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Von der Smart City zur AI City

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Das Konzept einer Smart City wird in vielen Regionen der Welt schon umgesetzt: “In einer Smart City wird intelligente Informations- und Kommunikationstechnologie (IKT) verwendet, um Teilhabe und Lebensqualität zu erhöhen und eine ökonomisch, ökologisch und sozial nachhaltige Kommune oder Region zu schaffen” (BSI). Der Schwerpunkt liegt somit auf der Verwendung von IKT.

Nun gibt es mit Hilfe der Künstlichen Intelligenz (AI: Artificial Intelligence) ganz neue Möglichkeiten, die über das Konzept einer Smart City hinausgehen. Der folgende Text stammt aus einem Buch des führenden Wissenschaftlers, der sich mit dem Konzept einer “AI City” befasst:

“The essence of an AI city is empowerment. In the definition of “AI city,” the city obtains strong empowerment in urban organization and civilization development with the help of AI. The past process of urban intelligence emphasized information networking and promoted the comprehensive construction of smart cities. But the AI city is different: the city begins to learn and, after learning, better empowers life, production, and ecology through the learning process in order to continuously improve the energy level. The data of the daily operation of the city has become the different raw materials of AI technology, once data integration is fully achieved— spanning macro-level aspects such as society, economy, environment, and transportation, down to micro-level aspects such as individual and group activities—the overall functioning of the city will significantly improve. It is not the simple general smart city, but the intelligence that can learn. In the AI 2.0 era, with the break-through of the five key technologies of big data intelligence, swarm intelligence, autonomous unmanned systems, cross-media intelligence, and hybrid enhanced intelligence, the ability of AI city learning, problem solving, and empowerment has been greatly improved, moreover, numerous patterns and insights can be discovered within massive datasets. Therefore, the city began to iterate, and the urban agglomeration began to interact deeply. After learning, AI can formulate city rules according to a reasonable ideal vision. And when this formulation becomes the goal of deduction, the city can constantly predict, evolve, and revise itself” (Wu 2025: The AI City).

Die neuen Chancen der Künstlichen Intelligenz in Städten oder Ballungszentren, für die Menschen und deren Probleme zu nutzen, sollte dabei auf Transparenz bei den verwendeten KI-Anwendungen basieren. Diese Bedingung erfüllen die meisten Closed Source Modelle der Tech-Giganten aktuell nicht. Wenn es wirklich um die Menschen geht, und nicht primär im wirtschaftliche Interessen (USA) oder parteipolitische Interessen (China), so kommen für mich hier nur Open Source KI-Modelle und – Anwendungen infrage.

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Open Source AI: Warum sollte Künstliche Intelligenz demokratisiert werden?

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

Aktuell überschlagen sich die Meldungen darüber, wie die Zukunft von Künstlicher Intelligenz (AI: Artificial Intelligence) wohl aussehen wird. Die Dynamik ist in diesem Feld allerdings so groß, dass es unmöglich ist, genauere Voraussagen zu machen.

Dennoch glauben einige, dass ein Modell, wie z.B. ChatGPT, Gemini usw. mit ihren vielfältigen Möglichkeiten, die Lösung für alles sein wird. Grundannahme ist hier also One Size fits all.

Demgegenüber steht der Gedanke, dass es viele unabhängig und vernetzt nutzbare KI-Anwendungen geben wird, die eher den Anforderungen der Menschen und Organisationen entsprechen. Weiterhin sollten diese KI-Apps Open Source sein, also offen und transparent. Dazu habe ich den folgenden aktuellen Text gefunden:

“The future of AI is not one amazing model to do everything for everyone (you will hear us tell you time and time again in this book: one model will not rule them all). AI’s future will not just be multimodal (seeing, hearing, writing, and so on); it will also most certainly be multimodel (in the same way cloud became hybrid). AI needs to be democratized—and that can only happen if we collectively leverage the energy and the transparency of open source and open science—this will give everyone a voice in what AI is, what it does, how it’s used, and how it impacts society. It will ensure that the advancements in AI are not driven by the privileged few, but empowered by the many” (Thomas, R.; Zikopoulos, P.; Soule, K. 2025).

Es wird hier noch einmal deutlich herausgestellt, dass Künstliche Intelligenz demokratisiert werden muss. Das wiederum kann durch Open Source und Open Science ermöglicht werden. Siehe dazu auch

Digitale Souveränität: Europa, USA und China im Vergleich

Open Source AI: Nun gibt es endlich eine Definition – und damit interessante Erkenntnisse zu OpenAI und Co.

RAG: KI-Basismodelle mit eigener Wissensbasis verknüpfen

Von Democratizing Innovation zu Free Innovation

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EXPO 2025 in Osaka (Japan): Auf unserer Asien-Rundreise werden uns das ansehen

Screenshot: https://www.expo2025.or.jp/en/

Wir (Jutta und ich) sind Fans der EXPO, da die Weltausstellungen die vielen positiven Seiten der Welt zeigen. Die Länder-Pavilions zeigen neue, innovative und interessante Entwicklungen, aus allen Regionen der Welt.

Wir haben schon verschiedene Weltausstellungen besucht, u.a. natürlich die Weltausstellungen in Hannover, in Mailand und Dubai. In Dubai waren wir sogar über Silvester, was noch einmal einen besonderen Kick ergab.

Jetzt also die Expo 2025 in Osaka, Japan. Im Rahmen einer kleinen Rundreise über Taiwan (Taipeh), Japan (Tokyo, Kyoto, Osaka) und Singapur, werden wir wieder viele positive Begegnungen haben, und vielfältige Eindrücke mitnehmen. Siehe dazu auch unsere Reisen.

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In Europa gibt es immer mehr länderspezifische LLM (Large Language Models) – wie z.B. AI Sweden

Screenshot von der Website AI Sweden

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. Ein wichtiges Kriterien sind die dort oftmals hinterlegten Daten, die natürlich zum überwiegenden Teil in Englisch (oder Chinesisch) vorliegen.

In Europa haben wir gegenüber China und den USA in der Zwischenzeit ein eigenes Verständnis von der gesellschaftlichen Nutzung der Künstlichen Intelligenz entwickelt (Blogbeitrag). Dabei spielen die technologische Unabhängigkeit (Digitale Souveränität) und die europäische Kultur wichtige Rollen.

Die jeweiligen europäischen Kulturen drücken sich in den verschiedenen Sprachen aus, die dann auch möglichst Bestandteil der in den KI-Modellen genutzten Trainingsdatenbanken (LLM) sein sollten – damit meine ich nicht die Übersetzung von englischsprachigen Texten in die jeweilige Landessprache.

Ein Beispiel für so eine Entwicklung ist AI SWEDEN mit dem veröffentlichten GPT-SW3 (siehe Abbildung). Das LLM ist im Sinne der Open Source Philosophie (FOSS: Free Open Source Software) transparent und von jedem nutzbar – ohne Einschränkungen.

“GPT-SW3 is the first truly large-scale generative language model for the Swedish language. Based on the same technical principles as the much-discussed GPT-4, GPT-SW3 will help Swedish organizations build language applications never before possible” (Source).

Für schwedisch sprechende Organisationen – oder auch Privatpersonen – bieten sich hier Möglichkeiten, aus den hinterlegten schwedischen Trainingsdaten den kulturellen Kontext entsprechend Anwendungen zu entwickeln. Verfügbar ist das Modell bei Huggingface.

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Projektmanager/in (IHK) ab Mai in Düsseldorf

Der von uns entwickelte Blended Learning Lehrgang Projektmanager/in (IHK) wird ab Mai wieder in Düsseldorf angeboten:

Projektmanager/in (IHK) – Blended Learning Lehrgang (Flyer, IHK-Website) 13.05.-24.06.2025, IHK Düsseldorf, Ansprechpartnerin: Frau Wanke, Telefon: 0211/17243-35, E-Mail: petra.wanke@duesseldorf.ihk.de  

Informationen zu unseren Lehrgängen und zu aktuellen Terminen finden Sie auf unserer Lernplattform.

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Deceptive Patterns (Täuschungsmuster): Über die Tricks der Tech-Unternehmen

Screenshot: https://www.deceptive.design/

In verschiedenen Blogbeiträgen habe ich schon mehrfach darauf hingewiesen, dass es vielen Unternehmen gar nicht um die Bedürfnisse/Anforderungen der Kunden (User) geht, sondern eher darum, User zu manipulieren. Siehe dazu beispielhaft Produkte und Dienstleistungen als Mehrwert für Kunden: Warum funktioniert das einfach nicht?

Harry Brignull hat sich zur Aufgabe gemacht, auf Deceptive Patterns (Täuschungsmuster) hauptsächlich bei Tech-Unternehmen hinzuweisen. In seinem frei lesbaren Buch Brignull, H. (2023): Deceptive Patterns. Exposing the Tricks Tech Companies Use to Control You kann sich jeder ein Bild darüber machen, wie auf Webseiten und bei Apps manipuliert wird. Hier ein Beispiel:

ChatGPT forces users to compromise on privacy by linking it to reduced functionality
Dark patterns are another issue. By default, ChatGPT users allow OpenAI to use their data for model training, exposing them to memorization risks. The opt-out interfaces unnecessarily link privacy with reduced functionality, and the more flexible control is hard to find and use.
ChatGPT | tianshi_li | September 25, 2023
Source: https://www.deceptive.design/hall-of-shame

Dazu gibt es auch eine Hall of Shame in der hunderte von Beispielen zu finden sind, die das alles verdeutlichen.

Der einzelne User ist hier an vielen Stellen überfordert, und sollte daher besser vor solchen Machenschaften geschützt werden. Ein gutes Beispiel ist die Entscheidung des Bundeskartellamtes gegen Alphabet/Google (PDF).

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Hybride Szenarien für agile und klassische Arbeitsformen inkl. möglicher Transformationsansätze

Hybride Szenarien und Transformationsansätze (Schaffitze/Fore 2020:31)

In gewachsenen Organisationen sind Arbeitsformen dominant, die auf Routinearbeit ausgerichtet sind, und ein entsprechendes Mindset ergeben. Agile Arbeitsformen sind anders, da sie in einem eher turbulenten Umfeld komplexe Problemlösungen anbieten – mit allen Konsequenzen für Organisationen.

Beide Elemente werden im Projektmanagement deutlich. Oftmals müssen beide Arbeitsformen in eine Gesamtstruktur überführt werden. Dabei stellt sich die Frage, wie agile und klassische Arbeitsformen in einer hybriden Gesamtstruktur erfolgreich sein können.

In der Tabelle sind dazu drei Hybride Szenarien mit dem jeweiligen Transformationsansatz, der Skalierungsmöglichkeit und der Bewertung möglicher Organisationsveränderungen dargestellt.

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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Wie kommt es zum Trend “Hybrides Projektmanagement”?

Wie die HELENA-Studie und die PMI-Studie gezeigt haben, nutzen immer mehr Unternehmen/Organisationen ein hybrides Vorgehen im Projektmanagement. Es stellt sich natürlich die Frage, wie es dazu kommen konnte. Eine Antwort dazu habe ich in einem Artikel gefunden:

“Jedes Unternehmen ist eine Art Ökosystem. In diesem Ökosystem findet ja nicht nur beispielsweise die Entwicklung von Hardware und Software statt. Da gibt es auch andere Bereiche wie Sales, Rechnungswesen oder Personalmanagement. Dort herrschen ganz klassische Geschäftsprozesse vor. Zu diesen klassischen Prozessen müssen Projekte eine Schnittstelle anbieten. Aus Sicht vieler Unternehmen liefern agile Methoden diese Schnittstellen nicht” (Kuhrmann, M. (2019): Reines agiles Vorgehen kein „Allheilmittel“, in projektmanagementaktuell 3/2019).

Daran schließt sich natürlich die Frage an, wie Unternehmen das geeignete Vorgehen für ein Projekt festlegen. Wird das hybride Vorgehensmodell nur ein Mal festgelegt, und/oder im Projektverlauf angepasst?

“Vielleicht wird die komplette Vorgehensweise nicht von Projekt zu Projekt festgelegt. Im Allgemeinen sammeln Unternehmen Erfahrungen mit ihrem Projektmanagement. Es kommt zu bestimmten Konsolidierungen im Methodenapparat, also zu Mustern, die für alle Projekte gelten. Doch innerhalb dieses konsolidierten Methodenapparats kann dann für jedes Projekt die Vorgehensweise neu zusammengestellt werden” (ebd.).

Aus der täglichen Arbeit mit und in Projekten ergeben sich also Rahmenbedingungen, die zu einer Konsolidierung bei der Methodenvielfalt führen, und damit ein Muster erkennen lassen. Dieses Muster wiederum zeigt auf, welche Vorgehensmodelle kombiniert werden sollten, um das Projekte – oder die Projekte – erfolgreich umsetzen zu können.

Es wird in Zukunft immer mehr darauf ankommen, Hybrides Projektmanagement in diesem Sinne zu professionalisieren.

Siehe dazu auch

Hybrides Projektmanagement: “Emergent Practice” und Bifurkationspunkte

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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Künstliche Generelle Intelligenz (AGI): Kann das überhaupt erreicht werden?

In den Diskussionen um Künstliche Intelligenz (Artificial Intelligence) werden die Tech-Riesen nicht müde zu behaupten, dass Künstliche Intelligenz die Menschliche Intelligenz ebenbürtig ist, und es somit eine Generelle Künstliche Intelligenz (AGI: Artificial General Intelligence) geben wird.

Dabei wird allerdings nie wirklich geklärt, was unter der Menschlichen Intelligenz verstanden wird. Wenn es der Intelligenz-Quotient (IQ) ist, dann haben schon verschiedene Tests gezeigt, dass KI-Modelle einen IQ erreichen können, der höher ist als bei dem Durchschnitt der Menschen. Siehe dazu OpenAI Model “o1” hat einen IQ von 120 – ein Kategorienfehler? Heißt das, dass das KI-Modell dann intelligenter ist als ein Mensch? Viele Experten bezweifeln das:

“Most experts agree that artificial general intelligence (AGI), which would allow for the creation of machines that can basically mimic or supersede human intelligence on a wide range of varying tasks, is currently out of reach and that it may still take hundreds of years or more to develop AGI, if it can ever be developed. Therefore, in this chapter, “digitalization” means computerization and adoption of (narrow) artificial intelligence” (Samaan 2024, in Werthner et al (eds.) 2024, in Anlehnung an https://rodneybrooks.com/agi-has-been-delayed/).

Es wird meines Erachtens Zeit, dass wir Menschliche Intelligenz nicht nur auf den IQ-Wert begrenzen, sondern entgrenzen. Die Theorie der Multiplen Intelligenzen hat hier gegenüber dem IQ eine bessere Passung zu den aktuellen Entwicklungen. Den Vergleich der Künstlichen Intelligenz mit der Menschlichen Intelligenz nach Howard Gardner wäre damit ein Kategorienfehler.

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Wie können ethische Überlegungen im Scrum-Framework beachtet werden?

Embedding ethical deliberations into Scrum; based on Zuber et al. (2022) http:// creativecommons.org/licenses/by/4.0/, zitiert in Zuber et al (2024) in Werther et al. (eds) (2024)

Wenn es um Technik geht wird immer wieder die Frage nach der Ethik gestellt, denn Technik kann zum Wohle oder zum Nachteil von (allen) Menschen und der Umwelt genutzt werden. Aktuell geht es dabei beispielsweise um die Ethik bei der Nutzung von Künstlicher Intelligenz. Siehe dazu auch Technikethik (Wikipedia).

In der Softwareentwicklung hat sich der Einsatz von Scrum als Rahmenwerk (Framework) bewährt. In der Abbildung sind die verschiedenen Events, Artefakte und Rollen zu erkennen. Die Autoren Zuber et al. (2024) schlagen nun vor, ethische Überlegungen (ethical deliberations) mit in das Scrum-Framework einzubauen. Diese sind in der Abbildung grün hervorgehoben.

“The core idea is that, before the regular agile cadence begins, in a sprint 0, we first proceed descriptively and align ourselves with societal and organizational value specifications, i.e., we start from a framework defined by society and organization. Second, in the relationship between the product owner and the client, central ethical values are identified within this framework on a project-specific basis, if necessary, and become part of the product backlog. This can be done on the basis of existing codes of conduct or with other tools and methods that are specific to culture and context. We call this the normative horizon that is established during disclosive contemplation. Value-Sensitive Software Design: Ethical Deliberation in Agile. Within each individual sprint, it is a matter of identifying new values and implementing normative demands through suitable technical or organizational mechanisms” (Zuber et al 2024, in Werther et al (eds.) 2024).

Es ist wichtig, dass wir uns mit den ethischen Fragen neuer Technologien wie z.B. der Künstliche Intelligenz auseinandersetzen und es nicht zulassen, dass Tech-Konzerne die Vorteile der neuen Möglichkeiten in Milliarden von Dollar Gewinn ummünzen, und die sozialen Folgen der der neuen KI-Technologien auf die Gesellschaft abwälzen. Hier muss es eine Balance geben, die durch ethische Fragestellungen in den Entwicklungsprozessen von Technologien mit integriert sein sollten – nicht nur im Scrum-Framework.