Nextcloud: Welche KI für welche Aufgabe?

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In unserer Nextcloud (Hub 9) gibt es einen Nexcloud-Assistenten in dem verschiedene Aufgaben ausgewählt werden können (Siehe Abbildung). Weiterhin ist es möglich, zu jeder der genannten Anwendungen die geeignete KI (Künstliche Intelligenz) zu hinterlegen.

In der folgenden Abbildung ist zu sehen, dass für die Aufgaben “Free text to text prompt” und “Extract topics” z.B. OpenAI hinterlegt ist. Das Rollfeld zeigt, dass auch andere KI-Anwendungen ausgewählt werden können. Unser Ziel ist es in Zukunft mit leitungsfähigen Open Source KI-Anwendungen wie z.B. Common Corpus zu arbeiten. Siehe dazu auch Open Source AI Definition – 1.0: Release Candidate 2 am 21.10.2024 veröffentlicht.

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Multiple Artificial Intelligences (MAI) statt Artificial General Intelligence (AGI)?

Adobe: AI (Artificial intelligence) AI management and support technology in the Business plan marketing success customer. AI management concept.

In den Diskussionen um Künstliche Intelligenz (KI) – oder englischsprachig Artificial Intelligence (AI) – führt die Systembetrachtung zu einer Art Generellen Künstlichen Intelligenz – General Artificial Intelligence (GAI) oder auch Artificial General Intelligence (AGI). Darunter ist folgendes zu verstehen:

“A system believed to perform (solve) domain-general cognitive tasks (problems; what some may also call AGI). … [it seems to] leave little room for AI as a theoretical tool for cognitive science. The reason is that BigTech currently dominates the narrative, with a focus on technological progress and impressive machine learning applications” (van Rooij et al. 2024).

Es geht also bei AGI um eine von Technologie dominierte generelle kognitive Problemlöse-Fähigkeiten eines Systems. Diese Sichtweise liegt in der Tradition von Simon, Shaw und Newell. die 1957 die Software “General problem Solver” entwickelten (Quelle: Wikipedia).

Das erinnert insgesamt stark an die Diskussionen, bei denen es um Menschliche Intelligenz geht. Auch hier steht immer wieder die Frage im Raum, ob es sich bei der Menschlichen Intelligenz um eine Generelle Intelligenz handelt, die mit einem Intelligenz-Quotienten (IQ) bestimmt werden kann, oder ob es um Multiple Intelligenzen im Sinne von Howard Gardner oder auch Sternberg etc. geht. Dabei geht Howard Gardner bei Intelligenz bewusst von einem “biopsychologisches Potenzial ” aus, was Künstliche Intelligenz wiederum aus seiner Sicht ein Kategorienfehler zu sein scheint.

Wenn wir also den Trend von einer Generellen Menschlichen Intelligenz zu eher Multiplen Intelligenzen unterstellen, sollten wir dann nicht statt Artificial General Intelligence eher von Multiple Artificial Intelligence (MAI) ausgehen?

Wenn Sie diesen Begriff in Google eingeben, werden Sie einige Treffer erhalten. Dabei geht es allerdings hauptsächlich um eine Art Vielfalt der verschiedenen AI-Anwendungen. Ich meine mit dem Begriff Multiple Artificial Intelligences ein hybrides Intelligenz-Konstrukt, das die Menschliche und Künstliche Intelligenz kontextbezogen für komplexe Problemlösungen in einem bestimmten kulturellen Umfeld beschreiben kann..

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

In dem Beitrag Open Source AI: Nun gibt es endlich eine Definition – und damit interessante Erkenntnisse zu OpenAI und Co. hatte ich schon im August 2024 darauf hingewiesen, dass die Open Source Initiative (OSI) an einer Definition arbeitet die klärt, was unter Open Source AI zu verstehen ist.

Das ist deshalb besonders wichtig, da beispielsweise OpenAI sich eher zu einem von Microsoft dominierten Geschäftsmodell entwickelt. Auch LLama von Meta ist nicht wirklich Open Source, da einige wichtige Kriterien von Open Source AI nicht erfüllt sind. Meta verwendet dennoch in seinen Marketingaktivitäten bewusst den Begriff “Open Source” – hony soit qui mal y pense. Die am 21.10.2024 veröffentlichte Version von Open Source AI ist ein Release Candidate 2 (RC2):

An Open Source AI is an AI system made available under terms and in a way that grant the freedoms to:

Use the system for any purpose and without having to ask for permission.
Study how the system works and inspect its components.
Modify the system for any purpose, including to change its output.
Share the system for others to use with or without modifications, for any purpose.

These freedoms apply both to a fully functional system and to discrete elements of a system. A precondition to exercising these freedoms is to have access to the preferred form to make modifications to the system (Quelle).

Alle Large Language Models (LLM), die für Anwendungen der Künstlichen Intelligenz (Artificial Intelligence) genutzt werden, sollten also diesen Anforderungen genügen. Alleine der erste Eindruck zeigt schon, dass dies bei den meisten LLM nicht der Fall ist. Es wird Zeit, dass sich die aktuellen Anbieter nicht mehr mit dem Attribut “Open Source” schmücken können.

Hybridisierung von Kompetenzen: Kompetenzmanagement in Zeiten von Künstlicher Intelligenz

Traditionelles Kompetenzmanagement betrachtet Kompetenzen im Sinne von Selbstorganisationsdispositionen auf der Ebene des Individuums, der Gruppe, einer Organisation und Netzwerken. Dabei werden oftmals Fachkompetenz, Methodenkompetenz und Sozialkompetenz unterschieden. In Verbindung mit den neuen Möglichkeiten der Künstlichen Intelligenz erscheint dieser Ansatz zu starr und wenig dynamisch zu sein.

“Eine zentrale Herausforderung besteht darin, dass wir es mit einer Hybridisierung von Kompetenzen zu tun haben. Dieser Begriff bezieht sich auf die Verflechtung von technisch orientierten und menschlich orientierten Fähigkeiten. Im Kontext von KI bedeutet das, dass Mitarbeiter nicht nur technische Kenntnisse in Bereichen wie Datenanalyse oder KI-Programmierung haben müssen, sondern auch menschliche Kompetenzen, wie z. B. Kreativität, kritisches Denken oder zwischenmenschliche Fähigkeiten, um effektiv mit KI-Systemen zu interagieren und zu arbeiten. Darüber hinaus beinhaltet ein zukunftsweisendes Kompetenzmodell die Berücksichtigung von transversalen Kompetenzen. Transversale Kompetenzen sind solche, die über verschiedene Aufgabenbereiche und Themenfelder hinweg relevant sind. Sie sind nicht auf einen spezifischen Kontext beschränkt, sondern übertragen sich auf eine Vielzahl von Situationen und Herausforderungen. Dies könnte Kommunikation, Problemlösung oder strategisches Denken beinhalten” (Reinhardt, K., Feseker, A. (2024) in: Bernert et al. (Hrsg.) (2024): KI im Projektmanagement.

Die Autoren haben dabei ein “6C-Modell für KI-Projektmanagement” entwickelt und in dem Beitrag ausführlich dargestellt. Es ist spannend zu beobachten, wie sich Kompetenzmanagement in Zeiten der Künstlichen Intelligenz weiterentwickelt. Siehe dazu auch Freund, R. (2011): Das Konzept der Multiplen Kompetenz auf den Analyseebenen Individuum, Gruppe, Organisation und Netzwerk.

Wie hängen “Menschenorientierung” und Resilienz einer Organisation zusammen?

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.

In einer Organisation sind Abläufe, Rollen und Strukturen festgelegt. So ein System kann sehr starr werden, wenn sich alle strikt an diese Vorgaben halten. Das System ist dann unflexibel und wenig robust gegenüber äußeren Veränderungen. Es ist in der heutigen Zeit (VUKA) wichtig, dass Organisationen in diesem Sinne resilient sind.

“Resilienz ist das Vermögen eines dynamischen Systems, sich erfolgreich Störungen anzupassen, die seine Funktion, Lebensfähigkeit oder Entwicklung bedrohen” (Masten 2016, zitiert in Hüsselmann 2024).

Die Abläufe (Prozesse), Rollen und Strukturen in Organisationen beweglicher, veränderbarer, adaptiver zu gestalten, ist ein erster wichtiger Schritt. Dabei kommt es allerdings nicht nur auf die organisatorischen Veränderungen (Organisation) und auf die technologische Unterstützung (Technik) dabei an, sondern auch auf die Menschen in diesem System (Mensch). Wie wichtig eine “Menschenorientierung” ist, wird im folgenden Text im Zusammenhang einen Projektportfoliomanagements (PPM) hervorgehoben:

“Die »Menschenorientierung« fordert daher, dass der Mensch immer im Zentrum des PPM-Systems bzw. der PPM-Organisation stehen sollte. Wenn diese menschliche Dimension vernachlässigt wird und stattdessen zu viel Fokus auf strikte Regularien und Prozesse gelegt wird, wird das System letztendlich wenig robust (resilient) oder sogar instabil (z. B. Fluktuation) und erfolglos werden. In der Konsequenz ist ein ausgewogenes Verhältnis zwischen klaren Richtlinien und menschenzentrierter Flexibilität erforderlich” (Hüsselmann 2024).

In der aktuellen Diskussion um neue technologische Möglichkeiten wie der Künstlichen Intelligenz, kommt dieser Aspekt manchmal etwas zu kurz. Siehe dazu auch Durchschnittliches Resilienzprofil der Ausgezeichneten des „Großen Preises des Mittelstandes“.

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.

Aktuelle Studie der ETH Zürich: Kein populäres LLM entspricht den EU AI Act – Anforderungen

Künstliche Intelligenz mit seinen vielfältigen Möglichkeiten wird immer populärer. Die Europäische Union hat daher schon 2023 versucht, die Entwicklung so zu regulieren, dass einerseits (persönliche und organisationale) Rechte garantiert bleiben und anderseits, die Entwicklung von Innovationen nicht unnötig gebremst wird. Siehe dazu ausführlicher: EU AI Act: first regulation on artificial intelligence.

Natürlich stellt sich dabei sofort die Frage, ob die populären KI-Anwendungen mit ihren verwendeten Large Language Models (LLMs) diesen Anforderungen gerecht werden. In einer umfassenden Studie wurde das an der ETH Zürich nun untersucht, und am 10. Oktober 2024 veröffentlicht. Das Ergebnis ist ernüchternd;

“Finally, we applied our benchmarking suite to evaluate 12 popular LLMs, identifying that both current models and state-of-the-art benchmarks exhibit critical shortcomings in the context of the Act. In particular, none of the examined models are fully compliant with the requirements of the EU AI Act, and certain technical requirements cannot be currently assessed with the available set of tools and benchmarks, either due to a lack of understanding of relevant model aspects (e.g., explainability), or due to inadequacies in current benchmarks (e.g., privacy)” (Guldimann et al. (2024): COMPL-AI Framework: A Technical Interpretation and LLM Benchmarking Suite for the EU Artificial Intelligence Act | PDF).

Ich bin sehr gespannt, was nun passiert, oder auch nicht passiert. Wird sich die EU mit ihren Anforderungen an KI-Anwendungen stärker durchsetzen, oder wird die Lobbyarbeit der verschiedenen Anbieter die Vorgaben mit der Zeit “aufweichen”. Möglicherweise gibt es auch einen dritten Weg: Open Source LLM erfüllt die Anforderungen und ist so leistungsfähig, wie die oftmals kommerziellen Angebote. Warum eigentlich nicht?

Fraunhofer Magazin 3/2024: Immer wieder spannend

Das Fraunhofer Magazin ist immer interessant und spannend, da es viele aktuelle und innovative Themen darstellt. Gerade der Anwendungsbezug ist beim Fraunhofer Institut ein besonderer Schwerpunkt. Besonders gefallen hat mir im Fraunhofer Magazin 3-24 (PDF) diesmal der Hinweis auf Aikido, einer KI-gestützten App zu Optimierung von Verwaltungsprozessen.

“Die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler haben die Service-Plattform Aikido entwickelt: eine KI-basierte Software, die Geschäftsdokumente wie Briefe und Rechnungen binnen weniger Sekunden analysiert, wichtige Informationen extrahiert und anschließend strukturiert. Auch wesentlich komplexere Dokumente wie etwa Gesetzestexte, medizinische Fachartikel oder Gutachten von Versicherungen sind für Aikido kein Problem” (ebd. S. 6).

Halten Sie sich auch auf dem Laufenden und abonnieren Sie das Fraunhofer Magazin. Die Gegenwart und die Zukunft sind spannend.

Hybridisierung von Kompetenzen als zentrale Herausforderung

In vielen Blogbeiträgen haben wir erläutert, wie wichtig der Begriff “Kompetenz” in einem turbulenten und komplexen Umfeld ist. Es ist für Organisationen daher wichtig, ihr Kompetenzmanagement auf den Ebenen Individuum, Gruppe, Organisation und Netzwerk zu entwickeln. Hinzu kommen heute und in Zukunft noch die Anforderungen zur Nutzung von Künstlicher Intelligenz, die auch entsprechende Kompetenzen erfordern.

Je nachdem welche Historie ein Unternehmen hat, wird es daher entweder die KI-Dominanz oder auf der anderen Seite eher die menschliche Dominanz bei der Frage nach geeigneten Kompetenzen favorisieren. Wenn wir uns beide Extreme als Pole vorstellen wird klar, dass es dazwischen sehr viele Zwischenzustände gibt, bei denen technische (KI) und menschliche Kompetenzen zusammenwirken sollten. Eine solche Betrachtungsweise kann auch als Hybrides Kompetenzmanagement bezeichnet werden, das ein Kontinuum an Möglichkeiten bietet. Der folgende Text bezieht sich darauf, wie das im Rahmen von Künstlicher Intelligenz im Projektmanagement aussehen kann.

“Eine zentrale Herausforderung besteht darin, dass wir es mit einer Hybridisierung von Kompetenzen zu tun haben. Dieser Begriff bezieht sich auf die Verflechtung von technisch orientierten und menschlich orientierten Fähigkeiten. Im Kontext von KI bedeutet das, dass Mitarbeiter nicht nur technische Kenntnisse in Bereichen wie Datenanalyse oder KI-Programmierung haben müssen, sondern auch menschliche Kompetenzen, wie z. B. Kreativität, kritisches Denken oder zwischenmenschliche Fähigkeiten, um effektiv mit KI-Systemen zu interagieren und zu arbeiten. Darüber hinaus beinhaltet ein zukunftsweisendes Kompetenzmodell die Berücksichtigung von transversalen Kompetenzen. Transversale Kompetenzen sind solche, die über verschiedene Aufgabenbereiche und Themenfelder hinweg relevant sind. Sie sind nicht auf einen spezifischen Kontext beschränkt, sondern übertragen sich auf eine Vielzahl von Situationen und Herausforderungen. Dies könnte Kommunikation, Problemlösung oder strategisches Denken beinhalten” (Reinhardt, K.; Feseker, M. 2024).

Die Autoren haben ein entsprechendes Kompetenzmodell entwickelt, auf das ich in den nächsten Blogbeiträgen eingehen werde. Man kann allerdings hier schon erkennen, dass sich diese Betrachtung von hybriden Kompetenzen im Projektmanagement von den üblichen Kompetenzrahen wie der Individual Competence Baseline (ICB 4.0) unterscheidet.

Solche Zusammenhänge thematisieren wir auch in den von uns entwickelten Blended Learning Lehrgängen, die wir an verschiedenen Standorten anbieten. Weitere Informationen zu den Lehrgängen und zu Terminen finden Sie auf unserer Lernplattform.

Jugaad: Eine indische Variante von Improvisation und Innovation

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Wir denken oft noch in den traditionellen Pfaden einer Welt, die sich allerdings turbulent wandelt. Traditionell gehen wir in vielen Bereichen unserer Gesellschaft davon aus, dass sich Infrastruktur, Energienetze, Kommunikationsnetze, Mobilitätsnetze, Soziale Netze usw. nur verwirklichen lassen, wenn die Politik und das ganz große Kapital solche Projekte umsetzen. Ein Beispiel auf globaler Ebene dafür ist die chinesische Belt and Road Initiative.

In Europa haben wir ähnliche Denkmuster (Top Down) entwickelt und verspielen möglicherweise die vielen Möglichkeiten von kleinen, persönlichen Verbesserungen und Innovationen (Bottom Up). Bezeichnend dafür ist, dass solche User Innovation gar nicht in den offiziellen Statistiken zu Innovationen auftauchen. Doch wie Eric von Hippel in vielen Studien aufgezeigt hat, gibt es diese Art von Verbesserungen und Innovationen in der Realität, im wirklichen Leben der Menschen. Siehe dazu beispielweise Eric von Hippel (2017): Free Innovation und Worin unterscheiden sich Business Innovation (formale Innovation) von Household Innovation (informelle Innovation)?

In einem anderen Kulturkreis, in Indien, wird die Improvisation im Alltäglichen als Jugaad bezeichnet. Dazu habe ich in einem aktuellen Artikel folgendes gefunden:

“Kaur (2016) informs that jugaad, a Punjabi word, popular across northern India, is a variation of the Hindi word jugat, itself derived from Sanskrit yukti, with roots in yog meaning union or joint. (…)

Jugaad is not limited to engagement of material infrastructure. It sits within the realm of the socio-cultural, with jugaadu people (improvisers) drawing on social, cultural, political and material resources to bend and twist unfavourable alignments into somewhat favourable ones. In many ways then, jugaad epitomises infrastructure: the subterranean, in the background and under the radar. (…)

Prabhu and Jain (2015), using several Indian examples like solar lighting solutions argue that jugaad leads to frugal, flexible and inclusive elements in ‘innovations’. They translate jugaad as frugal innovation. Radjou et al. (2012) frame this as jugaad Innovation.

Within the idea of jugaad, ‘formality/informality and legality/illegality work together’ (Narayanan, 2019, p. 13).”

Kumar, A. (2024): Jugaad Infrastructure: Minor infrastructure and the messy aesthetics of everyday life.

Der Autor verweist darauf, dass der Begriff “Jugaad Innovation” eher aus den einschlägigen Business Schools stammt, und wohl eher nicht den Kern von Jugaad im kulturellen Kontext beschreibt. Das ist deshalb interessant, da in den Erläuterungen zu Jugaad auf Wikipedia gerade der Bezug zu frugalen Innovationen und zu einer Art Managementtechnik hergestellt wird. Trifft der Wkipedia-Artikel hier möglicherweise nicht den Kern von Jugaad?

Dennoch kann ich mir vorstellen, dass aus Improvisation auch Innovationen entstehen können. Wichtig ist für beide, den Wert (Added Value) für den Nutzer in den Mittelpunkt zu stellen. Was wäre, wenn alle Menschen ihre alltäglichen (intelligenten) Problemlösungen anderen Menschen kostenfrei zur Verfügung stellen würden? Über die vielen Open-Source – und Open-Content – Initiativen wird das ja durchaus schon gemacht.

Künstliche Intelligenz kann jetzt darüber hinaus auch Treiber für Open User Innovation sein. Siehe dazu auch Frugale, soziale, technische und nicht-technische Innovationen und Frugale Innovationen: Ergebnisse einer europäischen Studie.

Business Agility und Organizational Agility

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Es ist in der Zwischenzeit unstrittig, dass sich Organisationen an das veränderte Umfeld dynamisch anpassen müssen. Wenn es um Strukturen, Prozesse und Technologien geht, wird das oft als Business Agility bezeichnet.

Eine Organizational Agility oder Systemic Agility geht darüber hinaus. Hier steht “(…) ein menschenzentrierter Ansatz im Mittelpunkt, der die Selbstorganisation der Mitarbeitenden und Teams fördert” (Tuczek et al. 2024, in projektmanagementaktuell 04/2024).

“Das Wachstum der Organisation basiert auf dem Wachstum der Individuen in der Organisation und der Entwicklung einer „Kollektiven Intelligenz“. Zukünftig wird auch die Künstliche Intelligenz Teil dieser Collective Intelligence werden und neue Potenziale eröffnen” (Tuczek et al. 2024, in projektmanagementaktuell 04/2024).

Interessant ist hier der Hinweis auf die Selbstorganisation der Mitarbeitenden und Teams, die aus meiner Sicht noch auf die Ebenen Organisation und Netzwerk erweitert werden müsste. Weiterhin wird der Begriff der “Kollektive Intelligenz” in diesem Zusammenhang verwendet, allerdings ohne zu erwähnen, was darunter gerade im Zusammenspiel zwischen einer Menschlichen Intelligenz und einer Künstlicher Intelligenz gemeint ist.

In meiner Veröffentlichung Freund, R. (2011): Das Konzept der Multiplen Kompetenz auf den Analyseebenen Individuum, Gruppe, Organisation und Netzwerk bin ich solchen Fragen auf Basis der Multiple Intelligenzen Theorie nachgegangen.

Siehe dazu auch Freund, R. (2016): Cognitive Computing and Managing Complexity in Open Innovation Model. Bellemare, J., Carrier, S., Piller, F. T. (Eds.): Managing Complexity. Proceedings of the 8th World Conference on Mass Customization, Personalization, and Co-Creation (MCPC 2015), Montreal, Canada, October 20th-22th, 2015, pp. 249-262 | Springer