00:01:44: Felix Lerche: Herzlich willkommen zum itemis Podium.

00:01:47: Felix Lerche: Schön, dass ihr heute wieder dabei seid.

00:01:50: Felix Lerche: Unser heutiges Thema dreht sich um etwas,

00:01:53: Felix Lerche: das viele Unternehmen im Alltag spüren,

00:01:57: Felix Lerche: aber noch selten beim Namen nennen können.

00:02:01: Felix Lerche: Erstens haben wir mehr Daten als je zuvor,

00:02:04: Felix Lerche: aber aus irgendeinem Grund nicht mehr Wissen.

00:02:08: Felix Lerche: Wir wollen leistungsfähige Werkzeuge,

00:02:10: Felix Lerche: wir wollen in KI investieren, aber stellen fest,

00:02:14: Felix Lerche: dass sie unsere Domäne noch nicht versteht.

00:02:18: Felix Lerche: Wir haben Tools, Prozesse und Dokumente,

00:02:21: Felix Lerche: aber dazwischen kaum gemeinsame Bedeutung.

00:02:25: Felix Lerche: Wir produzieren unheimlich viel Information,

00:02:29: Felix Lerche: organisieren das Wissen aber nicht gut genug.

00:02:33: Felix Lerche: Genau an dem Punkt wollen wir ansetzen.

00:02:36: Felix Lerche: Wenn wir über das Thema KI sprechen,

00:02:39: Felix Lerche: geht es nicht an erster Stelle um Tools,

00:02:43: Felix Lerche: sondern an erster Stelle um Wissensorganisation.

00:02:47: Felix Lerche: Das ist das Fundament.

00:02:50: Felix Lerche: Vielleicht geht es auch um Ontologien,

00:02:53: Felix Lerche: Knowledge Graphs oder eine semantische Schicht,

00:02:57: Felix Lerche: die Bedeutung versteht, statt nur zu speichern.

00:03:00: Felix Lerche: Warum ist das so wichtig?

00:03:03: Felix Lerche: KI rät ganz häufig ohne den richtigen Kontext.

00:03:08: Felix Lerche: Sie jongliert mit statistischen Wahrscheinlichkeiten,

00:03:11: Felix Lerche: bezieht aber die Bedeutung nicht mit ein.

00:03:15: Felix Lerche: KI liefert erst dann verlässliche Ergebnisse,

00:03:18: Felix Lerche: wenn ein strukturiertes Bedeutungsmodell vorliegt.

00:03:22: Felix Lerche: Wir wollen heute herausfinden: Wie entsteht Wissen?

00:03:26: Felix Lerche: Wie helfen uns Technologien wie Ontologien dabei?

00:03:30: Felix Lerche: Drei spannende Gäste sind heute bei mir.

00:03:34: Felix Lerche: Oliver Karras, Experte für Requirements Communication.

00:03:38: Dr. Oliver Karras: Grüß dich.

00:03:41: Felix Lerche: Du forschst an der Zugänglichkeit von Wissen.

00:03:45: Felix Lerche: Oskar von Dungern, Systemarchitekt und Experte.

00:03:49: Dr. Oskar von Dungern: Gerne.

00:03:52: Felix Lerche: Du bist Pionier hinter Projekten wie Cascara.

00:03:56: Felix Lerche: Alexander Nyßen ist der Dritte im Bunde.

00:03:59: Felix Lerche: Er ist EVP Digital Engineering bei itemis.

00:04:03: Dr. Alexander Nyßen: Sehr gerne, ich werde mein Bestes geben.

00:04:06: Felix Lerche: Wir widmen uns einem technologisch tiefen Thema.

00:04:10: Felix Lerche: Warum gewinnt Wissensorganisation an Bedeutung?

00:04:14: Felix Lerche: Oliver, wo siehst du aktuell die größten Hürden?

00:04:19: Dr. Oliver Karras: Wir bieten Wissen in Formaten an,

00:04:22: Dr. Oliver Karras: die für Maschinen schlecht zugänglich sind.

00:04:25: Dr. Oliver Karras: Das sind CSV-Dateien, JSON oder auch PDFs.

00:04:30: Dr. Oliver Karras: Für uns Menschen ist das gut lesbar,

00:04:34: Dr. Oliver Karras: für eine Maschine aber nur sehr schwer.

00:04:37: Dr. Oliver Karras: Wir wollen Wissen semantisch anreichern,

00:04:41: Dr. Oliver Karras: damit Mensch und Maschine gemeinsam damit arbeiten.

00:04:46: Felix Lerche: Oskar, was passiert bei Silos ohne Semantik?

00:04:49: Dr. Oskar von Dungern: Gerade bei vielen Unternehmensanwendungen

00:04:53: Dr. Oskar von Dungern: liegen Daten doppelt vor und Funktionen überlappen.

00:04:57: Dr. Oskar von Dungern: Die IT muss mühsam Brücken dazwischen bauen.

00:05:02: Dr. Oskar von Dungern: Ein semantisches Netz wäre hier vielversprechend.

00:05:05: Dr. Oskar von Dungern: Die technologischen Ansätze gibt es schon lange,

00:05:09: Dr. Oskar von Dungern: aber die Semantik blieb bisher unterbelichtet.

00:05:13: Felix Lerche: Alex, wo verlieren Unternehmen Geschwindigkeit?

00:05:17: Dr. Alexander Nyßen: Viel Semantik liegt nur in den Köpfen der Experten.

00:05:22: Dr. Alexander Nyßen: Für Maschinen ist das Wissen nicht greifbar.

00:05:25: Dr. Alexander Nyßen: Wir müssen dieses Wissen jetzt explizit machen,

00:05:30: Dr. Alexander Nyßen: um KI-gestützte Automatisierung zu ermöglichen.

00:05:34: Felix Lerche: Was ist die Rolle des Menschen dabei?

00:05:37: Dr. Oliver Karras: Der Mensch ist zentral. Alles Generierte

00:05:41: Dr. Oliver Karras: sollte durch Experten gegengeprüft werden.

00:05:45: Dr. Oliver Karras: KI-Texte ohne Prüfung können riskant sein.

00:05:49: Dr. Oskar von Dungern: In Frankreich waren Zitate in Gutachten erfunden,

00:05:53: Dr. Oskar von Dungern: weil die Prüfung der KI-Ergebnisse fehlte.

00:05:57: Felix Lerche: Halluzinationen bei LLMs waren sehr präsent.

00:06:02: Felix Lerche: Was genau ist eine Ontologie oder ein Knowledge Graph?

00:06:05: Dr. Oliver Karras: Es geht um die Data Meaning Gap,

00:06:09: Dr. Oliver Karras: also den Bruch zwischen Daten und Bedeutung.

00:06:14: Dr. Oliver Karras: Semantik gibt den Daten ihre Bedeutung mit.

00:06:18: Dr. Oliver Karras: So verstehen Analysten die Datenpunkte sofort.

00:06:22: Felix Lerche: Wie setzt man das technisch konkret um?

00:06:25: Dr. Oliver Karras: Über Graphstrukturen mit Knoten und Kanten.

00:06:29: Dr. Oliver Karras: Man beschreibt Entitäten und ihre Beziehungen.

00:06:33: Dr. Oskar von Dungern: Semantik ist oft implizit da, muss aber greifbar werden.

00:06:37: Dr. Oskar von Dungern: Man bringt Daten in ein gemeinsames Netz.

00:06:42: Dr. Oskar von Dungern: So kann man Daten domänenübergreifend abfragen.

00:06:45: Felix Lerche: Für wen entsteht dabei der größte Mehrwert?

00:06:49: Dr. Oskar von Dungern: Für alle, die Zusammenhänge erkennen müssen.

00:06:53: Dr. Oskar von Dungern: Silo-Daten in Firmen führen oft zu Fehlern.

00:06:57: Dr. Alexander Nyßen: Silos verhindern Konsistenz zwischen Abteilungen.

00:07:02: Dr. Alexander Nyßen: Widersprüche werden oft erst viel zu spät sichtbar.

00:07:06: Felix Lerche: Wie weit ist die Industrie heute bei diesem Thema?

00:07:09: Dr. Oliver Karras: Medizin und Life Science sind schon weit.

00:07:12: Dr. Oliver Karras: Die Ingenieurswissenschaften stehen noch am Anfang.

00:07:16: Dr. Alexander Nyßen: Fachexperten müssen lernen, Wissen zu modellieren.

00:07:21: Dr. Oliver Karras: Wir brauchen den Fachmann und den Technologen.

00:07:25: Felix Lerche: Gibt es einen Sweetspot zwischen Modell und Nutzen?

00:07:29: Dr. Oskar von Dungern: Nicht jedes Modell ist automatisch eine gute Ontologie.

00:07:33: Dr. Oskar von Dungern: Es braucht klare Qualitätsmerkmale und Standards.

00:07:37: Felix Lerche: Ist ein gemeinsames Vokabular der Startpunkt?

00:07:41: Dr. Oskar von Dungern: Ein Glossar allein reicht als Basis nicht aus.

00:07:45: Dr. Alexander Nyßen: Es muss domänenspezifisch und praxistauglich sein.

00:07:49: Felix Lerche: Wie sieht der typische Workflow bei euch aus?

00:07:53: Dr. Oliver Karras: Wir prüfen zuerst den Anwendungsfall der Nutzer.

00:07:57: Dr. Oliver Karras: Dann strukturieren wir die Daten in Mini-Ontologien.

00:08:01: Dr. Oliver Karras: Wir stützen uns dabei auf etablierte Schemata.

00:08:05: Dr. Oliver Karras: In jeder Domäne bedeuten Begriffe oft etwas anderes.

00:08:09: Dr. Oskar von Dungern: In Domänen kommt man oft viel schneller voran.

00:08:13: Dr. Oskar von Dungern: In der Praxis sind zu akademische Ansätze oft schwer.

00:08:17: Dr. Oskar von Dungern: Wichtig ist die Trennung von Syntax und Semantik.

00:08:21: Felix Lerche: Wie weise ich die Tauglichkeit in der Anwendung nach?

00:08:25: Dr. Oskar von Dungern: Über Competency Questions und echte Nutzerdaten.

00:08:29: Dr. Alexander Nyßen: Die Anwendung entscheidet über den Erfolg des Modells.

00:08:33: Dr. Alexander Nyßen: Wir kombinieren Statistik mit formalem Wissen.

00:08:37: Felix Lerche: Was sind die konkreten Mehrwerte für Unternehmen?

00:08:41: Dr. Oliver Karras: Wir konnten Analysezeiten massiv reduzieren.

00:08:45: Dr. Oliver Karras: Wissen wird durch Ontologien besser zugänglich.

00:08:49: Dr. Oskar von Dungern: Daten werden durch Semantik KI-tauglicher gemacht.

00:08:53: Dr. Oskar von Dungern: Die KI erkennt dann Widersprüche im Fundament.

00:08:57: Dr. Alexander Nyßen: Iterative Fragen helfen bei der Graphen-Erweiterung.

00:09:01: Felix Lerche: Wie entwickelt sich die Ontologiearbeit weiter?

00:09:05: Dr. Oskar von Dungern: Wir brauchen zuerst bessere Qualitätsstandards.

00:09:09: Dr. Oskar von Dungern: Kuratierung und Guidelines sind in Zukunft wichtig.

00:09:13: Dr. Alexander Nyßen: Der Weg führt über Vielfalt hin zur Standardisierung.

00:09:17: Dr. Alexander Nyßen: Ähnlich wie bei UML werden sich Standards bilden.

00:09:21: Dr. Oliver Karras: Der Trend geht klar zu neuro-symbolischen Ansätzen.

00:09:25: Dr. Oliver Karras: Das kombiniert Sprachmodelle mit Graphstrukturen.

00:09:29: Felix Lerche: Welche Abteilungen profitieren davon am meisten?

00:09:33: Dr. Alexander Nyßen: Alle Fachbereiche mit komplexer Datenlage.

00:09:37: Dr. Oliver Karras: Auch Rechtsabteilungen haben ähnliche Probleme.

00:09:41: Felix Lerche: Gibt es Metriken für die Data Meaning Gap?

00:09:45: Dr. Oliver Karras: Eine direkte Quantifizierung ist bisher schwierig.

00:09:49: Felix Lerche: Kann man Ontologien als LLM-Skills anbieten?

00:09:53: Dr. Oskar von Dungern: Nur in enger Verbindung mit den Realdaten.

00:09:57: Dr. Oliver Karras: Grob-Ontologien helfen der KI beim Verständnis.

00:10:01: Felix Lerche: Vielen Dank für diese spannenden Einblicke heute.

00:10:05: Felix Lerche: Frohe Weihnachten und bis zum nächsten Jahr.