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Open Innovation: Chesbrough 2026 Festschrift

https://www.chesbrough2026.com/home/Conference

Im April fand in Rom eine Konferenz für Henry Chesbrough statt, um das Werk des Forschers zu seinem 70. Geburtstag zu ehren. Chesbrough hat mit seinem Ansatz eines eher offenen Innovationsprozesses (Open Innovation) in Organisationen, und auch in Forschungsbereichen viel bewirkt.

Enge Mitstreiter haben sich daher in Rom zusammengefunden, auch um Paper zum Thema und zur Person vorzustellen, die in den nächsten Monaten veröffentlicht werden sollen.

„The April 2026 event is thus organized as a paper development workshop in three tracks: for the CMR special issue, the ICC special section, or the R&D Mgmt special issue“ (ebd.).

Ich bin sehr auf die verschiedenen Veröffentlichungen gespannt, denn ich habe den Weg von Henry Chesbrough in den letzten Jahren intensiv verfolgt.

Beispielsweise habe ich Henry Chesbrough schon auf dem MCPC 2011: 6th Worldcongress on Mass Customization, Personalization and Co-Creation, UC Berkeley, San Francisco, USA (Blogbeitrag) live erlebt.

Es war auch für mich inspirierend zu sehen, wie die Öffnung des Innovationsprozesses (Open Innovation) in Organisationen entwickelt werden kann, und was es für die Organisationen und für deren Kunden bedeutet. In der Zwischenzeit gibt es in allen Bereichen Beispiele für die den erfolgreichen Einsatz von Open Innovation – auch in Zeiten Künstlicher Intelligenz.

In einem meiner beiden Paper, die für die MCP 2026, 16.-19.09.2026, Balatonfüred, Ungarn angenommen wurde, gehe ich auch auf Open Innovation ein. Allerdings betrachte ich hier eher die Perspektive von Eric von Hippel, der Open User Innovation favorisiert.

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Smolagents: Turn your idea into an App – mit verschiedenen LLMs und natürlich Open Source

https://smolagents.org/de/

KI-Agenten sind aktuell gefühlt überall. Natürlich bieten die proprietären Modelle wie ChatGPT, Gemini, Grok etc. viele Möglichkeiten an, solche KI-Agenten zu erstellen und zu nutzen. Wie Sie als Leser unseres Blogs wissen, tentieren wir allerdings dazu, Open Source AI zu nutzen, gerade wenn es um eigene, spezielle Expertise, oder unternehmensspezifisches Wissen in Innovationsprozessen geht.

Neben den von uns schon beschriebenen Möglichkeiten von Langflow und Ollama, möchten wir Ihnen eine weitere Alternative vorstellen, eigene KI-Agenten zu nutzen, und dabei unterschiedliche LLMs einzubinden.

„Smolagents is a minimalist AI agent framework developed by the Hugging Face team, crafted to enable developers to deploy robust agents with just a few lines of code. Embracing simplicity and efficiency, smolagents empowers large language models (LLMs) to interact seamlessly with the real world“ (Source: https://smolagents.org/de/).

Das Team von Hugging Face bietet hier eine minimalistische Möglichkeit, auf Open Source Basis KI-Agenten zu entwickeln, und der Community in einem Repository zur Verfügung zu stellen (Best Smolagents in Hugging Face).

Es ist interessant zu sehen, wie einfach man seine Idee in einem ersten KI-Agenten umsetzen kann. In dem folgenden Beispiel habe ich versucht, einen persönlichen Innovationsprozess abzubilden. In jedem Prozessschritt wollte ich ein anderes Open Source KI-Modell einsetzen.

Eigener Screenshot

In der Abbildung sind erste Prozessschritte für die Entwicklung von Innovationen zu sehen: Inspire mit Llama 3, Ideate mit Mistral, Prototype mit Phi 3 etc. Die jeweiligen LLM kann ich auswählen und testen. Das ging sehr schnell und war super einfach.

Probieren Sie es doch auch einmal aus!

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MCP-Conference 2026: Meine eingereichten Abstracts wurden angenommen

https://mcp-ce.org/

Zur MCP 2026 Conference zu Mass Customization and Personalization findet vom 16.-19.09.2026 in Balatonfüred, Ungarn, statt. Auch zu dieser Konferenz habe ich Abstracts eingereicht, die in der Zwischenzeit bestätigt wurden.

It is our pleasure to inform you that your abstracts entitled:

Open-Source AI for Open User Innovation: Designing a Personalized Framework

Digital Sovereignty and Open-Source AI: A European Path for Innovative SMEs

were positively reviewed by MCP 2026 Scientific Committee and accepted to proceed to the next stage of uploading full paper according to the template.

Nun geht es daran, das Paper bis zum 31. Mai 2026 nach den Konferenzvorgaben fertigzustellen.

Wenn alles klappt, werden ich beide Paper im September auf der Konferenz vorstellen, und mit den Kollegen diskutieren.

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Innovationen: Integrales Denken und Handeln

Ein integrales Denken und Handeln von Innovationsmanagern besteht darin, verschiedene Perspektiven zu verbinden (Servatius/Piller 2014:29)

Gerade wenn es um Innovationen geht, ist es wichtig, verschiedene Dimensionen zu integrieren. Bezogen auf das integrale Denken und Handeln von Innovationsmanagern sind zwei grundlegende Perspektiven und ihre Polaritäten von besonderer Bedeutung:

(1) die Perspektive der Denkmuster mit Analyse und Rationalität auf der einen und Intuition und Emotion auf der anderen Seite sowie

(2) die Perspektive der Innovationswertschöpfung in Form von wissenschaftlich-technischen Problemlösungen und einer Befriedigung des Kundenbedarfs im Markt.

Die Abbildung zeigt, welche unterschiedlichen Handlungsfelder sich für Innovationsmanager aus diesen Perspektiven ergeben – von der Technologie- und Marktanalyse über die Intuition von Erfindern bis zur Empathie gegenüber Kunden (Servati-
us/Piller 2014:29).

Gerade in Zeiten der Nutzung von Künstlicher Intelligenz im Innovationsprozess können Emotion (Empathie) und Intuition Alleinstellungsmerkmale darstellen.

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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.

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Innovatives Denken mit Künstlicher Intelligenz unterstützen

Legende
(CEN TS 16555-2014):

1 Sammeln von Informationen
2 Erzeugen von Lösungen
3 Rasches Lernen
4 Bewertung
5 Synthese und Outputs
6 Ergebnisse

Unternehmen setzen für ihren Innovationsprozess Künstliche Intelligenz ein. Auf der individuellen Ebene ist das natürlich auch möglich. Beispielsweise kann Künstliche Intelligenz das eigene innovative Denken unterstützen. Die Abbildung zeigt dazu die insgesamt sechs Schritte – vom Sammeln von Informationen (1) bis zu den Ergebnissen (6).

In jedem einzelnen Schritt sollten Sie überlegen, ob Sie nur ein KI-Modell verwenden wollen, oder ob es nicht besser ist, spezielle KI-Modelle zu nutzen. Siehe dazu auch KI-Modelle: Von „One Size Fits All“ über Variantenvielfalt in die Komplexitätsfalle?

Weiterhin sollten Sie sich überlegen, ob Sie die bekannten proprietären KI-Modelle für ihre innovativen Ideen nutzen wollen. Denken Sie bitte daran, dass diese wenig transparent sind und Sie nicht genau wissen, was mit ihren Ideen passiert. Siehe dazu auch Das Kontinuum zwischen Closed Source AI und Open Source AI.

Unser Vorschlag ist daher, dass Sie zur Unterstützung ihres innovativen Denkens, in jedem Schritt Open Source KI-Modelle nutzen. Dass kann MISTRAL LE CHAT als Alternative zu ChatGPT etc, ein Modell wie Mistral AI für alle Schritte, oder auch ein Konzept mit unterschiedlichen Modellen sein, die Sie auf Huggingface finden können.

Natürlich ist es auch möglich, für die oben genannten Schritte einen, oder mehrere KI-Agenten zu nutzen – natürlich möglichst auch Open Source basiert.

Überlegen Sie abschließend noch, ob Sie alles auf ihrem Laptop, oder auf einem eignen Server laufen lassen können. Damit hätten Sie die Kontrolle über ihre Ideen.

„Erst ignorieren sie dich, dann lachen sie über dich, dann bekämpfen sie dich, dann hast du gewonnen“ Mahatma Gandhi.

Sie können dann immer noch selbst entscheiden, ob Sie Ihre Ergebnisse mit anderen teilen, oder diese sogar Unternehmen anbieten wollen.

Alles im Sinne einer eigenen Digitalen Souveränität.

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Minerva AI LLM: Das italienischsprachige KI-Modell

https://minerva-ai.org/

In dem Blogbeitrag Open Source AI-Models for Europe: Teuken 7B – Training on >50% non English Data hatte ich schon erläutert, wie wichtig es ist, dass sich Organisationen und auch Privatpersonen nicht nur an den bekannten AI-Modellen der Tech-Giganten orientieren.

Die dort oftmals hinterlegten Daten, die natürlich zum überwiegenden Teil in Englisch (oder Chinesisch) vorliegen, spiegeln nicht die vielfältige europäische Kultur mit ihren vielen Nuancen wieder. Kulturelle Bereiche, definieren sich oftmals über die jeweilige Sprache.

Es ist daher nicht verwunderlich, dass es in den jeweiligen europäischen Ländern einen Trend gibt, KI-Modelle zu entwickeln, die die jeweilige sprachlichen Besonderheiten beachten – wie z.B. Minerva AI LLM:

Minerva AI LLM is the first family of Large Language Models pretrained from scratch in Italian developed by Sapienza NLP in collaboration with Future Artificial Intelligence Research (FAIR) and CIN AIECA. The Minerva models are truly-open (data and model) Italian-English LLMs, with approximately half of the pretraining data composed of Italian text. You can chat with Minerva for free directly through the app — it’s easy, fast, and open to everyone.

Es handelt sich also um eine Modell-Familie, die offen für jeden nutzbar ist. Es zeigt sich auch hier wieder, dass Künstliche Intelligenz auf Vertrauen basieren muss, damit sie den gesellschaftlichen und wirtschaftlichen Anforderungen gerecht werden kann. Siehe dazu auch beispielhaft

Künstliche Intelligenz – It All Starts with Trust

Open EuroLLM: Ein Modell Made in Europe

Spanisch: Open Source AI: Veröffentlichung der ALIA AI Modelle für ca. 600 Millionen Spanisch sprechender Menschen weltweit

Schwedisch: GPT SW3

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Mistral Le Chat: Ersten persönlichen Agenten zu User Innovation angelegt

Eigener Screenshot: Meine Agenten in Le Chat (Angemeldet)

In den Blogbeitrag Mistral Le Chat: Eine europäische Alternative zu ChatGPT hatte ich schon einen ersten Test der Version thematisiert, die man ohne Anmeldung und kostenlos nutzen kann (Europäisch und DSGVO-konform).

Im nächsten Schritt habe ich mich bei Mistral Le Chat angemeldet, wodurch weitere Optionen kostenlos zur Verfügung stehen. Darunter ist auch die Möglichkeit, Agenten zu nutzen. Die obere Abbildung zeigt einen Screenshot, mit einem von mir angelegten Agenten „User Innovation„.

Das Ziel des Agenten ist es, meinen persönlichen Innovationsprozess zu unterstützen. Dabei möchte ich (natürlich) Open Source AI und frei verfügbare Daten nutzen.

Die folgende Grafik zeigt einen Ausschnitt aus den generierten Abfragen. Ich muss zugeben, dass ich durchaus von der Qualität der Antworten überzeugt bin. Mal sehen, wie weit ich mit meinen Überlegungen und Le Chat komme.

Eigener Screenshot – Mistral Le Chat, angemeldet, Agent anlegen
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Bertelsmann Stiftung: Innovative Milieus 2026

https://pub.bertelsmann-stiftung.de/Innovative-Milieus-2026

Schon sehr lange ist der Trend deutlich: Deutschland verliert bei Innovationen immer mehr den Anschluss an die Weltspitze. Nicht umsonst sind wir bei vielen Technologien in eine Abhängigkeit geraten, die unserer gesamten Gesellschaft zu schaffen macht. Siehe dazu auch: Das Europäische Paradox.

Die Anzeichen sind schon lange sehr deutlich, doch mehr Geld für Forschung und Entwicklung und mehr Innovationspreise haben bisher keine Änderungen im Trend ergeben. Die aktuelle Bertelsmann-Studie Innovative Milieus 2026 weist auch noch einmal darauf hin:

„Die Innovationslandschaft in Deutschland verliert weiter an Substanz. 2026 gehören nur noch 13 Prozent der Unternehmen zur Innovationsspitze. Gleichzeitig umfasst der innovationsferne Bereich inzwischen nahezu 40 Prozent der Unternehmenslandschaft. Seit 2019 ist der Anteil innovationsstarker Unternehmen damit kontinuierlich gesunken“ (Ergebnisse kompakt).

Darüber hinaus gibt es auch noch interessante Verschiebungen in den Innovations-Milieus:

„Parallel dazu ist der innovationsferne Bereich deutlich gewachsen. Der Anteil der Zufälligen Innovatoren und der Unternehmen ohne Innovationsfokus liegt inzwischen bei nahezu 40 Prozent (2019: 27 Prozent). Innovation verliert damit in der Breite an strategischer Verankerung“ (Ergebnisse vertieft).

Diese strukturellen Veränderungen können allerdings auch anders interpretiert werden:

Da der Begriff Innovation auf Unternehmen bezogen ist, erscheinen User Innovation (Eric von Hippel) nicht in der Statistik, und somit auch nicht in den Milieus.

Die Verschiebungen bei den unternehmensbezogenen Innovationen deuten möglicherweise auf eine Entgrenzung der Innovationslandschaft hin, die sich in einem größeren Milieu zu User Innovation zeigen würde. Dieser Teil der Innovationslandschaft wird allerdings in der Studie nicht berücksichtigt. Siehe dazu auch

Eric von Hippel (2017): Free Innovation.

Von Mass Personalization zu Open User Innovation.

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Künstliche Intelligenz: Produktivität steigt und Innovation stagniert?

Es ist schon erstaunlich, was man alles mit Künstlicher Intelligenz (GenAI) machen kann. Der Schwerpunkt scheint aktuell darauf zu liegen, in Organisationen die Abläufe zu verbessern, um die Produktivität zu erhöhen.

Weiterhin werden die KI-Modelle immer intuitiver und einfacher, was die Anwendung von KI scheinbar immer leichter macht.

Eine aktuelle Studie (Liu et al. 2026) kommt allerdings zu dem Schluss, dass, je leichter KI (GenAI) angewendet werden kann, umso wichtiger ist der Mensch, der die „harte Arbeit“ erledigen muss.

„The uncomfortable truth: the easier AI gets, the more valuable the people who still do the hard work become — and the more urgently organisations need to protect the conditions that produce them“ (Liu et al 2026).

Weiterhin wird in der selben Studie auf den Zusammenhang zwischen der Produktivität bei der Nutzung von KI und Innovation durch KI eingegangen: Die Produktivität steigt, doch Innovation (das Innovations-Niveau) stagniert.

Das liegt laut Studie an den „good enough“ – Antworten der üblichen KI-Modelle, die zu wenig „Friktion“ bieten, um Innovationen zu pushen.

Wenn alles zu einfach und zu leicht ist, kann das dann jeder und es ist nichts Neues mehr im Sinne einer Innovation. Die Autoren empfehlen daher ein angemessenes Maß an Friktion in der Organisation zu etablieren. Dazu wurde auch ein erstes geeignetes Framework entwickelt.