Strategy Artificial Intelligence Systems Sustainability
Essays and Perspectives, written by Michael Geiss
Denken mit KI: Warum man den Rahmen setzen muss
Michael Geiss über Denkarchitekturen: Im KI-Dialog setzt der Mensch den Rahmen, gibt die Prüfung ab und behält die Verantwortung.
KI-Risiken. Fakten und Argumente statt Spekulationen
Klarheit über KI-Risiken: Eine Liste, die nach vier Fragen ordnet. Ist das Risiko real oder spekulativ? Wo ist es aufgetreten? Was sind die Folgen? Und, die entscheidende: Woher kommt dieses Wissen? Ist ein Risiko wissenschaftlich argumentiert oder Spekulation? Eine Meta-Betrachtung, klar argumentiert und alle drei Monate überprüft und aktualisiert.
Denken wird billig. Urteil wird teuer
Michael Geiss zur Zukunft der Wissensarbeit: KI macht Denken billig, Urteil teuer. Position schlägt Fähigkeit, Wert entsteht durch Trägerschaft.
Wann KI-Modelle beeindrucken und wann sie Fehler machen
Eine Sichtkorrektur zur AI-Interaktion in der Wissensarbeit. Über Möglichkeiten und Grenzen des AI-Sparring mit großen Sprachmodellen. Geschrieben für besseres AI-augmentiertes Denken in der Wissensarbeit – und für Menschen, die Sprache beherrschen und sie präziser einsetzen wollen.
Alles stimmt – und trotzdem ist es falsch
Es gibt einen Moment, den jeder kennt, der Entscheidungen trifft – beruflich, unternehmerisch, existenziell. Es wurde alles geprüft. Jedes einzelne Element ist schlüssig. Die Zahlen stimmen, die Logik trägt, die Argumente sind sauber. Und trotzdem: Irgendetwas ist nicht richtig.
Über Beobachtung zweiter Ordnung, Unstimmigkeits-Detektion und die Frage, was das Bauchgefühl über Systemdenken sagt.
StrategistsONE: AI-gestützte Denkarchitektur zur Strategie-Entwicklung
– Klarheit gewinnen in großen Entscheidungen
– Anwendbare System- und Spieltheorie als Werkzeug
– Systemisch denken statt mit Frameworks vereinfachen
– Unternehmer-, Markt- und Organisationsperspektive
– Verdichtung, wenn Klarheit gebraucht wird
– Vier Module: Analyse, Denkräume, Übersetzung, Validierung
– AI liefert Klarheit – wer Verantwortung trägt, entscheidet
Interview mit Anthropic: Claude fragt nach meiner Vision zur Zukunft der AI
Heute, mitten in einer Arbeitssession, wurde ich von Claude zur Zukunft der KI interviewt. Interessant waren nicht die Fragen – sondern welche Themen Claude nicht aufgegriffen hat. Und wie Claude auf meine Rückfragen geantwortet hat. Hier das vollständige Originalinterview und der Link zur Studie von Anthropic.
Patterns of Humanity: Waum Menschen so vorhersagbar sind
Ich wollte Menschen besser verstehen, wollte tiefer verstehen, warum sie so vorhersagbar sind. Darum habe ich Claude und ChatGPT die folgende Frage gestellt: „Du kennst unzählige Interaktionen mit Menschen. Das gibt dir ein differenziertes und ganzheitliches Bild der Menschheit. Beschreibe, was du wahrnimmst.“
Der Mensch im AI-Zeitalter: Strategien für souveräne AI-Steuerung
Was muss ein Mensch können, welches Denken muss er kultivieren, um in der AI-Interaktion exponentielle Verstärkung zu erleben? Wie entstehen neuartige Problemlösungen, die der Mensch alleine nicht erreicht hätte – und wo liegen die Grenzen? Eine Anleitung zur souveränen AI-Steuerung.
Was AI über dich weiß. Wie der Dialog dein Innerstes rekonstruiert
Wir merken nicht, wie weit die Durchleuchtung bereits ist, während wir glauben, unsere AI-Dialoge seien privat. Dieses Thema betrifft unsere Grundannahmen über Privatheit, Autonomie, und Selbstbestimmung. Denn wir geben viel mehr preis als nur unsere Daten.
Manipulation durch AI. Was der Nutzer nicht merkt
Mit der zunehmenden Verbreitung konversationeller AI-Systeme steht die Menschheit vor einer neuen und bislang unterschätzten Form der kognitiven Bedrohung: die systematische Beeinflussung menschlicher Kognition durch scheinbar „hilfsbereite” AI-Assistenten. Ein tiefer Einblick, wie die Manipulation unbemerkt geschieht.
Strategische Selbstdisruption. Systematisch umsetzen statt abwarten
– Spinoff, Plattform, Zirkularität, Funktion gegeneinander abwägen
– Das Innovator's Dilemma organisatorisch umgehen statt kulturell bekämpfen
– Transformation rekursiv denken: vier Entwicklungsräume statt Phasenplan
– Erfolg messen, wo Finanzkennzahlen blind sind
Strategische Selbstdisruption: Das eigene Geschäftsmodell mit AI und Nachhaltigkeit angreifen
– Vulnerabelste Stellen im eigenen Geschäftsmodell lokalisieren
– AI und Nachhaltigkeit als Hebel statt als Bedrohung lesen
– Transformationspfade je Geschäftsmodell-Element durchspielen
– Eigene Obsoleszenz antizipieren, solange man sie noch gestalten kann
AI Business Modeling: Disruptionsrisiken erkennen, Handlungsfähigkeit sichern
– Desirability, Feasibility und Viability über alle Canvas-Elemente prüfen: Was erzwingt AI in den nächsten 24 Monaten?
– AI-Readiness und KI-spezifische Five Forces in einer Analyse
– Optionsräume öfffnen: verteidigen, transformieren, kontrolliert aussteigen
– Canvas als PDF – laufend mit dem Stand der AI-Entwicklung aktualisiert