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Warum sollte man sich mit Open User Innovation befassen?

(c) Dr. Robert Freund

Auf der MCP 2026 in Balatonfüred (15.-19.09.2026) ging es um Customization and Personalization. Mit meinem Paper Freund, R. (2026): Open-Source AI for Open User Innovation: Designing a Personal Fabrication Framework konnte ich aufzeigen, welche Möglichkeiten es heute für User gibt, ihre Ideen in einem Personal Fabrication Framework umzusetzen.

Ich werde immer wieder darauf angesprochen, ob es sich lohnt, sich mit User Innovation – speziell mit Open User Innovation nach Eric von Hippel – zu befassen. Immerhin sind Unternehmen, Institutionen zur Förderung von Innovation und auch Universitäten eher an dem klassischen Innovationsansatz interessiert, der von Schumpeter geprägt ist. An Universitäten forschen Professoren und Studenten beispielsweise gerne an innovativen Projekten für Unternehmen, da sie (Professoren und Studenten) sich hiervon Finanzmittel und möglicherweise auch Jobs versprechen.

Das ist durchaus verständlich, doch zeigen verschiedene Entwicklungen in der Innovationsforschung auf, dass von Unternehmen skalierte Innovationen oft von Usern ausgegangen sind. Es lohnt sich daher auch für Unternehmen, sich mit User Innovation zu befassen. Die Abbildung stellt noch einmal die unterschiedlichen Ansätze von User Innovation (Household Innovation) und Business Innovation gegenüber.

Einerseits können User immer mehr Ideen selbst herstellen, andererseits gibt es immer weniger Unternehmen, die wirklich innovativ sind (Innovationsmilieu, Bertelmann 2025). Zwischen beiden Polen existiert ein Kontinuum an Möglichkeiten. Almudi et al. haben 2026 dazu ein Paper veröffentlicht, in dem sie aufzeigen, wie ein theoretischer Rahmen dazu aussehen kann:

„It has sometimes been argued that von Hippel innovation is very small relative to typical expenditures on an innovation project by a firm. This observation is correct but is, we think, the wrong way to judge importance. User innovation should be seen as a scanning and prototyping function, involving tens of millions of individuals continuously exploring the frontiers of the desirable and possible. Producer innovation, in contrast, focuses investment in specific development areas where user-innovators have identified signals of commercialization gold“
Almudi et al. (2026). Open user innovation, producer innovation and industrial dynamics: An ABM approach.

Auf dieses Framework werde ich in weiteren Blogbeiträgen noch einmal eingehen.

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Gefühlt nennt sich heute jeder in der Geschäftswelt KI-Experte

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Es ist einfach nur interessant zu beobachten, wie sich die Muster ähneln. In den 90er Jahren waren es die Lean-Experten, dann die Experten für Agilität in den Organisationen und jetzt ist es eben das Attribut „KI-Experte“, das den Markt überschwemmt. Da sich jeder so nennen darf, wird es eben auch gemacht.

Ich stelle mir dabei oft die Frage, in welchen Teilgebieten des gesamten Feldes der Künstlichen Intelligenz will denn diese Person Experte sein, und was macht diese Person zu einem Experten?

Die eigene Zuschreibung reicht dafür nicht aus, denn richtige Experten werden von anderen dazu gemacht – es ist also eine Zuschreibung von anderen.

Experten werden von anderen gesucht und möglicherweise auch gefunden. Manche davon wissen gar nicht, dass sie in diesem Sinne Experten sind, geschweige denn nennen sie sich so.

Ein Beispiel für „richtige Experten“ kennen wir aus dem Bereich Innovationen – und hier speziell User Innovation. Diese Personen können durch ein spezielles Suchverfahren erkannt werden:

„Pyramiding search is a variant of snowballing – but with an important difference. Pyramiding requires that people having a strong interest in a given attribute or quality, for example a particular type of expertise, will tend to know of people who know more about and/or have more of that attribute than they themselves do (von Hippel et al 1999)“. zitiert von von Hippel/Franke/Prügl 2009).

Das Attribut „KI-Experte“ ist letztendlich das, was es ist: ein Marketingansatz. – nicht mehr und nicht weniger.

Lassen Sie andere darüber entscheiden, ob Sie ein KI-Experte sind.

Weitere Blogbeiträge zum Thema Expertise finden Sie hier.

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Joe Pine: Bastardization of Mass Customization

In unserem Blog habe ich schon des Öfteren über Green Washing, Open Washing und Sovereignty Washing geschrieben. Doch gibt es auch zu vielen anderen Themen immer wieder Ungenauigkeiten und Plattitüden, die die Personen aufregen, die neue Begriffe oder Konzepte entwickelt und etabliert haben.

In einem Beitrag von B. Joseph Pine II geht es beispielsweise unter anderem um den von Davis formulierten Begriff Mass Customization als Oxymoron, und um das von Pine dazu veröffentlichte Buch, in dem er das Konzept einer hybriden Wettbewerbsstrategie skizziert..

Pine ist der Auffassung, dass CRM (Customer Relationship Management) den Ansatz von Mass Customization bastardisiert hat.

„Mass Customization was coined by the late great Stan Davis in his 1987 book Future Perfect, which is as applicable today as when he wrote it. I read his book while a strategic planner at IBM and after getting it into our plans and strategies spent a year at MIT where I turned my masters’ thesis into my first book, Mass Customization: The New Frontier in Business Competition.

CRM bastardized the concept of Mass Customization

CRM bastardized the concept of Mass Customization, which is about understanding individual customers and giving them exactly what they want. In the hands of consultants and software companies, however, CRM became understanding individual customers to better sell them what has already been produced. Ouch.“(Joe Pine (2026): It´s called bastardization).

Da der Ansatz von Mass Customization and Personalization in so vielfältiger Weise verwässert wurde und wird, sollte man sich möglichst aus erster Hand informieren und keine Sekundär-, Tertiärquellen oder „Erzählungen“ von Beratern nutzen.

Eine sehr gute Möglichkeit bietet sich bei den jeweiligen Konferenzen zu Mass Customization and Personalization.

Die von mir initiierte Konferenzreihe findet seit 2004 alle 2 Jahre statt.

In diesem Jahr, treffen wir uns auf der MCP 2026 vom 16.-19.09.2026 in Balatonfüred, Ungarn.

Siehe dazu auch Freund, R. (2009): Kundenindividuelle Massenproduktion (Mass Customization). RKW Kompetenzzentrum, Faktenblatt 5/2009.

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MCP 2026: Doktoranden-Workshop, Konferenz und Innovations-Forum

https://mcp-ce.org/conference-program/

Die Internationale Konferenz zu Mass Customization and Personalization, MCP 2026, findet diesmal vom 16.-19.2026 in Balatonfüred, Ungarn statt. Es freut mich sehr, dass die von mir in 2004 initiierte Konferenzreihe alle 2 Jahre stattfindet. Die MCP 2026 ist somit die 12. Konferenz ihrer Art. Auf der MCP 2026 Website finden Sie auch Informationen zu allen vergangenen Konferenzen.

Wie in den bisherigen Konferenzen üblich starten wir mit einem Doktoranden-Workshop, in dem die Teilnehmer von erfahrenen Professoren in Ihren arbeiten unterstützt werden.

Anschließend stellen Teilnehmer ihre eingereichten und bestätigten Paper in kurzen Präsentation und ihre Arbeiten vor. Dabei bleibt auch Zeit für Diskussionen. Ich bin sehr gespannt darauf, welche Fragen und Anregungen zu meinen Themen kommen werden.

Ein weiteres wichtiges Element bei der Konferenz ist das soziale Zusammensein. Dazu haben alle Teilnehmer im Laufe der Tage immer wieder Gelegenheit. Speziell natürlich beim Ice Breaking Cocktail und beim Conference Dinner.

Am Samstag ist noch ein Innovations-Forum geplant, dessen Ablauf aktuell allerdings noch nicht feststeht.

Wir (Jutta und ich) freuen uns schon sehr, die Teilnehmer persönlich in Balatonfüred zu treffen. Es ist auf allen Ebenen sehr bereichernd, sich mit interessanten Menschen auszutauschen.

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Open Source AI: Das Modell Olmo 1B auf dem eigenen Laptop nutzen (Edge Computing)

https://allenai.org/olmo

Das Allen Institute Ai2 ist eine non-profit Organisation mit Sitz in Seattle. Sie hat sich das Ziel gesetzt, Open Source AI Modelle für allgemeine oder spezielle Anwendnungen bereitzustellen. Die Modelle sind also keine Open Weight, sondern wirkliche Open Source Modelle.

In diesem Beitrag soll es um das Olmo-Modell 1B gehen, das so klein und dennoch leistungsstark ist, dass es auf einem handelsüblichen Laptop laufen kann (Edge Computing). Da ich die Ollama-App auf meinem Laptop installiert habe, konnte ich das Modell mit dem folgenden Befehl (cmd) unter Windows 11 herunterladen. Der Vorteil einer aktuellen Version der Ollama-App ist, dass diese schon GGUF-Modelle nutzen kann:

ollama run hf.co/NikolayKozloff/AMD-OLMo-1B-Q8_0-GGUF:latest

Nachdem der Download abgeschlossen war, wurde mir das Modell in der Ollama-App sofort in den Auswahlmöglichkeiten angezeigt – allerdings als Olmo 2 (Abbildung). Der Grund liegt in der Architekturverwandtschaft der Modelle und der Benennung bei Huggingface. Ai2 hat das Modell Olmo 1B auf Basis von Olmo 2 für das Edge Computing optimiert.

Screenshot aus der Ollama-App mit OLMo2 (OLMo 1B) und einer Abfrage zu Open User Innovation

Meine Frage nach Open User Innovation wurde zügig und gut beantwortet. Es ist schon erstaunlich, dass so kleine Modelle auf dem eigenen Laptop problemlos laufen und auch noch brauchbare Antworten liefern.

Gerade für Kleine und Mittlere Unternehmen (KMU) stellen Open Source KI-Modelle eine gute Basis dar, unabhängiger von den großen KI-Modellen zu werden, denn für viele Anwendungen reichen auch kleine Modelle aus. Gerade wenn man diese dann noch mit den eigenen Daten nutzt und diese dann auf dem eigenen Laptop bleiben – ein unschätzbarer Schritt in Richtung der Digitalen Souveränität. Siehe dazu auch

Die neue Olmo3 Modell-Familie

Open Source AI: Molmo 2 mit Schwerpunkt auf Videos

Mit FlexOlmo Trainingsmodelle kollaborativ erarbeiten – eine interessante Idee

Auf der MCP 2026 (16.-19.09.2026, Balatonfüred, Ungarn) gehe ich auf diese Zusammenhänge in zwei Präsentationen ein.

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Künstliche Intelligenz lässt die meisten Sprachen und kulturellen Besonderheiten außen vor

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Die bekannten proprietäten KI-Modelle funktionieren hauptsächlich in Englisch, oder in einer Handvoll anderer Sprachen. Am Beispiel agglutinierender Sprachen wie Ungarisch, Baskisch, etc. kann aufgezeigt werden, dass die üblichen KI-Modelle nicht ausreichen.

Es wundert daher nicht, dass in den letzten Jahren immer mehr KI-Modelle entwickelt wurden, die in europäischen Sprachen trainiert wurden. Beispiele dazu sind Teuken 7B und Open EuroLLM. Darüber hinaus gibt es in Europa auch schon viele KI-Modelle, die in der jeweiligen Landessprache trainiert wurden. Beispiele dazu sind das Ungarisches Modell, das Schwedisches Modell, das Italienische Modell usw.

Dass es in kritischen Bereichen wie dem Gesundheitswesen wichtig ist, bei KI-Modellen den sprachlichen und kulturellen Kontext zu beachten, wurde in einer Veröffentlichung der United Nations (UN) noch einmal beispielhaft hervorgehoben:

„In Tigrinya, spoken by 7 to 9 million people in Eritrea and northern Ethiopia, machine translation has rendered smallpox as syphilis, gonorrhoea as diabetes and “You have been given intravenous antibiotics” as “You have been given intravenous insecticides”. These mistranslations can be life-threatening. A recent review of natural language processing for African languages in healthcare found that, despite advances in multilingual AI tools, major challenges remain. These include cultural and linguistic bias, poor adaptation to medical contexts, limited explainability and translation errors that can affect diagnosis and treatment decisions. The evidence suggests that AI systems are not ready for use in high-stakes settings unless they have been properly adapted, constrained and tested for the relevant linguistic and cultural contexts“ (UN 2026).

Mit Hilfe von Small Language Models (SLM) und der Berücksichtigung sprachlicher und kultureller Besonderheiten einzelner Regionen in Europa können gerade Kleine und Mittlere Unternehmen (KMU) innovative Produkte und Dienstleistungen entwickeln, die einen Mehrwert für die Nutzer bieten.

Auf der MCP 2026 (16.-19.09.2026, Balatonfüred, Ungarn) gehe ich darauf in einem Paper ein:

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

Mein zweites Paper:

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

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Warum werden Household Innovations belächelt?

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Um es gleich vorweg zu sagen: Mit diesem Beitrag möchte ich keine Diskussion über den Ukraine-Krieg entfachen. Es geht mir hier um ein Innovationsverständnis, dass nicht mehr zeitgemäß ist. In einem Interview mit The Atlantic hat sich Armin Papperger, Chef der Rüstungsunternehmens Rheinmetall, abfällig über die Drohnenproduktion in der Ukraine geäußert:

»Sie haben 3D-Drucker in der Küche und stellen Drohnenteile her. Das ist keine Innovation.« (Spiegel vom 30.03.2026: Rheinmetall-Chef bezeichnet ukrainische Drohnenhersteller als »Hausfrauen«).

Wenn jemand also mit Hilfe eines 3D-Druckers in seiner Küche Bauteile (hier für Drohnen) herstellt, kann das nicht als Innovation bezeichnet werden. Dieser Satz ist bezeichnend für ein Innovationsverständnis, das auf Schumpeter zurückzuführen ist, und Innovationen von Unternehmen, Organisationen, in den Mittelpunkt stellt. Dieses Producer Innovation Paradigm wurde allerdings in der Zwischenzeit erweitert.

Möglicherweise ist es Herrn Papperberger entgangen, dass es seit 2018 eine Definition von Innovation gibt, die ausdrücklich auch „houshold innovations“ beinhaltet – also auch ein User Innovation Paradigm. In meinem Paper zur MCP 2026 habe ich dazu folgendes geschrieben:

„A notable expansion of this perspective was provided by the OECD/Eurostat (2018, p. 32): “An innovation is a new or improved product or process (or combination thereof) that differs significantly from the unit’s previous products or processes and that has been made available to potential users (product) or brought into use by the unit (process).” Furthermore, this definition clarifies: “The generic term ‘unit’ describes the actor responsible for innovations. It refers to any institutional unit in any sector, including households and their individual members“ (Freund, 2026).

Eric von Hippel hat dazu in seinen Veröffentlichungen Democratizing Innovation (2005) und Free Innovation (2016) ausführlich dargelegt, wie wichtig die Household Innovations in der Zwischenzeit geworden sind. Herr Papperger sollte sich die von mir genannten Quellen, insbesondere die OECD/Eurostat-Definition aus dem Jahr 2018 ansehen, um wieder auf dem aktuellen Stand der Innovations-Diskussion zu sein.

Auf der MCP 2026 (16.-19.09.2026, Balatonfüred, Ungarn) gehe ich darauf in einem Paper ein:

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

Mein zweites Paper:

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

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Tipping Point: User Innovation und Open Source AI

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In der Netzwerkökonomie gibt es manchmal überraschende Effekte. Beispielsweise besagt das Metcalfesche Gesetz (Wikipedia), dass der Wert eines Netzes im Quadrat der Zahl der angeschlossenen Rechner und Nutzer steigt. Dabei wird dieser Ansatz oftmals nur für die Rechenleistungen im Netz verwendet. Der Blick auf Nutzer (User) wird leider nicht so oft thematisiert. Obwohl das Gesetz auch kritisiert wird, ergeben sich für mich durchaus interessante Anhaltspunkte.

Auch der Tipping Point ist so ein Begriff, der in der Netzwerkökonomie (und auch anderen Bereichen) helfen kann zu verstehen, warum es einer kleinen Anzahl von Nutzern möglich ist, gravierende Veränderungen herbeizuführen.

Der Tipping Point (Kipppunkt) ist in der Netzwerkökonomik „die kritische Masse, die erforderlich ist, damit sich eine Nachricht oder ein Sozialverhalten massenhaft verbreitet.“

Wo der Tipping Point liegt kann nicht genau bestimmt werden, doch gibt es durchaus Anhaltspunkte.:

Welzer (2013) ist beispielsweise der Auffassung, dass schon 5% einer gesellschaftlichen Gruppe ausreichen, um eine Politik der Zukunftsfähigkeit anzustoßen.

Rogers (2003) erwähnt bei der Diffusion von Innovationen einen Wert von 15-20%, wenn es um den Übergang von den Early Adopters zu Early Majority geht.

Übertragen auf die Nutzung von Open Source AI (Digitale Souveränität) wäre es demnach es also „nur“ erforderlich, dass im europäischen KI-Netzwerk 15-20% Open Source AI verwenden, um sich unabhängiger von den proprietäten KI-Modellen zu machen.

Ähnlich ist es mit Open User Innovation. Dabei handelt sich um Innovationen, die nicht von Unternehmen stammen, sondern von einzelnen Usern. Eric von Hippel hat in vielen länderspezifischen Studien zeigen können, dass dieser Anteil innovativer User jetzt schon recht hoch ist: „Empirical studies also show that many users -from 10 percent to nearly 40 percent- engage in developing or modifying products (Eric von Hippel 2013:120). Da es seit 20 Jahren (Mota, 2011) immer mehr neue Technologien gibt, die nichts, oder recht wenig Kosten, und Künstliche Intelligenz (natürlich Open Source AI) unterstützend genutzt werden kann, wird der Tipping-Point auch hier möglicherweise bald erreicht.

Auf der MCP 2026 (16.-19.09.2026, Balatonfüred, Ungarn) gehe ich darauf in einem Paper ein:

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

Mein zweites Paper:

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

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Unternehmen sind gut darin, Ideen zu zerstören

Diese Aussage im Blogtitel habe ich in einem Interview gefunden, das mit dem finnischen Professor Alf Rehn schon in 2014 geführt wurde. Darin macht er deutlich, dass es genügend Ideen in den Unternehmen gibt, diese es allerdings schaffen, viele davon zu zerstören, und dadurch Innovationen verhindern.

„Viele Leute glauben, das Problem sei die Menge an Ideen oder das Fehlen von Ideen. Ich kenne Hunderte von Unternehmen, die sagen, sie haben nicht genug Ideen. Aber das ist völlig falsch. Ich habe noch nie einen Betrieb kennengelernt, dem es an Ideen mangelte, niemals, nirgends – und ich habe schon mit den langweiligsten Unternehmen des Planeten zusammengearbeitet. Der Punkt ist vielmehr: Sie sind unglaublich gut darin, Ideen zu zerstören. Sie sind so gut darin, dass sie es nicht einmal merken“ (Interview mit dem finnischen Professor Alf Rehn. In: „Unternehmen sind gut darin, Ideen zu zerstören“, Haufe Online vom 13.10.2014).

Heute können Ideen mit Künstlicher Intelligenz in großer Anzahl generiert und ausgewählt werden. Letztendlich wird das Unternehmen allerdings im Abgleich mit den eigenen Ressourcen und den zu erzielenden Gewinnen entscheiden, ob sie eine Idee umsetzt, oder eben nicht. Dadurch entsteht ein begrenzter Innovationsraum.

Anders sieht es bei einzelnen Usern aus, die seit ca. 2007 (nach Mota, 2011) immer besser in der Lage sind, Ideen auch selbst umzusetzen. Solche Open User Innovation (Eric von Hippel) entgrenzen Innovationen von den Unternehmen und stellen eine bedeutende Möglichkeit dar, endlich das herzustellen, was benötigt wird. Siehe dazu auch Innovationen: Das Europäische Paradox.

Auf der MCP 2026 (16.-19.09.2026, Balatonfüred, Ungarn) stelle ich dazu ein Paper vor:

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

Mein zweites Paper:

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

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Design heute: Entwicklung von Möglichkeiten, wie andere selbst kreativ sein können

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Wir bewundern oft das Design von Produkten (Gegenständen), die von anderen – meist berühmten Designern – entworfen und umgesetzt wurden. Es ist also eher etwas, das man bei anderen findet – sogar eher bei der Künstlichen Intelligenz als bei uns selbst.

„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).

In der Zwischenzeit wird gerade bei gesellschaftlichen Veränderungen deutlich, dass sich dieses Verständnis von Design ändert, denn es geht hier immer häufiger darum, die Kreativität der Menschen in die vielen Prozesse mit einzubinden.

Das persönliche Design-Verständnis wird dabei zu einem wichtigen Beitrag im Transformationsprozess. Das neue Verständnis von Design will Wege entwickeln, wie andere dies (kreativ Probleme lösen) selbst tun können. In dem Buch von Hyysalo (2025) werden alle Zusammenhänge umfangreich dargestellt.

„Meanwhile there already are concrete, doable, and demonstrated ways by which design can become a major contributor to social and environmental change. These ways rest in shifting design from a creative act of defining and solving problems to developing ways by which others can do so“ (Hyysalo, S. (2025) Design Participation | eBook).

Diese Strömungen im Design habe eine ganz praktische Relevanz, wenn es um Open User Innovation (Eric von Hippel) geht. Auch hier geht es darum User zu befähigen, in ihrem eigenen Kontext Probleme zu lösen und eigene Produkte zu entwickeln und herzustellen..

Auf der MCP 2026 stelle ich dazu ein Paper vor:

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

Mein zweites Paper:

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