Ein Umfeld, in dem es um Diagnose, Behandlung, Prävention und die Unterstützung von Patient:innen und Pflegepersonal geht.

Der urbane Raum und seine Verwaltung. Themen sind Bürger-Services, Infrastruktur, öffentliche Sicherheit und effiziente Prozesse im Rathaus.

Kontexte wie Schulen, Universitäten oder berufliche Weiterbildung. Es geht um personalisiertes Lernen, Lehrmaterialien und Wissensmanagement.

Alles, was sich bewegt: Personenverkehr (ÖPNV, individuell), Gütertransport, Lieferketten und die Planung von Routen.

Der Schutz natürlicher Ressourcen, Monitoring von Umweltdaten, nachhaltige Landnutzung und die Optimierung von Ernten.

Die "smarte Fabrik". Themen sind Qualitätskontrolle, vorausschauende Wartung (Predictive Maintenance), Robotik und Lieferketten-Management.

Das Einkaufserlebnis, online wie offline. Es geht um Kundenverhalten, personalisierte Empfehlungen, Lagerhaltung und Marketing.

Die Erzeugung, Verteilung und Nutzung von Energie (Strom, Wärme, Wasser). Themen sind Netzstabilität, Einspar-Potenziale und erneuerbare Energien.

Die Welt der Banken und Versicherungen. Fokus auf Betrugserkennung, Risikobewertung, Kundenberatung und automatisierte Prozesse.

Die Erstellung und Verbreitung von Inhalten. Journalismus, Unterhaltung (Filme, Musik), Museen und die Moderation von Online-Inhalten.

Das private Umfeld. Es geht um Komfort, Sicherheit, Energiemanagement und Assistenzsysteme im eigenen Zuhause.

Der akademische Bereich. Es geht um die Analyse riesiger Datenmengen, die Beschleunigung von Experimenten und das Finden neuer Muster.

Steht unter hohem Zeitdruck. Sucht nach Entlastung bei administrativen Aufgaben, um mehr Zeit für Patient:innen zu haben.

Möchte die eigene Gesundheit besser verstehen. Sucht nach verlässlichen Informationen, Unterstützung im Alltag oder schnellerer Diagnose.

Muss komplexe Entscheidungen treffen. Benötigt fundierte Datengrundlagen, um die Stadt lebenswerter und nachhaltiger zu gestalten.

Möchte sich im städtischen Umfeld sicher und wohl fühlen. Sucht nach einfachen Wegen, um mit der Verwaltung zu kommunizieren oder Probleme zu melden.

Möchte individuell auf Schüler:innen eingehen. Sucht nach Werkzeugen, um unterschiedliche Lernstände zu erkennen und passende Materialien bereitzustellen.

Navigiert durch eine Fülle von Informationen. Sucht nach effizienten Wegen zu lernen, Wissen zu organisieren und sich auf Prüfungen vorzubereiten.

Möchte nachhaltig wirtschaften. Sucht nach präzisen Informationen (z.B. über Bewässerung, Düngung), um Ressourcen zu schonen und Erträge zu sichern.

Koordiniert komplexe Routen und Zeitpläne. Steht vor der Herausforderung, Verspätungen und Ausfälle in Echtzeit zu managen.

Bearbeitet täglich repetitive Anträge. Sucht nach Wegen, Routineaufgaben zu beschleunigen, um sich auf komplexe Fälle konzentrieren zu können.

Ist die erste Anlaufstelle für Probleme. Muss schnell auf Standardfragen antworten und gleichzeitig empathisch auf individuelle Anliegen eingehen.

Überwacht komplexe Maschinen. Möchte frühzeitig gewarnt werden, bevor ein Defekt auftritt, um Ausfallzeiten zu minimieren.

Muss in Stresssituationen schnelle Entscheidungen treffen. Benötigt in unübersichtlichen Lagen die wichtigsten Informationen auf einen Blick.

Steht unter Zeitdruck, Fakten zu prüfen. Sucht nach Werkzeugen, um große Mengen an Texten (z.B. Berichte, Social Media) schnell zu analysieren.

Möchte so lange wie möglich selbstständig leben. Sucht nach unauffälliger technischer Unterstützung, die Sicherheit gibt, ohne zu bevormunden.

Statische visuelle Daten. (z.B. Porträts, medizinische Scans (MRT, Röntgen), Satellitenbilder, Produktfotos).

Bewegtbilder. (z.B. Live-Streams von Überwachungskameras, aufgezeichnete Interviews, Drohnen-Aufnahmen).

Menschliche Sprache. (z.B. Aufnahmen von Telefonanrufen im Service-Center, Diktate, Podcasts, Sprachbefehle).

Nicht-sprachliche Töne. (z.B. Maschinengeräusche in einer Fabrik, Umgebungsgeräusche in einer Stadt, Herzschläge).

Geschriebene Inhalte. (z.B. E-Mails, PDF-Berichte, Social-Media-Posts, Webseiten-Inhalte, juristische Verträge).

Klar strukturierte Informationen in Zeilen und Spalten. (z.B. Excel-Listen, Datenbank-Auszüge, Finanzreports, Kundenlisten).

Messwerte, die über die Zeit erfasst werden. (z.B. Temperaturverläufe, GPS-Positionen, Börsenkurse, Füllstände).

Informationen mit klarem Ortsbezug. (z.B. digitale Karten (GIS-Daten), Adresslisten, Standorte von Fahrzeugflotten).

Verhaltensdaten von Nutzer:innen. (z.B. Klickpfade auf einer Webseite, Verweildauer, Suchanfragen, App-Nutzungsstatistiken).

Gezielt erhobene Meinungen oder Fakten. (z.B. Antworten aus Kundenbefragungen, Mitarbeiter-Feedback, Marktforschungsstudien).

Räumliche Modelle. (z.B. LIDAR-Scans von autonomen Fahrzeugen, 3D-Modelle von Gebäuden (BIM), 3D-Scans von Objekten).

Die KI lernt, Daten einer Kategorie zuzuordnen. (z.B. Ist diese E-Mail 'Spam' oder 'Kein Spam'?).

Die KI lernt, einen zukünftigen Zahlenwert vorherzusagen. (z.B. Wie hoch wird der 'Umsatz' nächsten Monat sein?).

Die KI lernt, auf Basis von Mustern neue, eigene Inhalte zu erstellen. (z.B. Einen 'Text' schreiben, ein 'Bild' malen).

Die KI lernt, Elemente innerhalb von Daten zu lokalisieren. (z.B. Alle 'Gesichter' in einem Video finden).

Die KI lernt, basierend auf vergangenem Verhalten passende Vorschläge zu machen. (z.B. 'Welchen Film' solltest du als nächstes sehen?).

Die KI findet selbstständig verborgene Ähnlichkeiten in Daten und bildet Gruppen. (z.B. 'Kundensegmente' finden).

Die KI lernt, gesprochene Sprache zu verstehen und als geschriebenen Text auszugeben. (z.B. Ein 'Diktat' verschriftlichen).

Die KI lernt, Inhalte von einer Sprache in eine andere zu übertragen. (z.B. Eine 'Webseite' auf Englisch anzeigen).

Die KI lernt den "Normalzustand", um seltene Abweichungen zu melden. (z.B. 'Betrugsversuch' bei Kreditkarten).

Die KI lernt, die wichtigsten Kernaussagen aus langen Texten zu extrahieren. (z.B. 'Management Summary' eines Berichts).

Eine grafische Benutzeroberfläche, die KI-Erkenntnisse bündelt. (z.B. Diagramme, die Prognosen anzeigen).

Eine dialogbasierte Schnittstelle. Der Nutzer interagiert durch geschriebene oder gesprochene Sprache mit der KI.

Eine proaktive, kurze Mitteilung auf einem mobilen Gerät. (z.B. Eine Warnung, wenn ein Sensorwert kritisch ist).

Die KI präsentiert ihr Ergebnis als prägnanten, generierten Text. (z.B. Die Kernaussagen eines langen Dokuments).

Die KI zeigt eine sortierte Liste von Vorschlägen an. (z.B. "Diese Produkte könnten Ihnen auch gefallen").

Die KI hebt Informationen direkt im Quellmedium hervor. (z.B. Erkannte Objekte in einem Bild einkreisen).

Ein automatisierter, ausführlicher Bericht, der von der KI erstellt und versendet wird. (z.B. Ein wöchentlicher Analyse-Report).

Ein vereinfachtes Bewertungssignal. (z.B. Ein Kredit-Score von 1-100; ein Risiko-Indikator 'Rot'/'Gelb'/'Grün').

Die KI priorisiert Aufgaben oder Informationen für einen Menschen. (z.B. "Diese Kundenanfragen sind am dringendsten").

Die KI stellt ihr Ergebnis nicht einem Menschen, sondern einer anderen Software zur Verfügung. (z.B. Eine Prognose an ein ERP-System senden).

Die KI "sieht" die Welt durch eine Linse. (z.B. Eine Kamera an einer Maschine zur Qualitätskontrolle).

Die KI "hört" die Welt. (z.B. Ein Mikrofon zur Aufnahme von Sprachbefehlen oder Maschinengeräuschen).

Die KI kennt ihre exakte Position oder die eines Objekts. (z.B. Standort-Tracking für Logistik-Fahrzeuge).

Die KI registriert eine simple Ja/Nein-Aktion. (z.B. Ein Taster, der einen Prozess startet; ein Türkontakt).

Die KI misst physische Zustände. (z.B. Temperatur-, Feuchtigkeits- oder Luftqualitätssensoren).

Die KI gibt ein einfaches visuelles Signal. (z.B. Ein Licht leuchtet 'Rot', wenn die KI einen Fehler erkennt).

Die KI gibt ein akustisches Signal oder eine Sprachansage aus. (z.B. Ein Warnton bei Gefahr; eine generierte Durchsage).

Die KI zeigt Text oder einfache Grafiken auf einem physischen Bildschirm an. (z.B. Die Anzeige einer Statusmeldung an einer Maschine).

Die KI löst eine physische Bewegung aus. (z.B. Ein Motor öffnet oder schließt ein Ventil; ein Schloss wird verriegelt).

Die KI steuert eine simple Roboter-Aktion. (z.B. Ein Greifarm, der von der KI erkannte Objekte vom Band sortiert).

Diskussion: Wen bevorzugt unsere KI-Lösung? Wen könnte sie benachteiligen? Basieren unsere Trainingsdaten auf historischen Vorurteilen?

Diskussion: Können wir (oder der Nutzer) nachvollziehen, warum die KI zu einem bestimmten Ergebnis kommt? Oder ist es eine "Black Box"?

Diskussion: Welche Daten sammeln wir, insbesondere personenbezogene? Haben wir die Einwilligung? Sind die Daten sicher gespeichert?

Diskussion: Wer ist verantwortlich, wenn die KI einen Fehler macht, der Schaden verursacht? Der Entwickler, der Betreiber oder der Nutzer?

Diskussion: Wie leicht kann unser System ausgetrickst oder manipuliert werden? Was passiert im Falle eines Systemausfalls?

Diskussion: Wo und wann muss ein Mensch die finale Entscheidung treffen oder die KI überstimmen können?

Diskussion: Machen wir deutlich, dass der Nutzer gerade mit einer KI interagiert? Oder erwecken wir den Eindruck, es sei ein Mensch?

Diskussion: Wie viel Energie verbraucht unsere KI (im Training und im Betrieb)? Steht der Nutzen in einem gesunden Verhältnis zum Aufwand?

Diskussion: Welche menschlichen Fähigkeiten oder Arbeitsplätze könnte unsere KI ersetzen? Dient sie der Unterstützung oder der reinen Automatisierung?

Diskussion: Wem "gehören" die Daten, die die KI nutzt? Wem "gehören" die Ergebnisse, die sie produziert? Haben Nutzer:innen die Kontrolle?

Der Bereich der Rechtssprechung und -beratung. (z.B. KI-gestützte Vertragsanalyse, Recherche in Falldatenbanken, Betrugserkennung).

Der Sektor rund um Mitarbeitermanagement. (z.B. Intelligentes Matching von Bewerber:innen, Analyse von Mitarbeiterfeedback, Skill-Management).

Schutz von digitalen und realen Systemen. (z.B. Eindringlingserkennung in Netzwerken, Auswertung von Sicherheitskamera-Streams, Phishing-Erkennung).

Trifft strategische Entscheidungen. Sucht nach datengestützten Einsichten (Business Intelligence), um KPIs zu verbessern und Risiken zu managen.

Erschafft neue Inhalte. Sucht nach Inspiration, Unterstützung bei Routineaufgaben (z.B. Bildbearbeitung) oder Co-Kreation (z.B. Textentwürfe).

Hält Systeme am Laufen. Sucht nach Wegen, Systemausfälle vorherzusagen, Support-Tickets automatisch zu klassifizieren oder Sicherheitslücken zu finden.

Geschriebener Quellcode in verschiedenen Programmiersprachen. (z.B. Code-Repositories zur Fehleranalyse oder Optimierung).

Einzigartige physische Merkmale. (z.B. Fingerabdrücke, Iris-Scans, Gesichtserkennungsmerkmale, Herzfrequenzvariabilität).

Kommunikationsprotokolle zwischen Computern. (z.B. Server-Logs, IP-Adressen, Paketdaten zur Analyse von System-Gesundheit oder Angriffen).

Die KI lernt, das bestmögliche Ergebnis in einem System mit vielen Variablen zu finden. (z.B. Die effizienteste Route in Echtzeit; Steuerung eines Energienetzes).

Die KI lernt, die emotionale Tonalität in Texten zu bewerten. (z.B. 'Positive', 'Negative' oder 'Neutrale' Kundenbewertungen erkennen).

Die KI lernt die Regeln eines komplexen Systems, um "Was-wäre-wenn"-Szenarien durchzuspielen. (z.B. Verkehrsfluss simulieren, Klima-Modelle).

Die KI unterstützt den Nutzer während der Eingabe. (z.B. Autovervollständigung von Code (Co-Pilot), Textvorschläge beim E-Mail-Schreiben).

Die KI arbeitet im Hintergrund und stößt Prozesse an. (z.B. Eine Rechnung wird erkannt, geprüft und automatisch zur Zahlung freigegeben).

Die KI blendet kontextbezogene Infos über ein Live-Bild (z.B. via Smartphone-Kamera oder AR-Brille). (z.B. Wartungsanleitung an einer Maschine).

Die KI erhält Input durch das Scannen eines Chips. (z.B. Identifikation eines Bauteils in der Produktion; Zutrittskontrolle).

Die KI gibt eine Rückmeldung durch Vibration oder Widerstand. (z.B. Ein vibrierendes Armband warnt den Nutzer; ein Controller gibt Widerstand).

Die KI erstellt ein Design, das direkt an einen Drucker gesendet wird. (z.B. Ein generiertes 3D-Modell wird gedruckt; ein Bericht wird automatisch ausgedruckt).

Diskussion: Wie wirkt sich die KI auf das Wohlbefinden des Nutzers aus? Fördert sie Suchtverhalten (z.B. 'Doomscrolling') oder unnötigen Stress?

Diskussion: Könnte unsere KI-Lösung (oder ihre Technologie) leicht für schädliche oder manipulative Zwecke missbraucht werden?

Diskussion: Ist unsere KI-Lösung für Menschen mit körperlichen oder kognitiven Einschränkungen (z.B. Sehstörungen, motorische Einschränkungen) bedienbar?