei Künstlicher Intelligenz. Die Tech-Unternehmen veröffentlichen eine KI-Anwendung nach der anderen. Privatpersonen, Unternehmen, ja ganze Verwaltungen nutzen diese KI-Apps als Black Box, ohne z.B. zu wissen, wie die Daten in den Large Language Models (LLM) zusammengetragen wurden – um nur einen Punkt zu nennen.

Der Vergleich von dem Glas mit Künstlicher Intelligenz hinkt zwar etwas, doch erscheint mir die Analogie durchaus bemerkenswert, da der erste Schritt zur Anwendung von Künstlicher Intelligenz Vertrauen sein sollte.

Step 1: It All Starts with Trust
„Think about it: the glass is opaque, you can’t even see inside it! The water inside that glass could pure spring water, but it could also be cloudy and murky puddle water, or even contaminated water! If you couldn’t see inside that glass, would you still drink what’s inside it after adding tons of high-quality sugar and lemon to it? Probably not, so why would you do this with one of your company’s most previous assets—your data?“ (Thomas et al. 2025).

Vertrauen Sie der Art von Künstlicher Intelligenz, wie sie von den etablierten Tech-Giganten angeboten wird? Solche Closed Source Modelle sind nicht wirklich transparent, und wollen es auch weiterhin nicht sein. Siehe dazu auch Das Kontinuum zwischen Closed Source AI und Open Source AI.

Vertrauen Sie besser wirklichen Open Source AI – Anwendungen: Open Source AI: Besser für einzelne Personen, Organisationen und demokratische Gesellschaften.

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All Our Ideas: Künstliche Intelligenz, Online-Umfragen und Crowdsourcing kombinieren

Quelle: https://all-our-ideas.citizens.is/domain/1/

Aktuell wird alles mit Künstlicher Intelligenz (AI: Artificial Intelligence) in Verbindung gebracht. Die Neukombination von bestehenden Ansätzen kann dabei zu interessanten Innovationen führen.

Die Website ALL Our Ideas verbindet beispielsweise Online-Umfragen mit Crowdsourcing und Künstlicher Intelligenz.

„All Our Ideas is an innovative tool that you can use for large-scale online engagements to produce a rank-ordered list of public input. This „Wiki Survey“ tool combines the best of survey research with crowdsourcing and artificial intelligence to enable rapid feedback“ (ebd.).

Ein kurzes Tutorial ist gleich auf der Website zu finden. Darin wird erläutert, wie Sie die Möglichkeiten selbst nutzen können. Starten Sie einfach mit einer eigenen Online-Umfrage.

Die Idee und das Konzept finde ich gut, da auch der Code frei verfügbar ist: Open Source Code. Damit kann alles auf dem eigenen Server installiert werden. Bei der Integration von KI-Modellen schlage ich natürlich vor, Open Source KI (Open Source AI) zu nutzen.