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Künstliche Intelligenz im Projektmanagement: Ethische Kompetenz für die Projektleitung?

In allen Projekten werden mehr oder weniger oft digitale Tools, bzw. komplette Kollaborationsplattformen eingesetzt. Hinzu kommen jetzt immer stärker die Möglichkeiten der Künstlicher Intelligenz im Projektmanagement (GenAI, KI-Agenten usw.).

Projektverantwortliche stehen dabei vor der Frage, ob sie den KI-Angeboten der großen Tech-Konzerne vertrauen wollen – viele machen das. Immerhin ist es bequem, geht schnell und es gibt auch gute Ergebnisse. Warum sollte man das hinterfragen? Möglicherweise gibt es Gründe.

Es ist schon erstaunlich zu sehen, wie aktuell Mitarbeiter ChatGPT, Gemini usw. mit personenbezogenen Daten (Personalwesen) oder auch unternehmensspezifische Daten (Expertise aus Datenbanken) füttern, um schnelle Ergebnisse zu erzielen – alles ohne zu fragen: Was passiert mit den Daten eigentlich? Siehe dazu auch Künstliche Intelligenz: Würden Sie aus diesem Glas trinken?

Je innovativer ein Unternehmen ist, desto einzigartiger sind seine Daten. Was mit diesen Daten dann passiert, ist relativ unklar. Es wundert daher nicht, dass nur ein kleiner Teil der Unternehmensdaten in den bekannten LLM (Large Language Models) zu finden ist. Siehe dazu Künstliche Intelligenz: 99% der Unternehmensdaten sind (noch) nicht in den Trainingsdaten der LLMs zu finden.

Es stellt sich zwangsläufig die Frage, wie man diesen Umgang mit den eigenen Daten und das dazugehörende Handeln bewertet. An dieser Stelle kommt der Begriff Ethik ins Spiel, denn Ethik befasst sich mit der “Bewertung menschlichen Handelns” (Quelle: Wikipedia). Dazu passt in Verbindung zu KI in Projekten folgende Textpassage:

“In vielen Projektorganisationen wird derzeit intensiv darüber diskutiert, welche Kompetenzen Führungskräfte in einer zunehmend digitalisierten und KI-gestützten Welt benötigen. Technisches Wissen bleibt wichtig – doch ebenso entscheidend wird die Fähigkeit, in komplexen, oft widersprüchlichen Entscheidungssituationen eine ethisch fundierte Haltung einzunehmen. Ethische Kompetenz zeigt sich nicht nur in der Einhaltung von Regeln, sondern vor allem in der Art, wie Projektleitende mit Unsicherheit, Zielkonflikten und Verantwortung umgehen” (Bühler, A. 2025, in Projektmanagement Aktuell 4/2025).

Unsere Idee ist daher, eine immer stärkere eigene Digitale Souveränität – auch bei KI-Modellen. Nextcloud, LocalAI, Ollama und Langflow auf unseren Servern ermöglichen es uns, geeigneter KI-Modelle zu nutzen, wobei alle generierten Daten auf unseren Servern bleiben. Die verschiedenen KI-Modelle können farbig im Sinne einer Ethical AI bewertet werden::

Quelle: https://nextcloud.com/de/blog/nextcloud-ethical-ai-rating/
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Digitale Souveränität: Wie kann ein KI-Modell aus LocalAI in den Nextcloud Assistenten eingebunden werden?

Um digital souveräner zu werden, haben wir seit einiger Zeit Nextcloud auf einem eigenen Server installiert – aktuell in der Version 32. Das ist natürlich erst der erste Schritt, auf den nun weitere folgen – gerade wenn es um Künstliche Intelligenz geht.

Damit wir auch bei der Nutzung von Künstlicher Intelligenz digital souverän bleiben, haben wir zusätzlich LocalAI installiert. Dort ist es möglich, eine Vielzahl von Modellen zu testen und auszuwählen. In der folgenden Abbildung ist zu sehen, dass wir das KI-Modell llama-3.2-3B-instruct:q4_k_m für einen Chat ausgewählt haben. In der Zeile “Send a massage” wurde der Prompt “Nenne wichtige Schritte im Innovationsprozess” eingegeben. Der Text wird anschließend blau hinterlegt angezeigt. In dem grünen Feld ist ein Teil der Antwort des KI-Modells zu sehen.

LocalAI auf unserem Server: Ein Modell für den Chat ausgewählt

Im nächsten Schritt geht es darum, das gleiche KI-Modell im Nextcloud Assistant zu hinterlegen. Der folgende Screenshot zeigt das Feld (rot hervorgehoben). An dieser Stelle werden alle in unserer LocalAI hinterlegten Modelle zur Auswahl angezeigt, sodass wir durchaus variieren könnten. Ähnliche Einstellungen gibt es auch für andere Funktionen des Nextcloud Assistant.

Screenshot: Auswahl des Modells für den Nextcloud Assistenten in unserer Nextcloud – auf unserem Server

Abschließend wollen wir natürlich auch zeigen, wie die Nutzung des hinterlegten KI-Modells in dem schon angesprochenen Nextcloud Assistant aussieht. Die folgende Abbildung zeigt den Nextcloud Assistant in unserer Nextcloud mit seinen verschiedenen Möglichkeiten – eine davon ist Chat mit KI. Hier haben wir den gleichen Prompt eingegeben, den wir schon beim Test auf LocalAI verwendet hatten (Siehe oben).

Screenshot von dem Nextcloud Assistant mit der Funktion Chat mit KI und der Antwort auf den eigegebenen Prompt

Der Prompt ist auf der linken Seite zu erkennen, die Antwort des KI-Modells (llama-3.2-3B-instruct:q4_k_m) ist rechts daneben wieder auszugsweise zu sehen. Weitere “Unterhaltungen” können erstellt und bearbeitet werden.

Das Zusammenspiel der einzelnen Komponenten funktioniert gut. Obwohl wir noch keine speziellen KI-Server hinterlegt haben, sind die Antwortzeiten akzeptabel. Unser Ziel ist es, mit wenig Aufwand KI-Leistungen in Nextcloud zu integrieren. Dabei spielen auch kleine, spezielle KI-Modelle eine Rolle, die wenig Rechenkapazität benötigen.

Alles natürlich Open Source, wobei alle Daten auf unseren Servern bleiben.

Wir werden nun immer mehr kleine, mittlere und große KI-Modelle und Funktionen im Nextcloud Assistant testen. Es wird spanned sein zu sehen, wie dynamisch diese Entwicklungen von der Open Source Community weiterentwickelt werden.

Siehe dazu auch Open Source AI: Besser für einzelne Personen, Organisationen und demokratische Gesellschaften.

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Wir behandeln oftmals Menschen wie Roboter und Künstliche Intelligenz wie Kreative

In den letzten Jahren wird immer deutlicher, dass Künstliche Intelligenz unser wirtschaftliches und gesellschaftliches Leben stark durchdringen wird. Dabei scheint es so zu sein, dass die Künstliche Intelligenz der Menschlichen Intelligenz weit überlegen ist. Beispielsweise kann Künstliche Intelligenz (GenAI) äußerst kreativ sein, was in vielfältiger Weise in erstellten Bildern oder Videos zum Ausdruck kommt. In so einem Zusammenhang behandeln wir Künstliche Intelligenz (AI: Artificial Intelligence) wie Kreative und im Gegensatz dazu Menschen eher wie Roboter. Dazu habe ich folgenden Text gefunden:

“We are treating humans as robots and ai as creatives. it is time to flip the equation” (David de Cremer in Bornet et al. 2025).

David de Cremer ist der Meinung, dass wir die erwähnte “Gleichung” umstellen sollten. Dem kann ich nur zustimmen, denn das aktuell von den Tech-Giganten vertretene Primat der Technik über einzelne Personen und sogar ganzen Gesellschaften sollte wieder auf ein für alle Beteiligten gesundes Maß reduziert werden. Damit meine ich, dass die neuen technologischen Möglichkeiten einer Künstlichen Intelligenz mit den Zielen von Menschen/Gesellschaften und den möglichen organisatorischen und sozialen Auswirkungen ausbalanciert sein sollten.

Der japanische Ansatz einer Society 5.0 ist hier ein sehr interessanter Ansatz. Auch in Europa gibt es Entwicklungen, die in diese Richtung gehen: Beispielsweise mit den Möglichkeiten von EuroLLM, einem Europäischen Large Language Model (LLM) auf Open Source Basis. Siehe dazu auch Open EuroLLM: Ein Modell Made in Europe – eingebunden in unsere LocalAI.

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Open EuroLLM: Ein Modell Made in Europe – eingebunden in unsere LocalAI

Eigener Screenshot: Installation von Open Euro LLM 9B Instruct in unserer LocalAI

Es ist schon erstaunlich, wie dynamisch sich länderspezifische (Polen, Spanien, Schweden usw.) Large Language Models (LLMs) und europäische LLMs entwickeln. In 2024 wurde Teuken 7B veröffentlicht, über das wir in unserem Blog auch berichtet hatten. Siehe dazu Open Source AI-Models for Europe: Teuken 7B – Training on >50% non English Data. Weiterhin haben wir damals auch schon Teuken 7B in unsere LocalAI integriert.

Nun also Open EuroLLM, ein Large language Model made in Europe built to support all official 24 EU languages. Die generierten Modelle sind Multimodal, Open Source, High Performance und eben Multilingual. Interessant dabei ist, dass damit Innovation angestoßen werden sollen.

Das große Modell eurollm-9b-instruct haben wir in unserer LocalAI installiert. Die Abbildung zeigt den Installationsprozess. Ich bin sehr gespannt darauf, wie sich das Modell in unserer LocalAI im Vergleich zu anderen Modellen schlägt. Möglicherweise werden wir auch noch einmal das kleine Modell 1.7B installieren, das auf Huggingface verfügbar ist.

Alle Modelle, die wir in unserer LocalAI installieren, können wir auch je nach Anwendung in unserer Nextcloud über den Nextcloud Assistenten und der Funktion “Chat mit KI” nutzen. Dabei bleiben alle generierten Daten auf unserem Server – ganz im Sinne einer Digitalen Souveränität.

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Digitale Souveränität: Collective App – eine Art Wiki in unserer Nextcloud

Eigener Screenshot von unserer Nextcloud mit der App “Collective”

Unsere Nextcloud (Open Source) ist ein zentrales Element auf dem Weg zur Digitalen Souveränität. Dazu gehören nicht nur Möglichkeiten, LocalAI oder auch KI-Agenten zu nutzen, sondern auch Anwendungen (Apps), die wir im Tagesgeschäft benötigen.

Zum Beispiel haben wir die App Collective installiert und aktiviert. In der Abbildung ist ein Screenshot von einer angelegten Startseite zum Thema “Agentic AI Company” zu sehen.

Zu diesem Bereich kann ich nun verschiedene Teilnehmer zuordnen/einladen. Dabei können alle die jeweiligen Seiten wie in einem Wiki kollaborativ bearbeiten. Diese Möglichkeit geht über die reine Bereitstellung eines gemeinsamen Ordners hinaus und unterstützt die gemeinsame Entwicklung von (expliziten) Wissen.

Wichtig dabei ist, dass alle Daten, die hier gemeinsam geteilt und bearbeitet werden, auf unserem Server bleiben.

Natürlich können auch andere Wiki-Apps (Open Source) in die Nextcloud eingebunden werden. Jeder kann somit seine Nextcloud so konfigurieren, wie er möchte.

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Digitale Souveränität: Nextcloud Version 32 (Hub 25) – no data leaks to third parties

Landingpage zur Version 32 (Hub 25) auf Nextcloud

Zur Digitalen Souveränität und zu Nextcloud habe ich in unserem Blog schon mehrfach, auch in Verbindung mit Künstlicher Intelligenz und KI-Agenten, geschrieben. Siehe meine verschiedenen Blogbeiträge dazu.

An dieser Stelle möchte ich daher nur auf die am 27.09.2025 veröffentlichte neue Nextcloud Version 32 (Hub 25) hinweisen. Es ist erstaunlich, welche dynamische Entwicklung diese Open Source Kollaborations-Plattform in den letzten Jahren verzeichnen kann. Immerhin bietet Nextcloud neben Alternativen zu den üblichen Office-Anwendungen, auch Nextcloud Talk (MS Teams Ersatz), ein Whiteboard, Nextcloud Flow (Abläufe optimieren), auch eine Integration mit Open Project an.

Mit dem Upgrade auf Nextcloud 32 wird auch der Nextcloud Assistent verbessert. Mit Hilfe verschiedener Features wie Chat mit KI usw. wird der Assistent zu einem persönlichen Agenten, der unterschiedliche Abläufe übernehmen kann.

Über die Verbindung zu LocalAI können die verschiedenen Möglichkeiten mt einem KI-Modell – oder mit verschiedenen KI-Modellen – verknüpft werden, sodass alle generierten Daten auf unserem Server bleiben. Ein in der heutigen Zeit unschätzbarer Vorteil, wodurch der Nextcloud Assistent in diesem Sinne ein Alleinstellungsmerkmal aufweist – ganz im Sinne einer Digitalen Souveränität.

Wir werden in Kürze auf die Version 32 (Hub 25) upgraden, und die neuen Features testen. In diesem Blog werde ich in den kommenden Woche darüber schreiben.

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Künstliche Intelligenz: Mit der OLMo2 Modell-Familie offene Forschung an Sprachmodellen vorantreiben

Eigener Screenshot: olmo2 istalliert in Ollama auf unserem Server

Auf unseren Servern haben wir LocalAI installiert, das wir über den Nextcloud Assistenten in allen Nextcloud-Anwendungen nutzen können. Dabei bleiben alle Daten auf unserem Server.

Weiterhin arbeiten wir an KI-Agenten, die wir in Langflow entwickeln. Dazu greifen wir auf Modelle zurück, die wir in Ollama installiert haben. Auch Langflow und Ollama sind auf unserem Servern installiert, sodass auch hier alle Daten bei uns bleiben.

In Ollama haben wir nun ein weiteres Modell installiert, das aus einer ganzen OLMo2-Familie stammt. In der Abbildung ist zu erkennen, dass wir OLMo2:latest installiert haben. Wir können nun auch das Modell in Ollama testen und dann später – wie schon angesprochen – in Langflow in KI-Agenten einbinden.

Alle Modelle, die wir auf unseren Servern installieren, sollen den Anforderungen einer Open Source AI entsprechen. Manchmal nutzen wir auch Open Weights Models, um zu Testzwecken die Leistungsfähigkeit verschiedener Modelle zu vergleichen. Siehe dazu Das Kontinuum zwischen Closed Source AI und Open Source AI.

Das Modell OLMo2:latest ist ein Modell, aus einer Modell-Familie, dass im wissenschaftlichen Umfeld / Forschung eingesetzt werden kann.

“OLMo is Ai2’s first Open Language Model framework, intentionally designed to advance AI through open research and to empower academics and researchers to study the science of language models collectively” (Ai2-Website).

An diesem Beispiel zeigt sich, dass es einen Trend gibt: Weg von einem Modell, das alles kann – one size fits all. In Zukunft werden immer mehr Modelle gefragt und genutzt werden. die sich auf eine bestimmte berufliche Domäne (Forschung, Wissenschaft etc.) fokussieren und dadurch bessere Ergebnisse erzielen und weniger Ressourcen benötigen.

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

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Künstliche Intelligenz: Das Modell GRANITE in unsere LocalAI eingebunden

Screenshot von unserer LocalAI-Installation: Selected Model Granite 3.0

In dem Beitrag Künstliche Intelligenz: Würden Sie aus diesem Glas trinken? ging es um die Frage, ob man KI-Modellen vertrauen kann. Bei den Closed Source Models der Tech-Konzerne ist das kaum möglich, da die Modelle gar nicht, bzw. kaum transparent sind und nicht der Definition von Open Source AI entsprechen.

Wenn aber der erste Schritt zur Nutzung von Künstlicher Intelligenz Vertrauen sein sollte (Thomas et al. 2025), sollte man sich als Privatperson, als Organisation, bzw. als Verwaltung nach Alternativen umsehen.

Wie Sie als Leser unseres Blogs wissen, tendieren wir zu (wirklichen) Open Source AI Modellen, doch in dem Buch von Thomas et al. (2025) ist mir auch der Hinweis auf das von IBM veröffentlichte KI-Modell Granite aufgefallen. Die quelloffene Modell-Familie kann über Hugging Face, Watsonx.ai oder auch Ollama genutzt werden.

Das hat mich neugierig gemacht, da wir ja in unserer LocalAI Modelle dieser Art einbinden und testen können. Weiterhin haben wir ja auch Ollama auf unserem Server installiert, um mit Langflow KI-Agenten zu erstellen und zu testen.

Im Fokus der Granite-Modellreihe stehen Unternehmensanwendungen, wobei die kompakte Struktur der Granite-Modelle zu einer erhöhten Effizienz beitragen soll. Unternehmen können das jeweilige Modell auch anpassen, da alles über eine Apache 2.0-Lizenz zur Verfügung gestellt wird.

Wie Sie der Abbildung entnehmen können, haben wir Granite 3.0 -1b-a400m in unsere lokale KI (LocalAI) eingebunden. Das geht relativ einfach: Wir wählen aus den aktuell mehr als 1.000 Modellen das gewünschte Modell zunächst aus. Anschließend brauchen wir nur auf “Installieren” zu klicken, und das Modell steht in der Auswahl “Select a model” zur Verfügung.

Im unteren Fenster (Send a message) habe ich testweise “Stakeholder for the project Website” eingegeben. Dieser Text erscheint dann blau hinterlegt, und nach einer kurzen Zeit kommen dann schon die Ergebnisse, die in der Abbildung grün hinterlegt sind. Wie Sie am Balken am rechten Rand der Grafik sehen können, gibt es noch mehrere Stakeholder, die man sieht, wenn man nach unten scrollt.

Ich bin zwar gegenüber Granite etwas skeptisch, da es von IBM propagiert wird, und möglicherweise eher zu den Open Weighted Models zählt, doch scheint es interessant zu sein, wie sich Granite im Vergleich zu anderen Modellen auf unserer LocalAI-Installation schlägt.

Bei allen Tests, die wir mit den hinterlegten Modellen durchführen, bleiben die generierten Daten alle auf unserem Server.

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Digitale Souveränität: Whiteboard mit dem Nextcloud KI-Assistenten nutzen

Auf das in Nextcloud integrierte Whiteboard hatte ich in dem Beitrag Nextcloud Hub 9 Open Source: Whiteboard kollaborativ bearbeiten. Ein weiterer Schritt zu einem souveränen Arbeitsplatz hingewiesen.

Wenn man also in Nextcloud eine Datei öffnen möchte, hat man die Optionen “Neue Tabelle” (wie Excel), “Neue Textdatei” (wie Word), “Neue Präsentation” (wie Power Point), “Neues Diagramm” und eben ein “Neues Whiteboard” zu erstellen. Es ist praktisch, dass diese Möglichkeit direkt integriert ist.

Das Whiteboard selbst basiert auf dem von mir schon 2022 vorgestellten tldraw, das mir damals schon wegen seiner Einfachheit und Kompaktheit gefallen hat. Jetzt ist es also in Nextcloud eingebunden worden. Es gibt zu dem Whiteboard eine Bibliothek, in der man alle selbst erstellten Vorlagen hinterlegen, oder auch im Netz verfügbare Vorlagen einbinden kann. Natürlich gibt es nicht so viele frei verfügbare Vorlagen wie bei Miro oder Mural, doch hat das in Nextcloud integrierte Whiteboard die Vorteile, dass es in einer umfangreichen Kollaborationsplattform integriert und Open Source basiert ist, und alle Daten auf dem eigenen Server laufen.

Es gibt neben den von anderen Whiteboards bekannten Funktionen, in der Zwischenzeit auch einen Botton, um den Nextcloud KI-Assistenten mit in das Whiteboard einzubinden. In der Abbildung habe ich den Botton rot hervorgehoben.

Das in dem Assistenten hinterlegte KI-Modell können wir selbst festlegen, da wir die Modelle in unserer LocalAI vorliegen haben. Somit laufen alle Anwendungen auf unseren Servern und alle Daten bleiben auch bei uns. Ganz im Sinne der Reduzierung der oftmals noch vorherrschenden Digitalen Abhängigkeit von den den etablierten Anwendungen meist amerikanischer Tech-Konzerne.

Weg von der Digitalen Abhängigkeit und hin zu einer Digitalen Souveränität.

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LangFlow: Per Drag & Drop KI-Agenten auf dem eigenen Server entwickeln und testen

Screenshot von unserer LangFlow-Installation (Simple Agent)

In dem Beitrag Künstliche Intelligenz: Mit einem AI Router verschiedene Modelle kombinieren wird erläutert, wie Modelle – abhängig von der Eingabe – so kombiniert werden können, dass ein qualitativ gutes Ergebnis herauskommt.

Der nächste Schritt wäre, beliebig viele KI-Modelle in einem Framework zu entwickeln und zu koordinieren. Die Plattform LangChain bietet so eine professionelle, und somit auch anspruchswolle Möglichkeit.

“LangChain is an incredibly valuable tool for linking up chains of models and defining steps for how an output from a model should be handled before being sent to a different model (or often, the same model with a different prompt) for a new step in a workflow” (Thomas et al. 2025).

Wenn es etwas einfacher sein soll, bietet sich LangFlow an, bei dem mit einfachen Mitteln per Drag & Drop KI-Agenten in Zusammenspiel mit verschiedenen Modellen konfiguriert werden können.

Wir haben LangFlow auf unserem Server installiert (Open Source) und können nun KI-Agenten für verschiedene Anwendungen entwickeln und testen. Die Abbildung zeigt einen Screenshot der Startseite, wenn man einen einfachen Agenten entwickeln möchte. Auf der linken Seite können sehr viele Optionen ausgewählt werden, in dem grau hinterlegten Bereich werden diese dann per Drag & Drop zusammengestellt. Die farbigen Verbindungslinien zeigen, welche Optionen miteinander kombiniert werden können. Abschließend kann im anwählbaren Playground das Ergebnis beurteilt werden.

Dabei bietet LangfFlow auch die Möglichkeit, eigene Daten, oder auch externe Datenquellen einzubinden – alles per Drag & Drop. Weiterhin haben wir den Vorteil, dass alle generierten Daten auf unserem Server bleiben.