Mein Blick auf KI
Mich beschäftigt KI als Werkzeug für konkrete Arbeit. Ein System kann einen Text entwerfen, Unterlagen auswerten oder einen Ablauf vorbereiten. Die entscheidende Frage ist, was anschließend jemand anderes damit tun kann. Passt das Ergebnis zur Aufgabe? Sind seine Quellen und Grenzen erkennbar? Ist klar, wer die nächste Entscheidung trifft?
Ein Agent erweitert ein Sprachmodell um Werkzeuge und einen Arbeitsablauf. Damit verändern sich die Anforderungen: Ein Fehler in einer Formulierung lässt sich anders behandeln als eine Änderung in einer Datenbank. Deshalb gehören Aufgabenbeschreibung, Zugriffe, Prüfung und Wiederherstellung zur Gestaltung des Systems.
Meine eigenen Projekte sind Ausgangspunkte für diese Fragen. Alpine-X beschäftigt sich mit abgegrenzten Arbeitsbereichen und Freigaben; weitere Experimente stehen im Projektverzeichnis. Die Texte hier trennen eine mögliche Architektur von bereits belegten Ergebnissen. Ein gelungenes Beispiel allein zeigt noch keine verlässliche Erfolgsquote.
Drei Fragen, die weiterführen
- Wann ist ein Agent sinnvoll?
- Wenn mehrere Arbeitsschritte, Werkzeuge und Rückmeldungen zusammenkommen und ein fester Ablauf allein nicht ausreicht. Für eine vorhersehbare Umwandlung kann ein einfaches Skript leichter zu verstehen und zu betreiben sein. Der Vergleich beginnt bei der Aufgabe.
- Woran erkenne ich ein gutes Ergebnis?
- An vorher festgelegten Kriterien und realistischen Prüffällen. Dazu gehören auch fehlende Informationen, widersprüchliche Dokumente und technische Fehler. Lesbare Antworten und tatsächlich korrekte Arbeit müssen getrennt bewertet werden.
- Welche Rolle bleibt beim Menschen?
- Menschen legen Ziele und Grenzen fest, beurteilen strittige Fälle und übernehmen Verantwortung für Entscheidungen. Eine Freigabe hilft nur, wenn die prüfende Person die wesentlichen Informationen sehen und eine Aktion noch wirksam verhindern kann.
Texte & Praxisleitfäden
KI-Agenten prüfen: vom guten Eindruck zum brauchbaren Ergebnis
Ein Agent kann überzeugend berichten und trotzdem die falsche Arbeit erledigen. Ein Prüfrahmen für Aufgaben, Ergebnisse, Befugnisse und wiederholbare Versuche.
KI-Agenten statt Chatfenster
Ein Chatfenster reicht für Einfälle, nicht für Abläufe. Warum KI im Betrieb einen Arbeitsbereich braucht — und einen Menschen, der freigibt.
Projekte als Ausgangspunkt
Sacretus
Sacretus: Dokumente, bestätigte Fakten und Quellenstände verbinden. Ein Forschungsprojekt von Stoicera mit Raphael Lugmayr. Pilotpartner gesucht.
Stoicera Bid Desk
Stoicera Bid Desk prüft Ausschreibungen gegen ein Unternehmensprofil vor: Anforderungen, Nachweise und Fristen mit Quellen. Ein Projekt mit Raphael Lugmayr.
Alpine-X AI
Alpine-X: KI-Agenten mit eigenem Arbeitsbereich statt Chatfenster — definierte Abläufe, dokumentierte Schritte und menschliche Prüfung. Von Raphael Lugmayr.