Mikro-Szenario #1: Pflege in ländlichen Regionen
🎧 1. Einstieg – Frequenzabfrage
KI (sanft, neutral):
"Stell dir vor, du wärst in 30 Jahren alt oder pflegebedürftig.
Welche der folgenden Aussagen schwingen am meisten mit dir?"
□ A: Ich wünsche mir Pflege in der Nähe meiner Liebsten – auch, wenn das bedeutet, dass nicht alles perfekt organisiert ist.
□ B: Ich möchte bestmöglich versorgt werden, selbst wenn das bedeutet, dass ich weit reisen oder in ein urbanes Zentrum ziehen muss.
□ C: Mir ist wichtig, dass Pflegekräfte fair bezahlt und nicht ausgebeutet werden – selbst wenn ich dafür weniger persönliche Betreuung habe.
□ D: Pflege sollte auf freiwilligem Engagement beruhen – in der Familie, im Dorf, in der Nachbarschaft.
□ E: Ich wünsche mir, dass meine Daten helfen, bessere Pflegekonzepte zu entwickeln – aber ich will selbst bestimmen, was geteilt wird.
Du kannst mehrere auswählen – oder deine eigene Resonanz hinzufügen.
🌀 2. Szenarien-Synthese
Basierend auf der Auswahl generiert die KI ein kurzes Zukunftsbild.
Nicht als Textblock, sondern als Erzählung mit optionaler Visualisierung. Hier stark verkürzt:
„Im Jahr 2055 lebt Ida in einem kleinen Ort in den Alpen.
Ihr Pflegeteam besteht aus zwei lokalen Fachkräften und fünf Nachbar:innen, die Teil eines freiwilligen Betreuungskollektivs sind.
Ihre Gesundheitsdaten werden in einem anonymisierten KI-Netzwerk geteilt, das Pflegeabläufe verbessert – auf Basis der Ethik, die Ida bei ihrer ersten Frequenzabfrage selbst gewählt hat.
Ihre Tochter, die 200 km entfernt lebt, ist durch ein holographisches Interaktionsmodul täglich präsent – nicht nur als Stimme, sondern als sanftes Feld im Raum.
Ida fühlt sich nicht nur versorgt, sondern: eingebunden.“
„Dieses Szenario basiert auf deinen gewählten Resonanzen.
Möchtest du etwas verändern oder anpassen?“
🔁 3. Iteration
Du kannst:
- Gewichtungen verändern („Ich möchte weniger KI, mehr Nachbarschaftshilfe.“)
- Werte neu kalibrieren
- eigene Policy-Ideen einreichen („Was wäre, wenn wir jedem 17-Jährigen ein Jahr Pflege-Shadowing anbieten?“)
📊 4. Heatmap-Speicherung
Dein Szenario fließt in die Heatmap ein:
- anonymisiert
- segmentiert (nach Region, Altersgruppe, optional Interessen)
- rückspielbar: Du kannst sehen, wie viele andere ähnlich empfinden, welche Spannungen sich zeigen, wo emergente Lösungen entstehen
🧭 5. Auswertung & Handlungsebene
Die aktuelle Heatmap zeigt etwa:
- 62 % der Menschen in ländlichen Regionen wünschen sich Hybridmodelle aus lokaler Pflege & KI‑Assistenz
- 71 % sehen Freiwilligenarbeit als wichtig, aber nicht tragfähig ohne finanzielle Anerkennung
- 48 % lehnen die volle Datenfreigabe ab, sind aber offen für temporäre, zweckgebundene Nutzung
→ Die regionale KI empfiehlt dem zuständigen Bürger:innenrat (losbasiert):
Testmodell für Nachbarschafts-Co-Working Pflegeeinheiten
Mikroförderung für freiwillige Pflegende ab 10 Stunden/Monat
Einführung eines neuen Daten-Echo-Modus:
Tokenbasierte Datenfreigabe mit Rückholrecht
✨ 6. Optionale Erweiterung (symbolisch oder real)
Am Ende des Prozesses kannst du:
- Dein Szenario „signieren“ (🪶), wenn du es als Resonanzstein weitergeben möchtest
- es verstecken, wenn du es nur für dich brauchst
- eine Frage an andere stellen: „Was wäre deine größte Sorge in Idas Lage?“ – Dialoginitiation
Warum dieses Mikro-Szenario wirkt
- es überfordert nicht
- es verknüpft Werte, Vision & Handlung
- es erzeugt Zugehörigkeit, nicht bloß Meinung
- es lässt Platz für Anpassung & Nichtwissen
- es stärkt Verantwortung durch Resonanz – nicht durch Pflicht