ICP-LLM
ICP-LLM: Neue Version verfügbar – deutlich einfacher zu bedienen, deutlich flexibler einzubinden
Der Intelligence Collection Plan (ICP) ist eine der zentralen strukturierten Analysetechniken der NATO-Doktrin: Aus den Commander's Critical Information Requirements (CCIRs) werden Priority Information Requirements (PIRs), daraus Specific Information Requirements (SIRs) und schließlich Essential Elements of Information (EEIs) abgeleitet. Der Nutzen ist unbestritten, der Aufwand allerdings auch – ein vollständiger ICP umfasst schnell mehrere hundert EEIs.
ICP-LLM, entwickelt in Kooperation zwischen der Northern Business School, Strukturierte Analyse Deutschland und dem NATO Civil-Military Cooperation Centre of Excellence, automatisiert genau diese unteren Ebenen. Analystinnen und Analysten können ihre Kapazität dort einsetzen, wo sie den größten Unterschied macht: bei der Schärfung und Priorisierung der CCIRs und PIRs. Das Ergebnis ist ein ICP, der schneller vorliegt und in seiner Struktur konsistenter ist.
Was in der neuen Version passiert ist
Die Rückmeldungen zur ersten Version waren eindeutig: Das Konzept überzeugt, die Bedienung muss einfacher werden. Genau dort setzt die neue Version an. Alle wesentlichen Änderungen betreffen Bedienbarkeit und Integrierbarkeit.
- Neues Benutzer-Overlay. Eine aufgeräumte Oberfläche führt durch Konfiguration und Ausführung. Alle Einstellungen sind an einer Stelle sichtbar und verständlich beschriftet.
- Integrierte Versionskontrolle. Frühere Fassungen eines ICP werden automatisch gesichert und bleiben nachvollziehbar. Nichts geht mehr verloren, wenn ein Plan mehrfach überarbeitet wird.
- Bearbeitung und Ergänzung bestehender ICPs. Vorhandene Pläne können eingelesen, erweitert und fortgeschrieben werden, statt jedes Mal bei null zu beginnen.
- Erstellung eines vollständigen ICP allein auf Basis von CCIRs. Der gesamte Baum von PIRs über SIRs bis zu den EEIs lässt sich aus den obersten Informationsbedarfen ableiten.
- Markierung von Veränderungen. Neu erzeugte oder geänderte Einträge werden hervorgehoben, was die Prüfung großer Pläne erheblich beschleunigt.
- Vereinfachte Schnittstelle. Der Modellzugriff wurde entkoppelt, sodass sich neben der OpenAI-API auch andere Anbieter und lokal gehostete Modelle anbinden lassen.
Warum die Einstiegshürde niedrig ist
ICP-LLM läuft direkt in Excel – also in genau der Umgebung, in der Intelligence Collection Pläne ohnehin erstellt werden. Es wird als vollständiges ZIP-Paket ausgeliefert: eingebettete Python-Umgebung, sämtliche Bibliotheken und alle benötigten Komponenten sind enthalten. Keine Installation, keine Abhängigkeiten, keine Programmierkenntnisse. Herunterladen, entpacken, Datei freigeben, API-Schlüssel eintragen, starten.
Ausprobieren und mitgestalten
Der schnellste Weg, sich ein Urteil zu bilden, ist ein Testlauf mit einem eigenen CCIR und wenigen PIRs. Das dauert wenige Minuten.
ICP-LLM steht unter der Apache-Lizenz 2.0 zur Verfügung. Der Quellcode ist offen, das Werkzeug darf an die eigenen Anforderungen angepasst, erweitert und in bestehende Arbeitsabläufe eingebettet werden. Rückmeldungen, Fehlerberichte und Beiträge sind ausdrücklich erwünscht und fließen in die Weiterentwicklung ein – die hier beschriebene Version ist der beste Beleg dafür.
Kontakt: niklas.koch[at]i2sm.nbs.de
Hinweis: ICP-LLM verarbeitet die eingegebenen Inhalte über die Schnittstelle des gewählten Sprachmodells. Bei Nutzung externer Anbieter dürfen keine eingestuften, personenbezogenen oder anderweitig schutzbedürftigen Informationen eingegeben werden.
Entscheidungsrelevanz neu denken: Der Einsatz von ICP-LLM zur Unterstützung bei der Intelligence-Arbeit
Intelligence dient dazu, Entscheidungsträgerinnen und Entscheidungsträgern im Militär, in den Sicherheitsbehörden und in der privaten Sicherheit einen Informations- und Entscheidungsvorsprung zu verschaffen. Was beispielsweise zur Strategischen Vorschau bei den Streitkräften, im Krisenmanagement eines Unternehmens oder in der Kriminalitätsanalyse bei der polizeilichen Fallbearbeitung entscheidungsrelevant ist, sollte dabei von denjenigen, die Entscheidungen treffen müssen, selbst definiert werden. Damit das funktionieren kann, ist die Bereitstellung von entscheidungsrelevanten Intelligence-Produkten eine Voraussetzung.
In der sicherheitspolitischen und kriminalistischen Analysepraxis stellt der Intelligence Collection Plan (ICP) ein zentrales Instrument zur zielgerichteten Informationsgewinnung dar. Er übersetzt übergeordnete Informationsbedarfe – wie Critical Information Requirements (CCIR) und Priority Intelligence Requirements (PIR) – in konkrete Specific Information Requirements (SIR) und Essential Elements of Information (EEI).
Indem der ICP den Recherche- und Analyseprozess strukturiert und organisiert, trägt er wesentlich zu einer effektiveren Zusammenarbeit im Team bei. Er ermöglicht die gezielte Delegation spezifischer EEIs, unterstützt das Debiasing im Analyseprozess und macht diesen für Dritte nachvollziehbar sowie überprüfbar.
Die manuelle Erstellung eines ICP ist jedoch zeitintensiv, fehleranfällig und häufig durch kognitive Verzerrungen beeinflusst. Mit dem Fortschritt generativer Künstlicher Intelligenz – insbesondere durch Large Language Models (LLMs) – eröffnet sich die Möglichkeit, diesen Routineprozess teilweise zu automatisieren. Generative KI ist in der Lage, Routineaufgaben in der Aufklärungsplanung substantiell zu erleichtern. Durch den konsequenten Erhalt menschlicher Kontrolle wird ein verantwortungsvoller Umgang mit LLMs sichergestellt.
Am 3. November 2025 wird der Intelligence Collection Plan – Large Language Model (ICP-LLM) offiziell vorgestellt. Dieses innovative Tool, das in enger Zusammenarbeit zwischen dem Institute for Intelligence and Security Management (I2SM) der Northern Business School (NBS), Strukturierte Analyse Deutschland und dem Civil-Military Cooperation Centre of Excellence (CCOE) der NATO entwickelt wurde, wird dann kostenlos hier zum Download bereitgestellt werden. Stay tuned!
Die Entwicklung des ICP-LLM wird im Rahmen eines Forschungsprojektes fortgeführt. Teilen Sie uns deshalb Ihre Anmerkungen, Hinweise und Erfahrungsberichte bei der Nutzung unseres Tools gerne mit. Wir freuen uns auf Ihre Rückmeldungen: niklas.koch[at]i2sm.nbs.de