Die ausgeprägte Vorliebe für OPEN FIRST treibt uns an, Neues Denken in Organisationen und Unternehmen zu tragen.
Die Welt braucht deine Superkräfte!
Data Literacy umfasst die Fähigkeit, Daten zu lesen, verstehen, analysieren und kommunizieren. Diese Grundkompetenz wird in digitalisierten Innovationsökosystemen zur entscheidenden Voraussetzung für evidenzbasierte Entscheidungen und datengetriebene Innovation.
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Prompt Engineering bezeichnet die systematische Entwicklung und Optimierung von Eingaben für Large Language Models, um gewünschte Outputs zu erzielen. Diese Disziplin kombiniert technisches Verständnis mit kreativer Kommunikation und wird zur Schlüsselkompetenz im Umgang mit KI-Systemen.
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Co-Creation beschreibt die systematische Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Akteuren bei der gemeinsamen Entwicklung von Produkten, Services oder Lösungen. Kunden, Partner und interne Teams arbeiten gleichberechtigt zusammen und bringen ihre jeweilige Expertise ein.
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Large Language Models (LLM) sind KI-Systeme, die auf riesigen Textmengen trainiert wurden und menschenähnliche Sprache verstehen und generieren können. Diese Transformer-basierten Modelle bilden das Fundament für Anwendungen wie ChatGPT, Claude und andere Conversational AI-Systeme.
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Regenerative Innovation transformiert die Beziehung zwischen Wirtschaft und Ökosystemen durch Innovationsansätze, die aktiv verbessern statt nur zu erhalten. Diese Innovationen schaffen positive Rückkopplungseffekte für Umwelt, Gesellschaft und Wirtschaft.
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KI Agenten revolutionieren die Automatisierung durch selbstständige Aufgabenplanung und -ausführung. Diese KI-Systeme können komplexe Workflows orchestrieren, verschiedene Tools intelligent verknüpfen und kontinuierlich aus ihren Ergebnissen lernen.
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Innovation bezeichnet die erfolgreiche Umsetzung neuer Ideen in marktfähige Produkte, Dienstleistungen oder Prozesse, die einen messbaren Mehrwert schaffen. Sie verbindet Kreativität mit systematischer Umsetzung und unterscheidet sich dadurch von reinen Erfindungen.
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Wissensmanagement umfasst systematische Ansätze zur Identifikation, Erfassung, Strukturierung und Nutzung von Wissen in Organisationen und für Einzelpersonen.
Hypothesengetriebenes Arbeiten macht Annahmen explizit, priorisiert sie und testet sie frühzeitig mit einfachen Experimenten. Ziel ist es, schneller zu lernen und valide Entscheidungsgrundlagen zu schaffen – z. B. in der Produktentwicklung, Strategiearbeit oder Organisationsentwicklung.