Diesmal ohne Jens und ohne Klaus, dafür mit Alexander Heusingfeld,
der seine eigene Themenliste mitgebracht hat und streckenweise
mitmoderiert. Der Anschluss an die Second-Brain-Folgen ist schnell
gefunden, nur dreht die Folge das Thema um: Nicht was in den
Speicher kommt, sondern wo das Ganze eigentlich liegen darf, wenn
daraus Routinen werden. Beim Second Brain entscheidet der Mensch,
was hineingeschrieben wird. Eine Routine braucht dagegen eine
Regel, die trägt, auch wenn niemand hinschaut. Der Punkt wird an
einem Alltagsfall konkret. Ein persönlicher Assistent für den
Arbeitstag soll die Projektliste kennen, Notizen und Mails
durchgehen, dazu vielleicht Teams-Nachrichten, und nebenbei merken,
dass der Zahnarzttermin nicht mehr zu halten ist. Sobald man das
aufschreibt, stehen die unangenehmen Fragen im Raum: Das
Dokumentenverzeichnis synchronisiert in die iCloud, und wer hat
deren Bedingungen eigentlich akzeptiert, die Privatperson oder der
Arbeitgeber? In den Notizen stehen Informationen über Kolleginnen
und Kollegen. Was passiert damit? Beide Hosts dieser Folge haben
darauf dieselbe Antwort gefunden, unabhängig voneinander: ein
eigener Rechner. Bei Mark ein Mac Mini hinter dem Fernseher, der
über 40 Kanäle auswertet, daraus ein tägliches Briefing baut, das
Remarkable per MCP versorgt und Sprachnotizen in Aufgaben sortiert,
alles auf Basis öffentlich zugänglicher Quellen. Bei Alex ein
separates Gerät mit eigener Apple ID, eigener Mailadresse, eigenem
WLAN-Segment und Zugriff ausschließlich nach draußen. Sein Begriff
dafür sind harte Grenzen: Was sich nicht in allen Szenarien
einschätzen lässt, wird per Voreinstellung eingeschränkt, statt es
später zu reparieren. Warum das nötig ist, zeigen zwei Situationen
aus der eigenen Praxis. Alex bat sein frisch aufgesetztes System um
eine Grafik der eingerichteten Routinen und sah kurz darauf ein
Browserfenster mit einem Artefakt in der Cloud, obwohl in der
Konfigurationsdatei stand, dass alles lokal bleibt. Die
Entschuldigung des Systems kam prompt, die Regel war ihm bekannt.
Genau das ist der Grund, aus dem er Rechte im Betriebssystem
vergibt und nicht in einer Textdatei: Ein Benutzerkonto ohne
Schreibrecht diskutiert nicht. Marks Beispiel geht in dieselbe
Richtung. Bei ihm startete ein Assistent unaufgefordert ein lokal
installiertes Modell, um eine zweite Meinung einzuholen. Das
Ergebnis war richtig, der Vorgang trotzdem heikel, denn hier hat
ein System ohne Rückfrage ein anderes System mit fremden Daten
versorgt. Dass es nicht bei Anekdoten bleibt, macht der Blick auf
die Schnittstellen klar. Wer einen MCP-Server ohne
Authentifizierung betreibt, hat einen offenen Dienst auf dem
eigenen Rechner, auf den jeder lokale Prozess zugreifen kann.
Gleichzeitig bauen immer mehr Produkte solche Server ein, ohne dass
sie sich abschalten lassen. Der klassische Perimeterschutz hilft
dabei wenig, weil er von einem Menschen an Tastatur und Maus
ausgeht, während ein Werkzeug hinter allen Schutzschichten sitzt
und inzwischen mit weiteren Sitzungen seiner selbst spricht. Ein
eigener Abschnitt gilt den Notizen über Menschen. Die meisten
Protokollwerkzeuge wollen zuordnen, wer wann was gesagt hat. In den
meisten Fällen ist das gar nicht die interessante Information,
wichtig sind das Ergebnis und die Frage, wer etwas übernimmt. Namen
stehen ohnehin in Ticketsystemen, Wikis und Repositories, oft samt
Mailadresse. Wenn also darüber gestritten wird, ob ein Name in
einer Notiz stehen darf, ist das nach Alex' Beobachtung in Wahrheit
eine Diskussion darüber, wo diese Notiz gespeichert werden darf.
Dazu die Empfehlung, mit dem Betriebsrat über hypothetische Fälle
zu sprechen, bevor sie eintreten, gerade weil ein Modell aus
verstreuten Daten Schlüsse zieht, die niemand gezogen haben wollte,
und weil kein nachgeschalteter Prüfschritt Halluzinationen zu
hundert Prozent ausschließt. Praktisch wird es beim Bauen. Nicht
jede Routine braucht ein Modell: Wer alle zehn Sekunden das
Postfach prüfen will, nimmt ein Skript und ruft die KI erst, wenn
es etwas zu entscheiden gibt. Alex plädiert für saubere Trennung
und für Skills, in denen alles Deterministische auch
deterministisch abgebildet ist, ohne absolute Pfade. Mark hält
dagegen, dass Werkzeuge mit festen Abläufen bei der Verlässlichkeit
vorn liegen, Skills aber die niedrigere Hürde und universelle
Lauffähigkeit mitbringen. Wie schnell eine unscharfe Regel teuer
wird, zeigt Alex' Rechenfehler in einem eigenen Rechercheablauf:
Aus den erbetenen fünf Ergebnissen wurden über 500 Einträge in der
Datenbank. Zwischendurch geht es um Wissensspeicher im Team. Alex
evaluiert gerade Marks Wissenstresor und ist überrascht, wie gut
das in einer Firmenumgebung funktioniert, als Skill verteilt, mit
einem eigenen Repository je Team und der Frage, wer überhaupt ins
gemeinsame Gedächtnis schreiben darf. Ein Detail daran gefällt ihm
besonders: Die Sprache der Bedienung und die Sprache der Ablage
lassen sich trennen. Jeder arbeitet in seiner Muttersprache,
dokumentiert wird trotzdem einheitlich. Und ein Detail hat ihn
geärgert: Eine Liste dessen, was nicht in den Speicher darf, ist
selbst vertraulich und gehört damit nicht ins Repository. Liegt sie
flach für alle Ziele vor, blockiert ein Firmenname darin auch die
Übertragung ins Firmenrepository. Die Konfiguration muss also je
Ziel gelten. Zum Schluss die Frage, was in den letzten Monaten den
größten Unterschied gemacht hat. Alex nennt zwei Dinge: Beziehungen
zwischen Wissensbausteinen mit eigener Bedeutung statt bloßer
Verlinkung, und dass sich Bewertungskriterien für Abläufe endlich
zuverlässig festlegen lassen. Marks Antwort ist unspektakulärer und
trifft vermutlich mehr Menschen: die Mächtigkeit der eigenen alten
Daten. Sprachnotizen, Notizen, Mails, Screenshots, über Jahre
verstreut und praktisch nie wieder angefasst. Über MCP werden sie
wieder ansprechbar, und plötzlich beantwortet ein einfacher Zugriff
Fragen, für die man früher nicht einmal gewusst hätte, wo man
anfangen soll. — Think Different. Think AI. mit Mark Zimmermann und
Jens Scharnetzki. Hören: Apple, Spotify, YouTube, RSS
https://think-ai.podigee.io Neue Folge zuerst im WhatsApp-Kanal
https://whatsapp.com/channel/0029VbDJ4ZlGufIrpquad004 Wenn euch die
Folge was gebracht hat: einmal bei Apple bewerten. Das entscheidet,
ob jemand Neues uns findet.
https://podcasts.apple.com/de/podcast/think-different-think-ai/id1828021699
Feedback und Gäste: über die Show-Seite.
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