Aktuell wird alles mit Künstlicher Intelligenz (AI: Artificial Intelligence) in Verbindung gebracht. Die Neukombination von bestehenden Ansätzen kann dabei zu interessanten Innovationen führen.
Die Website ALL Our Ideas verbindet beispielsweise Online-Umfragen mit Crowdsourcing und Künstlicher Intelligenz.
“All Our Ideas is an innovative tool that you can use for large-scale online engagements to produce a rank-ordered list of public input. This “Wiki Survey” tool combines the best of survey research with crowdsourcing and artificial intelligence to enable rapid feedback” (ebd.).
Ein kurzes Tutorial ist gleich auf der Website zu finden. Darin wird erläutert, wie Sie die Möglichkeiten selbst nutzen können. Starten Sie einfach mit einer eigenen Online-Umfrage.
Die Idee und das Konzept finde ich gut, da auch der Code frei verfügbar ist: Open Source Code. Damit kann alles auf dem eigenen Server installiert werden. Bei der Integration von KI-Modellen schlage ich natürlich vor, Open Source KI (Open Source AI) zu nutzen.
Veränderungen in unserem Umfeld bedeuten, dass sich Gesellschaften, Organisationen und einzelne Personen anpassen müssen. Die lieb gewonnenen Routinen auf verschiedenen Ebenen verlieren immer öfter ihre Berechtigung und werden ersetzt. Anpassung bedeutet, dass wir Neues lernen müssen. Siehe dazu auch Reskilling 2030 des World Economic Forum.
Bei dem Wort “Lernen” denken viele an Schule oder Universitäten usw., doch ist Lernen eher als lebenslanger Prozess zu sehen. – auch in (Lernenden) Organisationen. Weiterhin haben sich die Schwerpunkte des Lernens in der letzten Zeit verschoben, denn in Zukunft kommt dem selbstorganisierten Lernen – auch mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz – eine bedeutende Rolle zu.
Es ist für mich daher immer noch erstaunlich, wie wenig Organisationen über das Lernen von Mitarbeitern, von Teams, der gesamten Organisation und im Netzwerk wissen. Bezeichnend ist hier, dass das Lernen im beruflichen Kontext oftmals nur als reiner Kostenfaktor gesehen wird (Merkmal der klassischen industriellen Kosten- und Leistungsrechnung).
“In a 2020 BCG study of the learning capabilities of 120 large global companies, only 15% said they granted corporate learning the high priority it deserves. Skills are not linked to corporate strategy. The same BCG study shows that less than 15% of leaders believe that learning constitutes a core part of their company’s overall business strategy” (Quelle).
Warum wird in den Organisationen darauf zu wenig geachtet, obwohl doch viele Studien und Veröffentlichungen immer dringender auf diese Zusammenhänge hinweisen?
Meines Erachtens liegt es daran, dass viele Führungskräfte nichts von Lernen verstehen und auch keine entsprechende Kompetenzen entwickelt haben. Wie wäre es, wenn Führungskräfte einen Masterabschluss im Bereich Erwachsenenbildung nachweisen müssten? Ich habe meinen Masterabschluss im Bereich der Erwachsenenbildung beispielsweise an der TU Kaiserslautern erfolgreich abgeschlossen. Siehe dazu auch
AI (Artificial intelligence) AI management and support technology in the Business plan marketing success customer. AI management concept.
Wenn es um Innovationen geht, sind wir in Deutschland und in der EU immer sehr bemüht zu betonen, was alles dafür getan wird, dass wir in diesem Bereich führend sein wollen – aber nicht sind. Denn: Alle aktuell wichtigen Innovationen kommen nicht aus Deutschland, bzw. der EU. Wenn dem nicht so wäre, wären wir beispielsweise bei der Digitalisierung nicht so abhängig von den Tech-Konzernen aus den USA.
Obwohl wir in Deutschland (in der EU) sehr viel Geld in die Förderung von Forschung & Entwicklung stecken, und auch unser Bildungssystem, sowie die gesamte Infrastruktur gut sind, sieht es bei den wichtigen Innovationen eher schlecht aus. Wir bekommen die guten Ansätze nicht wirklich umgesetzt – doch genau das macht Innovationen aus. Die Europäische Kommission hat diese Situation 1995 schon als Europäisches Paradox bezeichnet.
“In 1995, the European Commission firstly used the term ‘European Paradox’ (European Commission 1995) to define the phenomenon of having good higher education systems, well established research infrastructure but failing to translate this into markable innovations. (…) Additionally, the EU in comparison to the USA was unable to compete although education, research and science were very well established in the EU.”
Quelle: Banholzer, Volker M. (2022). From „Industry 4.0“ to „Society 5.0“ and „Industry 5.0“: Value- and Mission-Oriented Policies: Technological and Social Innovations – Aspects of Systemic Transformation. IKOM WP Vol. 3, No. 2/2022. Nürnberg: Technische Hochschule Nürnberg Georg Simon Ohm).
Interessant dabei ist, dass sich scheinbar in den letzten 30 Jahren (1995-2025) nicht viel verbessert hat. Möglicherweise ist die Schere bei den wichtigsten aktuellen Innovationsbereichen sogar noch größer geworden. Wie kommt das?
Verstehen wir Innovation immer noch falsch?
Messen wir die falschen Parameter?
Haben wir gerade in Deutschland mehr Innovationspreise als wirkliche Innovationen?
Anmerkung: Das Bild zum Blogbeitrag habe ich nur beispielhaft ausgewählt. Es geht mir bei hier nicht nur um die Situation bei der Künstlichen Intelligenz..
Wissen spielt im Innovationsprozess eine wichtige Rolle. Um dieses Wissen nutzen zu können, sollten Sie zunächst die verschiedenen Schritte des Innovationsprozesses notieren. In der Abbildung sehen Sie dazu ein Beispiel.
Anschließend können Sie zu den einzelnen Schritten die jeweils benötigte(n) Wissensdomäne(n) notieren. Siehe dazu ausführlicher
Weitere Spalten Ihrer Analyse sind dann noch Technologie (Wo findet man die Wissensdomänen in technischen Systemen?), Organisation (Wo findet man die Wissensdomänen in der Organisation?) und Mensch (Bei wem findet man dazu noch weitere Expertise – speziell implizites Wissen?).
Diese Vorgehensweise kann auch für andere Prozesse genutzt werden. Beispielsweise für Projektmanagement-Prozesse usw. . Der Ansatz ist relativ einfach und ist daher gerade für Kleine und Mittlere Unternehmen (KMU) geeignet.
Der Begriff User Experience (UX) spielt bei der Entwicklung von Produkten und Dienstleistungen eine große Rolle. Etwas kurz ausgedrückt, geht es bei UX um das “Benutzererlebnis” oder auch “Nutzererlebnis”. Dabei wird davon ausgegangen, dass es sich bei dem User um Menschen (Human) handelt.
In Zukunft wird es neben der Interaktion zwischen Technologien und Menschen auch immer mehr Interaktionen zwischen Technologien selbst stattfinden. Am Beispiel von KI-Agenten lässt sich das ganz gut nachvollziehen, denn hier muss das Design auf einen oder mehrere Agenten abgestimmt sein (Agentic Experience: AX). Der folgende Text unterstreicht das noch einmal:
“The designs of tomorrow will have to consider two kinds of users: humans and agents. The agent experience (AX) will be using APIs to compose workflows but now includes desktop interactions” (Thomas et al. 2025).
Ich bin gespannt, wie die UX-Community auf diese Entwicklung reagiert.
In der Industrie 4.0 ist es möglich, individuelle Produkte und Dienstleistungen zu Preisen herzustellen, die denen der massenhaft produzierten Produkten und Dienstleistungen entsprechen. Ein wesentliches Element bei dieser Hybriden Wettbewerbsstrategie Mass Customization ist hier ein relativ stabiler Lösungsraum, der mit Hilfe von Konfiguratoren erkundet werden kann. Siehe dazu Mass Customization? Was ist das denn?
Wie der Abbildung zu entnehmen ist, gehen Forster & Sullivan davon aus, dass sich diese Entwicklung in einer Industrie 5.0 noch dynamischer entwickeln wird, sodass die Autoren von Hyper Customization sprechen.
“In Industry 5.0, customer aspirations will drive the market interests toward hyper customization. Each individual product will be unique to its intended customer and manufactured accordingly” (Frost & Sullivan (2019): Industry 5.0 — Bringing Empowered Humans Back to the Shop Floor | Link).
Ich stelle mir dabei allerdings die Frage, ob diese individuellen Produkte und Dienstleistungen von Unternehmen hergestellt und angeboten werden, oder Hyper Customization nicht auch bedeuten kann, dass User sich die Produkte und Dienstleistungen in Zukunft selbst entwickeln und herstellen….
(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
Qualitätsnetzwerk zur Analyse für mögliche Verbesserungen
Es gibt möglicherweise nichts, oder sehr wenig, was nicht verbessert werden kann. Diese Überlegung mündet in den allseits bekannten Kontinuierlichen Verbesserungsprozess (KVP, oder japanisch Kaizen). Die Frage, die in dem Zusammenhang gleich auftaucht lautet:
Wie kann diese kontinuierliche Verbesserung systematischer gestaltet werden?
Die Abbildung zeigt Ihnen dazu ein geeignetes Netzwerk, in dem die Dimensionen des Ishikawa-Diagramms und des Magischen Dreiecks (Qualität, Zeit und Kosten) in einer Matrix gegenübergestellt werden.
Suchen Sie sich zunächst einen Geschäftsprozess, oder einen Teilprozess aus, und formulieren Sie für die Schnittstellen, die mit den Nummern 1-15 gekennzeichnet sind, geeignete Fragen. Dadurch entsteht eine Art Leitfaden oder auch Checkliste, abgestimmt auf Ihre Organisation.
Wenn Sie “nur” zu jeder Schnittstelle 3-5 Fragen formulieren, kommen Sie dabei schon auf insgesamt 45-75 Möglichkeiten für Verbesserungen.
Die Digitale Abhängigkeit von amerikanischen oder chinesischen Tech-Konzernen, macht viele Privatpersonen, Unternehmen und Verwaltungen nervös und nachdenklich. Dabei stellen sich Fragen wie:
Wo befinden sich eigentlich unsere Daten?
Wissen Sie, wo sich ihre Daten befinden, wenn Sie neben ihren internen ERP-Anwendungen auch Internet-Schnittstellen, oder auch Künstliche Intelligenz, wie z.B. ChatGPT etc. nutzen?
Um wieder eine gewissen Digitale Souveränität zu erlangen, setzen wir seit mehreren Jahren auf Open Source Anwendungen. Die Abbildung zeigt beispielhaft einen Screenshot aus unserer NEXTCLOUD. Es wird deutlich, dass alle unsere Daten in Deutschland liegen – und das auch bei Anwendungen zur Künstlichen Intelligenz, denn wir verwenden LocalAI.
Speech bubbles, blank boards and signs held by voters with freedom of democracy and opinion. The review, say and voice of people in public news adds good comments to a diverse group.
Da sich das Umfeld von Personen, Organisationen und ganzen Gesellschaften turbulent ändert, kommt es darauf an, die sich daraus ergebenden komplexen Situationen zu bewältigen. Dabei kommt der Resilienz eine besondere Bedeutung zu.
Der Begriff wird allerdings in der Wissenschaft unterschiedlich interpretiert. In Bezug auf Menschen und deren Gemeinschaften, kann Resilienz als eine Art “Widerstandsfähigkeit” verstanden werden, ohne dadurch dauerhaft beeinträchtigt zu werden. (vgl. Nuber 2021). Die Autorin hat dazu sieben Säulen genannt:
“Ursula Nuber hat 2011 in einem wegweisenden Artikel sieben Säulen der Resilienz definiert: Optimismus, Akzeptanz, Lösungsorientierung, Opferrolle verlassen, Verantwortung übernehmen, Netzwerkorientierung und Zukunftsplanung. Wie die Praxis zeigt, ist das wahre Wunderwerkzeug dabei die Akzeptanz. Ein wichtiges Akzeptanzmodell stammt von Theo Wehner, der sich mit der psychischen Verarbeitung von Diskrepanzen zwischen Wunsch und Wirklichkeit beschäftigt hat” (Marx 2025, in projektmanagementaktuell 2/2025).
In dem Artikel von Susanne Marx werden auch die dazugehörenden Quellen genannt:
Nuber, U. (2011): Leben mit einer dicken Haut. Psychologie heute.
Wehner, T. e. (2015).:Organisationale Praktiken zum Lernen aus unerwarteten Ereignissen in Krankenhäusern. In H. G. M. Gartmeier, Fehler. Ihre Funktionen im Kontext individueller und gesellschaftlicher Entwicklung.
Es ist immer gut, wenn man sich bei einem Thema auf Primärliteratur bezieht, und sich nicht von populärwissenschaftlichen oder sogar pseudowissenschaftlichen Veröffentlichungen beeinflussen lässt. Siehe zu dem gesamten Thema auch:
