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User-Centric Personalization mit dem Human Context Protocol (HCP)

Illustration of two personalization paradigms (Shah et al., 2025)

Es ist schon erstaunlich, wie wir mit unseren Daten umgehen. Viele bestätigen die verschiedenen Richtlinien der Anbieter einfach, da sie (die Nutzer) die ganzen Bestimmungen gar nicht lesen, geschweige denn verstehen können. Das wiederum führt dazu, dass die jeweiligen Anbieter Nutzer-Daten teilweise, oder recht umfangreich, speichern und nutzen. Einerseits geschieht das, um die Nutzung zu vereinfachen – das Nennen die Provider dann Personalization-, wobei Kontext-Informationen des Users gewonnen werden. Darüber hinaus werden alle User-Daten noch für „andere Zwecke“ verwendet, die ein User gar nicht mehr überblicken kann.

In der Abbildung ist auf der linken Seite zu erkennen, was bei unterschiedlichen Anbietern (Providern) mit User-Prompts passiert. Jeder Provider baut seine Personalisierung gegenüber dem User auf (Provider-Centric Personalization), wobei die Daten und Kontext-Informationen beim Provider gespeichert werden. Diese Informationen über die Personalisierung sind nicht einfach auf andere Provider übertragbar, was dem jeweiligen Provider nicht interessiert. In diesem System hat der User kaum alternative Möglichkeiten.

Auf der rechten Seite der Abbildung ist ein ganz anderer Personalisierungs-Ansatz zu erkennen, der den User in den Mittelpunkt stellt (User-Controlled Preference Layer). Die Daten eines Users und der jeweilige Kontext werden in einem HCP Vault (einer Art Daten-Tresor) gespeichert, und können verschiedenen Systemen zur Verfügung gestellt werden. Bei diesem Ansatz müssen natürlich alle anderen Anwendungen über definierte Schnittstellen verbunden werden können – hier kommt das HCP (Human Context Protocol) ins Spiel..

„On the right panel, a shared preference layer is introduced in which user context is stored in a centralized HCP vault and selectively accessed by multiple assistants, tools, and applications through an HCP-mediated interface. User preference data (generated by varied user activity) is moderated by HCP to consumer agents. Each agent obtains only the relevant subset of the user’s complete preference data“ (Shah et al., 2025).

Diese Entwicklung unterstützt den Trend, dass User über ihre eigenen Daten und die damit verbundenen Kontext-Informationen selbst bestimmen können, was gerade in Zeiten von Künstlicher Intelligenz immer wichtiger wird. Siehe dazu auch Was wäre, wenn jeder über seine generierten Daten selbst entscheiden könnte?

Auf der MCP 2026 (16.-19.09.2026, Balatonfüred, Ungarn) gehe ich darauf ein: Open-Source AI for Open User Innovation: Designing a Personal Fabrication Framework.

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Tipping Point: User Innovation und Open Source AI

Image by David from Pixabay

In der Netzwerkökonomie gibt es manchmal überraschende Effekte. Beispielsweise besagt das Metcalfesche Gesetz (Wikipedia), dass der Wert eines Netzes im Quadrat der Zahl der angeschlossenen Rechner und Nutzer steigt. Dabei wird dieser Ansatz oftmals nur für die Rechenleistungen im Netz verwendet. Der Blick auf Nutzer (User) wird leider nicht so oft thematisiert. Obwohl das Gesetz auch kritisiert wird, ergeben sich für mich durchaus interessante Anhaltspunkte.

Auch der Tipping Point ist so ein Begriff, der in der Netzwerkökonomie (und auch anderen Bereichen) helfen kann zu verstehen, warum es einer kleinen Anzahl von Nutzern möglich ist, gravierende Veränderungen herbeizuführen.

Der Tipping Point (Kipppunkt) ist in der Netzwerkökonomik „die kritische Masse, die erforderlich ist, damit sich eine Nachricht oder ein Sozialverhalten massenhaft verbreitet.“

Wo der Tipping Point liegt kann nicht genau bestimmt werden, doch gibt es durchaus Anhaltspunkte.:

Welzer (2013) ist beispielsweise der Auffassung, dass schon 5% einer gesellschaftlichen Gruppe ausreichen, um eine Politik der Zukunftsfähigkeit anzustoßen.

Rogers (2003) erwähnt bei der Diffusion von Innovationen einen Wert von 15-20%, wenn es um den Übergang von den Early Adopters zu Early Majority geht.

Übertragen auf die Nutzung von Open Source AI (Digitale Souveränität) wäre es demnach es also „nur“ erforderlich, dass im europäischen KI-Netzwerk 15-20% Open Source AI verwenden, um sich unabhängiger von den proprietäten KI-Modellen zu machen.

Ähnlich ist es mit Open User Innovation. Dabei handelt sich um Innovationen, die nicht von Unternehmen stammen, sondern von einzelnen Usern. Eric von Hippel hat in vielen länderspezifischen Studien zeigen können, dass dieser Anteil innovativer User jetzt schon recht hoch ist: „Empirical studies also show that many users -from 10 percent to nearly 40 percent- engage in developing or modifying products (Eric von Hippel 2013:120). Da es seit 20 Jahren (Mota, 2011) immer mehr neue Technologien gibt, die nichts, oder recht wenig Kosten, und Künstliche Intelligenz (natürlich Open Source AI) unterstützend genutzt werden kann, wird der Tipping-Point auch hier möglicherweise bald erreicht.

Auf der MCP 2026 (16.-19.09.2026, Balatonfüred, Ungarn) gehe ich darauf in einem Paper ein:

Open-Source AI for Open User Innovation: Designing a Personal Fabrication Framework

Mein zweites Paper:

Digital Sovereignty and Open-Source AI: The European Way for Innovative SMEs

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Design heute: Entwicklung von Möglichkeiten, wie andere selbst kreativ sein können

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Wir bewundern oft das Design von Produkten (Gegenständen), die von anderen – meist berühmten Designern – entworfen und umgesetzt wurden. Es ist also eher etwas, das man bei anderen findet – sogar eher bei der Künstlichen Intelligenz als bei uns selbst.

„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).

In der Zwischenzeit wird gerade bei gesellschaftlichen Veränderungen deutlich, dass sich dieses Verständnis von Design ändert, denn es geht hier immer häufiger darum, die Kreativität der Menschen in die vielen Prozesse mit einzubinden.

Das persönliche Design-Verständnis wird dabei zu einem wichtigen Beitrag im Transformationsprozess. Das neue Verständnis von Design will Wege entwickeln, wie andere dies (kreativ Probleme lösen) selbst tun können. In dem Buch von Hyysalo (2025) werden alle Zusammenhänge umfangreich dargestellt.

„Meanwhile there already are concrete, doable, and demonstrated ways by which design can become a major contributor to social and environmental change. These ways rest in shifting design from a creative act of defining and solving problems to developing ways by which others can do so“ (Hyysalo, S. (2025) Design Participation | eBook).

Diese Strömungen im Design habe eine ganz praktische Relevanz, wenn es um Open User Innovation (Eric von Hippel) geht. Auch hier geht es darum User zu befähigen, in ihrem eigenen Kontext Probleme zu lösen und eigene Produkte zu entwickeln und herzustellen..

Auf der MCP 2026 stelle ich dazu ein Paper vor:

Open-Source AI for Open User Innovation: Designing a Personal Fabrication Framework

Mein zweites Paper:

Digital Sovereignty and Open-Source AI: The European Way for Innovative SMEs

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Open Innovation: Chesbrough 2026 Festschrift

https://www.chesbrough2026.com/home/Conference

Im April fand in Rom eine Konferenz für Henry Chesbrough statt, um das Werk des Forschers zu seinem 70. Geburtstag zu ehren. Chesbrough hat mit seinem Ansatz eines eher offenen Innovationsprozesses (Open Innovation) in Organisationen, und auch in Forschungsbereichen viel bewirkt.

Enge Mitstreiter haben sich daher in Rom zusammengefunden, auch um Paper zum Thema und zur Person vorzustellen, die in den nächsten Monaten veröffentlicht werden sollen.

„The April 2026 event is thus organized as a paper development workshop in three tracks: for the CMR special issue, the ICC special section, or the R&D Mgmt special issue“ (ebd.).

Ich bin sehr auf die verschiedenen Veröffentlichungen gespannt, denn ich habe den Weg von Henry Chesbrough in den letzten Jahren intensiv verfolgt.

Beispielsweise habe ich Henry Chesbrough schon auf dem MCPC 2011: 6th Worldcongress on Mass Customization, Personalization and Co-Creation, UC Berkeley, San Francisco, USA (Blogbeitrag) live erlebt.

Es war auch für mich inspirierend zu sehen, wie die Öffnung des Innovationsprozesses (Open Innovation) in Organisationen entwickelt werden kann, und was es für die Organisationen und für deren Kunden bedeutet. In der Zwischenzeit gibt es in allen Bereichen Beispiele für die den erfolgreichen Einsatz von Open Innovation – auch in Zeiten Künstlicher Intelligenz.

In einem meiner beiden Paper, die für die MCP 2026, 16.-19.09.2026, Balatonfüred, Ungarn angenommen wurde, gehe ich auch auf Open Innovation ein. Allerdings betrachte ich hier eher die Perspektive von Eric von Hippel, der Open User Innovation favorisiert.

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MCP-Conference 2026: Meine eingereichten Abstracts wurden angenommen

https://mcp-ce.org/

Zur MCP 2026 Conference zu Mass Customization and Personalization findet vom 16.-19.09.2026 in Balatonfüred, Ungarn, statt. Auch zu dieser Konferenz habe ich Abstracts eingereicht, die in der Zwischenzeit bestätigt wurden.

It is our pleasure to inform you that your abstracts entitled:

Open-Source AI for Open User Innovation: Designing a Personalized Framework

Digital Sovereignty and Open-Source AI: A European Path for Innovative SMEs

were positively reviewed by MCP 2026 Scientific Committee and accepted to proceed to the next stage of uploading full paper according to the template.

Nun geht es daran, das Paper bis zum 31. Mai 2026 nach den Konferenzvorgaben fertigzustellen.

Wenn alles klappt, werden ich beide Paper im September auf der Konferenz vorstellen, und mit den Kollegen diskutieren.

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Von Mass Personalization zu Open User Innovation

Image by Denise Husted from Pixabay

Auf den verschiedenen Konferenzen, an denen ich teilgenommen habe, ging es über viele Jahre um Mass Customization and Personalization. Auslöser der Entwicklung war die Veröffentlichung B. Joseph Pine II (1992): Mass Customization. The New Frontier in Business Competition, in der die damals neue hybride Wettbewerbsstrategie vorgestellt wurde.

In der Zwischenzeit gibt es beim Fraunhofer Institut in Stuttgart das Leistungszentrum Mass Personalization. Dort ist man der Auffassung, dass es sich bei Mass Personalization um einen Megatrend handelt

„Mass Personalization ist ein eigenständiges radikal nutzerzentriertes und dennoch nachhaltiges und ressourceneffizientes Konzept, das als Toolbox oder plattformtechnologische Anwendung in der Produktion von morgen fungieren kann“ (Krieg/Groß/Bauernhansl (2024) (Hrsg.): Einstieg in die Mass Personalization. Perspektiven für Entscheider).

Mass Customization ist hier zeitpunktbezogen, und Mass Personalization eher Zeitdauer bezogen zu interpretieren. Beides, Mass Customization und Mass Personalization, sind allerdings immer noch aus der Perspektive des Unternehmens gedacht.

Wenn sich ein Unternehmen auf jeden einzelnen Nutzer so intensiv einstellen will, benötigt es viele Problem- und möglicherweise auch erste Lösungsinformationen vom Nutzer. Bei komplexen Problemen sind diese Informationen nur sehr schwer zu beschreiben (Kontext, Implizites Wissen, Expertise), und schwer vom Nutzer zum Unternehmen übertragbar (Sticky Information, Träges Wissen).

Der Nutzer weiß oft am besten, was er für sein Problem benötigt. Es fehlt oft noch der Schritt zur ersten Umsetzung von eigenen Lösungen. Dieser war in der Vergangenheit sehr aufwendig (Zeit, Geld), sodass die Umsetzung oft von Unternehmen übernommen wurde.

In der Zwischenzeit gibt es durch die Möglichkeiten der Künstlichen Intelligenz, des 3D-Drucks (Additive Manufacturing), oder auch der Robotik und der Open Source Community viele Möglichkeiten, das Produkt selbst zu entwickeln und im Idealfall selbst oder in einer Community herzustellen. Siehe Eric von Hippel (2016): Free Innovation (Open Access).

Titel (Ausschnitt) https://direct.mit.edu/books/book/5344/Free-Innovation

Eric von Hippel hat dazu schon sehr viele Studien veröffentlich, aus denen hervorgeht, dass der Anteil dieser Open User Innovation in den letzten Jahrzehnten stark angewachsen ist. Diese Innovationen findet man nicht in den offiziellen Statistiken zu Innovationen, denn Innovationen werden dort von Unternehmen entwickelt und auf den Markt gebracht. Was versteht nun von Hippel unter Open User Innovation?

„An innovation is ´open´ in our terminology when all information related to the innovation is a public good—nonrivalrous and nonexcludable”(Baldwin and von Hippel 2011:1400).

”… involves contributors who share the work of generating a design and also reveal the outputs from their individual and collective design efforts openly for anyone to use“ (Baldwin and von Hippel 2011:1403).

Wir wissen alle, dass die Unternehmen nur die Innovationen auf den Markt bringen, die eine entsprechende Rendite versprechen – alles andere bleibt liegen… Doch genau darin liegt die Chance von Open User Innovation: Jeder einzelne kann nicht nur kreativ, sondern auch innovativ sein (Ideen umsetzen) und seine Innovationen anderen (auch kostenlos) zur Verfügung stellen.

Sie meinen das gibt es nicht? Dann schauen Sie sich einmal die vielen Plattformen zu Open Source Software, oder die Plattform Patient Innovation an – Sie werden staunen.

Wenn Sie sich zu diesen Themen informieren wollen: Die MCP Community of Europe trifft sich auf der Konferenz zu Mass Customization and Personalization – MCP 2026 – vom 16.-19.09.2026 in Balatonfüred, Ungarn. Wir sind dabei.

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Loyal Agents – it all starts with trust

Website: https://loyalagents.org/

KI-Agenten sind aktuell in aller Munde. Gerade in Software-Unternehmen wurde schon früh damit angefangen, Agenten zu nutzen: KI-Agenten können bis zu 30% der realen Aufgaben eines Unternehmens autonom übernehmen.

Im Außenverhältnis, z.B. mit Kunden , wird es schon schwieriger, KI-Agenten einzusetzen, da hier weitergehende Herausforderungen zu bewältigen sind. Es wundert daher nicht, dass es an dieser Stelle Forschungsbedarf gibt.

In dem Projekt Loyal Agents arbeiten dazu beispielsweise das Stanford Digital Economy Lab und Consumer Report zusammen. Worum es ihnen geht, haben sie auf der Website Loyal Agents so formuliert:

„Agentic AI is transforming commerce and services; agents are negotiating, transacting and making decisions with growing autonomy and impact. While agents can amplify consumer power, there is also risk of privacy breaches, misaligned incentives, and manipulative business practices. Trust and security are essential for consumers and businesses alike“ (ebd.).

Dass Vertrauen und Sicherheit eine besonders wichtige Bedeutung in den Prozessen mit der Beteiligung von KI-Agenten haben, wird hier noch einmal deutlich – It all starts with Trust. Ähnliche Argumente kommen von Bornet, der sich für Personalized AI Twins ausspricht:

„Personal AI Twins represent a profound shift from generic to deeply personalized agents. Unlike today´s systems that may maintain the memory of past interactions but remain fundamentally the same for all users, true AI twins will deeply internalize an individual´s thinking patterns, values, communication style, and domain expertise“ (Bornet et al. 2025).

Möglicherweise können einzelne Personen in Zukunft mit Hilfe von Personalized AI Twins oder Loyal Agents ihre eigenen Ideen besser selbst entwickeln, oder sogar als Innovationen in den Markt bringen. Dabei empfiehlt sich aus meiner Sicht die Nutzung von Open Source AI – ganz im Sinne einer Digitalen Souveränität und im Sinne von Open User Innovation nach Eric von Hippel. Siehe dazu auch

Eric von Hippel (2017): Free Innovation

Von Democratizing Innovation zu Free Innovation

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Von KI-Agenten zu Personalized AI Twins

Die aktuelle Diskussion zu Künstlicher Intelligenz befasst sich u.a. mit den Möglichkeiten generativer Künstlicher Intelligenz (GenAI) und den Entwicklungen bei KI-Agenten (AI Agents). KI-Agenten können in Zukunft viele Tätigkeiten/Jobs in Organisationen übernehmen, und so deren Effektivität und Effizienz steigern.

Solche Entwicklungen sind allerdings nicht alleine auf Organisationen begrenzt. Auf der individuellen, persönlichen Ebene entwickeln sich KI-Agenten immer mehr zu persönlichen Agenten, oder sogar zu Personal AI Twins:

„Personal AI Twins represent a profound shift from generic to deeply personalized agents. Unlike today´s systems that may maintain the memory of past interactions but remain fundamentally the same for all users, true AI twins will deeply internalize an individual´s thinking patterns, values, communication style, and domain expertise“ (Bornet et al. 2025).

Die hier angesprochene Entwicklung von generischen KI-Agenten zu personalisierten KI-Agenten (personal ai twins) ist bemerkenswert. Es stellt sich natürlich gleich die Frage, ob eine Person solche Personal AI Twins nur für ihre Arbeit, oder auch für alle ihre Aktivitäten nutzen möchte. Dabei kommt es immer wieder zu Überschneidungen zwischen der beruflichen Domäne und den privaten Kontexten.

Möglicherweise können einzelne Personen in Zukunft mit Hilfe von Personalized AI Twins ihre eigenen Ideen besser selbst entwickeln oder sogar als Innovationen in den Markt bringen. Dabei empfiehlt sich aus meiner Sicht die Nutzung von Open Source AI – ganz im Sinne einer Digitalen Souveränität und im Sinne von Open User Innovation nach Eric von Hippel. Siehe dazu auch

Eric von Hippel (2017): Free Innovation

Von Democratizing Innovation zu Free Innovation

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Mit Künstlicher Intelligenz und Online-Daten von Verbrauchern können (auch eigene) Produkte direkt entwickelt werden

Mit Hilfe der hybriden Wettbewerbsstrategie Mass Customization (PDF) ist es Unternehmen möglich, Produkte zu individualisieren, ohne dass der Preis höher ist, als bei massenhaft hergestellten Produkten. Kernelement ist dabei ein Konfigurator, mit dem der Kunde selbst in einem definierten Lösungsraum (fixed solution space) vielfältige Möglichkeiten zusammenstellen kann. In der Zwischenzeit gibt es allerdings mit Künstlicher Intelligenz noch ganz andere Optionen für Mass Customization.

Künstliche Intelligenz kann für einen Verbraucher Produkte und Dienstleistungen entwickeln und anbieten, nur auf Basis der vom Konsumenten generierten Daten – sogar ohne die aktive Mitwirkung des Konsumenten. Damit bringt Künstliche Intelligenz Mass Customization auf ein neues Level: Smart Customization.

„But this is one area where AI can take mass customization to a new level: The growth of AI and machine learning can allow us to use all the data traces consumers leave online to design a perfect product for an individual consumer, without their active involvement. AI can evolve into the ability to perfectly customize a product for a consumer, without the
need for a conscious process of elicitation from the consumer. As a consumer, I could specify what I want for aesthetics, while for functional parameters, it could be the system that senses what I want and desire. An algorithm reading your Instagram profile might know better than you do about your dream shirt or dress. I see a lot of opportunity to use the data that’s out there for what I call smart customization“ (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).

Dieser Ansatz ist natürlich für Unternehmen interessant, da sie die umständlichen und teuren Befragungen von Verbraucher nicht mehr – oder etwas weniger – benötigen, um angemessene Produkte anzubieten.

Es gibt allerdings auch noch eine andere Perspektive: Was ist, wenn die Verbraucher ihre eigenen Daten mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz selbst nutzen, um eigene Produkte zu entwickeln? Im Extremfall – und mit Hilfe von modernen Technologien wie z.B. den 3D-Druck (Additive Manufacturing) – können sich die Verbraucher innovative Produkte selbst herstellen. Diese Option klingt etwas futuristisch, da wir es gewohnt sind, Innovationen mit Unternehmen in Verbindung zu bringen. Doch hat Eric von Hippel gezeigt, dass es immer mehr von diesen Open User Innovation gibt, die gar nicht in den üblichen Statistiken zu Innovation auftauchen. Siehe dazu auch

Eric von Hippel (2005): Democratizing Innovation

Free Innovation: Was wäre, wenn wir Innovationen stärker Bottom-Up denken und fördern würden?

Eric von Hippel (2017): Free Innovation

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Open Innovation: Anmerkungen zu einer Capgemini-Studie

Capgemini Research Institute (2023): The power of open minds

Seit Henry Chexbrough (2023) darauf hingewiesen hat, dass es für Organisationen Sinn macht, ihren Innovationsprozess zu öffnen (Open Innovation), gibt es immer wieder auch Studie dazu. Die Veröffentlichung Capgemini Research Institute (2023): The power of open minds. How open innovation offers benefits for all (PDF) ist eine davon. Insgesamt ist der Tenor, dass Organisationen davon profitieren, ihren Innovationsprozess zu öffnen. Allerings soll es dabei noch Verbesserungspotenzial geben.

Es ist lobenswert, wenn das Capgemini Research Institute die Erfahrungen von Organisationen mit Open Innovation darstellt, und auch Potenziale für Verbesserungen aufzeigt. Dabei ist natürlich zu beachten, dass die Autoren ausnahmslos von Capgemini sind und Capgemini ein Beratungsunternehmen ist, das möglicherweise mit der studie eigene Ziele verfolgt. Honi soit qui mal y pense.

Die Autoren gehen auch nicht tiefer darauf ein, wie es zu dem Trend zu mehr Open Innovation überhaupt kommt. Das Phänomen „Open Innovation“ kann beispielsweise aus der Reflexiven Modernisierung mit ihren Entgrenzungstendenzen, also aus sozialwissenschaftlichen Betrachtungen angeleitet werden.

Weiterhin ist das Öffnen des Innovationsprozesses nicht immer gut für Organisationen. Wie Schäper et al. (2023) dargestellt haben, ähnelt die finanzielle Performance von Open Innovation eher einer S-Kurve – und weiter: „that firms are not well-advised to open up their innovation processes as far as possible”. Siehe dazu ausführlicher Open Innovation und die finanzielle Performance von Unternehmen.

Abschließend fehlt mir auch noch der Hinweis darauf, dass man Open Innovation auch noch anders interpretieren kann. Genau das hat Eric von Hippel gemacht, indem er nicht von Organisationen ausgeht. Der Ansatz von Eric von Hippel ist, dass jeder Einzelne innovativ sein kann. Diese Innovationen findet man allerdings nicht in den offiziellen Statistiken zu Innovationen von Ländern. Open Innovation ist hier ein Open User Innovation, das Innovation demokratisiert. Siehe dazu von Democratizing Innovation zu Free Innovation.