„Die Werte, auf die sich die Union gründet, sind die Achtung der Menschenwürde, Freiheit, Demokratie, Gleichheit, Rechtsstaatlichkeit und die Wahrung der Menschenrechte einschließlich der Rechte der Personen, die Minderheiten angehören. Diese Werte sind allen Mitgliedstaaten in einer Gesellschaft gemeinsam, die sich durch Pluralismus, Nichtdiskriminierung, Toleranz, Gerechtigkeit, Solidarität und die Gleichheit von Frauen und Männern auszeichnet“ (ebd.).
Manchmal habe ich den Eindruck, dass Regionen in der Europäischen Union gerne eigene Werte durchsetzen möchten, sich regional abschotten, aber dennoch die Vorteile der Europäischen Union nutzen wollen. Diese Vorteile gibt es nicht, ohne die Berücksichtigung der genannten Werte – sogar dann, wenn es um die Nutzung der Künstlichen Intelligenz geht. Siehe dazu auch
Die Lernzieltaxonomie von Bloom et al. aus dem Jahr 1956 wird heute noch in ihrer ursprünglichen Fassung benutzt, obwohl es schon zeitgemäßere Weiterentwicklungen gibt.
Zunächst einmal ist der Vorschlag von Anderson und Krathwohl aus dem Jahr 2001 zu nennen, bei dem die oberste Ebene in Evaluieren umbenannt wurde, und eine weitere Ebene „Erschaffen“ hinzugekommen ist.
Auf Basis dieser Weiterentwicklung hat die Oregon State University 2024 eine englischsprachige Darstellung unter der Lizenz CC BY-NC 4.0 veröffentlicht, die die jeweiligen Ebenen mit den Möglichkeiten der Künstlicher Intelligenz ergänzt.
Das Trendscouting-Team der PHBern hat die gesamte Übersicht ins Deutsche übersetzt (Abbildung).
In dem Blogbeitrag Bris, A. (2025): SuperEurope: The Unexpected Hero of the 21st Century hatte ich darauf hingewiesen, dass es falsch ist zu behaupten, dass die USA innovativ sind, und die Europäische Union nur reguliert. Diese Plattitüde wird immer wieder von den Tech-Giganten aus den USA verwendet – allerdings wird die Aussage dadurch nicht richtiger.
Auch Japan (Society 5.0) oder Indien (IndiaAI) gehen dazu über, Künstliche Intelligenz in einer Form zu regulieren, dass die Gesellschaft die Vorteile nutzen kann, und die Nachteile reduziert werden. Doch nicht nur die EU und diese beiden Länder sind in Sachen Künstlicher Intelligenz aktiv. Stellt man die Aktivitäten weltweit zusammen, ist es erstaunlich zu sehen, wie vielfältig mit Künstlicher Intelligenz umgegangen wird.
In diesem Zusammenhang ist die Website Regulations.AI interessant, da dort die Informationen zum jeweiligen Stand in einer Region oder in einem Land übersichtlich zusammengefasst sind. Die Website wird von dem schweizer Unternehmen Smittek GmbH betrieben: Terms of Use.
Alles ist heute mit allem irgendwie vernetzt, sodass auf allen Ebenen Entgrenzung stattfindet, die wiederum zu Komplexität in allen Bereichen einer Gesellschaft führt. Dabei sollten wir die eher „technische“ Komplexität von der sozialen Komplexität unterscheiden.
Es ist in dem Zusammenhang interessant, dass „Geistes- und Sozialwissenschaften besonders gut geeignet sind, (1) die Entwicklung sozialer Komplexität zu beschreiben und (2) das gesellschaftliche Schema, innerhalb dessen die Sinngebung erfolgt, neu zu gestalten“ (Blogbeitrag).
Dabei stellt sich sofort die Frage: Wie kann soziale Komplexität bewältigt werden? Dazu habe ich bei bei John Erpenbeck folgendes gefunden:
„Ein besonderer Anstoß für mich war Hermann Hakens Artikel „Synergetik und Sozialwissenschaften“ in der Zeitschrift Ethik und Sozialwissenschaften (Haken / Wunderlin 2014). Er legte nahe, Werte als – von ihm so genannte – „Ordner“ sozialer Komplexität zu verstehen. Ohne solche Ordner wird Komplexität nicht beherrschbar. Sie sind zugleich zufällig und notwendig. Sie haben ihre Wirklichkeit jedoch nur, wenn sie durch Einzelne verinnerlicht und gelebt werden. Werte sind damit stets Ordner individueller oder kollektiver, physischer oder geistiger menschlicher Selbstorganisation. Kurz: Werte sind Ordner menschlicher Selbstorganisation (Haken 1996). Nicht alle Ordner sind Werte, aber alle Werte sind Ordner im Sinne von Haken (1983)“ (Erpenbeck, J. (2024): Werte als Inseln zeitlicher Stabilität im Fluss selbstorganisierter sozialer Entwicklungen, in Störl (Hrsg.) (2024): Zeit als Existenzform der Materie).
Es wundert daher nicht, dass Werte in allen möglichen Zusammenhängen thematisiert werden. Aktuell geht es beispielsweise bei der Nutzung der Künstlicher Intelligenz darum zu klären, ob wir die Werte der amerikanischen Tech-Konzerne, die Werte der chinesischen Politik oder unsere europäischen Werte als Ordner für soziale Komplexität nutzen wollen.
Klassische Kompetenzentwicklung versteht Kompetenz nach Erpenbeck und Heyse als Selbstorganisationsdisposition, die entwickelt werden kann und sollte. Mit dem Aufkommen von Künstlicher Intelligenz kommt auch immer stärker der Ruf nach einer entsprechenden Kompetenz auf – einer Digitalen Kompetenz oder auch KI-Kompetenz. Dabei sollte unter Künstlicher Intelligenz und Generativer Künstlicher Intelligenz unterschieden werden.
„Der Begriff generativ bedeutet bei künstlicher Intelligenz (KI), dass KI-Systeme aus Eingaben mittels generativer Modelle und gespeicherter Lerndaten neue Ergebnisse/Ausgaben wie Texte, Sprachaussagen, Vertonungen, Bilder oder Videos erzeugen“ (Quelle: Wikipedia).
Es handelt sich bei Generativer Intelligenz (GenAI) also auch um eine Art von Kreativität, die entsteht und die beispielsweise von Menschen bewertet werden kann, bzw. sollte. Es wundert daher nicht, dass vorgeschlagen wird, so eine „evaluative Kreativität“ – und in dem Zusammenhang auch generative Kompetenzen – zu entwickeln:
„Entwickle Deine evaluative Kreativität, entwickle Deine generativen Kompetenzen. (…) Generative Kompetenzen: die Fähigkeit, sich in neuen Technologien kreativ und selbstorganisiert mit einer klaren Wertorientierung zu bewegen“ (Erpenbeck und Sauter 2025).
Bemerkenswert ist hier, dass es nicht nur darum geht, mit KI-Modellen sebstorganisiert umgehen zu können, sondern auch wichtig ist, dass das mit einer klaren Wertorientierung erfolgen soll.
Bei Künstlicher Intelligenz denken aktuell die meisten an die KI-Modelle der großen Tech-Konzerne. ChatGPT, Gemini, Grok etc sind in aller Munde und werden immer stärker auch in Agilen Organisationen eingesetzt. Wie in einem anderen Blogbeitrag erläutert, sind in Agilen Organisationen Werte und Prinzipien mit ihren Hebelwirkungen die Basis für Praktiken, Methoden und Werkzeuge. Dabei beziehen sich viele, wenn es um Werte und Prinzipien geht, auf das Agile Manifest, und auf verschiedene Vorgehensmodelle wie Scrum und Kanban. Schauen wir uns einmal kurz an, was hier jeweils zum Thema genannt wird:
Agiles Manifest:Individuen und Interaktionen mehr als Prozesse und Werkzeuge In der aktuellen Diskussion über die Möglichkeiten von Künstlicher Intelligenz werden die Individuen eher von den technischen Möglichkeiten (Prozesse und Werkzeuge) getrieben, wobei die Interaktion weniger zwischen den Individuen, sondern zwischen Individuum und KI-Modell stattfindet. Siehe dazu auch Mensch und Künstliche Intelligenz: Engineering bottlenecks und die fehlende Mitte.
SCRUM: Die Werte Selbstverpflichtung, Fokus, Offenheit, Respekt und Mut sollen durch das Scrum Team gelebt werden Im Scrum-Guide 2020 wird erläutert, was die Basis des Scrum Frameworks ist. Dazu sind die Werte genannt, die u.a. auch die Offenheit thematisieren, Ich frage mich allerdings, wie das möglich sein soll, wenn das Scrum Team proprietäre KI-Modelle wie ChatGPT, Gemini, Grok etc. nutzt, die sich ja gerade durch ihr geschlossenes System auszeichnen? Siehe dazu auch Das Kontinuum zwischen Closed Source AI und Open Source AI.
KANBANbasiert auf folgenden Werten: Transparenz, Balance, Kooperation, Kundenfokus, Arbeitsfluss, Führung, Verständnis, Vereinbarung und Respekt. Bei den proprietären KI-Modellen ist die hier angesprochene Transparenz kaum vorhanden. Nutzer wissen im Detail nicht, mit welchen Daten das Modell trainiert wurde, oder wie mit eingegebenen Daten umgegangen wird, etc.
Um agile Arbeitsweisen mit Künstlicher Intelligenz zu unterstützen, sollte das KI-Modell den genannten Werten entsprechen. Bei entsprechender Konsequenz, bieten sich also KI-Modelle an, die transparent und offen sind. Genau an dieser Stelle wird deutlich, dass das gerade die KI-Modelle sind, die der Definition einer Open Source AI entsprechen – und davon gibt es in der Zwischenzeit viele. Es wundert mich daher nicht, dass die Open Source Community und die United Nations die gleichen Werte teilen.
Das Zwiebelmodell (Abbildung) zeigt den Zusammenhang einzelner Begriffe im agilen Umfeld und deren jeweilige Wirkung. Je näher der Begriff am inneren Kreis positioniert ist, je größer ist seine Hebelwirkung. Ist ein Begriff am äußeren Rand der Abbildung positioniert, so bedeutet das eine größere Sichtbarkeit.
Werte und Prinzipien haben also eine große Hebelwirkung. Konkrete Hinweise dazu findet man in dem Agilen Manifest. Praktiken, Methoden und Werkzeuge sind oft in der Praxis zu sehen, basieren allerdings alle auf den Werten und Prinzipien.
Scrum wird hier als Methode gekennzeichnet, sollte allerdings eher als Framework (Rahmenwerk) bezeichnet werden.
Aktuell konzentrieren sich viele Organisationen noch zu stark auf Werkzeuge, Methoden und Praktiken, ohne ihre organisationalen Werte und Prinzipien anzupassen.
Mehr Beiträge zur Agilen Organisation finden Sie hier.
In dem Beitrag Digitale Souveränität: Europa, USA und China im Vergleich wird deutlich, wie unterschiedlich die Herangehensweisen in den USA, in China und in Europa sind, wenn es um Künstliche Intelligenz geht. Darüber hinaus hat auch Japan mit dem Ansatz einer Society 5.0 beschrieben, dass Künstliche Intelligenz dazu dienen soll, die Herausforderungen einer modernen Gesellschaft zu lösen.
Auch das aufstrebende Indien hat nun seine Richtlinien für die gesellschaftliche Nutzung von Künstlicher Intelligenz (AI: Artificial Intelligence) veröffentlicht. Dabei werden gleich zu Beginn folgende 7 Prinzipien genannt:
01 Trust is the Foundation Without trust, innovation and adoption will stagnate. 02 People First Human-centric design, human oversight, and human empowerment. 03 Innovation over Restraint All other things being equal, responsible innovation should be prioritised over cautionary restraint. 04 Fairness & Equity Promote inclusive development and avoid discrimination. 05 Accountability Clear allocation of responsibility and enforcement of regulations. 06 Understandable by Design Provide disclosures and explanations that can be understood by the intended user and regulators. 07 Safety, Resilience & Sustainability Safe, secure, and robust systems that are able to withstand systemic shocks and are environmentally sustainable.
Source: Ministry of Electronics and Information Technology (2025): India AI Governance Guidelines. Enabling Safe and Trusted AI Innovation (PDF)
Bemerkenswert finde ich, dass an erster Stelle steht, dass Vertrauen die Grundlage für Innovationen bildet. Vertrauen in die Möglichkeiten der Künstlichen Intelligenz kann man meines Erachtens nur durch Transparenz erreichen. Proprietäre KI-Systeme, bei denen unklar ist, wo die Daten herkommen und wie mit (auch eigenen) Daten umgegangen wird, sind unter der genannten Bedingung (Trust) mit Vorsicht zu genießen.
In Europa, und gerade in Deutschland, möchten wir, dass der Rechtsstaat weiter existiert und die Gesellschaft nicht nur als Business Case gesehen wird. Der immer größer werdende Einfluss von aktuell Künstlicher Intelligenz auf eine Gesellschaft kann diese überfordern, denn mit jeder Software geht auch eine bestimmte Denkhaltung einher.
Auf solche Entwicklungen macht ein aktueller Kommentar im Handelsblatt aufmerksam. Hier geht es um die Denkwelt des Firmenchefs von Palantir, die man sich mit der Software mit einkauft:
„Palantir passt nicht zum deutschen Rechtsstaat. Das US-Unternehmen mag für Sicherheitsbehörden eine Hilfe sein. Doch die Haltung des Firmenchefs macht die Software zu einem Risiko für die politische Stabilität in Deutschland“ (Kommentar von Dieter Neuerer im Handelsblatt vom 12.12.2025).
Es stellen sich natürlich gleich weitere Fragen, wie z.B.: Stellen die Karten von Google Maps die Realität dar, oder sind „unliebsame“ Gebiete nicht verzeichnet? Enthalten die bekannten proprietäten KI-Modelle (Closed Models) Einschränkungen, die Ergebnisse tendenziell beeinflussen? Siehe dazu auch Künstliche Intelligenz: Würden Sie aus diesem Glas trinken?
Digitale Souveränität fängt damit an, sich von propritärer Software unabhängiger zu machen. Proprietäre Software ist Software, deren Quellcode nicht öffentlich ist, und die Unternehmen gehört (Closed Software). Dazu zählen einerseits die verschiedenen Anwendungen von Microsoft, aber auch die von Google oder ZOHO usw.
Demgegenüber gibt es in der Zwischenzeit leistungsfähige Open Source Software. Die indische Organisation SFLC hat am 11. November eine Übersicht veröffentlicht, die Google Workplace, ZOHO Workplace und Nextcloud Office/ProtonMail/BigBlueButton gegenüberstellt – die Abbildung zeigt einen Ausschnitt aus der Tabelle, die in diesem Beitrag zu finden ist.
„The purpose of this comparison is to assess the different approaches, features, and trade-offs each solution presents and to help organizations make informed decisions based on their operational requirements, technical capabilities, and priorities around privacy, flexibility, and cost“ (ebd.).
Wir nutzen seit einiger Zeit Nextcloud mit seinen verschiedenen Möglichkeiten, inkl. Nextcloud Talk (Videokonferenzen), sodass BigBlueButton nicht separat erforderlich ist.
Darüber hinaus nutzen wir LocalAI über den Nextcloud Assistenten, haben OpenProject integriert und erweitern diese Möglichkeiten mit Langflow und Ollama, um KI-Agenten zu entwickeln.
Alles basiert auf Open Source Software, die auf unseren Servern laufen, sodass auch alle Daten auf unseren Servern bleiben – ganz im Sinne einer stärkeren Digitalen Souveränität.
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