KI entwickelt sich schneller als unsere Sprache – wir brauchen neue Begriffe wie 'Intelition' für die Zusammenarbeit von Mensch und Maschine. Dieses Paradigma mit einheitlicher Ontologie, kontinuierlichem Lernen und persönlichen Interfaces formt die nächste Software-Welle. Für Deutschland bedeutet das einen Boost für die Industrie 4.0, effizientere Unternehmen wie Siemens oder SAP und neue Jobs in der KI-Wirtschaft, während Bürger durch datensichere persönliche KI-Geräte mehr Kontrolle über ihre Daten gewinnen und vor zentraler Überwachung geschützt sind. Lesen Sie, wie drei Kräfte diesen Wandel vorantreiben. Eine einheitliche Ontologie ist erst der Anfang. Palantir-CEO Alex Karp schrieb kürzlich in einem Aktionärsbrief: „Aller Marktwert fließt zu Chips und Ontologie“, und betonte, dass dies „erst der Anfang von etwas viel Größerem“ sei. Ontologie meint ein gemeinsames Modell von Objekten (Kunden, Richtlinien, Assets, Ereignisse) und ihren Beziehungen, inklusive der „kinetischen Schicht“ für Aktionen und Sicherheitsrechte. Im SaaS-Zeitalter erzeugen Enterprise-Apps eigene Modelle, ergänzt durch Legacy-Systeme – ein Chaos, das Unternehmen wie deutsche Mittelständler mühsam zusammenführen müssen, mit Redundanzen und Datenlücken. Wenige schaffen eine konsolidierte Ontologie, trotz Data-Warehouse-Projekten. Für agentische KI-Tools ist sie essenziell: Verbundene Ontologien ermöglichen Handeln über Lieferanten, Regulierer und Kunden hinweg – entscheidend für Deutschlands exportstarke Wirtschaft. Karp zielt darauf ab, „KI-Power an reale Objekte und Beziehungen zu binden“. Weltmodelle und kontinuierliches Lernen. Aktuelle Modelle speichern Kontext, lernen aber nicht daraus. Kontinuierliches Lernen akkumuliert Verständnis ohne Resets. Google kündigte „Nested Learning“ an, integriert in LLMs, als Basis für langlebige Weltmodelle – Retraining wird obsolet. Metas Yann LeCun skizzierte 2022 „autonome Maschinenintelligenz“ mit H-JEPA für Vorhersagen via Weltmodellen; LLMs manipulieren Sprache, denken nicht. Meta implementierte V-JEPA und I-JEPA für Bild- und Video-Weltmodelle. Das persönliche Intelition-Interface. Der dritte Treiber ist das persönliche Interface, das Menschen zentral stellt, nicht als Randnutzer. Es ist immer aktiv, kennt Kontext, Vorlieben und Ziele und handelt federated in der Wirtschaft – ideal für datenschutzbewusste Deutsche unter DSGVO. Jony Ive verkaufte io an OpenAI für neue AI-Geräte: „Innovation hat Konsequenzen – ich will nützlich sein.“ Apple entwickelt UI-JEPA für On-Device-Analyse von Intent, reduziert Latenz und zentrales Profiling, das heutige Modelle antreibt. Tim Berners-Lee warnt: „Nutzer sind Werbeprodukt – bauen wir Maschinen für Menschen.“ Sein Solid-Standard für sichere Datenverwaltung passt perfekt, z.B. via Inrupt mit Anthropics Agentic Wallets. Persönliche Kontrolle schützt vor KI-Risiken. Diese Kräfte konvergieren rasch: Ontologien liefern Nomen und Verben, Weltmodelle Gedächtnis, Interfaces Kontrolle. Die nächste Software-Ära ist da – für Deutschlands Wettbewerbsfähigkeit entscheidend. Brian Mulconrey ist SVP bei Sureify Labs.