In Gesprächen über Künstliche Intelligenz höre ich immer wieder , dass Semantik, Wissensmodelle, Ontologie, Datenqualität, Eindeutigkeit, Kontext, Interoperabilität wichtig sind. Kaum jemand würde bestreiten, dass genau diese Themen entscheidend für den Erfolg von KI-Projekten sind.
Aber wie kommt man dahin? Sicher nicht dann, wenn wir nur darüber sprechen.
Wer solgt dafür, dass diese Voraussetzungen fundamental gegeben sind?
Die meisten hören dann zum ersten Mal von begriffsorientierter oder konzeptorierntierter Terminologiestandardisierung und kommentieren « Das ist sehr relevant, aber damit haben wir nichts zu tun. Ist nicht unsere Verantwortung.» *Ironie* Grandios, denke ich. */Ironie*
Ist es nicht erstaunlich, dass die Disziplin, die sich seit Jahrzehnten genau damit beschäftigt, erstaunlich oft ausserhalb von KI-Projekten beliebt? Terminologiearbeit wird vielerorts anerkannt, ihre Expertise jedoch selten systematisch und unternehmensübergreiffend genutzt. Ein spannender Widerspruch, wie ich meine.
Dabei sind wir kein Linguisten-Club, das sich hübsche Wörter ausdenkt. Wir analysieren Fachwissen, definieren Begriffe präzise, modellieren Begriffssysteme, beschreiben semantische Beziehungen und schaffen konzeptorientierte Terminologien für das gesamte Unternehmen und entwickeln schon seit Jahren Ontologien. Wir machen implizites Wissen explizit und schaffen Strukturen, auf denen Menschen und KI gleichermassen aufbauen können. Was ist unser Ziel? Ich erkläre es so: «Jeder Mensch, jede Applikation und Datenbank im Unternehmen verwendet dieselbe Benennung für ein Sachverhalt und versteht dasselbe.»
Das lesen wir gearde so häufig: In KI-Projekten entscheidet nicht nur die Modelle über den Erfolg, sondern auch die Qualität der Konzepte, auf denen semantische Daten und Information, Prompts, Wissensgraphen und Geschäftslogik basieren. Wer Begriffe nicht eindeutig definiert, sorgt auch in KI-Vorhaben für Mehrdeutigkeiten. So einfach ist das.
Deshalb frage ich mich, warum professionelle und konzeptorientierte Terminologiearbeit in vielen KI-Projekten noch immer eher als Randthema wahrgenommen wird, wenn überhaupt, obwohl ihre Ergebnisse an so vielen Stellen unmittelbar genutzt werden KÖNNTEN.
Ich rufe darum explizit zum Austausch und Zusammenarbeit auf. 🤝 Brechen wir unsere Silos auf! Erst wenn wir uns zusammensetzen, Berührungspunkte diskutieren, Synergien feststellen, können wir auch langfristig erfolgreiche Projekte umsetzen. Nur dann. Alles andere ist „wishful thinking“.
Let’s talk. 😃
