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Unternehmen sind gut darin, Ideen zu zerstören

Diese Aussage im Blogtitel habe ich in einem Interview gefunden, das mit dem finnischen Professor Alf Rehn schon in 2014 geführt wurde. Darin macht er deutlich, dass es genügend Ideen in den Unternehmen gibt, diese es allerdings schaffen, viele davon zu zerstören, und dadurch Innovationen verhindern.

„Viele Leute glauben, das Problem sei die Menge an Ideen oder das Fehlen von Ideen. Ich kenne Hunderte von Unternehmen, die sagen, sie haben nicht genug Ideen. Aber das ist völlig falsch. Ich habe noch nie einen Betrieb kennengelernt, dem es an Ideen mangelte, niemals, nirgends – und ich habe schon mit den langweiligsten Unternehmen des Planeten zusammengearbeitet. Der Punkt ist vielmehr: Sie sind unglaublich gut darin, Ideen zu zerstören. Sie sind so gut darin, dass sie es nicht einmal merken“ (Interview mit dem finnischen Professor Alf Rehn. In: „Unternehmen sind gut darin, Ideen zu zerstören“, Haufe Online vom 13.10.2014).

Heute können Ideen mit Künstlicher Intelligenz in großer Anzahl generiert und ausgewählt werden. Letztendlich wird das Unternehmen allerdings im Abgleich mit den eigenen Ressourcen und den zu erzielenden Gewinnen entscheiden, ob sie eine Idee umsetzt, oder eben nicht. Dadurch entsteht ein begrenzter Innovationsraum.

Anders sieht es bei einzelnen Usern aus, die seit ca. 2007 (nach Mota, 2011) immer besser in der Lage sind, Ideen auch selbst umzusetzen. Solche Open User Innovation (Eric von Hippel) entgrenzen Innovationen von den Unternehmen und stellen eine bedeutende Möglichkeit dar, endlich das herzustellen, was benötigt wird. Siehe dazu auch Innovationen: Das Europäische Paradox.

Auf der MCP 2026 (16.-19.09.2026, Balatonfüred, Ungarn) stelle ich dazu ein Paper vor:

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

Mein zweites Psper:

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

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Umfangreiche Studie (2026) zur Nutzung von Künstlicher Intelligenz in Unternehmen

Es wird sehr viel über die positiven und negativen Auswirkungen bei der Nutzung von Künstlicher Intelligenz geschrieben. Dabei ist es nicht immer klar, ob die jeweiligen Veröffentlichungen nicht eher Public Relations oder Wunschdenken sind.

Um sich ein relativ gutes Bild machen zu können, sind Studien geeignet, die umfangreiches Datenmaterial unvoreingenommen analysieren. So eine Studie liegt nun mit Yotzov et al (2026) FIRM DATA ON AI vor.: „We survey nearly 6,000 senior business executives at US, UK, German, and Australian firms to develop new evidence on AI adoption and its effects on jobs, productivity, and output. Specifically, we ask executives about AI usage, its effects at their own firms over the past three years and, looking ahead, what they anticipate over the next three year.“ Die Forscher sind zu folgenden Ergebnissen gekommen:

First, around 70% of firms actively use AI, particularly younger, more productive firms.

Second, while over two thirds of top executives regularly use AI, their average use is only 1.5 hours a week, with one quarter reporting no AI use.

Third, firms report little impact of AI over the last 3 years, with over 80% of firms reporting no impact on either employment or productivity.

Fourth, firms predict sizable impacts over the next 3 years, forecasting AI will boost productivity by 1.4%, increase output by 0.8% and cut employment by 0.7%.

Neben dem von den Tech-Konzernen mit ihren KI-Modellen gerne propagierte Hype um ihre Produkte, gibt es die nüchterne Realität, die sich in den Studienergebnissen widerspiegelt.

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Musik: Wie viel KI steckt in Deinen Playlists?

https://www.deezer.com/explore/de/ai-music-detector/

Überall wird Künstliche Intelligenz verwendet. bei Texten, Bilder, Videos und auch bei der Musik. Doch wieviel KI in den jeweiligen Musik-Titeln stecken wird uns oftmals nicht mitgeteilt. Um das herauszufinden, hat der Musik-Streamingdienst Deezer eine Plattform (Detector) geschaffen, auf der jeder seine Playlists – auch von verschiedenen Anbietern – überprüfen lassen kann.

Einerseits ein interessantes PR-Feature der Firma, andererseits setzt er andere Streamingdienstleister unter Druck, transparenter bei der Nutzung von Künstlicher Intelligenz in Musiktiteln zu werden. Ich bin sehr gespannt darauf, wie sich diese Plattform und die neue Kennzeichnungspflicht von KI-generierten Inhalten ab 02. August 2026 auswirken werden.

Article 50 of the EU AI Act introduces transparency obligations in four situations:
(1) when AI interacts directly with people,
(2) when AI generates synthetic content,
(3) when AI is used for emotion recognition or biometric categorisation, and
(4) when AI creates deepfakes or text published on matters of public interest.
Quelle: EU AI ACT Article 50

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AI Economics Indicators – it all starts with trust

Beschäftigungstrend nach der Einführung von ChatGPT (Quelle: https://digitaleconomy.stanford.edu/project/indicators/)

Die Entwicklungen bei Künstlicher Intelligenz sind sehr dynamisch, sodass manche Studien schon der Realität hinterherhinken, wenn sie veröffentlicht werden. Weiterhin gibt es auch Studien, die sich mit der selben Thematik befassen, aber zu unterschiedlichen Schlussfolgerungen führen. – wem kann man da vertrauen?

Es ist daher gut, das die Stanford University nun eine Plattform veröffentlicht hat, auf der viele graphische Auswertungen zu unterschiedlichen Fragestellungen zu finden sind.

„Yet we lack timely, trusted ways to measure how these changes are affecting work, productivity, and value creation in the economy. (…) We believe that a better understanding of the technology’s effects will lead to better decisions“ (Quelle) 

Stanford Digital Economy Lab. „AI Economic Indicators.“ Accessed [16th of June 2026]. https://digitaleconomy.stanford.edu/project/indicators/

In der Abbildung wird z.B. deutlich, wie sich der Beschäftigungstrend nach der Einführung von ChatGPT auf die verschiedenen Altersstrukturen ausgewirkt hat. Die Beschäftigungstrend geht beispielsweise für die Personen zwischen 22-25 Jahren im Vergleich zum November 2022 zurück.

Siehe dazu auch Künstliche Intelligenz – It All Starts with Trust.

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

Image by free stock photos from www.picjumbo.com from Pixabay

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 Psper:

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

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Wie hängen Innovationen, Fehlerkosten und Restrukturierungskosten zusammen?

In Zeiten von disruptiven Innovationen – also Innovationen, die die Spielregeln ganzer Branchen verändern – kommt es darauf an, diese Innovationen schnell zu entwickeln und anzuwenden. Dafür wird Geld benötigt, das auf dem Markt aufgenommen, oder auch von Nationen zur Verfügung gestellt wird.

Der größte Teil des Geldes kommt allerdings vom Finanzmarkt, der natürlich daran interessiert ist, Rendite zu erzielen. Investoren schauen dabei auch darauf, wie mit Fehlentwicklungen umgegangen werden kann, wenn ca. 80% der Projekte nicht erfolgreich, und nur 20% rentabel sein sollten. Bei so einem Verhältnis kommt es auch darauf an, wie man mit den Unternehmen umgeht, die wenig erfolgreiche Projekte umgesetzt haben und daher Kosten für diese Fehler entstehen. Es muss in diesen Unternehmen restrukturiert werden, und das kostet. Wie die folgende Tabelle zeigt, sind die Restrukturierungskosten pro Mitarbeiter in den jeweiligen Ländern extrem unterschiedlich.

LandRestructuring costs
per employee
(months of salary)
Frankreich38
Italien49
Spanien63
Niederlande31
United Kondom18
Schweden10
USA7
Dänemark3,3
Schweiz2.5
Deutschland31
Coste, O. (2026) The Cost of Failure and Europe’s Innovation Gap. Evidence and Policy Options (Workshop)

Wenn jemand die Zahlen von Deutschland und den USA vergleicht kommt oft der Einwand, dass wir in Deutschland ja keine Hire and Fire – Mentalität haben wollen – immerhin sind wir ja auf die soziale Absicherung von Arbeitsplätzen stolz.

Der Vergleich zu Dänemark oder Schweden zeigt allerdings, dass es durchaus möglich ist, zwischen den beiden Extremen (Soziale Absicherung – Hire and Fire) eine Lösung zu etablieren, die innovativ erscheint und auch wirkungsvoll ist, denn Dänemark und Schweden sind auch im Innovationsranking „weit vorne“. Dänemark nutzt Flexicurity dafür. Man sieht leicht, dass dieses Wort eine Kombination von Flexibility und Security ist. Siehe dazu Flexicurity: Flexibel und sicher – geht das?

Es scheint also einen Zusammenhang zwischen der mangelnden Innovationsbereitschaft, den Kosten für Fehler und den dazu erforderlichen Restrukturierungskosten zu geben. Wenn wir also in Europa mehr Innovationen, und nicht nur Inventionen, haben wollen, sollten wir den Umgang mit den Kosten für Fehler erheblich reduzieren. Europäische Länder wie Dänemark und Schweden – oder auch die Schweiz – zeigen auf, wie das machbar ist.

„Es ist nicht genug zu wissen, man muss es auch anwenden. Es ist nicht genug zu wollen, man muss es auch tun“ Johann Wolfgang von Goethe.

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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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Local-AGI: Your personal AI agent running entirely in the browser. Private, fast, and autonomous.

https://www.local-agi.com/

Über die Möglichkeiten, Open Source KI-Modelle auf dem eigenen Server zu betreiben habe ich in verschiedenen Blogbeiträgen schon geschrieben. Siehe dazu beispielsweise Digitale Souveränität: Wie kann ein KI-Modell aus LocalAI in den Nextcloud Assistenten eingebunden werden?

So ein System mit Nextcloud und LocalAI ermöglicht schon, autonom mit den eigenen Daten und Open Source KI-Modellen zu arbeiten. Dabei wird allerdings auch deutlich, dass es Abläufe gibt, die automatisiert werden können. Das kann durch Workflows oder KI-Agenten erfolgen. KI-Agenten sind im Gegensatz zu Workflows relativ eigenständig bei den Abläufen zur Problemlösung. Um das zu gewährleisten, und aufbauend auf Nextcloud und LocalAI, kann noch Local-AGI integriert werden.

Local-AGI ist eine auf LocalAI aufbauende Plattform, die speziell für autonome KI-Agenten entwickelt wurde. Es ermöglicht die Erstellung und Verwaltung von KI-Agenten, die Werkzeuge nutzen, Aufgaben autonom ausführen und sogar im Internet suchen können – alles lokal und ohne Cloud-Abhängigkeit. LocalAGI integriert LocalAI als Inferenz-Engine und bietet zusätzliche Funktionen wie eine Wissensdatenbank, Echtzeit-Überwachung und eine Benutzeroberfläche für die Agentenverwaltung (Quelle: GitHub).

LocalAI ist die Basis für lokale KI, während Local-AGI die Agenten-Funktionalität auf Basis von LocalAI bereitstellt. Beide Projekte sind modular und können gemeinsam genutzt werden, um komplexe, autonome KI-Systeme lokal zu betreiben.

In der Abbildung oben ist die Startseite von Local-AGI zu sehen, auf der hinterlegte KI-Modelle im Browser direkt getestet werden können. Unter „Select Models“ sind einige wenige Modelle zu finden, die direkt heruntergeladen werden können. Ich habe das kleinste Modell LFM.5-350M ausgewählt, wobei das Modell im Browser gespeichert wurde, und folgende Eingabeseite erscheint:

Hervorheben möchte ich noch einmal den Text, der gleich am Anfang des Chats erscheint: „Hello! I’m Local-AGI, running entirely in your browser. All processing happens locally on your device – your data never leaves your computer. How can I assist you today?“ Dieser Hinweis ist im Sinne einer eigenen Digitalen Souveränität wichtig.

Durch die Integration von Local-AGI mit LocalAI stehen weitere Modelle zur Verfügung. Im Unternehmen kommt es nicht darauf an, einzelne Anwendungen zu vergleichen, sondern darum, Digitale Souveränität und Resilienz in einem System mit Open Source Software und Open Source AI zu erreichen.

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Anthropic: Anweisung der US-Regierung, den Zugang zu Fable 5 und Mythos 5 auszusetzen

https://www.anthropic.com/news/fable-mythos-access

Die US-Regierung hat Anthropic angewiesen, den Zugang zu Fable 5 und Mythos 5 auszusetzen. Das ist schon ein starker Eingriff in die Geschäfte von Antropic – und eine Art von Regulierung. Kein Wunder also, dass sich Anthropic mit einer ausführlichen Stellungnahme dazu geäußert hat:

Statement on the US government directive to suspend access to Fable 5 and Mythos 5 (Antropic, 12.06.2026).

Dieser Vorgang ist deshalb so erstaunlich, da es ja gerade die US-Regierung war, die der Europäischen Union in der Vergangenheit vorgeworfen hat, den Markt für Künstliche Intelligenz zu stark zu regulieren. Siehe dazu auch Bris, A. (2025): SuperEurope: The Unexpected Hero of the 21st Century.

Wie Sie als Leser unseres Blogs wissen, plädieren wir bei Künstlicher Intelligenz dazu, Open Source KI zu nutzen.

Auf der MCP 2026 stelle ich dazu auch ein Paper vor:

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

In meinem zweite Paper geht es um:

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

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MCP 2026: Peer Reviews zu meinen zwei Paper erhalten

https://mcp-ce.org/

Für die MCP 2026 – 16.-19.09.2026 in Balatonfüred, Ungarn – hatte ich zwei Abstracts eingereicht, die angenommen wurden. Anschließend habe ich an beiden Paper gearbeitet, und diese dann eingereicht. Das jeweils ausführliche Feedback habe ich nun als Peer Review erhalten.

„Peer Review ist ein Evaluationsverfahren zur Qualitätssicherung einer wissenschaftlichen Arbeit oder eines Projektes durch unabhängige Gutachter aus dem gleichen Fachgebiet („Peers“). Peer Review gilt im heutigen Wissenschaftsbetrieb als eine Standard-Methode, um die Qualität wissenschaftlicher Publikationen zu gewährleisten“ (Quelle: Wikipedia).

Wenn man sich mit verschiedenen Themen so intensiv über eine längere Zeit beschäftigt ist es wichtig, dass andere sich das Ergebnis ansehen. Anhand des Peer Reviews kann ich nun meine Paper weiter optimieren und letztendlich abgeben. Anschließend werde ich meine beiden Präsentationen vorbereiten.

Ich bin schon sehr gespannt, welche Diskussionen sich aus meinen Überlegungen auf der Konferenz ergeben. Der persönliche Austausch mit verschiedenen Kollegen aus unterschiedlichen Ländern, und das Networking sind unbezahlbare Erfahrungen. Wir – Jutta und ich – freuen uns schon jetzt auf die Konferenz-Woche im September.

Die Titel meiner beiden Paper:

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

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