Die Krimskramsschublade in deiner Hosentasche: Was wirklich in 7.915 Screenshots steckte

Auf meinem Handy lagen 7.915 Screenshots. Fünf Jahre davon, zurück bis 2021: Rezepte, halb gelesene Artikel, Orte, die mir jemand empfohlen hatte, Apps, die ich mal ausprobieren wollte, längst verfallene Bordkarten. Ein Stapel dieser Größe hört auf, eine Gedächtnisstütze zu sein, und wird zur Mülldeponie, weil man nie weit genug zurückscrollt, um das eine Ding zu finden, für das man ihn aufgehoben hat. Also habe ich eine KI auf den Haufen losgelassen. Die Lektion daraus benutze ich heute bei der Arbeit: Teile den Job nach Schwierigkeit auf, gib zuerst das billige Werkzeug aus und das teure nur dort, wo das billige scheitert.

Das Wichtigste in Kürze

• 7.915 Screenshots aus fünf Jahren, an einem Nachmittag in sechs Kategorien sortiert.
• Die Aufteilung, die funktionierte: Text zuerst lokal auf dem Gerät auslesen (kostenlos, privat), billige Schlagwortregeln für die engen Kategorien, KI nur für den offenen Rest.
• Am Ende: eine durchsuchbare Karte mit 192 Orten und eine saubere Liste von 186 Apps, die einen Blick wert sind.
• 1.717 Einträge habe ich bewusst gelöscht: Dass man alles indexieren kann, heißt nicht, dass man es sollte.

Diesen Stapel hat jeder

Eigentlich ist das gar keine Handy-Geschichte. Jedes Team hat irgendwo dieselbe Krimskramsschublade: einen geteilten Ordner mit eingescannten Belegen, die keiner liest, einen Chat-Export mit fünf Jahren Entscheidungen darin, hundert PDFs, die jemand „für später" auf ein Laufwerk gekippt hat. Die Daten sind theoretisch durchsuchbar und praktisch tot. Meine Galerie war nur die Variante dieser Schublade, die mir zufällig gehörte.

Die billige Methode, die halb funktionierte

Mein erster Reflex waren Schlagwortregeln. Steht auf einem Screenshot „Rechnung" oder der Name einer Versicherung, ist es Verwaltung. Taucht eine Straße oder eine Stadt auf, ist es ein Ort. Schnell, kostenlos, keine KI-Rechnung.

Beim langweiligen Zeug war das nahezu perfekt: Die Verwaltungskategorie aus Versicherungs-, Bank- und Behörden-Screenshots sortierte sich fast fehlerfrei von selbst, weil solcher Text jedes Mal denselben engen Wortschatz benutzt. Ein geschlossener Wortschatz ist genau das, worin stumpfe Regeln gut sind.

Dann traf es auf die Orte und fiel auf die Nase: vier Treffer von neun echten Ortsscreenshots. Es gibt keine feste Liste von Wörtern, die „das ist ein Ort" bedeutet. Ein Restaurantname kann alles sein, ein Laden kann nach der Katze des Inhabers benannt sein. Offene Kategorien haben keinen Wortschatz, gegen den man abgleichen könnte.

Die Aufteilung, die wirklich funktionierte

Zuerst den Text aus jedem Bild holen, lokal auf dem Gerät. Moderne Handys und Laptops haben eine eingebaute Texterkennung, die kostenlos und schnell ist und deine Daten nirgendwohin schickt. Für 7.915 Bilder lief das in Minuten auf meiner eigenen Maschine, ohne einen Cent. Für ein Unternehmen zählt das noch mehr: Ein Ordner mit eingescannten Belegen ist genau die Art von Daten, die man nicht an einen fremden Dienst schicken will, bloß um sie zu sortieren.

Dann das teure Werkzeug für den wirklich schweren Teil. Die Schlagwortregeln sortierten den Verwaltungsstapel aus, und nur der unübersichtliche Rest ging an ein KI-Modell. Beim selben Neun-Orte-Test stieg die Trefferquote von vier auf sieben. Das Modell konnte sich einen Screenshot ansehen und verstehen „das ist ein Café, das jemand empfohlen hat", ohne dass ich ein einziges Wort vorgeben musste. Genau dafür lohnt es sich, KI zu bezahlen: für Urteilsvermögen bei offenen Fragen, nicht für Arbeit, die eine simple Regel umsonst erledigt.

Was dabei herauskam

Die 814 Ortsscreenshots schrumpften auf 192 einzigartige Orte, 131 davon mit echten Koordinaten auf einer persönlichen Karte. Fünf Jahre „da musst du unbedingt hin" leben endlich an einem Ort, den ich auf einen Blick überschaue. Aus den Software-Screenshots wurde eine bereinigte Liste von 186 Apps und Tools, die einen Blick wert sind. Die 1.693 Ideen-Screenshots gruppierten sich nach Themen, sodass die wiederkehrenden auftauchten, statt unterzugehen. Einen gespeicherten Ort zu finden dauert jetzt Sekunden statt ewig.

Die Einträge, die ich bewusst gelöscht habe

Beim Sortieren tauchte eine Frage auf, mit der ich nicht gerechnet hatte: Will ich das alles überhaupt in einer durchsuchbaren Datenbank haben, selbst meiner eigenen. Die Antwort war nein. Persönliche Nachrichten und der ganze Bank- und Versicherungsstapel, zusammen 1.717 Einträge, flogen aus dem Index. Die Originalbilder blieben anderswo gesichert, unangetastet.

Diese Entscheidung lässt sich weit verallgemeinern. Die Fähigkeit, alles zu indexieren, kommt vor dem Urteil darüber, was man indexieren sollte. Derselbe Aufwand, der einen Stapel auffindbar macht, macht ihn auch für die nächste Person auffindbar, die Zugriff bekommt. „Sollte das überhaupt abfragbar sein" ist deshalb eine Entscheidung, die jemand bewusst treffen muss, Kategorie für Kategorie.

Was ich anders machen würde

Ich würde mir den Tag sparen, an dem ich stur die Schlagwortregeln für die Ortskategorie nachjustiert habe, während die Trefferquote bei vier von neun festhing und widersprach. Das Signal lag früh auf dem Tisch; ich wollte ihm nur nicht glauben.

Was ich in die Arbeit mitnehme: Das Sortieren war der leichte Teil. Jahrelang war die Größe dieser Schublade zufälliger Datenschutz; niemand konnte darin etwas finden, ich eingeschlossen. In dem Moment, in dem sie durchsuchbar wurde, stand zwischen „nützliches Archiv" und „Risiko" nur noch eine Behalten-oder-Löschen-Entscheidung, die ich von Hand treffen musste. Billige Suche fördert nicht nur Wert zutage. Sie legt dir leise ein Governance-Problem auf den Tisch, das du gestern noch nicht hattest.

Den Stapel deines Teams kannst du billig sortieren, noch diese Woche. Die eigentliche Frage ist, wer ihn danach abfragen darf und welche Einträge gar keine Tür nach draußen haben sollten.