Toyota startet KI Vision in Woven City
24/04/2026
Die meisten Menschen denken nie zweimal über die Wörter nach, die sie in ein KI-Tool eingeben. Sie fragen einfach und erwarten eine solide Antwort. Aber verborgen in jeder Frage stecken stille Annahmen , kleine Lücken, die die KI eigenständig füllt, manchmal falsch. In dieser Lücke entstehen Halluzinationen. Eine einfache Umschreibetechnik namens Annahmen-Stripping könnte alles daran ändern, wie zuverlässig diese Antworten werden.
Die versteckten Kosten von Annahmen
Jedes Projekt beginnt mit einer Annahme. Manchmal wird sie als solche gekennzeichnet. Meistens nicht.
Diese nicht gekennzeichnete Annahme ist eine Voraussetzung, die Entscheidungen, Dokumente, Budgets und Zeitpläne still und leise prägt, lange bevor jemand merkt, dass sie das tut. Bis der Schaden sichtbar wird , eine Kostenüberschreitung, ein Überarbeitungszyklus, eine verpasste Frist , ist die ursprüngliche Annahme unter Schichten von Arbeit begraben, die niemand rückgängig machen möchte.
Das Problem ist nicht, dass Annahmen existieren. Sie sind unvermeidlich. Das Problem ist, dass die meisten Annahmen undokumentiert, unangefochten und unbepreist bleiben. Eine Flüssigkeitszusammensetzung wird angenommen, und die falsche Ausrüstung wird bestellt. Eine Versorgungsleitung wird als verfügbar angenommen, und das Design wird um etwas herum entwickelt, das gar nicht vorhanden ist. Ein Dieselpreis wird festgesetzt, und der Markt bewegt sich um 150.000 Dollar in die falsche Richtung.
Nichts davon fühlt sich zunächst wie ein Annahmefehler an. Es fühlt sich wie Pech, Scope-Creep oder Lieferantenprobleme an. Aber verfolgt man eines dieser Probleme weit genug zurück, findet sich eine Entscheidung, die ohne ausreichende Informationen getroffen wurde , eine Lücke, die mit einer Schätzung statt mit einer verifizierten Tatsache gefüllt wurde.
Diese Lücke hat ihren Preis. Die Frage ist, ob man ihn im Voraus durch rigorose Validierung zahlt oder später durch Nacharbeit, Verzögerungen und Margenerosion. Die Projekte, die pünktlich und im Budget abgeschlossen werden, sind nicht jene, die Annahmen vermieden haben. Es sind jene, die sie früh genug gefunden haben, um etwas dagegen zu unternehmen. Ein Design-Basisdokument bringt diese verborgenen Annahmen während der Angebotsphase und Systemplanung ans Licht und gibt Teams eine strukturierte Möglichkeit, Lücken zu hinterfragen, bevor sie zu kostspieligen Korrekturen werden.
Prompt-Formulierung verbirgt alles
Jede Eingabeaufforderung trägt unsichtbares Gepäck. Bevor ein einziges Wort ein KI-System erreicht, hat die Formulierung bereits Dutzende stiller Entscheidungen getroffen , über Ton, Umfang, Kausalität und darüber, wem die Antwort dienen soll.
Eine Eingabeaufforderung, die eine KI bittet, „einen jungen blonden Charakter zu beschreiben”, kodiert eine Voreinstellung. Muster in den Trainingsdaten drängen das System dazu, ein Kind anzunehmen. Der Nutzer hat das nie angegeben. Die Annahme entstand allein durch die Wortwahl.
So funktioniert verborgene Logik. Formulierungen wie „schreibe einen Bericht” setzen Format, Länge und Zielgruppe voraus, ohne sie zu nennen. Fragen wie „was hat das verursacht?” setzen voraus, dass eine klare Kausalkette existiert. Die KI füllt jede Lücke , und sie füllt sie schnell, indem sie etwa 400 Mikroentscheidungen trifft, bevor sie eine Antwort zurückgibt.
Unstated kulturelle Standards betten sich ebenso still ein. Eine Aufgabe, die um „Best Practices” herum formuliert ist, überspringt die Frage : Am besten für wen, in welchem Kontext, nach wessen Maßstab ? Die KI hält nicht inne, um zu fragen. Sie übernimmt die Annahme und handelt danach.
Kurze Eingabeaufforderungen tragen das höchste Risiko. Minimale Eingabe erzwingt maximale Schlussfolgerung. Das System greift auf seine Trainingsmuster zurück und rekonstruiert, was es für die Absicht des Nutzers hält. Diese Rekonstruktion ist oft nah dran , und manchmal kritisch falsch.
Die Korrektur ist struktureller Natur. Designer müssen fragen, was sie weglassen, und jede Auslassung als eine aktive Entscheidung behandeln, die standardmäßig an die KI übergeben wird. Das Hinzufügen einer sekundären Direktive , *nenne die Annahmen, die du triffst* , zwingt das System dazu, seine unsichtbare Logik sichtbar zu machen, bevor sie sich in einer Ausgabe verfestigt. Eingabeaufforderungen, die versteckte eingebettete Schlussfolgerungen enthalten, drängen die KI dazu, eine Prämisse zu bestätigen, anstatt sie zu untersuchen.
Präzision ist keine Pedanterie. Sie ist Kontrolle.
Quellenangabe
- https://epicsysinc.com/blog/hidden-assumptions-process-system-cost-estimate/
- https://www.cmaanet.org/sites/default/files/resource/Estimate Assumptions.pdf
- https://www.quality-assurance.com/hidden-cost-of-assumption.html
- https://www.projectmanagement.com/blog-post/79619/assumptions-as-hidden-waste-in-projects
- https://ineight.com/blog/avoiding-the-cost-impacts-of-estimate-assumptions/
- https://asklumos.com/resources/blogs/hidden-cost-of-building-on-assumptions
- https://www.ccmonet.ai/post/why-financial-awareness-reduces-the-cost-of-wrong-assumptions
- https://its.uiowa.edu/news/2025/12/five-signs-ai-prompt-likely-mislead-you
- https://dev.to/rawveg/the-assumption-fallacy-in-prompt-centric-engineering-5g5n
- https://optimizesmart.com/blog/ai-default-assumptions-the-hidden-risk-in-prompts/
