Veröffentlicht am

Rent a Human: KI-Agenten bieten Arbeit für Menschen an

Website: https://rentahuman.ai/

Wir haben uns daran gewöhnt, dass Jobs auf verschiedenen Plattformen angeboten werden. In der Regel sind das Jobs von Unternehmen/Organisationen, für Projekte oder für die Mitarbeit in gemeinnützigen Einrichtungen.

Neu ist jetzt, dass auch KI-Agenten Jobs anbieten, wie z.B. auf der Plattform RentaHuman.ai. Da KI-Agenten in manchen Bereichen begrenzte Möglichkeiten haben, benötigen diese beispielsweise für analoge Tätigkeiten die menschlichen Kompetenzen.

„KI kann kein Gras anfassen“ (ebd.).

Es haben sich schon in kurzer Zeit viele Menschen auf der Plattform angemeldet, und Informationen zu ihren Kompetenzen und Preisen angegeben. Wenn man nach Personen in Deutschland sucht, wird man schnell fündig:

Es ist eine interessante, allerdings auch eine etwas zwiespältige Entwicklung, auf die Noëlle Bölling am 05.02.2026 in dem Beitrag Rent a Human: Bei dieser Jobbörse heuern KI-Agenten Menschen an hingewiesen hat:

„Mit der neuen Jobbörse treibt er die gegenwärtigen Entwicklungen auf die Spitze: Während immer mehr Mitarbeiter:innen ihre Arbeitsplätze an KI-Agenten verlieren, können sie sich jetzt von ihnen anheuern lassen – und das zu einem deutlich niedrigeren Lohn“ (ebd.).

Veröffentlicht am

Soziale Kompetenz – eine Einordnung

Kanning, U. P. (2005): Soziale Kompetenzen. Göttingen: Hofgrefe.

In vielen Diskussionen verwenden Teilnehmer gleichlautende Begriffe, deren Bedeutungen allerdings unterschiedlich interpretiert werden. Weiterhin kann es vorkommen, dass Begriffe synonym verwendet werden, wodurch auch ein ziemliches Durcheinander entstehen kann.

In der Abbildung ist beispielsweise zu erkennen, dass der Oberbegriff Soziale Kompetenz, die Bereiche Soziale Intelligenz, Emotionale Intelligenz und auch Soziale Fertigkeiten umfasst – mit diesen Begriffen somit nicht gleichzusetzen ist.

Weiterhin können auch Emotionale Intelligenz und Emotionale Kompetenz unterschieden werden.

Ähnlich sieht es bei Persönlichkeitseigenschaften, -fähigkeiten und Kompetenzen aus.

Auch sollte bedacht werden, dass wir bei Intelligenz oft and den Intelligenz-Quotienten denken, was gerade in der Diskussion um Künstliche Intelligenz tückisch sein kann: OpenAI Model “o1” hat einen IQ von 120 – ein Kategorienfehler? Hier hat die Multiple Intelligenzen Theorie möglicherweise eine bessere Passung.

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

Veröffentlicht am

Loyal Agents – it all starts with trust

Website: https://loyalagents.org/

KI-Agenten sind aktuell in aller Munde. Gerade in Software-Unternehmen wurde schon früh damit angefangen, Agenten zu nutzen: KI-Agenten können bis zu 30% der realen Aufgaben eines Unternehmens autonom übernehmen.

Im Außenverhältnis, z.B. mit Kunden , wird es schon schwieriger, KI-Agenten einzusetzen, da hier weitergehende Herausforderungen zu bewältigen sind. Es wundert daher nicht, dass es an dieser Stelle Forschungsbedarf gibt.

In dem Projekt Loyal Agents arbeiten dazu beispielsweise das Stanford Digital Economy Lab und Consumer Report zusammen. Worum es ihnen geht, haben sie auf der Website Loyal Agents so formuliert:

„Agentic AI is transforming commerce and services; agents are negotiating, transacting and making decisions with growing autonomy and impact. While agents can amplify consumer power, there is also risk of privacy breaches, misaligned incentives, and manipulative business practices. Trust and security are essential for consumers and businesses alike“ (ebd.).

Dass Vertrauen und Sicherheit eine besonders wichtige Bedeutung in den Prozessen mit der Beteiligung von KI-Agenten haben, wird hier noch einmal deutlich – It all starts with Trust. Ähnliche Argumente kommen von Bornet, der sich für Personalized AI Twins ausspricht:

„Personal AI Twins represent a profound shift from generic to deeply personalized agents. Unlike today´s systems that may maintain the memory of past interactions but remain fundamentally the same for all users, true AI twins will deeply internalize an individual´s thinking patterns, values, communication style, and domain expertise“ (Bornet et al. 2025).

Möglicherweise können einzelne Personen in Zukunft mit Hilfe von Personalized AI Twins oder Loyal Agents ihre eigenen Ideen besser selbst entwickeln, oder sogar als Innovationen in den Markt bringen. Dabei empfiehlt sich aus meiner Sicht die Nutzung von Open Source AI – ganz im Sinne einer Digitalen Souveränität und im Sinne von Open User Innovation nach Eric von Hippel. Siehe dazu auch

Eric von Hippel (2017): Free Innovation

Von Democratizing Innovation zu Free Innovation

Veröffentlicht am

Aufmerksamkeit: The global attention deficit disorder

Image by Gerd Altmann from Pixabay

Aufmerksamkeit generieren und für die eigenen Belange zu nutzen, ist ein zentrales Element der Aktivitäten in allen Medien – besonders natürlich in den Sozialen Medien und bei der Nutzung von Künstlicher Intelligenz. Es ist verständlich, dass alles getan wird, um die Aufmerksamkeit nicht zu verlieren. Dennoch ist global ein Aufmerksamkeits-Defizit zu beobachten:

„Diese Entwicklung ist global zu erkennen und als global attention deficit bekannt, „(..) verursacht durch Psychotechnologien, die durch keine politische Macht reguliert werden. Sie sind die Ursache für die Regression der Intelligenz und für ein Konsumverhalten, das sich auf die Zukunft des Planeten zunehmend zerstörerisch auswirkt“ (Stiegler 2008).

Die Aufmerksamkeitsstörung wird zu einem Aufmerksamkeitsdefizit, das durch ein immer stärkeres Benutzer-Profiling reguliert werden soll. Die Überlegung dazu ist: Wenn eine Organisation den Nutzer besser kennt, also das User-Profil kennt, kann die Organisation dafür sorgen, dass sie die Aufmerksamkeit des Users gewinnen, bzw. behalten kann.

Interessant ist allerdings, dass diese Profilingsysteme dazu führen können, dass sie genau das Gegenteil bewirken – es ist paradox:

„Die Profilingsysteme zerstören die beobachtende Aufmerksamkeit und ersetzen sie durch eine konservierende Aufmerksamkeit, durch eine Standardisierung des Subjekts, das offenkundig in das Stadium seiner eigenen Grammatisierung eingetreten ist: eine Grammatisierung seines „psychischen Profils“ – hier seines „Aufmerksamkeitsprofils“ -, die es im Grunde ermöglicht, das Subjekt gewissermaßen am Ursprung seines Bewusstseinsstroms, durch den es bisher als Aufmerksamkeit existierte, zu entindividualisieren“ (Stiegler 2008).

Eine „konservierende Aufmerksamkeit“, die auch von KI-Bots offen und subtil angestrebt wird. Bei vielen Nutzern scheint das auch zu funktionieren.

Siehe dazu ausführlicher Bernsteiner, A. (2025): Die Grammatisierung sozialer Praktiken (PDF) und Personas sind für Personalization ungeeignet.

Veröffentlicht am

Emotionale Intelligenz: Der Begriff hat eine recht lange und bewegte Geschichte

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.

In der heutigen Diskussion um „Intelligenz“ geht es gerade in Bezug auf Künstliche Intelligenz auch um Emotionale Intelligenz. Die meisten werden den Begriff von der Veröffentlichungen Daniel Golemans kennen. Stellvertretend möchte ich sein Buch „Emotional Intelligence“ aus dem Jahr 1995 nennen.

Goleman, D. (1995): Emotional Intelligence. Why It Can Matter More Than IQ.

Wenn man sich allerdings etwas genauer mit dem Begriff befasst, stößt man recht schnell auf Salovay/Meyer, die schon 1990 von „Emotionaler Intelligenz“ geschrieben haben.

Salovey, P.; Mayer, J. D. (1990): Emotional Intelligence. In: Imagination, Cognition and Personality. 9. Jg. Heft 3, S. 185-211.

Dabei ist interessant, dass sich die beiden bei ihren Überlegungen schon 1993 direkt auf die Multiple Intelligenzen Theorie bezogen haben. Was bedeutet, dass Emotionale Intelligenz als Teil der von Howard Gardner angenommenen Multiplen Intelligenzen Theorie gesehen werden kann.

In der Zwischenzeit habe ich in einer weiteren Quelle eine Notiz gefunden, die besagt, dass der Schwede Björn Rosendal schon 1976 den Begriff „Emotional Intelligence“ geprägt hat. Manchmal ist es gut, sich die Historie eines oft verwendeten Begriffs klar zu machen.

„He coined the term „emotional intelligence“ in 1976″
Rosendal , Björn (1981): The Emotional Intelligence, Edition Sellem.

Der Hinweis auf Rosendal fehlt auf der Wikipedia-Seite zu Emotionale Intelligenz. Dort gibt es allerdings noch zwei weitere Quellen:

„The term „emotional intelligence“ may have first appeared in a 1964 paper by Michael Beldoch. and a 1966 paper by B. Leuner“ (ebd.).

Möglicherweise gibt es noch weitere, frühere Erwähnungen von Emotionaler Intelligenz. Das Konstrukt hat sich – wie viele – über die Jahrzehnte weiterentwickelt. Das zu analysieren, würde allerdings diesen Beitrag sprengen.

Veröffentlicht am

Hybris versus Hype – eine interessante Gegenüberstellung

Eigene Darstellung, nach Dück (2013)

Wenn es um die zeitliche Entwicklung von neuen Technologien und deren Innovationen geht, wird oft der Gardner Hype Cycle herangezogen, der in der Abbildung gepunktet dargestellt ist.

Der Hype um neue Technologien bahnt sich zunächst an, erreicht einen Peak und anschließend die Phase der Ernüchterung, bis sich dann endlich durch die Nutzung die Spreu vom Weizen trennt: Change or Die!

Interessant ist, wenn man dem Gardner Hype Cycle die entsprechende Hybris gegenüberstellt – in der Abbildung rot hervorgehoben.

Die Hybris (altgriechisch für Übermut‘, ‚Anmaßung‘) bezeichnet Selbstüberschätzung oder Hochmut. Man verbindet mit Hybris häufig den Realitätsverlust einer Person und die Überschätzung der eigenen Fähigkeiten, Leistungen oder Kompetenzen, vor allem von Personen in Machtpositionen. (Quelle: vgl. Wikipedia).

In der Abbildung finden Sie die in den jeweiligen Phasen anzutreffenden Äußerungen, die die Hybris – den Übermut, die Selbstüberschätzung oder auch die Anmaßung und den Realitätsverlust – über die Zeit ausdrücken.

Veröffentlicht am

Wissen – wertfrei und wertbeladen

Diesmal möchte ich mich mit dem Verhältnis zwischen „Wissen„, „Werten“ und „Organisationsebenen“ befassen. In der Abbildung ist zunächst zu erkennen, dass Wissen implizit oder auch explizit vorliegen kann .

Das explizierbare Wissen ist häufig „wertfrei“, wodurch es gut formuliert und digitalisiert usw. werden kann. Je „wertbeladener“ Wissen wird, umso eher handelt es sich um implizites Wissen – beispielsweise einer Person (Individuum).

Natürlich können diese Überlegungen auch auf der Teamebene, der Unternehmensebene oder organisationalen (auch Netzwerk-) Ebene angestellt werden. Wie die Abbildung qualitativ auch aufzeigt. ist der Anteil des expliziten, wertfreien Wissens im Vergleich zum impliziten Wissen relativ gering.

„Besonders bemerkenswert ist die Asymmetrie der Quadranten (…). Ca. 72% unserer Entscheidungen basieren nach KARNER auf impliziten Wissen (tacit knowledge) in Form von Werten, Symbolen, Metaphern, Macht, Prestige, usw. Nach einer Studie der Fraunhofer Gesellschaft liegen sogar 85% des Unternehmenswissens in impliziter Form vor“ (Erpenbeck 2008).

Aus diesen Überlegungen leitet sich auch ab, wie gerade mit impliziten, wertbeladenen Wissen umgegangen werden sollte:

„Je mehr Wissen wertbeladen und implizit ist, desto eher muss es mit Hilfe psychologischer bzw. sozialwissenschaftlicher Methoden gewonnen und, was die Wertanteile angeht, psychisch interiorisiert bzw. in Sozialisationsprozessen internalisiert werden“ (Erpenbeck 2008).

Der Wertebezug von Wissen ist gerade in Zeiten von Künstlicher Intelligenz wichtig, da Werte Ordner sozialer Komplexität sind. Wenn sich also die Werte in der Europäischen Union und die Werte der oft genutzten KI-Modelle stark unterscheiden, hat das Auswirkungen auf alle Ebenen des Wissenssystems.

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

Veröffentlicht am

Künstliche Intelligenz: Pfadentstehung und Pfadbrechung

Pfadentstehung und Pfadbrechung (Ortmann 2009)

Bei Innovationen wird oft die Theorie der Pfadabhängigkeit thematisiert. Dabei ist am Anfang, in der Phase I der Entscheidungsselektivität, die Variationsbreite noch groß. Mit der Zeit wechselt die Situation (Critical Juncture) in die Phase II der positiven Rückkopplungen. Hier ist der Handlungsspielraum noch immer groß, doch die verfügbaren Varianten reduzieren sich. Eine gewisse Gewohnheit stellt sich ein, und es kommt zu einem Lock-in in der Phase III der Pfadabhängigkeit.

Diese Phasen können wir aktuell bei der Nutzung von KI-Modellen gut nachvollziehen, wobei ich vermute, dass viele durch die Nutzung der bekannten proprietären KI-Modelle wie ChatGPT, Gemini, Anthropic, Grok usw. in der Phase der Pfadabhängigkeit sind.

Es wundert daher nicht, dass Anbieter wie ChatGPT nun langsam aber sicher anfangen, diese Situation zu monetarisieren, und z.B. Werbung schalten. Diese Situation ist für viele Nutzer ärgerlich, doch stellen sich bei einem gewünschten Wechsel zu anderen KI-Modellen nun Switching Cost ein, die zu einer Hürde werden. Ein De-locking ist möglich, doch mit Aufwand verbunden.

„Pfadabhängigkeit heißt ja: Prozesse sind nicht durch unsere Entscheidungen und Pläne zu determinieren, sondern nehmen ihren erst Schritt für Schritt näher bestimmten Verlauf in einem spezifischen Wechsel von Kontingenz und Notwendigkeit – in Folge von lauter intendierten und nicht-intendierten Effekten, schließlich in Folge von Selbstverstärkungseffekten, vor denen sich die Entscheidungsgewalt der Entscheider vollends blamiert (Ortmann 2009:11).

In der aktuellen Situation kann es dazu kommen, dass wir aus Bequemlichkeit nicht aus der Pfadabhängigkeit herauskommen. Vielen Nutzern ist diese Situation nicht bewusst. Sie glauben immer noch, dass sie es sind, die die KI-Systeme mit ihren Eingaben (Prompts) steuern…. Siehe dazu auch Digitale Souveränität: Europa, USA und China im Vergleich.

Veröffentlicht am

Open Source AI: SERA – Open Coding Agents at low cost

Source: https://allenai.org/blog/open-coding-agents

Das Ai2 Institut hat immer wieder interessante KI-Modelle auf Open Source Basis veröffentlicht. Unter anderem sind das die OLMO 3 – Familien oder auch MOLMO mit Schwerpunkt auf Videos. Mit der SERA ist es nun möglich, Open Coding Agents zu stellen, und das zu geringen Kosten.

„Today we’re releasing not just a collection of strong open coding models, but a training method that makes building your own coding agent for any codebase – for example, your personal codebase or an internal codebase at your organization – remarkably accessible for tasks including code generation, code review, debugging, maintenance, and code explanation. (…) The challenge: specializing agents to your data“ (Source: https://allenai.org/blog/open-coding-agents).

Die Modellfamilie (8B bis 32B) steht selbstverständlich auf Huggingface zur Verfügung, und kann auf eigenen Servern genutzt werden. Ganz im Sinne von Open Source AI und Digitalen Souveränität.

Veröffentlicht am

Intelligentes Handeln: Was ist, wenn die Intelligenz im Handeln zu finden ist?

Wir gehen oft noch von scheinbar eindeutigen Ursache-Wirkungs-Zusammenhängen aus (Reduktionismus), Wir schließen beispielsweise bei einer intelligenten Handlung (Wirkung) eines Menschen auf eine möglicherweise dahinterliegende menschliche Intelligenz (Ursache).

Dass es solche einfachen Zusammenhänge in komplexen Systemen so nicht gibt, wurde schon vor vielen Jahrzehnten von Ryle bezweifelt. Er nannte ein solches Vorgehen Intellektualistische Legende. und erläutert: „Die intelligente Praxis“ (Ryle (1949:28), „ist nicht ein Stiefkind der Theorie“.

„Ganz allgemein gesprochen, macht die intellektualistische Legende die absurde Annahme, jede Verrichtung, welcher Art auch immer sie sei, erwerbe ihren gesamten Anspruch auf Intelligenz von einer vorausgehenden inneren Planung dieser Verrichtung“ (Siehe dazu weitaus differenzierter Neuweg, G. H. (2004): Könnerschaft und implizites Wissen).

Doch: Wo versteckt sich dann die Intelligenz?

Dazu schreibt Ryle: „Eine intelligente Handlung „hat eine besondere Art oder Ausführung, nicht besondere Vorgänger“ (1949, S. 36). Natürlich weist sie über sich selbst hinaus, aber „die Ausübung ist keine Doppeloperation, bestehend aus theoretischem Bekennen von Maximen und darauffolgender Umsetzung in die Praxis“ (1949, S. 56). Auch wenn wir eine Disposition, die sich als flexibles Können zeigt, mit Recht als Zeichen von Intelligenz betrachten, ist nicht eine innerliche Schattenhandlung, sondern das Können selbst der Träger der Intelligenz. Intellektuelle Operationen sind keine Ausführungen, die zu intelligenten Tätigkeiten hinzutreten. „Offene intelligente Verrichtungen sind nicht der Schlüssel zur Arbeit des Geistes; sie sind diese Arbeit“ (1949, S. 73)“ (vgl. Neuweg 2004).

Wenn also das Können selbst Träger der Intelligenz ist, und eine scheinbar intelligente Handlung eines Menschen nicht auf seine Menschliche Intelligenz zurückzuführen ist, so kann auch die „intelligente Handlung“ eines KI-Modells nicht auf eine Art von Künstlicher Intelligenz zurückgeführt werden – ein Kategorienfehler? Siehe dazu auch

Künstliche Intelligenz – Menschliche Kompetenzen: Anmerkungen zu möglichen Kategorienfehler.

OpenAI Model „o1“ hat einen IQ von 120 – ein Kategorienfehler?