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Von KI-Agenten zu Personalized AI Twins

Die aktuelle Diskussion zu Künstlicher Intelligenz befasst sich u.a. mit den Möglichkeiten generativer Künstlicher Intelligenz (GenAI) und den Entwicklungen bei KI-Agenten (AI Agents). KI-Agenten können in Zukunft viele Tätigkeiten/Jobs in Organisationen übernehmen, und so deren Effektivität und Effizienz steigern.

Solche Entwicklungen sind allerdings nicht alleine auf Organisationen begrenzt. Auf der individuellen, persönlichen Ebene entwickeln sich KI-Agenten immer mehr zu persönlichen Agenten, oder sogar zu Personal AI Twins:

„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).

Die hier angesprochene Entwicklung von generischen KI-Agenten zu personalisierten KI-Agenten (personal ai twins) ist bemerkenswert. Es stellt sich natürlich gleich die Frage, ob eine Person solche Personal AI Twins nur für ihre Arbeit, oder auch für alle ihre Aktivitäten nutzen möchte. Dabei kommt es immer wieder zu Überschneidungen zwischen der beruflichen Domäne und den privaten Kontexten.

Möglicherweise können einzelne Personen in Zukunft mit Hilfe von Personalized AI Twins 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

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Die negativen und positiven Seiten von Routine

Image by Foundry Co from Pixabay

Der Trend in der Arbeitswelt geht dahin, Routinetätigkeiten zu reduzieren, um z.B. mehr Projekte durchführen zu können. Dabei werden Routinetätigkeiten oftmals durch Technologien ersetzt – ganz im Sinne der Wirtschaftlichkeit. Es ist verständlich, dass wir keine stupiden Handgriffe in der Produktion oder in der Verwaltung durchführen wollen.

Andererseits gibt es ja auch die liebgewonnenen Routinen, wie der morgendliche Kaffee, das gemeinsame Abendessen mit der Familie, der regelmäßige Sport mit anderen am Wochenende, usw. Solche Routinen sind eher positiv besetzt, da wir uns dabei wohl fühlen.

Betrachten wir also die Routine etwas umfassender, so können wir erkennen, dass Routine negative und positive Seiten hat. In der Geschichte sind daher auch zwei unterschiedliche Perspektiven zu erkennen:

„Die positive Seite der Routine wurde in Diderots großer Encyclopédie (1751-1772) dargestellt, die negative Seite der geregelten Arbeitszeit zeigte sich äußerst dramatisch in Adam Smiths Der Wohlstand der Nationen (1776). Diderot war der Meinung, die Arbeitsroutine könne wie jede andere Form des Auswendiglernens zu einem Lehrmeister der Menschen werden. Smith glaubte, Routine stumpfe den Geist ab. Heute steht die Gesellschaft auf der Seite von Smith. (…) Das Geheimnis der industriellen Ordnung lag im Prinzip in der Routine“ (Sennett 2002)

Routine ist also per se nicht geistlos, sie kann erniedrigen, sie kann aber auch beschützen. Routine kann die Arbeit zersetzen, aber auch ein Leben zusammenhalten (vgl. dazu Sennett 2002).

Diese Gedanken führen zwangläufig zu der aktuellen Diskussion um KI-.Agenten, die im einfachsten Fall darauf ausgerichtet sind, Abläufe zu automatisieren. Siehe dazu beispielsweise Mit Langflow einen einfachen Flow mit Drag & Drop erstellen.

Berücksichtigen wir die weiter oben von Sennett zusammengefassten Hinweise zur Routine, so sollten wir genau überlegen, welche Routinetätigkeiten durch Künstliche Intelligenz ersetzt werden, und welche Routinetätigkeiten eher nicht. Routine kann eben auch in einem turbulenten gesellschaftlichen Umfeld (emotional) stabilisieren, ja sogar schützen.

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IPMA Leitfaden zum ethischen Einsatz Künstlicher Intelligenz im Projektmanagement

Quelle: Link (PDF)

Es liegt natürlich auf der Hand die für die bestehenden projektmanagement-Standards und Vorgehensmodelle Künstliche Intelligenz einzusetzen. Interessant dabei ist, dass das weltweit führende Institut empfiehlt, ethisch vorzugehen und dazu noch einen Leitfaden herausgebracht hat.

IPMA (2025): IPMA Guidelines on Applying AI in Project Management. Moving the profession forward by acting ethically! | PDF

Auf knapp 30 Seiten wird der Bezug zum professionellen Projektmanagement hergestellt und hervorgehoben, anhand welcher Kriterien Künstliche Intelligenz beurteilt werden sollten (ebd.):

„Selecting the right AI tools is a critical step for project managers. Commercially available AI tools vary in functionality, quality, and ethical considerations. When selecting and using these tools, project managers should evaluate them based on the following criteria:
» Alignment with Project Goals
» Vendor Transparency:
» Ethical and Social Impact:
» Adaptability and Scalability

Wenn Projektmanager weltweit diese Hinweise beachten, so kommen aus meiner Sicht die häufig genutzten, kommerziellen KI-Apps wie ChatGPT, Grok, Gemini etc. nicht infrage, da sie die Punkte „Vendor Transparency“ (Transparent der Anbieter) und „Ethical and Social Impact“ (Ethische und Soziale Auswirkungen) nicht, oder nur wenig berücksichtigen.

Aus meiner Sicht kommen daher hauptsächlich KI-Apps infrage, die der Open Source AI – Definition entsprechen. – ganz im Sinne einer Digitalen Souveränität. Siehe dazu auch

Das Kontinuum zwischen Closed Source AI und Open Source AI

Open Source AI: Besser für einzelne Personen, Organisationen und demokratische Gesellschaften

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Spannend: Ältere Bücher „neu“ lesen

(c) Dr. Robert Freund

Ende des alten Jahres 2025, und zu Beginn des Neuen Jahres 2026 habe ich mal wieder meine Bücher durchgesehen und feststellt, dass ich viele der alten Bücher in den letzten Jahren aus einer bestimmten Perspektive gelesen habe.

Es lohnt sich auf jeden Fall, das eine oder andere Buch „neu“ zu lesen, da sie aus heutiger Sicht spannende Erkenntnisse beinhalten können. Beispielsweise das Buch von B. Joseph Pine II aus dem Jahr 1993 zur hybriden Wettbewerbsstrategie Mass Customization.

Alle sprechen über Hybrid Work, Hybrides Projektmanagement usw., doch wer kennt schon die hybride Wettbewerbsstrategie Mass Customization?

Dabei sind Mass Customization und Mass Personalization (Megatrends) in Zeiten von Künstlicher Intelligenz aktueller denn je. Solche Themen stellen wir auf der von mir initiierten Konferenzreihe MCP im September in Balatonfüred (Ungarn) vor. Sprechen Sie mich gerne an, wenn Sie dazu weitere Informationen haben möchten.

https://mcp-ce.org/
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Künstliche Intelligenz macht Lebenslanges Lernen zur Pflicht

In den letzten Jahrhunderten hat sich angedeutet, dass einmal Erlerntes immer wieder aktualisiert werden musste (Abbildung). In manchen Bereichen kommt es auch vor, dass das Erlernte gar nicht mehr benötigt wurde, und Mitarbeiter von Unternehmen ganz neue Themen lernen mussten.

Diese Entwicklung nimmt nun mit den Möglichkeiten der Künstlichen Intelligenz noch einmal Fahrt auf. Klassische Abschlüssen und Zertifikate können durchaus schnell an Wert verlieren. Die Beratungsgesellschaft McKinsey verkündet sogar das Ende der klassischen Ausbildung – ganz im Sinne des Lebenslangen Lernens. In einem Artikel dazu findet man folgenden Kommentar:

„Für Arbeitnehmer bedeutet dies, dass die eigene Lernfähigkeit zum wichtigsten Kapital wird, während Unternehmen ihre Personalstrategien grundlegend neu ausrichten müssen, um in einer KI-getriebenen Umgebung wettbewerbsfähig zu bleiben“ (Niels Matthiesen, Golem vom 07.01.2025).

Organisationen müssen verstehen, wie ihre Mitarbeiter, wie Teams (Projektteams), die gesamte Organisation und ihr Netzwerk lernen – ganz im Sinne einer Lernenden Organisation.

Dabei stellt sich natürlich gleich die Frage, ob Organisationen überhaupt etwas über Lernen wissen. Wie in der Abbildung zu erkennen ist, geht es in Zukunft nicht mehr um Sicherheitslernen, sondern um Unsicherheitslernen, was eine Kompetenzstärkung bedeutet.

Führungskräfte ermöglichen dabei Lernprozesse. Genau das ist die Aufgabe der Erwachsenenbildung. Führungskräfte sollten daher wissen, was unter moderner Erwachsenenbildung zu verstehen ist.

Siehe dazu auch Agiles Lernen und selbstorganisierte Kompetenzentwicklung.

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Oxford Insights (2025): Government AI Readiness Index 2025

Quelle: https://oxfordinsights.com/ai-readiness/government-ai-readiness-index-2025/

Im Dezember 2025 hat Oxford Insights den Government AI Readiness Index 2025 veröffentlicht. Darin wurde die Fähigkeit von 195 Regierungen bewertet, Künstliche Intelligenz zum Wohle der Öffentlichkeit einzusetzen:

„This year, we assess 195 governments worldwide by their capacity to harness AI to benefit the public“ (ebd.).

Es wird deutlich, dass wir in einer bi-polaren Welt leben, wenn es um Künstliche. Intelligenz geht. Die beiden Pole sind dabei die USA und China.

Dennoch ist auch ersichtlich, dass sich sehr viele regionale und nationale Initiativen damit befassen, wie die Möglichkeiten der Künstlichen Intelligenz für eine Gesellschaft nutzbar gemacht werden können.

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Organisationale Daten-Souveränität bedeutet nicht unbedingt Digitale Souveränität

Image by Tumisu from Pixabay

Digitale Souveränität wird oftmals mit Daten-Souveränität in Organisationen verwechselt. Es ist daher wichtig zu verstehen, was Organisationale Daten-Souveränität ausmachen kann. Dazu habe ich folgenden Vorschlag in einem Paper gefunden:

„We define organizational data sovereignty as the self-determined and deliberate exercise of control over an organization’s data assets, which includes the recognition of their value, the proactive management of data activities (collection, storage, sharing, analysis, and interpretation), and the ability to assimilate and apply these data to drive value creation through interorganizational collaboration“ (Moschko et al. 2024).

In dem Paper geht es den Autoren um Organisationale Daten-Souveränität in Bezug auf Open Value Creation (OVC) in offenen Innovationsprozessen (Open Innovation).

Die hier angesprochene eigene (organisationale) Kontrolle der Daten würde durch den Einsatz von proprietären (Closed Models) KI-Anwendungen konterkariert, da man bei deren Nutzung nicht wirklich weiß, was mit den eigenen Daten passiert. Siehe dazu auch Künstliche Intelligenz: Würden Sie aus diesem Glas trinken?

In dem Blogbeitrag Digitale Souveränität, oder doch nur Souveränitäts-Washing? finden Sie eine Definition von Digitaler Souveränität. Dabei werden Sie feststellen, dass Digitale Souveränität in diesem Sinne nur möglich ist, wenn Open Source AI – Modelle verwendet werden.

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Digitale Souveränität, oder doch nur Souveränitäts-Washing?

Nachdem viele europäische und nationale Institutionen erkannt haben, wie abhängig wir in der Europäischen Union von US-amerikanischen und chinesischen Tech-Konzernen geworden sind, gibt es einen starken Trend zur Digitalen Souveränität

Das Zentrum für Digitale Souveränität der Öffentlichen Verwaltung (ZenDiS GmbH) stellt dazu fest, dass der Begriff der Digitalen Souveränität oftmals irreführend verwendet wird, und es sich oftmals eher ein Souveränitäts-Washing handelt.

In einem Whitepaper wurden dazu verschiedene Beispiele genannt, die das illustrieren. Weiterhin wurde auch noch einmal klargestellt, was unter Digitale Souveränität zu verstehen ist.

„Ein Höchstmaß an Digitaler Souveränität bietet eine digitale Lösung dann, wenn sie:

rechtssicher/DSGVO-konform betrieben werden kann (bspw. ohne Zugriff durch ausländische Behörden auf Daten),

Wechselfähigkeit ermöglicht (d. h. kein Vendor-Lock-in besteht),

Kontrolle sichert (auch bei Ausfall, Sperrung oder Wechsel von Dienstleistern),

Transparenz bietet (z. B. durch einsehbaren Quellcode)

und anpassbar und gestaltbar ist (z. B. durch Weiterentwicklung in der Community oder durch Dienstleister).“

Quelle: Zentrum für Digitale Souveränität der Öffentlichen Verwaltung (ZenDiS) GmbH (2025): Souveränitäts-Washing bei Cloud-Diensten erkennen. Warum Digitale Souveränität mehr ist als ein Standortversprechen | Whitepaper (PDF).

Anhand dieser Kriterien kann nun jeder Einzelne, jedes Unternehmen und jede Öffentliche Verwaltung prüfen, ob es sich bei einem Angebot um Digitale Souveränität oder doch eher um Souveränitäts-Washing handelt. Ähnliche Entwicklungen gibt es ja auch beim Green-Washing.

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Herausforderungen bei der Nutzung von KI-Agenten

Eigener Screenshot von einem einfachen Agenten, erstellt in Langflow – alle Daten bleiben dabei auf unseren Servern, ganz im Sinne einer Digitale Souveränität

Wenn es um KI-Agenten geht, wird oft darüber diskutiert, wie das entsprechende Design aussehen sollte, damit der oder die KI-Agenten die wirtschaftlichen Ziele erreichen können. In dem Zusammenhang gibt es immer wieder Hinweise darauf, dass solche gut gemeinten KI-Agenten oftmals unbeabsichtigte Folgen nach sich ziehen können. Die folgende Quelle aus 2025 stellt das unmissverständlich dar:

„When it comes to AI agents, even well-intentioned design can lead to unintended consequences. The challenge isn’t just about making agents work correctly – it’s is about making them work safely and ethically within a complex ecosystem of human and artificial actors“ (Bornet, P. et al. 2025).

Wie vom Autor hervorgehoben, ist es eine der wichtigsten Herausforderungen, dass KI-Agenten sicher und ethisch in einem komplexen Ökosystem von Menschen und „künstlichen Akteuren“ arbeiten.

Ethisch bedeutet hier, innerhalb eines gesellschaftlich akzeptierten Wertesystems – beispielsweise des Wertesystems der Europäischen Union.

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„McKinsey just killed Agile“ – eine interessante Perspektive

Source: Montagne, J. McKinsey just killed Agile,, 26.12.2025

In der Softwareentwicklung war es schon früh klar, dass Projekte mit unklaren Anforderungen anders abgewickelt werden müssen, als gut planbare Projekte. Aus diesen Überlegungen heraus hat sich das Agile Manifest ergeben, und haben sich verschiedene Vorgehensmodelle entwickelt, wie z.B. KANBAN in der IT, Scrum oder auch Design Thinking.

Es wundert weiterhin nicht, dass Künstliche Intelligenz rasch in der Softwareentwicklung – z.B. auch im Scrum Framework – angewendet wurde, und auch noch wird. An dieser Stelle wird klar, dass bestehende Prozesse mit KI effizienter durchgeführt werden sollen. In dem Beitrag von Montagne (2025) wird in Bezug auf eine McKinsey-Studie erwähnt, dass durch diese Vorgehensweise durchaus Produktivitätsvorteile in Höhe von 10-15% erzielt werden können.

„Old Model (Standard Agile + AI): ~10-15% productivity gain“ (ebd.).

Demgegenüber weist Montagne allerdings auch darauf hin, dass durch eine andere Vorgehensweise – also ohne das Scrum Framework – plus KI ganz andere Produktivitätsvorteile erzielt werden können.

„New Model (Small Pods + Agentic Workflows): Transformational gains (500%+)“ (ebd.).

Die Abbildung weiter oben zeigt in der Gegenüberstellung die immensen Vorteile einer Vorgehensweise, die sich von Scrum unterscheidet und Agentic AI mit Kiro nutzt.

Es stellt sich natürlich gleich die Frage, ob dieses Learning aus der Softwareentwicklung auch auf andere Bereiche übertragbar ist. Antwort: Ja, das ist es.

In dem Blogbeitrag Warum wird GESCHÄFTSMODELL + AI nicht ausreichen? habe ich die Gründe dafür beschrieben.