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KI-Entwicklungen folgen in rasantem Tempo aufeinander: Produktankündigungen, Regulierung, Sicherheitsvorfälle, Investitionen, Strategiepapieren, Keynotes und Earnings Calls. Das Problem ist nicht mehr der Mangel an Information – sondern dass Signal und Rauschen untrennbar vermischt sind.
Vorstände, Strategen und Compliance-Verantwortliche suchen keine endlosen News-Feeds. Sie suchen Antworten auf eine zentrale Frage:
Was ist jetzt strategisch relevant, warum ist es wichtig und worauf basiert diese Einschätzung?
Deshalb bauen wir keine „News-Plattform“, sondern ein AI Radar:
eine Early-Warning-Intelligence-Schicht, die Entwicklungen in verifizierbare Signale mit nachvollziehbarer Quelle und geschäftlicher Relevanz übersetzt.
Von Nachrichten zu Signalerkennung
Statt Artikel zu sammeln oder zusammenzufassen, folgt AI Radar drei Grundprinzipien:
-
Clustering
Mehrere Quellen zum selben Thema werden zu einem konsistenten Themenkomplex zusammengeführt (keine Wiederholungen, voller Kontext). -
Atomare Claims
Aus jedem Cluster werden präzise, überprüfbare Aussagen destilliert:- ein Claim = eine überprüfbare Tatsachenbehauptung
- immer rückführbar auf Primärquellen
-
Impact & Klassifikation
Jeder Claim wird in einen strategischen Kontext eingeordnet, z. B.:- Regulierung & Policy
- Sicherheit & Risiko
- Markt & Wettbewerb
- Kosten & Infrastruktur
- Reputation & Governance
Das Ergebnis ist keine chronologische Timeline, sondern ein Radarbild: eine Übersicht über aufkommende, bestätigte und kritische Signale.
Evidence Layer: Vertrauen durch Nachvollziehbarkeit
Ein Signal ist nur so wertvoll wie seine Belegbarkeit. Deshalb ist jeder Claim mit einer Evidence Layer verknüpft:
- 📰 Nachrichten und Analysen
- 📄 Gesetzestexte, Richtlinien, Filings
- 🎥 Keynotes und Anhörungen (mit Zeitstempeln)
- 🎧 Earnings Calls und Interviews (transkribiert, mit Timecodes)
Videos und Podcasts erscheinen nicht als eigenständige Content-Formate, sondern ausschließlich als Primärquellen in Form von:
- Quellenverweisen
- zitierbaren Aussagen mit Zeitstempel
- Verifikationslinks
Die Benutzeroberfläche bleibt dadurch auf Entscheidungsfindung fokussiert – nicht auf Medienkonsum.
Atomare Claims statt Zusammenfassungen
Klassische Zusammenfassungen haben zwei Schwächen:
- sie verwischen Details,
- sie können unbewusst Interpretation einführen.
Atomare Claims sind dagegen:
- präzise und minimal,
- quellenverifizierbar,
- maschinell und menschlich filterbar,
- geeignet für Alerts, Dashboards und Executive Briefings.
Jeder Claim enthält Metadaten wie:
- Typ (new, update, confirmation, follow-up)
- Vertrauensniveau (Single-Source vs. Multi-Source)
- Kategorie (Regulierung, Sicherheit, Markt, …)
Anti-Halluzination: KI als Strukturierungs-, nicht als Wahrheitsmaschine
LLMs werden ausschließlich zur Strukturierung und Destillation eingesetzt, nicht zur Erfindung von Fakten:
- Kein Claim ohne explizite Quell-URL
- Strikte Validierung gegen JSON-Schemas
- Automatisches Filtern unbelegter oder inkonsistenter Aussagen
- Klare Trennung zwischen:
- Aussage (Claim)
- und Beleg (Evidence)
So bleibt das System auditierbar, erklärbar und für Compliance-kritische Umgebungen geeignet.
Technische Architektur (Überblick)
Die Plattform ist als modulare Pipeline aufgebaut:
-
Ingest
Sammlung und Normalisierung von:- News-Feeds
- regulatorischen Quellen
- Investor-Relations-Material
- Audio-/Video-Transkripten
-
Cluster
Thematische und zeitliche Gruppierung. -
Distill
Extraktion atomarer Claims, Validierung und Klassifikation.
Das Web-Frontend fungiert als Executive-Radar-Dashboard und Evidence-Viewer für Analysten.
Zielgruppen
Vorstand & Strategie
- Frühwarnung bei Regulierung, Marktbewegungen und technologischen Umbrüchen
- Tägliche oder wöchentliche Executive Briefings
- Trend- und Risiko-Eskalation
Compliance & Risk
- Kontinuierliches Monitoring von Gesetzgebung, Aufsichtsbehörden und Security-Themen
- Vollständige Audit-Trail-Fähigkeit über die Evidence Layer
- Quellenbasierte Entscheidungsunterstützung
Architektur & Technologie
- Überblick über Modell-Roadmaps, Infrastrukturkosten und Vendor-Risiken
- Signale statt Blog-Ströme
Vom System zum Instrument
Klassische KI-News-Seiten fragen:
„Was wurde heute veröffentlicht?“
AI Radar beantwortet:
„Welche Signale sind jetzt strategisch relevant, wie stark sind sie, und worauf stützen sie sich?“
Das System läuft unter:
Pilot & Einsatz
AI Radar kann eingesetzt werden als:
- Executive-Briefing-Instrument
- Compliance-Early-Warning-System
- Strategische Monitoring-Plattform
- Interner Intelligence-Feed (Slack / Teams / E-Mail)
Jeder Pilot beginnt mit Ihren Fragestellungen:
- Welche Themen sind kritisch?
- Welche Risiken erfordern Frühwarnung?
- Welche Quellen sind maßgeblich?
- Welche Eskalationsschwellen gelten?
Darauf aufbauend entsteht ein Radar, das nicht nur informiert, sondern früh erkennt, warnt und belegt.
