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Hybrides Innovationsmanagement: Free Innovation und Producer Innovation

Source: The free innovation paradigm and the producer innovation paradigm. (von Hippel 2017)

Alles ist ja heute hybrid. Es gibt beispielsweise Hybrides Arbeiten, Hybrides Projektmanagement, Hybrides Wissensmanagement, und die Hybride Wettbewerbsstrategie Mass Customization. Das verwundert nicht wirklich, da es in der Reflexiven Modernisierung zu Entgrenzungen auf allen Ebenen der Gesellschaft kommt – so auch bei den Management-Prozessen. Management-Berater verkaufen alles jetzt als neue Entwicklung, doch ist diese schon sehr lange – beispielsweise in den Sozialwissenschaften – bekannt.

Den Run auf die Entgrenzung von Innovationsprozessen hat Henry Chesbrough (2003) mit Open Innovation ausgelöst (Innovation als Kontinuum zwischen Closed Innovation und Open Innovation). Sein Ansatz bezog sich dabei auf auf Innovationsprozesse in Organisationen, die nun langsam aber sicher angefangen haben, Wissen auch von Außen zu integrieren. In der Grafik ist das der untere große Pfeil (Producer Innovation Paradigm), mit dem Abschluss “Market diffusion”. Dieser auf Schumpeter zurückgehende Blick auf Innovation, und dessen Öffnung zeigt sich auch in den dazugehörenden Definitionen (Oslo Manual 2018) oder auch in den jeweiligen Statistiken, die eben Innovationen nur dann erfassen, wenn sie von Organisationen im Markt positioniert worden sind.

In den letzten mehr als 20 Jahren ist gerade von Eric von Hippel allerdings deutlich nachgewiesen worden, dass es auch viele Innovationen von einzelnen Personen gibt, die nicht zwingend im Markt, sondern beispielsweise innerhalb von interessierten Gruppen ausgetauscht werden (Free Innovation Paradigm). Dabei wird hier schon klar, dass solche Innovationen nach der Oslo-Definition gar keine Innovationen sind, und somit auch in keiner traditionellen Statistik vorkommen. In den verschiedenen Paper von Eric von Hippel allerdings schon. Siehe dazu ausführlicher Eric von Hippel (2005): Democratizing Innovation und Eric von Hippel (2017): Free Innovation.

In der Abbildung ist allerdings auch zu erkennen, dass es durchaus Sinn machen kann, nicht von einem Entweder-oder, sondern von einem Sowohl-als-auch zu sprechen. Beide Extrempositionen können sich an verschiedenen Stellen der jeweiligen Prozesse ergänzen, beispielsweise durch einen Innovation support vom Producer Innovation Paradigm zum Free Innovation Paradigm und umgekehrt durch Innovation Designs.

Ein so verstandenes Hybrides Innovationsmanagement, oder auch ein entsprechendes Innovations-Kontinuum, bieten gerade für Kleine und Mittlere Unternehmen (KMU) viele Chancen.

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In Zukunft sollte wieder stärker die Nachfrage Treiber von Innovationen sein

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Es ist immer wieder erstaunlich, dass Struktuten wie die Europäische Union, Bundes- oder Landesregieren usw. immer wieder über Geld, also Kapital, sprechen, wenn es um Innovationen geht. Es werden Statistiken aufgefahren, die zeigen sollen, dass z.B. Deutschland X Milliarden in Forschung und Entwicklung steckt, und auch mit vielen Programmen Innovationen fördert. Viele der von einzelnen Menschen erbrachten Innovationen tauchen in diesen Statistiken allerdings gar nicht auf. Siehe dazu bespielsweise Eine etwas andere Perspektive auf den Bundesbericht Forschung und Innovation 2020.

Einerseits sind Investitionen in Forschung und Entwicklung nicht zwangsläufig Innovationen, wenn z.B. Patente nicht in marktfähige Produkte und Dienstleistungen umgesetzt werden. Andererseits haben die vielen Förderprogramme einen Wust an Aktivitäten ausgelöst, die nur mehr Innovationspreise, aber keine wirklichen Innovationen gebracht haben. Wie ich darauf komme? Wir haben in der Europäischen Unionen kein Amazon, kein Apple, kein Microsoft, kein Meta, kein etc., obwohl es wohl bei den Menschen für die entsprechenden Dienstleistungen einen Bedarf gibt. Wir sind gerade bei Zukunfstechnologien in eine bequeme, allerdings auch verhängnisvolle Abhängigkeit geraten. Das hat sich alles in den letzten Jahrzehnten entwickelt. Gut erkennen kann man die dahinterliegende Denkweise an dem Vergleich der Smart City mit einer AI City:

“The governance of the AI city is aimed at the difficulties and pain points in the current city. The key point of using AI to explore is the grafting point of AI technology and urban governance needs rather than the top-down promotion of AI concepts. This is fundamentally different from the rise and promotion of any “smart city” in the past, which is different from the construction of smart infrastructure and a large and comprehensive technology platform with high investment from the government, and the AI city is reflected in the “peripheral nerve” of urban governance” (Wu 2025).

Der Blick muss wieder auf die Bedürfnisse der Menschen gerichtet werden, nicht nur auf “Kapital” und “Märkte”. Diese haben die vielen Probleme der Menschen in ihrem täglichen Umfeld bisher jedenfalls nicht gelöst, trotz aller Versprechen im Marketing, beim Qualitätsmanagement, Innovationsmanagement etc. und aktuell bei den Agilen Arbeitsweisen. Siehe dazu auch Produkte und Dienstleistungen als Mehrwert für Kunden: Warum funktioniert das einfach nicht?

“There is still an invisible hand behind supply-side reform. Adam Smith argued that the invisible hand that drives markets is capital, while the invisible hand of supply that drives innovation is demand. Generally speaking, the “inconvenience” in the daily life of the people can be used as the traction of technological development. In the AI technology market, enterprises that see fundamental needs can have a large number of applications for their products” (Wu 2025).

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Sensor Community: Umweltdaten – Open Data

Screenshot Sensor Community Website

Wir haben uns in der Vergangenheit daran gewöhnt, dass es vereinzelt Messstationen gab, an denen Umweltdaten generiert und oft von Behörden genutzt wurden. In der Zwischenzeit gibt es eine Sensor Community, bei der jeder mitmachen, und Umweltdaten frei zur Verfügung stellen kann – als Open Data.

Wie in der Abbildung zu erkennen ist, gibt es in Europa schon sehr viele, die diesen Ansatz unterstützen, und Messpunkte und Messdaten zur Verfügung stellen. Weltweit gibt es aktuell 12.101 Sensoren in 76 Ländern mit 30.703.440.715 Datenpunkten.

Da die Daten frei zur Verfügung gestellt werden (Open Data) können daraus auch eigene/neue Dienstleistungen oder auch Produkte entwickelt werden. Dieser Innovationsansatz wird von Eric von Hippel als Democratizing Innovation beschrieben. So eine Perspektive auf Innovation ist ganz anders als die übliche, die von Innovationen ausgeht, die Organisationen/Unternehmen generieren.

Siehe dazu auch Von Democratizing Innovation to Free Innovation.

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Innovationsprojekte: Überwindung von Barrieren durch Promotoren und Gatekeeper

Innovationen zeichnen sich dadurch aus, dass es sich dabei um etwas Neues handelt. Auf dem Weg zu einer Innovation hat ein entsprechendes Projekt (Innovationsprojekt) Widerstände und Barrieren zu überwinden. In diesem Prozess hat es sich bewährt, Promotoren auszumachen, die helfen, diese Barrieren zu überwinden. Das Promotorenmodell von Witte ist hier eine oft erwähnte Hilfestellung. Zusammen mit der Rolle eines Gatekeepers ergeben sich somit die folgenden Schlüsselrollen mit den jeweils typischen Leistungsbeiträgen.

SchlüsselpersonenTypische Leistungsbeiträge
MachtpromotorÜberwinden von „Barriere des Nicht-Wollens“
– Zieldefinition,
– Ressourcenbereitstellung,
– Schutz vor Opponenten,
– Prozesssteuerung
FachpromotorÜberwinden von „Barriere des Nicht-Könnens“, „Barriere des Nicht-Wissens“
– Ideengenerierung,
– Alternativenentwicklung,
– Konzeptevaluierung,
– Implementierung
ProzesspromotorÜberwinden von „Barriere des Nicht-Dürfens“
– Zusammenführung,
– Vermittlung,
– Konfliktmanagement,
– Prozesssteuerung,
– Koordination
BeziehungspromotorÜberwinden von „Barriere des Nicht-Miteinander-Könnens und Nicht-Miteinander-Wollens“
– Informationsaustausch,
– Finden und Zusammenbringen von Interaktionspartnern,
– Koordination,
– Planung und Steuerung von Austauschprozessen,
– Konfliktmanagement
Gatekeeper– Suchen nach und Sammeln von Informationen,
– Filtern von Informationen zur Aufnahme und Ausgabe,
– Informationsaufnahme und -ausgabe,
– Schutz der Organisation vor Informationsüberfluss und externem Druck
Typische Schlüsselpersonen in Innovationsprojekten (Hochbrügge et al 2017, in projektmanagementaktuell 4/2017, verändert nach Gemünden/Hölzle/Lettl (2006)

Solche Zusammenhänge thematisieren wir auch in den von uns entwickelten Blended Learning Lehrgängen Projektmanager/in (IHK) und Projektmanager/in AGIL (IHK). Informationen dazu, und zu aktuellen Terminen, finden Sie auf unserer Lernplattform.

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“Innovation” und “Innovationsmanagementsystem” nach ISO-Norm

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Innovationen sind den Standort Deutschland wichtig – für die gesamte Gesellschaft und für Organisationen. Im Jahr 2019 wurde dazu in der ISO 56002 ein Rahmen für das Innovationsmanagement in Organisationen veröffentlicht. Zusammen mit der übergeordneten ISO 56000 wird auch eine einheitliche Definition von “Innovation” und “Innovationsmanagement” festgelegt:

Eine Innovation beschreibt hier eine “neue oder veränderte Einheit, die Wert schafft oder neu verteilt” (ISO 56000).

“Ein Innovationsmanagementsystem ist ein Satz zusammenhängender oder sich gegenseitig beeinflussender Elemente die auf der Schaffung von Wert abzielen. Es bietet einen gemeinsamen Rahmen zum Entwickeln und Bereitstellen von Innovationsfähigkeiten, Beurteilen von Leistung und Erreichen von beabsichtigten Ergebnissen” (ISO 56002:2019), gefunden in Flore/Würdemann (2024), projektmagementaktuell 05/2024).

In der nationalen und internationalen Zusammenarbeit ist es immer gut, Begriffe zu standardisieren, um die Kommunikation zu vereinfachen. Ich frage mich allerdings, ob die in den letzten Jahrzehnten veröffentlichten Normen zum Innovationsmanagement in Organisationen wirklich dazu beigetragen haben, dass Organisationen innovativer geworden sind. Die Realität sieht m. E. in Deutschland nicht danach aus…. Siehe dazu auch:

“Innovation”: Definition aus 2018 (Oslo Manual)

Künstliche Intelligenz im Innovationsprozess von Organisationen.

Künstliche Intelligenz und Open Innovation.

Inflation der Innovationspreise?

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Künstliche Intelligenz und Open Innovation

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

Zunächst sollten Sie sich noch einmal klar machen, wie sich Closed Innovation und Open Innovation unterscheiden. Wie so oft, gibt es nicht nur die beiden Pole, sondern ein Innovations-Kontinuum (Roth 2008). Weiterhin finden Sie in dem Beitrag Künstliche Intelligenz im Innovationsprozess von Organisationen Hinweise dazu, welche Vorteile, bzw. Nachteile es geben kann, wenn für jeden Schritt im Innovationsprozess eines der bekannten KI-Modelle wie ChatGPT, Gemeni etc. genutzt wird.

In diesem Beitrag geht es mir darum aufzuzeigen, wie Künstliche Intelligenz bei Open Innovation genutzt werden kann. Wie der folgenden Tabelle zu entnehmen ist, kann zwischen der Verbesserung von Open Innovation durch KI (OI-Enhancing AI), einer Ermöglichung von Open Innovation durch KI (OI-Enabling AI) und der Ersetzung von Open Innovation durch KI (OI-Peplacing AI) unterschiedenen werden. Die jeweils genannten Beispiele zeigen konkrete Einsatzfelder.

DescriptionExamples
OI-Enhancing AIAI that enhances established forms of open innovation by utilizing the advantages of AI complemented with human involvementInnovation search
Partner search
Idea evaluation
Resource utilization
OI-Enabling AIAI that enables new forms of open innovation, based upon AI’s potential to coordinate and/or generate innovationAI-enabled markets
AI-enabled open business models
Federated learning
OI-Replacing AIAI that replaces or significantly reshapes established forms of open innovationAI ideation
Synthetic data
Multi-agent systems
Quelle: Holgersson  et al. (2024)

Alle drei Möglichkeiten – mit den jeweils genannten Beispielen – können von einem KI-Modell (z.B. ChatGPT oder Gemeni etc.) der eher kommerziell orientierten Anbieter abgedeckt werden. Dieses Vorgehen kann als One Sizes Fits All bezeichnet werden.

Eine andere Vorgehensweise wäre, verschiedene spezialisierte Trainingsmodelle (Large Language Models) für die einzelnen Prozessschritte einzusetzen. Ein wesentlicher Vorteil wäre, dass solche LLM viel kleiner und weniger aufwendig wären. Das ist gerade für Kleine und Mittlere Unternehmen (KMU) von Bedeutung.

Nicht zuletzt kann auch immer mehr leistungsfähige Open Source AI eingesetzt werden. Dabei beziehe ich mich auf die zuletzt veröffentlichte Definition zu Open Source AI. Eine Erkenntnis daraus ist: OpenAI ist kein Open Source AI. Die zuletzt veröffentlichten Modelle wie TEUKEN 7B oder auch Comon Corpus können hier beispielhaft für “wirkliche” Open source AI genannt werden.

Weiterhin speilen in Zukunft AI Agenten – auch Open Source – eine immer wichtigere Rolle.

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Künstliche Intelligenz im Innovationsprozess von Organisationen

Quelle: AdobeStock_650993865

Innovationen sind für eine Gesellschaft, und hier speziell für marktorientierte Organisationen wichtig, um sich an ein verändertes Umfeld anzupassen (inkrementelle Innovationen), bzw. etwas ganz Neues auf den Markt zu bringen (disruptive Innovationen).

Organisationen können solche Innovationen in einem eher geschlossenen Innovationsprozess (Closed Innovation) oder in einem eher offenen Innovationsprozess (Open Innovation) entwickeln.

Darüber hinaus können die Innovationen von Menschen (People Driven) oder/und von Technologie (Data Driven) getrieben sein. Aktuell geht es in vielen Diskussionen darum, wie Künstliche Intelligenz (AI: Artificial Intelligence) und die damit verbundenen Trainingsdaten (LLM: Large Language Models) im Innovationsprozess genutzt werden können.

Im einfachsten Fall würde sich eine Organisation den Innovationsprozess ansehen, und in jedem Prozessschritt ein Standard-KI-Modell wie ChatGpt, Gemini, Bart usw. nutzen. Die folgende Tabelle stellt das grob für einen einfachen Innovationsprozess nach Rogers (2003) dar:

Opportunity identification and idea generationIdea evaluation and selectionConcept and solution developmentCommercialization launch phase
e.g. identifying user needs, scouting promising technologies, generating ideas;e.g. idea assessment, evaluatione.g. prototyping, concept testinge.g. marketing, sales, pricing
ChatGPT, Gemeni, etc.ChatGPT, Gemini, etc.ChatGPT, Gemini, etc.ChatGPT, Gemini, etc.
Eigene Darstellung

Dieser Ansatz könnte als One Size fits all interpretiert werden: Eine Standard-KI für alle Prozessschritte.

Dafür sprechen verschiedene Vorteile:
– Viele Mitarbeiter haben sich schon privat oder auch beruflich mit solchen Standard-KI-Modelle beschäftigt, wodurch eine relativ einfache Kompetenzentwicklung möglich ist.
– Die kommerziellen Anbieter treiben AI-Innovationen schnell voran, wodurch es fast “täglich” zu neuen Anwendungsmöglichkeiten kommt.
– Kommerzielle Anbieter vernetzen KI-Apps mit ihren anderen Systemen, wodurch es zu verbesserten integrierten Lösungen kommt.

Es gibt allerdings auch erhebliche Nachteile:
– Möglicherweise werden auch andere Organisationen/Wettbewerber so einen Ansatz wählen, sodass kaum ein grundlegendes Alleinstellungsmerkmal erzielt werden kann.
– Kritisch ist auch heute noch, ob es sich bei den verwendeten Trainingsdaten (Large Language Models) nicht um Urheberrechtsverletzungen handelt. Etliche Klagen sind anhängig.
– Weiterhin können die für Innovationen formulierte Prompts und Dateien durchaus auch als Trainingsdaten verwendet werden.
– Die LLM sind nicht transparent und für alle zugänglich, also sie sind keine Open Source AI, auch wenn das von den kommerziell betriebenen KI-Modellen immer wieder suggeriert wird.
– Organisationen sind anhängig von den Innovationsschritten der kommerziellen Anbieter.
– Die Trainingsdatenbanken (Large Language Models) werden immer größer und damit natürlich auch teurer.
– Nicht zuletzt ist unklar, wie sich die Kosten für die kommerzielle Nutzung der KI-Apps in Zukunft entwickeln werden – eine gerade für kleine und mittlere Unternehmen (KMU) nicht zu unterschätzende Komponente.

Gerade kleine und mittlere Unternehmen (KMU) sollten die genannten Vorteile und Nachteile abwägen und überlegen, wie sie Künstliche Intelligenz in ihrem Innovationsprozess nutzen wollen.

In unserem Blog werde ich in der nächsten Zeit weitere Möglichkeiten aufzeigen.

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Henry Chesbrough über die Zukunft von Open Innovation

Wenn es um Open Innovation geht, wird meistens die Veröffentlichung von Henry Chesbrough aus dem Jahr 2003 genannt: Open Innovation: The New Imperative for Creating and Profiting from Technology.

Dabei stellt Chesbrough dar, wie sich der bisher geschlossene Innovationsprozess (Closed Innovation) immer mehr öffnet. indem Organisationen für den dazugehörenden Wissensfluss (neue) technologische Möglichkeiten einsetzen (Abbildung). Darüber hinaus hatte Chesbrough bei seiner Veröffentlichung seinen Fokus auf Großunternehmen gelegt, und entsprechende Beispiele beschrieben. Nach mehr als 20 Jahren hat Henry Chesbrough nun einen sehr lesenswerten Artikel veröffentlicht:

Chesbrogh, H. (2024): Open Innovation: Accomplishments and Prospects for the Next 20 Years, in: California Management Review, Volume 67, Issue 1, November 2024, Pages 164-180 | Link

Der Beitrag zeichnet die Entwicklungslinien von Open Innovation für Organisationen noch einmal nach, und ordnet diese ein. Ich habe hier absichtlich “für Organisationen” ergänzt, da das Verständnis von Open Innovation nach Chesbrough auf ein offeneres Business Model von Organisationen abzielt.

Dieser Hinweis ist deshalb wichtig, da es auch eine andere Perspektive auf Open Innovation gibt, und zwar die von Eric von Hippel. Siehe dazu von Hippel, E. (2005): Democratizing Innovation und von Hippel, E. (2017): Free Innovation. Dieser Blick ist eher Bottom-Up gerichtet, da er davon ausgeht, dass jeder Mensch in seinem täglichen Umfeld Möglichkeiten sieht, innovativ zu sein. Mit Hilfe neuer Technologien wird es fast jedem möglich sein, Innovationen zu entwickeln und anzubieten – entweder kommerziell oder frei nutzbar für andere Menschen.

Abschließend möchte ich Open Innovation auch noch mit den größeren gesellschaftlichen Entwicklungen der Modernisierung in Verbindung bringen. ein Ergebnis von Entgrenzungstendenzen, die sich aus der Reflexiven Modernisierung ergeben haben. Dabei handelt es sich um einen Strukturbruch zwischen einfacher und reflexiver Modernisierung.

Siehe dazu auch meine verschiedenen Veröffentlichungen zu Open Innovation, beispielsweise

Freund, R. (2016): Cognitive Computing and Managing Complexity in Open Innovation Model. Bellemare, J., Carrier, S., Piller, F. T. (Eds.): Managing Complexity. Proceedings of the 8th World Conference on Mass Customization, Personalization, and Co-Creation (MCPC 2015), Montreal, Canada, October 20th-22th, 2015, pp. 249-262 | Springer

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Technologie-Grid Deutschland: Relative Bedeutung von Innovationsfeldern und Zeit bis zum kommerziellen Durchbruch

Quelle: Weber, T.; Süssenguth, S. (Hrsg.) (2024): Innovationsfähigkeit in der Zeitenwende, acatech IMPULS vom 27.11.2024 | Website

Über die Innovationsfähigkeit Deutschlands habe ich in den letzten Jahren verschiedene Beiträge geschrieben. Es war schon lange abzusehen, dass Deutschland (Europa) den Anschluss an die USA und an China bei den wichtigsten Innovationsfeldern verloren hat. Von der Politik wird allerdings immer noch versucht, Innovation auf allen Ebenen Top-Down zu planen, und zu fördern/steuern. Dadurch werden sehr viele Ressourcen im gesamten Innovations-Ökosystem verschwendet, und ein Bottom-Up-Ansatz vernachlässigt. Um es etwas drastisch auszudrücken: Es gibt mehr Innovations-Preise als wirkliche Innovationen (Siehe beispielhaft meinen Blogbeitrag aus dem Jahr 2010).

Wenn wir uns der Zukunft zuwenden ist es interessant sich klarzumachen, wie sich wichtige Innovationsfelder entwickeln. Dabei sollte die jeweilige Bedeutung und das zeitliche Eintreten beachtet werden. Genau das wurde mit Hilfe von Hintergrundgesprächen und der Sichtung verschiedener Quellen gemacht, und in ein Technologie-Grid überführt (Abbildung), das durchaus interessante Ergebnisse liefert.

Deutlich zu erkennen ist beispielsweise, dass viele der Pfeile nach links zeigen, was bedeutet, dass die jeweilige Technologie früher als noch in 2021 erwartet ihren Durchbruch erzielen soll. Weiterhin ist zu erkennen, dass Cybersecurity, von seiner Bedeutung in 2021 eher “mittel”, nun als “sehr hoch” eingestuft wird.

Es lohnt sich, diesen Teil der Veröffentlichung genauer zu analysieren um zu erkennen, welche Möglichkeiten – welche Innovationsprojekte – sich aus diesen Entwicklungen für die eigene Organisation ableiten lassen.

Quelle: Weber, T.; Süssenguth, S. (Hrsg.) (2024): Innovationsfähigkeit in der Zeitenwende, acatech IMPULS vom 27.11.2024 | Website.

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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Lückenanalyse: Gibt es genug Innovationsprojekte?

IHK Bayern (2013:20)

Die Abbildung zeigt was mit dem Gewinn einer Organisation passiert, wenn keine weiteren Innovation auf den Markt gebracht werden, bzw. Innovationen zur Gewinnsteigerung beitragen sollen (Lückenanalyse).

Als Ergebnis der Ideenfindung, z.B. durch den Einsatz von Kreativitätstechniken, liegen in der Regel viele Innovationsideen (50 bis mehrere 100) dokumentiert vor. Da nicht alle Ideen Substanz aufweisen und umsetzbar sind, sowie die Ressourcen in Organisationen begrenzt sind, können nur wenige Ideen in neue Produkte/Dienstleistungen umgesetzt werden. Ideen sollten daher in Potentialniveaus eingeteilt werden (CEN/TS 16555-6:2014).

Es gilt, in einem Bewertungs- und Auswahlprozess effizient die aussichtsreichsten Ideen herauszufiltern. Berücksichtigt man beispielsweise die beiden Dimensionen Budget/Kosten und Nutzen, so ergibt sich das ein priorisiertes Portfolio.

Projekte im Sektor „Quick Wins“ sind schnell umsetzbar, da ihr Nutzen hoch ist und die benötigten Kosten niedrig sind. Weiterhin ergeben sich noch „KVPs“ (Kontinuierliche Verbesserungen), „Strategische Themen“ (Projekte mit strategischer Relevanz) und „Question Marks“ (Wirkung fraglich). 

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.