Wissens-Revolution zum Nulltarif: Wie lokale KI verborgene Muster und Transferwissen sichtbar macht

Kategorien: Datenschutz und Künstliche Intelligenz

Mit Low Cost Hardware und dank lokaler KI können aus bestehendem Wissen neue Erkenntnisse generiert werden. Auch Transferwissen kann erzeugt werden: Konzepte und Paradigmen, die mitten in einem Text „versteckt“ sind, können auf fremde Wissensgebiete übertragen werden. Mit souveräner KI geht das zum Nulltarif.

Einleitung

Erfahren Sie, wie man Erkenntnisse aus Backrezepten auf die Software-Entwicklung oder Materialwirtschaft oder Wissensgebiet X übertragen kann. Souveräne KI wird wöchentlich besser. Wir sind so weit, dass ChatGPT bald obsolet sein wird.

Um mit KI einen Wissensschatz zu bergen, müssen mehrere Voraussetzungen erfüllt sein:

1. Die eingesetzte KI muss leistungsfähig genug sein
2. Die Nutzung der KI muss unabhängig vom Datenumfang sein (Grund: Die Bergungsarbeiten sind langwierig, und der Datenumfang ist groß bis riesig)
3. Die KI muss schnell genug arbeiten können, um in endlicher Zeit fertig zu werden

Diese drei Voraussetzungen sind seit kurzem mit souveräner KI erfüllbar. Seit kurzem heißt: seit wenigen Wochen.

Die Realität ist heute folgende:

1. Es gibt frei verfügbare Hochleistungs-KI-Modelle
2. Diese Modelle können souverän auf eigener Hardware zu Fixkosten (=Betriebskosten des KI-Systems) betrieben werden
3. Die für den Betrieb nötige Hardware ist für geringes Geld verfügbar

Souveräne KI ist eine KI, die auf Ihrer eigenen Infrastruktur abläuft. Sie ist vor allem für Unternehmen interessant. Denn jedes Unternehmen besitzt schützenswerte Daten. Wir reden hier nicht einmal von personenbezogenen Daten, sondern von Geschäftsgeheimnissen, vertraulichen oder sensiblen Daten, oder von wertvollen Daten.

Eine souveräne KI sendet Daten nicht in die USA und nicht nach China. Die NSA kann bestenfalls auch nicht mithören, denn ein Computer, der auf oder unter Ihrem Schreibtisch steht, ist außerhalb eines Fernzugriffs jedes Geheimdienstes.

Was macht souveräne KI so interessant?

Wie anfangs erwähnt, kann ein Wissensschatz mit KI geborgen werden. Was ist damit gemeint?

In fast jedem Unternehmen sind tausende Dokumenten mit Firmenwissen, Patenten, Insider-Wissen oder Analysedaten vorhanden. Kein Mensch kann dieses Wissen auf einmal aufsaugen, vielleicht mit Ausnahme weniger lang gedienter Mitarbeiter, die per definitionem bald nicht mehr da sind (Rente). Falls es diese Mitarbeiter überhaupt gibt und falls diese Mitarbeiter ihr wissen umfänglich teilen können (Zeit, Empfänger der Botschaft) und wollen (strategische Überlegungen, Lust?).

Wie wäre es, wenn aus Ihren Dokumenten automatisch

• Konzepte extrahiert und in neu generierten Dokumenten gemäß Ihres Dokumentenwissens erklärt werden,
• verwandte Informationen aus verschiedenen Dokumenten zu einem Dokument zusammengeführt werden,
• abstrakte Wahrheiten (universelle Aussagen) aus Ihrem Firmenwissen generiert werden,
• Wissen aus Ihren Dokumenten auf andere Wissensgebiete übertragen wird (Transferwissen)?

Das alles geht heutzutage. Vergessen Sie die Zeitrechnung im Bürokratiestaat Deutschland oder die Zeitschienen, die in Teams ab 5 Mitarbeitern üblich sind. Wir reden von Tagen und wenigen Wochen, nicht von Monaten. Wer sich Monate für eine Entscheidung pro KI Zeit lässt, kann sich gleich gehen lassen, am besten in den Ruhestand.

Hier ein konkretes Beispiel für die erstaunlichen Möglichkeiten, die KI-Automatisierung auf Low Cost Hardware mit einem souveränen KI-System bietet.

Beeindruckende Möglichkeiten – ohne Agenten

Vergessen Sie Agenten. Agenten sind nur etwas für Menschen, die keine professionelle Lösung zur Hand haben, aber eine Lösung haben wollen. Das gilt für das Agentic Coding genauso wie für andere Einsatzgebiete von Agenten: Agenten sind eine mittelmäßige (gefährliche) Lösung statt gar keiner Lösung.

Besser sind dedizierte KI-Systeme, die vorgedachte komplexe Aufgaben hochautomatisiert erledigen.

Wir wollen Wissen generieren, dass in Firmendokumenten versteckt ist, quasi zwischen den Zeilen steht.

Als Eingabe dienen hier der Anschaulichkeit halber Backrezepte. Es könnten auch Verträge, Verhandlungsvereinbarungen, Sitzungsprotokolle oder Fachspezifikationen sein.

Das erste Rezept ist ein Rezept für Mutzenblätter. Das sind leckere frittierte Teigteilchen.

Das zweite Rezept ist ein Crêpes-Rezept.

Die Rezepte wurden im Internet gesucht und per Cop & Paste als Text aus den jeweiligen Webseiten extrahiert. Der kopierte Text ist etwas durcheinandergewürfelt, weil Zutatenlisten und Rezepttexte oft nicht linear aufgebaut sind. Doch das stört unsere KI nicht.

Unsere souveräne KI hat nun diese Rezepte analysiert und für jedes Rezept die Essenz extrahiert. Das Ergebnis lautet:

• Rezept für Mutzenblätter: Die thermische Bearbeitung eines viskosen Teigs durch Frittieren erzeugt eine feste, knusprige Struktur.
• Rezept für Crêpes: Die thermische Bearbeitung eines flüssigen Teigs durch Ausbreiten auf einer heißen Fläche erzeugt eine dünne, flexible Struktur.

Sind wir ehrlich: So gut wie kein Mensch hätte diese Antwortqualität liefern können, und schon gar nicht tausendfach hintereinander.

Nun wird es spannend. Wir wollen die Konzepte hinter beiden Rezepten synthetisieren und abstrahieren.

Das Ergebnis ist verblüffend:

Auch diese Aussage hätte kaum ein Mensch abliefern können. Denken Sie statt an Backrezepte an sensible Daten oder Patente. Sie möchten nicht, dass OpenAI/ChatGPT oder Google/Gemini ihre Patente für Sie analysiert und die daraus gewonnenen Erkenntnisse abgräbt.

Wer es konkreter oder noch abstrakter formuliert haben möchte, erhält von der KI automatisch folgendes frei Haus geliefert:

• Konkret: Die Dickflüssigkeit einer Masse bestimmt die Formstabilität nach dem Erhitzen.
• Abstrakt: Die innere Widerstandsfähigkeit einer Substanz determiniert das Ausmaß ihrer plastischen Veränderbarkeit durch äußere Energieeinwirkung.

Was für Backrezepte gilt, kann auf andere Disziplinen übertragen werden. Die KI findet selbst passende Wissensgebiete und liefert:

Transfer 1: Materialwissenschaften (Metallverarbeitung)

• Konkretes Aussehen: Die Differenz zwischen dem Gießen von flüssigem Metall (hohe Fluidität) und dem Schmieden von festem Metall (hohe Viskosität/Festigkeit).
• Hypothese/Empfehlung: Um hochkomplexe, hohle Geometrien ohne mechanische Verformung zu erreichen, muss die thermische Energiezufuhr so gewählt werden, dass die Viskosität des Metalls unter
  einen kritischen Schwellenwert sinkt, der ein Fließen in die Form ermöglicht.

Transfer 2: Software-Engineering (Systemarchitektur)

• Konkrete Gestalt von Programmcode: Die „Viskosität“ von Code – von starren, monolithischen Strukturen (hoher Widerstand gegen Änderung) bis hin zu hochgradig modularen Microservices (hohe
  Flexibilität/Flüssigkeit).
• Hypothese/Empfehlung: Um die Reaktionsfähigkeit eines Systems auf sich ändernde Marktanforderungen (thermische Einwirkung) zu maximieren, sollte die Architektur so „flüssig“ wie möglich
  gestaltet werden, indem die strukturelle Viskosität durch geringe Kopplung der Komponenten minimiert wird.

Das ganze könnte man ohne Weiteres menschenfreundlicher formulieren. Es ist hier nur so widergegeben, um den Transfer vom Backrezept hin zur Software-Entwicklung plausibel zu machen.

Wer mehr Details wünscht, bekommt sie von seiner KI:

In der Software-Entwicklung entspricht die „Viskosität“ der Architektur-Starrheit oder der technischen Schuld (Technical Debt). Die „thermische Transformation“ entspricht dem
Anforderungsmanagement und dem Refactoring.

• Niedrige Viskosität (Flüssiger Code / Hohe technische Schuld):
  Ein System mit geringer innerer Widerstandsfähigkeit (z. B. Spaghetti-Code, extrem lose Kopplung ohne Struktur) lässt sich extrem schnell an neue Anforderungen anpassen. Die „Energie“ (neue
  Features) fließt ungehindert durch das System. Aber: Die strukturelle Ausprägung wird instabil. Das System „verflüssigt“ sich, verliert seine Form und kollabiert unter der Last der Komplexität (das
  System wird unkontrollierierbar).
• Hohe Viskosität (Starre Architektur / Monolith):
  Ein System mit hoher innerer Widerstandsfähigkeit (strenge Typisierung, starre Design-Patterns, monolithische Strukturen) leistet massiven Widerstand gegen äußere Einflüsse. Neue Anforderungen
  (Energie) können das System kaum verformen. Die Transformation ist mühsam und erfordert enorme „Hitze“ (enormen Entwicklungsaufwand/Refactoring). Die Struktur bleibt zwar stabil, aber das System
  droht unter dem Druck der Marktanforderungen zu brechen, weil es nicht mehr plastisch genug ist, um mit der Umwelt zu interagieren.

Das Ziel: Eine „optimale Viskosität“ – eine Architektur, die hoch genug ist, um die Struktur zu halten, aber niedrig genug, um agiles Wachstum zu ermöglichen.

Angenommen, Sie wollten die von der KI aus Backrezepten extrahierten abstrakten Prinzipien auf den Datenschutz im Internet übertragen. Dann reicht eine Frage danach an Ihre lokale KI. Sie liefert:

Transfer 3: Datenschutz im Internet

Im Datenschutz entspricht die „Viskosität“ der Robustheit von Schutzmechanismen (Verschlüsselung, Anonymisierung, Regulierungen). Die „thermische Transformation“ entspricht den
Datenverarbeitungs-Prozessen und Überwachungsdruck.

• Niedrige Viskosität (Transparente/Angreifbare Datenströme):
  Wenn Datenflüsse eine geringe innere Widerstandsfähigkeit aufweisen (unverschlüsselte Metadaten, einfache Identifizierbarkeit, schwache regulatorische Hürden), ist die Substanz hochgradig
  veränderbar. Äußere Energie (Data Mining, staatliche Überwachung, kommerzielle Auswertung) kann die Datenstruktur leicht umformen. Aus „anonymen“ Daten werden durch Korrelation „identifizierbare“
  Profile. Die ursprüngliche Form (die Privatsphäre) wird plastisch durch die Interessen der Verarbeiter verändert.
• Hohe Viskosität (Resiliente Datenstrukturen):
  Starke Verschlüsselung (Ende-zu-Ende), Zero-Knowledge-Proofs oder strikte Anonymisierungsverfahren erhöhen die „Viskosität“ der Information. Die Daten sind so widerstandsfähig, dass äußere
  Energie (Versuche der Dekodierung oder Re-Identifizierung) kaum eine plastische Veränderung bewirken kann. Die Struktur der Information bleibt trotz der Interaktion mit externen Kräften (Servern,
  Algorithmen, Dritten) unverändert und geschützt.

Das Ziel: Die Erhöhung der „viskosen Widerstandsfähigkeit“ der digitalen Identität, um eine unbefugte strukturelle Transformation (Profiling/Überwachung) zu verhindern.

Zusammenfassung der Analogie-Matrix

Diese Matrix wurde auch mit souveräner KI gewonnen und ebenso, wie die anderen oben genannten Arbeitsergebnisse, nicht nachbearbeitet (=Originalergebnis)

Fazit

Durch Vollautomatisierung können dank souveräner KI nun Schätze in Ihrem Firmenwissen geborgen werden.

Ihre KI läuft bei Bedarf 24 Stunden am Tag, zu immer gleichen Kosten.

Ihre KI ist dabei für zahlreiche Aufgaben genauso leistungsfähig wie ChatGPT-5 oder noch besser.

Ihre Daten sind sicher. Sie bleiben an Ort und Stelle.

Und wenn Sie dann noch Zeit haben, lassen Sie Ihre souveräne KI gescannte Dokumente per KI-OCR verarbeiten – und zwar in besserer Qualität, als es jemals möglich war. Diese Dokumente werden dann ebenfalls dem Datenschatz zugeführt und werden nach Belieben ausgequetscht.