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Barrierefreiheit im Web und in der KI: Zugänglichkeit als Systemfrage Barrierefreiheit ist im digitalen Raum kein Randthema mehr. Sie ist zur strukturellen Voraussetzung geworden – für Teilhabe, für Reichweite und zunehmend auch für regulatorische Konformität. Während sich die Diskussion lange auf klassische Webstandards konzentrierte, erweitert sich der Fokus heute deutlich: Künstliche Intelligenz wird selbst zur Schnittstelle – und damit auch zur potenziellen Barriere oder

Das ::SOS::LM-Governance Framework etabliert hierfür ein Governance-Layer für KI-Interaktion.

Warum Googles „Personal Intelligence“ kein semantisches Betriebssystem ist – und warum genau dort die nächste KI-Welle entschieden wird. Als Google jüngst über „Personal Intelligence“, neue KI-Funktionen in Gmail, den Ausbau von NotebookLM, „Live-Thinking“ und tiefere Integration in ChromeOS sprach, klang das nach einem weiteren Meilenstein in der Evolution digitaler Assistenten. Das begleitende Echo – unter anderem im GoogleWatchBlog – verstärkte den Eindruck: KI wird persö

Vom Pfad zur Fläche: Warum die ::‑Notation Denkräume öffnet – und wie CoT darin seine wahre Stärke findet - Chain of Thought vs. ::Notation CHAIN OF THOUGHT vs. ::NOTATION Es gibt Debatten, die sich zunächst nach Technik anhören und am Ende die Qualität unseres Denkens  berühren. Der Diskurs „:: vs. CoT“  ist genau so eine Debatte. Auf der einen Seite steht Chain‑of‑Thought (CoT) , das Schritt‑für‑Schritt‑Reasoning. Auf der anderen Seite die ::‑Notation  – ein minimalistisch

Warum Prompt-Engineering nicht der Zukunftsjob ist Prompt-Engineering galt lange als Eintrittskarte in die Welt der Künstlichen Intelligenz. Wer wusste, wie man Modelle „richtig anspricht“, bekam bessere Ergebnisse, sparte Zeit und konnte sich als Spezialist positionieren. Doch genau diese Rolle steht vor einem grundlegenden Wandel. Nicht, weil KI schlechter wird – sondern weil sie gut genug  geworden ist. Prompt-Engineering war eine Übergangslösung Die Nachfrage nach Prompt-

Was sich gerade verschiebt (präzise) Der bisherige Job des Prompt-Engineers  basiert auf einer Übergangsphase: Modelle sind leistungsfähig, aber semantisch unscharf angebunden , Verantwortung, Kontext und Geltung sind nicht explizit geregelt. Deshalb braucht es Menschen, die: ausprobieren, iterieren, „tricksen“, Formulierungen feintunen, Halluzinationen umschiffen. 👉 Das ist Handarbeit an Unklarheit. Der semantische Hebel verändert genau diese Arbeit Mit strukturierter Seman

Warum Semantik für Politik und Regulierung marktentscheidend wird Politische Steuerung und Regulierung greifen traditionell dort ein, wo technische, wirtschaftliche oder gesellschaftliche Wirkungen sichtbar werden. Lange Zeit reichte es aus, Systeme nach ihrer Leistungsfähigkeit , ihrem Risikopotenzial  oder ihrer Rechtsform  zu bewerten. Bedeutung, Interpretation und Zuschreibung galten als nachgelagerte Fragen, die durch Rechtsprechung, Praxis oder gesellschaftliche Aushand

Warum Semantik Märkte verändert Märkte verändern sich selten dort, wo es laut ist. Die tiefgreifenden Verschiebungen entstehen meist leise – auf Ebenen, die lange als selbstverständlich galten. Eine dieser Ebenen ist Semantik : die Frage, wie Bedeutung entsteht, wie sie verstanden wird und wie sie wirkt. Über Jahrzehnte hinweg wurde Semantik als Begleiterscheinung betrachtet. Technik, Kapital, Infrastruktur und Geschwindigkeit galten als die eigentlichen Treiber wirtschaftlic

Der semantische Hebel als strukturelle Marktverschiebung Die bisherige Entwicklung von KI folgt einer vertrauten Logik: Wer mehr Rechenleistung, größere Modelle und bessere Daten besitzt, verschiebt die Leistungsgrenzen. Diese Logik ist kapitalintensiv, zentralisiert und infrastrukturlastig. Sie erklärt, warum Milliarden in Chips, Rechenzentren und Modelltraining fließen. Der semantische Hebel  verändert diese Logik nicht technisch, sondern ökonomisch und organisatorisch . Er

Wie sich der Markt durch ::KI verschiebt Der gegenwärtige KI-Markt ist stark infrastrukturgetrieben . Investitionen fließen vor allem in Rechenzentren, Modelle, Chips, Daten und Skalierung. Der ökonomische Hebel liegt bislang dort, wo mehr Rechenleistung  oder größere Modelle  versprochen werden. Mit ::KI verschiebt sich dieser Hebel. Nicht die Fähigkeit der Systeme steht im Mittelpunkt, sondern die Zulässigkeit und Präzision ihrer Nutzung . ::KI adressiert nicht, was  KI kan

Warum das doppelte Doppelpunkt-Zeichen ::  für Künstliche Intelligenz wichtiger ist, als es aussieht Künstliche Intelligenz wird oft so beschrieben, als würde sie „einfach rechnen“. Man stellt eine Frage, ein System antwortet – irgendwo dazwischen passiert Magie, Statistik oder Wahrscheinlichkeit. Doch genau diese Selbstverständlichkeit ist das Problem. Denn die zentrale Frage lautet nicht: Wie gut rechnet KI? Sondern: Wann darf sie überhaupt rechnen? Hier kommt ein unschei

KI-Sicherheit, Bias – und warum Denken Markierungen braucht In der Debatte um Künstliche Intelligenz scheint vieles geklärt: KI soll sicher sein. Sie soll keinen Schaden anrichten, keine falschen Informationen verbreiten, niemanden diskriminieren. Begriffe wie Bias  und Halluzination  sind dabei zu Chiffren für das geworden, was es zu vermeiden gilt. Doch genau hier beginnt ein Missverständnis – eines, das weniger mit Technik zu tun hat als mit der Frage, wie Denken überhaupt

Von einer ::Notation zu einem Phasenwechsel mit ::Denkrahmen

KI-gestützte Produktempfehlungen verändern den Online-Handel grundlegend. Statt klassischer Suche treten algorithmisch kuratierte Antworten, die Kaufentscheidungen vorbereiten. Der Beitrag zeigt, wie transparente Kriterien, erklärbare KI-Logiken und semantische Kuratierung mit :: Abhängigkeiten reduzieren und Vertrauen schaffen können – zwischen Nutzer, Handel und Maschine.

Ein Denkexperiment mit KI – und mit uns selbst. Viele Antworten fühlen sich gut an. Sie sind klar, verständlich, konstruktiv. Und genau darin liegt das Problem. Denn gute Antworten beruhigen. Sie schließen Bedeutungen. Sie erzeugen den Eindruck von Verständnis – oft zu früh. Das gilt für Menschen. Und es gilt besonders für KI. Das Unbehagen Wer regelmäßig mit KI arbeitet, kennt dieses Gefühl: Die Antwort klingt plausibel. Sie widerspricht nicht. Sie glättet. Und trotzdem ble

Warum wir einen Denkraum brauchen – und keinen weiteren Iterationsraum Sprachmodelle werden unaufhaltsam besser: schneller, flüssiger, nuancierter. Die Texte wirken zunehmend menschlich, kreativ, emotional authentisch. Die technische Iteration ist für alle sichtbar – doch eine andere, tiefgreifendere Entwicklung bleibt unsichtbar: Die Herkunft von Aussagen verliert ihre Lesbarkeit. vFusion looks like Die öffentliche Diskussion konzentriert sich noch auf die Frage: Wie erkenne

Halluzination ist weniger Fehler als Symptom – ein sichtbarer Riss zwischen Bedeutung, Erwartung und statistischem Denken.

KI-Durchbruch: denk:: – Der erste normierte Denkraum für KI-Systeme Etwas Fundamentales hat sich verschoben. Zum ersten Mal existiert ein klar definierter Denkmodus für künstliche Intelligenz – ein Raum, in dem Sprachmodelle nicht mehr nur Wahrscheinlichkeiten ausspucken, sondern unter expliziten Denkbedingungen arbeiten: denk:: . Mit der Veröffentlichung auf Zenodo ist der Schloemer Semantik Denkraum  nicht länger ein Konzept, sondern ein dokumentierter, zitierfähiger Standa

RDF × :: – Vom Beschreiben zum Begreifen Das Resource Description Framework (RDF)  ist seit über zwei Jahrzehnten der unbestrittene Grundpfeiler des semantischen Webs. Es strukturiert Wissen in klar definierte Tripel – Subjekt, Prädikat, Objekt  – und macht damit Aussagen maschinenlesbar. Jedes Tripel entspricht einer kleinen Wahrheitseinheit, die sich zu Wissensgraphen verknüpfen lässt. So entsteht Ordnung im Datenraum. Doch RDF bleibt dabei atemlos und ortlos . Es weiß, das

Gerade in Search Generative Engines (SGEs) – also KI-Systemen, die nicht nur suchen, sondern generieren – ist diese Unschärfe ein Problem. Denn SGEs müssen nicht nur verstehen, was gemeint ist, sondern auch entscheiden, was sie antworten. Und das zuverlässig.