In den letzten Jahren wird immer deutlicher, dass Künstliche Intelligenz unser wirtschaftliches und gesellschaftliches Leben stark durchdringen wird. Dabei scheint es so zu sein, dass die Künstliche Intelligenz der Menschlichen Intelligenz weit überlegen ist. Beispielsweise kann Künstliche Intelligenz (GenAI) äußerst kreativ sein, was in vielfältiger Weise in erstellten Bildern oder Videos zum Ausdruck kommt. In so einem Zusammenhang behandeln wir Künstliche Intelligenz (AI: Artificial Intelligence) wie Kreative und im Gegensatz dazu Menschen eher wie Roboter. Dazu habe ich folgenden Text gefunden:
“We are treating humans as robots and ai as creatives. it is time to flip the equation” (David de Cremer in Bornet et al. 2025).
David de Cremer ist der Meinung, dass wir die erwähnte “Gleichung” umstellen sollten. Dem kann ich nur zustimmen, denn das aktuell von den Tech-Giganten vertretene Primat der Technik über einzelne Personen und sogar ganzen Gesellschaften sollte wieder auf ein für alle Beteiligten gesundes Maß reduziert werden. Damit meine ich, dass die neuen technologischen Möglichkeiten einer Künstlichen Intelligenz mit den Zielen von Menschen/Gesellschaften und den möglichen organisatorischen und sozialen Auswirkungen ausbalanciert sein sollten.
Dennoch ist deutlich zu erkennen, dass es immer mehr Anbieter in allen möglichen Segmenten von Künstlicher Intelligenz – auch bei den Language Models – gibt. Wenn man sich alleine die Vielzahl der Modelle bei Hugging Face ansieht: Heute, am17.09.2025, stehen dort 2,092,823 Modelle zur Auswahl, und es werden jede Minute mehr. Das erinnert mich an die Diskussionen auf den verschiedenen (Welt-) Konferenzen zu Mass Customization and Personalization. Warum?
Large Language Models (LLM):One Size Fits All Wenn es um die bei der Anwendung von Künstlicher Intelligenz (GenAI) verwendeten Trainingsmodellen geht, stellt sich oft die Frage, ob ein großes Modell (LLM: Large Language Model) für alles geeignet ist – ganz im Sinne von “One size fits all”. Diese Einschätzung wird natürlich von den Tech-Unternehmen vertreten, die aktuell mit ihren Closed Source Models das große Geschäft machen, und auch für die Zukunft wittern. Die Argumentation ist, dass es nur eine Frage der Zeit ist, bis das jeweilige Large Language Model die noch fehlenden Features bereitstellt – bis hin zur großen Vision AGI: Artificial General Intelligence. Storytelling eben…
Small Language Models (SLM): Variantenvielfalt In der Zwischenzeit wird immer klarer, dass kleine Modelle (SLM) viel ressourcenschonender, in speziellen Bereichen genauer, und auch wirtschaftlicher sein können. Siehe dazu Künstliche Intelligenz: Vorteile von Small Language Models (SLMs) und Muddu Sudhakar (2024): Small Language Models (SLMs): The Next Frontier for the Enterprise, Forbes, LINK.
Komplexitätsfalle Es wird deutlich, dass es nicht darum geht, noch mehr Möglichkeiten zu schaffen, sondern ein KI-System für eine Organisation passgenau zu etablieren und weiterzuentwickeln. Dabei sind erste Schritte schon zu erkennen: Beispielsweise werden AI-Router vorgeschlagen, die verschiedene Modelle kombinieren – ganz im Sinne eines sehr einfachen Konfigurators. Siehe dazu Künstliche Intelligenz: Mit einem AI Router verschiedene Modelle kombinieren.
Mit Hilfe eines KI-Konfigurators könnte man sich der Komplexitätsfalle entziehen. Ein Konfigurator in einem definierten Lösungsraum (Fixed Solution Space) ist eben das zentrale Element von Mass Customization and Personalization.
Die Lösung könnte also sein, massenhaft individualisierte KI-Modelle und KI-Agents dezentralisiert für die Allgemeinheit zu schaffen. Am besten natürlich alles auf Open Source Basis – Open Source AI – und für alle in Repositories frei verfügbar. Auch dazu gibt es schon erste Ansätze, die sehr interessant sind. Siehe dazu beispielsweise (Mass) Personalized AI Agents für dezentralisierte KI-Modelle.
Genau diese Überlegungen erinnern – wie oben schon angedeutet – an die Hybride Wettbewerbsstrategie Mass Customization and Personalization. Die Entgrenzung des definierten Lösungsraum (Fixed Solution Space) hat dann weiter zu Open Innovation (Chesbrough und Eric von Hippel) geführt.
Mit KI Agenten (AI Agents) ist es möglich, in der Geschäftswelt vielfältige Prozesse zu optimieren, oder innovative Prozesse, Produkte und Dienstleistungen zu generieren, die bisher aus den verschiedensten Gründen nicht möglich waren. Dazu zählen oftmals nicht verfügbare Daten und die dazugehörenden Kosten.
Denken wir etwas weiter, so müssen in Zukunft auch immer stärker KI-Agenten miteinander kommunizieren, also von Agent zu Agent – A2A. Passiert das zwischen sehr vielen Agenten eines Wirtschaftssystems, bzw. einer ganzen Gesellschaft, entsteht so etwas wie eine Agentic Society.
Das Projekt NANDA hat sich in dem Zusammenhang das Ziel gesetzt, diese Entwicklung mit einem Open Agentic Web zu unterstützen:
“Imagine billions of specialized AI agents collaborating across a decentralized architecture. Each performs discrete functions while communicating seamlessly, navigating autonomously, socializing, learning, earning and transacting on our behalf” (Source).
Das vom MIT initiierte Projekt NANDA arbeitet in Europa u.a. mit der TU München und der ETH Zürich zusammen. Das Ziel ist, alles Open Source basiert zur Verfügung zu stellen..
Ich bin an dieser Stelle immer etwas vorsichtig, da beispielsweise OpenAI auch beim Start das Ziel hatte, KI als Open Source zur Verfügung zu stellen. In der Zwischenzeit wissen wir, dass OpenAI ein Closed Source Model, bzw. ein Open Weights Model ist, und kein Open Source Model. Siehe dazu Das Kontinuum zwischen Closed Source AI und Open Source AI.
Using watsonx.governance to build a dashboard and track a multimodel deployment environment (Thomas et al. 2025)
In verschiedenen Beiträgen hatte ich beschrieben, was eine Organisation machen kann, um KI-Modelle sinnvoll einzusetzen. An dieser Stelle möchte ich nur einige wenige Punkte beispielhaft dazu aufzählen.
Das sind nur einige Beispiele dafür, dass eine Organisation aufpassen muss, dass die vielen Aktivitäten sinnvoll und wirtschaftlich bleiben. Doch: Wie können Sie das ganze KI-System verfolgen und verbessern? In der Abbildung sehen Sie ein Dashboard, dass den Stand eines KI-Frameworks abbildet. Die Autoren haben dafür IBM watsonx Governance genutzt.
“Our dashboard gives us a quick view of our environment. There are LLMs from OpenAI, IBM, Meta, and other models that are in a review state. In our example, we have five noncompliant models that need our attention. Other widgets define use cases, risk tiers, hosting locations (on premises or at a hyper scaler), departmental use (great idea for chargebacks), position in the approval lifecycle, and more” (Thomas et al. 2025).
Die Entwicklungen im Bereich der Künstlichen Intelligenz sind vielversprechend und in ihrer Dynamik teilweise auch etwas unübersichtlich. Das geeignete KI-Framework zu finden, es zu entwickeln, zu tracken und zu verbessern wird in Zukunft eine wichtige Aufgabe sein.
An AI router that understands the capabilities of models in its library directs a given inference request to the best model able to perform the task at hand (Thomas et al. 2025)
Wenn es um die bei der Anwendung von Künstlicher Intelligenz (GenAI) verwendeten Trainingsmodelle geht, stellt sich oft die Frage, ob ein großes Modell (LLM: Large Language Model) für alles geeignet ist – ganz im Sinne von “One size fits all”. Siehe dazu diesen Blogbeitrag zu den Vorteilen und Nachteilen dieser Vorgehensweise.
Neben den genannten Extremen gibt es noch Modelle, die dazwischen anzusiedeln sind, und daher als “midsized” bezeichnet werden können.
Diese drei Möglichkeiten sind beispielhaft in der Abbildung unter “Sample of model ecosystem” zusammengefasst. Erfolgt also eine neue Anfrage über den “New data point” an den AI Router, so kann der vorher trainierte AI Router das geeignete Trainingsmodell (Small, Midsized, Large) zuweisen.
Die Autoren (Thomas et al. 2025) konnten in verschiedenen Tests zeigen, dass ein guter Mix an geeigneten Modellen, zusammen mit einem gut trainierten AI Router bessere und wirtschaftlichere Ergebnisse erzielt.
Die Vorteile liegen auf der Hand: Sie sparen Geld, reduzieren die Latenz und helfen der Umwelt. Diese Punkte sind gerade für Kleine und Mittlere Unternehmen (KMU) interessant.
Es ist schon eine Binsenweisheit, dass Künstliche Intelligenz (GenAI) alle Bereiche der Gesellschaft mehr oder weniger berühren wird. Das ist natürlich auch im Projektmanagement so. Dabei ist es immer gut, wenn man sich auf verlässliche Quellen, und nicht auf Berater-Weisheiten verlässt.
Eine dieser Quellen ist die Gesellschaft für Projektmanagement e.V., die immer wieder Studien zu verschiedenen Themen veröffentlicht. In der Studie GPM (2025): Gehalt und Karriere im Projektmanagement. Sonderthema: Die Anwendung Künstlicher Intelligenz im Projektmanagementfindet sich auf Seite 13 folgende Zusammenfassung:
“Künstliche Intelligenz im Projektkontext Künstliche Intelligenz (KI) wird im Bereich Projektmanagement in der Mehrheit der Unternehmen eingesetzt, allerdings in noch geringem Maße. (1) KI-basierte Tools werden insgesamt eher selten genutzt, wenn sie zum Einsatz kommen, dann sind es hauptsächlich ChatGPT, Jira, MS Pilot oder eigenentwickelte Tools. (2) Es zeichnet sich kein eindeutiger Projektmanagement-Bereich ab, in dem KI bevorzugt zum Einsatz kommt. Am deutlichsten noch in der Projektplanung und in der Projektinitiierung, am seltensten im Projektportfolio- und im Programmmanagement. (3) Der Nutzen der KI wird tendenziell eher positiv gesehen, insbesondere als Unterstützung der alltäglichen Arbeit, zur Erleichterung der Arbeit im Projektmanagement und zur Erhöhung der Produktivität. (4) Der Beitrag von KI zu einem höheren Projekterfolg wird von der Mehrheit der Befragten nicht gesehen – allerdings nur von einer knappen Mehrheit. (5) Es besteht eine grundlegende Skepsis gegenüber KI, was verschiedene Leistungsparameter im Vergleich zum Menschen betrifft. Alle hierzu gestellten Fragen wie Fehleranfälligkeit, Genauigkeit, Konsistenz der Information oder Konsistenz der Services wurden mehrheitlich zu Gunsten des Menschen bewertet. (6) Die überwiegende Mehrheit der befragten Projektmanagerinnen und Projektmanager teilt diverse Ängste gegenüber der KI nicht, wie z. B. diese werde Jobs vernichten oder dem Menschen überlegen sein.” Quelle: GPM (2025). Anmerkung: Im Originaltext wurden Aufzählungszeichen verwendet. Um besser auf einzelnen Punkte einzugehen, habe ich diese nummeriert, was somit keine Art von Priorisierung darstellt.
An dieser Stelle möchte ich nur zwei der hier genannten Ergebnisse kommentieren:
Punkt (1): Es wird deutlich, dass hauptsächlich Closed Source Modelle verwendet werden. Möglicherweise ohne zu reflektieren, was mit den eigenen Daten bei der Nutzung passiert – gerade wenn auch noch eigene, projektspezifische Daten hochgeladen werden. Besser wäre es, ein Open Source basiertes KI-System und später Open Source basierte KI-Agenten zu nutzen. Dazu habe ich schon verschiedene Blogbeiträge geschrieben. Siehe dazu beispielhaft Open Source AI: Besser für einzelne Personen, Organisationen und demokratische Gesellschaften.
In dem Blogbeitrag Was unterscheidet Künstliche Intelligenz von Suchmaschinen? hatte ich dargestellt, wie sich Suchmaschinen von Künstlicher Intelligenz unterscheiden. Content-Anbieter können dabei nur bedingt auf Datenschutz, Urheberrecht, EU AI Act usw. vertrauen. In der folgenden Veröffentlichung sind die verschiedenen Punkte noch einmal strukturiert zusammengefasst, inkl. einer möglichen Lösung für die skizzierten Probleme:
Creative Commons (2025): From Human Content to Machine Data. Introducing CC Signals | PDF
Creative Commons (CC) kennen dabei viele von uns als eine Möglichkeit, anderen unter bestimmten Bedingungen das Recht zur Nutzung des eigenen Contents einzuräumen. Creative Commons erläutert, dass KI-Modelle die üblichen gesellschaftlichen Vereinbarungen mehr oder weniger ignoriert, und somit den “social contract” aufkündigt. Diesen Hinweis finde ich bemerkenswert, da hier das Vorgehen der KI-Tech-Unternehmen mit den möglichen gesellschaftlichen Auswirkungen verknüpft wird.
Mit CC Signalshat Creative Commons ein erstes Framework veröffentlich, das es ermöglichen soll, Content mit Berechtigungsstufen für KI-Systeme zu versehen.
“CC signals are a proposed framework to help content stewards express how they want their works used in AI training—emphasizing reciprocity, recognition, and sustainability in machine reuse. They aim to preserve open knowledge by encouraging responsible AI behavior without limiting innovation” (ebd.)
Machen Sie bei der Weiterentwicklung dieses Ansatzes mit:
Zielgruppe für Wolpers, S. (2020): The Remote Agile Guide sind Scrum Master, Product Owner und Agile Coaches, die mit einem oder mehreren verteilten Team(s) zusammenarbeiten. Dabei wird der Download als “free” bezeichnet, obwohl man sich einschreiben muss – “Subscribe Now”.- und somit mit seinen Daten bezahlt. Ich weiß durchaus, dass diese Vorgehensweise üblich ist, dennoch mag ich es nicht.
Insgesamt bietet der Guide eine gute Basis, sich über die verteilte digitale Zusammenarbeit Gedanken zu machen, und konkrete Möglichkeit für die eigene Vorgehensweise abzuleiten. Der Guide, auf den ich mich beziehe, stammt aus dem Jahr 2020. Dazu möchte ich noch einige Anmerkungen machen:
Zunächst wird mir der technische Aspekt der Zusammenarbeit zu stark betont (MS Teams, Zoom, Trello, Jira, etc.). Die Neurowissenschaften haben dazu beispielsweise bei der Nutzung von Zoom in der Zwischenzeit wichtige Hinweise gegeben: „Zoom scheint im Vergleich zu persönlichen Gesprächen ein dürftiges soziales Kommunikationssystem zu sein.“ Sieh Persönliche Gespräche und Zoom im Vergleich: Das sagt die Neurowissenschaft dazu. Weiterhin erwähnt auch schon das Agile Manifest aus dem Jahr 2001, dass der persönliche Austausch bei komplexen Problemlösungsprozesse wichtig ist, da es dabei um die wichtige implizite Dimension des Wissens geht. Diese ist mit Technologie nur bedingt zu erschließen.
Weiterhin werden in dem Guide zu wenige Open Source Alternativen genannt, die die remote Arbeit in verteilten Teams unterstützen können. Gerade wenn es um die heute wichtige Digitale Souveränität geht, ist das wichtig. Siehe dazu beispielhaft Souveränitätsscore: Zoom und BigBlueButton im Vergleich.
Nicht zuletzt geht es heute auch darum, in verteilten Teams im agilen Prozess der Zusammenarbeit Künstliche Intelligenz zu nutzen. Aus meiner Sicht ist auch hier die Nutzung von Open Source AI zeitgemäß.
Diese Anmerkungen sind als Ergänzungen zu verstehen. Möglicherweise ergibt sich daraus ja noch ein weiterer, aktualisierter Guide.
Es ist für Unternehmen heute nicht leicht, eine geeignete Strategie für Innovationen zu entwickeln. Dabei können inkrementelle oder auch disruptive Innovationen im Fokus stehen. Kleine, inkrementelle Verbesserungen sind möglicherweise in Zeiten von Künstlicher Intelligenz (Artificial Intelligence) nicht mehr ausreichend. An dieser Stelle kommt die Blue-Ocean-Strategie ins Spiel:
“Die Blue-Ocean-Strategie beschäftigt sich mit disruptiven Verbesserungen von Produkten bzw. Produktideen. Disruption (= zerstören, unterbrechen) beschreibt einen Prozess, bei dem ein bestehendes Geschäftsmodell oder ein Markt von Innovationen abgelöst bzw. verdrängt wird. Die Blue-Ocean-Strategie unterteilt Märkte in sogenannte Red Oceans und Blue Oceans. Blue Oceans umfassen zukünftige, noch zu schaffende Markträume, in denen Wettbewerb eine Zeit lang wenig Relevanz hat. Der Fokus von Unternehmen liegt auf dem Aufbau von Nutzeninnovationen für die Kundschaft in neuen Markträumen. Dadurch erreichen Blue-Ocean-Produkte eine Differenzierung (Alleinstellungsmerkmale); sie sind zunächst wettbewerbsarm und erlauben höhere Gewinne (vgl. Kim/ Mauborgne 2015). Red Oceans umfassen hingegen die Gesamtheit des bereits bestehenden Wettbewerbs. Es gilt die existierende Nachfrage zu nutzen und zu steigern, um sich im bestehenden Wettbewerb zu behaupten” (RKW 2018).
Was hat das nun mit Künstlicher Intelligenz zu tun? Wie ich in dem Beitrag Warum wird GESCHÄFTSMODELL + AI nicht ausreichen? erläutert habe, ist es in Zukunft nicht mehr ausreichend, einfach zu den bestehenden Innovationsprozessen Künstliche Intelligenz hinzuzunehmen. Es kommt eher darauf an, die Möglichkeiten von Künstlicher Intelligenz (Artificial Intelligence) für ganz neue/neuartige Produkte und Dienstleistungen zu nutzen. Ganz im Sinne von AI +. Mit AI meine ich dabei immer Open Source AI.
Wenn es um allgemein verfügbare Daten aus dem Internet geht, können die bekannten Closed Source KI-Modelle erstaunliche Ergebnisse liefern. Dabei bestehen die genutzten Trainingsdaten der LLMs (Large Language Models) oft aus den im Internet verfügbaren Daten – immer öfter allerdings auch aus Daten, die eigentlich dem Urheberrecht unterliegen, und somit nicht genutzt werden dürften.
Wenn es um die speziellenDaten einer Branche oder eines Unternehmens geht, sind deren Daten nicht in diesen Trainingsdaten enthalten und können somit bei den Ergebnissen auch nicht berücksichtigt werden. Nun könnte man meinen, dass das kein Problem darstellen sollte, immerhin ist es ja möglich ist, die eigenen Daten für die KI-Nutzung zur Verfügung zu stellen – einfach hochladen. Doch was passiert dann mit diesen Daten?
Wollen Sie wirklich IHRE Daten solchen Modellen zur Verfügung stellen, um DEREN Wettbewerbsfähigkeit zu verbessern?
“So here’s the deal: you’ve got data. That data you have access to isn’t part of these LLMs at all. Why? Because it’s your corporate data. We can assure you that many LLM providers want it. In fact, the reason 99% of corporate data isn’t scraped and sucked into an LLM is because you didn’t post it on the internet. (…) Are you planning to give it away and let others create disproportionate amounts of value from your data, essentially making your data THEIR competitive advantage OR are you going to make your data YOUR competitive advantage?” (Thomas et al. 2025).
Doch was ist die Alternative? Nutzen Sie IHRE Daten zusammen mit Open Source AI auf ihren eigenen Servern. Der Vorteil liegt klar auf der Hand: Alle Daten bleiben bei Ihnen.
