Eine Ontologie ist in der Informatik ein formales Modell eines Fachgebiets: Sie legt Begriffe, ihre Eigenschaften und die Beziehungen zwischen ihnen eindeutig fest. Dadurch können Menschen und Maschinen Daten einheitlich interpretieren und Schlüsse daraus ziehen. Ontologien bilden die Grundlage vieler Wissensgraphen, semantischer Suchen und Datenintegrationen. Beispiel: In einer Produktontologie ist festgelegt, dass ein „E-Bike“ ein „Fahrrad“ ist und einen „Akku“ besitzt.
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Demo startenWissensengineering (Knowledge Engineering) umfasst das Erheben, Ordnen und Aufbereiten von Fachwissen, damit IT-Systeme es nutzen können. Ursprünglich ging es um Regeln für Expertensysteme; heute steht oft im Vordergrund, verstreutes Wissen aus Handbüchern, Prozessbeschreibungen und Köpfen so zu dokumentieren, dass KI-Agenten daraus verlässlich antworten. Dazu gehören klare Strukturen, aktuelle Quellen, eindeutige Zuständigkeiten und das Schließen erkannter Lücken.
Semantische Analyse untersucht die Bedeutung von Sprache – nicht nur, welche Wörter vorkommen, sondern was gemeint ist. Dazu gehört, mehrdeutige Wörter im Kontext richtig zu deuten (etwa „Bank“ als Geldinstitut oder Sitzgelegenheit), Beziehungen zwischen Begriffen zu erkennen und Aussagen inhaltlich einzuordnen. Sie ist Grundlage für Anwendungen wie die Auswertung von Kundenfeedback, Fragebeantwortung oder Suchsysteme, die auch sinnverwandte Formulierungen verstehen sollen.
Strukturierte Daten folgen einem festen Schema mit klar benannten Feldern, etwa Tabellen, Datenbanken oder JSON-Objekte mit Angaben wie Name, Preis und Datum. Maschinen können sie zuverlässig lesen, filtern und weiterverarbeiten – anders als freie Texte oder Bilder. Auf Webseiten beschreibt Markup nach schema.org zum Beispiel Produkte, Veranstaltungen oder FAQ so, dass Suchmaschinen und KI-Systeme die Inhalte eindeutig verstehen. KI kann zudem aus unstrukturierten Texten strukturierte Daten gewinnen.
Eine kognitive Karte ist ursprünglich ein Begriff aus der Psychologie und beschreibt die innere Vorstellung, die sich Menschen oder Tiere von ihrer Umgebung machen. In Management und KI bezeichnet er zudem grafische Modelle, die Begriffe als Knoten und ihre Ursache-Wirkungs-Beziehungen als gewichtete Pfeile darstellen, etwa als „Fuzzy Cognitive Maps“. Solche Karten helfen, Expertenwissen zu strukturieren und Szenarien durchzuspielen, zum Beispiel, wie sich Preisänderungen auf Nachfrage und Lagerbestand auswirken.
