Krisen kündigen sich selten mit Fanfaren an – oft sind es leise Verschiebungen in Stimmungen, Themen oder Netzwerken. Predictive AI erkennt solche Muster, lange bevor sie in den Schlagzeilen landen. So wird die digitale Glaskugel zur strategischen Frühwarninstanz.

Langsam füllt sich der Platz. Es ist heiß in Abidjan. 32 Grad, feuchte Luft, kein Schatten. Auf dem Markt streiten Händler um die besten Plätze. In den Gassen: Trommeln, Parolen, dann erste Plakate. Noch ist alles ruhig – aber etwas liegt in der Luft.

Szenenwechsel: Im zweiten Stock eines gut klimatisierten amerikanischen Bürohauses, hinter getönten Fenstern, sitzt ein Analyst der CIA und beobachtet die Lage. Warnsignale springen auf Gelb. Algorithmen haben einen Stimmungsumschwung erkannt: mehr als 12.000 Social-Media-Beiträge in den letzten zwei Stunden, dazu Satellitenbilder von Menschenansammlungen, Mobilfunkdaten, die aufwachsende Bewegungsströme in der Innenstadt von Abidjan hinweisen. Noch hat kein Medium darüber berichtet. Doch der Analyst weiß: In spätestens 72 Stunden wird es krachen – mit 92-prozentiger Wahrscheinlichkeit.

Drei Tage Vorsprung – für Krisenkommunikatoren ist das eine Ewigkeit. Maschinelle Mustererkennung liefert die nötigen Erkenntnisse. Millionen Datenpunkte, zusammengeführt, sortiert, gewichtet – bis ein mögliches Szenario aufleuchtet wie ein Wärmefleck auf der Karte. Für Geheimdienste ist das ein Frühwarnsignal. Für Regierungen eine Chance zu handeln, bevor sich Ereignisse verselbstständigen. Und für Kommunikationsverantwortliche ein Blick in die Zukunft: Was wäre, wenn auch sie diesen 72-stündigen Vorsprung hätten? […]