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Chaos macht das Leben und die Intelligenz möglich

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Keiner will Chaos! Es geht um Kontrolle über Abläufe, die Umwelt, das eigene Leben usw. Doch lernen wir langsam (sehr langsam), dass das Leben mit seiner Entwicklung in den letzten Milliarden von Jahren immer wieder überraschende Sprünge gemacht hat. Siehe dazu auch Die Selbstorganisation des Universums.

Solche Bifurkationspunkte in komplexen Systemen (siehe Synergetik nach Haken) haben in Summe eben auch dazu geführt, dass es uns Menschen gibt. Es scheint so zu sein, als ob es in manchen Situationen gut ist, wenn etwas regelmäßig passiert, in anderen Situationen eben nicht. Das kann man sich am eigenen Körper gut klarmachen:

„Es ist wohlbekannt, dass das Herz im Prinzip regelmäßig schlagen muss, weil wir sonst stürben. Das Hirn aber muss im Prinzip unregelmäßig arbeiten, sonst würden wir epileptisch. Dies zeigt, dass Unregelmäßigkeit, Chaos, zu komplexen Systemen führt. Das bedeutet nicht etwa Unordnung, im Gegenteil, ich würde sagen, gerade das Chaos macht das Leben und die Intelligenz möglich“ (Prigogine, zitiert in Briggs, J.; Peat, F. D. (1999): Die Entdeckung des Chaos. Eine Reise durch die Chaos-Theorie).

Wenn Chaos allerdings Leben und die Intelligenz möglich macht, dann ist Chaos eben nicht nur negativ, sondern auch positiv zu sehen. Das entspricht leider nicht der umgangssprachigen Interpretation des Wortes Chaos, das fast immer dann gebraucht wird, um etwas negativ darzustellen. Wir tun gut daran, diese Interpretation zu ändern, denn immerhin sind wir als Menschen aus einem Chaos entstanden.

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Open Innovation in Unternehmen: Je offener umso besser?

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Wenn es um Open Innovation geht, sprechen zunächst alle von Henry Chesbrough, der 2003 dazu sein Buch Open Innovation: The New Imperative for Creating and Profiting from Technology veröffentlich hat. Im Kern geht es Chesbrough darum, den Unternehmen aufzuzeigen, dass sie den bis dahin eher geschlossenen Innovationsprozess stärker öffnen sollen, um besser und wirtschaftlicher Innovationen zu entwickeln.

Es konnte dabei der Eindruck entstehen, dass der Erfolg von Open Innovation im Unternehmen umso größer wird, je offener der Innovationsprozess gestaltet ist. Dem ist allerdings nicht so, wie verschiedene Veröffentlichungen zeigen:

„Laursen and Salter published one of the most influential articles on OI, studying its impact on innovation performance. They demonstrate that firms benefit from a breadth of external knowledge sources, but there is a limit—when the costs of managing increasing external interactions start to outweigh the benefits“ (Holgersson et al. 2024).

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.”

Wenn es also um Open Innovation in Unternehmen geht, sollte das richtige Maß an Offenheit im Innovationsprozess gefunden werden, um wirtschaftlich im Sinne des Unternehmens zu bleiben.

Lauren und Salter haben das als the paradox of openness beschrieben. Denn es ist doch paradox, dass man Open Innovation propagiert, doch die Möglichkeiten aufgrund der Ressourcenbegrenzungen im Unternehmen nicht ausschöpft. Immerhin bleiben dann Innovationsmöglichkeiten ungenutzt.

Es gibt allerdings noch eine andere Perspektive auf „Open Innovation“

Eric von Hippel hatte schon mit seinem frei verfügbaren Buch von Hippel (2005): Democratizing Innovation ein wichtiges Standardwerk veröffentlicht, das sich für einen offenen Innovationsansatz stark machte. Im Gegensatz zu Open Innovation von Chesbrough, basiert Eric von Hippel´s Ansatz nicht auf der Öffnung der Innovationsprozesse von Organisationen. Mit der Veröffentlichung von Hippel (2016): Free Innovation erläutert er den Ansatz und stellt dar, dass Innovation heute sehr weit gefasst werden sollte, und eher Bottom-Up zu sehen ist – also jeder innovativ sein kann und sein sollte.

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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Digitale Medien – das Medium ist die Botschaft

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Wenn wir heute über Medien sprechen oder schreiben, geht es meistens um Digitale Medien. Der althergebrachte Gedanke, dass Digitale Medien eher neutral sind, und nur Botschaften übermitteln, ist heute nicht mehr zeitgemäß. Denn ganz nach McLuhan (1968) ist das Medium die Botschaft. Was heißt das?

„Für eine medienwissenschaftliche Betrachtung Digitaler Medien ist der von dem kanadischen Medienwissenschaftler Marshall McLuhan formulierte Medienbegriff relevant, wie er in dem häufig zitierten Satz „the medium is the message“ (McLuhan 1968:15) zum Ausdruck kommt. Die Botschaft eines Mediums ist nach McLuhan die „Veränderung des Maßstabs, Tempos, Schemas, die es der Situation der Menschen bringt“ (ebd.: 22). Das heißt, dass Medien unabhängig vom transportierten Inhalt neue Maßstäbe setzen (ebd.: 21). Digitale Medien setzen im Bereich der Informations-, Kommunikations-, Arbeits- und Lernmöglichkeiten neue Maßstäbe. Der McLuhan’sche Medienbegriff steht im Kontrast zu einem Medienverständnis, wonach Medien neutral sind und lediglich als Übermittler von Botschaften dienen“.

Quelle: Carstensen, T. Schachtner, C.; Schelhowe, H.; Beer, R. (2014): Subjektkonstruktion im Kontext Digitaler Medien. In: Carstensen, T. (Hrsg.) (2014): Digitale Subjekte. Praktiken der Subjektivierung im Medienumbruch der Gegenwart.

Gerade in Zeiten Künstlicher Intelligenz geht es daher nicht alleine um den Content, sondern auch darum, dass KI-Modelle neue Maßstäbe setzen. Gerade dieser Effekt von KI ist bei Verlagen, in der Musikbranche, bei Psychologen, Ärzten, usw. deutlich zu erkennen. Dabei ist auch der Hinweis von McLuhan wichtig, dass dadurch auch die Neutralität dieser Digitalen Medien verlorengeht.

KI-Modellen, mit den darin enthaltenen Ansichten zum Menschenbild,, zur Gesellschaftsformen usw., werden zu starken Beeinflusser von Individuen, die erst durch „das Gegenüber“ und durch Kontexte zu einem „Ich“ wird.

„Wer bin ich ohne die anderen? Niemand. Es gibt mich nur so, in einem Zusammenhang mit Menschen, Orten und Landschaften“ (Marica Bodroži 2012:81).

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Künstliche Intelligenz und Mensch: Eine Meister-Lehrling-Beziehung?

Conceptual technology illustration of artificial intelligence. Abstract futuristic background

Für komplexe Problemlösungen ist es wichtig, implizites Wissen zu erschließen. Wenig überraschend stellt Polanyi daher die Meister-Lehrling-Beziehung, in der sich Lernen als Enkulturationsprozess vollzieht, als essentielles Lern-Lern-Arrangement heraus:

„Alle Kunstfertigkeiten werden durch intelligentes Imitieren der Art und Weise gelernt, in der sie von anderen Personen praktiziert werden, in die der Lernende sein Vertrauen setzt“ (PK, S. 206). (Neuweg 2004).

Das setzt auch die Anerkenntnis der Autorität des Experten voraus. Nach Dryfus/Dryfus ergeben sich vom Novizen bis zum Experten folgende Stufen der Kompetenzentwicklung:

Das Modell des Fertigkeitserwerbs nach Dreyfus/Dreyfus (Neuweg 2004)

Wenn wir uns nun die Beziehung zwischen Künstlicher Intelligenz und dem (nutzenden) Menschen ansehen, so kann diese Beziehung oftmals wie eine Meister-Lehrling-Beziehung beschrieben werden.

Dabei ist die „allwissende“ Künstliche Intelligenz (z.B. in Form von ChatGPT etc.) der antwortende Meister, der die Fragen (Prompts) des Lehrlings (Mensch) beantwortet. Gleichzeitig wird vom Lehrling (Mensch) die Autorität des Meisters (ChatGPT) anerkannt. Dieser Aspekt kann dann allerdings auch für Manipulationen durch die Künstliche Intelligenz genutzt werden.

Ein weiterer von Polanyi angesprochene Punkt ist das erforderliche Vertrauen auf der Seite des Lernenden in den Meister. Kann ein Mensch als Nutzer von Künstlicher Intelligenz Vertrauen in die KI-Systeme haben? Siehe dazu Künstliche Intelligenz – It All Starts with Trust.

Gerade wenn es um komplexe Probleme geht hat das Lernen von einer Person, gegenüber dem Lernen von einer Künstlichen Intelligenz, Vorteile. Die Begrenztheit von KI-Agenten wird beispielhaft auf der Plattform Rent a Human deutlich, wo: KI-Agenten Arbeit für Menschen anbieten, denn

„KI kann kein Gras anfassen“.

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Common Crawl: Freie Daten für jeden?

Website: https://commoncrawl.org/

Large Language Models (LLMs) benötigen eine Unmenge an Daten. Bei den Closed Source KI-Modellen von OpenAI, Meta, etc. ist manchmal nicht so klar (Black Box), woher diese ihre Trainingsdaten nehmen. Eine Quelle scheint Common Crawl zu sein.

„Common Crawl maintains a free, open repository of web crawl data that can be used by anyone. The Common Crawl corpus contains petabytes of data, regularly collected since 2008“ (ebd.)

Die Daten werden von Amazon gehostet, können allerdings auch ohne Amazon-Konto genutzt werden. Eine Datensammlung, die für jeden frei nutzbar und transparent ist, und sogar rechtlichen und Datenschutz-Anforderungen genügt, wäre schon toll.

Doch es gibt auch Kritik: Wie auf der Wikipedia-Seite zu Common Crawl zu lesen ist, respektiert Common Crawl wohl nicht immer Paywalls bei ihrer Datensammlung: Wired (2024): Publishers Target Common Crawl In Fight Over AI Training Data.

Es ist also Vorsicht geboten, wenn man Common Crawl nutzen möchte. Dennoch kann diese Entwicklung interessant für diejenigen sein, die ihr eigenes, auf den Werten von Open Source AI basierendes KI-Modell nutzen wollen. Siehe dazu auch

Open Source AI: Common Corpus als größte offene Trainingsdatenbank veröffentlicht.

Open Source AI-Models for Europe: Teuken 7B – Training on >50% non English Data.

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Lernen des Entscheidens statt Lernen von Wissen?

Über Wissen, und den Umgang mit Wissen, habe ich schon sehr viele Beiträge geschrieben (Kategorie: Wissensmanagement). In diesem Beitrag soll es noch einmal um den Bezug zwischen Wissen und Handeln gehen.

Dabei kann Wissen nach Nico Stehr (2000:81) als Handlungsvermögen, als„ Fähigkeit zum sozialen Handeln“ definiert werden (Stehr 2000).

Andererseits entsteht durch Handeln auch Wissen. Siehe dazu auch Wissen und Handeln: Zur Problematik des trägen Wissens.

Durch neue Technologien, wie z.B., der Künstlichen Intelligenz, und die vielfältigen Vernetzungsmöglichkeiten in der heutigen Welt, entsteht eine große Fülle an Wissen und Nicht-Wissen, das wiederum zu sehr vielen Handlungsoptionen unter Unsicherheit führt.

Es wundert daher nicht, dass heute eine Kompetenz erforderlich ist, die hilft, unter Unsicherheit zu entscheiden. Es geht also nicht „nur“ um das Wissen, sondern auch um die richtige Entscheidung. Es deutet sich hier schon an,

„(…) dass das Lernen von Wissen weitgehend ersetzt werden müsste durch das Lernen des Entscheidens, das heißt: des Ausnutzens von Nichtwissen“ (Luhmann 2002: 198, zitiert in Kurtz, T. 2010).

Siehe dazu auch

Entscheidungen unter Unsicherheit: Schnelles Denken und Langsames Denken

Wie ist es möglich, in kritischen Situationen unter Zeitdruck Entscheidungen zu treffen?

Umgang mit Unschärfe und Unsicherheit

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Künstliche Cleverness statt Künstliche Intelligenz?

Eigene Darstellung, vgl. Martin Chiupa (2026) via LinkedIn

Sir Roger Penrose ist u.a. Mathematiker und theoretischer Physiker. In 2020 hat er eine Hälfte des Nobelpreises für Physik erhalten. Penrose hat sich darüber hinaus recht kritisch mit Künstlicher Intelligenz auseinandergesetzt.

Er ist zu der Auffassung gelangt, dass man nicht von Künstlicher Intelligenz (Artificial Intelligence), sondern eher von Künstlicher Cleverness (Artificial Cleverness) sprechen sollte. Dabei leitet er seine Erkenntnisse aus den beiden Gödelschen Unvollständigkeitssätzen ab. In einem Interview hat Penrose seine Argumente dargestellt:

Sir Roger Penrose, Gödel’s theorem debunks the most important AI myth. AI will not be conscious, Interview, YouTube, 22 February 2025. This Is World.
Available at: https://www.youtube.com/watch?v=biUfMZ2dts8

Da das alles ziemlich schwere Kost ist, hat Martin Chiupa (2026) via LinkedIn eine Übersicht (Abbildung) erstellt, die anhand verschiedener Kriterien Unterschiede zwischen Human Intelligence, AI Systems und Artificial Cleverness aufzeigt.

Penrose steht mit seiner Auffassung nicht alleine. Siehe dazu auch Künstliche Intelligenz – Menschliche Kompetenzen: Anmerkungen zu möglichen Kategorienfehler.

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MCP Community of Europe trifft sich im September in Balatonfüred, Ungarn

Die MCP Community of Europe trifft sich in diesem Jahr vom 16.-19.09.2026 auf der MCP 2026 in Balatonfüred, Ungarn. Neueste Entwicklungen zu Mass Customization and Personalization, auch in Zeiten von Künstlicher Intelligenz, werden auf der Konferenz vorgestellt und diskutiert. Die Konferenz findet seit 2004 durchgehend alle 2 Jahre statt – die MCP 2026 ist somit die 12. Konferenz ihrer Art.

Begleitend findet vor der Konferenz der 7. Doktoranden-Workshop (DSW 2026), und nach dem Konferenz-Teil das 4. Pro Panel Idea Sharing (Pro Forum MEA KULMA 2026) statt. Es ist ein spannendes Angebot für Wissenschaftler und Praktiker, um sich mit Experten auf dem Gebiet Customization und Personalization auszutauschen.

In der MCP Week gibt es natürlich auch viele Möglichkeiten des Networkings. Auf der Konferenz-Website MCP 2026 finden Sie ausführliche Informationen zu den vergangenen Konferenzen und zur Location.

Abstracts können Sie bis zum 31.03.2026 einreichen.

Bei Fragen können Sie mich gerne ansprechen. Wir (Jutta und ich) werden selbstverständlich im September mit dabei sein.

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Rent a Human: KI-Agenten bieten Arbeit für Menschen an

Website: https://rentahuman.ai/

Wir haben uns daran gewöhnt, dass Jobs auf verschiedenen Plattformen angeboten werden. In der Regel sind das Jobs von Unternehmen/Organisationen, für Projekte oder für die Mitarbeit in gemeinnützigen Einrichtungen.

Neu ist jetzt, dass auch KI-Agenten Jobs anbieten, wie z.B. auf der Plattform RentaHuman.ai. Da KI-Agenten in manchen Bereichen begrenzte Möglichkeiten haben, benötigen diese beispielsweise für analoge Tätigkeiten die menschlichen Kompetenzen.

„KI kann kein Gras anfassen“ (ebd.).

Es haben sich schon in kurzer Zeit viele Menschen auf der Plattform angemeldet, und Informationen zu ihren Kompetenzen und Preisen angegeben. Wenn man nach Personen in Deutschland sucht, wird man schnell fündig:

Es ist eine interessante, allerdings auch eine etwas zwiespältige Entwicklung, auf die Noëlle Bölling am 05.02.2026 in dem Beitrag Rent a Human: Bei dieser Jobbörse heuern KI-Agenten Menschen an hingewiesen hat:

„Mit der neuen Jobbörse treibt er die gegenwärtigen Entwicklungen auf die Spitze: Während immer mehr Mitarbeiter:innen ihre Arbeitsplätze an KI-Agenten verlieren, können sie sich jetzt von ihnen anheuern lassen – und das zu einem deutlich niedrigeren Lohn“ (ebd.).

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Die Selbstorganisation des Universums

Eigene Darstellung (vgl. Briggs/Peat 1999)

In vielen Bereichen der Arbeitswelt wird schon länger deutlich, dass die Antwort auf die veränderte, immer stärker vernetzte Umwelt mit ihrer daraus entstehenden Komplexität, mehr Selbstorganisation ist.

In allen Organisationen ist dieser Trend zu erkennen. Projektarbeit beispielsweise ist an sich schon eine Art der Selbstorganisation und Agiles Projektmanagement verstärkt diesen Ansatz noch einmal. Doch es geht nicht nur um die Selbstorganisation auf der Teamebene, sondern auch um die individuellen Ebene, die organisationale Ebene und die Netzwerkebene.

Betrachten wir Kompetenz als Selbstorganisationsdisposition, so wird klar, dass es um Koordination von Kompetenz auf diesen Ebenen geht. Siehe dazu auch Freund, R. (2011): Das Konzept der Multiplen Kompetenz auf den Analyseebenen Individuum, Gruppe, Organisation und Netzwerk.

Selbstorganisation kann allerdings noch größer als ein grundlegendes Prinzip in komplexen Systemen gesehen werden. Die Allgemeine Systemtheorie (Luhmann) und die Synergetik (Haken) bieten dazu Erklärungen an, und zeigen gleichzeitig auf, wie strukturiert unsere Umwelt gleichzeitig ist. Die Abbildung visualisiert qualitativ die Selbstorganisation des Universums über die Zeit und in seiner räumlichen Ausdehnung.

Wenn Selbstorganisation also ein grundlegendes Prinzip ist, kann man sagen, dass in den letzten Jahrhunderten der Industrialisierung Selbstorganisation „ausgesperrt“ wurde. Es wurde so getan, als ob alles vorab planbar, messbar und somit fremdorganisiert sein muss.

Ganze Beraterdynastien haben zunächst mit der industriellen Fremdorganisation und dem damit verbundenen Effektivität- und Effizienz-Gedanken viel Geld verdient. Jetzt propagiert genau die gleiche Branche mehr selbstorganisierte Arbeit und bietet zur Umsetzung ihre eigenen Dienste an. Ein ähnliches Phänomen haben wir bei vielen Politikern, die in der Vergangenheit alles industrialisiert haben und jetzt alles wieder renaturieren wollen. Honi soit qui mal y pense.

Siehe dazu auch Wie hängen Wandel, Energie und Prozess zusammen?