In unserer Kollaborationsplattform Nextcloud (Open Source) kann an jeder beliebigen Stelle der Nextcloud-Assistent aufgerufen werden. Wie in der Abbildung zu sehen ist, ergeben sich hier viele Möglichkeiten, die auch mit lokalen Large Language Models (LLM) verknüpft sind.
In dem Beispiel ist CHAT MIT KI angewählt. Diese Funktion ist in unserer LocalAI mit Llama 3.2 (LLM) verknüpft.
Als Prompt habe ich zum Test einfach “Erstelle eine Liste mit Stakeholdern für das Projekt Website” eingegeben.
Es kam zu einer Nachfrage, die ich beantwortet habe. Anschließend wurde eine durchaus brauchbare Liste möglicher Stakeholder für ein Projekt “Website” ausgegeben.
Nach verschiedenen kleinen Einstellungen am Server waren die Antwortzeiten sehr gut.
Der große Vorteil bei dieser Arbeitsweise ist allerdings: Alle Daten bleiben auf unserem Server – LocalAI eben.
Gerade im agilen Umfeld geht es oft um den Begriff “Value”. Beim Agilen Projektmanagement, beispielsweise nach Scrum, werden die Anforderungen oft als User Stories aus der Perspektive fiktiver Charaktere (Persona) formuliert. Dabei kann es vorkommen, dass dabei nicht nur User, sondern auch weitere Stakeholder beachtet werden sollen. Das kann wiederum dazu führen, dass das Projekt mehr in Richtung des Wertes für interne Stakeholder “abdriftet”.
“Bei der agilen Herangehensweise an die Softwareentwicklung liegt das Hauptaugenmerk auf der Werthaltigkeit, welche die Lösung den Benutzern bieten soll („User Story“). Daher wird der Benutzer eines interaktiven Systems als primärer Stakeholder betrachtet. Dennoch besteht, vor allem in großen Organisationen, das Risiko, dass agile Teams oder Product Owner nicht mit den echten Nutzern in Kontakt sind. Die Personas werden hier möglicherweise von jemandem erdacht, der nur vorgibt, die Benutzer zu kennen! In einem solchen Kontext sind die Stakeholder der Organisation(Manager, Fachbereiche, Rechtsabteilungen, Marketing usw.) wesentlich präsenter und dominanter als der externe Endbenutzer. Seien Sie sich über diese Falle im Klaren: Bestehen Sie darauf, dass ein direkter Zugang zu Endbenutzern besteht, um eine angemessene Nutzerforschung durchführen und nach der Sprint-Lieferung direktes Feedback einholen zu können. Nur so können Sie Ihre Benutzer und deren Bedürfnisse wirklich kennenlernen” (Brand et al. 2024).
Solche Zusammenhänge thematisieren wir auch in den von uns entwickelten Blended Learning Lehrgängen Projektmanager/in (IHK) und Projektmanager/in AGIL (IHK). Informationen dazu, und zu aktuellen Terminen, finden Sie auf unserer Lernplattform.
Wie wir aus dem Projektmanagement-Kontinuum wissen, gibt es eine Vielzahl von Möglichkeiten, Projekte durchzuführen. Weiterhin hat die PMI-Studie aus dem Jahr 2024 gezeigt, dass die meisten Projekte immer noch eher plangetrieben durchgeführt werden. Dieses Vorgehen wird of mit dem Wasserfall-Modell assoziiert, wobei der Begriff häufig negativ besetzt ist. In dem Beitrag Einige Anmerkungen zum “Wasserfall-Modell” auf Basis des Originalartikels von Royce (1970) hatte ich schon einmal versucht dazustellen, dass auch das Wasserfall-Modell unter bestimmten Bedingungen seine Berechtigung hat. Die folgende Übersicht zeigt, welche Merkmale Projekte haben, die nach dem Wasserfall-Modell durchgeführt werden
“Die bekanntesten Merkmale dieser Art von Projekten sind: – ein klar definiertes Geschäftsziel – ein präzises Verständnis des zu entwickelnden Systems – ein präzises Verständnis der Domäne – ein präzises Verständnis der Technologie, die eingesetzt werden soll – starke Anweisungen von einem einzigen Business Owner oder Lenkungsausschuss – ein strikter Ansatz, der von Anfang an in einem formalen Plan mit Budgets und Zeitrahmen definiert und von einem starken Projektmanagement gesteuert wird – aus unterschiedlichen Experten bestehende Teams, die an den einzelnen Phasen arbeiten – Ergebnisse der einzelnen Phasen, die als Input für die nächste Phase dienen, wobei Informationen über formale Dokumentation weitergegeben werden – Quality Gates zwischen den einzelnen Phasen, bei denen nach formalen Managemententscheidungen vorgegangen wird – Nachdem ein Quality Gate erfolgreich durchlaufen wurde, werden die resultierenden Anforderungen in Form von Spezifikationen „eingefroren“ und wenn nachfolgend Änderungen erforderlich sind, werden diese nach einem formalen Änderungsverfahren ausgeführt” (Brand et al. 2024).
Solche Zusammenhänge thematisieren wir auch in den von uns entwickelten Blended Learning Lehrgängen Projektmanager/in (IHK) und Projektmanager/in AGIL (IHK). Informationen dazu, und zu aktuellen Terminen, finden Sie auf unserer Lernplattform.
Die verschiedenen Modelle können dazu vorab ausgewählt werden. Für diesen Test habe ich Llama 3.2 ausgewählt, was in der Abbildung zu erkennen ist. Der folgende einfache Prompt wurde im Textfeld (Unten in der Abbildung) von mir eingegeben:
Prompt (Blau hinterlegt): Du bist Projektmanager des Projekts Website. Erstelle eine Übersicht zu möglichen Stakeholder in Tabellenform. Ausgabe in einem Worddokument.
Das Ergebnis (Grün hinterlegt) kann sich durchaus sehen lassen. Die erste Übersicht zu möglichen Stakeholdern könnte genutzt und noch ein wenig angepasst werden.
Die Aufforderung, eine Tabelle in einer Worddatei zu erstellen wurde ignoriert, da das wohl in dieser Modell-Version nicht möglich ist. Das Ergebnis könnte ich natürlich selbst einfach in einer Worddatei kopieren.
Die Antwortzeit war relativ kurz was mich durchaus überrascht hat.
Insgesamt ist das Ergebnis natürlich noch nicht so, wie man das von ChatGPT usw. gewohnt ist, doch hier haben wir den Vorteil, dass alle Daten der KI-Anwendung auf unserem Server bleiben – auch wenn wir z.B. interne Dokumente hochladen.
In verschiedenen Blogbeiträgen hatte ich darauf hingewiesen, dass es für Organisationen in Zukunft immer wichtiger wird, die digitale Abhängigkeiten von kommerziellen IT-/AI-Anbietern zu reduzieren – auch bei der Anwendung von Künstlicher Intelligenz (AI: Artificial Intelligence), da die Trainingsdatenbanken der verschiedenen Anbieter
(1) nicht transparent sind, (2) es zu Urheberrechtsverletzungen kommen kann, (3) und nicht klar ist, was mit den eigenen eingegeben Daten, z.B. über Prompts oder hochgeladenen Dateien, passiert.
Es ist natürlich leicht, darüber zu schreiben und die Dinge anzuprangern, schwieriger ist es, Lösungen aufzuzeigen, die die oben genannten Punkte (1-3) umgehen. Zunächst einmal ist die Basis von einer Lösung Free Open Source Software (FOSS). Eine FOSS-Alternative zu OpenAI, Claude usw. haben wir auf einem Server installiert und die ersten drei Modelle installiert. Was bedeutet das?
Wenn wir in einem Chat einen Prompt (Text, Datei..) eingeben, greift das System auf das ausgewählte Modell (LLM: Large Language Model) zu, wobei die Daten (Eingabe, Verarbeitung, Ausgabe) alle auf unserem Server bleiben.
Seit Jahren und Jahrzehnten begeben wir uns in Deutschland in eine digitale Abhängigkeit, die für viele Menschen, Organisationen und die ganze Gesellschaft nicht gut ist.
Einzelne Personen merken immer mehr, wie digital abhängig sie von Facebook, X (ehemals Twitter), Instagram, WhatsApp, Twitch, TikTok usw. usw. sind. Ähnlich sieht es auch bei Unternehmen aus:
“90 Prozent der Unternehmen sind vom Import digitaler Technologien und Services aus anderen Ländern abhängig, insbesondere aus den USA und China” (Bitkom 2025).
Auch unsere Verwaltungsstrukturen haben sich an diese digitale Abhängigkeit begeben.
Durch diese Entwicklungen fällt es allen schwer, von dieser digitalen Abhängigkeit loszukommen. Ein Verhalten, das Abhängige grundsätzlich haben. Wie wir aus der Theorie der Pfadabhängigkeit wissen, kommt es im Aneignungsprozess z.B. digitaler Anwendungen zu einer Art Lock-in. Es fällt dann allen Beteiligten schwer, aus dem gewohnten Umfeld wieder herauszukommen.
Kann man nichts machen, oder? Doch! Auf europäischer Ebene gibt es seit längerem die Erkenntnis, dass wir in Europa wieder zu einer Digitalen Souveränität kommen müssen.
Die Europäische Kommission hat 2021 den PM² Project Management Methodology Guide veröffentlicht, in dem auf der Seite 13 die Begriffe Output, Outcome und Benefit unterschieden und erläutert werden. Siehe dazu Worin unterscheiden sich Output – Outcome – Benefit bei Projekten?
Eine ähnliche Unterscheidung gibt es auch für Not-for-Profit-Projekte, die allerdings auch oft eine stärkere gesellschaftliche Veränderung anstreben. Die Wirkungstreppe (Abbildung) zeigt, was zum OUTPUT, was zum OUTCOME und was zum IMPACT gehört. Dabei beginnt eine Wirkung ab der Stufe 4.
OUTPUT (1) Aktivitäten finden wie geplant statt (2) Zielgruppen werden erreicht (3) Zielgruppen akzeptieren Angebote
OUTCOME (4) Zielgruppen verändern Bewusstsein, bzw. Fähigkeiten (5) Zielgruppen verändern ihr handeln (6) Lebenslage der Zielgruppen ändert sich
IMPACT (7) Gesellschaft ändert sich
Diese Stufen der Wirkungstreppe sind speziell für Not-for-Profit-Projekte ausgelegt, doch wäre es gut, wenn eher betriebswirtschaftlich ausgerichtete Organisationen ihre Projekte auch auf ihre gesellschaftlichen Wirkungen hin untersuchen würden. Siehe dazu auch
Solche Zusammenhänge thematisieren wir auch in den von uns entwickelten Blended Learning Lehrgängen, Projektmanager/in (IHK) und Projektmanager/in Agil (IHK), die wir an verschiedenen Standorten anbieten. Weitere Informationen zu den Lehrgängen und zu Terminen finden Sie auf unserer Lernplattform.
In dem Blogbeitrag Digitale Souveränität: Europa, USA und China im Vergleich wird deutlich gemacht, dass Europa, die USA und China unterschiedliche Ansätze bei dem Thema Digitale Souveränität haben. Diese grundsätzlichen Unterschiede zeigen sich auch in den vielen Large Language Models (Trainingsdatenbanken), die für KI-Anwendungen benötigt werden.
Es wundert daher nicht, dass in dem Paper Buyl et al. (2024): Large Language Models Reflect The Ideology of their Creators folgende Punkte hervorgehoben werden:
“The ideology of an LLM varies with the prompting language.”
In dem Paper geht es um die beiden Sprachen Englisch und Chinesisch für Prompts, bei denen sich bei den Ergebnissen Unterschiede gezeigt haben.
“An LLM’s ideology aligns with the region where it was created.”
Die Region spielt für die LLMs eine wichtige Rolle. China und die USA dominieren hier den Markt.
“Ideologies also vary between western LLMs.”
Doch auch bei den “westlichen LLMs” zeigen sich Unterschiede, die natürlich jeweils Einfluss auf die Ergebnisse haben, und somit auch manipulativ sein können.
Die Studie zeigt wieder einmal, dass es für einzelne Personen, Gruppen, Organisationen oder auch Gesellschaften in Europa wichtig ist, LLMs zu nutzen, die die europäischen Sprachen unterstützen, und deren Trainingsdaten frei zur Verfügung stehen. Das gibt es nicht? Doch das gibt es – siehe dazu
Bei den verschiedenen kommerziellen Anwendungen ist es fast schon Standard, dass Assistenten eingeblendet und angewendet werden, um Künstliche Intelligenz in den jeweiligen Prozess oder Task zu nutzen. Dabei ist immer noch weitgehend unklar, welche Trainingsdaten bei den verschiedenen Trainingsdatenbanken (LLM: Large Language Models) genutzt werden, und was beispielsweise mit den jeweils eigenen Eingaben (Prompts) passiert. Nicht zuletzt werden sich die kommerziellen Anbieter die verschiedenen Angebote mittelfristig auch gut bezahlen lassen.
Es kann daher nützlich sein, Open Source AI zu nutzen.
Praktisch kann das mit NEXTCLOUD und dem darin enthaltenen Nextcloud-Assistenten umgesetzt werden. Jede Funktion (Abbildung) kann man mit einer Traingsdatenbank verbinden, die wirklich transparent und Open Source ist. Solche Trainingsdatenbanken stehen beispielsweise bei Hugging Face zur Verfügung. Darüber hinaus bleiben alle Daten auf dem eigenen Server – ein heute unschätzbarer Wert . Wir werden diesen Weg weitergehen und in Zukunft dazu noch verschiedene Blogbeiträge veröffentlichen. Siehe dazu auch
Auf der Informationsseite der GPM dazu finden Sie weitere Hinweise zum Aufbau und zur Durchführung der Studie Die wichtigsten Ergebnisse zum Schwerpunkt NachhaltigkeitimProjektportfolio werden auf der Seiten 51-52 wie folgt zusammengefasst: (ebd.)
(1) Nachhaltigkeitsziele werden zwar im Projektportfolio integriert, jedoch legen nur sehr wenige Unternehmen einen Schwerpunkt auf Projekte mit expliziten Nachhaltigkeitszielen.
(2) Nachhaltigkeit als Kriterium zur Genehmigung und Priorisierung von Projekten zeigt sich heterogen: ein Viertel bis ein Drittel sieht Nachhaltigkeit als entscheidend an, genauso viele jedoch nicht.
(3) Insbesondere bei F&E-/Neuproduktentwicklungsprojekten, Infrastrukturprojekten und Kunden/Auftragsprojekten sind Nachhaltigkeitsziele häufiger explizite Projektziele.
(4) Derzeit scheint besonders in den frühen Phasen der Projektentwicklung Nachhaltigkeit stärker berücksichtigt zu werden, während inaktive Projekte tendenziell weniger Fokus auf Nachhaltigkeit aufweisen. Möglicherweise sind Projekte mit Nachhaltigkeitsbezug vor allem in der jüngeren Vergangenheit initiiert worden. Allerdings wäre auch eine andere Interpretation möglich: Nachhaltigkeit kann aus dem Fokus geraten, wenn im Laufe der Projektumsetzung die klassischen Erfolgsmaßstäbe Zeit, Kosten und Leistungsumfang stärker ins Augenmerk der Projektleitung rücken. Gerade dann wäre jedoch ein Projektportfoliomanagement zielführend, wenn es die kontinuierliche Berücksichtigung aller definierten Kriterien – inklusive Nachhaltigkeit – einfordert.
(5) Die allgemeine Öffentlichkeit sowie die Kunden werden als die zentralen externen Stakeholdergruppen gesehen, die Nachhaltigkeit als Kriterium zur positiven Beurteilung von Projekten heranziehen. Unternehmensintern ist es vor allem die Unternehmensleitung, die das Kriterium Nachhaltigkeit heranzieht.
Es wird deutlich, dass das Thema Nachhaltigkeit in Zukunft noch stärker im Projektportfolio bei der Projektauswahl, der Projektdurchführung und dem Projektabschluss beachtet werden sollte. Siehe dazu auch
Solche Zusammenhänge thematisieren wir auch in den von uns entwickelten Blended Learning Lehrgängen, Projektmanager/in (IHK) und Projektmanager/in Agil (IHK), die wir an verschiedenen Standorten anbieten. Weitere Informationen zu den Lehrgängen und zu Terminen finden Sie auf unserer Lernplattform.
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