„The long tail“ etwas anders interpretiert

Picture by Hay Kranen

Seit der Veröffentlichung von The long tail (Chris Anderson 2004) wird diskutiert, ob sein Ansatz heute noch stimmt. Anderson stellte dar, dass es bei digitalisierten Produkten möglich ist, immer mehr Nischen zu bedienen. Wenn man dabei die Grafik zu den bekannten ABC-Produkten im Verkauf etwas abstrahiert, kommt so eine Grafik heraus, wie Sie in der Abbildung zu sehen ist. In der Zwischenzeit gibt es allerdings durchaus Kritik an dem Ansatz.

»The original idea of the long tail, as described by Chris Anderson in his book of the same name, was that a single manufacturer would take care of all the variants along the long tail of a product segment. But the long tail of products is also a long tail of niche markets served by different manufacturers with different business models« (Piller & Euchner, 2024).

Piller und Euchner weisen also darauf hin, dass es nicht alleine ein Unternehmen sein muss, dass den long tail bedient, sondern es können auch unterschiedliche Unternehmen mit verschiedenen Geschäftsmodellen sein.

Diese Erweiterung ist schon hilfreich, doch geht es mir nicht weit genug. Warum müssen es Unternehmen mit ihren Geschäftsmodellen sein, die die bisher nicht befriedigten Wünsche von Usern bedienen? Heute können es auch die User selbst sein, die ihre Produkte herstellen – mit Hilfe moderner Technologien in Repair Cafés, FabLabs, Maker Spaces, Communities usw. (User Innovation). Siehe dazu ausführlicher meine Beiträge zum Thema.

Um die verschiedenen Schritte zur Herstellung des eigenen Produkts einfach, kostengünstig und selbst durchzuführen, bietet sich heute die Unterstützung durch Künstliche Intelligenz an.

Auf der internationalen Konferenz MCP 2026, die vom 16.-19.09.2026 in Balatonfüred, (Ungarn) stattfindet, werde ich in einem meiner Paper auf diese Entwicklung eingehen:

Open-Source AI for Open User Innovation: Designing a Personal Fabrication Framework

Digital Sovereignty and Open-Source AI: The European Way for Innovative SMEs

Flexicurity: Flexibel und sicher – geht das?

in vielen gesellschaftlichen Bereichen haben wir in der Zwischenzeit gelernt, dass es iheute nicht mehr darauf ankommt zu fragen, ob das eine oder das andere richtig ist. Es kommt eher darauf an, zwei (oder mehr) Dimensionen hybrid zu verbinden, und dadurch etwas Neues zu kreieren. Das ist bei der Hybriden Wettbewerbsstrategie Mass Customization, beim Hybriden Projektmanagement, beim Hybriden Innovationsmanagement, bei Hybrider Arbeit usw. usw. Siehe dazu auch meine Blogbeiträge zu dem Begriff „Hybrid„.

Wenn es um Arbeitsplätze geht, werden in den Diskussionen oft zwei Pole gegeneinander ausgespielt. Auf der einen Seite sollen Arbeitsplätze flexibel sein, um Arbeit an die schnell wechselnden Rahmenbedingungen anpassen zu können. Andererseits sollen die Arbeitsplätze relativ sicher sein, damit private Planung auf einer gesunden Basis erstellt werden können.

Die beiden Begriffe „flexibel“ oder „sicher“ scheinen sich gegenseitig auszuschließen. Dass dem nicht so ist, hat beispielsweise Dänemark gezeigt. Das Vorgehen wurde Flexicurity (Wikipedia) genannt, also eine Kombination aus Flexibilty und Security. Der Begriff geht wohl auf den niederländischen Soziologen Hans Adriaansens zurück (ebd.). Wieder ist es ein Soziologe, der es geschafft hat, komplexe Zusammenhänge in ein Konzept zu bringen.

„Europe doesn’t need to become America. It needs to stop discouraging risk“ (Coste, 2026)

„Es ist nicht genug, zu wissen, man muss auch anwenden; es ist nicht genug, zu wollen, man muss auch tun“ (Johann Wolfgang von Goethe aus dem Roman Wilhelm Meisters Wanderjahre).

OpenMoji: Open Source Emojis für jeden

https://openmoji.org/

Jeder benutzt in seiner Kommunikation Emojis, die oft in den üblichen Apps enthalten sind. Um sich etwas zu unterscheiden, haben Studenten mit ihren zwei Professoren das Open Source Projekt OpenMoji ins Leben gerufen.

„OpenMoji is an open source project of 80+ students and 2 professors of the HfG Schwäbisch Gmünd and many external contributors“ (ebd.).

Die Symbole sind somit für jeden frei nutzbar, und können in verschiedenen Größen und Farben – auch Schwarz/Weiß – heruntergeladen werden.

Wieder ein schönes Beispiel für Open Source Projekte, die unseren Alltag bereichern. Mehr Beiträge zu Open Source finden Sie hier.

Everyone is a genius …

Image by StockSnap from Pixabay

In der aktuellen Diskussion um Künstliche Intelligenz kann man das Gefühl bekommen, dass KI-Modelle alles besser machen, als es der Mensch kann. Als Mensch fühlt man sich vergleichsweise dumm.

Auf der einen Seite also die „überlegene“ Künstliche Intelligenz und auf der anderen Seite die menschliche Dummheit.

In der Zwischenzeit gibt es natürlich auch Belege dafür, dass KI-Modelle die für Menschen ausgedachten Intelligenz-Tests zur Bestimmung des Intelligenz-Quotienten meistern. Doch sollten wir solche Vergleiche überhaupt ziehen? Sind sie eher eine Art Kategorienfehler?

Everyone is a genius, but if you judge a fish on its ability to climb a tree, it will live his whole life believing it is stupid – Albert Einstein.

Was ist, wenn wir die menschliche Intelligenz in den Mittelpunkt stellen und künstliche Intelligenz dazu verwenden, die Probleme der Menschen zu lösen?

Der Intelligenz-Quotient (IQ) scheint kein geeignetes Instrument zu sein, menschliche Intelligenz darzustellen. Siehe dazu OpenAI Model „o1“ hat einen IQ von 120 – ein Kategorienfehler?

Möglicherweise ist die Definition von Intelligenz nach Howard Gardner treffender:

„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).

Wenn wir die Perspektive auf Menschliche Intelligenz und Künstliche Intelligenz anpassen, kann die technologische Entwicklung zum Vorteil ganzer Gesellschaften sein. Das Beispiel Society 5.0 zeigt, wie das aussehen kann. Siehe dazu auch

Künstliche Cleverness statt Künstliche Intelligenz?

Künstliche Intelligenz – Menschliche Kompetenzen: Anmerkungen zu möglichen Kategorienfehler

Künstliche Intelligenz – Ein Kategorienfehler nach Luhmann

Warum es nicht angemessen erscheint, Künstliche Intelligenz und Menschliche Intelligenz zu verwechseln

KI-Implementation: 77% unsichtbare Kosten

Hardest challenges in AI implementation (Pereira et al. 2026)

Wenn es um Implementation von Künstlicher Intelligenz im Unternehmen geht, werden oft nicht alle Kosten beachtet. In einer Analyse von 51 erfolgreichen Implementationen aus verschiedenen Branchen, haben Pereira, Graylin und Brynjolfsson im April 2026 herausgefunden, das 77% der Kosten, unsichtbar sind (Abbildung).

„77% of the hardest challenges practitioners faced were invisible costs: change management, data quality, and process redesign, not technical issues. Technology was consistently described as the easiest part. The true cost of a successful deployment usually includes at least one failed attempt, and the bulk of investment goes to everything except the model“ (Pereira et al. 2026).

Es zeigt sich auch hier wieder, dass der Einsatz von Künstlicher Intelligenz über den Hype hinaus auch wirtschaftlich genauer betrachtet werden muss. Das ist bei Kleinen und Mittleren Unternehmen (KMU) besonders wichtig, da KMU oft nur stark begrenzte Ressourcen zur Verfügung stehen.

In Zeiten des Hypes um Künstliche Intelligenz kann Akademische Integrität nicht schaden

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Wenn man sich die vielen Meldungen in den Medien ansieht, kann man zu dem Schluss kommen, dass es (fast) allen um Aufmerksamkeit, und damit auch um Beeinflussung geht. Dahinter können wirtschaftliche, politische oder soziale Interessen stecken. Viele gehen dabei sehr subtil vor, indem sie Daten nicht genau wiedergeben, oder bewusst aus dem Zusammenhang nehmen.

Oft fehlt bei den Angaben auch die genaue Quelle. Es wird von einer diffusen Studie gesprochen oder geschrieben, doch wird die Quelle nicht genannt. Weiterhin steht bei Zeitungsartikel oft der Hinweis, dass der Beitrag auf Basis von Inhalten anderer Medien geschrieben wurde – diese werden allerdings im Text – wenn überhaupt – nicht deutlich kenntlich gemacht.

Die wenigen Beispiele zeigen schon auf, dass eine mehr wissenschaftlich basierte Arbeit wünschenswert wäre. Die Prinzipien einer solchen Arbeit würden helfen, zwischen eigener Meinung und Quelle zu unterscheiden, um sich ein eigenes Bild machen zu können. Damit kommen wir zur Akademischen Integrität, die es ermöglichen soll, dass wissenschaftlich korrekt und damit transparent gearbeitet und veröffentlicht wird. Gerade in Zeiten von Künstlicher Intelligenz muss das ganz besonders beachtet werden.

Was ist unter Akademischer Integrität zu verstehen?

Dazu habe ich eine Definition der International Centre for Academic Integrity [ICAI] gefunden, die eher im amerikanischen Umfeld genutzt wird. In Europa beziehen sich akademische Institutionen eher auf die Definition der ENAI:

The definition from the European Network for Academic Integrity [ENAI] (2022) is less philosophical than ICAI’s. ENAI states that academic integrity is: Compliance with ethical and professional principles, standards, practices and consistent system of values, that serves as guidance for making decisions and taking actions in education, research and scholarship.“ (Gallant, T. B. ; Davis, M. Khan, Z. R. (2026): ACADEMIC INTEGRITY IN THE AGE OF AI. DOI 10.1017/9781009672078).

Wenn wir unterstellen, dass akademische Integrität bedeutet, selbst verantwortlich, transparent und ethisch zu arbeiten wird klar, dass sich diese Vorgehensweise dann auch auf die Gesellschaft auswirkt.

Es wird Zeit, dass alle Akteure in einer von Künstlicher Intelligenz getriebenen Welt, akademische Prinzipien berücksichtigen. In Europa haben wir erste Ansätze dazu, die oftmals platt mit Regulierung gleichgesetzt werden. In den USA oder China erodieren diese Grundlagen eher. Es ist daher gut, dass wir in Europa einen eigenen Weg gehen, bei dem die Gesellschaft im Mittelpunkt steht.

Sogar in unseren Blogbeiträgen haben wir von Anfang an darauf geachtet, zwischen Originaltexten mit Quellenangaben, und unserer eigenen Meinung zu unterscheiden. Dass ich die Prinzipien bei meiner Dissertation und bei meinen verschiedenen wissenschaftlichen Paper einhalte, versteht sich von selbst. Aktuell beispielsweise für die beiden Paper, die ich für die MCP 2026, 16.-19.09.2026, in Balatonfüred, Ungarn vorbereite.

Kurzlehrbuch: Künstlicher Intelligenz für den Mittelstand

In mehreren Blogbeiträge habe ich verschiedene Aspekte aus einem Kurzlehrbuch thematisiert, das als Download zur Verfügung steht: Es freut mich besonders, dass darin herausgestellt wird, dass Open Source AI gerade für Kleine und Mittlere Unternehmen (KMU) geeignet ist, Digitale Souveränität im Unternehmen zu erzielen. Am Ende des Kurzlehrbuchs fassen die Autoren die fünf wichtigsten Punkte noch einmal zusammen:

Mittelstand Digital Fokus Mensch (2026): Digitale Souveränität als Basis für sichere KI-Anwendungen | PDF.

(1) Die Arbeitswelt verändert sich – wir müssen uns mit verändern.

(2) Generative KI kann schon bei kleinen Aufgaben große Wirkung entfalten.

(3) Die Entscheidung für KI ist individuell – ebenso die Wahl der passenden Anwendung.

(4) KI-Nutzung erfordert rechtliche Orientierung – insbesondere im Hinblick auf den EU AI Act.

(5) Menschen müssen Teil der Lösung sein – sowohl bei KI als auch bei Cybersicherheit

Künstliche Intelligenz: Wie kann ein Unternehmen bei Kooperationen die Datenhoheit behalten?

Unternehmen sind oftmals in einem oder mehreren Netzwerken aktiv,. Solche Kooperationen setzen dabei auf den klassischen Datenaustausch. Modernere Versionen der Kooperationen im KI-Zeitalter, speisen ihre Daten in KI-Modelle ein. Dabei kommt es darauf an, die eigene Datenhoheit zu behalten.

„Um ihre Datenhoheit zu bewahren, setzen Unternehmen auf föderierte, dezentrale Trainingsansätze. Die Daten werden hier nicht zu einem zentralen Server gesendet, sondern lokal in eine Kopie des KI-Modells eingespeist. Statt der Daten werden dann nur abstrakte Parameter zwischen den Partnern ausgetauscht. Jeder Partner kann der KI Daten zur Verfügung stellen, ohne diese den anderen Unternehmen preisgeben zu müssen“ (Fraunhofer, Forschung kompakt, 01.04.2026).

Das Fraunhofer-Institut für Software- und Systemtechnik ISST in Dortmund hat gemeinsam mit dem Industriepartner Fujitsu Research sogar eine Lösung für das Unlearning für dezentrale, föderierte KI-Kollaborationen entwickelt.

Dabei geht es um die Frage, wie mit Daten umgegangen wird, wenn die KI-Kooperation verlässt – spannend. Wie das alles funktioniert, zeigt das Fraunhofer Institut auf der Hannover Messe 2026.

Aktuellen Projektfortschritt und möglichen Trend visualisieren

Exemplarischer Projekt-Fortschrittsbericht (RKW 2014)

Der aktuellen Projektstand und der prognostizierte zukünftige Verlauf eines Projekts können unterschiedlich visualisiert werden. In der Abbildung sehen Sie beispielhaft auf der Y-Achse Personentage in Ingenieurstunden und Zeit in Monaten ab Projektstart gegenübergestellt.

Weiterhin sind der Soll-Verlauf (schwarze Linie) und der Ist-Wird-Verlauf nach 3 Monaten (rote Linie) zu erkennen. Die Meilensteine 1-4 sind in einer Pufferzone (blau markierte Kästchen) positioniert. Diese zeigt an, welche Abweichungen noch toleriert werden.

Die anfänglichen Abweichungen werden wohl bei den Meilensteinen 3 und 4 wieder korrigiert, sodass die geplanten Werte am Rande der Pufferzonen liegen. Siehe dazu auch

Drei Ebenen des Projektcontrollings

Projektcontrolling: Beispiel zur Berechnung des Kosten- und Terminentwicklungsindex

Projektmanagement: Abgrenzung von strategischem und operativem Controlling

Veränderung des Controllings in einer VUCA-Welt

Mit ´Transformation von Deutungsmuster´ Widerstände gegen Innovationen überwinden

Bedenken und Einwände gegen Produktinnovationen (Kerka/Kriegesmann 2007)

In der Abbildung sind beispielhaft Bedenken und Einwände zu sehen, die so – oder so ähnlich – zu hören sind, wenn Produktinnovationen angestoßen werden. Ich bin sicher, Sie haben solche Äußerungen auch schon oft gehört, sogar schon bei den ersten Ideen.

„Eine neue Idee ist zerbrechlich. Sie kann durch höhnisches Lächeln oder Gähnen getötet werden. Sie kann durch einen Witz erdolcht oder durch Stirnrunzeln bei der falschen Person vor lauter Sorgen in den Tod getrieben werden“ Charles Brower, Ex-CEO von BBDO.

Es scheint normal zu sein, neue Ideen und Innovationen erst einmal abzulehnen. Dieses Verhalten kann ganz gut mit dem relativ stabilen Deutungsmuster von Erwachsenen erklärt werden, das transformiert werden muss. Solche Prozesse findet man als Kernelement in der Erwachsenenbildung, wo Lernen als Transformation von Deutungsmustern verstanden wird.

Deutunslernen: Transformation von subjektiven Deutungen und Konstrukten durch die Initiierung von selbstorganisierten Suchbewegungen und eigenständigen Aneignungsprozessen der Erwachsenen – vgl. dazu Arnold, R. (1995): Deutungslernen in der Erwachsenenbildung. Grundlinien und Illustrationen zu einem konstruktivistischen Lernbegriff, in Zeitschrift für Pädagogik 42 (1996) 5, S. 719-730 | PDF.

Neben den bekannten Ansätzen, mit Widerständen im Innovationsprozess umzugehen (z.B. mit dem Promotorenmodell von Witte), ist die Perspektive der Erwachsenenbildung im Innovationsprozess für viele neu, und wird damit selbst zu einem innovativen Ansatz.

Siehe dazu auch Digitale und ökologische Transformation bedeutet auch eine Transformation von Deutungsmustern.