Transformer-basierte KI-Modelle ‚denken‘ durch die Erzeugung von Wortfolgen, auf Grundlage statistischer Wahrscheinlichkeiten — aber ohne ein Konzept von ‚Gedanken‘ zu kennen.
Das ist kein ‚Versagen‘ der Modelle, sondern erwartetes Verhalten.
Für strukturierte, fachlich anspruchsvolle Entscheidungen in realen Geschäftsprozessen reichen statistisch ’sinnvolle‘ Wortfolgen aber nicht aus.
Transformer-basierte KI-Modelle ‚denken‘ durch die Erzeugung von Wortfolgen, auf Grundlage statistischer Wahrscheinlichkeiten — aber ohne ein Konzept von ‚Gedanken‘ zu kennen.
Das ist kein ‚Versagen‘ der Modelle, sondern erwartetes Verhalten.
Für strukturierte, fachlich anspruchsvolle Entscheidungen in realen Geschäftsprozessen reichen statistisch ’sinnvolle‘ Wortfolgen aber nicht aus.
Die Lösung: Wir müssen Wortfolgen in strukturierte Gedankengänge verwandeln – das ist der Schlüssel zu verlässlichen KI-Schlussfolgerungen.
Transformer-basierte KI-Modelle ‚denken‘ durch die Erzeugung von Wortfolgen, auf Grundlage statistischer Wahrscheinlichkeiten — aber ohne ein Konzept von ‚Gedanken‘ zu kennen.
Das ist kein ‚Versagen‘ der Modelle, sondern erwartetes Verhalten.
Für strukturierte, fachlich anspruchsvolle Entscheidungen in realen Geschäftsprozessen reichen statistisch ’sinnvolle‘ Wortfolgen aber nicht aus.
Die Lösung: Wir müssen Wortfolgen in strukturierte Gedankengänge verwandeln – das ist der Schlüssel zu verlässlichen KI-Schlussfolgerungen.
Unsere Antwort: es braucht eine Strukturierungs-Logik, die zusammen mit LLMs zu einer kognitiven Architektur verschmilzt.
Um aus rohen Wortfolgen strukturierte Gedankengänge zu machen, benötigen wir neben dem LLM eine „Strukturierungs-Logik“, die im Kern drei zentrale Aufgaben erfüllt:
Kern-Aufgabe 1: ZERLEGEN
komplexe Aufgabe in einzelne, diskrete Teil-Gedanken zerlegen
Kern-Aufgabe 2: FÜHREN
Teil-Gedanken durch explizite Prozessführung zur Lösung ausentwickeln
Kern-Aufgabe 3: VALIDIEREN
sicherstellen, dass das System während des Denkprozesses Kurs hält
Diese Prinzipien haben wir in eine Plattform-agnostische und skalierbare System-Architektur gegossen: Unser Credo lautet: Struktur durch Architektur. Die nachfolgenden Blöcke greifen die einzelnen Aspekte auf und konkretisieren sie:
Komplexe Probleme lassen sich nicht in einem Schritt lösen.
Deshalb zerlegen wir sie in nachvollziehbare Teil-Gedanken – das Fundament strukturierten Denkens.
Teil-Gedanken sind die Bausteine des Denkens. Nun braucht es einen intelligenten Dirigenten, der dafür sorgt, dass die einzelnen Bausteine Schritt für Schritt zu einer belastbaren Lösung ausentwickelt werden.
Kontrolle ist in unserer System-Architektur kein nachträglicher „Filter“, sondern integraler Bestandteil jedes Denkschrittes. Als (wertvolles) „Nebenprodukt“ entsteht dabei eine lückenlose Erklärung und Dokumentation des Lösungsweges.
Im Rahmen der Prozessführung werden kontinuierlich Validierungen durchlaufen. Die zu prüfenden Randbedingungen sind fallspezifisch und können technische Normen, Compliance-Regeln, spezifische Prozess-Richtlinien und dgl. enthalten.
Sie können schnell und einfach individuelle Richtlinien in normaler Dokumentenform hinterlegen.
Die kontinuierliche Prüfung sorgt dafür, dass das System beim Denken Kurs hält. Und FALLS sich das System beim Denken „verlaufen hat“, wird der Denkprozess (bewusst) abgebrochen, anstatt dem User ein falsches Ergebnis zu präsentieren.
Wenn KI-Systeme beginnen, strukturiert zu denken, entsteht eine neue Qualität von maschineller Intelligenz: nachvollziehbar, steuerbar, erklärbar. Anstatt auf weitere Trainings setzen wir auf strukturierte Prozesse – Schritt für Schritt, transparent und überprüfbar.
Das ist der Unterschied zwischen „Sprachmodell-KI“ und „Denkmaschinen-KI“.
Und genau hier liegt der nächste große Entwicklungssprung.
Wir erzeugen kognitive Denk-Leistung also nicht durch mehr Training oder größere Modelle, sondern durch Advanced System- & Software-Engineering.
Sie könnten die oben genannte Logik für jeden Einzelfall manuell entwickeln, aber der Aufwand für Erstellung und laufende Pflege wäre hoch. Unsere Systeme übernehmen das für Sie, all inclusive.
Alle genannten Aufgaben werden in unserer System-Architektur vollständig automatisiert durchlaufen. Es handelt sich im Kern um mehrere dedizierte Software-Dienste, die auf koordinierte und strukturierte Art und Weise mit wahlweise einem oder mehreren LLMs interagieren.
Unser System verfügt über einen Arbeitsspeicher (zur temporären Speicherung der Teil-Gedanken) sowie die Orchestrierungs-Logik, um Teil-Gedanken in hochwertige Schlussfolgerungen und Entscheidungen zu verdichten.
Damit schaffen wir eine domänenübergreifende Denkmaschine – eine Schicht oberhalb klassischer Sprachmodelle, die Struktur, Validierung und Nachvollziehbarkeit in jeden Schritt des maschinellen Denkens bringt.
Denkmaschinen sind also längst kein Konzept mehr – sie laufen bereits in produktiven Umgebungen und verrichten dort ihre kognitive Arbeit, als Unterstützung von Menschen.
Entdecke live, wie sich die Gedankengänge entfalten: mit umfassenden Erklärungen, logisch begründeten Schlussfolgerungen & transparenten Lösungswegen.
Unsere API ist kompatibel mit der OpenAI SDK, was eine einfache Migration direkt ermöglicht. Mehr Informationen dazu findest du in unserer Dokumentation.
Andere Anbieter scheitern dort, wo Compliance-Anforderungen und komplexe Fachlogik zusammentreffen. Genau hier beginnt unsere Arbeit.
Unsere ‚Denkmaschinen‘ bewähren sich bereits in einer Vielzahl produktiver Anwendungsfälle, bei denen es allesamt auf hochwertige und strukturierte Schlussfolgerungen mit entsprechender Transparenz und Nachvollziehbarkeit ankommt. Die nachfolgenden Beispiele zeigen einen Querschnitt über unterschiedliche Fachgebiete und Prozess-Gruppen im Unternehmen.
