Wie Wissen entsteht
Von Daten zu fundierten Entscheidungen
Unsere KI-Agenten bauen Wissensgraphen auf – vernetzte Strukturen, die Zusammenhänge sichtbar machen und Entscheidungen mit Evidenzen untermauern.
Demo anfragen"Die meisten Führungskräfte wollen keine KI-Experten werden. Sie wollen Erkenntnisse auf die effektivste Weise gewinnen, verstehen woher sie kommen, und fundierte Entscheidungen treffen."
Wissensgraphen sind die natürliche Art, komplexe Informationen darzustellen. Sie zeigen Verbindungen, Beziehungen und Zusammenhänge – visuell ansprechend, intuitiv verständlich und interaktiv erkundbar.
Die Bausteine des Wissens
Knoten: Die Entitäten
Knoten repräsentieren die Dinge, über die wir Wissen sammeln:
- Dokumente – Verträge, Berichte, Richtlinien
- Personen – Stakeholder, Experten, Verantwortliche
- Konzepte – Regulierungen, Anforderungen, Risiken
- Ereignisse – Entscheidungen, Änderungen, Vorfälle
Jeder Knoten trägt Attribute – Eigenschaften, die ihn beschreiben.
Kanten: Die Beziehungen
Kanten verbinden Knoten und beschreiben ihre Beziehung:
- bezieht sich auf – Dokument → Regulierung
- widerspricht – Aussage ↔ Aussage
- unterstützt – Evidenz → Schlussfolgerung
- verantwortet – Person → Bereich
Kanten haben Gewichte – sie zeigen, wie stark eine Beziehung ist.
Evidenzen: Die Belege
Jede Aussage im Graphen wird durch Evidenzen gestützt:
- Quellenangaben – Woher stammt die Information?
- Konfidenzwerte – Wie sicher ist die Aussage?
- Zeitstempel – Wann wurde sie erfasst?
- Validierungsstatus – Wurde sie überprüft?
Transparenz schafft Vertrauen in KI-Empfehlungen.
Interaktive Simulation
Wie verändert sich Wissen, wenn Beziehungen stärker werden?
Aktuelle Insights
Schwache Beziehungen: Lose Verbindungen, unsichere Zusammenhänge. Insights sind vage.
Mittlere Beziehungen: Wahrscheinliche Verbindungen, plausible Zusammenhänge. Muster werden erkennbar.
Starke Beziehungen: Bestätigte Verbindungen, sichere Zusammenhänge. Klare Entscheidungsgrundlage.
Wie unsere KI-Agenten Graphen aufbauen
Der agentische Ansatz – KI als Team spezialisierter Experten
Extraktions-Agent
Liest Dokumente und identifiziert Entitäten und Beziehungen.
"DSGVO Artikel 17" → RegulierungValidierungs-Agent
Überprüft extrahierte Informationen gegen bekanntes Wissen.
Konflikt-Agent
Erkennt Widersprüche und Inkonsistenzen.
Synthese-Agent
Verbindet Einzelinformationen zu kohärenten Insights.
Erklärungs-Agent
Macht Schlussfolgerungen nachvollziehbar.
Vertrauen durch Transparenz
KI-Empfehlungen ohne Kontext sind wertlos. Entscheider brauchen:
Nachvollziehbarkeit
Sehen Sie, welche Daten zu einer Empfehlung geführt haben. Jeder Pfad im Graphen ist eine Argumentationskette.
Validierbarkeit
Überprüfen Sie Quellen und Konfidenzwerte. Hinterfragen Sie Verbindungen, die Ihnen unsicher erscheinen.
Korrigierbarkeit
Korrigieren Sie Fehler direkt im Graphen. Ihre Expertise fließt zurück und verbessert das System.
Kontextualisierung
Verstehen Sie Empfehlungen im Gesamtkontext. Sehen Sie, wie einzelne Erkenntnisse zusammenhängen.
Vorteile für strategische Entscheider
Erleben Sie es selbst
Sehen Sie, wie Wissensgraphen Ihre Entscheidungen transformieren