Recursive Intelligence: Meine KI soll lernen

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In meiner Arbeit als Markenstratege geht es selten um schnelle Antworten, sondern vielmehr um Nachdenken und “Synthetisieren”, also das Zusammenfassen von verschiedenen Informationen und Fakten zu einer neuen, einheitlichen Sache. Komplexe Markt- und Umfeldanalysen, scharfe Positionierungen und strategische Perspektivenwechsel entstehen nicht auf Knopfdruck in einer Prompt-Zeile. Sie erfordern kontinuierliches Hinterfragen, das Verknüpfen von branchenspezifischem Kontext und das schrittweise Schärfen von Argumenten.

Wer diese strategische Denkarbeit in die geschlossene Chatbox eines einzelnen KI-Anbieters (ChatGPT, OpenAI) verlegt, baut sich das nächste Silo. Eine Browser-Oberfläche versteht keine gewachsenen Markenidentitäten, kann keine lokalen Datenbestände verknüpfen und behält kein Gedächtnis über komplexe Mandate hinweg. Jedes Mal, wenn ein neues Sprachmodell erscheint, beginnt dasselbe Spiel: Benchmarks vergleichen, Prompts anpassen, im Kreis drehen.

Für meine Strategiearbeit und meinen AI Stack favorisiere ich deshalb ein anderes Prinzip: Recursive Intelligence. Dieser Ansatz basiert auf fünf Prinzipien, die ich für wichtig erachte:

1. Anti-Lock-In: Das Wissen bleibt im eigenen System

   Ein KI-Modell ist eine reine Zahlensammlung, kein Aufbewahrungsort für meine Arbeit. Hinzu kommt, dass du die Übersicht (und damit die Kontrolle) verlierst, sobald Notizen, Regeln und Arbeitskontexte in proprietären Plattformen gefangen sind.

   Ein nachhaltiger "AI Stack", also die Sammlung von Software-Werkzeugen, trennt deshalb die Rechenleistung strikt von der eigenen Wissensbasis. Das Fundament liegt auf dem eigenen Rechner, etwa in einem lokalen Personal Knowledge Management (PKM), z. B. auf Markdown-Basis. Autonome Agenten greifen direkt darauf zu, arbeiten mit lokalen Dateien und nutzen die Werkzeuge im System. Welches Modell im Hintergrund rechnet, sollte so gebaut sein, dass es sich jederzeit austauschen lässt.

2. Datensouveränität & DSGVO: Volle Kontrolle über sensible Daten

   Wer mit sensiblen Unternehmens- oder Kundendaten arbeitet, kann nicht jeden Kontext ("Your Secret Sauce"!) in beliebige Cloud-Prompts werfen. Nur die strikte Trennung von Daten und Modell schafft hier echte Datensouveränität.

   Je nach Schutzbedarf der Daten wählst du das passende Modell. Sensible Informationen verbleiben im besten Fall lokal bei Open-Source-Modellen auf der eigenen Hardware oder laufen über europäische Cloud-Endpunkte mit Zero-Data-Retention und AVV. Unkritische Rechenaufgaben kann das jeweils leistungsfähigste globale Modell übernehmen. So bestimmst du, welche Daten das eigene System verlassen.

3. Prozesslogik: Das "Warum" konservieren

   Kein Sprachmodell kennt von Haus aus die gewachsene Logik meiner Arbeit. Es weiß nicht, warum ein Prozess bei mir so abläuft und nicht anders.

   Standardmodelle liefern lediglich Allgemeinwissen. Die eigentliche Differenzierung entsteht durch das Dokumentieren von Entscheidungsgründen. Ein funktionierender Stack speichert nicht nur Ergebnisse, sondern hält fest, warum bestimmte Entscheidungen getroffen wurden. Erst dadurch kann ein Agent, also ein KI-Programm, künftig im eigenen Sinne handeln.

4. Recursive Loops: Kontext verdichten im Alltag

   Sprachmodelle verändern ihre Parameter im laufenden Betrieb nicht. Aber der Kontext lässt sich systematisch schärfen.

   In der Praxis sieht das so aus: Du korrigierst ein Arbeitsergebnis. Das Feedback bleibt nicht im Chatfenster hängen, sondern fließt als strukturierte Regel zurück ins eigene System. Beim nächsten Durchlauf greift diese Regel automatisch. Aus einzelnen Korrekturen werden geschärfte Anweisungen, aus Anweisungen entstehen verlässliche Routinen.

   Der Output von heute wird auf diesem Weg zum verdichteten Kontext von morgen. Und damit wächst die Qualität der eigenen Prozesskette.

5. IP-Wertschöpfung: Eigene Methoden kapitalisieren statt Fremdmodelle füttern

   Generische KI-Modelle machen Standardwissen billig. Der eigentliche wirtschaftliche Wert liegt im eigenen proprietären Wissen, dem eigenen Framework und der eigenen spezifischen Methode.

   Wenn du dein Intellectual Property (auf Deutsch "geistiges Eigentum", kurz IP) strukturiert im eigenen System verankerst, wird es von einer passiven Wissenssammlung zu einem skalierbaren "Betriebssystem". Die KI nutzt so die eigene Logik als Ausführungsschicht, statt das eigene Wissen in fremden Cloud-Silos zu verwässern. Auf diesem Weg kultivierst du dein geistiges Eigentum mit jeder Iteration und verwandelst gewachsene Erfahrung in kapitalisierbare Assets für Produkte, Mandate und Services.

Mein Setup in der Praxis

In meinem eigenen Alltag übersetze ich dieses Prinzip mit drei Bausteinen: Obsidian, Hermes Agent und Gemini.

Das Fundament bildet Obsidian. Sämtliche Notizen, Prozessregeln und Frameworks liegen als lokale Markdown-Dateien auf meinem Rechner. Keine proprietären Datenbanken, kein Cloud-Silo. Das Wissen gehört mir und bleibt zukunftssicher.

Als operative Ausführungsschicht dient Hermes Agent. Statt in isolierten Chatfenstern zu arbeiten, agiert ein lokaler, persistenter Agent direkt auf meinem Dateisystem. Er führt Skripte aus, nutzt gespeicherte Skills und baut über Sessions hinweg ein strukturiertes Systemgedächtnis auf.

Für die nötige Rechenleistung sorgt Gemini, angebunden über die kommerzielle Google Cloud API. Der direkte API-Zugriff unterscheidet sich grundlegend von normalen Verbraucher-Webinterfaces: Durch den kommerziellen Rahmenvertrag und Zero-Data-Retention-Garantien ist sichergestellt, dass keine Daten für das Training von Modellen verwendet werden. Das gewährleistet echten Mandantenschutz und DSGVO-Konformität bei maximaler Performance.

Fazit

Modelle kommen und gehen. Was bleibt und kontinuierlich an Wert gewinnt, ist das eigene kultivierte IP und die gewachsene Logik im eigenen System. Das Modell liefert die Rechenpower, die rekursive Schleife veredelt das Kapital.

synthszr killt meinen Feedreader

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Seit dem Google Reader verfolge ich rund 1.000 Quellen aus den Bereichen Tech, News und Automotive. Die tägliche Lektüre ist längst Routine und hilft mir bei der Mustererkennung und beim Bau von Positionierungen und Markenstrategien. Die Artikel, die ich als relevant erachte, publiziere ich im Anschluss in einem Flipboard-Magazin und automatisiert auch auf Mastodon.

Jetzt hadere ich schon länger mit dieser Feedreader-Lösung. Mal ganz davon abgesehen, dass der zeitliche Aufwand in keinem Verhältnis zum Ergebnis steht, beschleicht mich das Gefühl, dass Feeds nicht mehr die "Single Source" sind. Jedes Unternehmen sendet längst autark über alle möglichen Kanäle, etwa Newsletter, Substack oder LinkedIn. Mein Eindruck ist, dass ich mit dem Feedreader nur einen, manchmal etwas veralteten, Ausschnitt sehe.

Also überlege ich, ob ich mir nicht einen AI-Workaround bauen sollte, der mich täglich mit den relevantesten Informationen versorgt. Maßgeschneidert auf meine Bedürfnisse und Interessen, zusammengetragen aus unterschiedlichen Kanälen und Medien.

Genau das hat Mattes Schrader mit synthszr gemacht. Mattes prägt die deutsche Digitalszene seit über 20 Jahren, von SinnerSchrader bis Accenture Song, jetzt mit OH-SO. synthszr versorgt Abonnenten täglich mit einer Zusammenfassung aller relevanten Artikel, inklusive Einordnung und Interpretation. Angeboten in verschiedenen Sprachen, bis hin zu Plattdeutsch. Doch der eigentliche Clou aber ist, dass man das tägliche Newsupdate auch per Podcast abonnieren kann. Hosts sind zwei AIs, die sich selber nicht ganz für voll nehmen.

In Folge 230 des Marketing Transformation Podcasts mit Erik Siekmann berichtet Mattes Schrader, wie er synthszr gebaut hat, was sehr hörenswert ist.

Mein Feedreader hat jedenfalls schlechte Karten ...

Ich weiß, wo Du wohnst.

Charlie Osborne publizierte jüngst für ZDNET einen Artikel, der es in sich hat. „Your car is following you – how to reclaim your data privacy on the open road“ fasst zusammen, mit welchen Technologien welche Daten gesammelt werden, wohin sie gehen – und was man als Fahrzeugbesitzer dagegen tun kann.

Zu den Aggregatoren gehören Infotainment-, Synchronisations- und Überwachungssysteme, Navigation, Kartierung, Sensoren, Onboard-Kameras und Rettungsdienste. Dazu kommen Black Boxes, die das Fahrverhalten überwachen.

Gesammelt werden nicht nur Standorte, Ziele und Reiserouten, sondern auch allerhand Daten zur eigenen Person sowie Audioaufnahmen, Telefon- und Infotainmentdaten. Ach ja, und dann natürlich auch noch technische Daten zu dem Fahrzeug selbst.

Etwas unklarer wird es allerdings bei der Frage, wohin die Daten dann fließen. Denn im Gegensatz zu Online-Diensten, Mobilfunkentwicklern und Herstellern von Verbrauchergeräten nutzen Fahrzeughersteller rechtliche Grauzonen und extrem intransparente Einwilligungserklärungen oft schamlos aus. Hier herrscht in der Praxis noch juristischer Wildwuchs, sehr zur Freude halbseidener Datenbroker, die längst solche Daten im Angebot haben. Vielleicht ja auch Ihre?

Als Einzelner kann man selbst nur wenig gegen diese digitale Überwachung ausrichten. Sicher, man sollte sich ein Smart Car besser nur von einer Marke kaufen, der man auch vertraut. Ebenso empfiehlt sich eine Recherche zu dem Hersteller, um besser einschätzen zu können, wie er zum Thema Datenschutz steht. Und dann bleiben noch die Apps selber, die man in Bezug auf die Datenweitergabe überprüfen sollte.

Ganz klar: Moderne Technologien haben ihren Preis. Am Ende muss jeder selber entscheiden, was er für welche Funktion freigeben möchte – und ob es das wert ist. Übergreifend stellen sich mir zwei Fragen: Werde ich überhaupt das Gefühl haben, dass ich das Auto besitze (wo ich doch in Bezug auf die meisten Funktionen vom Hersteller abhängig bleiben werde), und was passiert eigentlich, wenn ein Hersteller – wie kürzlich Fisker – pleitegeht oder mein Modell schlichtweg nicht mehr supportet wird?

Alex M H Smith: The death of strategy

The Gust, Willem van de Velde (via Alex M H Smith)

Wenn es um Strategie geht, führt kein Weg an Alex M H Smith und seinem Buch «No Bullsh*t Strategy» vorbei. Dabei ist es weniger sein Prozess, der mich inspiriert, als viel mehr seine scharfe Beobachtungsgabe und Wortwitz.

Ich verfolge seine Arbeit seit gut zwei Jahren. Er ist äußerst rührig auf LinkedIn und Substack. Besonders seine Strategy-PDFs auf LinkedIn sind absolut beachtenswert.

Spannend ist zu beobachten, wie er mit dem Thema KI und AI-Slop umgeht und wie er die Zukunft von Strategie betrachtet. So betitelte er die Phase, in der wir alle gerade stecken, jüngst als Hyper-Competition:

„Because in case you haven’t noticed, that money-making isn’t happening quite as easily as it used to. For most businesses, it feels like almost overnight the volume of competitors has risen, and the volume of customers has dropped. AI is creating the pressure to move at insane speed, even if it’s in no particular direction. And just keeping the lights on has suddenly become insanely expensive.

What’s particularly weird is that this is happening at all levels of business simultaneously.

We have this unprecedented situation where multi-billion dollar corporates are experiencing the same pressures as solo-operators. Economic, political, and technological factors are squeezing everyone at once — ushering in an entirely new business paradigm, one I’m calling: Hyper-competition.“

— Alex M H Smith

Alex empfiehlt deshalb, die charismatische Seite strategisch auszubauen, da Charisma das Gegenmittel zu den rein performanceorientierten und bis ins letzte Detail durchoptimierten Strategien sei. Sein Ansatz ist, dass eine charismatische Strategie auf die am härtesten umkämpfte und knappste Ressource überhaupt setzt: menschliche Aufmerksamkeit und den daraus entstehenden Sog-Effekt. Den strategischen Vorteil sieht er darin, dass dieser vom Wettbewerb nur extrem schwer zu kopieren ist.

In einer Welt, in der KI jeden Inhalt und jede Standard-Strategie in Sekundenschnelle erstellen kann, ist menschliche Persönlichkeit entscheidender denn je. Vielleicht sollten wir endlich aufhören, LinkedIn mit Computer-Text vollzuschreiben und stattdessen wieder mehr auf Charme und Charakter zu setzen.

Tech Bro Topia

Absolut hörenswert.

[…] „Tech Bro Topia“ setzt sich unter anderem mit den Denkmustern von Elon Musk, J.D. Vance und den Einflüssen des Risikokapitalgebers Marc Andreessen und des neo-reaktionären Vordenkers Curtis Yarvin auseinander. Das Deutschlandfunk-Rechercheteam hat dafür über Monate die Strukturen und historischen Bezüge der „Tech Bros“ untersucht und mit hochrangigen Gesprächsgästen aus dem In- und Ausland gesprochen. Zu Wort kommen Christian Angermayer, Tech-Milliardär und Freund von Peter Thiel mit enger Verbindung zur Trump-Familie, genauso wie Max More, Vordenker des Transhumanismus, und einige der wichtigsten Autoren, Forscherinnen und Praktiker. […] – via Doppelgänger Update.

AI Slop: Die Revolution frisst ihre Kinder

John Oliver bringt pointiert auf den Punkt, was alle fühlen: Billige KI-Inhalte verstopfen nicht nur das Netz, sondern auch den Verstand.

Via Trending Topics.

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