Kuratierte KI statt unkontrollierter "Internet Daten"

CORA-ai wird gezielt eingesetzt, um Inhalte für Museen nicht nur zu generieren, sondern kuratorisch aufzubereiten.

„Kuratierte Texte“ werden nicht einfach automatisiert erstellt, sondern strukturiert ausgewählt, geprüft, kontextualisiert und auf eine Zielgruppe abgestimmt.

Das Kuratorium behält dabei jederzeit die volle Kontrolle über den gesamten Prozess.

CORA-ai ist eine spezialisierte Analyse- und Chat-Lösung zum Erstellen, Optimieren, Erweitern und Editieren von Texten. Diese verarbeitet interne und externe Textquellen mittels präzise definierten Personas und Prompts, die vom Kunden selbst verwaltet und editiert werden können. ist

Das Ergebnis sind strukturierte, ziel-gerichtete und kontextualisierte Inhalte, die redaktionell und kuratorisch kontrolliert erstellt werden. Die Lösung unterstützt Museen bei ihrer inhaltlichen Arbeit, steigert die Effizienz redaktioneller Prozesse und ermöglicht gleichzeitig nachhaltige Kosteneinsparungen.

Die Zukunft der Museen

Die Zukunft führt zu einer Gesellschaft, in der lokale Geschichte, kulturelle Identität und gemeinschaftliches Wissen zunehmend digital vermittelt und kollaborativ weiterentwickelt werden.



Kulturelles Erbe wird nicht mehr passiv konsumiert, sondern gemeinsam erschlossen, geteilt und neu interpretiert. Mit der rasanten Entwicklung der künstlichen Intelligenz wächst einerseits der Zugang zu historischen Informationen, andererseits der Bedarf an Museen als verlässliche, überprüfbare Wissensinstanzen.

Museen müssen sich deshalb als hybride Wissensplattformen verstehen, die physische Räume mit digitalen Angeboten und vernetzten Lernorten verbinden. Der erste Kontakt erfolgt zunehmend digital, und Museen werden zu zentralen Orten der Begegnung, der reflektierten Wissensvermittlung und der Identitätsbildung in einer digitalen Welt.

Im diesem gesellschaftlichen Wandel sind Museen gefordert, ihre Lernfähigkeit zu stärken, um relevant und resilient zu bleiben. 

The full-stack intelligence process

beschreibt eine Methode, bei der Daten aus verschiedenen Quellen (z. B. Datenbanken, APIs, sozialen Medien) in einer einzigen Plattform integriert werden, um ein umfassendes Bild von einem Thema oder einer Situation zu erhalten. Dieser Prozess umfasst in der Regel Schritte wie Datensammlung, -verarbeitung, -analyse und -präsentation. Ziel ist es, ein umfassendes Verständnis des Themas zu erlangen und Entscheidungen auf der Grundlage umfassender Daten zu treffen.

Ihre ai muss in Ihr Unternehmen integriert werden und wie eine Gruppe von zusammenarbeitenden Experten agieren! Die sich ständig weiterentwickelt und an die Veränderungen im Unternehmen und in der Umwelt anpasst.

Plausibilisierung und Validierung

Quellen:  Es muss immer nachvollziehbar sein, auf welchen Quellen die Antworten basieren.

History: Alle von einem ai-System generierten Antworten sollten mit ihrer Herkunft und der Art und Weise, wie sie erstellt wurden, gekennzeichnet sein (Mensch, Chat-Bot, interne Datenbank, externe Datenbank usw.)

Plausibilität: bezieht sich darauf, wie glaubwürdig, logisch und kohärent ein Text erscheint. Texte, die von einer ai generiert wurden, wirken oft sehr plausibel - sie sind sprachlich überzeugend und gut strukturiert.

Wahrheit oder Fakt: bezieht sich auf das, was objektiv verifiziert werden kann - durch Quellen, Daten oder Fachwissen. 

Wissenshorizont - Warum er wichtig ist

Der Wissenshorizont eines ai-Systems definiert, welche Fragen es beantworten kann - und wo seine Grenzen liegen. Nur wenn eine Frage in diesen Horizont fällt, kann die KI eine zuverlässige und sinnvolle Antwort liefern. Ohne die notwendige Wissensbasis werden die Antworten ungenau oder falsch.

Für effektive Kommunikation muss sicher gestellt sein, dass Mensch und ai über den gleichen aber zumindest überschneidenden Wissenshorizont verfügen, sonst kommt es zu Missverständnissen und eine sinnvolle Interaktion wird schwierig.

Um ai effektiv einzusetzen, muss man wissen, was sie weiß - und was nicht.