„Ein Modell ist keine Wahrheit, sondern eine bewusste Reduktion der Welt: eine Karte, die nur die Wege zeigt, die wir gerade betrachten können. In IT und KI sind Modelle zugleich Brücken und Brennpunkte — sie verbinden Daten, Annahmen und Ziele, tragen Entscheidungen, amplifizieren aber auch Fehler, Verzerrungen und Unsicherheiten. Ihre Leistungsfähigkeit misst sich nicht nur an Genauigkeit, sondern an Robustheit, Interpretierbarkeit und dem Bewusstsein ihrer Grenzen. Gute Modelle sind iterativ: sie lernen, werden geprüft, dokumentiert und hinterfragt; schlechte bauen stillschweigend Vorurteile ein. Verantwortung in der Modellentwicklung heißt, Transparenz, Messbarkeit und Wartbarkeit zu planen, Datenherkunft zu prüfen und die Auswirkungen auf Menschen zu antizipieren. Nur so werden Modelle zu verlässlichen Werkzeugen und nicht zu unkontrollierbaren Blackboxes.“
