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Künstliche Intelligenz lässt Mass Customization in einem anderen Licht erscheinen

Mass Customization ist ein Oxymoron, das von Davis verwendet, und das vor über 30 Jahren von B. Joseph Pine als hybride Wettbewerbsstrategie bekannt gemacht wurde. Siehe dazu auch Freund, R. (2009): Kundenindividuelle Massenproduktion (Mass Customization). RKW Kompetenzzentrum, Faktenblatt 5/2009.

In der Zwischenzeit hat sich viel bei den technischen Möglichkeiten bei der Herstellung von Produkten und Dienstleistungen getan, sodass Mass Customization in einem neuen Licht gesehen werden kann. Unter anderem sind die Kosten zur Herstellung von Produkten und Dienstleistungen drastisch gesunken (Additive Manufacturing – 3D-Druck, Maker-Bewegung, Robotics etc.). Weiterhin bietet Künstliche Intelligenz mit Large Language Models (LLM) und KI-Agenten ganz neue Möglichkeiten, Mass Customization umzusetzen. Frank Piller hat das in einem Interview an einem Beispiel sehr gut dargestellt:

“An algorithm reading your Instagram profile might know better than you do about your dream shirt or dress. I see opportunity to use the data out there for what I call smart
customization” Piller, Frank T. and Euchner, James, Mass Customization in the Age of AI (June 07, 2024). Research-Technology Management, volume 67, issue 4, 2024 [10.1080/08956308.2024.2350919], Available at SSRN: https://ssrn.com/abstract=4887846.

Frank Piller geht dabei immer noch von der Perspektive eines Unternehmens aus, das die neuen KI-Technologien nutzt, um mass customized products herzustellen. Ich stelle mir dabei allerdings die Frage, ob es nicht für jeden Einzelnen in Zukunft möglich sein wird, mit Hilfe von KI-Agenten viele der alltäglichen Probleme selbst, und/oder zusammen mit anderen in Communities, zu lösen.

Benötigen wir in Zukunft also für alle benötigten Produkte und Dienstleistungen noch Unternehmen?

Immerhin hat ein Unternehmen dann seine Berechtigung, wenn es geringere Transaktionskosten hat. Diese Marktberechtigung gerät durch die neuen technischen Möglichkeiten ins Wanken. Die Technologien, mit denen Unternehmen immer geringere Transaktionskosten generieren, und der User immer mehr selbst machen soll/kann, führt zu einer Art Reflexiven Innovation. Diese schlägt auf die Unternehmen zurück. Siehe dazu beispielsweise aus meinen Veröffentlichungen:

Freund, R.; Chatzopoulos, C.; Lalic, D. (2011): Reflexive Open Innovation in Central Europe. 4th International Conference for Entrepreneurship, Innovation, and Regional Development (ICEIRD 2011), 05.-07. May, Ohrid, Macedonia.

Immerhin stellen wir alle in unserem Alltag fest, dass die die von den Unternehmen angebotenen Produkte und Dienstleistungen oft nicht den eigenen Anforderungen entsprechen.

Siehe dazu Von Democratizing Innovation zu Free Innovation oder auch Megatrend: Mass Personalization.

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Open Source KI-Agenten: Update auf Langflow 1.4

Eigener Screenshot

Die Abhängigkeit von amerikanischen oder chinesichen KI-Anbietern ist zu einem großen Problem in Europa geworden, da wir in Europa einen anderen Ansatz im Umgang mit Künstlicher Intelligenz haben. Siehe dazu Digitale Souveränität: Europa, USA und China im Vergleich.

Um die eigene Digitale Souveränität wiederzuerlangen, setzen immer mehr Organisationen auf Open Source Anwendungen. Siehe dazu Open Source AI: Besser für einzelne Personen, Organisationen und demokratische Gesellschaften.

Wir haben beispielsweise im ersten Schritt Nextcloud als Alternative zu den bekannten Microsoft-Produkten auf einem eigenen Server installiert, und weitere Bausteine wie Open Project, Moodle usw. integriert. In Nextcloud ist ein Assistent integriert, über den wir auch KI-Modelle lokal (LocalAI) auf unserem Server nutzen können. Siehe dazu auch LocalAI: Aktuell können wir aus 713 Modellen auswählen.

Eine professionelle Möglichkeit, KI-Agenten zu nutzen – also Prozesse mit internen/externen Daten und KI-Modellen zu kombinieren – haben wir mit Langflow (Open Source) auf unserem Server installiert. Siehe dazu AI Agents: Langflow (Open Source) auf unserem Server installiert. Mit der neuen Version 1.4 stehen uns nun stark erweiterte Funktionen zur Verfügung. In dem Beitrag Langflow 1.4: Organize Workflows + Connect with MCP werden diese ausführlich erläutert:

This release introduces Projects, a new way to organize, modularize, and expose your AI workflows.

Beyond organization, Projects are now also MCP servers! MCP (Model Context Protocol) is an open standard from Anthropic designed to establish seamless interoperability between LLM applications and external tools, APIs, or data sources.

In der nächsten Zeit werden wir verschiedene Anwendungen für KI-Agenten testen und unsere Erafhrungen hier mitteilen.

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AI City und Emotionale Intelligenz

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Auch bei dem Thema Smart City wird oft der Begriff “Intelligenz” verwendet. Dabei denkt man meistens an die noch vorherrschende Meinung, dass sich Intelligenz in einem Intelligenz-Quotienten (IQ), also in einer Zahl, darstellen lässt.

Die Entgrenzungstendenzen bei dem Thema Intelligenz in den letzten Jahrzehnten zeigen allerdings, dass der Intelligenz-Quotient gerade bei komplexen Problemlösungen nicht mehr ausreicht – somit keine Passung mehr zur Wirklichkeit hat. Begriffe wie “Soziale Intelligenz”, “Multiple Intelligenzen” oder auch “Emotionale Intelligenz” werden in diesem Zusammenhang genannt. Am Beispiel einer Smart City, oder später einer AI City, wird das wie folgt beschrieben:

“For a smart city, having only “IQ” (intelligence quotient) is not enough; “EQ” (emotional quotient) is equally essential. Without either, the abundant data generated and accumulated in urban life may either remain dormant and isolated or be used solely for data management without truly serving the people. In the concept of an AI-driven city, emotional intelligence refers to utilizing technological means to better perceive the emotions of citizens in the era of the “Big Wisdom Cloud.” This involves actively expressing urban sentiment, self-driving and motivating the emotions of citizen communities, empathizing with the vulnerable in the city, and establishing a comprehensive sentiment feedback mechanism” (Wu 2025).

Es wird in Zukunft immer wichtiger werden, ein besseres Verständnis von Intelligenz zu entwickeln, das besser zu den heutigen Entwicklungen passt. Die angesprochene Entgrenzung des Konstrukts “Intelligenz” ist dabei ein Ansatz, die Perspektive auf Intelligenz als biopsychologisches Potential eine weitere:

„Ich verstehe eine Intelligenz als biopsychologisches Potenzial zur Verarbeitung von Informationen, das in einem kulturellen Umfeld aktiviert werden kann, um Probleme zu lösen oder geistige oder materielle Güter zu schaffen, die in einer Kultur hohe Wertschätzung genießen“ (Gardner 2002:46-47).

Diese Beschreibung von Intelligenz würde den Begriff “Künstliche Intelligenz” dann eher als Kategorienfehler bezeichnen. Siehe dazu auch OpenAI Model “o1” hat einen IQ von 120 – ein Kategorienfehler?

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Von der Smart City zur AI City

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Das Konzept einer Smart City wird in vielen Regionen der Welt schon umgesetzt: “In einer Smart City wird intelligente Informations- und Kommunikationstechnologie (IKT) verwendet, um Teilhabe und Lebensqualität zu erhöhen und eine ökonomisch, ökologisch und sozial nachhaltige Kommune oder Region zu schaffen” (BSI). Der Schwerpunkt liegt somit auf der Verwendung von IKT.

Nun gibt es mit Hilfe der Künstlichen Intelligenz (AI: Artificial Intelligence) ganz neue Möglichkeiten, die über das Konzept einer Smart City hinausgehen. Der folgende Text stammt aus einem Buch des führenden Wissenschaftlers, der sich mit dem Konzept einer “AI City” befasst:

“The essence of an AI city is empowerment. In the definition of “AI city,” the city obtains strong empowerment in urban organization and civilization development with the help of AI. The past process of urban intelligence emphasized information networking and promoted the comprehensive construction of smart cities. But the AI city is different: the city begins to learn and, after learning, better empowers life, production, and ecology through the learning process in order to continuously improve the energy level. The data of the daily operation of the city has become the different raw materials of AI technology, once data integration is fully achieved— spanning macro-level aspects such as society, economy, environment, and transportation, down to micro-level aspects such as individual and group activities—the overall functioning of the city will significantly improve. It is not the simple general smart city, but the intelligence that can learn. In the AI 2.0 era, with the break-through of the five key technologies of big data intelligence, swarm intelligence, autonomous unmanned systems, cross-media intelligence, and hybrid enhanced intelligence, the ability of AI city learning, problem solving, and empowerment has been greatly improved, moreover, numerous patterns and insights can be discovered within massive datasets. Therefore, the city began to iterate, and the urban agglomeration began to interact deeply. After learning, AI can formulate city rules according to a reasonable ideal vision. And when this formulation becomes the goal of deduction, the city can constantly predict, evolve, and revise itself” (Wu 2025: The AI City).

Die neuen Chancen der Künstlichen Intelligenz in Städten oder Ballungszentren, für die Menschen und deren Probleme zu nutzen, sollte dabei auf Transparenz bei den verwendeten KI-Anwendungen basieren. Diese Bedingung erfüllen die meisten Closed Source Modelle der Tech-Giganten aktuell nicht. Wenn es wirklich um die Menschen geht, und nicht primär im wirtschaftliche Interessen (USA) oder parteipolitische Interessen (China), so kommen für mich hier nur Open Source KI-Modelle und – Anwendungen infrage.

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Open Source AI: Warum sollte Künstliche Intelligenz demokratisiert werden?

AI (Artificial intelligence) AI management and support technology in the Business plan marketing success customer. AI management concept.

Aktuell überschlagen sich die Meldungen darüber, wie die Zukunft von Künstlicher Intelligenz (AI: Artificial Intelligence) wohl aussehen wird. Die Dynamik ist in diesem Feld allerdings so groß, dass es unmöglich ist, genauere Voraussagen zu machen.

Dennoch glauben einige, dass ein Modell, wie z.B. ChatGPT, Gemini usw. mit ihren vielfältigen Möglichkeiten, die Lösung für alles sein wird. Grundannahme ist hier also One Size fits all.

Demgegenüber steht der Gedanke, dass es viele unabhängig und vernetzt nutzbare KI-Anwendungen geben wird, die eher den Anforderungen der Menschen und Organisationen entsprechen. Weiterhin sollten diese KI-Apps Open Source sein, also offen und transparent. Dazu habe ich den folgenden aktuellen Text gefunden:

“The future of AI is not one amazing model to do everything for everyone (you will hear us tell you time and time again in this book: one model will not rule them all). AI’s future will not just be multimodal (seeing, hearing, writing, and so on); it will also most certainly be multimodel (in the same way cloud became hybrid). AI needs to be democratized—and that can only happen if we collectively leverage the energy and the transparency of open source and open science—this will give everyone a voice in what AI is, what it does, how it’s used, and how it impacts society. It will ensure that the advancements in AI are not driven by the privileged few, but empowered by the many” (Thomas, R.; Zikopoulos, P.; Soule, K. 2025).

Es wird hier noch einmal deutlich herausgestellt, dass Künstliche Intelligenz demokratisiert werden muss. Das wiederum kann durch Open Source und Open Science ermöglicht werden. Siehe dazu auch

Digitale Souveränität: Europa, USA und China im Vergleich

Open Source AI: Nun gibt es endlich eine Definition – und damit interessante Erkenntnisse zu OpenAI und Co.

RAG: KI-Basismodelle mit eigener Wissensbasis verknüpfen

Von Democratizing Innovation zu Free Innovation

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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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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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Künstliche Intelligenz: Wie hängen Modelle, Agenten und Tools zusammen?

General agent architecture and components (Wiesinger et al. (2024): Agents)

In der letzten Zeit kommt immer mehr der Begriff AI Agent – oder auch Gen AI Agent – auf. Mit Hilfe der Abbildung möchte ich die Zusammenhänge der verschiedenen Komponenten erläutern.

Die Modelle (Model), oft als Language Models, Small Language Models oder Large Language Models (LLM) bezeichnet, enthalten eine sehr große Menge an Trainingsdaten. Dabei können Open Source AI Models, Open Weights Models und Closed AI Models unterschieden werden. An dieser Stelle merkt man schon, wie wichtig die Auswahl eines geeigneten Modells ist. Diese Modelle sind üblicherweise nicht auf typische Tools oder Kombinationen von Tools trainiert. Oftmals wird dieser Teil dann mit Hilfe von immer detaillierteren Eingaben (Prompts, Dateien etc.) des Users spezifiziert.

Die Beschränkungen von Modellen bei der Interaktion mit der “äußeren Welt” kann durch geeignete Tools erweitert werden. Dazu können spezielle Datenbanken, API-Schnittstellen usw. genutzt werden. Siehe dazu auch RAG: KI-Basismodelle mit eigener Wissensbasis verknüpfen.

Der AI Agent orchestriert nun alle Komponenten, wie die Eingabe des Users, das jeweilige Modell (oder sogar mehrere), die Tools und gibt das Ergebnis (Output) für den User in der gewünschten Form aus.

Die Möglichkeit, AI Agenten zu erstellen, bieten in der Zwischenzeit viele kommerzielle KI-Anbieter an. Wir gehen demgegenüber den Weg, Open Source AI auf unserem Server zu installieren und zu nutzen:

AI Agenten konfigurieren wir mit Langflow (Open Source). Dabei können wir in Langflow auf sehr viele Open Source AI Modelle über Ollama (Open Source) zugreifen, und vielfältige Tools integrieren. Alle Daten bleiben dabei auf unserem Server.