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Von Mass Personalization zu Open User Innovation

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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 der Market Economy zur Self-organized Gift Economy

(c) Dr. Robert Freund; Quelle: vgl. Kuhnhenn et al. (2024)

In den verschiedenen gesellschaftlichen Diskussionen geht es oft um den „Markt“ mit der entsprechenden Market Economy. Solche Beschreibungen suggerieren eine Homogenität, die es in „dem Markt“ nicht gibt. Unternehmen, gerade große Konzerne, möchten allerings gerne, dass die im Markt üblichen unterschiedlichen Wissensströme kontrollierbar und nutzbar sind. Im einfachsten Fall bedeutet das dann: Der Markt ist das Ziel, um Gewinne zu erzielen.

Wie in dem Beitrag Von “Märkte als Ziele” zu “Märkte als Foren” erläutert, gibt es durch die vielschichtigen Vernetzungen der Marktteilnehmer untereinander eine hohe Komplexität und entsprechende Rückkopplungen. Märkte im ersten Schritt eher als Foren zu sehen, könnte hier eine angemessene Perspektive sein.

Wie in der Abbildung zu erkennen ist, ist die heute (2024) übliche Verteilung zwischen Universal Public Services, Market Economy und einer Self-organized Gift Economy deutlich: Die Market Economy dominiert alles, und das eben nicht zum Wohle aller, sondern zum Wohle weniger Personengruppen mit diffusen Vorstellungen davon, wie die „anderen“ (Menschen) gefälligst leben sollen.

Demgegenüber gibt es in der Gesellschaft durchaus Bestrebungen, viele Produkte und Dienstleistungen zu entwickeln und anzubieten, die nicht den üblichen „Marktgesetzen“ folgen, und eher selbst-organisiert sind. Die von Eric von Hippel seit vielen Jahren veröffentlichten Studien zeigen das beispielsweise bei Innovationen (Open User Innovationen) deutlich auf – und dieser Anteil wird immer größer!

Die von mehreren Autoren veröffentlichte Projektion in das Jahr 2048 zeigt eine deutliche Verschiebung der aktuellen Verteilung zu Gunsten einer Self-organized Gift Economy. Es wundert allerdings nicht, dass die Profiteure der Market Economy sich massiv gegen diese Entwicklung stemmen – mit allen demokratischen, allerdings auch mit nicht-demokratischen Mitteln.

Kuhnhenn et al. (2024): Future for All. A vision for 2048. Just • Ecological • Achievable | PDF

Am Beispiel der Künstlichen Intelligenz ist zu erkennen, dass die Profiteure der Market Economy mit immer neuen KI-Anwendungen Menschen, Organisationen und Nationen vor sich hertreiben und letztendlich abhängig machen wollen. Auf der anderen Seite bietet Künstliche Intelligenz vielen Menschen, Organisationen und Nationen heute die Chance, selbst-organisiert die neuen KI-Möglichkeiten zu nutzen.

Das allerdings nur, wenn Künstliche Intelligenz transparent, offen und demokratisiert zur Verfügung steht. Genau das bietet Open Source AI. Bitte beachten Sie, dass nicht alles, was Open Source AI genannt wird, auch Open Source AI ist! Siehe dazu beispielsweise

Open Source AI Definition – 1.0: Release Candidate 2 am 21.10.2024 veröffentlicht

Das Kontinuum zwischen Closed Source AI und Open Source AI

Open Source AI: Warum sollte Künstliche Intelligenz demokratisiert werden?

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

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User Innovation entwickeln sich in drei Phasen

von Hippel et al. (2011): The Age of the Consumer-Innovator, in MITSloan Management Review,Fall 2011 Vol. 53 No 1

In unserem Blog habe ich schon sehr oft über User Innovation geschrieben. Eine Entwicklung, die so ganz anders ist, als der bekannte Hersteller-bezogene Innovationsprozess. Siehe dazu beispielhaft Hybrides Innovationsmanagement: Free Innovation und Producer Innovation.

Wie kann man sich den Ablauf eines Prozesses vorstellen, der bei der Innovationsentwicklung von einzelnen Personen (User) ausgeht?

„In Phase 1 — the earliest stage of a market — users often innovate to create the products they want; then, in Phase 2, other users either reject or validate the initial innovation. If the user innovation is validated through adoption by others, in Phase 3 the market has grown enough to be interesting to producing companies, which refine and commercialize the innovation for sale to a growing market of users“ (ebd.).

Da User ihre Innovationen oft „nur“ für sich entwickeln, kann es sein, dass diese Innovationen nicht über die Phase 1 hinauskommen. In der heutigen Zeit ist es allerdings durchaus möglich, solche User in den Sozialen Netzwerken zu finden. Das kann dann auch schon der Übergang in die Phase 2 bedeuten, in der andere User (Communities) die Innovation kommentieren und bewerten. In Phase 3 geht es dann darum, die User Innovation zu skalieren. An der Stelle kann es für Unternehmen interessant werden, denn die User haben oftmals nicht die Ressourcen, um die eigene Innovation in den Markt zu bringen.

Gerade Kleine und Mittlere Unternehmen (KMU) können heute mit Hilfe von KI-Agenten permanent nach interessanten User Innovation suchen lassen – und das am besten mit Hilfe von Open Source AI.

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Innovations-Feuchtgebiete (Innovation Wetlands): Was ist darunter zu verstehen?

Quelle: https://pixabay.com/photos/wetlands-wetland-protection-5095846/

Wenn wir etwas erklären wollen, bedienen wir uns oft der Analogie. Wenn es um Innovationen geht, haben Forscher den Begriff „Innovation Wetlands„, also Innovations-Feuchtgebiete, benutzt, um eine besondere Form der Innovationsentwicklung zu beschreiben.

Feuchtgebiete waren über eine lange Zeit für Pest und Krankheiten verantwortlich und wurden daher oft in sogenannte Nutzflächen umgewandelt. In der Zwischenzeit wird allerdings immer deutlicher, dass Feuchtgebiete für unser Ökosystem sehr wichtig sind. Die Folge: Viele Flächen werden wieder renaturiert. Ähnlich sieht es mit den Innovation Wetlands, also den Innovations-Feuchtgebieten aus. Der folgende Absatz erläutert die Zusammenhänge:

„Similar concerns have motivated IP researcher Andrew Torrance and user innovation scholar Eric von Hippel to call for preservation of the “innovation wetlands” that are essential to the ability of users to innovate. Marshy ecosystems were for a very long time, they point out, conceived of either as “resources ripe for conversion into more beneficial uses” or as “noxious sources of pestilence and disease.” Over time, environmentalists and regulators realized that wetlands were “among the most productive and diverse of ecosystems on earth” and the law should protect and preserve them. Torrance and von Hippel coined the phrase “innovation wetlands” to suggest an analogous need for an awakening in the intellectual realm. They believe that legislation and other forms of regulation can have a “significant negative impact” on the “fragile” innovation ecosystem that enables user innovation to flourish“ (Samuelson, Pamela, Freedom to Tinker (June 15, 2016). Theoretical Inquiries in Law, Forthcoming, Available at SSRN: https://ssrn.com/abstract=2800362).

Forscher aus dem Bereich IP (Intellectual Property Rights) wie Andrew Torrance und Eric von Hippel, der User Innovation in den Mittelpunkt seiner Arbeiten stellt, weisen darauf hin, dass staatliche Regulierungen diese Innovations-Feuchtgebiete einschränken, ja sogar vernichten können. Siehe dazu ausführlicher Free Innovation Paradigm and Producer Innovation Paradigm.

Möglicherweise erkennen staatliche Organisationen -genau wie bei den natürlichen Feuchtgebieten, auch den Wert von Innovation Wetlands und schützen diesen wichtigen Innovations-Raum im gesamten Innovations-Ökosystem.

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UNIQLO & TORAY: Mass-User Innovation aus einer etwas anderen Perspektive

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Der Begriff „User Innovation“ wird meistens mit den Überlegungen und Veröffentlichungen von Eric von Hippel in Verbindung gebracht, der bei Innovationen nicht so sehr von Unternehmen/Organisationen, sondern von einzelnen Usern ausgeht (Siehe dazu: Von Democratizing Innovation zu Free Innovation). Dabei war es Eric von Hippel schon in den 80er Jahren wichtig, beispielsweise auf Lead User hinzuweisen (von Hippel 1986).

Dieser Ansatz, Innovationen – auch massenhafte Innovationen – von einzelnen Personen (User) aus zu betrachten, kann auch als Mass User Innovation bezeichnet werden, wobei der Schwerpunkt hier auf sehr vielen „Usern“ liegt. Interessanterweise habe ich in einem Paper den Begriff Mass-User Innovation ganz anders interpretiert gefunden. Dort geht es eher darum, den Schwerpunkt von der Anbieterseite her zu betrachten. Der folgende Text stellt die Zusammenhänge dar:

„On the contrary to the one-way flow of disseminating context of new breakthroughs from a minor group of avant-couriers to the uninterested mass public, the mass-user innovation is driven by the dynamic tension amongst what is possible from the offering side, what is valuable from the intermediating body, and what is needed from the consuming mass. This model necessitates ever intensive processing of technical information in mass quantity in order to retain the signalling precision between the enmeshed fabrics of product supply and market demand. (…) Now it is known that TORAY has established an array of exclusive product lines for UNIQLO and let the committed production stop and go according to Fast Retailing’s analysis of market demand“ (Choi 2011 | PDF).

Auch hier wird wieder deutlich, dass Begriffe durchaus unterschiedlich und missverständlich sein können. Es kommt immer wieder auf den jeweiligen Kontext an. Erst wenn der bekannt ist (möglichst mit Quellenangabe) wird klar, was gemeint ist. Siehe dazu auch Innovationsmanagement.

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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.

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Worin unterscheiden sich Business Innovation (formale Innovation) von Household Innovation (informelle Innovation)?

Innovationen werden meistens noch aus dem Blickwinkel von Organisationen gesehen. Diese Innovationen werden formal durchgeführt und sind als Business Innovations bekannt. Solche Innovationen tauchen natürlich in den gängigen Statistiken zu Innovationen auf Länder- oder auch Unternehmensebene auf.

Nicht, oder nur wenig beachtet werden eher Innovationen die von einzelnen Personen oder Gruppen ausgehen, deren Bedürfnisse an Dienstleistungen und Produkten von Unternehmen nicht wirklich beachtet werden. Wie de Jong und von Hippe (2022) zeigten, gibt es einen immer größer werdenden Teil solcher informellen Innovationen, die als Household Innovations bezeichnet werden. Die folgende Tabelle zeigt die jeweiligen Unterschiede auf

Household InnovationBusiness Innovation
Dominant motivesPersonal need, hedonic, helpingCommercial, sales, efficiency
ExamplesConsumer innovation, open-source, Makers, hackersNew product development, R&D, technology licensing
Look and feelAmateurish, but sometimes very novelProfessional, better designed and engineered
Embedded inConsumer creative behaviors like DIY, tinkeringBusiness strategy, willingness to survive and/or grow
DisseminationFree sharing, startups, business adoptionSales, licensing, involuntary spillovers
Differences between household and business innovation nach de Jong & von Hippel (2022).in J. P. J. de Jong, M. Mulhuijzen, D. Cowen, E. Kraemer-Mbula, L. Onyango, E. von Hippel (2023). Making the Invisible Visible, Informal Innovation in South Africa.

Die dominierenden Motive unterscheiden sich, das Household Innovation meistens keine kommerziellen Ziele hat, Business Innovation demgegenüber schon. Darüber hinaus sehen Household Innovation oftmals amateurhaft aus, Business Innovation dagegen müssen top aussehen und sicher sein. Household Innovation ist oft ein Do it Yourself, ein ausprobieren und ein Learning by Doing. Business Innovation ist eingebettet in eine unternehmerische Innovationsstrategie mit ihren Prozessen. Household Innovation sind oft auch freu für andere verfügbar, was sie für Startups nutzbar macht. Business Innovation werden oft geschützt (Patente, Marken usw.) und sollten einen Businessplan erfüllen.

Es wird aus der Übersicht allerdings auch deutlich, dass sich Household Innovation und Business Innovation gut ergänzen könnten:

„Von Hippel (2017) explains that informal household innovation and business innovation complement each other. Informal innovations in the household sector are in principle freely available to anyone, as citizens barely protect their innovations. Commercial producers can take advantage by adopting informal innovations (to be marketed as commercial products) and by helping citizens to prototype innovations for themselves.“ (ebd.).

Siehe dazu auch Eric von Hippel (2017): Free Innovation.

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Die Reflexivität von Transaktionskosten und Innovationen am Beispiel von „Patient Innovation“

Screenshot von der Website https://patient-innovation.com

Wo kommt der Begriff „Transaktionskosten“ überhaupt her? In meinem Blogbeitrag Brauchen wir Unternehmen? vom 15.12.2015 bin ich schon einmal darauf eingegangen, dass der Begriff auf Ronald Coase zurückgeht, der 1937 in seinem Artikel “The Nature of the Firm” erläuterte, warum wir Unternehmen benötigen. Die Antwort war schlüssig:

Die Transaktionskosten in Unternehmen waren eben günstiger als die Kosten, die außerhalb eines Unternehmens nötig waren, um eine Leistung zu erbringen. 

Dieser Ansatz hat sich auch Jahrzehnte als durchaus erfolgreich herausgestellt. Dabei kam den Unternehmen zugute, dass die Möglichkeiten der allgemeinen Digitalisierung in den Unternehmen und auch im Kundenkontakt intensiv genutzt wurden. Kunden können beispielsweise ihre Bankgeschäfte selbst durchführen, selbst online einchecken usw. Hinzu kommen noch die Möglichkeiten des 3D-Drucks (Additive Manufacturing) und jetzt auch noch der Künstlichen Intelligenz. Alles wurde und wird genutzt, um Transaktionskosten im Unternehmen stark zu reduzieren. Oftmals zugunsten einer besseren Gewinnmarge, weniger zum Nutzen ihrer Kunden.

Auf der anderen Seite merkt der Kunde oder User, dass er viele Transaktionen selbst durchführt und seine Bedürfnisse nicht wirklich von den Unternehmen befriedigt werden. Diese Kunden, Nutzer oder User erhalten also oftmals immer noch nicht den Value (Wert, Mehrwert), den alle seit den Zeiten von Marketing, Qualitätsmanagement, Innovationsmanagement und Agilem Projektmanagement etc. versprechen.

Was machen daher immer mehr User? Na ja, wenn sie schon vieles selbst machen sollen und die digitalen Tools sehr günstig zur Verfügung stehen (Open Source, 3D-Druck usw.) können sie ihre benötigten Dienstleistungen und Produkte auch gleich selbst designen, entwickeln und herstellen (User Innovation).

Ein Paradebeispiel für diese gesamte Entwicklung ist die Plattform Patient Innovation (Patienten-Innovation), deren Entwicklung ich auf den verschiedenen Weltkonferenzen verfolgen konnte. Die Initiative hat 2016 den Health Care Startup Award als Non-Profit Startup of the Year erhalten. Zunächst waren da medizinische Problemlösungen, von einzelnen Personen, da keine Lösungen (Dienstleistungen, Produkte) von Unternehmen angeboten wurden (Lohnt sich nicht / Break Even). Dann kamen die ersten eigenen Problemlösungen auf eine Plattform, die sich in der Zwischenzeit weltweiter Beliebtheit erfreut. Bitte schauen Sie sich auf der angegebenen Seite um.

Der Vorteil der immer stärker sinkenden Transaktionskosten in Unternehmen schlägt also auf die Unternehmen zurück – ist in diesem Sinne reflexiv. Ähnlich sieht es auch bei Innovationen aus. Künstliche Intelligenz mit ihren Möglichkeiten kann in Unternehmen für Innovationen genutzt werden, – und auch von einzelnen Usern, die für Ideen und Innovationen möglicherweise nicht immer Unternehmen mit den jeweiligen Strukturen benötigen. Eric von Hippel vom MIT hat das treffend „Democratizing Innovation“ bzw. „Free Innovation“ genannt. Siehe dazu auch

> Reflexive Modernisierung
> Von Democratizing Innovation zu Free Innovation
> Eric von Hippel (2017): Free Innovation
> 3D-Druck als reflexive Innovation?
> Freund, R.; Chatzopoulos, C.; Lalic, D. (2011): Reflexive Open Innovation in Central Europe. 4th International Conference for Entrepreneurship, Innovation, and Regional Development (ICEIRD2011), 05.-07. May

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Vom Reparieren und Selbermachen zur Innovation

Quelle: Jaeger-Erben, M.; Hielscher, S. (2022:16): VERHÄLTNISSE REPARIEREN. Wie Reparieren und Selbermachen die Beziehungen zur Welt verändern

Der in der Grafik dargestellte Weg von einem Ding, dass nutzbar, aber noch fragil ist (Restaurierung), über die Sanierung bis zu einem Ding, das nach eigenen Vorstellungen neu hergestellt wird (Umbau), ist natürlich nicht so linear. Es gibt immer wieder auch „Rückschläge“ (Fehler) aus denen gelernt wird und entsprechende Kompetenzen entwickelt werden. Restaurieren und Sanieren klappt heute häufig mit Hilfe von Youtube-Videos, oder Beschreibungen, oder Communities, die im Netz zu finden sind. Wird es komplexer, und steht ein Umbau an, bewegen wir uns schon in Richtung einer inkrementellen, bzw. sogar disruptiven Innovation.

Es ist erstaunlich, wie viele Menschen Produkte restaurieren, sanieren und sogar umbauen. Gerade der Umbau, und die damit verbundenen Innovationen sind heute mit technischen Möglichkeiten (bis hin zu Additive Manufacturing / 3D-Druck) oft selbst möglich, ohne dass Unternehmen eingeschaltet werden müssen. Die Entwicklung zeigt einerseits, dass Unternehmen wohl immer noch nicht die Anforderungen der User zufriedenstellen.

Es stellt sich die Frage, ob sich Unternehmen das auf Dauer leisten können. Siehe dazu Interessante Zahlen zu Reparieren und Selbermachen, und auch Warum entwickeln Menschen Innovationen und stellen diese kostenlos zur Verfügung? – oder etwas allgemeiner Innovationsmanagement.