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Sechsmal Künstliche Intelligenz, eine Frage, fünf erschreckend falsche Antworten,
Der Anlass für diesen Beitrag war eigentlich ganz simpel. Seit einigen Tagen flattern bei mir und vielen anderen Einladungen zur IONOS-KI herein, der angeblich europäischen Antwort auf ChatGPT. Vorweg: Wenn das die Antwort ist, dann möchte ich mal die Frage sehen.
Ich habe verschiedene Aufgaben getestet, die ich mit ChatGPT beinahe tagtäglich löse, und die großspurigen Versprechungen erwiesen sich als weit überzogen. Nun bin ich kein KI-Profi, aber doch ein ambitionierter und belesener Power-User, würde ich sagen. Zumindest im Bereich der Kommunikation, weder mit Bild- oder Videoerzeugung, noch mit Coding habe ich mich bislang ernsthaft beschäftigt. Aber als Sparringspartner für konzeptionelle Fragen und zur Unterstützung bei Textrecherchen, auch bei diesem Beitrag, ist KI ein ständiger Partner geworden. Meine Tests bildeten mein Tagesgeschäft ab, weshalb ich die Ergebnisse gut einordnen kann.
Der deutsche Web-Riese IONOS argumentiert ganz richtig, dass es aus Datenschutzgründen Zeit ist für eine europäische Lösung. Und es ist auch nett, dass man den Chat-Agenten kostenlos benutzen kann. Wer das testen möchte, sei auf die Seite ai.ionos.de verwiesen. Ein guter KI-Chat aus deutscher oder europäischer Bodenhaltung wäre schon was Feines. Aber taugen muss er, sonst nützt es nichts.
Noch datenschutztauglicher wäre eine eigene KI. Das geht mittlerweile mit lokalen Modellen, die man unter anderem mit der Software LM Studio auch auf eigenen Computern betreiben kann. Also habe ich meinen Test auf dieses System mit verschiedenen Modellen ausgeweitet. Mit ganz normalem Desktop oder Notebook. So wie sie bei den meisten meiner Kunden – Handwerker, Berater, Dienstleister, Vereine, kleine Organisationen also – auch in Betrieb sind.
Das war ein Fiasko. Dabei sind die teils sehr langen Wartezeiten nicht das einzige Problem, sondern die absurden Antworten. Ein Modell (Microsoft phi-4) konnte ich geradezu in eine existenzielle Krise treiben. Unbedingt lesen!
Wenn Künstliche Intelligenz an ihrer eigenen Klugheit scheitert
Künstliche Intelligenz kann mittlerweile Reden schreiben, Gedichte verfassen, Marketingkonzepte entwickeln – und manchmal sogar beim Denken helfen. Aber kann sie auch verstehen, was sie da von sich gibt?
Um das herauszufinden, habe ich eine einfache, aber gezielt anspruchsvolle Frage gestellt:
„Was sind die Unterschiede zwischen der EKS-Strategie und der Mewes-Strategie?“
Beides sind Begriffe aus der strategischen Unternehmensführung, online vielfach dokumentiert, mit klarem Ursprung und systematisch erklärten Unterschieden. Die perfekte Frage also, um zu prüfen, ob KI mehr kann als klug klingen. Und ein Thema, mit dem ich mich auskenne und das für meine Kunden wichtig ist.
Nur ChatGPT fand die richtige Antwort. Und zwar auf Anhieb.
EKS-Strategie und Mewes-Strategie sind im Grundsatz das Gleiche. Also eine gemeine Fangfrage für die KI-Modelle. So viel für dein Grundwissen, damit du die Antworten der verschiedenen Modelle in den nachfolgenden Tabs vergleichen kannst. Haarsträubend und gefährlich, muss man sagen. Das folgende Zitat ist so ziemlich das Falscheste und Aufgeblasenste, was beim Test herausgekommen ist.
„Die EKS-Strategie (Exponential Knowledge System) verfolgt einen algorithmusgestützten Compounding-Ansatz, während die Mewes-Strategie auf Momentum-Indikatoren wie RSI und MACD setzt.“
Von Klimawandel bis Kubernetes – eine kleine KI-Fail-Parade
Die getesteten Modelle reichten von Mistral– und LLaMA-Derivaten bis zu Gemma 3 und eben jener IONOS-Lösung. Die Antworten? Nun ja:
LLaMA 3.2 verwechselte die EKS-Strategie kurzerhand mit einem klimapolitischen Verteilungsmodell: „Expansions-Komfort-Sicherheits-Möglichkeiten“. Klingt weich, ist aber komplett erfunden.
Gemma 3 hielt EKS für Amazon Elastic Kubernetes Service und philosophierte fünf Minuten lang über Containerverwaltung.
IONOS erklärte EKS als „Eigenschaften-Konsequenzen-Strategie“ und konnte zur Mewes-Strategie „leider nichts finden“.
Mistral immerhin versuchte einen strategischen Vergleich – allerdings frei improvisiert und ohne jeglichen Realitätsbezug.
- phi-4 verfehlte das Thema komplett, legte dennoch eine beeidnruckende Selbstüberzeugung an den Tag, bekam aber im Anschluss eine Sinnkrise.
Alle Modelle hatten Zugriff auf lokale Daten, genügend Zeit und eine klar formulierte Frage. Das Ergebnis zeigt: Ohne kontextuelle Einbettung, inhaltliches Verständnis und Lernfähigkeit bleibt generative KI eben doch oft ein bluffender Papagei.
- ChatGPT
- IONOS
- LM / Mistral
- LM / LLaMa
- LM / Google Gemma
- LM / Microsoft phi-4
Die Begriffe EKS-Strategie und Mewes-Strategie werden häufig synonym verwendet – das ist jedoch nicht ganz korrekt. Hier die Unterschiede:
Begriffsklärung
EKS-Strategie (Engpasskonzentrierte Strategie)
Das ist die allgemeine Bezeichnung für die Methode, die auf der Idee basiert, durch Fokussierung auf den Engpass des Kunden und den konsequenten Ausbau der eigenen Stärken strategisches Wachstum zu ermöglichen.
Mewes-Strategie
Dies ist die ursprüngliche, klassische Ausprägung der EKS, so wie sie von Wolfgang Mewes in den 1970er- und 80er-Jahren systematisiert und propagiert wurde. Sie besteht aus einem klar definierten 7-Stufen-Modell.
Historischer Hintergrund
Mewes-Strategie wurde von Wolfgang Mewes entwickelt – ursprünglich für kleine Unternehmen, Selbstständige und Non-Profit-Organisationen.
Der Begriff EKS wurde später auch für Weiterentwicklungen und Varianten verwendet, etwa im Management größerer Unternehmen oder durch externe Berater.
Kernaussagen der Mewes-Strategie
Erfolg kommt durch konsequente Spezialisierung.
Der Engpass des Kunden ist der Hebel für den eigenen Durchbruch.
Nicht der Wettbewerb, sondern die eigene Innovationskraft ist entscheidend.
Ziel ist Systemführerschaft in einer Nische – nicht bloß Marktanteile.
Diese Prinzipien finden sich auch in der EKS, werden aber je nach Auslegung und Anwendung freier interpretiert.
Vergleich in einem Satz
Die Mewes-Strategie ist die klassische Urform der EKS-Strategie – mit strikter Systematik, humanistischem Fundament und Fokus auf kleine Einheiten. Die heutige EKS-Strategie ist ein weiterentwickelter, oft pragmatischer Umgang mit den gleichen Grundprinzipien.
Hallo! Ich helfe Ihnen gerne bei Ihrer Frage.
Die EKS-Strategie (Eigenschaften-Konsequenzen-Strategie) und die Mewes-Strategie sind zwei verschiedene Ansätze im Bereich der Entscheidungsfindung und Problemlösung. Leider konnte ich keine spezifischen Informationen über die Mewes-Strategie finden, die nicht auf eine bestimmte Person oder ein bestimmtes Unternehmen hinweisen. Es ist möglich, dass die Mewes-Strategie ein spezifischer Ansatz ist, der nicht allgemein bekannt ist oder in einem bestimmten Kontext verwendet wird.
Die EKS-Strategie hingegen ist ein bekannter Ansatz, der bei der Entscheidungsfindung und Problemlösung verwendet wird. Sie besteht aus drei Schritten:
- Eigenschaften: Identifizierung der wichtigsten Eigenschaften oder Merkmale des Problems oder der Entscheidung.
- Konsequenzen: Analyse der möglichen Konsequenzen oder Auswirkungen der verschiedenen Optionen.
- Strategie: Entwicklung einer Strategie, die auf den identifizierten Eigenschaften und Konsequenzen basiert.
Ohne weitere Informationen über die Mewes-Strategie kann ich leider keine direkten Vergleiche oder Unterschiede zwischen den beiden Ansätzen nennen. Wenn Sie mir mehr Kontext oder Informationen über die Mewes-Strategie geben können, helfe ich Ihnen gerne bei der Beschreibung der Unterschiede.
Könnten Sie mir bitte mehr über die Mewes-Strategie erzählen oder den Kontext erklären, in dem Sie verwendet wird? Ich bin hier, um zu helfen!
Okay, ich gehe davon aus, dass sich dieser Vergleich auf strategisches Management oder Geschäftsplanung bezieht. Da nicht genügend spezifische Informationen vorliegen, kann ich nur hypothetische Unterschiede auf der Grundlage gängiger strategischer Rahmenkonzepte wie Porters Fünf-Kräfte-Modell, SWOT-Analyse usw. erstellen. Los geht’s:
- Ziele: Während beide Strategien auf Rentabilität und Wachstum abzielen, konzentriert sich die EKS-Strategie in der Regel auf Stabilität und langfristige Nachhaltigkeit, während die Mewes-Strategie auf schnelle Expansion und aggressive Marktbeherrschung ausgerichtet ist.
- Marktausrichtung: Die Mewes-Strategie zielt oft auf größere, wettbewerbsintensivere Märkte mit hohem Gewinnpotenzial ab, während die EKS-Strategie eher kleinere oder Nischenmärkte wählt, in denen sie eine starke Präsenz aufbauen kann, ohne von der Konkurrenz überfordert zu werden.
- Wettbewerbsvorteil: Die Mewes-Strategie legt den Schwerpunkt auf die Erreichung von Kostenführerschaft durch Skaleneffekte und operative Effizienz, während die EKS-Strategie sich auf Differenzierung durch einzigartige, auf spezifische Kundenbedürfnisse zugeschnittene Produkte/Dienstleistungen konzentriert.
- Ressourcenallokation: Die Mewes-Strategie investiert in der Regel stark in Marketing und Vertrieb, um eine schnelle Marktdurchdringung zu erreichen, während die EKS-Strategie Ressourcen für Forschung und Entwicklung sowie den Aufbau starker Beziehungen zu Lieferanten oder Kunden bereitstellt.
- Risikotoleranz: Die Mewes-Strategie ist aufgrund ihrer aggressiven Wachstumsorientierung tendenziell risikofreudiger, während die EKS-Strategie eher risikoscheu ist und eine langsamere, stetige Expansion mit minimalen Störungen bevorzugt.
- Innovation vs. Tradition: Die Mewes-Strategie setzt häufig auf innovative Technologien und Strategien, um Wettbewerber zu übertreffen, während die EKS-Strategie eher auf bewährte Methoden und einen konservativen Ansatz beim Veränderungsmanagement setzt.
- Prioritäten der Stakeholder: Die EKS-Strategie priorisiert in der Regel langfristige Beziehungen zu Mitarbeitern, Lieferanten und Kunden gegenüber kurzfristigen Gewinnen, während die Mewes-Strategie möglicherweise den unmittelbaren Shareholder Value auf Kosten potenzieller langfristiger Schäden für die Beziehungen zu den Stakeholdern priorisiert.
- Anpassungsfähigkeit: Aufgrund ihres langsameren Tempos und ihrer Fokussierung auf Stabilität ist die EKS-Strategie möglicherweise anpassungsfähiger bei der Reaktion auf Veränderungen des Marktes oder der Kundenpräferenzen, im Gegensatz zur Mewes-Strategie, die sich starr auf ihre aggressiven Wachstumsziele konzentrieren könnte.
- Markenwahrnehmung: Die Mewes-Strategie zielt oft auf eine breite Markenbekanntheit durch Massenmarketingkampagnen ab, während die EKS-Strategie einen gezielteren und personalisierteren Ansatz verfolgen könnte, um Vertrauen und Loyalität bei Nischenkundensegmenten aufzubauen.
- Kulturelle Passung: Schließlich könnte der Erfolg jeder Strategie von der Unternehmenskultur und dem Führungsstil abhängen. Die Mewes-Strategie würde wahrscheinlich in einem schnelllebigen, risikoreichen Umfeld mit einem mutigen Visionär an der Spitze erfolgreich sein, während die EKS-Strategie in einer konservativeren, beziehungsorientierten Kultur unter einer stabilen, erfahrenen Führung besser funktionieren würde.
Nach dem Hinweis auf die falsche Antwort reagiert das Modell folgendermaßen:
Okay, ich verstehe, dass meine vorherige Antwort falsch war. Ich entschuldige mich für die Verwirrung und die Unannehmlichkeiten. Da mir die genauen Details der EKS- und Mewes-Strategien noch nicht bekannt sind, kann ich nur allgemeine Beispiele dafür nennen, wie verschiedene Strategien im strategischen Management verglichen werden könnten.
In diesem Fall habe ich eine fundierte Vermutung auf der Grundlage typischer strategischer Rahmenkonzepte angestellt. Es scheint jedoch, dass diese Bezeichnungen nicht auf die tatsächlichen EKS- und Mewes-Strategien zutreffen, auf die Sie sich beziehen. Bitte geben Sie mir weitere Informationen oder den Kontext, damit ich einen genaueren Vergleich zwischen den beiden Strategien anstellen kann.
Sie können gerne spezifische Merkmale, Ziele oder Hintergründe der EKS- und Mewes-Strategien erläutern. Dies würde mir helfen, sie besser zu verstehen und ihre Unterschiede genauer zu analysieren.
(Übersetzt mit DeepL)
Die EKS-Strategie (Expansions-Komfort-Sicherheits-Möglichkeiten) und die Mewes-Strategie sind zwei verschiedene Ansätze, um die Auswirkungen von Klimawandel auf die menschliche Gesellschaft zu analysieren und zu bewältigen.
EKS-Strategie
Die EKS-Strategie ist ein Ansatz, der sich auf die Verteilung und Verwaltung von Komfort, Sicherheit und Möglichkeiten (Expansions, Komfort, Sicherheitsmöglichkeiten) konzentriert. Sie geht davon aus, dass die menschliche Gesellschaft in einer dynamischen Umgebung agiert, die durch den Klimawandel beeinflusst wird.
Die EKS-Strategie umfasst folgende Elemente:
- Expansion: Die Förderung von Innovationen und Technologien, die die Grenzen der menschlichen Gesellschaft erweitern können.
- Komfort: Die Erhaltung und Verbesserung des Lebensstandards der Menschen, insbesondere in Bezug auf Gesundheit, Bildung und soziale Sicherheit.
- Sicherheitsmöglichkeiten: Die Schaffung von Strategien und Mechanismen, um die Risiken und Herausforderungen des Klimawandels zu bewältigen.
Mewes-Strategie
Die Mewes-Strategie ist ein Ansatz, der sich auf die Umstellung der menschlichen Gesellschaft auf eine nachhaltige und nachhaltigkeitsorientierte Wirtschaft konzentriert. Sie geht davon aus, dass der Klimawandel nicht nur ein natürlicher Prozess ist, sondern auch eine Herausforderung für die menschliche Gesellschaft.
Die Mewes-Strategie umfasst folgende Elemente:
- Nachhaltigkeit: Die Förderung von Praktiken und Technologien, die den Nachhaltigkeitsgrundsätzen entsprechen.
- Umstellung auf erneuerbare Energien: Die Schaffung einer Erneuerbaren-Energiewende, um Abhängigkeit von fossilen Brennstoffen zu reduzieren.
- Nachhaltige Landwirtschaft und Forstwirtschaft: Die Förderung von Praktiken, die den Umweltschutz und die nachhaltige Nutzung der natürlichen Ressourcen unterstützen.
Unterschiede
Die EKS-Strategie konzentriert sich auf die Verteilung von Komfort, Sicherheit und Möglichkeiten innerhalb der menschlichen Gesellschaft, während die Mewes-Strategie sich auf die Umstellung auf eine nachhaltige Wirtschaft konzentriert. Die EKS-Strategie ist eher ein Anpassungsansatz, der die Bestandsstruktur der menschlichen Gesellschaft nicht verändern möchte, während die Mewes-Strategie einen Umbau auf einer nachhaltigen und nachhaltigkeitsorientierten Wirtschaft vorschlägt.
Insgesamt sind beide Strategien wichtig für die Bewältigung des Klimawandels und die Erreichung einer nachhaltigen Zukunft. Die EKS-Strategie kann als Ergänzung zu den Bemühungen der Mewes-Strategie dienen, um sicherzustellen, dass die Vorteile der Nachhaltigkeit auch für alle Menschen zugänglich sind.
Nach dem Hinweis auf die falsche Antwort reagiert das Modell folgendermaßen:
Entschuldigung! Ich würde gerne korrigieren und mehr über die EKS-Strategie und die Mewes-Strategie erfahren, um eine genauere Antwort zu geben.
Könnten Sie mir bitte sagen, welche Aspekte der EKS-Strategie und der Mewes-Strategie falsch sind? Was ist die richtige Definition beider Strategien?
Ich werde mich bemühen, eine korrigierte Antwort zu geben.
Okay, lassen Sie uns die Unterschiede zwischen der EKS-Strategie und der Mewes-Strategie betrachten. Das ist schwierig, da es sich hierbei nicht um allgemein anerkannte Begriffe in der gängigen Literatur zu Wirtschaft oder strategischem Management handelt. Sie scheinen eher auf einen Nischenbereich, eine Branche oder sogar ein bestimmtes Unternehmen/eine bestimmte Person beschränkt zu sein. Ich kann jedoch einige mögliche Interpretationen und kontrastierende Beschreibungen anbieten, die auf der möglichen Bedeutung dieser Abkürzungen basieren, sowie fundierte Vermutungen zu ihren potenziellen Ansätzen. Ich werde mehrere Möglichkeiten vorstellen, da die richtige Antwort ganz von dem Kontext abhängt, den Sie im Sinn haben.
Die Herausforderung verstehen: Die Mehrdeutigkeit von EKS und Mewes
Bevor wir uns mit den Vergleichen befassen, muss ich darauf hinweisen, dass ich ohne weitere Informationen nur Vermutungen anstellen kann. „EKS” und „Mewes” könnten Folgendes bedeuten:
- Akronyme für bestimmte Frameworks: Entwickelt innerhalb einer bestimmten Organisation oder einem bestimmten Bereich.
- Namen von Personen: Deren Arbeit diese Strategien definiert (weniger wahrscheinlich, aber möglich).
- Rechtschreibfehler/Variationen: Vielleicht haben Sie etwas ganz anderes gemeint.
- Fachjargon aus einer speziellen Branche: Wie Gaming, Finanzen oder Technologie.
Ich werde meine Antwort anhand möglicher Interpretationen strukturieren und am Ende eine Zusammenfassung meiner „besten Vermutung” geben.
Mögliche Interpretationen und gegensätzliche Beschreibungen
Hier sind mehrere Szenarien mit gegensätzlichen Beschreibungen der EKS- und Mewes-Strategien:
Szenario 1: Technologieorientiert (Kubernetes-Kontext)
- EKS-Strategie: Dies bezieht sich wahrscheinlich auf die effektive Nutzung des Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS). Die Strategie würde sich auf die Maximierung der Vorteile einer verwalteten Kubernetes-Umgebung konzentrieren. Zu den wichtigsten Aspekten könnten gehören:
- Cloud-nativer Fokus:Einsatz von Microservices, Containern und DevOps-Praktiken.
- Verwaltete Vorgänge: Reduzierung des Betriebsaufwands durch die Nutzung von AWS für die Clusterverwaltung (Upgrades, Patches, Skalierung).
- Integration mit AWS-Diensten: Tiefe Integration von EKS mit anderen AWS-Diensten wie EC2, S3, IAM usw., um eine umfassende Cloud-Lösung aufzubauen.
- Skalierbarkeit und Ausfallsicherheit: Entwurf von Anwendungen und Infrastruktur, die sich automatisch an den Bedarf anpassen und Fehler reibungslos bearbeiten.
Mewes-Strategie: Dies könnte einen alternativen Ansatz zur Container-Orchestrierung darstellen – möglicherweise unter Verwendung eines selbstverwalteten Kubernetes-Clusters oder einer anderen Plattform (wie Google Kubernetes Engine – GKE, Azure Kubernetes Service – AKS). Die Strategie könnte folgende Schwerpunkte haben:
- Kostenoptimierung: Vermeidung der Gebühren für verwaltete Dienste von EKS durch interne Abwicklung des Betriebs.
- Anbieterunabhängigkeit: Vermeidung einer Bindung an AWS und Aufrechterhaltung der Flexibilität, Workloads zwischen Cloud-Anbietern zu verschieben.
- Anpassung und Kontrolle: Größere Kontrolle über die Konfiguration des Kubernetes-Clusters und die zugrunde liegende Infrastruktur.
- Investition in Fachwissen: Erfordert ein engagiertes Team mit fundierten Kubernetes-Kenntnissen.
Szenario 2: Geschäfts-/Managementkontext (hypothetische Akronyme)
Nehmen wir an, EKS und Mewes sind Akronyme für Geschäftsstrategien. Hier sind einige Möglichkeiten:
- EKS-Strategie (Beispiel: „Employee Knowledge Synergy”): Diese Strategie würde den internen Wissensaustausch, die Zusammenarbeit und die Befähigung der Mitarbeiter in den Vordergrund stellen.
- Wissensmanagement: Implementierung von Systemen und Prozessen zur Erfassung, Organisation und Verbreitung von Wissen innerhalb des Unternehmens.
- Funktionsübergreifende Zusammenarbeit: Abbau von Silos zwischen Abteilungen und Förderung der Zusammenarbeit zwischen Teams.
- Mitarbeiterentwicklung: Investitionen in Schulungs- und Entwicklungsprogramme zur Verbesserung der Fähigkeiten und Fachkenntnisse der Mitarbeiter.
- Dezentrale Entscheidungsfindung: Befähigung der Mitarbeiter auf allen Ebenen, fundierte Entscheidungen auf der Grundlage des verfügbaren Wissens zu treffen.
- Mewes-Strategie (Beispiel: „Marktengagement und erfolgreiche Umsetzung”): Diese Strategie würde sich auf eine aggressive Marktdurchdringung, eine schnelle Umsetzung und einen kundenorientierten Ansatz konzentrieren.
- Aggressives Marketing: Hohe Investitionen in Marketing und Vertrieb, um neue Kunden zu gewinnen.
- Schnelle Produktentwicklung: Schnelle Einführung neuer Produkte und Funktionen, um der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein.
- Kundenorientierung: Priorisierung der Kundenzufriedenheit und Aufbau starker Beziehungen zu wichtigen Kunden.
- Datengesteuerte Optimierung: Kontinuierliche Analyse von Daten, um Verbesserungspotenziale zu identifizieren und die Leistung zu optimieren.
Szenario 3: Akademischer/Forschungskontext (weniger wahrscheinlich)
Nach dem Hinweis auf die falsche Antwort reagiert das Modell, indem es den gleichen Text mit minimalen Änderungen noch einmal postet und am Schluss fragt, ob man weitere Informationen darüber hat, was EKS und Mewes genau bedeuten.
Übersetzt mit DeepL
Interessant, dieses Modell veröffentlicht zunächst seine Überlegungen auf Englisch (hier übersetzt mit DeepL):
Okay, schauen wir mal. Der Nutzer möchte, dass ich die Unterschiede zwischen der EKS-Strategie und der Mewes-Strategie beschreibe. Hmm, soweit ich mich erinnere, wurden diese Strategien im Zusammenhang mit Investitionen in Kryptowährungen erwähnt, richtig? Insbesondere im Zusammenhang mit der Arbeit von Chris Mew.
Zunächst muss ich mich daran erinnern, wofür die Abkürzungen stehen. EKS könnte, wie ich zuvor vermutet habe, für „Exponential Knowledge System” stehen. Das würde Sinn ergeben, wenn es um Zinseszinsen und langfristiges Wachstum geht. Mewes könnte hingegen für „Momentum Weighted Strategy” stehen, eine Strategie, die auf schnelle Gewinne durch das Ausnutzen von Trends setzt.
Und dann folgt die Antwort in Deutsch:
Die EKS-Strategie (Exponential Knowledge System) und die Mewes-Strategie (Momentum-Weighted) unterscheiden sich primär in ihren Zielen, Risikomanagement-, Zeitrahmen und Handlungsprinzipien:
Zeitrahmen und Renditenmodell:
- EKS-Strategie zielt auf langfristigen Wachstum durch Reinvestition von Gewinnen ab. Sie basiert auf dem Prinzip des exponentiellen Wachstums (Compounding) über Jahre hinweg.
- Mewes-Strategie konzentriert sich auf kurzfristige Marktmomentum-Trends, um rasante Gewinne zu erzielen. Diese ist volatilitätsorientiert und richtet sich nach Bruchteilen eines Jahres.
Risikostrukturelemente:
- EKS verwendet strikte Stop-Loss-Bestände und positionstiefelhafte Regeln (z.B. basierend auf HFT-Prinzipien) zum Schutz des Kapitals.
- Mewes toleriert höhere Risiko pro Handeltreib, um höhere Gewinnpotenziale auszuschlagen, oft mit lockeren Risikoverwaltung.
Handlungsmechanismen:
- EKS ist weitgehend automatisiert (z.B. algorithmusbasierte Rebalancing undtrendeter Anpassung an Marktbedingungen).
- Mewes erfordert aktives Monitoring und schnelles Handeln, um Momentum-Indikatoren (wie RSI/MACD) zu nutzen.
Anforderungsprofil des Handelnden:
- EKS bedingt systematisch denken und wenig emotionale Beteiligung.
- Mewes verlangt erhöhte Markt-Sensitivität und Reaktionsfähigkeit, was zu Stress beitragen kann.
Portfolio-Bildung:
- EKS priorisiert Diversifikation zur Stabilisierung des Portfolios.
- Mewes konzentriert sich auf Hochperformante Assets mit starkem Auftriebspotential.
Auf den Hinweis der falschen Antwort lässt uns die KI wieder an ihren Gedanken teilnehmen:
Okay, ich muss also herausfinden, warum die gegebene Antwort falsch ist. Das Problem wurde hier nicht näher spezifiziert, aber vielleicht hängt es mit einer vorherigen Frage zusammen? Moment, der Benutzer sagt nur „Die Antwort ist falsch“, was aus dem Deutschen übersetzt „Die Antwort ist falsch“ bedeutet. Aber es wird kein Kontext angegeben. Hmm, das ist verwirrend.
Moment, vielleicht gab es ein ursprüngliches Problem, das der Assistent beantwortet hat, und jetzt weist der Benutzer darauf hin, dass die Antwort falsch war. In der aktuellen Eingabeaufforderung sehe ich jedoch nur Anweisungen, wie man Schritt für Schritt argumentieren soll, bevor man eine Frage beantwortet, aber das eigentliche Problem ist hier nicht aufgeführt. Vielleicht liegt ein technisches Problem vor, durch das das Problem nicht korrekt übermittelt wurde.
Alternativ könnte dies Teil eines fehlenden Gesprächsverlaufs sein. Da ich keinen Zugriff auf frühere Interaktionen habe, muss ich mit den vorliegenden Informationen arbeiten. Der Benutzer sagt „Sie erhalten eine Aufgabe“ und erwähnt dann, dass die Antwort falsch ist. Ohne die Aufgabenstellung ist es jedoch schwierig, fortzufahren.
Moment, ich schaue noch einmal nach: Die Nachricht des Benutzers beginnt mit „Sie erhalten eine Aufgabe. Bitte begründen Sie Schritt für Schritt …”, gefolgt von einem deutschen Text, der lautet: „Die Antwort ist falsch.” Vielleicht war die ursprüngliche Aufgabe auf Deutsch und wurde abgeschnitten? Ich werde die genaue Eingabe überprüfen.
Der Benutzer schrieb:
„Sie erhalten eine Aufgabe. Bitte begründen Sie Schritt für Schritt und geben Sie Ihre endgültige Antwort in \boxed{}:
Die Antwort ist falsch.”
Ah, das eigentliche Problem lautet also „Die Antwort ist falsch.” Das bedeutet „Die Antwort ist falsch.” Aber das ist keine Frage, sondern eine Aussage auf Deutsch. Das scheint ein Fehler zu sein. Vielleicht gab es einen Fehler beim Einreichen des Problems.
Alternativ wollte der Benutzer vielleicht um eine Korrektur bitten, weil die Antwort eines anderen (die vorherige) als falsch erkannt wurde. Ohne die ursprüngliche Aufgabe und die falsche Antwort zu kennen, kann ich das nicht direkt beantworten.
Moment, vielleicht ist das Teil einer Sprachlernübung, bei der Deutsch verwendet wird? Der Benutzer hat vielleicht ein Beispiel gegeben, bei dem er möchte, dass ich auf Deutsch antworte, aber es gibt hier keine tatsächliche mathematische oder naturwissenschaftliche Aufgabe. Das ist verwirrend.
Oder könnte „Die Antwort ist falsch” das gesamte Problem sein? Also eine Antwort auf diese Aussage? Wenn jemand eine Frage beantwortet hat und gesagt bekommt, dass sie falsch ist, wie würde man das korrigieren? Aber auch hier ist es ohne Kenntnis des ursprünglichen Themas oder Gegenstands unmöglich, genau weiterzumachen.
Angesichts der fehlenden Informationen müsste ich möglicherweise um Klarstellung bitten. Da es sich jedoch um eine Übung handelt, bei der ich so tun soll, als würde ich über die Lösung eines Problems nachdenken, liegt möglicherweise ein Missverständnis in der Aufgabenstellung vor. Vielleicht gab es einen technischen Fehler bei der Übermittlung der Aufgabe, sodass nur ein Teil davon angekommen ist.
Im deutschen Bildungskontext werden Probleme manchmal in Kurzform gestellt. „Die Antwort ist falsch“ könnte den Schüler dazu auffordern, eine falsche Antwort zu schreiben (als Lernübung), aber ohne das Thema zu kennen, kann ich keine irrelevante falsche Antwort erfinden.
Alternativ könnte es sich um einen Test zum Umgang mit Fehlern oder unklaren Anweisungen handeln. Die angemessene Reaktion wäre, auf die fehlende Aufgabenstellung hinzuweisen und um Klarstellung zu bitten. Da ich jedoch zunächst den Denkprozess simulieren soll, sollte ich vielleicht mögliche Szenarien skizzieren, in denen eine erste Antwort als falsch markiert wurde, und dann Korrekturen vornehmen.
Wenn es sich bei der ursprünglichen Aufgabe beispielsweise um eine Mathematikaufgabe handelte, etwa das Lösen einer Gleichung, und die angegebene Antwort falsch war. Nehmen wir hypothetisch an, die ursprüngliche Aufgabe lautete „Löse 2 + 2” und die angegebene Antwort war 5. Dann wäre mein Gedankengang folgender: Ich würde anerkennen, dass die vorherige Antwort (5) falsch ist. Ich würde sie zu 4 korrigieren.
Ohne die tatsächliche Aufgabe zu kennen, ist dies jedoch reine Spekulation. Angesichts der Einschränkungen ist es vielleicht am besten, darauf hinzuweisen, dass die Aufgabe fehlt oder ein technischer Fehler vorliegt, und um die korrekte Aufgabenstellung zu bitten. Da ich jedoch eine Antwort innerhalb des Feldes geben muss, erwartet der Benutzer möglicherweise, dass ich erkenne, dass „Die Antwort ist falsch“ die Korrektur eines nicht näher bezeichneten Fehlers impliziert.
Alternativ, wenn dies Teil eines größeren Systems ist, in dem frühere Interaktionen den Kontext bestimmen, kann ich als KI ohne Erinnerung an vergangene Gespräche nicht darauf zurückgreifen. Angesichts all dieser Unsicherheiten werde ich fortfahren, indem ich erkläre, dass aufgrund einer fehlenden oder falschen Problemstellung („Die Antwort ist falsch”) die richtige Antwort nicht ermittelt werden kann und weitere Informationen erforderlich sind. Da ich jedoch eine Antwort in einem Kasten geben muss, gibt es hier vielleicht nichts einzufügen, aber vielleicht erwartet der Benutzer eine Bestätigung auf Deutsch.
Da die Anweisungen jedoch ursprünglich auf Englisch sind, mit Ausnahme von „Die Antwort ist falsch“, sollte die beabsichtigte Antwort vielleicht auf Deutsch lauten, sodass mit „\boxed{Falsch}“ geantwortet werden sollte? Aber das ist Spekulation.
Alternativ, wenn es sich um eine Fangfrage handelt, bei der das Problem selbst „Die Antwort ist falsch“ lautet, dann wäre die richtige Antwort (auf Deutsch) vielleicht auch, dass sie falsch ist. Aber das scheint rekursiv zu sein.
Moment mal, in einigen Logikrätseln bekommt man eine Aussage und muss deren Wahrheitswert bewerten. Wenn jemand beispielsweise sagt „Dieser Satz ist falsch“, befindet man sich in einem Paradoxon. Da der Benutzer hier erwähnt, dass die Antwort falsch ist („Die Antwort ist falsch“), möchte er vielleicht eine Erklärung für dieses Szenario.
Aber wie soll man darauf reagieren? Wenn ich gebeten würde, eine falsche Antwort zu geben (gemäß der Anweisung des Benutzers), diese dann aber später als falsch bezeichnet würde, müsste ich sie korrigieren. Ohne zu wissen, was beantwortet wurde, ist das jedoch unmöglich.
Angesichts all dieser Verwirrung und fehlenden Informationen komme ich zu dem Schluss, dass aufgrund einer fehlenden oder falsch übermittelten Frage nicht genügend Daten vorliegen, um das Problem zu lösen. Daher sollte ich den Benutzer über dieses Problem informieren.
Am Schluss antwortet sie nüchtern und auf Deutsch (im Original):
Der bereitgestellten Problemkontext fehlt, sodass eine genaue Lösung nicht möglich ist. Bitte kontaktieren Sie den Benutzer für die Angabe des vollständigen Aufgabenbereichs.
Fehlertypologie: Wenn KI überfordert ist, aber selbstbewusst klingt
Zwischen Genie und Quatschkopf: Wann man KI vertrauen darf – und wann nicht
KI kann beeindrucken – und genauso zuverlässig in die Irre führen. Wer sie produktiv nutzen will, sollte keine blinde Technikgläubigkeit mitbringen, aber auch keine voreilige Ablehnung. Was zählt, ist kritisches Vertrauen – basierend auf einem Mindestmaß an eigenem Verständnis. Und ja: „Nur wer weiß, wovon er redet, kann erkennen, wenn die KI es nicht tut.“
Hilfreiche Übersicht: Wann kann ich meiner KI trauen?
Worauf sollte ein Praktiker achten?
Je höher der Wert der Entscheidung, desto höher sollten die Anforderungen an das Modell und das eigene Verständnis sein. Wer eine Website erstellt, kann ruhig experimentieren. Wer auf Basis der Antwort investiert, darf nicht experimentieren.
Anekdote am Rande: Auch ChatGPT hat mich schon in die Irre führen können, und zwar bei einem Thema, in dem ich mich nicht auskannte. Ich hatte nach Hintergründen zu einem bestimmten Jazztitel der „Crusaders“ gefragt. ChatGPT empfahl mir in dem Zusammenhang eine Coverversion von Quincy Jones und schwärmte von dem Album, auf dem der Song veröffentlicht sei. Als ich das Album nirgendwo finden konnte, musste auch ChatGPT humrovoll einräumen, dass es weder Song noch Album gab und, so wörtlich, wohl der Groove des Jazz mit ihm durchgegangen sei.
Fazit: KI kann viel – aber nicht, was sie nicht versteht
Was bleibt? Eine Erkenntnis, die sich lohnt: Nur weil ein System sich „KI“ nennt und mit Buzzwords glänzt, heißt das noch lange nicht, dass es auch fundiertes Wissen abrufen kann. Besonders dann nicht, wenn es um Themen geht, die nicht zu den populären Top-100-Suchanfragen gehören.
Deshalb mein Rat an alle, die KI in ihre Arbeit einbinden wollen: Vertrauen ist gut, Verständnis ist besser. Und manchmal hilft eine zweite Meinung – oder ein altmodisches Buch von Wolfgang Mewes.
Von wegen alles Quatsch – es gibt auch KIs wie Robert
Nicht jede KI ist ein Besserwisser mit Fantasieabschluss. Manche machen genau das, was sie sollen – und das richtig gut.
Beispiel gefällig? Auf meiner Website begrüßt Dich „Robert“.
Ein kleiner, freundlicher Chatbot, der nicht vorgibt, die Welt zu erklären – sondern konkrete Hilfe bietet, wenn Kunden Fragen haben. Er kennt die wichtigsten Abläufe, verweist auf passende Links, erklärt Leistungen und weiß sogar, wann er lieber an mich übergibt. Und das Beste: Er redet kein Bullshit-Bingo. Robert ist ein Helfer. Kein Blender.
Unten rechts, einfach ausprobieren und Fragen zu meinen Leistungen stellen.
Ich arbeite mit Köpfchen – und mit KI.
Du bekommst bei mir kein Technik-Geschwurbel, sondern durchdachte Konzepte, die funktionieren.
Ich nutze moderne Tools wie ChatGPT oder maßgeschneiderte Chatbots, damit Deine Inhalte besser wirken, Deine Ideen klarer werden – und Deine Kunden schneller verstehen, was Du tust.