Screenshot von der Startseite https://www.opennewswire.org/
In der heutigen Daten- und Informationsflut ist es gut zu wissen, welchen Informationen man trauen kann. Viele Quellen wollen manipulieren, aufhetzen, oder einfach nur Klicks generieren. In diesem Umfeld ist Vertrauen ein wichtiges Gut.
Professionelle Journalisten traut man zu, Inhalte zu sammeln, aufzuarbeiten und ohne Wertung an den Leser zu bringen. Wertungen können ja in separaten Kommentaren geschrieben werden. Solche Artikel stehen auf der Plattform Open Newswire “frei” zur Verfügung.
Über die Plattform Open Newswire ist das in über 90 Sprachen möglich. Es handelt sich um ein Non Profit Projekt, das 2020 von einem australischen Journalisten gestartet wurde. Die Artikel unterliegen den hier gelisteten Creative Commons Licences.
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.
Der Wissensbegriff hat sich in den letzten Jahrzehnten verändert, und damit auch erweitert. Arnold hat beispielsweise von einem neuen Wissensbegriff gesprochen und plädiert für eine Art von Wissenskompetenz.
Mit den Möglichkeiten der Künstlichen Intelligenz wird der Umgang mit Wissen noch dynamischer – vormals eher personales Wissen wird immer mehr zu einem öffentlichen Wissen. Dabei ist bemerkenswert, dass die Menschen den Ergebnissen der KI-Modellen durchaus vertrauen, obwohl diese nachweislich fehlerhaft sind. Siehe dazu Künstliche Intelligenz: Halluzinationen und der Bullshit-Faktor – eine Art Künstliche Dummheit? Dieses sehr unkritische Verhalten führt zu einer Entwertung des personalen Wissens
“Menschen ziehen sich infolge von KI zunehmend aus der Generierung personalen Wissens zurück und begnügen sich mit der Überwachung und Validierung KI-generierten öffentlichen Wissens. Der Einsatz von KI und ein übermäßiges Vertrauen in die Qualität KI generierter Inhalte reduzieren zudem die Bereitschaft zum kritischen Denken. Mit wachsendem Vertrauen in KI verschlechtert sich kritisches Denken, während Zuversicht in Bezug auf die eigene Expertise kritisches Denken stärkt” (Reinmann, Preprint. Erscheint in: Dittler, U. & Kreidl, C. (in Druck). Fragen an die Hochschuldidaktik der Zukunft. Schäffer-Poeschel).
Die stärkere Nutzung der KI-Möglichkeiten führt also letztendlich zur Reduzierung des kritischen Denkens, wobei das Vertrauen in die eigene Expertise eher das kritische Denken fördert.
Wir sollten daher nicht “blind” den Verheißungen der Tech-Industrie hinterherrennen, sondern auf Basis unserer eigenen Expertise durchaus kritisch mit den Ergebnissen der KI umgehen. Siehe dazu beispielsweise Kritisches Denken genauer betrachtet. Darin werden u.a. die affirmative (bestätigende) Wissenskonstruktion und das kritische Denken gegenübergestellt.
Das Bild zeigt ein Glas mit einer Flüssigkeit. Es ist allerdings nicht genau zu erkennen, um welchen Inhalt es sich handelt. Es könnte also sein, dass die Flüssigkeit gut für Ihre Gesundheit ist, oder auch nicht. Vertrauen Sie dieser Situation? Vertrauen Sie demjenigen, der das Glas so hingestellt hat?
Würden Sie aus diesem Glas trinken?
So ähnlich ist die Situation bei Künstlicher Intelligenz. Die Tech-Unternehmen veröffentlichen eine KI-Anwendung nach der anderen. Privatpersonen, Unternehmen, ja ganze Verwaltungen nutzen diese KI-Apps als Black Box, ohne z.B. zu wissen, wie die Daten in den Large Language Models (LLM) zusammengetragen wurden – um nur einen Punkt zu nennen.
Der Vergleich von dem Glas mit Künstlicher Intelligenz hinkt zwar etwas, doch erscheint mir die Analogie durchaus bemerkenswert, da der erste Schritt zur Anwendung von Künstlicher Intelligenz Vertrauen sein sollte.
Step 1: It All Starts with Trust “Think about it: the glass is opaque, you can’t even see inside it! The water inside that glass could pure spring water, but it could also be cloudy and murky puddle water, or even contaminated water! If you couldn’t see inside that glass, would you still drink what’s inside it after adding tons of high-quality sugar and lemon to it? Probably not, so why would you do this with one of your company’s most previous assets—your data?” (Thomas et al. 2025).
Vertrauen Sie der Art von Künstlicher Intelligenz, wie sie von den etablierten Tech-Giganten angeboten wird? Solche Closed Source Modelle sind nicht wirklich transparent, und wollen es auch weiterhin nicht sein. Siehe dazu auch Das Kontinuum zwischen Closed Source AI und Open Source AI.
Bei Projekten, Programmen und auch bei Portfolios ist es wichtig, den jeweiligen Status zu kennen, bzw. den Status (z.B. den Projektstatus) an andere Stellen in der Organisation weiterzugeben.
Im Projekt weiß man beispielsweise durchaus, dass die Zielerreichung gefährdet ist. In der Farbskala einer Ampel wäre das “Rot”. Nach Außen wird allerdings oft eine andere Farbe signalisiert (Gelb oder Grün).
“So kommt es im klassischen Projektmanagement bei der Informationsweitergabe häufig zu einem „Wassermelonen-Effekt“, wobei kritische Statusmeldungen vom Zentrum nach außen von dunkelrot nach hellgrün – ähnlich einer Wassermelone – verändert werden. Häufig motiviert durch eine autoritäre Unternehmenskultur, wird der wahre Projektstatus solange durch das mittlere Management verfälscht bzw. geschönt, bis dieser hellgrün erscheint. Der Effekt wird durch die Entwicklung von funktionsfähigen Teillösungen stark abgeschwächt, da diese am Ende eines Inkrements getestet werden können und hierbei entweder den Vorgaben entsprechen oder nicht” (Müller/Hüsselmann 2017, projektmanagementaktuell 2/2017).
Die Management-Ebene eines Unternehmens sollte sich bei einem klassischen Projektmanagement also Fragen, ob ein Führen mit Angst und Misstrauen für die Projektarbeit auf allen Ebenen förderlich ist. Der Hinweis auf ein inkrementelles Vorgehen mit Inkrementen als Teilergebnisse, weis auf ein iteratives/agiles Vorgehen hin, das allerdings eine andere Kultur, ein anderes Mindset erfordert, das eher auf Vertrauen basiert.
Eine erfolgreiche Projektkultur in einem erfolgreichen Unternehmen ist anders, als die Unternehmenskultur bei einem Unternehmen, das auf Routinearbeiten ausgerichtet ist. Schwierig wird es, wenn beide Ansätze in Unternehmen erforderlich sind (Ambiguität).
Solche Zusammenhänge thematisieren wir auch in den von uns entwickelten Blended Learning Lehrgängen, die wir an verschiedenen Standorten anbieten. Weitere Informationen zu den Lehrgängen und zu Terminen finden Sie auf unserer Lernplattform.
Das Umfeld von Organisationen wird immer turbulenter und vernetzter. Durch Technologien wie die Digitalisierung (Künstliche Intelligenz) ergeben sich sozio-technische Systeme, die mehr Kollaboration erfordern. Siehe dazu auch Digitalisierung und die Wiederentdeckung soziotechnischer Ansätze. Dabei sollte Kollaboration von Kooperation abgegrenzt werden. Die folgende Tabelle zeigt einige wichtige Unterschiede der beiden Begriffe auf.
Kooperation
Kollaboration
Ziel
“Einer gibt vor”
“Wird gemeinsam definiert”
Modus
Hierarchie/Markt
Vertrauen
Leitmotiv
“ja nicht zu viel machen”
“gemeinsam mehr erzeugen”
Quelle: Ziegler/Heidling (2022); Impulse aus dem BMBF-Projekt HyValue
Solche Zusammenhänge thematisieren wir auch in den von uns entwickelten Blended Learning Lehrgängen, die wir an verschiedenen Standorten anbieten. Informationen zu unseren Blended Learning Lehrgängen und zu aktuellen Terminen finden Sie auf unserer Lernplattform.
In der heutigen Arbeitswelt kommt es immer stärker darauf an, gemeinsam komplexe Problemstellungen zu lösen. Das kann grundsätzlich durch mehr Selbstorganisation auf allen Ebenen erfolgen. Die bisher vorherrschende Art der Führung in Organisationen bewegt sich dabei von der bekannten Fremdorganisation hin zu mehr Selbstorganisation. Das bisher übliche Misstrauen und das Überwachen von Arbeit weicht dabei immer mehr einer Art Vertrauens-Arbeit. Diese Veränderung fällt vielen Führungskräften sehr schwer, da sie oft noch den Vorsatz leben “Vertrauen ist gut, Kontrolle ist besser”. Heute muss es allerdings eher heißen “Kontrolle ist gut, Vertrauen ist besser”.
“Vertrauen zeichnet sich laut Cummings und Bromiley (1996) durch die Überzeugung aus, dass andere sich dafür einsetzen, eingegangene Verpflichtungen einzuhalten, ehrlich zu sein und sich keinen Vorteil zum Nachteil der Gruppe verschaffen (Jarvenpaa und Leidner 1999). Vertrauen ist, wie die geteilten mentalen Modelle im Team, ein emergentes Teamphänomen, welches dynamischer Natur ist und sich durch gemeinsame Erfahrungen im Team herausbildet (Breuer et al. 2016). Teamvertrauen zeigt sich durch die gemeinsame Bereitschaft, sich dem Team gegenüber verwundbar zu machen. Es basiert auf der Erwartung, dass sich die Teammitglieder konform zu den Teamzielen und -normen verhalten, ohne dass dies kontrolliert werden müsste. Damit kann Vertrauen als Ersatz für Kontrolle dienen. Es zeigt sich demnach in Situationen, in denen tatsächliche Kontrolle kaum möglich ist – wie es in virtuellen Settings der Fall ist – als unabdingbare Komponente für die Teamleistung (Peters und Manz 2007)” (Bernardy, V.; Müller, R.; Röltgen, A. T.; Antoni, C. H. 2021:123).
Oft werden Begriffe wie “Respekt“, “Toleranz” oder “Wertschätzung” in der aktuellen Diskussion im Umgang mit komplexen Problemlösungen verwendet, doch ist immer wieder unklar, was darunter zu verstehen ist. Wenn es um komplexe soziale Systeme geht, gibt die Sozialforschung häufig eine erste Orientierung – so auch bei dem Begriff “Respekt”.
“Respekt ist eine Haltung gegenseitiger Rücksichtnahme. Es macht einen Unterschied für das Reden und Handeln einer Person, dass andere anwesend sind. Eine Person handelt respektvoll, wenn sie in Betracht zieht, dass die andere Person mit gleichem Recht Ansprüche an ihr Verhalten stellt wie umgekehrt (Dillon 2018; Lindner 2016). Die Pflicht, andere Menschen zu respektieren, hat zum Inhalt, sie als rationale und freie Personen anzuerkennen. Nach einer bekannten Formulierung von Immanuel Kant ist der Mensch keine Sache, ´mithin nicht etwas, das bloß als Mittel gebraucht werden kann, sondern muss bei allen seinen Handlungen jederzeit als Zweck an sich selbst betrachtet werden´ (Kant 2008, 70). Jeder Mensch soll von den anderen als Subjekt angesehen werden, das Anspruch darauf hat, selbstbestimmt zu handeln” (Kock, K.; Kutzner, E.; Ulland, N. (2022:6-7)); in: Abel, J.; Kock, K. (Hrsg.) (2022).
Es ist immer wieder erstaunlich, wie wichtig die Sozialforschung heute sein kann, da sie die oft wirren Debatten/Diskussionen strukturiert, und so für einen respektvollen Umgang miteinander sorgen kann. Weitere Informationen zum Thema gibt es auf dieser Projektseite.
Agile Strukturen, demokratische Führung und virtuelle Teams sind Kennzeichen einer neuen Arbeitswelt, die vielfach auch mit “New Work” oder “Arbeiten 4.0” umschrieben. Doch vielen Unternehmen ist die Transformation in diese neue Welt noch nicht gelungen, wie eine Studie zeigt.
Es ist sicher notwendig, dass sich Menschen und Organisationen verändern, doch sollten auch folgende Voraussetzungen gegeben sein:
Ein weiterer Trend der gesellschaftlichen Veränderungen bis 2030 (PDF) wird Vertrauen in Zeiten des Internets sein.Gerade in der “Griechenlandkrise” hat man gut sehen können, wie sich die Situation in komplexen sozialen Systemen verändert. Anfang des Jahres ging es um die verschiedenen kleinen oder großen Milliardenbeträge – wurde mit harten Fakten argumentiert. Dann kam eine Phase, in der auf das menschliche Leid vieler Menschen in Griechenland und auf eine “Ansteckungsgefahr” verwiesen wurde. Das waren erste Hinweise auf ein komplexes soziales System. “Vertrauen ist eine Voraussetzung für das Funktionieren sozialer Systeme” (S. 80). Am Ende der Diskussionen haben dann alle festgestellt, wie wichtig das wiederhergestellte Vertrauen ist, um mehr als 80 Milliarden EUR zu genehmigen. Ich würde sogar so weit gehen zu behaupten, dass Vertrauen die neue Währung in sozialen Netzen ist.
Eine aktuelle Umfrage des Branchenverbandes BITKOM unter Internetnutzern ergab, dass es fast 80 % der Befragten im Vergleich mit direkten Begegnungen schwerer fällt, einzuschätzen, ob Menschen oder Unternehmen, die sich im Internet präsentieren, vertrauenswürdig sind. Eine neue „Maß-Einheit“, um zukünftig Vertrauen im Internet zu messen, erscheint sinnvoll und kann sich im Hinblick auf die oben genannten hochdynamischen Treiber langfristig zu einer Herausforderung entwickeln (S. 81).
Ob es nun eine Maß-Einheit wird, oder ob sich Vertrauen aus vielschichtigen Dimensionen situativ zeigt wird eine spannende Frage sein. Für die Entwicklung von Innovationen und den Austausch von Wissen spielt Vertrauen in Zukunft eine herausragende Rolle. In den von uns entwickelten Blended Learning Lehrgängen Innovationsmanager (IHK) und Wissensmanager (IHK) gehen wir auf diese Themen ein. Informationen dazu finden Sie auf unserer Lernplattform.
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