Rein auf Transformer-basierende Modelle ‚denken‘ durch die Erzeugung von Wortfolgen (Token), 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.
Gedanken sind mehr als bloße Wortfolgen. Man braucht daher eine Strukturierungs- & Steuerungslogik, die auf der Ebene von Gedanken agieren kann und einzelne Wortfolgen auf diese Art und Weise zu strukturierten Ergebnissen führt.
Diese Prinzipien haben wir in eine Plattform-agnostische und skalierbare Modell-Architektur gegossen: Unser Credo lautet: Struktur durch Architektur. Die nachfolgenden Blöcke greifen die einzelnen Aspekte auf und konkretisieren sie.
Im Rahmen der Modellausführung 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 Freitext oder normaler Dokumentenform hinterlegen.
Die kontinuierliche Prüfung sorgt dafür, dass das Modell beim Denken Kurs hält. Und FALLS sich das Modell beim Denken „verlaufen hat“, wird der Denkprozess (bewusst) abgebrochen, anstatt dem User ein falsches Ergebnis zu präsentieren.
Wenn KI-Modelle 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 LLMs & LRMs und Cognitive Conclusion Models.
Und genau hier liegt der nächste große Entwicklungssprung.
Wir erzeugen kognitive Denk-Leistung also nicht durch mehr Training oder größere Modelle, sondern durch die Leitung & Validierung der einzelnen Gedanken.
Alle genannten Aufgaben werden in unserer Modell-Architektur vollständig automatisiert durchlaufen. Es handelt sich im Kern um mehrere dedizierte Module, die auf koordinierte und strukturierte Art und Weise mit wahlweise einem oder mehreren Sprachgeneratoren interagieren.
Unsere Modelle verfügen 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 ein domänenübergreifendes Conclusion Model – eine Architektur, die Struktur, Validierung und Nachvollziehbarkeit in jeden Schritt des maschinellen Denkens bringt.
Conclusion Models sind längst kein Konzept mehr – sie laufen bereits in produktiven Umgebungen und verrichten dort ihre kognitive Arbeit, als Unterstützung von Menschen. Konkrete Praxisbeispiele finden Sie im nachfolgenden Abschnitt.
Unsere Conclusion Models 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.
