Einleitung
Im Depot roch es nach Staub, Karton und kaltem Stein. Sofia Bellini hielt ein Foto gegen die Schreibtischlampe, weil der Scanner wieder Streifen zog. Auf der Rückseite stand nur „Schale, alt“; mehr wusste niemand. Für eine Studentin der Kunstgeschichte war das keine Kleinigkeit, sondern der Beginn einer langen Suche.
Sofia lebt in Wien und arbeitet heute an digitalen Sammlungen. Sie nennt sich nicht gern Expertin für KI. Lieber sagt sie, sie baue Sortierhilfen, die Museen zwingen, ihre Unsicherheiten sichtbarer aufzuschreiben.
Geschichte des Weges in die KI
Eigentlich wollte Sofia Restauratorin werden. Dann verbrachte sie einen Nebenjob damit, schlecht beschriftete Archivfotos zu sortieren. Ein Bildmodell schlug für ein Keramikfragment eine Epoche vor, die gut klang und trotzdem falsch war: Es hatte die Form erkannt, aber den lokalen Kontext übersehen. Genau diese Art Fehler interessierte sie.
Zwischen Kunsthistorikerinnen und Technikern musste Sofia oft übersetzen. Die einen fürchteten platte Deutung, die anderen unterschätzten Herkunft, Material und Sammlungsgeschichte. Sofia lernte Python-Grundlagen, Computer Vision und Fehlermemos. Bei ihrem ersten Prototyp ließ sie das System lediglich mögliche Kategorien markieren; die Entscheidung blieb offen. Jede Markierung bekam ein Unsicherheitsfeld und einen Hinweis: Welche Quelle fehlt?
Aktuelle Arbeit
Heute entwickelt Sofia Workflows für kleine Museen, deren Depots voller analoger Zettel sind. Bei einer Sammlung von Keramikfragmenten half ein Modell, ähnliche Formen schneller zu gruppieren. Die Frage nach Herkunft und Bedeutung blieb trotzdem bei Kuratorinnen, Laboranalysen und historischen Quellen. Sofia bestand darauf, die falschen Vorschläge nicht zu löschen. Sie wurden Teil der Dokumentation.
Das spart in einigen Häusern Sucharbeit, verändert aber vor allem den Ton der Digitalisierung. Nicht jedes Objekt bekommt plötzlich eine saubere Geschichte. Manche erhalten nur eine ehrlichere Lücke. Sofia findet das wertvoller als eine Oberfläche, die Vollständigkeit vortäuscht.
Persönlicher Rat
„Lass die KI erst vorsortieren und dann widersprich ihr sorgfältig“, sagt Sofia. Ihr Rat richtet sich besonders an Menschen aus Kulturberufen. Wer die Maschine nur ablehnt, verschenkt ein Werkzeug. Wer ihr zu schnell glaubt, verliert die eigentliche Kompetenz: langsam sehen, genau fragen, Zweifel dokumentieren.
Schlüsselfakten
Alter und Ort: 22, Wien.
Hintergrund: Kunstgeschichte, Depotarbeit, digitale Sammlungen.
Einstieg in KI: Bildsortierung für Archivfotos mit sichtbaren Unsicherheiten.
Schwerpunkt heute: KI-Workflows für kleine Museen und Sammlungen.
Typische Werkzeuge: Computer Vision, Metadatenarbeit, Python-Grundlagen.
Werkstattnotiz
In Sofias Notizen steht neben einem Fragment noch immer „Schale?“ mit Fragezeichen und Bleistiftstrich. Das Modell hatte eine elegante Kategorie angeboten, der Restaurator fand später eine Bruchstelle, die alles verschob. Sofia sammelt solche Fälle wie Warnschilder. Ihr nächster Test gilt weniger der Trefferquote als der Frage, ob Irrtümer sichtbar genug bleiben.