Veröffentlicht am

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.

Veröffentlicht am

Künstliche Intelligenz und Bewusstsein

Quelle: Bahnsen/Schnabel (2012(; (c) Dr. Robert Freund

Ein wichtiges Element, worin sich Künstliche Intelligenz und Menschliche Intelligenz unterscheiden, soll das Bewusstsein sein (Penrose 2025). Schauen wir uns zunächst einmal an, was das menschliche Bewusstsein ausmacht. In einem Artikel von Bahnsen und Schnabel (2012) wird u.a. der Entwicklungspsychologe Tomasello wie folgt zitiert:

„Das menschliche Selbstbewusstsein existiert nicht für sich allein, behauptet Michael Tomasello, Leiter der Abteilung Entwicklungspsychologie. Es ist wesentlich ein Produkt der Interaktion mit anderen“ (ebd.).

Es geht hier um die Interaktion mit und zwischen Menschen – unter weiter:

„Ihr Bewusstsein entsteht durch spezielle und hoch entwickelte Formen sozialer Fähigkeiten bei der Interaktion mit anderen – etwas was Tomasello „kulturelle Intelligenz“ nennt“ (ebd.).

Die vernetzten Interaktionsformen bei Menschen weisen auf eine Dynamik bei dem Bewusstsein hin, die in der Abbildung beispielhaft in Bezug zu Wachheit zu erkennen ist. Da diese Argumente sehr stark auf Menschen bezogen sind, ergibt sich in der Zwischenzeit die Frage, ob auch Künstliche Intelligenz so eine Art von Bewusstsein haben kann.

Nobelpreisträger Sir Roger Penrose hat hier eine deutliche und klare Meinung. Da Künstliche Intelligenz nach seiner Auffassung kein Bewusstsein haben wird, sollten wir nicht von Künstlicher Intelligenz, sondern eher von Künstlicher Cleverness sprechen. Sie dazu Künstliche Cleverness statt Künstliche Intelligenz?

Sir Roger Penrose, Gödel’s theorem debunks the most important AI myth. AI will not be conscious, Interview, YouTube, 22 February 2025. This Is World.
Available at: https://www.youtube.com/watch?v=biUfMZ2dts8

AI will not have conscious – Künstliche Intelligenz wird kein Bewusstsein haben.

In seiner Argumentation verwendet Penrose Gödels Theorem, was als Penrose-Lucas Argument (englisch) durchaus auf Kritik in der Wissenschaftswelt gestoßen ist. Was erwartbar war – so ist eben spannende, lebendige Wissenschaft.

Veröffentlicht am

Explainable AI (XAI): Was ist das nun schon wieder?

Wie die proprietären KI-Modelle wie ChatGPT, Gemini, Anthropic, Grok, Claude etc. funktionieren, ist oft nicht transparent, wodurch sich letztendlich auch kein wirkliches Vertrauen in diese Systeme aufbauen kann – it all starts with trust.

Es ist daher nur konsequent, wenn immer mehr Einzelpersonen, Unternehmen und Öffentliche Verwaltungen auf offene und transparente KI-Modelle setzen. In dem Zusammenhang gibt es auch ein Forschungsfeld, das sich mit den damit einhergehenden Fragestellungen befasst.

„Explainable AI (XAI) – Forschungs- und Anwendungsfeld der Künstlichen Intelligenz, das Methoden entwickelt, um Entscheidungen, Vorhersagen oder generierte Inhalte von KI-Systemen transparent, nachvollziehbar und überprüfbar zu machen. Ziel ist es, Vertrauen zu schaffen und Fehlentscheidungen zu vermeiden.“ (Mittelstand Digital Fokus Mensch (2026): Digitale Souveränität als Basis für sichere KI-Anwendungen).

Es stellt sich dabei natürlich gleich die Frage, was das z.B. für Kleine und Mittlere Unternehmen (KMU) in der Praxis bedeuten kann. „Gerade in geschäftskritischen Anwendungen ist Vertrauen in die Funktionsweise von KI-Systemen unerlässlich“ (ebd.). Solche Anwendungen sind ganz besonders Innovationsprozesse. Da sich gerade der deutsche Mittelstand innovativ ausrichtet, ja ausrichten muss, kommt Explainable AI (XAI) ein große Bedeutung zu.

Das Fraunhofer Institut hat dazu eine eXplainable Artificial Intelligence (XAI)-Toolbox entwickelt: „Das heißt, die Toolbox kann z. B. zur Datenanalyse, zum Debugging und zur Erklärung der Vorhersage eines beliebigen Black-Box-Modells eingesetzt werden“ (ebd.).

Veröffentlicht am

Mistral Vibe: Agentic Coding – Open Source AI

Screenshot: https://mistral.ai/products/vibe

Über die Mistral 3 Modell-Familie, Mistral Le Chat und Mistral Forge habe ich hier schon ausführlich geschrieben. Mistral ist für die Digitale Souveränität in Europa wichtig, da alle KI-Anwendungen europäisch (französisch), DSGVO-konform und Open Source sind. Ganz im Sinne einer Digitalen Souveränität.

Was im Vergleich zu den bekannten proprietären KI-Anwendungen noch fehlte, war das Coding mit Mistral. Dazu wurde nun Mistral Vibe veröffentlicht:

„Agentic coding that meets you where you work. Write, test, and deploy autonomously with full codebase context“ (ebd.).

Da ich kein Experte für das Coding mit Künstlicher Intelligenz bin, habe ich einen Beitrag gesucht, der die Möglichkeiten von Mistral Vibe aus der Coding-Perspektive beschreibt. In dem Artikel Mistral Vibe 2.0: Der terminalbasierte KI-Codierungsagent von Oluseye Jeremiah, veröffentlicht am 02. Februar 2026 auf datacam werden die vielen Vorteile von Mistral Vibe beschrieben.

„Mistral Vibe 2.0 ist ein Terminal-basierter KI-Codierungsagent, der direkt über die Befehlszeile läuft. Anstatt in einem Browser oder als IDE-Plugin zu laufen, arbeitet es direkt im Entwickler-Workflow mit Zugriff auf Dateien und Repositorys.“

Es ist spannend zu sehen, wie sich Mistral, als europäische Alternative zu den bekannten KI-Anwendungen der etablierten amerikanischen Konzerne auf dem Markt behauptet. Erstaunlich ist allerdings auch, dass darüber gar nicht so viel geschrieben wird. Honi soit qui mal y pense.

Veröffentlicht am

Open Source LLM und Proprietäres LLM in einer vereinfachten Gegenüberstellung

Mittelstand Digital Fokus Mensch (2026)

Generative Künstliche Intelligenz (GenKI) ist gerade bei Kleinen und Mittleren Unternehmen (KMU) ein spezielles Thema, da KMU oftmals undermanaged und underfinanced sind. KMU müssen daher beim Einsatz von Künstlicher Intelligenz darauf achten, dass nicht unnötig Ressourcen verschwendet werden. Dazu gehört auch, von Anfang an einen angemessenen Weg zur Nutzung Künstlicher Intelligenz einzuschlagen.

Damit meine ich nicht zu entscheiden, ob man ChatGPT, Gemini, Grok, Anthropic usw. einsetzen möchte, denn diese KI-Modelle (LLM: Large Language Models) sind eher proprietäre LLM, also herstellergebundene KI-Modelle mit Vor- und Nachteilen.

Die Abbildung zeigt dazu eine einfache Gegenüberstellung von Open Source LLM und proprietärer LLM. Es wird deutlich, dass die Einstiegshürden bei Open Source LLM zwar höher sind, doch die Open Source LLM bei Kosten, Datenschutz und Anpassung besser abschneiden. Was noch beobachtet werden muss, ist das jeweilige Leistungsniveau, das sich bei den Open Source LLM in den letzten Jahren stark verbessert hat.

Vor zwei Jahren dominierten proprietäre Modelle den Markt. Inzwischen hat sich viel getan. Beispiele sind Meta LLaMA 3, Mistral & Mixtral, Falcon, Gemma, OpenHermes und Ökosystem-Tools (Plattformen wie HuggingFace).

Kurz gesagt: Open-Source LLMs sind nicht mehr nur Forschungsprojekte, sondern in vielen Szenarien produktionsreif.

Quelle: vgl. Mittelstand Digital Fokus Mensch (2026): Digitale Souveränität als Basis für sichere KI-Anwendungen. EIN KURZLEHRBUCH | PDF

Gerade für Kleine und Mittlere Unternehmen (KMU) ist es an der Zeit, auf Basis von Open Source AI ihre eigene Digitale Souveränität aufzubauen. Mit dem genannte Handbuch können Sie sich ausführlicher darüber informieren und anfangen, entsprechende Kompetenzen aufzubauen.

Veröffentlicht am

Künstliche Intelligenz und „grausamer Optimismus“

Der Begriff „Cruel Optimism“ (Grausamer Optimismus) wurde von Lauren Berlant geprägt und ist in Berlant, L. (2011): Cruel optimism ausführlich erläutert. Was ist nach Berlant unter „Grausamer Optimismus“ zu verstehen?

„A relation of cruel optimism exists when something you desire is actually an obstacle to your flourishing“. (…) They become cruel only when the object that draws your attachment actively impedes the aim that brought you to it initially.

Nicht jede optimistische Wunschvorstellung ist per se grausam. Sie wird allerdings zu einem Grausamen Optimismus (Cruel Optimism), wenn das Objekt, an dem Ihre Zuneigung hängt, das Ziel, das Sie ursprünglich dazu geführt hat, aktiv behindert. Das ist nicht ganz leicht zu verstehen. Zwei Beispiele können möglicherweise helfen:

„Zwei hervorragende Beispiele dafür sind die Diätindustrie und die kulturelle Besessenheit von Produktivitätstricks: Anstatt unsere maroden Ernährungssysteme oder die schleichende Kultur von Burnout und Überarbeitung zu betrachten, schieben wir die Verantwortung für eine gesündere Ernährung und ein effizienteres Zeitmanagement auf den Einzelnen ab. Dadurch blenden wir die tieferliegenden Ursachen systemischer Probleme aus. Und wenn die Lösung dann scheitert, geben sich die Betroffenen selbst die Schuld, nicht genug Willenskraft gehabt zu haben“ (Goleman, D. (2026): How AI Could Produce ‘Cruel Optimism’, deutschsprachige Übersetzung mit Google Translate).

Goleman sieht hier auch einen Zusammenhang zwischen Künstlicher Intelligenz und dem von Berlant angesprochenen „Grausamen Optimismus“. Auch Künstliche Intelligenz weckt Wünsche und Sehnsüchte, und verheißt eine optimistische, effiziente Zukunft, da KI alle möglichen Probleme der Menschen lösen kann, bzw. lösen wird.

Wenn wir also mit den KI-Modellen und KI-Agenten die Probleme nicht lösen können, so sind wir Menschen eben die Dummen. Auch hier geben sich die einzelnen Personen, oder Gruppen von Personen, oder sogar Organisationen die Schuld, nicht gut genug zu sein in der Nutzung von Künstlicher Intelligenz. Diese Logik führt zwangsläufig zu einem „Grausamen Optimismus“ in der die Betroffenen sich selbst die Schuld geben. Der oben verlinkte Beitrag von Daniel Goleman enthält noch weitere (englischsprachige) Details dazu.

Interessant ist hier auch, dass Daniel Goleman 1995 den Bestseller Emotional Intelligence. Why it can matter more than IQ (Quelle: Wikipedia) geschrieben hat und Goleman sich in der Tradition von Howard Gardner´s Theorie der Multiplen Intelligenzen versteht.

Veröffentlicht am

Mistral Forge: Eigene Unternehmens-KI entwickeln

Quelle: https://mistral.ai/products/forge

Die Nutzung den bekannten KI-Modelle (GenAI) wie ChatGPT, Gemini, Grok, Anthropic, Claude etc ist weit verbreitet. Es ist auch möglich, diese Modelle mit eigenen Daten zu trainieren, doch ist der Großteil dann immer noch zu wenig unternehmensspezifisch. Siehe dazu auch Digitale Souveränität: Europa, USA und China im Vergleich.

Mistral AI ist hier in den letzten Jahren einen eigenen Weg gegangen, indem es als europäische Modell Familie DSGVO-konform ist, und auch als Open Source AI zur Verfügung steht.

Mit dem nun veröffentlichten Mistral Forge können Unternehmen auf Basis der eigenen Daten und Expertise ihr eigenes KI-Modell entwickeln.

From your data to your model

Vorgehensweise bei Mistral Forge: https://mistral.ai/products/forge

Die einzelnen Schritte werden auf der genannten Webseite ausführlich dargestellt. Es wir spannend zu sehen, welche Organisationen diesen Weg gehen werden. Aktuell sind das immerhin so bekannte Namen wie ASML, Ericsson, ESA und DSO National Laboratories aus Singapur. Siehe dazu auch

Österreichische Verwaltung setzt bei Künstlicher Intelligenz auf Mistral

Mistral Le Chat: Eine europäische Alternative zu ChatGPT

Digitale Souveränität: Mistral 3 KI-Modell-Familie veröffentlicht

Veröffentlicht am

Österreichische Verwaltung setzt bei Künstlicher Intelligenz auf Mistral

Image by jorono from Pixabay

Die vielfältigen Abhängigkeiten Europas, u.a. bei Energie und Digitalisierung sind in der Zwischenzeit allen leidvoll bewusst geworden. In den letzten Jahren wird daher immer mehr versucht, auf unabhängige Lösungen zu setzen.

Das bedeutet bei der Energie natürlich, erneuerbare Energie auszubauen. Bei der Digitalisierung geht es um eine weitgehende Digitale Souveränität. In vielen europäischen Verwaltungen werden auch schon erste erfolgreiche Schritte sichtbar.

Vielen Verwaltungen wird langsam aber sicher auch klar, wie viel Geld sie an Rahmenverträgen, Lizenzen und Software an Big-Tech gezahlt zahlen müssen. Es sind in Deutschland 13,6 Milliarden Euro pro Jahr (Quelle: Golem 04.07.2025).

In der Zwischenzeit gibt es viele Open Source Anwendungen die als Alternativen zur Verfügung stehen. Das dänische Digitalministerium ersetzt beispielsweise Microsoft Office durch Libre Office, Schleswig-Holstein setzt in der Verwaltung auf Nextcloud usw. usw.

Einen Schritt weiter geht die Österreichische Verwaltung, die in Zukunft verstärkt Künstliche Intelligenz einsetzen will. Dabei hat man sich im Sinne der genannten Überlegungen für ein europäisches (französisches) KI-Modell entschieden: DSGVO-konform und Open Source.

„Gerade beim Einsatz von KI im Staat ist digitale Souveränität entscheidend. Deshalb arbeiten wir an einer gemeinsamen Infrastruktur, die unsere Daten schützt und gleichzeitig Innovation ermöglicht.“ Deshalb laufen auf den GPUs im Bundesrechenzentrum auch bevorzugt europäische Modelle – also etwa Mistral AI aus Frankreich. Dies soll volle Souveränität über die Daten garantieren“ (Zellinger, P. (2026): Es wird ernst: Künstliche Intelligenz zieht in die österreichische Verwaltung ein, in Der Standard vom 10.03.2026.

In dem Beitrag wird auch erwähnt, dass für nicht so sicherheitsrelevante Bereiche auch andere KI-Modelle genutzt werden können. Doch was ist in Öffentlichen Verwaltungen nicht sicherheitsrelevant?

Siehe dazu auch

Digitale Souveränität: Mistral 3 KI-Modell-Familie veröffentlicht

Mistral Le Chat: Eine europäische Alternative zu ChatGPT

Mistral Le Chat: Ersten persönlichen Agenten zu User Innovation angelegt

Veröffentlicht am

Wenn alle die selben KI-Workflows nutzen entsteht eine wissenschaftliche Monokultur

AI monoculture feedback loop (Traberg et al. 2026)

In allen möglichen Kontexten soll und wird Künstliche Intelligenz genutzt. Dabei dominieren in unserem Kulturkreis die von den amerikanischen Konzernen entwickelten GenAI-Modelle. Diese werden in allen privaten und organisatorischen Prozessen integriert. Ein Großteil der Personen und Organisationen nutzen dabei die gleichen KI-Workflows.

Das hat beispielsweise im wissenschaftlichen Kontext einen unschönen Effekt: Dadurch, dass alle Wissenschaftler mehr oder weniger stark die selben GenAI-Modelle für ihre Arbeiten nutzen, kommt es zu einer Art „wissenschaftlicher Monokultur„.

Traberg, C.S., Roozenbeek, J. & van der Linden, S. AI is turning research into a scientific monoculture. Commun Psychol 4, 37 (2026). https://doi.org/10.1038/s44271-026-00428-5

In der Abbildung ist der Kreislauf mit seinen einzelnen Schritten dargestellt. Es wird deutlich, dass es sich hier um eine Art Generator handelt, also ein sich selbst verstärkender Wirkungskreislauf.

Auch hier wird deutlich, dass es gut ist, verschiedene KI-Modelle für wissenschaftliche Arbeiten zu nutzen, und die jeweiligen Ergebnisse zu bewerten.

Es stellt sich natürlich auch gleich die Frage, ob diese „wissenschaftliche Monokultur“ auch bei Innovationsprozessen vorkommt. Auch hier nutzen viele Personen und Unternehmen oftmals die gleichen KI-Modelle.

Veröffentlicht am

KI-Agenten per Drag & Drop: Langflow for Desktop

https://www.langflow.org/desktop

Langflow ist Open Source basiert und bietet die Möglichkeit, einfache Flows oder auch komplexere KI-Agenten per Drag & Drop zu erstellen.

„Langflow is a powerful tool to build and deploy AI agents and MCP servers. It comes with batteries included and supports all major LLMs, vector databases and a growing library of AI tools“ (Langflow-Website).

Wir haben Langflow auf einem Server installiert, und einige Tests dazu durchgeführt – inkl. der Nutzung von Ollama. Unser Ziel ist es mit einfachen Tools, die Open Source basiert sind und kleine, frei verfügbare Trainingsmodelle (Small Language Models) zu nutzen. Siehe dazu unsere Blogbeiträge zu Langflow.

In diese Richtung geht nun auch die Möglichkeit, Langflow auf dem eigenen Desktop zu nutzen. Dazu kann man sich auf dieser Website die App herunterladen und installieren.

Der Vorteil liegt auf der Hand: Es ist kein Server erforderlich, auf dem Langflow installiert werden muss. Der Nachteil ist allerdings auch klar: Je nach Hardware-Ausstattung des eigenen Desktops sind die Möglichkeiten zur Nutzung größerer Modelle (Large Language Models) noch begrenzt. Wir werden es auf jeden Fall einmal ausprobieren.