KI-Modelle: Von “One Size Fits All” über Variantenvielfalt in die Komplexitätsfalle?

In letzter Zeit gibt es immer mehr Meldungen, dass der Einsatz von Künstlicher Intelligenz in allen gesellschaftlichen Bereichen steigt. Doch nicht immer sind KI-Projekte erfolgreich und werden daher eingestellt – was bei neuen Technologien ja nicht ungewöhnlich ist. Siehe dazu beispielsweise Künstliche Intelligenz: 40% der Projekte zu Agentic AI werden wohl bis Ende 2027 eingestellt (Gartner).

Dennoch ist deutlich zu erkennen, dass es immer mehr Anbieter in allen möglichen Segmenten von Künstlicher Intelligenz – auch bei den Language Models – gibt. Wenn man sich alleine die Vielzahl der Modelle bei Hugging Face ansieht: Heute, am17.09.2025, stehen dort 2,092,823 Modelle zur Auswahl, und es werden jede Minute mehr. Das erinnert mich an die Diskussionen auf den verschiedenen (Welt-) Konferenzen zu Mass Customization and Personalization. Warum?

Large Language Models (LLM): One Size Fits All
Wenn es um die bei der Anwendung von Künstlicher Intelligenz (GenAI) verwendeten Trainingsmodellen geht, stellt sich oft die Frage, ob ein großes Modell (LLM: Large Language Model) für alles geeignet ist – ganz im Sinne von “One size fits all”. Diese Einschätzung wird natürlich von den Tech-Unternehmen vertreten, die aktuell mit ihren Closed Source Models das große Geschäft machen, und auch für die Zukunft wittern. Die Argumentation ist, dass es nur eine Frage der Zeit ist, bis das jeweilige Large Language Model die noch fehlenden Features bereitstellt – bis hin zur großen Vision AGI: Artificial General Intelligence. Storytelling eben…

Small Language Models (SLM): Variantenvielfalt
In der Zwischenzeit wird immer klarer, dass kleine Modelle (SLM) viel ressourcenschonender, in speziellen Bereichen genauer, und auch wirtschaftlicher sein können. Siehe dazu Künstliche Intelligenz: Vorteile von Small Language Models (SLMs) und Muddu Sudhakar (2024): Small Language Models (SLMs): The Next Frontier for the Enterprise, ForbesLINK.

Komplexitätsfalle
Es wird deutlich, dass es nicht darum geht, noch mehr Möglichkeiten zu schaffen, sondern ein KI-System für eine Organisation passgenau zu etablieren und weiterzuentwickeln. Dabei sind erste Schritte schon zu erkennen: Beispielsweise werden AI-Router vorgeschlagen, die verschiedene Modelle kombinieren – ganz im Sinne eines sehr einfachen Konfigurators. Siehe dazu Künstliche Intelligenz: Mit einem AI Router verschiedene Modelle kombinieren.

Mit Hilfe eines KI-Konfigurators könnte man sich der Komplexitätsfalle entziehen. Ein Konfigurator in einem definierten Lösungsraum (Fixed Solution Space) ist eben das zentrale Element von Mass Customization and Personalization.

Die Lösung könnte also sein, massenhaft individualisierte KI-Modelle und KI-Agents dezentralisiert für die Allgemeinheit zu schaffen. Am besten natürlich alles auf Open Source Basis – Open Source AI – und für alle in Repositories frei verfügbar. Auch dazu gibt es schon erste Ansätze, die sehr interessant sind. Siehe dazu beispielsweise (Mass) Personalized AI Agents für dezentralisierte KI-Modelle.

Genau diese Überlegungen erinnern – wie oben schon angedeutet – an die Hybride Wettbewerbsstrategie Mass Customization and Personalization. Die Entgrenzung des definierten Lösungsraum (Fixed Solution Space) hat dann weiter zu Open Innovation (Chesbrough und Eric von Hippel) geführt.

Ist die Verwendung von Persona das Gegenteil von Mass Customization?

Gerade im Agilen Projektmanagement werden Anforderungen häufig für Persona formuliert. Diese sind nach dem IREB (International Requirements Engineering Board) fiktive Charaktere, mit deren Hilfe Werte für die User geschaffen werden sollen. Dieses Vorgehen erinnert an eine Art Segmentierung aus dem traditionellen Marketing.

Mass Customization auf der anderen Seite ist eine hybride Wettbewerbsstrategie, die individuelle Produkte und Dienstleistungen für jeden Abnehmer – also massenhaft – anbietet, bei Preisen, die denen der massenhaft produzierten Standardprodukten ähneln. Dabei ist der Konfigurator ein wichtiges Element, das passende Produkt in einem Fixed Solution Space (Definierter Lösungsraum) zu erstellen. Die dahinterliegende Idee eines “Market of One” passt nicht so recht mit der Persona-Idee zusammen. Dazu habe ich folgendes gefunden:

“In many ways, a persona is the opposite of mass customization. It’s more traditional marketing thinking about how to deal with a larger number of segments. A “persona of one” is turning the persona idea to its opposite” Piller, Frank T. and Euchner, James, Mass Customization in the Age of AI (June 07, 2024). Research-Technology Management, volume 67, issue 4, 2024 [10.1080/08956308.2024.2350919], Available at SSRN: https://ssrn.com/abstract=4887846.

In Zeiten von Künstlicher Intelligenz wird es immer mehr Möglichkeiten geben, Produkte und Dienstleistungen massenhaft zu individualisieren und zu personalisieren. Ob die Verwendung von Persona in solchen eher agil durchzuführenden Projekten dann noch angemessen ist, scheint fraglich zu sein. Siehe dazu auch 

Society 5.0 und Mass Customization

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

Wir sind dabei: 20 Jahre MCP-CE vom 24.-27.09.2024

Mass Customization ist aktueller denn je

Die hybride Wettbewerbsstrategie Mass Customization (Innovationsmanagement) kam ursprünglich aus dem verarbeitenden Gewerbe. Kernelement ist dabei ein definierter Lösungsraum (Fixed Solution Space) für Kunden, in dem mit Hilfe eines Konfigurators Produkte zusammengestellt werden können. Der Preis eines solchen Produkts sollte nicht wesentlich höher liegen, als der Preis für ein Standardprodukt. Dieser letzte Punkt wird oftmals allerdings nicht erreicht.

Dass Mass Customization nicht im verarbeitenden Gewerbe endet, haben wir erst gerade wieder auf der von uns initiierten Konferenz MCP CE (Mass Customization and Personalization Community Europe) gesehen. Weiterhin findet man auch in aktuellen Veröffentlichungen entsprechende Hinweise:

“Und wer vermutet hatte, zur Mass Customization im verarbeitenden Gewerbe enden würde, wurde eines Besseren belehrt. Heute lassen sich die Auswirkungen der Mass Customization auch in der Finanzdienstleistungsbranche beobachten. Beispiel gefällig? Digitale Anlagenhelfer, sogenannte Robo-Advisor, nehmen Sparern die Geldanlage umfassend ab, indem sie den Kunden fragen, wie viel Risiko er bereit ist einzugehen. Eine Software schlägt dann eine passende Geldanlage vor, und der Anbieter setzt diese dann technisch für den Kunden um” (Krieg/Groß/Bauernhansl (2024) (Hrsg.): Einstieg in die Mass Personalization. Perspektiven für Entscheider).

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

Es lohnt sich auch heute noch, sich mit Mass Customization zu befassen, und dabei den Megatrend Mass Personalization im Auge zu behalten.

Wir brauchen einen Konfigurator für modernes Projektmanagement – Open Source basiert

In der Diskussion um planbasiertes oder agiles Projektmanagement ist deutlich geworden, dass hybrides Projektmanagement “the new normal” ist. Ein so verstandenes modernes Projektmanagement kann wie folgt beschrieben werden.

Modernes Projektmanagement denkt nicht in planbasierten, agilen oder hybriden Kategorien. stattdessen werden die zu einem Projektumfeld, einer Projektaufgabe und einer Projektsituation passenden Komponenten des Projektmanagements eingesetzt. Dies können je nach Projekt rein planbasierte, rein agile oder hybride, das heißt gemischte Komponenten sein (Timinger 2021:13).

Das Zusammenstellen der jeweiligen Komponenten erinnert stark an die Begründungen zur hybriden Wettbewerbsstrategie Mass Customization (pdf). Dabei wird die Komplexitätsfalle bei Variantenvielfalt durch Konfiguratoren (fixed solution space) umgangen. Im Projektmanagement wird somit ein entsprechender Konfigurator benötigt. Erste Ideen enthält das von Holger Timinger´s vorgeschlagene FramEwork for the construction and taiLorIng of the projeCt deSign (FELICS).

Daraus sollte ein für alle offen nutzbarer Konfigurator entstehen (Open Source basiert).

Meine Thesen und Paper zum Thema seit 2003: Mass Customization and Personalization in der beruflichen Bildung

In meinem Paper Freund, R. (2003): Mass Customization and Personalization in der beruflichen Bildung (PDF) habe ich schon vor 17 Jahren darauf hingewiesen, dass es möglich ist, individuell, kostengünstig und für einen großen Massenmarkt zu qualifizieren, oder wie ich es heute sagen wurde, Kompetenzentwicklung zu betreiben. In dem Zusammenhang hatte ich damals folgende Thesen ausgestellt:

These 1: Mass Customization and Personalization ist auf den Bereich der beruflichen Bildung übertragbar.

These 2: Howard Gardner´s Multiple Intelligenz Theorie ist die Basis für die Entwicklung eines teilnehmerorientieren, und dennoch wirtschaftlichen Qualifizierungssystems.

These 3: Mass Customization and Personalization in der beruflichen Bildung führt dazu, dass man nun individuell, für einen Massenmarkt und dennoch kostengünstig qualifizieren kann.

Diese Thesen habe ich dann in den darauf folgenden Jahren in unterschiedlichen Paper weiter spezifiziert (Veröffentlichungen):
– Freund, R. (2003): Mass Customization in Education and Training, ELearnChina 2003, Edinburgh, Scotland
– Freund, R.; Piotrowski, M. (2003): Mass Customization and Personalization in Adult Education and Training. 2nd Worldcongress on Mass Customization and Personalization MCPC2003, Munich, Germany
– Freund, R. (2004): Multiple Intelligenz und Weiterbildung. Paper im Rahmen des Masterstudiengangs an der TU Kaiserslautern (Prof. Arnold), Kaiserslautern, Deutschland
– Freund, R. (2004): Mass Customization and Multiple Intelligences. Invited Keynote, 1st Conference on Mass Customization and Personalization in Central Europe MCP-CE2004, Rzeszów, Poland
– Freund, R. (2004): Mass Customization and Multiple Intelligences in Education. PGLIII- Conference, Kyoto, Japan
– EU-Projekt MIapp (2004-2006): The application of Multiple Intelligences Theory to increase the effectiveness of e-learning, recruitement practices and internet search engines. Co-financed by the Leonardo Davinci Program (PT 04/PP/11/24/458).
– Freund, R. (2005): Mass Customization in Education and Training. In: Rohmetra, N. (Ed.) (2005): Human Resource Development: Challenges and Opportunities, New Dehli, India
– Freund, R. (2011): Das Konzept der Multiplen Kompetenz auf den Analyseebenen Individuum, Gruppe, Organisation und Netzwerk.

Sollten Sie dazu Fragen haben, so können Sie mich gerne dazu ansprechen.

Individuell, für eine große Anzahl von Personen und kostengünstig weiterbilden? Wie soll das denn gehen?

In der aktuellen Diskussion zur beruflichen Bildung (Weiterbildung) geht es einerseits um die Möglichkeiten der Digitalisierung und andererseits auch um die Unterstützung individueller Lernprozesse im Sinne von Personalisierung. Dass es möglich ist, massenhaft, individuell und kostengünstig weiterzubilden, habe ich im Rahmen meines berufsbegleitenden Studiums zum Experten für neue Lerntechnologien (heute HFU Akademie, Wissenschaftliche Weiterbildung der Hochschule Furtwangen) schon in 2003 untersucht.

In meinem Paper Freund, R. (2003): Mass Customization and Personalization in der beruflichen Bildung (PDF) habe ich zunächst dargestellt, dass es möglich ist, die hybride Wettbewerbsstrategie Mass Customization auf den Bildungsbereich zu übertragen. Es ist möglich, massenhaft und dennoch individuell – zu vertretbaren Kosten – weiterzubilden.

Danach stellte sich gleich die Frage, wie das umgesetzt werden kann. Die klassische Antwort war: Mit Hilfe von Konfiguratoren und Learning Objects. Das ist zwar eine gute Idee, doch lernen nicht die Objekte, sondern die Menschen, eben Subjekte. Meine Überlegungen mündeten letztendlich in dem Vorschlag, die Multiple Intelligenzen Theorie von Howard Gardner zu nutzen.

An dieser Stelle möchte ich weiterhin erwähnen, dass ich diese Gedanken auch auf der Weltkonferenz zu Mass Customization and Personalization MCPC 2003 vorgestellt habe: Freund, R.; Piotrowski, M. (2003): Mass Customization and Personalization in Adult Education and Training. 2nd Worldcongress on Mass Customization and Personalization MCPC2003, Munich, Germany [Download].

Modularisierung von Inhalten: Mass Customization in der Bildung

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Neben der stärkeren Vernetzung von Personen und Dingen (Internet der Dinge) und der damit steigenden Komplexität von Problemlösungen, ist die Digitalisierung ein wichtiger Treiber für eine veränderte Bildungslandschaft. Es ist schon erstaunlich, wie selbstverständlich heute eine mögliche Modularisierung von Inhalten als neue Erkenntnis dargestellt wird (Beispiel; Folie 20). Die hier angesprochene Modularisierung bezieht sich auf die Möglichkeiten, Learning Objects zu beschreiben, die dann mit Hilfe von Standards – wie z.B. SCORM – zu individuellen Inhalten konfiguriert werden können. Bezieht man hier OER (Open Education Resources) mit ein, können erhebliche Skalierungseffekte erzielt werden. So eine Strategie im Bildungsbereich würde bedeuten, Mass Customization in der Bildung einzusetzen. Das ist nicht wirklich neu, wie Sie beispielsweise meinen Veröffentlichungen entnehmen können (Veröffentlichungen):

Freund, R. (2005): Mass Customization in Education and Training. In: Rohmetra, N. (Ed.) (2005): Human Resource Development: Challenges and Opportunities, New Dehli, India

Freund, R. (2004): Mass Customization and Multiple Intelligences in Education. PGLIII- Conference, Kyoto, Japan

Freund, R.; Piotrowski, M. (2003): Mass Customization and Personalization in Adult Education and Training. 2nd Worldcongress on Mass Customization and Personalization MCPC2003, Munich, Germany. Download

Freund, R. (2003): Mass Customization and Personalization in der beruflichen Bildung. In: Community Schwerpunktthema August 2003 der Hochschule Furtwangen Download

Freund, R. (2003): Mass Customization in Education and Training, ELearnChina 2003, Edinburgh, Scotland. DownloadFlyer | Speaker

Freund, R. (2001): Mass Customization in der beruflichen Bildung. Vortrag an der PH Freiburg im Rahmen der Weiterbildung zum Experten für neue Lerntechnologien (FH) | Download

Hervorheben möchte ich noch, dass ich den Learning Objects kritisch gegenüberstehe, das es nicht die Objekte sind die lernen, sondern die Subjekte. Daraus ergeben sich wiederum Konsequenzen für den individuellen Lernprozess/Lernpfad.  Es kommt nun darauf an, die Möglichkeiten umzusetzen. Dabei werden allerdings die Wirkungszusammenhänge in einem modernen Bildungssystem nicht dargestellt, sodass jeder meint, DEN Schlüssel gefunden zu haben – gerade vor Bundestagswahlen. Die Lerngeschwindigkeit von Politik ist am Bildungssystem – und auch im Gesundheitssystem usw. – abzulesen: Seit Jahrzehneten zu teuer und zu schlecht.  Neue, komplexe Fragestellungen können nicht mehr mit alten Antworten gelöst werden. Solche Zusammenhänge thematisieren wir auch in den von uns entwickelten Blended Learning Lehrgängen Innovationsmanager (IHK) und Wissensmanager (IHK). Weitere Informationen finden Sie auch auf unserer Lernplattform.

Mass Customization profitiert von 3D-Druckern

mass-customization.jpgDer Artikel 3D brings Mass Customization closer (Dassault Systems) zeigt, dass Mass Customization von den neuen Fertigungsverfahren profitiert: Die hybride Wettbewerbsstrategie Mass Customization ist schon seit sehr vielen Jahren bekannt. Allerdings nutzen viele Unternehmen die neuen Möglichkeiten noch nicht aus und verlieren sich immer noch im Angebot vieler – sehr vieler – Varianten. Doch möchte der Kunden nicht viele Optionen, sondern genau das, was er braucht. Kernelement von Mass Customization ist ein doch relativ stabiler Lösungsraum, der mit Hilfe von Konfiguratoren die Möglichkeiten des Unternehmens mit den Bedürfnissen der Kunden zusammenbringt. Das ist heute relativ leicht umsetzbar. Schwieriger ist es, das Back-Office so zu organisieren, dass die bestellten Produkte auch wirtschaftlich hergestellt werden können. Dieses Problem kann man heute mit neuen Fertigungsverfahren – Additive Manufacturing – besser lösen, als es in der Vergangenheit der Fall war. Diese Verfahren werden auch Mass Customization wieder in den Fokus von Unternehmen rücken.

Workshop on Configuration 2014: Programm verfügbar

workshop-configurator-2014Der 16. Workshop on Configuration findet 2014 im Rahmen des MCP-CE 2014 vom 25.-26.09.2014 an der Universität Novi Sad statt. Neben dem Doktorandenworkshop und der eigentlichen Konferenz ist der Workshop on Configuration das dritte Event, das in der Woche vom 22.09. -27.09. an der Universität in Novi Sad stattfinden wird. Das Programm zum Workshop on Configuration (Organisation: TU Graz gemeinsam mit der Universität Novi Sad) zeigt, wie spannend das Thema ist. Ich bin jetzt schon neugierig auf die verschiedenen Themen und natürlich auf die Personen, die sich intensiv mit den Möglichkeiten von Konfiguratoren befassen.

Was Sie schon immer über Konfiguratoren wissen wollten

mass-customization.jpgKonfiguratoren sind ein wesentliches Element von Mass Customization (Vier Ebenen). Um individuell und massenhaft Dienstleistungen und Produkte anbieten zu können, sollte der Kunde in einem definierten Lösungsraum verschiedene Möglichkeiten haben, um sein Produkt bzw. seine Dienstleistung zu konfigurieren. Das Buch Felfernig, A. (2014): Knowledge-Based Configuration: From Research to Business Cases zeigt den aktuellen Stand und die aktuellen Möglichkeiten auf: “This book provides configuration-related material for interested readers from the fields of industry, education, and research”. Siehe dazu auch MCP-CE 2014. Im Rahmen der Konferenz wird auch der 16. Konfigurator-Workshop stattfinden.