Die rasche Verbreitung generativer KI verändert grundlegende Verfahren kunsthistorischer Forschung. Modelle, die Texte statistisch erzeugen, simulieren analytische Tiefe, ohne an die methodischen Anforderungen des Faches gebunden zu sein: die Unterscheidung von Beschreibung und Deutung, die Begründung jeder Aussage, der Umgang mit Kontexten, Quellen und theoretischen Ansätzen. Dadurch entsteht ein strukturelles Problem: KI kann überzeugend „klingen“, ohne wissenschaftlich zu arbeiten.

VERA-VM bietet hierfür einen systematischen Gegenentwurf. Das Framework übersetzt kunsthistorische Hermeneutik in eine modulare Architektur (A1–A5), die maschinelle Textproduktion an klare Regeln bindet. Jedes Modul erfüllt eine definierte Aufgabe – von der formalen Beschreibung über die Kontextualisierung und Theorieanwendung bis zur Synthese und Dokumentation – und ist durch Guardrails, Handover-Dateien und Validierungspflichten abgesichert. Die KI wird damit nicht als ersetzende Instanz verstanden, sondern als Werkzeug, das auf wissenschaftliche Verfahren verpflichtet wird.

Die Publikation zeigt, wie VERA-VM eine kontrollierte, reproduzierbare und begründungsorientierte KI-Analyse ermöglicht, die hermeneutische Strukturen wahrt, Interpretationssprünge verhindert und eine transparente Form der Mensch-Maschine-Kooperation schafft.