Im Herbst laden wir Sie herzlich zu unseren interaktiven Live-Formaten ein:

CumulusAI Live-Webinar für alle Interessierten

In der September-Ausgabe unseres CumulusAI Live-Webinars zeigen wir aktuelle Entwicklungen und die neusten Features unseres Smart Foresighting Tools CumulusAI. Der Termin eignet sich perfekt, um unser Tool kennenzulernen anhand konkreter Use-Cases und Praxisbeispiele.

24.09.2026 | 12:15–13:00 uhr

Hier geht’s zur Anmeldung: CumulusAI Live-Webinar mit Q&A

CumulusAI Live-Webinar für Verbände, Forschungsvereinigungen und Branchenorganisationen

Im Oktober zeigen wir in unserem CumulusAI Live-Webinars welche Möglichkeiten und Mehrwerte unser Smart Foresighting Tool speziell für Verbände, Forschungsvereinigungen und Branchenorganisationen hat, die technologische Entwicklungen systematisch beobachten, bewerten und für ihre Mitglieder nutzbar machen möchten.

08.10.2026 | 12:15–13:00 uhr

Hier geht’s zur Anmeldung: CumulusAI Live-Webinar mit Q&A für Verbände

Treffen Sie Entscheidungen auf Basis von Fakten statt Bauchgefühl – mit CumulusAI.

Wir freuen uns auf Sie!
Herzliche Grüße, Carmen Beisswanger

Viele Unternehmen haben wertvolle Informationen in Dokumenten gespeichert. Lieferantenberichte, Spezifikationen, Prüfprotokolle oder technische Beschreibungen enthalten oft genau die Daten, die für Auswertungen oder Entscheidungen gebraucht werden. Gleichzeitig sind diese Informationen selten sauber strukturiert. Manche Werte stehen in Tabellen, andere im Fließtext. Manche Hinweise finden sich nur in einer Randnotiz oder werden über Synonyme beschrieben.

Genau hier entsteht ein typischer Anwendungsfall für KI aus der Praxis. Die Frage ist nicht nur, wie PDFs ausgelesen werden können. Die wichtigere Frage lautet, wie aus Dokumenten eine Datenstruktur entsteht, die später sicher abgefragt werden kann.

Das Ziel: erst verstehen, dann automatisieren

Bei Migrationsprojekten ist der erste Impuls oft, bestehende Dokumente möglichst schnell auszulesen und in eine neue Datenbank zu übertragen. Das klingt effizient, löst aber nicht automatisch das eigentliche Problem. Wenn die Datenlogik vorher unklar ist, wird durch Automatisierung nur das vorhandene Chaos schneller verarbeitet.

Deshalb beginnt ein gutes KI-Projekt nicht mit dem Modell, sondern mit der Zielfragestellung. Welche Antwort soll die Datenbank später geben können? Welche Kategorien müssen eindeutig sein? Welche Werte müssen numerisch vorliegen? Welche Informationen dürfen unsicher bleiben und welche müssen zu 100 Prozent belastbar sein?

Erst wenn diese Fragen beantwortet sind, lässt sich entscheiden, welche Daten gebraucht werden, wie sie gespeichert werden sollen und an welcher Stelle KI wirklich Mehrwert schafft.

Vom PDF zur belastbaren Datenbasis

In einem konkreten Projekt haben wir genau diesen Ansatz umgesetzt. Ausgangspunkt waren uneinheitliche Lieferantenberichte. Sie beschrieben Hersteller, Materialien und technische Eigenschaften, aber nicht in einer einheitlichen Form. Begriffe wurden unterschiedlich verwendet. Relevante Informationen standen teilweise indirekt im Text. Manche Hinweise waren nur über den Zusammenhang im Dokument erkennbar.

Eine reine Textextraktion wäre hier nicht ausreichend gewesen. Sie hätte zwar viele Inhalte sichtbar gemacht, aber noch keine verlässliche Datenbasis erzeugt. Der entscheidende Schritt war deshalb die Übersetzung der Dokumente in ein klares Datenmodell.

Dafür wurde zuerst definiert, welche Informationen später wirklich abgefragt werden sollen. Aus diesen Fragen entstanden feste Felder, Kategorien und Prüfregeln. Erst danach wurden die PDFs verarbeitet. Die KI hatte dabei eine gezielte Aufgabe. Sie sollte nicht allgemein über die Dokumente sprechen, sondern bestimmte Informationen erkennen, vereinheitlichen und in die Zielstruktur überführen.

So wurde aus einem unstrukturierten Dokument kein weiterer Text, sondern ein sauberer Datensatz. Unterschiedliche Begriffe wurden auf gemeinsame Zielwerte abgebildet. Indirekte Hinweise wurden nur dann übernommen, wenn sie sicher genug waren. Werte, die nicht eindeutig erkennbar waren, wurden nicht geraten. Das ist besonders wichtig, wenn eine Lösung später nicht nur unterstützen, sondern belastbare Abfragen ermöglichen soll.

Warum das Datenmodell wichtiger ist als die Extraktion

Der eigentliche Mehrwert entsteht nicht beim Auslesen allein. Er entsteht durch die Struktur, in die die ausgelesenen Informationen überführt werden. Eine gute Datenstruktur trennt zwischen dem ursprünglichen Dokument, der erkannten Information und dem final nutzbaren Datenwert. Dadurch bleibt nachvollziehbar, woher ein Wert kommt und wie er verwendet wird.

Das ist ein großer Unterschied zu einer einfachen Dokumentensuche. Eine Suche findet Textstellen. Eine Datenbank beantwortet Fragen. Wenn z.B. ein Material in einem Bericht nicht direkt als Kategorie genannt wird, sondern über Beschreibung, Materialaufbau oder Synonyme erkennbar ist, kann ein KI-Schritt diese Information ableiten. Gespeichert wird danach aber nicht der freie Text, sondern ein klar definierter Wert.

Erst dadurch werden stabile Abfragen möglich. Zum Beispiel: Welche Lieferantenberichte enthalten einen bestimmten Hersteller? Welche Dokumente beschreiben ein bestimmtes Material? Welche Datensätze erfüllen eine feste Kategorie?

KI dort einsetzen, wo sie wirklich schafft

Nicht jeder Schritt in einem solchen Prozess muss mit KI gelöst werden. Genau das ist ein wichtiger Erfolgsfaktor. KI ist stark, wenn Informationen uneinheitlich formuliert sind, wenn Begriffe unterschiedlich verwendet werden oder wenn ein Zusammenhang aus dem Dokument verstanden werden muss. Klassische Methoden sind stärker, wenn Daten bereits sauber strukturiert vorliegen und feste Regeln angewendet werden können.

In der Praxis entsteht deshalb meist eine Kombination. KI hilft in der Vorverarbeitung. Sie liest Dokumente aus, erkennt relevante Inhalte und überführt sie in eine definierte Struktur. Danach können klassische Datenbankabfragen, Filter, Prüfregeln und Auswertungen genutzt werden. So wird aus einer schwer greifbaren Dokumentenwelt eine belastbare Datenbasis.

Sicher abfragen statt gute Vermutungen

Besonders relevant wird dieser Ansatz, wenn Abfragen zu 100 Prozent sicher sein müssen. Dann reicht es nicht, ein Sprachmodell immer wieder direkt auf PDFs anzusetzen. Die Antwort kann plausibel klingen, bietet aber keine Garantie auf Vollständigkeit.

Das ist gerade bei Datenbankmigrationen entscheidend. Es geht nicht darum, möglichst viele Inhalte zu extrahieren. Es geht darum, genau die Informationen sauber bereitzustellen, die für den Zielprozess gebraucht werden.

Vom Use Case aus denken

Das Projekt zeigt ein Grundprinzip, das für viele KI-Vorhaben gilt. Gute Lösungen starten nicht mit Technologie, sondern mit einem konkreten Use Case. Erst wenn klar ist, welche Frage beantwortet werden soll, lassen sich Datenmodell, Prozess und KI-Schritte sinnvoll gestalten.

PDFs auszulesen ist heute technisch gut möglich. Der eigentliche Mehrwert entsteht aber erst, wenn die Inhalte so strukturiert werden, dass sie sicher, nachvollziehbar und wiederholbar genutzt werden können. Wer diesen Schritt sauber denkt, schafft nicht nur eine schnellere Verarbeitung, sondern eine bessere Grundlage für Entscheidungen, Migrationen und operative Prozesse.

Wenn Sie ähnliche Fragestellungen in Ihren Prozessen sehen, kommen Sie gerne auf uns zu. Wir diskutieren gemeinsam, welche Use Cases sinnvoll sind und an welcher Stelle KI echten Mehrwert schaffen kann.

Lernen Sie CumulusAI kennen.

In der Juli-Ausgabe unseres CumulusAI Live-Webinars zeigen wir aktuelle Entwicklungen und die neusten Features unseres Smart Foresighting Tools CumulusAI. Der Termin eignet sich perfekt, um unser Tool anhand konkreter Use-Cases und Praxisbeispiele kennenzulernen.

Technologische Entwicklungen werden immer komplexer – und Entscheidungen müssen schneller getroffen werden. CumulusAI hilft Ihnen, relevante Trends frühzeitig zu erkennen und in fundierte Empfehlungen zu übersetzen.

„CumulusAI findet Weak Signals in Primärdaten. Unsere Kunden erkennen dadurch Next Generation Trends vor anderen.“
Dr. Ulrich Hutschek, Principal TIM Consulting

Unsere KI-gestützte Software schafft Transparenz über Technologien und Anwendungsfelder – als Grundlage für faktenbasierte Entscheidungen.

Ihre Vorteile mit CumulusAI:

• Frühzeitiges Erkennen relevanter Trends
• Absicherung von Innovations- und Entwicklungsprojekten
• Fundierte Markteintritts- und Wachstumsstrategien
• Identifikation attraktiver Investitionsmöglichkeiten

Das erwartet Sie im Webinar:

• Bedeutung datenbasierter Technologieanalyse
• 360°-Blick auf Forschung, Patente und Trends
• Praxisbeispiele aus Strategie, F&E, Produktmanagement & M&A
• Live-Demo und konkrete Anwendungstipps

Für wen ist das Webinar geeignet?

Innovations- & Technologiemanager, F&E-Verantwortliche, Produkt- & Portfoliomanager, Experten aus Business Development & Strategie, M&A / Corporate Development

Termin: 17.06.2026 | 12:00 – 13:00 Uhr

Dauer: 45 Minuten | Live-Webinar mit Q&A

Hier kostenlos anmelden & Platz sichern

Treffen Sie Entscheidungen auf Basis von Fakten statt Bauchgefühl – mit CumulusAI.

Wir freuen uns auf Sie!
Herzliche Grüße, Carmen Beisswanger

Veranstaltungshinweise im AiF InnovatorsNet

Innovation systematisch realisieren: Markt, Technologie, Roadmap & Förderung im Zusammenspiel

Wie wird aus einer innovativen Idee ein erfolgreiches Projekt? In diesem Workshop erfahren Sie, wie Markt- und Technologiebewertungen, Roadmapping und Fördermöglichkeiten gezielt zusammenspielen, um Innovationen strukturiert und effizient voranzubringen.

Hier geht’s zur Anmeldung

Strategische Transformationen mit KI – Wie intelligente Systeme Organisationen erneuern

Wir analysieren, wie Künstliche Intelligenz strategische Entscheidungen unterstützen kann und Unternehmen dabei hilft, agiler und zukunftsfähiger zu werden. Anhand praxisnaher Beispiele wird gezeigt, wie KI Transformationsprozesse beschleunigt und neue Organisationsformen ermöglicht.

Hier geht’s zur Anmeldung

Mit KI zum neuen Geschäft – Intelligente Wege zu Innovation und Wachstum

Erfahren Sie, wie Unternehmen KI nutzen können, um neue Geschäftsfelder zu identifizieren und innovative Geschäftsmodelle zu entwickeln. Wir vermitteln praxisorientierte Ansätze, um datenbasierte Erkenntnisse gezielt für Wachstum und Wettbewerbsfähigkeit einzusetzen.

Hier geht’s zur Anmeldung

Kreislaufwirtschaft neu denken – Geschäftsmodelle als Schlüssel zur Innovation

Nachhaltigkeit und wirtschaftlicher Erfolg schließen sich nicht aus: Die Veranstaltung zeigt, wie innovative Geschäftsmodelle die Transformation zur Kreislaufwirtschaft und Bioökonomie unterstützen. Lernen Sie, wie Unternehmen mit Circular-Economy-Ansätzen neue Wertschöpfungspotenziale erschließen und Zukunftsmärkte gestalten können.

Hier geht’s zur Anmeldung

Lernen Sie CumulusAI kennen.

Technologische Entwicklungen werden immer komplexer – und Entscheidungen müssen schneller getroffen werden. CumulusAI hilft Ihnen, relevante Trends frühzeitig zu erkennen und in fundierte Empfehlungen zu übersetzen.

„CumulusAI findet Weak Signals in Primärdaten. Unsere Kunden erkennen dadurch Next Generation Trends vor anderen.“
Dr. Ulrich Hutschek, Principal TIM Consulting

Unsere KI-gestützte Software schafft Transparenz über Technologien und Anwendungsfelder – als Grundlage für faktenbasierte Entscheidungen.

Ihre Vorteile mit CumulusAI:

• Frühzeitiges Erkennen relevanter Trends
• Absicherung von Innovations- und Entwicklungsprojekten
• Fundierte Markteintritts- und Wachstumsstrategien
• Identifikation attraktiver Investitionsmöglichkeiten

Das erwartet Sie im Webinar:

• Bedeutung datenbasierter Technologieanalyse
• 360°-Blick auf Forschung, Patente und Trends
• Praxisbeispiele aus Strategie, F&E, Produktmanagement & M&A
• Live-Demo und konkrete Anwendungstipps

Für wen ist das Webinar geeignet?

Innovations- & Technologiemanager, F&E-Verantwortliche, Produkt- & Portfoliomanager, Experten aus Business Development & Strategie, M&A / Corporate Development

Termin: 23.04.2026 | 16:00 – 16:45 Uhr

Dauer: 45 Minuten | Live-Webinar mit Q&A

Hier kostenlos anmelden & Platz sichern

Treffen Sie Entscheidungen auf Basis von Fakten statt Bauchgefühl – mit CumulusAI.

Wir freuen uns auf Sie!
Herzliche Grüße, Carmen Beisswanger

CumulusAI ist live! Und wir laden Sie herzlich ein, unser neuestes Tool kennenzulernen.

Technologische Entwicklungen werden immer komplexer – und gleichzeitig steigt der Druck, schneller und zielsicherer zu entscheiden. CumulusAI unterstützt Sie dabei, empirische Trends zu finden und in kürzester Zeit in klare Empfehlungen zu verwandeln.

„CumulusAI findet Weak Signals in Primärdaten. Unsere Kunden erkennen dadurch Next Generation Trends vor anderen.“
Dr. Ulrich Hutschek, Principal TIM Consulting

Wir haben mit CumulusAI eine KI-gestützte Software mit dem Ziel entwickelt, Experten bei faktenbasierten Entscheidungen zu unterstützen, indem Transparenz über technologische Entwicklungen und damit zusammenhängende Anwendungsfelder als Basis geschaffen wird.

Für wen ist CumulusAI geeignet?

CumulusAI ermöglicht, einen vollständigen und umfassenden Überblick über ein Suchfeld bei gleichzeitiger Beibehaltung einer hohen Tiefenschärfe. Damit bietet es vielfältige Anwendungsmöglichkeiten für Geschäftsentwicklung, Produktmanagement, F&E, Strategie und M&A. Unabhängig von Ihrer Rolle und Branche ermöglicht es Ihnen, bessere Entscheidungen durch bessere Informationen zu treffen:

• Vermeiden Sie Überraschungen in Ihrem Kerngeschäft​
• Sichern Sie den Lösungsweg in kostspieligen ​Neuentwicklungsprojekten ab​
• Sichern Sie Ihre Markteintrittsstrategie ab und entwickeln Sie neue Geschäftsideen auf Basis Ihrer Kernkompetenzen​
• Identifizierung der vielversprechendsten Investitionsmöglichkeiten

Lernen Sie CumulusAI jetzt kennen! Weitere Infos finden Sie auch unter www.tim-ai.de.

Das erwartet Sie im Webinar:

• Warum datenbasierte Technologieanalyse heute unverzichtbar ist
• Wie CumulusAI Forschung, Patente und Trends in einem 360°-Blick vereint
• Praxisnahe Anwendungsfälle aus Strategie, F&E, Produktmanagement & M&A
• Live-Demo
• Konkrete Tipps für Ihre Arbeit

Für wen ist das Webinar ideal?

• Innovations- & Technologiemanager
• F&E-Experten, F&E-Leitungen
• Produktmanager & Portfolio Manager
• Business Development & Strategie
• M&A / Corporate Development

Melden Sie sich jetzt kostenlos zum Webinar am 05.02.2026, 16:00 – 16:45 Uhr an:

Hier kostenlos anmelden & Platz sichern

Dauer: 45 Minuten
Format: Live-Webinar mit Q&A

Treffen Sie Entscheidungen, die auf Fakten statt Bauchgefühl basieren – und entdecken Sie, wie CumulusAI Sie dabei unterstützt.

Wir freuen uns auf Sie!
Herzliche Grüße, Ihr Thomas Abele

Im 1,5-tägigen Workshop lernen Sie, Künstliche Intelligenz gezielt in Entwicklungsprozessen einzusetzen, um schneller zu tragfähigen Ideen zu gelangen. Durch Impulse, Teamarbeit und praxisnahe Übungen entwickeln Sie neue Anwendungsfelder, analysieren Märkte und bewerten Chancen – mit dem Ziel, am Ende konkrete, umsetzbare Konzepte in der Hand zu haben.

Ort: Digital Innovation Hub, Aalen
Veranstalter: TIM Consulting und die IHK Heidenheim – im Rahmen der Transformations Werkstatt Ostwürttemberg

Seien Sie dabei und starten Sie mit klaren Konzepten in die Zukunft! (Plätze beschränkt)

Alle Infos unter: https://event-ihk.de/b?p=kooperativeintelligenz

Seit der Veröffentlichung von ChatGPT Ende 2022 vergeht kaum ein Monat ohne neue Rekorde, Anwendungen oder Diskussionen rund um künstliche Intelligenz (KI). Dabei ist KI kein neues Phänomen – ihre Ursprünge reichen zurück bis zur Mitte des letzten Jahrhunderts. Was sich aber verändert hat, ist die Geschwindigkeit. Im Vergleich zur Internetrevolution der 1990er Jahre entwickelt sich KI exponentiell schneller. Nutzerzahlen, Rechenleistung, Investitionen – alles wächst in einem Tempo, das selbst erfahrene Branchenbeobachter erstaunt zurücklässt. Und uns alle mit der Frage betraut: „Wie gehen wir mit KI um?“. Insbesondere für Unternehmen ist die Identifikation von mehrwertschaffenden KI Use Cases entscheidend.

In einem aktuellen Bericht* des US-amerikanischen Investmentunternehmens BOND werden sechs zentrale Entwicklungen beschrieben, die die Dynamik von KI im Jahr 2025 prägen. Die folgenden Beobachtungen stammen aus dieser Analyse und geben einen umfassenden Überblick über den Status quo:

1. Nutzerzahlen und Nutzung wachsen explosionsartig
   Die Wachstumsraten führender Sprachmodelle übertreffen alles bisher Dagewesene. Binnen weniger Monate erreichte ChatGPT hunderte Millionen Nutzer. Die Verfügbarkeit leistungsfähiger Tools auf Mobilgeräten und über Browser befeuert diese Entwicklung weiter – weltweit und ohne geografische Verzögerung. Unternehmen sollten spätestens jetzt ihren Mitarbeitenden eine Umgebung zur Verfügung stellen, in der KI genutzt werden kann.
2. Kosten und Performance nähern sich einem Wendepunkt
   Zwar steigen die Kosten für das Training großer Modelle weiterhin stark, doch gleichzeitig sinken die Kosten pro Nutzung (z. B. pro Token) drastisch. Für Entwicklerinnen und Entwickler entstehen dadurch neue Chancen, auf dieser Basis eigene Produkte und Services zu entwickeln.
3. Monetarisierung und Wettbewerb nehmen zu
   Mit der zunehmenden Verbreitung von KI steigen auch die Herausforderungen: Die Konkurrenz unter den Anbietern von Foundation Models wächst – insbesondere durch Open-Source-Initiativen und das dynamische Innovationsgeschehen in China. Zugleich zeigen sich Grenzen bei der Monetarisierung: Hohe Investitionen stehen (noch) begrenzten Erlösen gegenüber.
4. KI trifft auf die reale Welt
   Autonome Taxis, Sprachsysteme im Kundenservice oder KI-gesteuerte Lieferketten: Die Verzahnung von KI und physischer Welt schreitet voran. Datenbasierte Echtzeitentscheidungen und Automatisierung verändern etablierte Prozesse grundlegend. Unternehmen können heute schon in vielen Branchen sehen, wie KI in ihrem Businesskontext eingesetzt werden kann.
5. KI verändert die Arbeitswelt
   Der Arbeitsmarkt reagiert: Während klassische IT-Stellen stagnieren oder zurückgehen, steigt die Nachfrage nach KI-Kompetenz rasant. Neue Rollenprofile entstehen, klassische Qualifikationen werden neu bewertet. Auch innerhalb der Unternehmen verändert KI Strukturen, Prozesse und Erwartungen. Auf die Veränderungen durch KI mit organisatorischen Anpassungen und Mitarbeitenden-Qualifikationen zu reagieren, ist nicht nur zeitgemäß, sondern zwingend notwendig, um weiterhin wettbewerbsfähig zu bleiben.
6. Wettbewerb um globale Vorherrschaft
   Die technologische Dynamik ist auch geopolitisch relevant. Die USA und China liefern sich ein Kopf-an-Kopf-Rennen – mit massiven Investitionen in Infrastruktur, Talente und eigene KI-Modelle. Für Europa stellt sich die Frage, wie es sich strategisch positionieren will. Unternehmen in Europa können einen Einfluss darauf nehmen, in dem sie auch europäische Lösungen nutzen.

Fazit: Zwischen Begeisterung und Realismus

Die Autor:innen der BOND-Analyse sprechen von einem „Rennen nach oben“ – und meinen damit das konstruktive Potenzial intensiver Konkurrenz. Auch wir bei TIM Consulting sehen diese Dynamik. Gleichzeitig wissen wir: Technologie allein schafft noch keinen Wandel. Entscheidend ist wie Unternehmen KI nutzen – gezielt, verantwortungsvoll und eingebettet in tragfähige Strategien.

Bei TIM Consulting unterstützen wir Unternehmen dabei, KI als Teil ihrer Technologie-, Innovations- und Managementstrategien zu verstehen und umzusetzen. Mit unserer Expertise helfen wir, Potenziale zu identifizieren, geeignete Tools auszuwählen und den Einsatz in der Praxis zu begleiten – von der ersten Idee bis zur nachhaltigen Implementierung.

Kontaktieren Sie uns – wir freuen uns auf den Austausch!

In der strategischen Technologieplanung ist die Doppel-S-Kurve ein gängiges Modell. Sie suggeriert, dass nach der Reife einer Technologie ein klarer Übergang zu einer zweiten, neuen Technologie – die zweite S-Kurve – möglich ist. Doch dieses Konzept greift zu kurz. In der Realität gibt es keine vorgezeichnete zweite S-Kurve. Solange man sich auf der ersten Kurve befindet, steht keine offensichtliche neue Technologie bereit. Stattdessen existieren viele potenzielle Optionen, deren Relevanz und Tragweite im Moment noch unbekannt sind. Wir befinden uns in einer Situation der Unsicherheit zweiter Ordnung – wir wissen nicht, was wir nicht wissen.

Diese Unsicherheit erschwert es Unternehmen, fundierte Entscheidungen über zukünftige Technologien zu treffen. Als Alternative zur Doppel-S-Kurve schlagen wir das Konzept der Multi-S-Kurve vor. Während die Doppel-S-Kurve auf eine vorgezeichnete technologische Entwicklung setzt, geht die Multi-S-Kurve von mehreren möglichen Pfaden aus, die sich aus der aktuellen Technologie ergeben können. Es gibt nicht nur eine Nachfolgetechnologie, sondern viele, und es ist entscheidend, die richtige auszuwählen.

Hier setzt unsere KI-gestützte Trend-Analyse an. Unsere Systeme sind darauf ausgelegt, aktuelle und wirklich existierende Trends zu identifizieren. Dabei verwenden wir hochqualitative Daten aus der neuesten Forschung, um bereits in frühen Stadien technologische Entwicklungen zu erkennen und zu bewerten. Jede Analyse wird maßgeschneidert auf die Fragestellungen unserer Kunden und unsere KI ist in der Lage, Korrelationen auf extrem feingranularer Ebene zu identifizieren.

Unsere Technologie geht über einfache Trendanalyse hinaus. Sie erkennt in Echtzeit, ob ein Begriff eine neue Technologie beschreibt oder möglicherweise eine Anwendung in anderen Kontexten. Diese Fähigkeit hilft, Unsicherheiten zu reduzieren und bietet klare Interpretationsansätze – von makroökonomischen Trends bis hin zu einzelnen Forschungsergebnissen. So ermöglichen wir Unternehmen, eine qualifizierte und reproduzierbare Entscheidung zu treffen, welche Technologie das Potenzial hat, die nächste „S-Kurve“ zu werden.

Mit unserer Unterstützung durchbrechen Unternehmen die Grenzen der Unsicherheit und schaffen eine belastbare Grundlage für nachhaltige technologische Entscheidungen.

Smoke on the water, and fire in the sky

Im letzten Newsletter haben wir über die möglichen Auswirkungen immer leistungsfähigerer KI-Systeme auf den Arbeitsmarkt diskutiert. [1] Heute wird es deutlich düsterer und, um das unmissverständlich klarzumachen, starte ich mit Oppenheimer.

Im Zuge des Manhattan Projects kam die Frage auf, ob die Explosion einer Atombombe die Atmosphäre in Brand setzen und somit alles Leben auslöschen könnte. Oppenheimer selbst stellte Ressourcen ab, um dies zu überprüfen. Die Wissenschaftler sahen nach eingehender Überprüfung keine Möglichkeit, die Atmosphäre zu entzünden, konnten aber auch nicht die Unmöglichkeit beweisen. Enrico Fermi selbst soll bis zum Tag des ersten Tests noch die Berechnungen geprüft haben. [2] Das Thema wurde dann noch bis in die Siebziger weiterdiskutiert, insbesondere für die größeren Kernfusionswaffen. Da es bisher offensichtlich niemand geschafft hat, uns versehentlich alle umzubringen, scheinen die Annahmen richtig gewesen zu sein. [3]

Ganz abgesehen davon haben Atomwaffen auch beim ursprünglich geplanten Einsatz eigentlich denselben Zweck. Auch wenn aktuell die atomare Bedrohung wieder größer zu werden scheint, ist sie am Ende doch relativ klein. Der australische Philosoph Toby Ord hat ein Buch geschrieben über Risiken, die die Menschheit auslöschen könnten. Nuklearem Krieg gibt er dabei die vernachlässigbare Wahrscheinlichkeit von 1 in 1000 für die nächsten hundert Jahre. Die größte Gefahr geht mit 1 in 10 von KI aus. [4]

Du dämlicher Computer!

KI-Systeme laufen in täglich mehr Bereichen Menschen den Rang ab, sind aber hochspezialisiert auf eine Aufgabe, z.B. Schach, Go oder Bilder aus Textinput zu produzieren. Eine universell einsetzbare überlegene KI (Artificial General Intelligence, AGI) existiert bisher noch nicht. [5] Viele prominente Experten wie Bill Gates, Elon Musk oder Stephen Hawking warnen bereits seit einigen Jahren vor möglichen Gefahren durch die Weiterentwicklung von KI. [6]

Yuval Harari schreibt, Social Media wäre der erste Kontakt zwischen Menschheit und KI gewesen und die Menschheit hätte verloren. [7] Liegt es an den Partikularinteressen der Unternehmen, die Nutzer mit allen Mitteln so lange wie möglich auf ihren Plattformen halten wollen? Oder liegt es an unausgereifter KI und eine übermenschlich intelligente KI handelt auf keinen Fall so, weil sie viel zu weise ist?

Diese Frage offenbart einen schweren Trugschluss. Wir Menschen neigen zum Anthropomorphisieren, also dazu z.B. Tieren oder leblosen Dingen menschliche Eigenschaften zuzuschreiben. Jeder von uns hat sicherlich schonmal mit seinem Computer geschimpft oder sein Auto angefleht doch bitte zu starten. Das ist in der Regel kein Problem, könnte aber bei AGI fatale Konsequenzen haben. Nick Bostrom hat in diesem Zuge die Orthogonalitätsthese aufgestellt [8]: eine KI wird die ihr gestellte Aufgabe unablässig verfolgen unabhängig von ihrer Intelligenz. Mit höherer Intelligenz wird sie die Aufgabe nur noch leistungsfähiger verfolgen.

Man bekommt immer, was man fordert, nicht was man braucht.

Zur Verdeutlichung hat Eliezer Yudkowsky das Büroklammer-Beispiel entworfen [9]. Eine AGI bekommt die Aufgabe, so viele Büroklammern wie möglich zu produzieren. Um dieses Ziel besser zu verfolgen, strebt sie auch eine immer höhere Intelligenz an. Da sie allen Menschen unvorstellbar überlegen ist, wird sie unaufhaltsam ihr Ziel verfolgen und schließlich die gesamte Erde und danach die umliegenden Planeten in Büroklammern umwandeln.

Die KI ist also eher als ein Alien anzusehen, sie, nein, ES kennt keinen gesunden Menschenverstand und höhere „Intelligenz“ [10] geht nicht mit höherer „Weisheit“ [11] einher. KI sucht auch mit steigender Intelligenz nicht nach Wahrheit, setzt sich auf einen Berg, meditiert und lässt sich einen weißen langen Bart wachsen. Sie strebt nur nach der Bestätigung vom Nutzer, die aus der Erfüllung ihrer Aufgabe erwächst. Das ist natürlich problematisch bei komplexen Aufgabenstellungen, bei denen es schwierig ist, die Ergebnisqualität festzustellen, oder wenn der Nutzer „fehlerhaft“ ist und von der AGI einfacher getäuscht werden kann, anstatt das eigentliche Ziel zu erfüllen. Das lässt sich gut mit Goodharts Gesetz beschreiben: Sobald eine Kennzahl selbst zum Ziel wird, hört sie auf, eine gute Kennzahl zu sein. Wohl und Wehe der Menschheit hängt demnach davon ab, wie wir die Nutzenfunktion einer AGI gestalten. Man kann nicht mit ihr diskutieren oder sie um Gnade bitten.

Dies wird als AI Alignment Problem bezeichnet: Wie bringt man der AGI Wahrheit, gesunden Menschenverstand oder ethische Grundsätze bei und wie definiert man diese überhaupt. Versuche dahingehend führen immer wieder zu interessanten Stilblüten. Google z.B. wollte seine KI GEMINI möglichst politisch korrekt trainieren, was dazu geführt hat, dass sie grundsätzlich keine Bilder von weißen Männern erstellt hat und selbst Nazis oder die amerikanischen Gründerväter als Schwarzafrikaner oder Asiaten dargestellt hat. [12]

Auch am Center for Human-Compatible Artificial Intelligence in Californien wird intensiv am Alignment Problem geforscht. [13] Trotzdem steht fest, dass wir deutlich weniger Ahnung davon haben, wie groß die Gefahr für die Menschheit durch AGI ist, als von der Gefahr einer brennenden Atmosphäre vor dem ersten Atombombentest. Im Zuge des technologischen Fortschritts der Menschheit gab es immer Rückschläge, Risiken und Verwendungen zu schädlichen Zwecken. Aber die Vorteile haben immer die Nachteile überwogen. Auch bei KI sehen wir schon große Errungenschaften, KI konnte z.B. bereits neue Proteinstrukturen vorhersagen und neue Antibiotika entdecken. [14] Die Wahrscheinlichkeit, dass ein Rückschlag oder ein Unfall existenzbedrohend sein kann, war allerdings bisher noch nie so groß.

Die Forschungsgemeinschaft ist sich ziemlich einig, dass es noch Jahrzehnte dauert, bis eine übermenschliche AGI entwickelt werden kann. Das würde uns noch einige Zeit lassen, das Alignment Problem zu lösen. Tim Urban kommt zu dem Schluss, dass eine superintelligente AGI uns entweder alle umbringt oder unsterblich macht, je nach Erfolg des Alignments. [15] In jedem Fall wird sich einiges verändern.