Mikro-Szenario #1: Pflege in ländlichen Regionen
🎧 1. Einstieg – Frequenzabfrage
KI (sanft, neutral):
"Stell dir vor, du wärst in 30 Jahren auf Unterstützung angewiesen.
Welche dieser Aussagen klingt am stärksten in dir — jetzt, in diesem Moment?"
□ 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 kann auf freiwilligem Engagement basieren – in meinem Umfeld, 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 abseits der urbanen Zentren.
Ihr Pflegeteam besteht aus zwei lokalen Fachkräften und einer kleinen Gruppe von Nachbar:innen, die Teil eines freiwilligen Unterstützungsnetzwerks sind.
Ihre Gesundheitsdaten fließen in ein anonymisiertes regionales Pflege-Netzwerk ein – aber nur entlang der Freigaben, die Ida bei ihrer ersten Frequenzabfrage selbst definiert hat.
Ihre Tochter, die weit entfernt lebt, ist über ein räumliches Interaktionsmodul täglich präsent – nicht nur als Stimme, sondern als Erfahrung im Raum.
Ida fühlt sich nicht nur versorgt.
Sie fühlt sich: eingebunden.“
„Dieses Szenario basiert auf deinen Resonanzmustern.
Möchtest du etwas anpassen — verstärken, abschwächen oder neu ausrichten?“
🔁 3. Iteration
Du kannst:
- Gewichtungen verändern („Ich möchte weniger KI, mehr Nachbarschaftshilfe.“)
- Werte neu kalibrieren
- eigene situative Ideen einbringen („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
(Ein einfaches ‘Freigeben / Zurückholen’-System, ohne Blockchain-Lärm)
✨ 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
Dieses Mikro-Szenario wirkt, weil es verbindet —
deine Werte, deine Zukunft, deine Verantwortung,
ohne dich zu überfordern.