Wie Knowledge Graphen und Ontologien generative KI produktionsreif machen
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Kostenlos · 05. November, 13:00 Uhr (CET) · online.
Warum ein Knowledge Layer die Voraussetzung für verlässliche KI ist
Viele KI-Initiativen überzeugen im Piloten, skalieren aber nicht. Der Grund dafür liegt nicht im Modell, sondern im Kontextmanagement. Begriffe bedeuten in jedem System etwas anderes, Regeln liegen nur als Text vor und Menschen gleichen bisher viele der Wissenslücken im Kopf aus. KI-Agenten fehlt genau diese Grundlage für ein verlässliches Handeln.
Wir zeigen, wie Ontologien und Knowledge Graphen genau diese Grundlage schaffen, welche Anforderungen handelnde KI an sie stellt und wie die Zielarchitektur dafür aussieht.
In diesem Webinar erhalten Sie konkrete Ansätze für Ihre KI-Strategie.
Was Sie mitnehmen:
- 01
Warum LLMs an Unternehmenswissen scheitern
Und warum der nächste Modell-Release, mehr Kontext oder zusätzliche MCP-Server diese Lücke nicht schließen.
- 02
Abgeleitet vs. entschieden
Das Wissen, das Ihr Unternehmen ausmacht, ist nirgendwo so dokumentiert, dass ein Modell es verarbeiten kann.
- 03
Von Prosa bis OWL: Wie verbindlich ist Ihr Wissen?
Warum aufgeschriebene Regeln wie Ihre Rabattpolitik nicht ausreichen und an welchem Punkt Prosa, YAML, Code und OWL im Unternehmensmaßstab nicht mehr tragen.
- 04
BI-Semantic-Layer, Datenkataloge, Property Graphs, Anbieterplattformen
Ein ehrlicher Vergleich anhand der fünf Anforderungen für handelnde KI.
- 05
Die Zielarchitektur: eine eigene Wissensschicht
Wo Ontologie, Knowledge Graph und Regeln liegen, warum Regeln an der Systemgrenze durchgesetzt werden statt im Prompt und warum diese Schicht Ihnen gehören sollte, nicht Ihrem Plattformanbieter.
- 06
Für Ihre Umsetzung
Fünf Prüffragen für Anbietergespräche, Do's und Don'ts und ein Einstieg ohne zweijähriges Enterprise-Projekt.
Für wen dieses Webinar gemacht ist
Das Format ist als Gespräch unter Experten aufgebaut und bewusst keine generische Einführung.
CIO
Verlässlichkeit und Herkunft von KI-Antworten als Architekturfrage — nicht als Modell-Wette.
Chief Data / AI Officer
Vom Piloten-Portfolio zu messbarem Wert: das Fundament, das RAG-Projekte tragfähig macht.
Enterprise Architect
Offene Standards (RDF, OWL, SPARQL) statt proprietärem Layer — Lock-in-Risiken einordnen.
KI-Verantwortliche
Für alle, die in den nächsten 12 Monaten mehr liefern müssen als den nächsten Piloten.
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Kostenlos · 05. November, 13:00 Uhr (CET) · online.
Das nehmen Sie mit
- Warum LLMs an Unternehmenswissen scheitern und warum mehr Kontext das nicht löst
- Wie verbindlich Ihr Wissen ist: von Prosa bis OWL
- Semantic Layer, Property Graph oder Wissensschicht: ein ehrlicher Vergleich
- Wie ein realistischer Einstieg aussieht, ohne Großprojekt