"Wir sind im KI-Wettbewerb nicht chancenlos"

Im Interview beleuchtet KI-Experte Dr. Christian Gilcher, wie Denkmodelle und darauf aufbauende KI-Agenten aktuell die Spielregeln am Markt verändern, und nimmt zugleich das Konzept "Bionic Reasoning" genauer unter die Lupe.

springerprofessional.de: Herr Dr. Gilcher, was sind die größten Herausforderungen bei der Entwicklung von Künstlicher Intelligenz (KI)?

Dr. Christian Gilcher: Die aktuelle KI-Entwicklung stößt zunehmend an strukturelle Grenzen. Sprachmodelle auf Basis der etablierten Transformer-Architektur wie jene von Google und OpenAI skalieren nicht mehr in dem Maße, wie es erforderlich wäre, um wirkliche Durchbrüche zu erzielen. Zudem fehlt es diesen Modellen an der notwendigen Präzision und Verlässlichkeit, um komplexe Prozesse eigenständig und fehlerfrei zu steuern. Gerade vollzieht sich der Schritt zu sogenannten Denkmodellen – eine neue Generation von KI, die nicht nur Texte generiert, sondern in der Lage ist, logische Schlüsse zu ziehen. Denkmodelle sind zwar gegenüber reinen Sprachmodellen deutlich leistungsfähiger, lösen aber das Black-Box-Problem nicht, da sie wie alle Modelle ein statistisches Abbild ihrer Trainingsdaten sind. Wir müssen also über Denksysteme sprechen, die eine hohe Leistungsfähigkeit mit Nachvollziehbarkeit und Kontrolle kombinieren. Denksysteme können eigenständig Entscheidungen auf der Grundlage von Gesetzen, Normen und dergleichen treffen, was für die nächste Generation von KI-Anwendungen, sogenannter Agentic Automation, wirklich entscheidend ist. Und hier bietet sich eine echte Chance für Europa.

Wie positioniert sich Deutschland im weltweiten Vergleich im Bereich KI?

Wenn wir ehrlich sind, waren wir bei der Entwicklung großer Basismodelle nie konkurrenzfähig. Dafür braucht es Kapital in einer Größenordnung, die in Deutschland und Europa schlicht nicht verfügbar ist. Die USA und China dominieren dieses Feld, weil sie sowohl die finanziellen Mittel als auch die strategische Förderung haben, um diese Modelle in atemberaubender Geschwindigkeit weiterzuentwickeln. Aber das bedeutet nicht, dass wir im KI-Wettbewerb künftig chancenlos sind – ganz im Gegenteil. Denn bei Denkmodellen (und darauf aufbauender Agentic Automation) gelten andere Spielregeln. Hier geht es nicht mehr nur um brachiale Rechenpower, sondern um konzeptionelle Innovationskraft und eine präzise Verknüpfung von Logik und Daten. Genau das ist unsere Stärke. Als Land der Ingenieure und Tüftler haben wir beste Voraussetzungen, um in diesem Bereich eine führende Rolle zu spielen. Es geht um Köpfchen statt Kapital – und darin sind wir traditionell stark.

Wie würden Sie die einzelnen Entwicklungsphasen von KI in den vergangenen Jahren beschreiben und in welche neue Phase tritt die KI-Entwicklung derzeit ein?

Die jüngere KI-Entwicklung lässt sich in drei wesentliche Phasen unterteilen: In der ersten Phase wurden Algorithmen und Architekturgrundlagen geschaffen. Maschinelles Lernen war der Beginn dieser neuen Evolutionsstufe. Die zweite Phase war von der Anwendung der Grundlagen für das Training großer Sprachmodelle geprägt. Mit der Entwicklung von Modellfamilien wie GPT oder Claude wurde KI massentauglich. Plötzlich konnten Maschinen menschenähnliche Texte generieren, doch ihre Fähigkeit zum echten Verständnis blieb begrenzt. Jetzt beginnt die dritte Phase: Denkmodelle und darauf aufbauende KI-Agenten verändern die Spielregeln auf sehr grundlegende Art und Weise. Diese nächste Generation von Künstlicher Intelligenz geht weit über die bloße Sprachverarbeitung hinaus. Es entstehen Systeme, die logische Schlüsse ziehen, sich selbstständig an neue Herausforderungen anpassen und eigenständig Entscheidungen treffen können. Diese Entwicklung markiert einen Paradigmenwechsel, denn sie ermöglicht KI-Systemen nicht nur effizientere, sondern auch präzisere und nachvollziehbarere Arbeitsweisen.

Was verbirgt sich hinter dem Konzept des Bionic Reasoning?

Bionic Reasoning ist ein innovativer Ansatz für Denksysteme, die die Leistungsfähigkeit klassischer Sprachmodelle auf eine völlig neue Stufe heben. Statt sich auf teure Trainingsprozesse zu stützen, kombiniert diese innovative Systemarchitektur bestehende Sprachmodelle mit einer eigenständigen, logikbasierten Denkkomponente. Im Ergebnis entsteht ein schrittweiser, durch logische Ableitungen geprägter Denkprozess. Dieser Ansatz bietet maximale Effizienz, da kein aufwendiges Nachtrainieren notwendig ist und Ressourcen geschont werden. Gleichzeitig lassen sich Entscheidungsprozesse gezielt steuern, sodass gesetzliche Vorgaben, Vorschriften und ethische Standards verbindlich eingehalten werden können – ein Konzept, das wir als Supranominal Alignment bezeichnen. Darüber hinaus erlaubt diese Architektur eine nahtlose Anbindung externer Systeme, wodurch sogenannte Agentic Automation auf sichere und zuverlässige Art und Weise ermöglicht wird. Auf dieser Grundlage lassen sich autonome Prozesse mit maximaler Präzision und Kontrolle umsetzen. Bionic Reasoning macht KI beziehungsweise deren reale Anwendung also gleichzeitig deutlich leistungsfähiger, robuster, nachvollziehbarer und zuverlässiger als je zuvor.

Für welche Branchen eignet sich der Einsatz von KI-Lösungen auf Basis von Bionic Reasoning?

Wenn wir den wahren Nutzen von KI-Technologie aus Sicht einzelner Unternehmen sowie der Volkswirtschaft insgesamt heben wollen, müssen wir in die realen, alltäglichen Prozesse hinein, und zwar im großen Stil. Wir sprechen über autonome Prozesse und ganze Prozessketten, jenseits punktueller Automatisierungen. Genau dafür ist Bionic Reasoning eine Schlüsseltechnologie, denn es ermöglicht genau diese Ende-zu-Ende-Automatisierungen, ohne jedoch die Kontrolle und die Steuerungshoheit zu verlieren. Bionic Reasoning ist branchenübergreifend einsetzbar – überall dort, wo Präzision, Verlässlichkeit und Effizienz gefragt sind, entfaltet die Technologie ihr volles Potenzial. Dabei handelt es sich nicht um eine theoretische Vision, sondern um erprobte Praxis mit realen Anwendungen in unterschiedlichsten Bereichen. Besonders spannend sind die Einsatzmöglichkeiten im Bereich des industriellen Engineerings, traditionell eine Stärke der europäischen und deutschen Wirtschaft. Hier ergeben sich völlig neue Innovations- und Wertschöpfungsszenarien, die ohne KI-Technologie bislang unmöglich waren. Im Finanz- und Versicherungswesen sorgt Bionic Reasoning für transparente, auditierbare Entscheidungen. Im öffentlichen Sektor trägt die Technologie dazu bei, Verwaltungsprozesse zu verschlanken und mit hoher Bürokratiebelastung effizient umzugehen. Insgesamt lässt sich eine signifikante Beschleunigung erreichen, die in vielen Bereichen unserer Wirtschaft und der Verwaltungspraxis so dringend benötigt wird. Darüber hinaus eröffnet Bionic Reasoning neue Perspektiven in Forschung und Entwicklung – etwa bei der Entdeckung neuer Materialien oder der Optimierung von Produktionsverfahren. Hier können wir den bis dato limitierenden Faktor der Verfügbarkeit qualifizierter menschlicher Ingenieure überwinden und in neue Dimensionen von Innovation und Wertschöpfung vorstoßen. Zusammenfassend erschließt Bionic Reasoning also Nutzen in drei Dimensionen: Effizienz, Geschwindigkeit und neue Wertschöpfung.

Was sind derzeit noch Stolpersteine im Bereich Bionic Reasoning?

Der technologische Durchbruch ist geschafft – die Technologie bewährt sich bereits in der Praxis. Doch wir stehen erst am Anfang eines neuen Wegs. Wir haben die ersten Schritte getan, aber wie weit dieser Pfad führt, können wir noch nicht vollständig überblicken. Klar ist jedoch: Das Potenzial ist enorm und die Richtung stimmt. Ein weiterer entscheidender Punkt ist die strategische Perspektive für Europa: Dieser Weg kann unabhängig von den USA und China beschritten werden. Das bedeutet, dass Europa hier eine echte Chance hat, sich technologisch und wirtschaftlich eigenständig zu positionieren. Das hat weitreichende geopolitische und geoökonomische Implikationen.