Integriertes Wissensmanagement mit Wissensgraphen als Grundlage für AI

Wissen ist die wichtigste Ressource der öffentlichen Verwaltung. Wissensmanagement als Querschnittsaufgabe sollte versuchen, Strategie, Führung, Mitarbeiter, Kultur, Organisation, Prozesse, IT in einem Gesamtkonzept miteinander zu vernetzen. Wissensgraphen als Rückgrat des digitalisierten Wissensmanagements nehmen bei dieser Integration eine zentrale Rolle ein: Sie ordnen das gesamte Wissen in Bezug auf die Organisation, ihre Strukturen, Prozesse und Systeme, Mitarbeiter und sogar die (z.B. sprachliche) Kultur. Wissensgraphen - als hochentwickelte Ontologien - schaffen daher auch einen differenzierteren Zugang zu Informationen und erleichtern das Finden, Teilen und Bewahren von Daten, Informationen und Wissen.

Wissensgraphen bieten darüber hinaus die Möglichkeit, AI-Lösungen maßzuschneidern und z.B. auf Basis von Nutzereigenschaften das ideale Suchergebnis aufzubereiten oder auch smarte Empfehlungen auf Basis des Nutzerverhaltens z.B. von KollegInnen zu geben. Wissensgraphen sind das Fundament, auf dem AI-Lösungen erst richtig intelligent werden, denn ohne das Verständnis des Unternehmens, das durch Wissensgraphen erst erzeugt wird, sind AI-Lösungen relativ blind, nehmen nicht Bezug auf die Besonderheiten der Organisation.

PoolParty Semantic Suite ist eine semantische Technologieplattform, die von der Wiener Firma Semantic Web Company GmbH entwickelt wurde. Mit Kunden wie Böhringer-Ingelheim, Credit Suisse, AT&T, Weltbank und IAEA orientiert sich PoolParty an der Elite der globalen Wissensökonomie. KMA als führendes österreichisches Ausbildungs- und Beratungsunternehmen im Wissensmanagement, ist Beratungs- und Implementierungspartner der Semantic Web Company GmbH in Österreich und berät bei der strategischen Ausrichtung, der Gestaltung von Wissensgraphen und beim Entwicklung von AI-Lösungen.

Technisch gesehen ist PoolParty eine sogenannte „Middleware“, welche auf bestehende Datenbestände oder Systeme zugreift, sie intelligent anreichert und die Ergebnisse an eine Nutzeroberfläche z.B. im Intranet oder Internet weitergibt. Die Suche sowie die Analyse und intelligente Nutzung von Daten erfolgt über den Wissensgraphen, der für den User unsichtbar bleibt. Die Entwicklung des Graphen erfolgt dabei anfangs manuell, aber zusätzlich über ein überwachtes maschinelles Lernen. Damit erfolgen die Entwicklung und das Management von Wissensgraphen weitgehend automatisiert wenngleich Themenexperten die Qualität des Graphen überprüfen, sichern und damit die Kontrolle nie abgeben. Zusätzlich wird die aufwändige Beschlagwortung automatisiert, sodass WissensarbeiterInnen den Kopf frei behalten für ihre eigentliche Arbeit.

Wissensgraphen sind eine TOP-Empfehlung für nachhaltiges Wissensmanagement, ähnlich wie Schlagwortkataloge im analogen Zeitalter Grundlage jeder Bibliothek waren.