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Digitale Souveränität: Whiteboard mit dem Nextcloud KI-Assistenten nutzen

Auf das in Nextcloud integrierte Whiteboard hatte ich in dem Beitrag Nextcloud Hub 9 Open Source: Whiteboard kollaborativ bearbeiten. Ein weiterer Schritt zu einem souveränen Arbeitsplatz hingewiesen.

Wenn man also in Nextcloud eine Datei öffnen möchte, hat man die Optionen “Neue Tabelle” (wie Excel), “Neue Textdatei” (wie Word), “Neue Präsentation” (wie Power Point), “Neues Diagramm” und eben ein “Neues Whiteboard” zu erstellen. Es ist praktisch, dass diese Möglichkeit direkt integriert ist.

Das Whiteboard selbst basiert auf dem von mir schon 2022 vorgestellten tldraw, das mir damals schon wegen seiner Einfachheit und Kompaktheit gefallen hat. Jetzt ist es also in Nextcloud eingebunden worden. Es gibt zu dem Whiteboard eine Bibliothek, in der man alle selbst erstellten Vorlagen hinterlegen, oder auch im Netz verfügbare Vorlagen einbinden kann. Natürlich gibt es nicht so viele frei verfügbare Vorlagen wie bei Miro oder Mural, doch hat das in Nextcloud integrierte Whiteboard die Vorteile, dass es in einer umfangreichen Kollaborationsplattform integriert und Open Source basiert ist, und alle Daten auf dem eigenen Server laufen.

Es gibt neben den von anderen Whiteboards bekannten Funktionen, in der Zwischenzeit auch einen Botton, um den Nextcloud KI-Assistenten mit in das Whiteboard einzubinden. In der Abbildung habe ich den Botton rot hervorgehoben.

Das in dem Assistenten hinterlegte KI-Modell können wir selbst festlegen, da wir die Modelle in unserer LocalAI vorliegen haben. Somit laufen alle Anwendungen auf unseren Servern und alle Daten bleiben auch bei uns. Ganz im Sinne der Reduzierung der oftmals noch vorherrschenden Digitalen Abhängigkeit von den den etablierten Anwendungen meist amerikanischer Tech-Konzerne.

Weg von der Digitalen Abhängigkeit und hin zu einer Digitalen Souveränität.

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LangFlow: Per Drag & Drop KI-Agenten auf dem eigenen Server entwickeln und testen

Screenshot von unserer LangFlow-Installation (Simple Agent)

In dem Beitrag Künstliche Intelligenz: Mit einem AI Router verschiedene Modelle kombinieren wird erläutert, wie Modelle – abhängig von der Eingabe – so kombiniert werden können, dass ein qualitativ gutes Ergebnis herauskommt.

Der nächste Schritt wäre, beliebig viele KI-Modelle in einem Framework zu entwickeln und zu koordinieren. Die Plattform LangChain bietet so eine professionelle, und somit auch anspruchswolle Möglichkeit.

“LangChain is an incredibly valuable tool for linking up chains of models and defining steps for how an output from a model should be handled before being sent to a different model (or often, the same model with a different prompt) for a new step in a workflow” (Thomas et al. 2025).

Wenn es etwas einfacher sein soll, bietet sich LangFlow an, bei dem mit einfachen Mitteln per Drag & Drop KI-Agenten in Zusammenspiel mit verschiedenen Modellen konfiguriert werden können.

Wir haben LangFlow auf unserem Server installiert (Open Source) und können nun KI-Agenten für verschiedene Anwendungen entwickeln und testen. Die Abbildung zeigt einen Screenshot der Startseite, wenn man einen einfachen Agenten entwickeln möchte. Auf der linken Seite können sehr viele Optionen ausgewählt werden, in dem grau hinterlegten Bereich werden diese dann per Drag & Drop zusammengestellt. Die farbigen Verbindungslinien zeigen, welche Optionen miteinander kombiniert werden können. Abschließend kann im anwählbaren Playground das Ergebnis beurteilt werden.

Dabei bietet LangfFlow auch die Möglichkeit, eigene Daten, oder auch externe Datenquellen einzubinden – alles per Drag & Drop. Weiterhin haben wir den Vorteil, dass alle generierten Daten auf unserem Server bleiben.

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Künstliche Intelligenz, Wissen und kritisches Denken

Der Wissensbegriff hat sich in den letzten Jahrzehnten verändert, und damit auch erweitert. Arnold hat beispielsweise von einem neuen Wissensbegriff gesprochen und plädiert für eine Art von Wissenskompetenz.

Mit den Möglichkeiten der Künstlichen Intelligenz wird der Umgang mit Wissen noch dynamischer – vormals eher personales Wissen wird immer mehr zu einem öffentlichen Wissen. Dabei ist bemerkenswert, dass die Menschen den Ergebnissen der KI-Modellen durchaus vertrauen, obwohl diese nachweislich fehlerhaft sind. Siehe dazu Künstliche Intelligenz: Halluzinationen und der Bullshit-Faktor – eine Art Künstliche Dummheit? Dieses sehr unkritische Verhalten führt zu einer Entwertung des personalen Wissens

“Menschen ziehen sich infolge von KI zunehmend aus der Generierung personalen Wissens zurück und begnügen sich mit der Überwachung und Validierung KI-generierten öffentlichen Wissens. Der Einsatz von KI und ein übermäßiges Vertrauen in die Qualität KI generierter Inhalte reduzieren zudem die Bereitschaft zum kritischen Denken. Mit wachsendem Vertrauen in KI verschlechtert sich kritisches Denken, während Zuversicht in Bezug auf die eigene Expertise kritisches Denken stärkt” (Reinmann, Preprint. Erscheint in: Dittler, U. & Kreidl, C. (in Druck). Fragen an die Hochschuldidaktik der Zukunft. Schäffer-Poeschel).

Die stärkere Nutzung der KI-Möglichkeiten führt also letztendlich zur Reduzierung des kritischen Denkens, wobei das Vertrauen in die eigene Expertise eher das kritische Denken fördert.

Wir sollten daher nicht “blind” den Verheißungen der Tech-Industrie hinterherrennen, sondern auf Basis unserer eigenen Expertise durchaus kritisch mit den Ergebnissen der KI umgehen. Siehe dazu beispielsweise Kritisches Denken genauer betrachtet. Darin werden u.a. die affirmative (bestätigende) Wissenskonstruktion und das kritische Denken gegenübergestellt.

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Digitale Souveränität: Videokonferenzen mit Nextcloud Talk – Open Source, und die Daten bleiben auf dem eigenen Server

Eigener Screenshot: Videokonferenz mit Nextcloud Talk auf unserem Server

Heute hatte ich eine Videokonferenz mit Kollegen aus verschiedenen Ländern. Dabei haben wir statt Zoom oder MS Teams bewusst Nextcloud Talk genutzt, das Bestandteil der Nextcloud-Installation auf unseren Servern ist. Nextcloud ist Open Source und führt zu einer Digitalen Souveränität – auch bei Videokonferenzen. Die Daten bleiben dabei alle auf unseren Servern.

Inhaltlich ging es bei der Videokonferenz um die nächste MCP-Konferenz, die im September 2026 stattfinden soll – die Vorfreude ist bei mir schon jetzt vorhanden. Siehe dazu auch die Konferenz-Website oder unsere Übersichtsseite zu Konferenzen.

Die Abbildung zeigt einen Screenshot zu dem Zeitpunkt, an dem ich eine Videokonferenz (Anruf) in Nextcloud Talk gestartet habe. Den Link zu dem Raum habe ich dann an die Teilnehmer gesandt, die keine weitere Installationen benötigen, um teilzunehmen. Natürlich können auch Videokonferenzen terminiert, und dazu eingeladen werden. Wie dem Screenshot zu entnehmen ist, sind die aus anderen Videokonferenz-Tools bekannten Aktivitäten integriert – ich möchte diese daher hier nicht mehr ausführlich erläutern.

Nextcloud Talk ist dabei in eine komplette Kollaborationsplattform (inkl. Open Project, Deck als Board, Cloud als Datenspeicher, kollaboratives Arbeiten an Dateien, Whiteboard usw. usw.) integriert, die einen souveränen Arbeitsplatz unterstützt – alles Open Source, und die Daten bleiben auf dem eigenen Server.

Darüber hinaus haben wir auch LocalAI integriert, und die Möglichkeit geschaffen, KI-Agenten zu entwickeln und zu nutzen – alles Open Source, alle Daten bleiben auf unseren Servern.

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(Mass) Personalized AI Agents für dezentralisierte KI-Modelle

Conceptual technology illustration of artificial intelligence. Abstract futuristic background

Es wird von Tag zu Tag deutlicher: Mit der zunehmenden Verbreitung von Künstlicher Intelligenz (AI: Artificial Intelligence) kommen die zentralen, großen KI-Modelle (Large Language Models) mit ihrem Mangel an Transparenz und ihrem “laxen” Umgang mit dem Urheberrecht oder auch mit dem Datenschutz, an Grenzen.

Einzelne Personen, Organisationen und auch Öffentliche Verwaltungen halten ihre Daten entsprechend zurück, wodurch Kooperation, Kollaboration und letztendlich auch Innovation behindert wird. Der Trend von den LLM (Large Language Models), zu Small Language Models (SLM), zu KI-Agenten, zusammen mit dem Wunsch vieler auch die eigenen Daten – und damit die eigene Expertise – für KI-Anwendungen zu nutzen, führt zu immer individuelleren, customized, personalized Modellen und letztendlich zu Personalized AI-Agents.

“Personal agents: Recent progress in foundation models is enabling personalized AI agents (assistants, co-pilots, etc.). These agents require secure access to private user data, and a comprehensive understanding of preferences. Scaling such a system to population levels requires orchestrating billions of agents. A decentralized framework is needed to achieve this without creating a surveillance state” (Singh et al. 2024).

Forscher am Massachusetts Institute of Technology (MIT) haben diese Entwicklungen systematisch analysiert und sind zu dem Schluss gekommen, dass es erforderlich ist, Künstliche Intelligenz zu dezentralisieren: Decentralized AI.

Mein Wunsch wäre es in dem Zusammenhang, dass alle Anwendungen (Apps, Tools etc.) einzelnen Personen und Organisationen als Open Source zur Verfügung stehen, ganz im Sinne von Mass Personalization – nur dass Mass Personalization für KI-Agenten nicht von Unternehmen ausgeht und auf den Konsumenten ausgerichtet ist! Das hätte eine sehr starke Dynamik von Innovationen zur Folge, die Bottom Up erfolgen und die Bedürfnisse der Menschen stärker berücksichtigen.

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Digitale Innovationen und organisationale Ambidextrie

Image by fancycrave1 from Pixabay

In Organisationen kommt es immer wieder zu der Frage, ob Routineprozesse (Exploration) oder eher Innovationen (Exploitation) in den Fokus organisationaler Entwicklung stehen sollten. In der Zwischenzeit wird deutlich, dass beides in einer Organisation wechselseitig bewältig und entwickelt werden sollten. Diese Ambidextrie hatte ich schon einmal in dem Blogbeitrag Ambidextres Innovationsmanagement: Zwischen Exploration und Exploitation erläutert.

Es stellt sich natürlich gleich die Frage, wie eine geeignete Strategie gerade für Digitale Innovationen aussehen kann. Forscher vom Fraunhofer Institut Stuttgart und der Universität Stuttgart sind der Frage anhand von Literaturrecherchen und Interviews nachgegangen und haben ihre Erkenntnisse veröffentlicht:

Schrader et al. (2025): Organizing digital innovations. Journal of Open Innovation: Technology, Market, and Complexity 11 (2025) | Link

Ein Ergebnis war, dass organisationale Ambidextrie eine wichtige Voraussetzung für Digitale Innovationen darstellt. Weiterhin haben die Forscher in ihrem Paper ein Framework dargestellt, das einer Organisation hilft, die geeignete Strategie auszuwählen und umzusetzen.

Ergänzend sollte noch erwähnt sein, dass organisationale Ambidextrie auch sehr viel von den Menschen einfordert. Es ist nicht leicht, permanent zwischen den “beiden Welten” zu pendeln.

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Report 2025: Commercial Open Source Software (COSS)

Quelle: Linux Foundation Infographic

Wir alle nutzen mehr oder weniger intensiv Open Source Anwendungen. Gerade in der Diskussion um die Digitale Souveränität in Europa kommt dem Thema allerdings eine besondere Bedeutung zu – es geht um mehr Unabhängigkeit und dadurch um mehr Eigenverantwortung für Daten. Darüber hinaus gibt es auch eine dynamische Entwicklung bei der Kommerzialisierung von Open Source Anwendungen (COSS: Commercial Open Source Software). In dem aktuell vorliegenden Report

Sam Boysel, Linux Foundation; Matthiueu Lavergne, Serena; Matt Trifiro, Commercial Open Source Startup Alliance (COSSA) (2025): The State of Commercial. Open Source 2025. The Data-Backed Financial Case from 25 Years of Commercial Open Source | PDF

geht es darum aufzuzeigen, wie sich Commercial Open Source Software (COSS) auch bei wichtigen finanziellen Kennzahlen schlägt. Die Ergebnisse sind erstaunlich:

“This report sets out to settle that debate with data. Drawing from 25 years of venture capital activity and a matched dataset of over 800 VC-backed COSS startups, we benchmark the funding trajectories and liquidity outcomes of open source companies against their closed-source peers. The results are conclusive: not only is COSS financially viable, it consistently outperforms on key venture metrics especially in infrastructure software” (ebd.).

Seit vielen Jahren sind Personen und Organisationen, die Open Source Software favorisieren, eher eine “Randnotiz” gewesen. Diese Sicht scheint sich seit einigen Jahren kontinuierlich zu verändern. Siehe dazu auch Open Source AI: Besser für einzelne Personen, Organisationen und demokratische Gesellschaften.

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Künstliche Intelligenz: Halluzinationen und der Bullshit-Faktor – eine Art Künstliche Dummheit?

Wenn es um Menschliche Intelligenz geht, sprechen wir auch oft über die scheinbare Menschliche Dummheit. In meinen Blogbeiträgen Reden wir über Dummheit und Steckt hinter der Künstlichen Intelligenz keine echte Intelligenz? Wie ist das zu verstehen? bin ich auf das Thema eingegangen. Weiterhin finden sich in der Rezension Ina Rösing: Intelligenz und Dummheit weitere interessante Anmerkungen.

Im Zusammenhang mit Künstlicher Intelligenz könnte man natürlich auch über eine Art Künstliche Dummheit nachdenken. Wie schon länger bekannt, stellen beispielsweise Halluzinationen und falsche Antworten ein nicht zu vernachlässigendes Phänomen dar. Darüber hinaus gibt es allerdings auch noch eine Art Bullshit-Faktor. Es geht dabei um die Missachtung der Wahrheit in großen Sprachmodellen. Genau diesen Aspekt haben sich verschiedene Forscher der Princeton University einmal genauer angesehen und ein interessantes Paper dazu veröffentlicht:

Liang et al. (2025): Machine Bullshit: Characterizing the Emergent Disregard for Truth in Large Language Models | PDF

Es stellt sich hier natürlich die Frage, wie sich Halluzination und der genannte Bullshit-Faktor unterscheiden. Dazu habe ich folgendes gefunden:

“Daher gebe es auch einen entscheidenden Unterschied zwischen Halluzinationen und dem, was er als „Bullshit“ bezeichnet – und der liegt in der internen Überzeugung des Systems. Wenn ein Sprachmodell halluziniert, ist es nicht mehr in der Lage, korrekte Antworten zu erzeugen. „Beim Bullshit hingegen ist das Problem nicht Verwirrung über die Wahrheit, sondern eine fehlende Verpflichtung, die Wahrheit zu berichten” (t3n vom 21.08.2025).

Interessant finde ich, dass die Forscher wohl auch eine erste Möglichkeit gefunden haben, um diesen Bullshit-Faktor zu überprüfen. Gut wäre es natürlich, wenn die Ergebnisse dann allen zur Verfügung stehen würden. Gespannt bin ich besonders darauf, wie Open Source AI Modelle abschneiden.

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Projektmanager: Modell einer hybriden Laufbahn in Organisationen

Modell einer hybriden Laufbahn (Hölzle 2010, in Anlehnung an Kessler und Hönle 2002, S. 43)

Über den Trend zu einem Hybriden Projektmanagement habe ich hier schon oft geschrieben. Dabei geht es im Kern darum, die beiden extremen Pole “Plangetriebenes Projektmanagement” und “Agiles Projektmanagement” je nach Projekt, Programm, Portfolio angemessen zu kombinieren. Siehe dazu PMI (2024) Global Survey: Hybrides Projektmanagement wird immer wichtiger.

Der Begriff “Hybrid” wird allerdings auch in anderen Kontexten verwendet – beispielsweise bei der Entwicklung von Karrieren für Projektverantwortliche in einer Organisation. Dabei wird der Mitarbeitern oftmals die Rolle eines Projektmanagers aufgedrängt, ohne dass die Mitarbeiter bewusst danach gesucht hätten:

“Few individuals grow up with the dream of one day becoming a project manager. It is neither a well-defined nor a well understood career path within most modern organizations. Generally, the role is thrust upon people rather than being sought” (Hölzle 2010, nach Pinto und Kharbanda 1997, S. 216).

In der Abbildung ist beispielhaft das Prinzip einer hybriden Laufbahn dargestellt: Nach der Ausbildung, bzw. des Studiums werden zunächst erste Projekte in dem Bereich X bearbeitet. Anschließend kommen noch weitere Bereiche (Y und Z) dazu, und es wird der Status “Teamleiter” erreicht.

Mit der nachgewiesenen Erfahrung (mit den nachgewiesenen Kompetenzen) wird der Teamleiter über die Zeit zum Projektleiter – international ist die Bezeichnung Projektmanager üblich. Auf der gleichen Führungsebene gibt es auch noch den Abteilungsleiter. Über beide Führungsanforderungen ist der Weg zum z.B. Bereichsleiter geebnet.

Der Begriff “hybride Laufbahn” bezieht sich hier also nicht auf den Einsatz von plangetriebenen, hybriden oder agilen Vorgehensmodellen im Projektmanagement, sondern meint hier die wechselseitige Kompetenzentwicklung im Kontext Projekt und im Kontext Abteilung/Bereich. Die dabei entwickelten Kompetenzen führen dann zu den übergeordneten Positionen in Organisationen.

Siehe dazu auch Projektmanager: Verknüpfung von Laufbahnstufen mit Projektklassen.

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Künstliche Intelligenz: LLM (Large Language Models) und Large Reasoning Models (LRMs) in Bezug auf komplexes Problemlösen

Conceptual technology illustration of artificial intelligence. Abstract futuristic background

KI-Anwendungen basieren oft auf Trainingsdaten, sogenannter Large Language Models (LLM). Um die Leistungsfähigkeit und die Qualität der Antworten von solchen Systemen zu verbessern, wurde inzwischen ein “Denkprozess” (Reasoning) vor der Ausgabe der Antwort vorgeschaltet. Siehe dazu ausführlicher What are Large Reasoning Models (LRMs)?

Die Frage stellt sich natürlich: Liefern LRMs wirklich bessere Ergebnisse als LLMs?

In einem von Apple-Mitarbeitern veröffentlichten, viel beachteten Paper wurde nun die Leistungsfähigkeit nicht aufgrund logisch-mathematischer Zusammenhänge alleine untersucht, sondern anhand von drei Komplexitätskategorien – mit überraschenden Ergebnissen:

“Recent generations of language models have introduced Large Reasoning Models (LRMs) that generate detailed thinking processes before providing answers.. (…) By comparing LRMs with their standard LLM counterparts under same inference compute, we identify three performance regimes: (1) low-complexity tasks where standard models outperform LRMs, (2) medium-complexity tasks where LRMs demonstrates advantage, and (3) high-complexity tasks where both models face complete collapse”

Source: Shojaee et al. (2025): The Illusion of Thinking: Understanding the Strengths and Limitations of Reasoning Models via the Lens of Problem Complexity.

In Zukunft werden immer mehr hoch-komplexe Problemlösungen in den Mittelpunkt von Arbeit rücken. Gerade in diesem Bereich scheinen LLMs und sogar LRMs allerdings ihre Schwierigkeiten zu haben. Ehrlich gesagt, wundert mich das jetzt nicht so sehr. Mich wundert eher, dass das genannte Paper die KI-Welt so aufgewühlt hat 🙂 Siehe dazu auch Was sind eigentlich Multi-Kontext-Probleme?

Sicher werden die Tech-Unternehmen der KI-Branche jetzt argumentieren, dass die nächsten KI-Modelle auch diese Schwierigkeiten meistern werden. Das erinnert mich an unseren Mercedes-Händler, der ähnlich argumentierte, sobald wir ihn auf die Schwachstellen des eingebauten Navigationssystems hingewiesen hatten: Im nächsten Modell ist alles besser.

Technologiegetriebene Unternehmen – insbesondere KI-Unternehmen – müssen wohl so argumentieren, und die Lösungen in die Zukunft projizieren – Storytelling eben, es geht immerhin um sehr viel Geld. Man muss also daran glauben….. oder auch nicht.

Möglicherweise handelt sich es hier um einen Kategorienfehler. Siehe dazu ausführlicher Künstliche Intelligenz – Menschliche Kompetenzen: Anmerkungen zu möglichen Kategorienfehler.