In der Aufmerksamkeitsökonomie dreht sich alles um Engagement – Verweildauer, DAU/MAU usw. sind die Kennzahlen für Erfolg. In der KI-Ökonomie verschiebt sich das: Gedächtnisleistung schafft neue Wettbewerbsvorteile.
Hier geht es nicht mehr um die manipulativen Tricks der Plattformen wie Empfehlungsalgorithmen oder Verhaltens-Tracking. Es ist eine Verschiebung, bei der Plattformen nicht nur auf Nutzer reagieren, sondern sich erinnern, schlussfolgern und mit ihnen weiterentwickeln. Die Kosten eines Plattformwechsels sind nicht nur eine Unannehmlichkeit, sondern der Verlust einer über Monate oder Jahre angesammelten, maßgeschneiderten Intelligenz.
Das KI-Gedächtnis arbeitet in drei sich verstärkenden Schichten:
Schicht 1: Das individuelle Gedächtnis
Jede Interaktion trainiert das KI-Modell spezifisch auf den einzelnen Nutzer – nicht auf die Kohorte. Dies führt zu einer rekursiven Personalisierung: Jede Interaktion verbessert die zukünftige Interaktion, was die Nutzung steigert, das Gedächtnis vertieft und die Wechselkosten exponentiell erhöht. Die KI versteht das persönliche Framework, Kommunikationsstil, Ziele und Präferenzen. Wer wechselt, verliert den Kontext, dessen Aufbau Monate gedauert hat.
Schicht 2: Das Plattform-Gedächtnis
Weiterer Mehrwert entsteht durch kollektive Intelligenzschichten – geteiltes Gedächtnis, das sich über alle Nutzer hinweg ansammelt und verstärkt. Dies manifestiert sich in:
- Tool-Nutzungsmuster: Wenn ein Nutzer einen effektiven Workflow (z. B. Suche → Analyse → Inhaltserstellung) entdeckt, informiert dieses Muster die Plattform und schlägt diese Sequenz anderen vor.
- Verbesserungen der kontextuellen Schlussfolgerung: Jede komplexe Interaktion verbessert die Fähigkeit der Plattform, über ähnliche Probleme für alle Nutzer Schlussfolgerungen zu ziehen.
Der Wert der Plattform ergibt sich aus kollektiven Denkmustern, die das gesamte System für jeden smarter machen.
Schicht 3: Die Interaktionsschicht
Das individuelle Gedächtnis liefert der KI die persönlichen Ziele und Präferenzen des Nutzers. Das Plattform-Gedächtnis liefert die kollektiven Schlussfolgerungsfähigkeiten und das Domänenwissen.
Die Kombination dieser Schichten erzeugt eine kontextuelle Intelligenz, die kollektives Lernen durch für personalisierte Zwecke anwendet. Diese Interaktionsschicht wird zum neuen „Feed“ – nicht als Inhaltsstream, sondern als dynamische Denkfläche, die:
- Relevante Muster aus dem Plattform-Gedächtnis basierend auf persönlichen Kontexten aufdeckt.
- Werkzeugkombinationen vorschlägt, die auf persönliche Ziele abgestimmt sind.
- Den Bestand des Wissens basierend auf dem, was für den Nutzer funktioniert, weiterentwickelt.
Traditionelle Plattformen haben ab einem gewissen Punkt abnehmende Erträge aus Nutzerdaten. KI-Plattformen erleben das Gegenteil:
- Exponentielle Gedächtnis-Verstärkung: Jede Interaktion fügt nicht nur Daten hinzu, sondern Kontext, der alle früheren und zukünftigen Interaktionen wertvoller macht.
- Asymptotische Verbesserung: Die Fähigkeit zur Schlussfolgerung profitiert von akkumulierten Problemlösungsspuren über die gesamte Nutzerbasis hinweg. Die Plattform lernt, besser zu denken.
Die führenden Indikatoren für KI-Plattformerfolg werden sein:
- Durchschnittlich angesammelter Kontext pro Nutzer im Zeitverlauf.
- Wie schnell die Plattform in spezifischen Domänen besser wird.
- Der Prozentsatz der Interaktionen, die angesammeltes Gedächtnis erfolgreich nutzen.
Die Retention ist nicht psychologisch (Follower, Likes und Badges), sondern strukturell: Das Produkt wird im Laufe der Zeit besser für den einzelnen Nutzer, und diese Verbesserung ist nicht übertragbar. Wer geht, verliert jemanden, der weiß, wie man denkt und zuhört.
Das Geschäftsmodell: Die Zahlungsbereitschaft steigt mit den Wechselkosten.
