Ontologie als Schlüssel: So verhindern AI-Agenten Missverständnisse im Unternehmen
Unternehmen investieren Milliarden in KI‑Agenten und zugehörige Infrastruktur, um Geschäftsprozesse zu optimieren. Trotz dieser Investitionen bleiben die Erfolge in der Praxis oft hinter den Erwartungen zurück. Der Grund liegt nicht in der Technologie selbst, sondern in der fehlenden Fähigkeit der Agenten, die eigentliche Bedeutung von Geschäftsdaten, Richtlinien und Abläufen zu erfassen.
Während API‑Management, Model Context Protocol (MCP) und ähnliche Lösungen die Integration von Systemen erleichtern, bleibt die Herausforderung bestehen: Daten sind in unterschiedlichen, oft siloartigen Systemen gespeichert – sowohl strukturiert als auch unstrukturiert. Ein Begriff wie „Kunde“ kann in einem Vertriebs‑CRM eine völlig andere Gruppe repräsentieren als in einem Finanzsystem, das ihn als zahlenden Kunden definiert. Dasselbe gilt für „Produkt“, das von einer Abteilung als SKU, von einer anderen als Produktfamilie und von einer dritten als Marketing‑Bundle verstanden wird. Solche Mehrdeutigkeiten führen dazu, dass Agenten nicht wissen, welche Daten sie für welchen Prozess benötigen.
Darüber hinaus erschweren sich Schemaänderungen und Datenqualitätsprobleme die Arbeit der Agenten zusätzlich. Ohne klare Definitionen und Beziehungen bleiben sie im Unklaren, wie sie in solchen Situationen handeln sollen. Auch die strikte Klassifizierung von Daten, etwa in PII‑Kategorien, ist entscheidend, um Compliance‑Risiken zu vermeiden.
Die Lösung liegt in einer robusten Ontologie, die als „richtiger Leitfaden“ fungiert. Durch die Definition gemeinsamer Begriffe, Beziehungen und Regeln wird die Bedeutung von Daten im Unternehmenskontext eindeutig festgelegt. Agenten können dann zuverlässig die richtigen Informationen aus den richtigen Systemen ziehen, selbst wenn sich Schemata ändern oder Datenqualität schwankt. Eine gut gepflegte Ontologie bildet somit die Basis für vertrauenswürdige, effektive KI‑Agenten, die wirklich verstehen, was im Unternehmen passiert.