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PROBLAIM: autonome Multi-LLM-Analyse | ShapeNeural

Eine autonome Multi-LLM-Pipeline, die komplexe Probleme in überprüfbare Perspektiven und fortlaufende Analysen zerlegt.

Eigenes Produkt · BETA · 2025

Wie entsteht aus einem komplexen Problem fortlaufend bessere Klarheit?

PROBLAIM behandelt Problemanalyse als lebenden Prozess. Eine Multi-LLM-Pipeline zerlegt Fragestellungen, beleuchtet sie aus zwölf Perspektiven, ergänzt Recherche und vertieft die Analyse über Zeit.

Komplexe Entscheidungen passen nicht in einen einmaligen Chat.

Neue Evidenz, Widersprüche und Perspektiven verändern eine Fragestellung. PROBLAIM macht diese Entwicklung sichtbar und hält Ergebnisse als strukturierte Denkoberfläche zusammen.

Orchestrierung statt einer einzigen Modellantwort.

Problemzerlegung

Aus einer offenen Frage entsteht eine prüfbare Struktur aus Teilproblemen.

Perspektiven

Zwölf archetypische Linsen decken blinde Flecken und Zielkonflikte auf.

Fortlaufende Analyse

Recherche und Modellläufe ergänzen die Analyse iterativ, statt sie nach einer Antwort zu beenden.

Was sich auf Kundenentscheidungen übertragen lässt.

Der Case eignet sich als Muster für Entscheidungen, die mehrere Datenquellen, Rollen und Zeitpunkte verbinden müssen.

Strategische Fragen

Optionen, Annahmen und Evidenz bleiben über mehrere Entscheidungsrunden nachvollziehbar.

Research Operations

Wiederkehrende Recherche kann aufgeteilt, bewertet und konsolidiert werden.

Vorbereitung von Workshops

Teams beginnen mit einer strukturierten Hypothesen- und Konfliktlandkarte statt mit einem leeren Whiteboard.

Ergebnis und Erkenntnis

Entscheider erhalten keinen einmaligen Antworttext, sondern eine strukturierte Denkoberfläche, die Widersprüche und neue Evidenz aufnehmen kann.

Die Qualität autonomer Analyse hängt weniger von einem einzelnen Modell ab als von Orchestrierung, Perspektivenvielfalt und überprüfbaren Zwischenschritten.