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NANDA – die Idee eines Open Agentic Web

Nanda Roadmap (Quelle: https://nanda.media.mit.edu/)

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.

Auf Basis dieser Entwicklungen können wir in Zukunft immer stärker von einer Agentenbasierten Wirtschaft sprechen – Agentic Economy (Siehe Abbildung). Dabei geht es um die Nutzung von KI-Agenten in Unternehmen oder in ganzen Branchen. Siehe dazu The Agent Company: KI-Agenten können bis zu 30% der realen Aufgaben eines Unternehmens autonom übernehmen oder auch Künstliche Intelligenz lässt Mass Customization in einem anderen Licht erscheinen.

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.

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Ein aufgeklärter “Ich-Begriff” bedeutet, dass Individuen ihren Einfluss perspektivisch drastisch ausbauen können

Speech bubbles, blank boards and signs held by voters with freedom of democracy and opinion. The review, say and voice of people in public news adds good comments to a diverse group.

Der Trend zur Individualisierung hat eine gesellschaftliche und ökonomische Dimension. Dabei bestimmen neue technologische Möglichkeiten, wie z-B- die Künstliche Intelligenz, deutlich die Richtung der Veränderungen. Technologie war schon in der Vergangenheit immer wieder Treiber für solche Entwicklungen – mit all seinen Risiken und Möglichkeiten.

Dabei ging es in der Vergangenheit beispielsweise im ökonomischen Sinne darum, Produkte und Dienstleistungen immer stärker an das Individuum anzupassen – ganz im Sinne von Customization, Personalization, Mass Customization, Mass Personalization etc. – ganz im Sinne von Unternehmen.

Andererseits bieten neue Technologien wie Künstliche Intelligenz, Additive Manufacturing (3D-Druck), Robotik usw. auch neue Möglichkeiten für jeden Einzelnen, da die Kosten für diese Technologien teilweise sogar gegen “0” gehen. Beispiel im Softwarebereich: sind Open Source Projekte, oder im Innovationsbereich die vielen Open Innovation Projekte. Dabei meine ich bewusst den Ansatz von Eric von Hippel “Democratizing Innovation,” bzw. “Free Innovation”. Siehe dazu auch Künstliche Intelligenz und Open Innovation.

Immer mehr Menschen nutzen die neuen Möglichkeiten und kreieren ihre eignen Bilder, Beiträge, Videos oder eben Produkte und Dienstleistung mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz, Additive Manufacturing (3D-Druck) und Robotik. Dabei geht es den Personen nicht in erster Linie darum, damit geschäftlich aktiv zu sein. Es geht am Anfang oft um das spielerische experimentieren mit den neuen Chancen.

Manche Personen stellen ihre Kreationen anderen zur Verfügung, z.B. auf Plattformen wie Patient Innovation. Alles, um unsere Gesellschaft einfach etwas besser, menschlicher zu machen. Dazu habe ich folgenden Text in einer Veröffentlichung der Initiative2030 gefunden:

“Wir glauben an einen aufgeklärten „Ich-Begriff“, bei dem die ausgiebige Beschäftigung dem Inneren weder das Ego füttern, noch ein um sich selbst kreisen anfeuern muss. In der Logik der Dichotomie der Kontrolle setzen wir uns dafür ein, dass handelnde Individuen ihren Einfluss auf die Dinge, die ihnen am wichtigsten sind, perspektivisch gewaltig ausbauen können. Wenn sie sich dann noch mit anderen zusammentun, können alternative Zukünfte gestaltet werden” (Initiative2030 (2025): Missionswerkstatt. Das Methodenhandbuch | PDF).

Ich bin auch der Meinung, dass einzelne Personen heute und in Zukunft mit Hilfe der neuen technischen Möglichkeiten, die täglichen und wichtigen Probleme von Menschen lösen können. Alleine und natürlich im Austausch mit anderen. Ob es dazu das oben verlinkte Methodenhandbuch bedarf sei dahingestellt. Dennoch: Für manche ist es gut, einen kleinen Leitfaden zum Thema zu haben.

Dabei steht nicht der Profit im Mittelpunkt, sondern das soziale Miteinander zum Wohle aller.

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Kultur beeinflusst Daten <> Daten beeinflussen Kultur

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Kultur ist ein häufig verwendeter Begriff, der oftmals auf Länder bezogen ist (Französische Kultur, Italienische Kultur, Westliche Kultur, Chinesische Kultur etc.) und doch nicht so einfach an irgendwann einmal gezogenen Ländergrenzen halt macht. Dabei sollte auch die Diskussion über Kultur und Werte kritisch gesehen werden. Entsteht Kultur top-down oder bottom-uo, bzw. sowohl-als-auch? Siehe dazu beispielsweise Kritische Anmerkungen zum Wertansatz von Kultur.

Auch bei Unternehmen sprechen wir von Unternehmens-Kultur, die Kultur in verschiedenen Abteilungen oder sogar in verschiedenen Teams. Siehe dazu beispielsweise Innere und äußere Projektkulturen beachten oder auch Unternehmenskultur und Projektkultur im Spannungsfeld zwischen “Tight” und “Loose”. In Zeiten von Künstlicher Intelligenz wird beispielsweise auch gefordert, eine KI-förderliche Organisationskultur aufzubauen, inkl. Leitfaden.

Kann es in dieser vielschichtigen Betrachtung überhaupt EINE Kultur geben (Kultur ist statisch), oder ist Kultur ein sich permanent wandelnder Begriff mit über die Zeit immer wieder neuen Anpassungen an die Wirklichkeit?

Eine weitere Frage ist: Welche Zusammenhänge gibt es zwischen Kultur und Daten?

Einerseits kann eine Kultur natürlich Daten beeinflussen, indem Werte und damit Grenzen und Bewertungen vorgegeben werden. Darüber hinaus entscheidet Kultur auch, ob Daten frei oder eher verschlossen zur Verfügung stehen.

Andererseits können generierte Daten, gerade Big Data, Open Data usw., eine Kultur beeinflussen, indem neue Erkenntnisse und damit oft verbunden neue Möglichkeiten/Innovationen entstehen. Aktuell sehen wir an den Entwicklungen bei der Künstlichen Intelligenz, wie große Trainingsdaten (Large Language Models) starken Einfluss auf eine Gesellschaft und die jeweilige(n) Kultur(en) nehmen.

Es bleibt abzuwarten, in welchen Bereichen positiv, und in welchen negativ. Aktuell sieht es für mich so aus, als ob die Tech-Unternehmen die Gewinne aus der Nutzung Künstlicher Intelligenz für sich beanspruchen, und sich um die sozialen Konsequenzen für eine Gesellschaft nicht kümmern.

Wer etwas tiefer einsteigen möchte, kann sich folgendes Buch (Open Access) ansehen:

Schäfer, M. T.; van Els, K. (Eds.) (2017): The Datafied Society. Studying Culture through Data | PDF.

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Resilienz: Zwei wichtige Veröffentlichungen zum Thema

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Da sich das Umfeld von Personen, Organisationen und ganzen Gesellschaften turbulent ändert, kommt es darauf an, die sich daraus ergebenden komplexen Situationen zu bewältigen. Dabei kommt der Resilienz eine besondere Bedeutung zu.

Der Begriff wird allerdings in der Wissenschaft unterschiedlich interpretiert. In Bezug auf Menschen und deren Gemeinschaften, kann Resilienz als eine Art “Widerstandsfähigkeit” verstanden werden, ohne dadurch dauerhaft beeinträchtigt zu werden. (vgl. Nuber 2021). Die Autorin hat dazu sieben Säulen genannt:

“Ursula Nuber hat 2011 in einem wegweisenden Artikel sieben Säulen der Resilienz definiert: Optimismus, Akzeptanz, Lösungsorientierung, Opferrolle verlassen, Verantwortung übernehmen, Netzwerkorientierung und Zukunftsplanung. Wie die Praxis zeigt, ist das wahre Wunderwerkzeug dabei die Akzeptanz. Ein wichtiges Akzeptanzmodell stammt von Theo Wehner, der sich mit der psychischen Verarbeitung von Diskrepanzen zwischen Wunsch und Wirklichkeit beschäftigt hat” (Marx 2025, in projektmanagementaktuell 2/2025).

In dem Artikel von Susanne Marx werden auch die dazugehörenden Quellen genannt:

Nuber, U. (2011): Leben mit einer dicken Haut. Psychologie heute.

Wehner, T. e. (2015).:Organisationale Praktiken zum Lernen aus unerwarteten Ereignissen in Krankenhäusern. In H. G. M. Gartmeier, Fehler. Ihre Funktionen im Kontext individueller und gesellschaftlicher Entwicklung.

Es ist immer gut, wenn man sich bei einem Thema auf Primärliteratur bezieht, und sich nicht von populärwissenschaftlichen oder sogar pseudowissenschaftlichen Veröffentlichungen beeinflussen lässt. Siehe zu dem gesamten Thema auch:

Projektmanagement und Resilienz

Das Verständnis von Resilienz als Outcome

Ist Resilienz eine persönliche Eigenschaft oder Kapazität?

Wie hängen “Menschenorientierung” und Resilienz einer Organisation zusammen?

Durchschnittliches Resilienzprofil der Ausgezeichneten des „Großen Preises des Mittelstandes“

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Künstliche Intelligenz: Ein gesellschaftlicher Bifurkationspunkt mit der Chance für einen Pfadwechsel?

Conceptual technology illustration of artificial intelligence. Abstract futuristic background

In unserer heutigen Welt, in der alles und jeder miteinander vernetzt ist, ist die Komplexität in allen Systemen nicht nur Theorie, sondern hat auch für jeden Einzelnen praktische Auswirkungen. Dabei scheint es eine gewisse gesellschaftliche Ohnmacht gegenüber den vielfältigen globalen Problemen zu geben. Denn obwohl es Belege für diese Probleme gibt, wird nicht/kaum gehandelt. Siehe dazu z.B. Nassehi (2020) mit der entsprechenden Begründung aus der Systemtheorie.

In “Zeiten von Corona” allerdings haben wir deutlich erkennen können, dass es den jeweiligen Staaten durchaus gelungen ist, für die Menschen und deren Überleben zu handeln. Dabei wurde auf die Unternehmen und Finanzinstitutionen im Markt weniger Rücksicht genommen. Solche historischen Punkte können also Wendepunkte (Bifurkationspunkte) dafür sein, von bekannten Wegen – also einer Pfadabhängigkeit – abzuweichen, und neue Wege/Pfade zu gehen.

“In bestimmten Konstellationen aber, zu bestimmten Zeitpunkten im historischen Verlauf, die als geschichtliche „Bifurkationspunkte“ begriffen werden können, eröffnen sich plötzlich Chancen auf einen Pfadwechsel, weil aufgetretene Anomalien nicht mehr ignoriert werden können (vgl. Knöbl 2010; Goldstone 1998). Es handelt sich um Krisenmomente, in denen die Fortsetzung der institutionellen Operationen in Frage steht, in denen eben nicht klar ist, wie es weitergeht, weil die Prozessketten gerissen sind. An solchen Gabelungen erscheint es vielen Akteuren wünschenswert, auf den alten Pfad zurückzukehren und so schnell wie möglich die eingespielten Routinen wiederzubeleben. Es ist aber auch möglich, einen neuen Pfad einzuschlagen” (Rosa, H. Pfadabhängigkeit, Bifurkationspunkte und die Rolle der Soziologie. Ein soziologischer Deutungsversuch der Corona-Krise. Berlin J Soziol 30, 191–213 (2020). https://doi.org/10.1007/s11609-020-00418-2).

Stehen wir möglicherweise mit dem Aufkommen Künstlicher Intelligenz wieder vor so einem Wendepunkt, einem Bifurkationspunkt, der staatliche Organisationen dazu aufruft, ihre tradierten, marktorientierten Entscheidungen wieder mehr auf das Wohl der Menschen auszurichten? Siehe dazu auch

Der Strukturbruch zwischen einfacher und reflexiver Modernisierung

“Pfadabhängigkeit” in Organisationen

Alle reden über Komplexität, doch wer kennt schon Bifurkationspunkte?

Hybrides Projektmanagement: “Emergent Practice” und Bifurkationspunkte

Worin unterscheiden sich Industry 5.0 und Society 5.0?

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

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Perspektiven auf Innovation: Von “eng” zu “erweitert” bis gesellschaftlich “zielgerichtet”

AI (Artificial intelligence) AI management and support technology in the Business plan marketing success customer. AI management concept.

Der Blick auf Innovation ist immer noch sehr eng (narrow) und geprägt von dem Ansatz Schumpeters aus dem Jahr 1934. Dabei geht es bei Innovationen darum, vorwiegend technische Ideen zu kommerzialisieren, also für den Markt nutzbar zu machen. Die Gesellschaft war und ist dabei Empfänger der neuen Produkte und Dienstleistungen.

Eine etwas breitere (broader) Sicht auf Innovation erweitert den ursprünglichen Ansatz, indem nicht rein technologische, sondern auch Konzepte (Business Model Innovation), soziale Innovationen usw. hinzukommen.

In der Zwischenzeit geht man bei der Betrachtung von Innovation noch einen Schritt weiter und stellt den gesellschaftlichen Zweck (purposive) in den Mittelpunkt. Im Zusammenspiel zwischen Wissenschaft, Technologie und Innovationen soll es dadurch zu gesellschaftlichen Transformationen kommen.

“Within narrow understandings of innovation, in which innovation is defined as the commercialisation of research, emphasis is placed on the roles of science, academia, industry, and national governments in supporting scientific and technical knowledge. Society is frequently viewed as passively adopting innovations introduced by science and large corporations (Joly, 2019). Conversely, according to broad-based understandings, innovation encompasses the entire process of conceiving and actualising a novel concept or idea; it is not limited to technological advancements (Godin & Lane 2013). (…) Moreover, according to purposive understandings, innovation should be transformative in nature and result in sustainable change” (Nordling, N. 2024).

Es geht heute also darum, mit Innovationen Probleme in der Gesellschaft, zum Wohle (eigene Bemerkung) der Menschen und seiner Umwelt zu lösen. Siehe dazu auch Worin unterscheiden sich Industry 5.0 und Society 5.0?

Wir sollten dazu kommen, Technologie – heute ist es die Künstliche Intelligenz – für die Gesellschaft einzusetzen, und nicht vorwiegend zum wirtschaftlichen Vorteil von einigen wenigen Tech-Konzernen, die die sozialen Folgen den Gesellschaften überlassen.

Dabei kommt es zu einer Friktion bei den beiden Geschwindigkeiten: Technik (KI) verändert sich in Sekunden, Gesellschaften – und mit ihnen das gesamte gesellschaftliche System – eher langsam. Wenn wir die Menschen mitnehmen wollen, sollte der Staat – und hier meine ich eher die Europäische Union – den Rahmen setzen, denn die Tech-Giganten werden sich nicht zurückhalten. Siehe dazu auch Open Source AI: Besser für einzelne Personen, Organisationen und demokratische Gesellschaften

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Worin unterscheiden sich Industry 5.0 und Society 5.0?

Quelle: https://www8.cao.go.jp/cstp/english/society5_0/index.html (Abgerufen am 01.11.2024)

Wir haben uns an die verschiedenen Beschreibungen industriellen Fortschritts gewöhnt, indem wir beispielsweise von Industry 4.0, oder jetzt auch Industry 5.0 sprechen. Was ist darunter zu verstehen?

“Industry 5.0 recognises the power of industry to achieve societal goals beyond jobs and growth to become a resilient provider of prosperity by making production respect the boundaries of our planet and placing the well-being of the industry worker at the centre of the production process” (Breque et al., 2021:14, zitiert in Nielsen & Brix 2023).

Es wird deutlich, dass hier ein menschenzentrierter Ansatz zu erkennen ist, der allerdings auf den Industriearbeiter fokussiert ist. Erweiternd hat sich ein Gedanke etabliert, der schon vor einigen Jahren in Japan mit dem Begriff Society 5.0 beschrieben wurde, und in der Zwischenzeit auch in Europa Beachtung findet.

“By comparison, Society 5.0 is “A human-centred society that balances economic advancement with the resolution of social problems by a system that highly integrates cyberspace and physical space” (Japan Cabinet Office, 2016, zitiert in Nielsen & Brix 2023).

Auch hier geht es um einen menschenzentrierten Ansatz, der allerdings nicht auf den Industriearbeiter begrenzt ist, sondern alle Bürger generell mitnehmen will. Dabei sollen die konkreten Probleme der Menschen (endlich) gelöst werden, wobei die neuen Technologien eine große Bedeutung haben. Innovationen müssen letztendlich in diesem Zusammenhang auf soziale und gesellschaftliche Innovationen erweitert werden.

Nielsen und Brix (2023) beschreiben diese Zusammenhänge ausführlich und stellen ein entsprechendes Modell vor, das im Raum Aalborg (Dänemark) auch schon erfolgreich umgesetzt wurde. Interessant dabei ist, dass beide Autoren vorschlagen, den Weg zu einer Society 5.0 nicht Top-Down – also nur von den politischen EU-Gremien aus -sondern von “unten” – also von den Bürgern aus – anzugehen. Daher nennen Nielsen und Brix dieses Vorgehensweise auch “bottom-up ‘society transition model’”.

Ich mag diesen Bottom-Up-Gedanken sehr, da es mit den Überlegungen von Eric von Hippel (Democratizing Innovation, Free Innovation) und den vielfältigen Open Source Initiativen zusammenpasst.

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The History of Knowledge: Gab es nicht schon immer Wissensgesellschaften? Befinden wir uns schon in der KI-Gesellschaft?

Der Begriff “Wissensgesellschaft” wird mit Peter Drucker in Zusammenhang gebracht, der schon in den 1960er Jahren erkannt hat, dass in der westlichen Welt nicht mehr die klassischen Ressourcen, sondern verstärkt Wissen Werte schaffen wird. In dem Buch von Östling und Heidenblad (2023): The History of Knowledge wird der Zusammenhang wie folgt dargestellt.

“This concept was coined at the end of the 1960s by American social scientists and intellectuals such as Daniel Bell and Peter Drucker. They maintained that the Western world had entered a new post-industrial state. Here it was no longer raw materials, factories, and labour that created wealth. Instead, people’s knowledge was the most important thing. It was felt that the collected body of knowledge was in a state of exponential growth. When thinkers looked towards the future, they predicted that knowledge – and advanced forms of knowledge work – would only become more important. These ideas were adopted in the 1970s by sociologists and economists, as well as by politicians and journalists. Gradually, the knowledge society became self-defining” (Johan Östling and David Larsson Heidenblad (2023))

In dem genannten Buch wird deutlich, dass es eine sehr lange Geschichte des Wissens (The History of Knowledge) gibt. Insofern können wir unsere heutige Gesellschaft mit “Wissensgesellschaft” titulieren. Wir sollten allerdings auch erkennen, dass der Begriff etwas eingeschränkt nur unsere westliche Perspektive widerspiegelt, und nur einen kleinen zeitlichen Ausschnitt der gesellschaftlichen Entwicklungen beschreibt. Befinden wir uns möglicherweise schon in der nächsten oder übernächsten Phase? Wenn ja, wie wollen wir diese titulieren? Wie wäre es mit die KI-Gesellschaft?

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Die etwas andere Perspektive der Politik auf Projekte

Image by Steffen Wahl from Pixabay

In der Politik wird oft von Projekten gesprochen, und sogar in Verträgen (Koalitionsverträgen beispielsweise) dokumentiert, doch kann man sich des Eindrucks nicht erwehren, dass die Politik eine etwas andere Sicht auf Projekte hat. Es stellt sich natürlich gleich die Frage, worin die Unterschiede in den Sichtweisen auf Projekte zwischen Politiker und Projektmanagement-Fachleuten liegen. Dazu habe ich folgendes gefunden:

“Den Eindruck kann ich ein Stück weit bestätigen. Die Schwierigkeit ist: In der politischen Sphäre werden Projekte häufig von ihrer Wirkung her gedacht. Sie werden auf ihren Effekt hin konzipiert. Dabei kommt zu wenig zur Sprache, was Projektmanagement-Fachleute als zwingend erachten: Klare Zieldefinition. Ehrliche Planung und transparente Aufstellung der Mittel, mit denen die Wirkung erreicht werden soll und auch die Kommunikation der Projektziele und -wege. Die Koordination einzelner Projekte in einer Struktur, um den Herausforderungen der Megatrends effektiv begegnen zu können” (Interview mit Prof. Dr. Peter Thuy, Präsident der GPM, in: projektmanagementaktuell 4/2023).

Berücksichtigen wir diese doch gravierenden Unterschiede, so ist es kaum verwunderlich, dass oft die Kommunikation zwischen Politik und Projektmanagement-Fachleuten nicht gut funktioniert. Die Herausforderung ist daher, beide Perspektiven so aufeinander abzustimmen, dass gesellschaftliche Projekte erfolgreich durchgeführt werden können. Siehe dazu auch Öffentliche Projekte: Welche wesentlichen Probleme gibt es im Projektverlauf?, oder Können öffentliche Infrastrukturprojekte nicht besser durchgeführt werden?

Solche Zusammenhänge thematisieren wir auch in den von uns entwickelten Blended Learning Lehrgängen, Projektmanager/in (IHK) und Projektmanager/in Agil (IHK), die wir an verschiedenen Standorten anbieten. Weitere Informationen zu den Lehrgängen und zu Terminen finden Sie auf unserer Lernplattform.

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Was wäre, wenn jeder über seine generierten Daten selbst entscheiden könnte?

Öl ,als Treiber für die wirtschaftlichen und gesellschaftlichen Entwicklungen der letzten 150 Jahre, gehörte und gehört einigen wenigen Ländern, bzw. Konzernen. Diese Konzerne stellen uns das Öl recht kostspielig zur Verfügung – wir zahlen dafür.

Öl wird als Treiber nun immer mehr durch Daten ersetzt. Daten sind das neue Öl. Diese Kurzfassung hat ihren Ursprung in einem Artikel des Economist aus dem Jahr: The world’s most valuable resource is no longer oil, but data. Auch diese Quelle für wirtschaftliche und gesellschaftliche Entwicklungen wird hauptsächlich von großen Konzernen verwendet. Wir dürfen die verschiedenen Tools “kostenlos” nutzen, und zahlen mit unseren Daten. Nun gibt es nicht nur die wirtschaftlich generierten Daten sondern auch die, die bei Verwaltungen hinterlegt sind. Auch diese Daten werden teilweise im Sinne von Open Data zur Nutzung freigegeben.

Jeder generiert also immer und überall Daten, die mit einem persönlichen Schutz versehen, nur denjenigen zur Verfügung gestellt werden könnten, denen die jeweilige Person das Recht dazu einräumt – beispielsweise über eine private Blockchain. Zur freien Nutzung oder gegen Gebühr. Jeder könnte die Nutzung der selbst generierten Daten also verkaufen und dadurch selbst Einnahmen generieren. An manchen Stellen sind wir schon ein stückweit auf diesem Weg, doch dominiert aktuell noch bei weitem nicht die Selbstbestimmung des einzelnen Bürgers, sondern das Primat der relativ freien Nutzung unserer Daten durch Wirtschaftsunternehmen.

Was wäre also, wenn jeder Bürger über seine generierten Daten selbst entscheiden könnte?