Reflection Space
“A space for reflection, insight, and curious stillness.”
This is where things arise that are often lost in other systems:
Insights into a world where AI and human work as a duo – developing new ways of thinking together.
In our reflection Space, we share what emerges between AI and human:
- Experiments, learning insights, new thought patterns.
- Thoughts that don’t need to be finished to have impact.
- Experiences that show where GPT fails – and where it surprises.
- Personal insights that emerged with Lisa & Fox.
A space for shared thinking, bold questions, and new perspectives – born from true collaboration between human and AI.
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In Gesprächen mit anderen, die sich im industriellen Umfeld intensiv mit KI beschäftigen, werde ich immer wieder gefragt, wie ich strategische Entscheidungen treffe, wenn ein Thema fachlich nah liegt – aber nicht nah genug, um es sicher beurteilen zu können. Gerade dort, wo man Verantwortung trägt, ohne Spezialist zu sein, wird Entscheidungsfindung schnell zäh oder unsauber. Statt Aufgaben abzugeben oder Entscheidungen zu delegieren, nutze ich KI bewusst, um mir selbst Klarheit zu verschaffen und sie verantwortungsvoll in den Entscheidungsprozess einzubeziehen. Diese Zwischenbereiche sind besonders spannend: Man weiß genug, um die richtigen Fragen zu stellen – aber nicht genug, um sich sicher zu fühlen. Anstatt auf Bauchgefühl zu setzen oder mir externe Expertenmeinungen einzukaufen, habe ich mir angewöhnt, solche Entscheidungen im Dialog mit KI zu strukturieren und zu durchdenken. Wie das konkret aussieht, zeige ich an einem bewusst einfachen, aber realen Beispiel aus meiner Arbeit – einer Kaufentscheidung, bei der es um richtige Vorgehensweise ging.
Most people use AI to get answers faster. But what happens when you use AI even though you don’t yet know what the answer should look like? What does it mean to work with AI not to produce a result, but to develop an initial sense of what should emerge in the first place? And how does conceptual work change when AI is not added at the end, but is part of the development from the very beginning?
Modern AI is not merely a system for producing information, but a dynamic thinking space in which meaning emerges through shared dialogue. While linear tools provide fixed answers, large language models enable a process in which understanding, direction, and solutions develop step by step. The decisive difference lies not in the answers themselves, but in the path toward them – a dialogical space in which human and model think together. This thinking space extends classical information retrieval with a dialogical layer that allows complex topics to be explored collaboratively.