Mehr Stimmen sind noch keine Perspektivenvielfalt

Virtuelle Advisory Boards gehören für mich zu den interessantesten Anwendungsmöglichkeiten generativer KI, weil sie eine Form der gedanklichen Arbeit zugänglich machen, die früher meist mit erheblichem organisatorischem Aufwand verbunden war. Eine Entscheidung lässt sich aus strategischer, finanzieller, psychologischer, operativer oder bewusst skeptischer Sicht betrachten, Argumente können gegeneinandergestellt werden, und aus einer einzelnen Antwort entsteht innerhalb weniger Augenblicke etwas, das zumindest äußerlich an eine Diskussion mehrerer Personen erinnert.

Genau diese Möglichkeit hat mich früh fasziniert.

Mit zunehmender Beschäftigung damit ist für mich allerdings eine zweite Frage wichtiger geworden: Wie viel tatsächliche Unterschiedlichkeit steckt hinter diesen verschiedenen Stimmen?

Denn mehrere Rollen erzeugen noch keine Perspektivenvielfalt.

Unterschiedliche Rollen können innerhalb derselben Geschichte bleiben

Man kann eine KI beispielsweise bitten, eine Entscheidung aus Sicht eines CEO, eines CFO, eines Strategieberaters, eines Risikomanagers, eines Psychologen und zweier Branchenexperten zu beurteilen. Die Antworten werden wahrscheinlich unterschiedliche Begriffe verwenden, verschiedene Schwerpunkte setzen und auf den ersten Blick genau jene Vielstimmigkeit erzeugen, die man sich von einem virtuellen Gremium erwartet.

Trotzdem können sich all diese Stimmen innerhalb sehr ähnlicher gedanklicher Leitplanken bewegen.

Wenn bereits in der Ausgangsfrage implizit festgelegt ist, dass ein bestimmtes Projekt umgesetzt werden soll, wird der CFO vielleicht über Finanzierung und Kapitalbindung sprechen, der Stratege über Wettbewerbsvorteile, der operative Manager über die Umsetzung und der Risikomanager über mögliche Gefahren. Jeder dieser Beiträge kann sinnvoll sein, während die grundlegendere Frage, ob das Projekt überhaupt verfolgt werden sollte, möglicherweise unangetastet bleibt.

Die Unterschiede liegen dann vor allem in der Betrachtungsrichtung, während zentrale Annahmen von allen Beteiligten geteilt werden.

Gerade bei KI halte ich das für relevant, weil Sprachmodelle sehr überzeugende und in sich konsistente Argumentationsketten erzeugen können. Mehrere solcher Antworten können dadurch schnell den Eindruck eines belastbaren Konsenses vermitteln, obwohl sie womöglich aus einem ähnlichen gedanklichen Ausgangspunkt entstanden sind.

Für mich verschiebt sich die entscheidende Frage deshalb von der Anzahl der beteiligten Rollen auf eine tiefere Ebene:

Welche Annahmen, Risiken und Denklogiken treffen hier tatsächlich aufeinander?

Wofür steht eigentlich jede Perspektive?

An diesem Punkt entsteht für mich ein weiteres Problem, das bei spontan zusammengestellten KI-Gremien leicht unterschätzt wird.

Wenn ich für jede neue Fragestellung ein neues Komitee generieren lasse, werde ich selbst zum Kurator dieses Gremiums. Ich entscheide, welche Perspektiven berücksichtigt werden, welche Rollen fehlen können und welche Stimmen für die konkrete Fragestellung relevant erscheinen.

Damit übernehme ich allerdings eine Aufgabe, für die mir ausgerechnet dort Wissen fehlen kann, wo ich das virtuelle Gremium besonders dringend brauche.

Nehmen wir an, eine KI schlägt mir für eine strategische Entscheidung fünf Perspektiven vor: einen Strategen, einen Verhaltensökonomen, einen Technologen, einen Risikomanager und einen Finanzexperten. Diese Zusammensetzung klingt plausibel und ausgewogen. Trotzdem bleibt zunächst offen, welche konkrete Denklogik sich hinter diesen Bezeichnungen verbirgt.

Was bedeutet beispielsweise „Risikomanagement“ in diesem Zusammenhang?

Geht es primär um Eintrittswahrscheinlichkeiten, mögliche Schadenshöhen, regulatorische Risiken, Volatilität, irreversible Verluste oder um Situationen, in denen ein einzelnes negatives Ereignis die gesamte Entscheidung infrage stellen könnte?

Welche Vorstellung von Erfolg bringt der Stratege mit? Denkt er vor allem in Wachstum, Marktanteilen, Wettbewerbsposition, Kapitalrendite oder langfristiger Überlebensfähigkeit?

Und welche Annahmen liegen der verhaltensökonomischen Perspektive zugrunde?

Solange ich diese Fragen nicht zumindest grob beantworten kann, entsteht eine Asymmetrie: Ich erhalte unterschiedliche Urteile, verfüge aber über zu wenig Kontext, um einzuordnen, weshalb sie voneinander abweichen und welche systematischen Schwerpunkte oder blinden Flecken jeweils dahinterliegen.

Genau hier liegt für mich ein wesentlicher Unterschied zwischen einer Persona und einer Perspektive.

Eine Persona kann mit wenigen Sätzen beschrieben werden. Eine belastbare Perspektive braucht aus meiner Sicht zusätzlich eine erkennbare Denkhaltung, typische Fragestellungen, wiederkehrende Prioritäten und eine Vorstellung davon, welche Art von Fehler sie besonders vermeiden möchte.

Dokumentierte Denkhaltungen schaffen einen Referenzrahmen

Gerade deshalb erscheinen mir für solche Perspektiven Personen oder Denkansätze besonders interessant, deren Überlegungen über längere Zeit dokumentiert wurden.

Das können Menschen sein, die selbst Bücher geschrieben haben, deren Gedanken in Briefen, Vorträgen, Interviews oder Essays über viele Jahre nachvollziehbar geworden sind, oder Persönlichkeiten, über deren Arbeit eine umfangreiche Literatur entstanden ist.

Ein solcher Korpus schafft einen Referenzrahmen.

Wenn eine Perspektive auf Taleb zurückgreift, lässt sich zumindest nachvollziehen, weshalb Fragilität, asymmetrische Risiken und die Möglichkeit sehr seltener, aber folgenreicher Ereignisse eine besondere Rolle spielen. Bei Graham existiert ein umfangreicher gedanklicher Hintergrund zu Wert, Preis und Sicherheitsmarge. Bei Housel lässt sich sehr gut nachvollziehen, weshalb Verhalten, Zeithorizont und die psychologische Tragfähigkeit einer Entscheidung immer wieder in den Vordergrund rücken.

Dabei geht es mir nicht um den Anspruch, eine reale Person durch KI authentisch zu reproduzieren. Eine solche Simulation wäre ohnehin mit Vorsicht zu betrachten.

Der Mehrwert liegt für mich im dokumentierten Denkrahmen, auf den sich eine Perspektive beziehen kann und den auch der Entscheider selbst kennenlernen kann.

Damit wird die Antwort ein Stück weit überprüfbarer: Ich kann mich fragen, ob das Argument tatsächlich zur beschriebenen Denkhaltung passt, welche Annahmen dahinterliegen und weshalb diese Perspektive gerade diesen Aspekt hervorhebt.

Bei einer spontan erzeugten Rolle wie „erfahrener Risikomanager“ fehlt dieser externe Referenzrahmen weitgehend. Die Rolle kann hervorragend formuliert sein, während für mich trotzdem offenbleibt, welche Risikophilosophie das Modell in diesem Moment eigentlich verkörpert.

Warum stabile Komitees einen besonderen Vorteil haben können

Aus diesem Gedanken ergibt sich für mich eine weitere Konsequenz.

Für wiederkehrende Entscheidungstypen halte ich ein relativ stabiles und vom Entscheider inhaltlich verstandenes Komitee für hilfreicher als ein Gremium, das bei jeder einzelnen Fragestellung vollständig neu zusammengesetzt wird.

Der wesentliche Grund liegt für mich in einem Effekt, der erst über Zeit entsteht:

Kalibrierung.

Wenn ich dieselben Perspektiven wiederholt auf unterschiedliche Entscheidungen anwende, beginne ich ihre Denkweise immer besser einzuordnen. Ich erkenne, welche Risiken eine Perspektive regelmäßig stärker gewichtet, wo eine andere Sicht eher langfristig argumentiert, welche Fragen immer wieder auftauchen und welche Aspekte eine bestimmte Denkhaltung möglicherweise weniger stark berücksichtigt.

Mit zunehmender Erfahrung verändert sich dadurch auch die Art, wie ich die Antworten lese.

Ich sehe dann nicht mehr lediglich eine einzelne Einschätzung vor mir, sondern kann sie in einen bekannten Denkrahmen einordnen.

Eine stark risikoorientierte Perspektive überrascht mich weniger, wenn ich weiß, welche Art von Risiken sie systematisch priorisiert. Eine sehr langfristige Sicht kann ich besser gewichten, wenn mir bewusst ist, welche kurzfristigen Faktoren sie bewusst geringer bewertet. Ein besonders verhaltensorientierter Einwand bekommt einen anderen Stellenwert, wenn ich seine dahinterliegende Logik bereits aus früheren Entscheidungen kenne.

Über die Zeit entsteht damit eine Art Erfahrung mit dem eigenen Komitee.

Genau diese Erfahrung fehlt bei einem jedes Mal neu zusammengesetzten KI-Board weitgehend. Heute urteilen fünf Rollen, morgen sieben andere, bei der nächsten Fragestellung kommen weitere hinzu. Jede einzelne Stimme kann plausibel und hilfreich sein, während der gemeinsame Referenzrahmen immer wieder neu aufgebaut werden muss.

Damit leidet auch die Vergleichbarkeit.

Wenn sich eine Einschätzung verändert, möchte ich möglichst erkennen können, ob sich die Faktenlage verändert hat, ob eine Annahme neu bewertet wird oder ob die Abweichung lediglich daraus entsteht, dass ein anderes Set von Perspektiven gefragt wurde.

Ein stabiles Komitee schafft hier eine gewisse Kontinuität.

Ein stabiles Komitee wirkt auch auf den Entscheider zurück

Ein weiterer Aspekt ist für mich mindestens ebenso interessant.

Ein vorab definiertes Komitee schafft auch eine gewisse methodische Disziplin für denjenigen, der die KI verwendet.

Wenn ich bei jeder Fragestellung sämtliche Perspektiven neu auswählen kann, besteht immer die Möglichkeit, bewusst oder unbewusst jene Stimmen stärker zu berücksichtigen, die meiner eigenen Einschätzung ohnehin näherstehen. Eine besonders kritische Perspektive erscheint irgendwann vielleicht als wenig hilfreich, während eine andere, deren Argumentation besser zur eigenen Erwartung passt, häufiger zum Einsatz kommt.

Dafür braucht es keine bewusste Manipulation.

Confirmation Bias zeigt sich häufig viel subtiler in der Auswahl von Informationen, der Formulierung einer Frage oder eben in der Entscheidung, wen man überhaupt zu einer Diskussion einlädt.

Ein stabiles Komitee reduziert diesen Spielraum zumindest teilweise.

Perspektiven bleiben Bestandteil des Prozesses, auch wenn ihre Einwände unbequem sind. Über mehrere Entscheidungen hinweg entsteht dadurch eine methodische Kontinuität, die den Entscheider dazu zwingt, sich wiederholt mit denselben Gegenargumenten und blinden Flecken auseinanderzusetzen.

Auch das gehört für mich zur Qualität eines solchen Systems.

Der stärkste Einwand gegen diese Stabilität liegt allerdings auf der Hand: Ein festes Komitee kann seine eigenen blinden Flecken ebenso stabilisieren. Wenn dieselben Perspektiven über Jahre auf jede Frage blicken, kann aus Verlässlichkeit irgendwann Gewohnheit werden, und ein systematisch fehlender Blickwinkel wird gerade deshalb schwerer sichtbar, weil das Verfahren so vertraut geworden ist.

Für mich spricht das gegen eine tägliche Neuerfindung des Gremiums und zugleich für eine gelegentliche Prüfung des Gremiums selbst. Die Perspektiven können innerhalb einzelner Entscheidungen stabil bleiben, während ihre Zusammensetzung in größeren Abständen bewusst hinterfragt wird: Welche Einwände fehlen wiederholt? Welche Annahmen teilen alle? Und gibt es Themen, bei denen eine zusätzliche oder andere Denkhaltung dauerhaft sinnvoll wäre? Stabilität gewinnt ihren Wert damit durch Vergleichbarkeit und Lernbarkeit; sie sollte ihre eigene Überprüfbarkeit nicht ausschließen.

VFG als eine mögliche Umsetzung

Dieser Gedanke spielt auch bei der Konstruktion des VFG-Komitees eine Rolle.

Die Perspektiven werden nicht für jede einzelne Fragestellung neu erfunden, und ihre grundlegende Denklogik wird im Buch beschrieben und voneinander abgegrenzt. Damit soll für den Nutzer nachvollziehbar bleiben, wofür eine Perspektive steht, welche Fragen sie typischerweise stellt und weshalb sie bei derselben Ausgangslage zu einem anderen Urteil gelangen kann als eine andere.

Taleb lenkt den Blick beispielsweise besonders auf Fragilität, Asymmetrien und existenzielle Risiken. Graham richtet die Aufmerksamkeit auf Wert, Preis und Sicherheitsmarge. Buffett bringt unter anderem die langfristige Qualität und ökonomische Tragfähigkeit stärker ein. Housel erweitert die Betrachtung um Verhalten, Zeithorizont und psychologische Tragfähigkeit.

Die Namen sind dabei für mich weniger wichtig als die dahinterliegenden Denkhaltungen.

Genau deshalb hat das Buch innerhalb von VFG auch eine zusätzliche Funktion: Es schafft einen Referenzrahmen, anhand dessen der Nutzer verstehen kann, wie die verwendeten Perspektiven innerhalb dieses Systems interpretiert werden und weshalb sie bestimmte Aspekte stärker gewichten als andere.

Das VFG-Komitee ist damit ein mögliches Beispiel für dieses Prinzip.

Andere Fragestellungen können andere Zusammensetzungen rechtfertigen, andere Menschen können andere Perspektiven bevorzugen, und für manche Themenfelder werden ganz andere Komitees sinnvoll sein.

Die allgemeine Idee erscheint mir trotzdem übertragbar:

Ein virtuelles Gremium gewinnt an Wert, wenn seine Perspektiven ausreichend dokumentiert, inhaltlich verständlich, tatsächlich unterschiedlich und über Zeit lernbar sind.

Darin liegt für mich der eigentliche Wert

Generative KI macht es inzwischen erstaunlich einfach, innerhalb weniger Sekunden ein ganzes Expertengremium zu simulieren. Die technische Hürde, zusätzliche Stimmen zu erzeugen, wird damit immer kleiner.

Gerade deshalb verschiebt sich der eigentliche Engpass.

Die Herausforderung liegt zunehmend darin, gute Perspektiven auszuwählen, ihre Denklogik zu verstehen, ihre Unterschiede sinnvoll einzuordnen und über Zeit ein Gefühl dafür zu entwickeln, wie ihre Urteile zu lesen sind.

Ein kleineres, stabiles und gut verstandenes Komitee kann unter diesen Voraussetzungen mehr Erkenntnis liefern als ein ständig wechselndes Ensemble sehr überzeugend klingender Expertenrollen.

Am Ende bleibt die Entscheidung beim Menschen.

Für diesen Menschen ist langfristig ebenso wichtig zu verstehen, warum eine Perspektive zu einem bestimmten Urteil gelangt, wofür sie steht und welche Grundhaltung hinter ihrer Einschätzung liegt, wie das Urteil selbst zu kennen.

Darin liegt für mich der größere Wert eines virtuellen Advisory Boards: Über Zeit entsteht ein vertrauter Referenzrahmen aus unterschiedlichen Denkhaltungen, an dem Entscheidungen geprüft, eigene Annahmen herausgefordert und Widersprüche sichtbar gemacht werden können.

Die Qualität eines solchen Komitees bemisst sich dann weniger daran, wie viele Stimmen am Tisch sitzen, als daran, wie gut der Entscheider versteht, wer dort gedanklich eigentlich mit ihm am Tisch sitzt.