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.
Veränderungen in unserem Umfeld bedeuten, dass sich Gesellschaften, Organisationen und einzelne Personen anpassen müssen. Die lieb gewonnenen Routinen auf verschiedenen Ebenen verlieren immer öfter ihre Berechtigung und werden ersetzt. Anpassung bedeutet, dass wir Neues lernen müssen. Siehe dazu auch Reskilling 2030 des World Economic Forum.
Bei dem Wort “Lernen” denken viele an Schule oder Universitäten usw., doch ist Lernen eher als lebenslanger Prozess zu sehen. – auch in (Lernenden) Organisationen. Weiterhin haben sich die Schwerpunkte des Lernens in der letzten Zeit verschoben, denn in Zukunft kommt dem selbstorganisierten Lernen – auch mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz – eine bedeutende Rolle zu.
Es ist für mich daher immer noch erstaunlich, wie wenig Organisationen über das Lernen von Mitarbeitern, von Teams, der gesamten Organisation und im Netzwerk wissen. Bezeichnend ist hier, dass das Lernen im beruflichen Kontext oftmals nur als reiner Kostenfaktor gesehen wird (Merkmal der klassischen industriellen Kosten- und Leistungsrechnung).
“In a 2020 BCG study of the learning capabilities of 120 large global companies, only 15% said they granted corporate learning the high priority it deserves. Skills are not linked to corporate strategy. The same BCG study shows that less than 15% of leaders believe that learning constitutes a core part of their company’s overall business strategy” (Quelle).
Warum wird in den Organisationen darauf zu wenig geachtet, obwohl doch viele Studien und Veröffentlichungen immer dringender auf diese Zusammenhänge hinweisen?
Meines Erachtens liegt es daran, dass viele Führungskräfte nichts von Lernen verstehen und auch keine entsprechende Kompetenzen entwickelt haben. Wie wäre es, wenn Führungskräfte einen Masterabschluss im Bereich Erwachsenenbildung nachweisen müssten? Ich habe meinen Masterabschluss im Bereich der Erwachsenenbildung beispielsweise an der TU Kaiserslautern erfolgreich abgeschlossen. Siehe dazu auch
AI (Artificial intelligence) AI management and support technology in the Business plan marketing success customer. AI management concept.
Wenn es um Innovationen geht, sind wir in Deutschland und in der EU immer sehr bemüht zu betonen, was alles dafür getan wird, dass wir in diesem Bereich führend sein wollen – aber nicht sind. Denn: Alle aktuell wichtigen Innovationen kommen nicht aus Deutschland, bzw. der EU. Wenn dem nicht so wäre, wären wir beispielsweise bei der Digitalisierung nicht so abhängig von den Tech-Konzernen aus den USA.
Obwohl wir in Deutschland (in der EU) sehr viel Geld in die Förderung von Forschung & Entwicklung stecken, und auch unser Bildungssystem, sowie die gesamte Infrastruktur gut sind, sieht es bei den wichtigen Innovationen eher schlecht aus. Wir bekommen die guten Ansätze nicht wirklich umgesetzt – doch genau das macht Innovationen aus. Die Europäische Kommission hat diese Situation 1995 schon als Europäisches Paradox bezeichnet.
“In 1995, the European Commission firstly used the term ‘European Paradox’ (European Commission 1995) to define the phenomenon of having good higher education systems, well established research infrastructure but failing to translate this into markable innovations. (…) Additionally, the EU in comparison to the USA was unable to compete although education, research and science were very well established in the EU.”
Quelle: Banholzer, Volker M. (2022). From „Industry 4.0“ to „Society 5.0“ and „Industry 5.0“: Value- and Mission-Oriented Policies: Technological and Social Innovations – Aspects of Systemic Transformation. IKOM WP Vol. 3, No. 2/2022. Nürnberg: Technische Hochschule Nürnberg Georg Simon Ohm).
Interessant dabei ist, dass sich scheinbar in den letzten 30 Jahren (1995-2025) nicht viel verbessert hat. Möglicherweise ist die Schere bei den wichtigsten aktuellen Innovationsbereichen sogar noch größer geworden. Wie kommt das?
Verstehen wir Innovation immer noch falsch?
Messen wir die falschen Parameter?
Haben wir gerade in Deutschland mehr Innovationspreise als wirkliche Innovationen?
Anmerkung: Das Bild zum Blogbeitrag habe ich nur beispielhaft ausgewählt. Es geht mir bei hier nicht nur um die Situation bei der Künstlichen Intelligenz..
Der Begriff User Experience (UX) spielt bei der Entwicklung von Produkten und Dienstleistungen eine große Rolle. Etwas kurz ausgedrückt, geht es bei UX um das “Benutzererlebnis” oder auch “Nutzererlebnis”. Dabei wird davon ausgegangen, dass es sich bei dem User um Menschen (Human) handelt.
In Zukunft wird es neben der Interaktion zwischen Technologien und Menschen auch immer mehr Interaktionen zwischen Technologien selbst stattfinden. Am Beispiel von KI-Agenten lässt sich das ganz gut nachvollziehen, denn hier muss das Design auf einen oder mehrere Agenten abgestimmt sein (Agentic Experience: AX). Der folgende Text unterstreicht das noch einmal:
“The designs of tomorrow will have to consider two kinds of users: humans and agents. The agent experience (AX) will be using APIs to compose workflows but now includes desktop interactions” (Thomas et al. 2025).
Ich bin gespannt, wie die UX-Community auf diese Entwicklung reagiert.
(c) Dr. Robert Freund; Quelle: vgl. Kuhnhenn et al. (2024)
In den verschiedenen gesellschaftlichen Diskussionen geht es oft um den “Markt” mit der entsprechenden Market Economy. Solche Beschreibungen suggerieren eine Homogenität, die es in “dem Markt” nicht gibt. Unternehmen, gerade große Konzerne, möchten allerings gerne, dass die im Markt üblichen unterschiedlichen Wissensströme kontrollierbar und nutzbar sind. Im einfachsten Fall bedeutet das dann: Der Markt ist das Ziel, um Gewinne zu erzielen.
Wie in dem Beitrag Von “Märkte als Ziele” zu “Märkte als Foren” erläutert, gibt es durch die vielschichtigen Vernetzungen der Marktteilnehmer untereinander eine hohe Komplexität und entsprechende Rückkopplungen. Märkte im ersten Schritt eher als Foren zu sehen, könnte hier eine angemessene Perspektive sein.
Wie in der Abbildung zu erkennen ist, ist die heute (2024) übliche Verteilung zwischen Universal Public Services, Market Economy und einer Self-organized Gift Economy deutlich: Die Market Economy dominiert alles, und das eben nicht zum Wohle aller, sondern zum Wohle weniger Personengruppen mit diffusen Vorstellungen davon, wie die “anderen” (Menschen) gefälligst leben sollen.
Demgegenüber gibt es in der Gesellschaft durchaus Bestrebungen, viele Produkte und Dienstleistungen zu entwickeln und anzubieten, die nicht den üblichen “Marktgesetzen” folgen, und eher selbst-organisiert sind. Die von Eric von Hippel seit vielen Jahren veröffentlichten Studien zeigen das beispielsweise bei Innovationen (Open User Innovationen) deutlich auf – und dieser Anteil wird immer größer!
Die von mehreren Autoren veröffentlichte Projektion in das Jahr 2048 zeigt eine deutliche Verschiebung der aktuellen Verteilung zu Gunsten einer Self-organized Gift Economy. Es wundert allerdings nicht, dass die Profiteure der Market Economy sich massiv gegen diese Entwicklung stemmen – mit allen demokratischen, allerdings auch mit nicht-demokratischen Mitteln.
Kuhnhenn et al. (2024): Future for All. A vision for 2048. Just • Ecological • Achievable | PDF
Am Beispiel der Künstlichen Intelligenz ist zu erkennen, dass die Profiteure der Market Economy mit immer neuen KI-Anwendungen Menschen, Organisationen und Nationen vor sich hertreiben und letztendlich abhängig machen wollen. Auf der anderen Seite bietet Künstliche Intelligenz vielen Menschen, Organisationen und Nationen heute die Chance, selbst-organisiert die neuen KI-Möglichkeiten zu nutzen.
Das allerdings nur, wenn Künstliche Intelligenz transparent, offen und demokratisiert zur Verfügung steht. Genau das bietet Open Source AI. Bitte beachten Sie, dass nicht alles, was Open Source AI genannt wird, auch Open Source AI ist! Siehe dazu beispielsweise
Die Digitale Abhängigkeit von amerikanischen oder chinesischen Tech-Konzernen, macht viele Privatpersonen, Unternehmen und Verwaltungen nervös und nachdenklich. Dabei stellen sich Fragen wie:
Wo befinden sich eigentlich unsere Daten?
Wissen Sie, wo sich ihre Daten befinden, wenn Sie neben ihren internen ERP-Anwendungen auch Internet-Schnittstellen, oder auch Künstliche Intelligenz, wie z.B. ChatGPT etc. nutzen?
Um wieder eine gewissen Digitale Souveränität zu erlangen, setzen wir seit mehreren Jahren auf Open Source Anwendungen. Die Abbildung zeigt beispielhaft einen Screenshot aus unserer NEXTCLOUD. Es wird deutlich, dass alle unsere Daten in Deutschland liegen – und das auch bei Anwendungen zur Künstlichen Intelligenz, denn wir verwenden LocalAI.
Wir kennen in unserem Umfeld viele Personen, die in bestimmten Situationen – oder auch generell – eher pessimistisch, bzw. optimistisch reagieren. Zwischen den beiden Polen gibt es möglicherweise ein Kontinuum, sodass diese Dichotomie etwas kritisch zu sehen ist.
Dennoch: Es gibt durchaus Personen, die sich als überwiegend pessimistisch – also als Pessimist – sehen, und das als grundlegende Eigenschaft ihrer Persönlichkeit einordnen. Das das ein Fehler sein kann, erläutert Prof. Dr. Florian Bauer:
“Das ist ein Fehler. Dies nennt man „Fixed Mindset“. Jemand mit einem Fixed Mindset ist beispielsweise tief überzeugt, dass er einfach nicht geschäftlich verhandeln kann. Diese negative Erwartung ist ein Grund, weshalb seine Verhandlungen wirklich misslingen. Eine sich selbst erfüllende Prophezeiung. Und nach jedem Misserfolg wird der Glaube bestärkt, dass man an dem Problem nichts ändern kann …” (Bauer 2025, in projektmanagementaktuelle 2/2025).
Diese grundlegende Einstellung “Man kann ja eh nichts machen …” geht indirekt darauf zurück, dass Veränderungen kaum möglich sind, ja sogar der “eigenen Natur” widersprechen. So, oder so ähnliche, Einschätzungen gabe es auch schon einmal bei der frühen Diskussion um den Begriff “Intelligenz”.
Besser ist es, eher optimistisch zu sein und von einem Growth Mindset auszugehen. Diese Einstellung führt oftmals zu einer Verstärkung positiver Aspekte und letztendlich zu positiven Ergebnissen. Siehe dazu auch
Organisationen und Privatpersonen befassen sich mit Künstlicher Intelligenz (GenAI) und sind fasziniert von den Möglichkeiten. Dabei setzen fast alle Organisationen auf die Formel
GESCHÄFTSMODELL +AI
Gut zu erkennen ist das beispielsweise in dem Beitrag Künstliche Intelligenz beeinflusst den gesamten Lebenszyklus der Software-Entwicklung. Man geht von dem üblichen Softwareentwicklungsprozess aus und überlegt, wie Künstliche Intelligenz in den einzelnen Schritten (einzelnen Tasks) genutzt werden kann. Ähnlich ist es im Projektmanagement, z.B. nach DIN 69901 mit den vorgeschlagenen Minimum-Prozessen usw. usw. In dem Zusammenhang habe ich folgenden Text gefunden:
“(…) if you’re content to sit on your +AI mindset, things aren’t going to go well for your business (or you personally) because you will lack the agility and capability that come with the next generation of AI” (Thomas et al. 2025).
In Zukunft bietet Künstliche Intelligenz, und hier meine ich speziell auch Agentic AI (KI-Agenten), ganz neue, andere Möglichkeiten. Wir sollten daher mittel- und langfristig von einem anderen Ansatz (Mindset) ausgehen:
AI+
Dieser Blick sollte sich von den bestehenden Geschäftsmodellen lösen, und von den (neuen) Möglichkeiten der KI ausgehen. Das ist dann nicht mehr evolutionär, sondern eher disruptiv und wird ganze Bereiche verändern.
WEF (2024): Navigating the AI Frontier. A Primer on the Evolution and Impact of AI Agents
Alle reden und schreiben über KI (Künstliche Intelligenz / AI: Artificial Intelligence) und meinen damit meistens GenAI. Bei den verschiedenen KI-Anwendungen geht es mehrheitlich darum, Abläufe mit ihren verschiedenenTasks zu unterstützen. Siehe dazu beispielsweise Künstliche Intelligenz beeinflusst den gesamten Lebenszyklus der Software-Entwicklung. Ähnliches findet man auch bei anderen Branchen wie z.B. der Kommunikationsbranche usw.
Diese vielfältigen Möglichkeiten faszinieren Menschen und Organisationen so sehr, dass sie das auch bei den entsprechenden Kompetenzentwicklungen als einen der Schwerpunkte sehen. Hervorheben möchte ich hier beispielsweise das oft erwähnte Prompt-Engineering.
Betrachten wir allerdings neuere KI-Entwicklungen, so wird immer deutlicher, dass es in der nahen Zukunft immer mehr darum gehen wird, mit KI-Agenten (Agentic AI) umzugehen. Dabei verändern sich allerdings die Perspektiven auf die Nutzung von KI grundlegend. Der folgende Absatz zeigt das deutlich auf:
“Quite simply, today, most people use AI in a task-oriented workflow (for example, to finish a code stub or summarize a document), whereas agents are goal oriented. You give an AI agent a task, and it will get it done and even plan future actions without needing your explicit guidance or intervention. Working with agents requires a change in perspective: instead of designing an AI driven app to run some specific tasks, you use an agentic approach that focuses on outcomes and objectives. An agent will try to achieve a desired outcome and will figure out on its own which tasks are necessary” (Thomas, R.; Zikopoulos, P.; Soule, K. 2025).
Die in dem Zusammenhang mit KI thematisierten Kompetenzen waren und sind immer noch zu sehr auf den “task-oriented workflow” ausgerichtet. Dabei benötigen wird bei der eher “goal oriented”, also ergebnisorientierten (zielorientierten) Herangehensweise, andere Kompetenzen.
Ich bin gespannt, wie die vielen KI-Kompetenzmodelle diese Entwicklungen abfangen werden. Denn: Kaum ist das eher task-oriented Kompetenzmodell veröffentlicht, muss schon nachgebessert werden. In der Logik dieser Kompetenzmodelle wird es wohl bald eine Weiterentwicklung geben, die in Zukunft “AI Agentic” – Kompetenzen in den Mittelpunkt stellt, usw. usw. Ob das für Menschen und Organisationen einen guten (stabilen) Rahmen für ein modernes Kompetenzmanagement bietet?
Wie Sie als Leser meines Blogs wissen, stehe ich diesen KI-Kompetenzmodellen etwas kritisch gegenüber, da sie zu “Bindestrich”-Kompetenzen (Digitale Kompetenzen, Agile Kompetenzen, KI-Kompetenzen) führen, die sich in großen Teilen verändern müssen. Meines Erachtens ist es besser, allgemein von Kompetenzen von Selbstorganisationsdispositionen zu sprechen – und zwar auf den Ebenen Individuum, Gruppe, Organisation und Netzwerk – natürlich auch unter dem Aspekt der Nutzung von KI. Siehe dazu Kompetenzmanagement.
Dass das auch die Medienbranche/Kreativbranche betrifft, sollte jedem klar sein, der in diesem Umfeld arbeitet. Es ist daher gut, dass der Gesamtverband Kommunikationsagenturen (GWA) in einem KI-Whitepaper 2025 viele Perspektiven zu dem Thema beschrieben hat. Darin findet sich auch der folgende Hinweis:
“Die Kreativbranche sollte sich aktiv für Open- Source-KI einsetzen und dabei Unterstützung von allen erhalten, die von kreativer Arbeit profitieren. Wir alle, auch Marken und Produktanbieter, profitieren von offenen Systemen, da diese ihre eigenen visuellen Konzepte und Produkte in Form von „Custom-Modellen“ integrieren können, wie es bereits mit „LoRA Models“ in Stable Diffusion und Flux möglich ist” (GWA KI-Whitepaper 2025).
In den fast 100 Seiten des Whitepapers wird der Gedanke leider nicht weiter erläutert. Es wäre gut gewesen, auf die inzwischen vorliegende Definition zu Open Source AI und auf das Das Kontinuum zwischen Closed Source AI und Open Source AI hinzuweisen, denn hier gibt es für die Branche noch sehr viele neue Möglichkeiten, die sich vom Mainstream der KI-Anwendungen unterscheiden.
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