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Open Source AI: Veröffentlichung der ALIA AI Modelle für ca. 600 Millionen Spanisch sprechender Menschen weltweit

Quelle: https://alia.gob.es/

Es ist schon erstaunlich, wie unreflektiert viele Privatpersonen, Organisationen oder auch Öffentliche Verwaltungen Künstliche Intelligenz (AI / GenAI) von den bekannten Tech-Unternehmen nutzen. Natürlich sind diese Closed Source AI Models, oder auch Open Weights Models, sehr innovativ und treiben durch immer mehr neue Funktionen die Anwender vor sich her. Viele kommen dabei gar nicht richtig zum Nachdenken. Möglicherweise ist das ja auch so gewollt….

Die Notwendigkeit, Open Source AI zu nutzen wird gerade im Hinblick auf die europäischen Rahmenbedingungen immer wichtiger. Siehe dazu Digitale Souveränität: Europa, USA und China im Vergleich.

Hinzu kommt noch, dass es immer mehr länderspezifische KI-Modelle gibt, die den sprachlichen Kontext, und damit die sprachlichen Besonderheiten besser abbilden. Die wichtigsten LLM (Closed Source AI) sind mit englischsprachigen Daten trainiert und übersetzen dann in die jeweilige Sprache. Das klappt zwar recht gut, doch fehlt es gerade bei Innovationen, oder kulturellen regionalen Besonderheiten, an der genauen Passung.

Die spanische Verwaltung hat nun die Initiative ALIA gestartet, die 100% öffentlich finanziert ist, und eine KI-Ressource für alle Spanisch sprechenden Menschen sein soll. Dazu gehören auch frei verfügbare AI Modelle (LLM) (…)

“(…) to generate ethical and trustworthy AI standards, with open-source and transparent models, guaranteeing the protection of fundamental rights, the protection of intellectual property rights and the protection of personal data, and developing a  framework of best practices in this field (Vasquez in OSOR 2025).

“ALIA es una iniciativa pionera en la Unión Europea que busca proporcionar una infraestructura pública de recursos de IA, como modelos de lenguaje abiertos y transparentes, para fomentar el impulso del castellano y lenguas cooficiales -catalán y valenciano, euskera y gallego- en el desarrollo y despliegue de la IA en el mundo” (ALIA Website)

Es freut mich zu sehen, wie die einzelnen europäischen Regionen oder Länder Initiativen starten, die die europäischen, oder auch regionalen Besonderheiten berücksichtigen – und das alles auf Open Source Basis. Siehe dazu auch

Open Source AI Definition – 1.0: Release Candidate 2 am 21.10.2024 veröffentlicht

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

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Nextcloud FLOW: Automatisieren von Abläufen

Eigener Screenshot

Viele persönliche, bzw. organisatorische Abläufe sind Routineprozesse, die sich häufig wiederholen. Sobald dazugehörende Unterlagen digital vorliegen, können diese mit Hilfe von definierten Abläufen automatisiert werden.

Auf unserem Server haben wir Nextcloud (Open Source) installiert, sodass alle Daten geschützt sind. Mit der App Nextcloud FLOW können wir auf alle Daten zugreifen, und einfache, oder auch etwas komplexere Abläufe automatisieren.

In der Abbildung ist beispielhaft zu sehen, dass in der linken Navigationsleiste “Ablauf”, also “Flow”, angeklickt wurde. In der rechten Hälfte ist zu erkennen, dass wir den Ablauf “PDF-Umwandlung” hinterlegt haben. Nun können wir anhand der verschiedenen Auswahlfelder bestimmen, unter welchen Bedingungen Dateien automatisiert in PDF umgewandelt werden können.

Das ist natürlich nur ein kleines und einfaches Beispiel für die Nutzung von Nextcloud FLOW, doch sind auch Anwendungen bei IKBD (Information, Kommunikation, Berichtswesen und Dokumentation) in Projekten denkbar, usw. usw. Den Möglichkeiten, sind fast keine Grenzen gesetzt.

Darüber hinaus kann es Sinn machen, auch noch den Nextcloud ASSISTENT oder sogar KI-Agenten zu nutzen – alles auf Open Source Basis, sodass alle Daten auf dem eigenen Server bleiben.

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Das Kontinuum zwischen Closed Source AI und Open Source AI

In dem Beitrag AI: Was ist der Unterschied zwischen Open Source und Open Weights Models? hatte ich schon einmal darauf hingewiesen, dass es zwischen den Polen Closed Source AI und Open Source AI ein Kontinuum weiterer Möglichkeiten gibt.

Die Grafik illustriert den Zusammenhang noch einmal anhand der zwei Dimensionen Degree of Openness und Completeness. Man sieht hier deutlich, dass der Firmenname OpenAI dazu führen kann, z.B. ChatGPT von OpenAI als Open Source AI zu sehen, obwohl es komplett intransparent ist und somit in die Kategorie Closed Source AI gehört. Die Open Weights Models liegen irgendwo zwischen den beiden Polen und machen es nicht einfacher, wirkliche Open Source AI zu bestimmen.

Eine erste Entscheidungshilfe kann die Definition zu Open Source AI sein, die seit 2024 vorliegt. Anhand der (recht wenigen) Kriterien kann man schon eine erste Bewertung der Modelle vornehmen.

In der Zwischenzeit hat sich auch die Wissenschaft dem Problem angenommen und erste Frameworks veröffentlicht. Ein erstes Beispiel dafür ist hier zu finden:

White et al. (2024): The Model Openness Framework: Promoting Completeness and Openness for Reproducibility, Transparency, and Usability in Artificial Intelligence | Quelle).

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MCPC 2025 vom 09.-12. September in Siegen

Die MCPC-Konferenzreihe ist 2001 in Hong Kong gestartet – und ich habe daran teilgenommen. Dieses Event hat mich dazu motiviert, mich stärker mit dem Thema zu beschäftigen. In der Folge habe ich dann an vielen Weltkonferenzen teilgenommen und Paper vorgestellt. Ein Highlight war die Special Keynote auf der MCPC2015 in Montreal.

In Hong Kong 2001 ist damals bei mir auch die Idee gereift, eine eigene Konferenzreihe zu initiieren. Mit der Unterstützung vieler Kollegen konnte das auch erreicht werden. Seit 2004 gibt es alle 2 Jahre die MCP-CE, an der wir zuletzt 2024 teilgenommen haben.

Die nächste Weltkonferenz MCPC 2025 findet nun vom 09.-12. September in Siegen statt.

“The conference offers a setting for experts from academia, industry and research institutes alike to discuss and exchange the latest scientific contributions related to customized products and their associated business and production systems.” (Quelle: Call for Papers|PDF).

Siehe dazu auch

Konferenzen und Veröffentlichungen

MCP CENTRAL EUROPE AWARD

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Thinking: Wissenschaftliche Veröffentlichungen dazu sind immer noch zu wenig interdisziplinär

Source: Illustration of the relative prominence of four forms of disciplinary approach in the scientific literature, both in terms of when they are referred to in isolation and when they are referred to in combination. The numbers represent the count of documents returned when searching the Scopus database for each term using Boolean operators (title, abstract and keywords from 1954 until the search date of February 2023).(Crilly, N. 2024)

Das Handeln wird oft vom Denken bestimmt, und das Denken wiederum vom Handeln. Insofern ist es nicht ungewöhnlich, wenn das Denken (Thinking) in verschiedenen wissenschaftlichen Veröffentlichungen untersucht wird. Dabei gibt es sehr viele spezifische Ansätze wie Design Thinking, Computational Thinking, Entrepreneurial Thinking und Systems Thinking (Diese vier stellen eine Auswahl dar).

Jetzt sollte man meinen, dass es in der heutigen Zeit darum geht, über die jeweiligen Ansätze hinaus, Vernetzungen mit anderen Ansätzen in wissenschaftlichen Veröffentlichungen zu beachten. Dass dem nicht so ist, zeigt die Abbildung. Wie der Beschreibung zu entnehmen ist, wurde ein sehr lange Zeitraum (1954-2024) untersucht.

“Denning and Tedre do not then analyse or compare these various disciplinary approaches or the projects they originate from, but they do acknowledge that variety, which is seemingly very rare. In fact, just conducting simple literature searches for works on disciplinary approaches reveals the very small number of those works that focus on two or more approaches in comparison to those that focus on just one approach (see Figure). Similarly, it can be observed that even the most cited works describing one disciplinary approach (e.g.Wing’s description of computational thinking) are seldom cited in works describing other disciplinary approaches (e.g. various descriptions of design thinking)” (Crilly, N. 2024).

Auch hier ist wieder zu erkennen, das jede Perspektive für sich beansprucht, die richtige, bzw. die beste zu sein. Immer unter der Überschrift “One Size Fits All”. Das wird allerdings der Komplexität unseres Lebens (Arbeitslebens) nicht gerecht, und bestätigt wieder eine Art Silo-Denken (Thinking). Wissenschaftliches Arbeiten sollte zeigen, dass es auch anders geht. Bisher kann das noch nicht nachgewiesen werden.

Siehe dazu auch

Entscheidungen unter Unsicherheit: Schnelles Denken und Langsames Denken.

Kritisches Denken etwas genauer betrachtet.

Neue und alte Denkansätze – eine Gegenüberstellung.

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In Zukunft sollte wieder stärker die Nachfrage Treiber von Innovationen sein

Image by Gerd Altmann from Pixabay

Es ist immer wieder erstaunlich, dass Struktuten wie die Europäische Union, Bundes- oder Landesregieren usw. immer wieder über Geld, also Kapital, sprechen, wenn es um Innovationen geht. Es werden Statistiken aufgefahren, die zeigen sollen, dass z.B. Deutschland X Milliarden in Forschung und Entwicklung steckt, und auch mit vielen Programmen Innovationen fördert. Viele der von einzelnen Menschen erbrachten Innovationen tauchen in diesen Statistiken allerdings gar nicht auf. Siehe dazu bespielsweise Eine etwas andere Perspektive auf den Bundesbericht Forschung und Innovation 2020.

Einerseits sind Investitionen in Forschung und Entwicklung nicht zwangsläufig Innovationen, wenn z.B. Patente nicht in marktfähige Produkte und Dienstleistungen umgesetzt werden. Andererseits haben die vielen Förderprogramme einen Wust an Aktivitäten ausgelöst, die nur mehr Innovationspreise, aber keine wirklichen Innovationen gebracht haben. Wie ich darauf komme? Wir haben in der Europäischen Unionen kein Amazon, kein Apple, kein Microsoft, kein Meta, kein etc., obwohl es wohl bei den Menschen für die entsprechenden Dienstleistungen einen Bedarf gibt. Wir sind gerade bei Zukunfstechnologien in eine bequeme, allerdings auch verhängnisvolle Abhängigkeit geraten. Das hat sich alles in den letzten Jahrzehnten entwickelt. Gut erkennen kann man die dahinterliegende Denkweise an dem Vergleich der Smart City mit einer AI City:

“The governance of the AI city is aimed at the difficulties and pain points in the current city. The key point of using AI to explore is the grafting point of AI technology and urban governance needs rather than the top-down promotion of AI concepts. This is fundamentally different from the rise and promotion of any “smart city” in the past, which is different from the construction of smart infrastructure and a large and comprehensive technology platform with high investment from the government, and the AI city is reflected in the “peripheral nerve” of urban governance” (Wu 2025).

Der Blick muss wieder auf die Bedürfnisse der Menschen gerichtet werden, nicht nur auf “Kapital” und “Märkte”. Diese haben die vielen Probleme der Menschen in ihrem täglichen Umfeld bisher jedenfalls nicht gelöst, trotz aller Versprechen im Marketing, beim Qualitätsmanagement, Innovationsmanagement etc. und aktuell bei den Agilen Arbeitsweisen. Siehe dazu auch Produkte und Dienstleistungen als Mehrwert für Kunden: Warum funktioniert das einfach nicht?

“There is still an invisible hand behind supply-side reform. Adam Smith argued that the invisible hand that drives markets is capital, while the invisible hand of supply that drives innovation is demand. Generally speaking, the “inconvenience” in the daily life of the people can be used as the traction of technological development. In the AI technology market, enterprises that see fundamental needs can have a large number of applications for their products” (Wu 2025).

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Projektmanagement: DIN Taschenbuch 472 in der 5. Auflage – 2025-03

Quelle: https://www.dinmedia.de/de/publikation/din-taschenbuch-472/382878813

Im klassischen Projektmanagement sind Normen, Standards und Vorgehnsmodelle wichtig. Dazu ist nun das DIN-Taschenbuch 472 in der 5. Auflage erschienen (2025-03).

“Unter den enthaltenen Dokumenten sind die Normenreihen DIN 69900 „Projektmanagement“ und DIN 69909 „Multiprojektmanagement“ mit umfassenden Informationen zu Projektmanagementsystemen und dem Management von Projektportfolios, Programmen und Projekten. Ebenfalls nicht fehlen durften in diesem Normenkompendium die DIN ISO 21500, DIN ISO 21502 und DIN ISO 21505, die Hinweise zu Kontext und Konzepten von Programm- und Portfoliomanagement sowie Leitlinien zum Projektmanagement und zu Governance bieten” (DIN Media).

Das Taschenbuch enthält dabei konkrete Hinweise darauf, wie man sein Projektmanagement professionalisieren kann. Beispielsweise indem eine Organisation (1) die empfohlenen 14 Minimum – (Muss-) Prozesse einführt, (2) diese dann je nach Projekt/Branche ergänzt (14+X), und (3) die jeweiligen Methoden festlegt. Die Prozessbeschreibungen, und Hinweise zu sinnvollen Methoden, sind in dem Taschenbuch zu finden.

Darüber hinaus geht es natürlich auch um das Multiprojektmanagement, das in Einzelprojekte, Programme und Portfolios gegliedert werden kann. Dabei kommt der Programm-, bzw. und Portfolioebene, in Zukunft eine immer stärkere Bedeutung zu, da es in Zukunft immer mehr Projekte in Organisationen geben wird.

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Künstliche Intelligenz lässt Mass Customization in einem anderen Licht erscheinen

Mass Customization ist ein Oxymoron, das von Davis verwendet, und das vor über 30 Jahren von B. Joseph Pine als hybride Wettbewerbsstrategie bekannt gemacht wurde. Siehe dazu auch Freund, R. (2009): Kundenindividuelle Massenproduktion (Mass Customization). RKW Kompetenzzentrum, Faktenblatt 5/2009.

In der Zwischenzeit hat sich viel bei den technischen Möglichkeiten bei der Herstellung von Produkten und Dienstleistungen getan, sodass Mass Customization in einem neuen Licht gesehen werden kann. Unter anderem sind die Kosten zur Herstellung von Produkten und Dienstleistungen drastisch gesunken (Additive Manufacturing – 3D-Druck, Maker-Bewegung, Robotics etc.). Weiterhin bietet Künstliche Intelligenz mit Large Language Models (LLM) und KI-Agenten ganz neue Möglichkeiten, Mass Customization umzusetzen. Frank Piller hat das in einem Interview an einem Beispiel sehr gut dargestellt:

“An algorithm reading your Instagram profile might know better than you do about your dream shirt or dress. I see opportunity to use the data out there for what I call smart
customization” Piller, Frank T. and Euchner, James, Mass Customization in the Age of AI (June 07, 2024). Research-Technology Management, volume 67, issue 4, 2024 [10.1080/08956308.2024.2350919], Available at SSRN: https://ssrn.com/abstract=4887846.

Frank Piller geht dabei immer noch von der Perspektive eines Unternehmens aus, das die neuen KI-Technologien nutzt, um mass customized products herzustellen. Ich stelle mir dabei allerdings die Frage, ob es nicht für jeden Einzelnen in Zukunft möglich sein wird, mit Hilfe von KI-Agenten viele der alltäglichen Probleme selbst, und/oder zusammen mit anderen in Communities, zu lösen.

Benötigen wir in Zukunft also für alle benötigten Produkte und Dienstleistungen noch Unternehmen?

Immerhin hat ein Unternehmen dann seine Berechtigung, wenn es geringere Transaktionskosten hat. Diese Marktberechtigung gerät durch die neuen technischen Möglichkeiten ins Wanken. Die Technologien, mit denen Unternehmen immer geringere Transaktionskosten generieren, und der User immer mehr selbst machen soll/kann, führt zu einer Art Reflexiven Innovation. Diese schlägt auf die Unternehmen zurück. Siehe dazu beispielsweise aus meinen Veröffentlichungen:

Freund, R.; Chatzopoulos, C.; Lalic, D. (2011): Reflexive Open Innovation in Central Europe. 4th International Conference for Entrepreneurship, Innovation, and Regional Development (ICEIRD 2011), 05.-07. May, Ohrid, Macedonia.

Immerhin stellen wir alle in unserem Alltag fest, dass die die von den Unternehmen angebotenen Produkte und Dienstleistungen oft nicht den eigenen Anforderungen entsprechen.

Siehe dazu Von Democratizing Innovation zu Free Innovation oder auch Megatrend: Mass Personalization.

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Open Source KI-Agenten: Update auf Langflow 1.4

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Die Abhängigkeit von amerikanischen oder chinesichen KI-Anbietern ist zu einem großen Problem in Europa geworden, da wir in Europa einen anderen Ansatz im Umgang mit Künstlicher Intelligenz haben. Siehe dazu Digitale Souveränität: Europa, USA und China im Vergleich.

Um die eigene Digitale Souveränität wiederzuerlangen, setzen immer mehr Organisationen auf Open Source Anwendungen. Siehe dazu Open Source AI: Besser für einzelne Personen, Organisationen und demokratische Gesellschaften.

Wir haben beispielsweise im ersten Schritt Nextcloud als Alternative zu den bekannten Microsoft-Produkten auf einem eigenen Server installiert, und weitere Bausteine wie Open Project, Moodle usw. integriert. In Nextcloud ist ein Assistent integriert, über den wir auch KI-Modelle lokal (LocalAI) auf unserem Server nutzen können. Siehe dazu auch LocalAI: Aktuell können wir aus 713 Modellen auswählen.

Eine professionelle Möglichkeit, KI-Agenten zu nutzen – also Prozesse mit internen/externen Daten und KI-Modellen zu kombinieren – haben wir mit Langflow (Open Source) auf unserem Server installiert. Siehe dazu AI Agents: Langflow (Open Source) auf unserem Server installiert. Mit der neuen Version 1.4 stehen uns nun stark erweiterte Funktionen zur Verfügung. In dem Beitrag Langflow 1.4: Organize Workflows + Connect with MCP werden diese ausführlich erläutert:

This release introduces Projects, a new way to organize, modularize, and expose your AI workflows.

Beyond organization, Projects are now also MCP servers! MCP (Model Context Protocol) is an open standard from Anthropic designed to establish seamless interoperability between LLM applications and external tools, APIs, or data sources.

In der nächsten Zeit werden wir verschiedene Anwendungen für KI-Agenten testen und unsere Erafhrungen hier mitteilen.

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AI City und Emotionale Intelligenz

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Auch bei dem Thema Smart City wird oft der Begriff “Intelligenz” verwendet. Dabei denkt man meistens an die noch vorherrschende Meinung, dass sich Intelligenz in einem Intelligenz-Quotienten (IQ), also in einer Zahl, darstellen lässt.

Die Entgrenzungstendenzen bei dem Thema Intelligenz in den letzten Jahrzehnten zeigen allerdings, dass der Intelligenz-Quotient gerade bei komplexen Problemlösungen nicht mehr ausreicht – somit keine Passung mehr zur Wirklichkeit hat. Begriffe wie “Soziale Intelligenz”, “Multiple Intelligenzen” oder auch “Emotionale Intelligenz” werden in diesem Zusammenhang genannt. Am Beispiel einer Smart City, oder später einer AI City, wird das wie folgt beschrieben:

“For a smart city, having only “IQ” (intelligence quotient) is not enough; “EQ” (emotional quotient) is equally essential. Without either, the abundant data generated and accumulated in urban life may either remain dormant and isolated or be used solely for data management without truly serving the people. In the concept of an AI-driven city, emotional intelligence refers to utilizing technological means to better perceive the emotions of citizens in the era of the “Big Wisdom Cloud.” This involves actively expressing urban sentiment, self-driving and motivating the emotions of citizen communities, empathizing with the vulnerable in the city, and establishing a comprehensive sentiment feedback mechanism” (Wu 2025).

Es wird in Zukunft immer wichtiger werden, ein besseres Verständnis von Intelligenz zu entwickeln, das besser zu den heutigen Entwicklungen passt. Die angesprochene Entgrenzung des Konstrukts “Intelligenz” ist dabei ein Ansatz, die Perspektive auf Intelligenz als biopsychologisches Potential eine weitere:

„Ich verstehe eine Intelligenz als biopsychologisches Potenzial zur Verarbeitung von Informationen, das in einem kulturellen Umfeld aktiviert werden kann, um Probleme zu lösen oder geistige oder materielle Güter zu schaffen, die in einer Kultur hohe Wertschätzung genießen“ (Gardner 2002:46-47).

Diese Beschreibung von Intelligenz würde den Begriff “Künstliche Intelligenz” dann eher als Kategorienfehler bezeichnen. Siehe dazu auch OpenAI Model “o1” hat einen IQ von 120 – ein Kategorienfehler?