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Vom Mindmap zu einem KI-Agenten für Wissensmanagement?

 „Wissensmanagement-Mindmap“ von Martin Harnisch, Sonja Kaiser, Dirk Liesch, Florian Schmuhl, Gabriele Vollmar, Sabine Wax, lizenziert unter CC BY 4.0

In einer Arbeitsgruppe der Gesellschaft für Wissensmanagement e.V. (GfWM) wurde 2024 ein umfangreiches Mindmap zu Wissensmanagement erstellt. In der Abbildung ist die Quelle und die Lizenz zur Nutzung genannt.

“Die Wissensmanagement-Mindmap soll einen systematischen Überblick über die wesentlichen Handlungsfelder, Modelle, Methoden und Tools im Bereich des Wissensmanagements geben” (ebd.).

Die Mindmap ist auf der Website der GfWM in verschiedenen Dateiformaten zu finden, die mit Angabe der Quelle genutzt werden können.

Einerseits ist es gut, einen Überblick zu den vielfältigen Themenbereichen des Wissensmanagements zu erhalten. Andererseits weisen die Autoren berechtigt darauf hin, dass dieses Mindmap keinen Anspruch auf Vollständigkeit hat. Wenn da allerdings noch viele weitere “Äste” hinzukommen, wirkt das Mindmap weniger hilfreich und “erschlägt” möglicherweise den Interessenten.

Insofern frage ich mich, ob es nicht besser wäre einen Einstig zu wählen, der sich aus den jeweiligen Situationen, Kontexten, Domänen ergibt. Solche “Ankerpunkte” konkretisieren den Umgang mit Wissen, und führen in einem Bottom-Up-Ansatz zur Entdeckung der vielfältigen Möglichkeiten des Wissensmanagements – speziell abgestimmt auf die einzelne Person, die Gruppe, die Organisation und/oder das Netzwerk.

Umgesetzt werden kann das heute mit KI- Agenten (AI Agents).

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IPMA: Initial AI Survey 2024 Report

Initial AI Survey 2024 Report | Authors: Aco Momcilovic Dr. Reinhard Wagner & Dr. Rebeka D. Vlahov | Download the report here.

Es ist unausweichlich, dass sich die bekannten Projektmanagement-Standards des PMI (Project Management Institutes), PRINCE2 und auch IPMA (International Project Management Association) mit Künstlicher Intelligenz im Projektmanagement befassen. Die Gesellschaft für Projektmanagement e.V. orientiert sich an dem IPMA Standard, sodass die aktuelle IPMA-Veröffentlichung zum Thema interessant erscheint: Momcilovic, A.; Wagner, R.; Vlahov, R. D. (2024): Initial AI Survey 2024 Report | PDF. Darin sind die folgenden wichtigsten Erkenntnisse zusammengefasst:

(1) High Interest in AI Tools: Project managers are particularly interested in AI applications for risk management, task automation, and data analysis. These areas are seen as critical for improving project outcomes by reducing uncertainty, streamlining operations, and providing data-driven insights.

(2) Varying Levels of AI Knowledge: While there is significant enthusiasm for AI, there is also a clear knowledge gap. Many project managers feel they lack the understanding and skills needed to fully utilize AI in their work, which remains a major barrier to adoption.

(3) Barriers to Adoption: Key challenges include concerns about data privacy, the cost of AI tools, and uncertainty regarding the return on investment (ROI). Additionally, lack of leadership support and a general resistance to change were cited as obstacles to broader AI integration.

(4) Future Adoption: Despite these barriers, the survey shows an optimistic outlook on AI adoption. A majority of respondents indicated that they are likely to adopt AI tools within the next two years, provided they have access to adequate training, resources, and support

Diese Punkte sind nicht wirklich überraschend und bestätigen nur die generell zu beobachtbare Entwicklung der KI-Nutzung in Organisationen. Bemerkenswert finde ich, dass in dem Report auch hervorgehoben wird, dass ChatGPT und die bekannten KI-Assistenten genutzt werden. Generell halte ich das für bedenklich, da diese Anwendungen mit ihren Trainingsdatenbanken (Large Language Models) intransparent sind, und die Organisation nicht wirklich weiß, was mit den eingegebenen Daten passiert. Auf die mögliche Nutzung von Open Source AI wird in dem IPMA-Report nicht eingegangen – schade.

    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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    Menschliches Verhalten operiert mit einem speed limit von 10 bits/s. Was bedeutet das?

    Jede Sekunde prasseln auf uns eine Unmenge an Daten ein. Zheng und Meister (2024) vom California Institute of Technology haben in ihrem Paper The Unbearable Slowness of Being: Why do we live at 10 bits/s? (PDF) dazu analysiert, dass der gesamte menschliche Körper eine Datenmenge von 109 bits/s absorbieren kann. Die Autoren nennen das “outer brain“.

    Dabei stellt sich natürlich gleich die Frage, ob ein Mensch diese Menge auch zeitgleich verarbeiten kann. Die Antwort: Das ist nicht der Fall. Um existieren/leben zu können, müssen wir viele der äußeren Reize / Daten ausblenden. Doch wie viele Daten benötigen wir Menschen bei unserem Verhalten (“inner brain“, ebd.) pro Sekunde? Auch hier geben die Autoren eine deutliche Antwort:

    “Human behaviors, including motor function, perception, and cognition, operate at a speed limit of 10 bits/s. At the same time, single neurons can transmit information at that same rate or faster. Furthermore, some portions of our brain, such as the peripheral sensory regions, clearly process information dramatically faster” (Zheng und Meister 2024).

    Die Evolution hat gezeigt, dass es für den Menschen von Vorteil ist, gegenüber der absorbierbaren Datenflut (outer brain) ein innerliches Regulativ (inner brain) zu haben. Wir haben in der Vergangenheit auch unsere gesamte Infrastruktur (Straßen, Brücken usw.) auf die 10 bits/s ausgerichtet. Was ist, wenn wir die Infrastruktur auf die neuen technologischen Möglichkeiten ausrichten? Ist der Mensch dann darin eher ein Störfaktor?

    Meines Erachtens sollten wir nicht immer versuchen, den Menschen an die neuen technologischen Möglichkeiten anzupassen, sondern die technologischen Möglichkeiten stärker an die menschlichen (inkl. Umwelt) Erfordernisse adaptieren. Aktuell geht die weltweite Entwicklung immer noch zu stark von der Technologie und den damit verbundenen “Märkten” aus. Eine mögliche Alternative sehe ich in der von Japan vor Jahren schon propagierten Society 5.0.

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    AI as Engineering: Führt die Perspektive zu unlösbaren Problemen?

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

    Grundsätzlich gibt es verschiedene Perspektiven auf Künstliche Intelligenz (AI: Artificial Intelligence). Die aktuell dominierende Perspektive ist die, AI aus der Perspektive des Ingenieurwesens zu betrachten (Siehe Tabelle). Dabei wird davon ausgegangen, dass Intelligenz in AI-Systemen nachgebildet werden kann. Intelligenz wird dabei oftmals mit dem Intelligenz-Quotienten gleich gesetzt, der in Tests (Intelligenz-Tests) mit Hilfe einer Zahl, dem Intelligenz-Quotienten IQ dargestellt werden kann. Bei dieser Betrachtung auf Intelligenz erstaunt es daher nicht, dass die leistungsfähigsten AI-Systeme locker einen hohen IQ-Wert erreichen. Siehe dazu OpenAI Model “o1” hat einen IQ von 120 – ein Kategorienfehler?.

    Idea/DescriptionLable
    Intelligence can be recreated in artificial systems AI-as-engineeringAI-as-Engineering
    Cognition is, or can be understood as, a form of computation AI-as-psychology (a.k.a. computationalism)AI-as-Psychology (a.k.a. computationalism)
    Humans can be replaced by artificial systems AI-as-ideologyAI-as-Ideology
    The label ‘AI’ helps to sell technologies and gain fundingAI-as-Marketing
    Quelle: van Roij et al. (2024): Reclaiming AI as a Theoretical Tool for Cognitive Science

    Forscher haben nun in einem Paper dazu Stellung genommen und verschiedene Situationen mit ingenieurwissenschaftlichen Ansätzen überprüft. Das Ergebnis ist ernüchternd: AI-as-Engineering führt zu unlösbaren Problemen. Unlösbar in dem Sinne, dass die menschliche Intelligenz in vielen Facetten ingenieurwissenschaftlich nicht abgebildet werden kann.

    “This means that any factual AI systems created in the short-run are at best decoys. When we think these systems capture something deep about ourselves and our thinking, we induce distorted and impoverished images of ourselves and our cognition. In other words, AI in current practice is deteriorating our theoretical understanding of cognition rather than advancing and enhancing it. The situation could be remediated by releasing the grip of the currently dominant view on AI and by returning to the idea of AI as a theoretical tool for cognitive science. In reclaiming this older idea of AI, however, it is important not to repeat conceptual mistakes of the past (and present) that brought us to where we are today” (ebd.).

    AI kann natürlich viele Probleme lösen, die vorher so nicht, oder nur zu hohen Kosten lösbar waren. Das heißt allerdings noch lange nicht, dass die vielfältigen kognitiven und psychologischen Dispositionen von Menschen und ihre gesellschaftlichen Netzwerke genau so abgebildet werden können. Es ist verständlich, dass uns die Tech-Industrie das glauben machen will, doch sollten wir die Technologie stärker in den Dienst der Menschen stellen. Wenn wir das nicht machen, gehen die Profite an die großen Tech-Konzerne, wobei die gesellschaftlichen Auswirkungen bei den jeweiligen Ländern hängen bleiben. Eine Gesellschaft ist keine profitorientierte Organisation.

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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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    Projekt “RECHT-TESTBED”: Verträge in Zeiten von Künstlicher Intelligenz rechtssicher gestalten

    Website: https://rtb.public.apps.sele.iml.fraunhofer.de/home

    Auch im Vertragsmanagement wird immer mehr digitalisiert und automatisiert. Die Automatisierung nutzt dabei immer mehr mit den Möglichkeiten der Künstlichen Intelligenz.

    “Bereits heute lässt der US-amerikanische Einzelhandelsriese Walmart den Einkauf testweise von einem Chatbot erledigen” (Fraunhofer Magazin 4/2024 | PDF). Hier verhandeln also Software -Agenten den jeweiligen Preis.

    Bei immer stärkeren Nutzung von Künstlicher Intelligenz im Vertragsmanagement kommt man auch zu folgender Frage,: Ist ein Vertrag rechtssicher ist, wenn er von Künstlicher Intelligenz unterzeichnet wurde? Das Projekt RECHT-TESTBED soll helfen, hier etwas Klarheit zu erhalten. In dem vom Fraunhofer Institut entwickelten Online-Portal können Interessenten Ein Szenario auswählen, das Szenario und ein Experiment konfigurieren, sowie das Experiment starten.

    Ich muss allerdings anmerken, dass verschiedene Elemente nicht richtig funktionieren, und es teilweise zu einer Fehlermeldung kommt (Stand: 23.12.2024). Schade, denn ich halte so eine Online-Möglichkeit für sinnvoll. Gerade für Kleine und mittlere Unternehmen (KMU) kann diese Plattform hilfreich sein.

    Um noch einmal auf die gestellte Frage zurückzukommen: “Ob vom Menschen oder von Künstlicher Intelligenz unterzeichnet – Vertrag ist Vertrag. Damit können automatisch geschlossene Verträge als rechtssicher gelten” Fraunhofer Magazin 4/2024. Bei dem Artikel wurde ein fiktiver Gerichtsprozess beschrieben, in dem es dann zu dieser Entscheidung gekommen ist.

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    Open Source AI: Besser für einzelne Personen, Organisationen und demokratische Gesellschaften

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

    Die bekannten KI-Anwendungen (AI Apps) wie ChatGPT, Gemini usw. dominieren den Markt und setzen durch schnelle Neuerungen (Updates) Standards bei der Performance. Solche Angebote können als closed-source Large Language Models (LLMs) bezeichnet werden. Die Nutzung wird dabei durch wenig Transparenz bei den verwendeten Daten und durch immer mehr kostenpflichtige Angebote “erkauft”.

    Diese schnelle Abhängigkeit von der jeweiligen Funktionsweise der verwendeten KI-Apps führt bei einem Wechsel – beispielsweise zu Open Source AI – zu erhöhten Switching Costs. Diesen Effekt nutzen die kommerziellen Anbieter, um ihr Geschäftsmodell weiter zu etablieren und zu kommerzialisieren.

    Open Source AI (Definition) bedeutet u.a. die Transparenz bei den Trainingsdaten zu schaffen, und den Zugang für jeden zu ermöglichen. Meine Auffassung ist, dass Open Source AI in Zukunft für Privatpersonen, Organisationen und demokratische Gesellschaften besser ist. Siehe dazu Digitale Souveränität: Europa, USA und China im Vergleich.

    Diese Ansicht wird auch von wissenschaftlichen Forschungen zu dem Thema gestützt. Eine aktuelle Veröffentlichung von Manchanda et al. (2024) beschreibt die Zusammenhänge wie folgt:

    “Closed-source LLMs continue to lead in performance, leveraging proprietary datasets and significant computational investments to excel in tasks requiring advanced generative abilities, multi-step reasoning, and broad generalization. However, their success comes at the cost of limited transparency and restricted accessibility, which creates challenges for external validation and replication.

    The closed-source approach also consolidates resources and technological power within a few institutions. In so doing, it poses barriers to equitable AI development and raising concerns about reproducibility of outcomes and organizational accountability. By contrast, open-source LLMs emphasize accessibility and collaborative development. While these models often trail closed-source systems in absolute performance, they have made significant progress in narrowing the gap through methods such as Low-Rank Adaptation (LoRA) and quantization. These strategies enable efficient, competitive outcomes even in resource-constrained environments. By utilizing diverse datasets across languages and contexts, open-sourcemodels demonstrate their capacity to address realworld challenges with inclusivity. This democratic ethos has already empowered researchers and developers globally, and is likely to continue to do so” (Manchanda et al 2024).

    Siehe dazu ausführlicher

    Open Source AI Definition

    Open Source AI-Models for Europe: Teuken 7B – Training on >50% non English Data

    Open Source AI: Common Corpus als größte offene Trainingsdatenbank veröffentlicht

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    Creating Knowledge: Welche Tools sind geeignet?

    An dieser Stelle möchte ich mich nicht an den bekannten Modellen aus Europa orientieren, sondern auch einmal nach Asien schauen. Die APO (Asian Productivity Organization) beispielsweise orientiert sich an den folgenden 5 Aktivitäten, die den europäischen Modellen allerdings sehr ähneln : Identifying the Knowledge – Creating Knowledge – Storing Knowledge – Sharing Knowledge – Applying Knowledge. Die APO (2020) schlägt für den Schritt “Creating knowledge” (Wissen schaffen) vor, folgende Methoden/Tools zu nutzen:

    Brainstorming
    Learnings and Ideas Capture
    Learning Reviews
    After Action Reviews
    Collaborative Physical Workspaces
    Knowledge Café
    Communities of Practice
    Knowledge Bases (Wikis, etc.)
    Blogs
    Video Communication and Webinars
    Advanced Search
    Building Knowledge Clusters
    Expertise Locator/Who’s Who
    Collaborative Virtual Workspaces
    Mentor/Mentee Scheme
    Knowledge Portal
    Video Sharing

    Es ist gut, bei der Vielzahl von Möglichkeiten, eine erste Orientierung zu haben, die selbständig weiterentwickelt, und mit den neuen Möglichkeiten der Künstlichen Intelligenz ergänzt werden kann. Siehe dazu beispielsweise auch Künstliche Intelligenz: Vorwissen, Wissenszuwachsvorhersage, Wissenszuwachs und Markov-Ketten.

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    Künstliche Intelligenz: Von AI Agenten und Multi Agenten Systemen

    WEF (2024): Navigating the AI Frontier. A Primer on the Evolution and Impact of AI Agents

    Aktuell drehen sich die Diskussionen bei der Nutzung von Künstlicher Intelligenz (AI: Artificial Intelligence) hauptsächlich noch um die genutzten LLM: Large Language Models (Trainingsdatenbanken), und darum, ob diese eher closed-source oder open-source sein sollten. Wie in der Abbildung zu sehen ist, zeichnet sich darüber hinaus schon ein weiterer großer Trend ab: AI Agenten.

    “Based on the definition of the International Organization for Standardization, an AI agent can be broadly defined as an entity that senses percepts (sound, text, image, pressure etc.) using sensors and responds (using effectors) to its environment. AI agents generally have the autonomy (defined as the ability to operate independently and make decisions without constant human intervention) and authority (defined as the granted permissions and access rights to perform specific actions within defined boundaries) to take actions to achieve a set of specified goals, thereby modifying their environment” (WEF 2024).

    Neben den Large Language Models (LLM) kommen somit bei AI Agenten u.a. auch noch Daten von Sensoren und möglicherweise menschliches Feedback hinzu. Daraus ergeben sich ganz neue Möglichkeiten bei komplexen Problemlösunmgsprozessen.

    Natürlich können AI Agenten Typen unterschieden werden, beispielsweise in deterministic und non-deterministic etc. Auch kann ein AI Agenten System aus ganz verschiedenen AI Agenten entstehen. Diese wenigen Hinweise zeigen schon auf, welche vielversprechenden neuen Möglichkeiten/Anwendungen sich ergeben können. Natürlich immer unter der Prämisse der Transparenz und Offenheit, um Missbrauch zu verhindern. Es liegt für mich daher auf der Hand. sich mit Open Source AI Agenten zu befassen.