Hier ist eine analytische Detektivgeschichte für dich: Ein Produkt hat 5 Millionen MAU und 80 % DAU / MAU. Ist das gesund? Die meisten Menschen, sowie dein LLM, würden sagen: Wow, starkes Produkt! Jetzt füge eine weitere Tatsache hinzu: Durchschnittliche tägliche Sitzungsdauer: 30 Sekunden Plötzlich ändert sich die Geschichte. Vielleicht überprüfen die Nutzer nur eine Benachrichtigung und springen wieder ab. Vielleicht ist das oberflächliches, reflexives Engagement, nicht echter Produktwert. Aber füge eine weitere Tatsache hinzu: Es ist eine Zahlungs-App. Jetzt sieht eine Dauer von 30 Sekunden völlig normal aus! App öffnen, Geld senden, App schließen. Die gleichen Kennzahlen, aber mit völlig unterschiedlicher Interpretation. Das ist eines der größten Probleme bei der KI-Analyse. KI stoppt nicht zuverlässig und sagt: „Ich habe nicht genug Informationen, um zu wissen.“ Stattdessen füllt sie die Lücken mit der statistisch plausibelsten Geschichte, die sie zuvor gesehen hat. Deshalb produzieren spärliche Eingaben generische, aber selbstbewusste Ausgaben. Die Lösung dafür? Orthogonaler Kontext: unabhängige Fakten, die die Mehrdeutigkeit aus verschiedenen Richtungen reduzieren. Lies unseren neuesten Aufsatz in Opinionated Intelligence über die Idee des orthogonalen Kontexts.