Von Human AI Interaction zu Unternehmens-KI
Beobachtungen, Orientierungsarchitekturen und Anwendungen aus der Praxis
Seit mehreren Jahren beschäftige ich mich intensiv mit der praktischen Zusammenarbeit zwischen Menschen und KI-Systemen.
Nicht als Entwickler von Sprachmodellen.
Nicht als Prompt Engineer.
Sondern als Beobachter, Anwender und Sparringspartner im täglichen Einsatz.
Dabei entstand eine einfache Frage:
Warum führen manche Dialoge mit KI zu außergewöhnlich guten Ergebnissen, während andere trotz identischer Modelle deutlich schlechter funktionieren?
Diese Frage wurde zum Ausgangspunkt meiner Arbeit.
Human AI Interaction (HAI)
Die meisten Diskussionen über KI drehen sich um Modelle, Tools, Agenten oder Automatisierung.
Meine Beobachtungen begannen an einer anderen Stelle:
Zwischen Mensch und KI.
Dabei zeigte sich immer wieder:
Die Qualität von KI-Ergebnissen hängt nicht nur vom Modell ab.
Sie hängt auch davon ab,
- wie Probleme beschrieben werden,
- wie Orientierung entsteht,
- wie Zusammenhänge erkannt werden,
- welche Annahmen getroffen werden,
- und wie Menschen mit Unsicherheit umgehen.
Mit anderen Worten:
Die Antwort ist oft nicht das eigentliche Problem.
Das Problem liegt häufig davor.
Von der Beobachtung zur Abstraktion
Mit zunehmender Zahl von Beobachtungen zeigte sich ein wiederkehrendes Muster.
Unabhängig vom verwendeten Modell, der konkreten Aufgabe oder dem Anwendungsbereich traten ähnliche Orientierungsmechanismen immer wieder auf.
Die eigentliche Veränderung entstand häufig nicht in der Antwort selbst.
Der entscheidende Teil geschah bereits vorher:
- bei der Problemdefinition,
- bei der Strukturierung von Informationen,
- bei der Einordnung von Zusammenhängen,
- und bei der Orientierung innerhalb komplexer Fragestellungen.
Aus diesen Beobachtungen entstand OSTARA.
OSTARA ist keine KI.
OSTARA ist eine Orientierungsarchitektur.
Ihr Ziel ist es, komplexe Informations-, Wissens- und Entscheidungsräume vor der eigentlichen Analyse, Entscheidung oder Ausführung zu strukturieren.
Eine typische Beobachtung
Im Rahmen einer strategischen Analyse stand folgende Frage im Raum:
Sollen wir eine bestehende Plattform modernisieren oder vollständig neu entwickeln?
Die meisten KI-Systeme analysierten die Vor- und Nachteile der beiden Optionen.
In mehreren Tests zeigte sich jedoch ein anderes Muster:
Die eigentliche Fragestellung verschob sich.
Nicht mehr:
Welche Technologie sollen wir einsetzen?
Sondern:
Bauen wir eine Website oder eine Wissensplattform für Menschen, KI-Systeme und Unternehmensprozesse?
Die beobachtete Veränderung lag nicht primär in der Antwort.
Die Veränderung lag in der Problemdefinition.
Genau solche wiederkehrenden Beobachtungen führten zur Entwicklung von OSTARA.
Von OSTARA zu Unternehmensanwendungen
OSTARA entstand nicht als Lösung für Human AI Interaction.
Human AI Interaction war der Beobachtungsraum, in dem die zugrunde liegenden Mechanismen zuerst sichtbar wurden.
Sie ließen sich auch auf Unternehmensprozesse übertragen.
Dabei zeigte sich ein weiteres Muster:
Orientierung und Reproduzierbarkeit schließen sich nicht aus.
Im Gegenteil.
Eine klare Orientierungsschicht kann die Grundlage dafür schaffen, dass nachgelagerte Systeme ihre Aufgaben konsistenter, nachvollziehbarer und reproduzierbarer ausführen.
Diese Beobachtung zeigt sich inzwischen in unterschiedlichen Anwendungsfeldern:
- Wissensplattformen
- Unternehmens-KI
- Entscheidungsunterstützung
- Content- und Redaktionsprozesse
- reproduzierbare Kreativsysteme
Dabei steht nicht die Automatisierung im Mittelpunkt.
Im Mittelpunkt steht die Frage:
Wie entsteht Orientierung, bevor ein Prozess, eine Analyse oder eine KI überhaupt handelt?
Beobachtete Anwendungsfelder
Die bisherige Arbeit umfasst unter anderem:
Unternehmens-KI
Strukturierung von Wissen, Kontext und Entscheidungsgrundlagen innerhalb komplexer Informationsräume.
Wissensplattformen
Organisation und Aufbereitung von Fachwissen für Menschen und KI-Systeme.
Content- und Redaktionsprozesse
Orientierung vor der Erstellung, Verknüpfung und Veröffentlichung von Inhalten.
Reproduzierbare Kreativsysteme
Systeme, die innerhalb klar definierter Rahmenbedingungen konsistente Ergebnisse erzeugen sollen, ohne ihre kreative Flexibilität vollständig zu verlieren.
Aktueller Stand
Ich behaupte nicht, eine neue KI entwickelt zu haben.
Ich behaupte auch nicht, eine wissenschaftlich bewiesene Theorie zu besitzen.
Was ich habe, sind dokumentierte Beobachtungen, reale Anwendungsfälle und eine wachsende Architektur, die versucht, diese Beobachtungen in praktische Systeme zu übersetzen.
Die zentrale Arbeit besteht dabei nicht darin, Antworten zu optimieren.
Sondern Orientierung sichtbar zu machen.
Arbeitshypothese
Die Qualität von KI-Ergebnissen hängt nicht ausschließlich vom verwendeten Modell ab.
Sie wird zusätzlich beeinflusst durch die Orientierungsschicht zwischen Problem, Mensch, Wissen, Prozess und Modell.
Je komplexer ein Informations- oder Entscheidungsraum wird, desto wichtiger scheint diese Orientierung zu werden.
Diese Hypothese wird aktuell anhand realer Anwendungen, Systeme und Unternehmensprozesse weiter untersucht und dokumentiert.