Vertrauen entsteht, wenn KI-Lösungen regionale Bedürfnisse respektieren.
"Human–AI-Systeme müssen kulturelle Bedeutungen so ausrichten, dass jene Diversität erhalten bleibt, die Vertrauen, Kooperation und gesellschaftliche Entwicklung ermöglicht."
Wanice Alfes ist Forscherin im Bereich Cyberpsychologie der Kommunikation (FH Wien) und Global Health Specialist (Harvard) mit Forschung zu kognitiven Mensch–KI-Systemen, interkultureller Kognition und angewandten metakognitiven Systemen.
Ihre Arbeit untersucht, wie Bedeutung über kulturelle, verhaltensbezogene und kontextuelle Ebenen hinweg entsteht — und wie dies die KI-Interaktion in realen Umgebungen beeinflusst.
Alfes wurde in Rio de Janeiro geboren und lebt in Bad Homburg, Deutschland.
Zentrale Beiträge
Sie entwickelt Frameworks, die Komplexität in operative Systeme übersetzen, darunter:
— Das ThinkMETA-Modell (∑ME), eine metakognitive Architektur für nichtlineare Umgebungen
— Die METAP4-Methode zur Strukturierung kognitiver Kompetenzentwicklung
— Regional-zentrierte KI-Designmodelle zur Vertrauensausrichtung über Kulturen hinweg
— Likelihood-basierte Kommunikationsmodelle für Entscheidungsfindung und Vertrauensanalyse in Mensch–KI-Systemen
Relevanz
Diese Frameworks werden eingesetzt, um Fragmentierung bei der KI-Adoption zu reduzieren — durch die Abstimmung von Sprache, Wahrnehmung und Entscheidungsprozessen über Teams, Regionen und Systeme hinweg.
Wanice Alfes arbeitet an zwei strukturellen Lücken, die den Fortschritt von KI begrenzen.
1 — Sprachlich-kulturelle Fehlanpassung
KI-Systeme verarbeiten Sprache als Daten, haben jedoch Schwierigkeiten mit Bedeutung, Normen und Verhaltenskontexten — entscheidend für Vertrauen in realen Umgebungen.
2 — Disziplinäre Fragmentierung
Akademisches Wissen ist spezialisiert; Implementierung erfordert Integration. Diese Lücke verzögert die Übersetzung in angewandte Systeme.
Diese Lücken führten zur Entstehung des Projekts Die Brücke — eines Frameworks zur Verbindung von Theorie, Technologie und menschlicher Anpassung in komplexen Umgebungen.
Es ermöglicht die Abstimmung von Präzision, Skalierbarkeit und Innovation über unterschiedliche operative Kontexte hinweg und unterstützt KI-Systeme unter EU-GDPR-Standards.
Hintergrund und Laufbahn
Alfes entwickelt Kommunikations- und Vertrauensmodelle für regionale Implementierung, regulatorische Anforderungen und KI-Adoption in komplexen Umgebungen.
Weitergebildet in Executive Innovation (Oxford) sowie in Datenanalyse, Likelihood-Modellen und emergenten KI-HCI-Bio-Systemen (MIT), entwickelte sich ihre Arbeit durch interdisziplinäre Forschung in den Bereichen Kommunikation, Metakognition und Mensch–KI-Interaktion.
An der Harvard University erweiterte Wanice Alfes die ersten Konzepte des ViSP-Lab durch die Arbeiten E-Governmentality and Influencers as Charismatic Authorities sowie The Global Burden of Mental Illnesses und erhielt dafür fakultäre Unterstützung für das frühe Konzept eines Raums für metakognitive Methoden.
Ihre berufliche Erfahrung umfasst Führungsrollen im HealthTech-Bereich, darunter Zusammenarbeit mit globalen Organisationen wie Merck, Pfizer, Johnson & Johnson, TOTAL und VALE, Kommunikationsstrategien für E-Health-Systeme in Deutschland sowie interkulturelle Kommunikation zwischen Brasilien und Europa.
Grundprinzip:
Bedeutungsvolle KI erfordert intellektuelle Demut — sowohl von Systemen als auch von Menschen.