5 Vorteile einer semantische Ebene für KI in Unternehmen

Wo die semantische Ebene im KI-Stack eines Unternehmens Platz findet

Traditionell ist eine semantische Ebene ein logischer Rahmen, der Definitionen von Daten, Kennzahlen und Beziehungen zwischen Datenelementen aus mehreren Datenquellen bereitstellen kann. Die Möglichkeit, dies an einem Ort zu tun und gleichzeitig mehrere Anwendungen zu bedienen, ermöglicht eine bequeme Verwaltung und konsistente Ergebnisse.

Unternehmen stellen fest, dass sie eine ähnliche Architektur benötigen, um sicherzustellen, dass KI-Modelle und -Agenten wichtige Begriffe wie Umsatz und Kunde über alle geschäftlichen Anwendungsfälle hinweg konsistent interpretieren. Die für KI benötigte semantische Ebene ist jedoch nicht ganz dieselbe wie die in der BI verwendete.

Semantische Ebenen in der BI sind in der Regel in eine bestimmte Plattform eingebettet, was Konsistenz für menschliche Analysten gewährleistet, die dieses Tool nutzen. Im Gegensatz dazu ist eine KI-Semantikschicht eine unabhängige Metadatenschicht, die über APIs und zunehmend auch über das Model Context Protocol (MCP) bereitgestellt wird. Heutzutage haben die meisten BI-Anbieter ihre Architektur angepasst, um diesen neuen Anwendungsfall zu ermöglichen, doch die bloße Bereitstellung einer BI-Semantikschicht über diese Schnittstellen ist keine ausreichende Lösung für das vorliegende Problem.

KI-Agenten müssen autonom Schlussfolgerungen ziehen, um auf neue Fragen zu reagieren. Um dies zu ermöglichen, enthalten KI-Semantikschichten häufig Ontologien und Wissensgraphen, die definieren, wie die komplexen Begriffe eines Geschäftsbereichs miteinander in Beziehung stehen, anstatt sich ausschließlich auf einfache Datenverknüpfungen zu stützen. Dies ermöglicht es den Agenten, komplexe Schlussfolgerungen zu ziehen, die ein menschlicher Modellierer möglicherweise niemals explizit definiert. Ebenso bilden BI-Semantikschichten strukturierte tabellarische Daten ab, während Semantikschichten für Unternehmens-KI sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten vereinen.

5 strategische Gründe, in Semantikschichten für KI zu investieren

Die Investition in eine semantische KI-Ebene bringt zahlreiche geschäftliche Vorteile mit sich. Diese fünf Gründe können Unternehmen dabei unterstützen zu erkennen, warum eine semantische Ebene eine kluge Investition sein kann.

1. Klar definierte Metriken liefern überprüfbare Zahlen

Ein KI-Modell, das Rohdaten abfragt, liefert bei der Datenanalyse möglicherweise Zahlen, die zwar plausibel, aber unzuverlässig sind. Dies lässt sich nicht durch bessere Eingabeaufforderungen beheben, da das Problem struktureller Natur ist. Wenn KI-Modelle keinen direkten Zugriff auf Regeln oder Definitionen haben, arbeiten sie auf der Grundlage von Schlussfolgerungen. Das Ergebnis ist allzu oft eine Halluzination. Im Gegensatz dazu liefert eine semantische Ebene explizite Definitionen von Kennzahlen und Zahlen, wodurch das KI-Modell wie beabsichtigt korrekte Ergebnisse liefern kann.

2. Ein präziser Kontext kann größere Modelle bei geringeren Kosten übertreffen

Sobald Definitionen über eine semantische Ebene verfügbar sind, kann ein kleineres, kostengünstigeres Modell, das diese auswertet, präziser und effizienter sein als ein größeres Modell, das ohne sie auskommt. Zu viele Unternehmen bemühen sich vergeblich, die Genauigkeit zu verbessern, indem sie für größere Modelle mit höheren – und teureren – Schlussfolgerungsfähigkeiten bezahlen. Eine semantische Ebene ermöglicht es sogar einem bescheidenen Modell, gute Leistungen zu erbringen.

3. Metadaten zur Herkunft ermöglichen überprüfbare Entscheidungen

Innerhalb einer semantischen Ebene sollte jede Geschäftsdefinition auch einen Verantwortlichen und einen Herkunftsnachweis enthalten, um die Quelle der Daten anzugeben. Eine gemeldete Zahl wird somit mit einer Herkunftsangabe geliefert. Prüfer und Auditoren können den verantwortlichen Eigentümer identifizieren und die Daten bis zu ihrer Quelle zurückverfolgen. Wenn beispielsweise mehrere Definitionen von Umsatz in den Bereichen Marketing und Finanzen nebeneinander bestehen, bestimmt der Verifizierungsstatus, welche davon maßgeblich ist. Wenn KI-Agenten autonome Entscheidungen treffen, ist diese Herkunftsangabe entscheidend für die Überprüfung, welche Daten in eine Entscheidung eingeflossen sind – sowohl zur Fehlerbehebung als auch zur kontinuierlichen Verbesserung.

4. Wissensgraphen führen zu komplexeren Abfragen als Datenschemata

Eine semantische Ebene kann einen Wissensgraphen enthalten, der Geschäftseinheiten – wie regionale Lieferanten in einem CRM-System, deren als PDF-Dateien gespeicherte Qualitätsaufzeichnungen und einen Bericht über aktuelle Marketingausgaben – als Knotenpunkte miteinander verbindet, durch die ein Agent Schritt für Schritt navigieren kann. Diese Art der Darstellung von Geschäftsstrukturen spiegelt wider, wie Geschäftswissen in der Praxis tatsächlich funktioniert, anstatt Informationen in die flachen Schemata traditioneller Data Warehouses zu zwängen.

5. Eingebettete Richtlinien ermöglichen einen sicheren Einsatz von Agenten

Eine effektiv umgesetzte Governance ermöglicht es Unternehmen, KI-Modelle und Agenten vertrauensvoll einzusetzen. Wenn beispielsweise Zugriffsregeln direkt in die semantische Ebene eingebettet sind, können Unternehmen autonome Agenten sicher einsetzen, ohne zusätzliche Governance-Ebenen hinzuzufügen, und dabei dennoch sensible Informationen schützen. Die Einbettung von Richtlinien in die semantische Ebene stellt sicher, dass diese stets mit der Modellentwicklung synchronisiert sind und nicht umgangen werden können.

Wichtige Punkte bei der Einführung einer semantischen KI-Ebene

Die Entwicklung einer semantischen Ebene ist eine Herausforderung, aber machbar. Häufig ist die Zuständigkeit für Definitionen die erste Hürde, die es zu überwinden gilt. Da eine semantische Ebene die geschäftliche Bedeutung von Daten enthält, sollten die Geschäftsanwender für diese Logik und die Bedeutung verantwortlich sein. Die IT-Abteilung kann für die Integrität der Plattform, einschließlich der Sicherheit, verantwortlich sein. Es ist wichtig zu beachten, dass eine semantische Ebene, die Daten systemübergreifend mit einheitlichen Definitionen integriert, nicht effektiv von einer einzigen Abteilung verwaltet werden kann; wenn dies der Fall ist, besteht die Gefahr, dass sie ignoriert oder von den tatsächlichen Geschäftsanforderungen abgekoppelt wird.

Bei der Einigung auf Definitionen und dem Aufbau der semantischen Ebene ist es sinnvoll, bescheiden anzufangen und sich auf einige wenige Kennzahlen zu konzentrieren, auf die sowohl Geschäftsanwender als auch KI-Modelle oder -Agenten zurückgreifen. Konzentrieren Sie sich insbesondere auf Kennzahlen, die wichtig, aber häufig umstritten sind, wie beispielsweise Umsatz, Abwanderungsrate oder Leads.

Da zahlreiche Agenten, Modelle und menschliche Nutzer auf die semantische Ebene zugreifen, ist es wichtig, die Interoperabilität zu berücksichtigen. Wenn Sie beispielsweise eine semantische Ebene Ihres bestehenden BI-Anbieters nutzen, unterstützt diese dann problemlos KI-Agenten, Python-Notebooks und Dashboards? Diese basieren alle auf unterschiedlicher Logik, benötigen jedoch eine gemeinsame Semantik. Unterstützt die semantische Ebene zudem offene Standards wie MCP oder die Open Semantic Interchange-Spezifikation?

Die letzte und vielleicht wichtigste Überlegung von allen lautet ganz einfach: Die Investition in eine semantische Ebene für KI erfordert einen Umdenkprozess. Wenn Unternehmen die semantische Ebene nicht nur als technische Integration, sondern als kritische Unternehmensinfrastruktur betrachten, sind sie eher bereit, die Zeit und die Ressourcen zu investieren, die erforderlich sind, um sie effektiv zu nutzen. Dieses Bekenntnis zu einer unternehmensweiten gemeinsamen Semantik ist ein Kennzeichen für verantwortungsvolle und effektive Unternehmens-KI.

Dieser Artikel ist im Original in englischer Sprache auf Search Enterprise AI erschienen.