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Gemeinwohl-Ökonomie – Economy of Common Goods

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Die Folgen des Wirtschaftens der letzten 100 Jahre zeigen, dass es Zeit ist, neue Wege zu gehen. Neben den klassischen alten Denkweisen (mehr oder weniger Markt usw.) werden auch immer mehr alternative, innovative Ansätze diskutiert. Einer davon ist der von Christian Felber geprägte Begriff der „Gemeinwohl-Ökonomie“ (Wikipedia).

Felber, Christian (2010) Die Gemeinwohl-Ökonomie – Das Wirtschaftsmodell der Zukunft. Deuticke. ISBN 978-3-552-06137-8.

Eine in 2010 gegründete Initiative hat in der Zwischenzeit schon mehr als 11.000 Mitglieder – erstaunlich. Einen weiteren Push bekommt diese Entwicklung aktuell durch die Veröffentlichung von Mariana Mazzukato, einer renommierten Professorin am University College London:

Mazzukato, Mariana (2026) The Common Goods Economy. A News Compass.

Das Buch ist in der Zwischenzeit in viele Sprachen übersetzt worden. Weiterhin ist Mariana Mazzukato eine gefragte Rednerin auf verschiedenen Veranstaltungen..

„In The Common Good Economy, Mariana Mazzucato builds on her visionary ideas of the entrepreneurial state and mission-oriented policies to establish a new theory of the common good, one which allows governments and businesses to develop purposeful economic relationships, creating value and building spaces where human flourishing can happen. She argues that how we achieve collective goals – through collective action, participation and reciprocity – matters as much as what those goals are. The book provides a practical ‘common good compass’ to help navigate our economies in a radically different direction“ (ebd.).

Für mich interessant ist diese Entwicklung deshalb, weil sich auch über Open User Innovation (Eric von Hippel) ein Trend zu einer eher selbstorganisierten „Gift Economy“ ergeben kann. In einem meiner zwei Paper für die MCP 2026 in Balatonfüred, Ungarn, gehe ich auf diese Zusammenhänge ein. Siehe dazu auch

Von der Market Economy zur Self-organized Gift Economy

Society 5.0? Was ist das nun schon wieder?

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„The long tail“ etwas anders interpretiert

Picture by Hay Kranen

Seit der Veröffentlichung von The long tail (Chris Anderson 2004) wird diskutiert, ob sein Ansatz heute noch stimmt. Anderson stellte dar, dass es bei digitalisierten Produkten möglich ist, immer mehr Nischen zu bedienen. Wenn man dabei die Grafik zu den bekannten ABC-Produkten im Verkauf etwas abstrahiert, kommt so eine Grafik heraus, wie Sie in der Abbildung zu sehen ist. In der Zwischenzeit gibt es allerdings durchaus Kritik an dem Ansatz.

»The original idea of the long tail, as described by Chris Anderson in his book of the same name, was that a single manufacturer would take care of all the variants along the long tail of a product segment. But the long tail of products is also a long tail of niche markets served by different manufacturers with different business models« (Piller & Euchner, 2024).

Piller und Euchner weisen also darauf hin, dass es nicht alleine ein Unternehmen sein muss, dass den long tail bedient, sondern es können auch unterschiedliche Unternehmen mit verschiedenen Geschäftsmodellen sein.

Diese Erweiterung ist schon hilfreich, doch geht es mir nicht weit genug. Warum müssen es Unternehmen mit ihren Geschäftsmodellen sein, die die bisher nicht befriedigten Wünsche von Usern bedienen? Heute können es auch die User selbst sein, die ihre Produkte herstellen – mit Hilfe moderner Technologien in Repair Cafés, FabLabs, Maker Spaces, Communities usw. (User Innovation). Siehe dazu ausführlicher meine Beiträge zum Thema.

Um die verschiedenen Schritte zur Herstellung des eigenen Produkts einfach, kostengünstig und selbst durchzuführen, bietet sich heute die Unterstützung durch Künstliche Intelligenz an.

Auf der internationalen Konferenz MCP 2026, die vom 16.-19.09.2026 in Balatonfüred, (Ungarn) stattfindet, werde ich in einem meiner Paper auf diese Entwicklung eingehen:

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

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

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FabLabs: Turn your ideas into products

https://www.fablabs.io/labs/map

Immer mehr Menschen stellen fest, dass die von den Unternehmen im Markt angebotenen Produkte nicht dem entsprechen, was sie sich als Kunde (User) vorstellen. Es wundert daher nicht, dass immer mehr User ihre täglichen Herausforderungen mit eigenen Produkten selbst in die Hand nehmen.

Das fängt bei Reparaturen an. Hier ist ein deutlicher Trend in Deutschland zu erkennen, der in immer mehr Repair Cafés und Do It Yourself (DIY) – Aktivitäten zu erkennen ist. Siehe dazu auch Vom Reparieren und Selbermachen zur Innovation.

Eigene Ideen in konkrete neue Produkte (User Innovationen) zu überführen, ist schon etwas schwieriger, und manchmal auch aufwendiger. Viele User scheuen vor der Umsetzung ihrer Idee noch zurück, da einzelne Prozessschritte manchmal teure Maschinen oder spezielles Know-How erfordern. Siehe dazu auch Eric von Hippel (2027) Free Innovation (PDF).

An dieser Stelle hat sich in den vergangenen 20 Jahren viel verändert. Immer mehr Open Source Software (OSS) und Technologien wie der 3D-Druck (Additive Manufacturing), Softwareentwicklung und Elektronik, Textilherstellung, und weitere Maschinen und Anlagen werden in FabLabs (Maker Spaces) zur Nutzung (zum Testen) angeboten – kostenlos. In der Abbildung oben ist ein Ausschnitt aus der FabLab Map zu sehen, in der mehr als 1.000 FabLabs zu finden sind.

Das FabLab Nürnberg e.V. bietet beispielsweise ein OpenLab, ein Repair Café, ein KidsLab, ein TextileLab und auch Workshops an. Sollte in einem FabLab nicht das angeboten werden, was Sie für Ihre Innovation benötigen, so können Sie auch mehrere FabLabs als Produktionsnetzwerk nutzen.

Natürlich können Sie auch Künstliche Intelligenz einsetzen, um das optimale Produktionsnetzwerk für Ihr Produkt auszuwählen. Ihre KI kann Sie dann auch in Ihrem Innovationsprozess begleiten, sodass Sie mit der Zeit Ihr eigenes Innovationssystem aufbauen. Wir empfehlen natürlich, nicht die proprietäten KI-Modelle wie ChatGPT etc. zu nutzen, sondern mit Open Source AI zu arbeiten – beispielsweise mit Mistral AI, einer europäischen (französischen) Alternative.

Auf der internationalen Konferenz MCP 2026, die vom 16.-19.09.2026 in Balatonfüred, (Ungarn) stattfindet, werde ich in einem meiner Paper auf diese Entwicklung eingehen:

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

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

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Mistral Le Chat: Ersten persönlichen Agenten zu User Innovation angelegt

Eigener Screenshot: Meine Agenten in Le Chat (Angemeldet)

In den Blogbeitrag Mistral Le Chat: Eine europäische Alternative zu ChatGPT hatte ich schon einen ersten Test der Version thematisiert, die man ohne Anmeldung und kostenlos nutzen kann (Europäisch und DSGVO-konform).

Im nächsten Schritt habe ich mich bei Mistral Le Chat angemeldet, wodurch weitere Optionen kostenlos zur Verfügung stehen. Darunter ist auch die Möglichkeit, Agenten zu nutzen. Die obere Abbildung zeigt einen Screenshot, mit einem von mir angelegten Agenten „User Innovation„.

Das Ziel des Agenten ist es, meinen persönlichen Innovationsprozess zu unterstützen. Dabei möchte ich (natürlich) Open Source AI und frei verfügbare Daten nutzen.

Die folgende Grafik zeigt einen Ausschnitt aus den generierten Abfragen. Ich muss zugeben, dass ich durchaus von der Qualität der Antworten überzeugt bin. Mal sehen, wie weit ich mit meinen Überlegungen und Le Chat komme.

Eigener Screenshot – Mistral Le Chat, angemeldet, Agent anlegen
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Bertelsmann Stiftung: Innovative Milieus 2026

https://pub.bertelsmann-stiftung.de/Innovative-Milieus-2026

Schon sehr lange ist der Trend deutlich: Deutschland verliert bei Innovationen immer mehr den Anschluss an die Weltspitze. Nicht umsonst sind wir bei vielen Technologien in eine Abhängigkeit geraten, die unserer gesamten Gesellschaft zu schaffen macht. Siehe dazu auch: Das Europäische Paradox.

Die Anzeichen sind schon lange sehr deutlich, doch mehr Geld für Forschung und Entwicklung und mehr Innovationspreise haben bisher keine Änderungen im Trend ergeben. Die aktuelle Bertelsmann-Studie Innovative Milieus 2026 weist auch noch einmal darauf hin:

„Die Innovationslandschaft in Deutschland verliert weiter an Substanz. 2026 gehören nur noch 13 Prozent der Unternehmen zur Innovationsspitze. Gleichzeitig umfasst der innovationsferne Bereich inzwischen nahezu 40 Prozent der Unternehmenslandschaft. Seit 2019 ist der Anteil innovationsstarker Unternehmen damit kontinuierlich gesunken“ (Ergebnisse kompakt).

Darüber hinaus gibt es auch noch interessante Verschiebungen in den Innovations-Milieus:

„Parallel dazu ist der innovationsferne Bereich deutlich gewachsen. Der Anteil der Zufälligen Innovatoren und der Unternehmen ohne Innovationsfokus liegt inzwischen bei nahezu 40 Prozent (2019: 27 Prozent). Innovation verliert damit in der Breite an strategischer Verankerung“ (Ergebnisse vertieft).

Diese strukturellen Veränderungen können allerdings auch anders interpretiert werden:

Da der Begriff Innovation auf Unternehmen bezogen ist, erscheinen User Innovation (Eric von Hippel) nicht in der Statistik, und somit auch nicht in den Milieus.

Die Verschiebungen bei den unternehmensbezogenen Innovationen deuten möglicherweise auf eine Entgrenzung der Innovationslandschaft hin, die sich in einem größeren Milieu zu User Innovation zeigen würde. Dieser Teil der Innovationslandschaft wird allerdings in der Studie nicht berücksichtigt. Siehe dazu auch

Eric von Hippel (2017): Free Innovation.

Von Mass Personalization zu Open User Innovation.

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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 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.