# PROBLAIM — ShapeNeural Projekt

> Wie entsteht aus einem komplexen Problem fortlaufend bessere Klarheit?

- **Projekttyp:** Eigenes Produkt
- **Status:** BETA
- **Kategorie:** AI ANALYSIS
- **Jahr:** 2025
- **Zusammenarbeit:** INDEPENDENT
- **Kanonische Seite:** https://www.shapeneural.com/studio/projekte/problaim
- **Live-Projekt:** https://problaim.com

## Kontext

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.

## Aufgabe

### 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.

## System

### 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.

## Übertragbarkeit

### 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.

## Wert und Erkenntnis

- **Value:** Entscheider erhalten keinen einmaligen Antworttext, sondern eine strukturierte Denkoberfläche, die Widersprüche und neue Evidenz aufnehmen kann.
- **Learning:** Die Qualität autonomer Analyse hängt weniger von einem einzelnen Modell ab als von Orchestrierung, Perspektivenvielfalt und überprüfbaren Zwischenschritten.

## Fakten

- **Perspektivlinsen:** 12
- **Phasen der Analyse:** 4
- **Modell-Orchestrierung:** MULTI

## Technologie

React, TypeScript, Supabase, Claude, GPT-4, Gemini, Perplexity, Stripe, XYFlow

## English summary

**Question:** How can a complex problem produce better clarity over time?

PROBLAIM treats problem analysis as a living process. A multi-LLM pipeline decomposes questions, examines them through twelve perspectives, adds research and deepens the analysis over time.

**Challenge:** Complex decisions do not fit into a one-off chat. New evidence, contradictions and perspectives change the question itself. PROBLAIM makes that development visible and keeps results together as a structured thinking surface.

**Transfer:** What can transfer to client decisions. The case is a pattern for decisions that need to connect multiple data sources, roles and moments in time.

**Value:** Decision-makers gain a structured thinking surface that can absorb contradictions and new evidence — not a one-off answer.