Strategy Artificial Intelligence Systems Sustainability
Essays and Perspectives, written by Michael Geiss
Warum man den Rahmen setzen muss
Rahmensetzung ist eine Funktion von Denkarchitekturen in der KI-Steuerung. Über ihre ihre Notwendigkeit und ihre Grenzen — und die Frage, was es bedeutet, wenn es vernünftig wird, der KI zu folgen statt der eigenen Intuition.
KI-Risiken. Fakten und Argumente statt Spekulationen.
Eine Liste, die KI-Risiken nicht nach Dramatik ordnet, sondern nach vier Fragen: Ist das Risiko real oder spekulativ? Wo ist es aufgetreten? Was sind die Folgen? Und, die entscheidende: Woher weißt du das? Wir trennen strikt danach, ob ein Risiko wissenschaftlich argumentiert ist — also falsifizierbar. Das ist die Linie zwischen Realität und Spekulation. Natürlich muss der Blick auch auf das noch nicht Vorstellbare geweitet werden; die Spekulation hat ihren Platz. Es muss nur klar bleiben, was davon real ist und was Möglichkeitsrhetorik. Diese Liste hält beides auseinander, statt es zu vermischen.
Denken wird billig. Urteil wird teuer
Es gibt eine Zahl, die die Wissensarbeit noch nicht verdaut hat: null. Wer es nicht glaubt, kann es heute Abend ausprobieren. Man nehme eine strategische Frage, an der ein Beratungsteam vor drei Jahren sechs Wochen gearbeitet hätte — Markteintritt, Restrukturierung, Wettbewerbsanalyse, egal. Man stelle sie einem der großen KI-Systeme, gut formuliert, mit etwas Kontext. Was zurückkommt, nach ungefähr vierzig Sekunden: eine Analyse mit sauberer Gliederung, plausiblen Szenarien, durchdachten Gegenargumenten und einer Zusammenfassung in Vorstandsprosa. Nicht fehlerfrei. Aber auf einem Niveau, für das bis vor Kurzem sechsstellige Honorare fakturiert wurden.
Das Lied, das ich ohne Instrument nur gesummt hätte
Eine Sichtkorrektur – und eine neue Möglichkeit, AI-LLM richtig zu verstehen. 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.
Über Beobachtung zweiter Ordnung, Unstimmigkeits-Detektion und die Frage, was das Bauchgefühl über Systemdenken sagt.
Es gibt einen Moment, den jeder kennt, der Entscheidungen trifft – beruflich, unternehmerisch, existenziell. Du hast alles geprüft. Jedes einzelne Element ist schlüssig. Die Zahlen stimmen, die Logik trägt, die Argumente sind sauber. Und trotzdem: Irgendetwas ist nicht richtig.
StrategistsONE: AI-gestützte Denkarchitektur zur Strategie-Entwicklung
StrategistsONE: Denkarchitektur für Strategie
– Komplexität mit AI handhaben
– Unternehmer-, Markt- und Organisationsperspektive
– Halten von Komplexität
– Entscheidungsklarheit
– Bias-Prüfung
Strategie navigieren: Jenseits der Kontrolle im offenen System
Navigation von Strategien in der Praxis:
– Wie verändern Komplexität und Dynamik strategisches Denken?
– Nichtlineare Kausalität
– Handhabung beweglicher und ungewisser Ziele
– Irritation und die Grenzen der Steuerbarkeit
– Umfelddynamiken
– Energien und Hebeln
– Denkarchitektur zur Strategieentwicklung
Interview mit Anthropic: Claude fragt nach meiner Vision zur Zukunft der AI – und was ich zurückgefragt habe
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.
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
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
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.
Strategische Selbstdisruption: Vom Konzept zur systematischen Umsetzung
Strategische Selbstdisruption planen
– vier Transformationswege prüfen
– Konsequenzen abschätzen für Organisation, Ressourcen und Zeithorizont.
– Geeignete Herangehensweise ähhlen
Strategische Selbstdisruption: Das eigene Geschäftsmodell mit AI und Nachhaltigkeit angreifen
Strategische Selbstdisruption
– Initiative zur Transformation ergreifen
– AI und ökologischen Wandel ganzheitlich denken
– Transformation systematisch angehen
AI Business Modeling: Disruptionsrisiken erkennen, Handlungsfähigkeit sichern
Der AI Disruption Business Model Canvas klärt systematisch, wie dein Geschäftsmodell durch AI betroffen ist – und wie es sich verändert. Die Analyse wird mit dem Stand der AI-Entwicklung fortlaufend weiterentwickelt.