Wer KI mit Wissen versorgen will, braucht mehr als Inhalte.
Er braucht Koordinaten.
Denn eine KI muss nicht nur wissen, welcher Text relevant ist.
Sie muss auch einordnen können:
Geht es hier um Fakten?
Um Begriffe?
Um Regeln?
Um Zusammenarbeit?
Um Wirkung?
Oder um Rollen und Verantwortung?
Genau dafür nutzen wir den inside Knowledge Stack.
Der inside Knowledge Stack beschreibt, wie Wissen in inside gedacht und gestaltet wird.
Er zeigt, auf welchen Ebenen Wissen entsteht, geordnet wird, in Zusammenarbeit wirkt und zu Entscheidungen führt.
Für Menschen ist das hilfreich.
Für KI ist es entscheidend.
Denn eine KI erkennt nicht automatisch, in welchem Zusammenhang eine Aussage gilt.
Ein Beispiel:
Die Frage „Was ist eine Domain?“ kann ganz unterschiedlich gemeint sein.
Geht es um ein abgegrenztes Wissensgebiet?
Um Zugriff und Freigabe?
Um Zusammenarbeit in Teams?
Um Verantwortung im Wissensfluss?
Das gleiche Wort kann in verschiedenen Zusammenhängen unterschiedliche Bedeutung haben.
Deshalb haben wir das inside Kompendium nicht nur in Sections gegliedert.
Wir haben jede Section auch im Knowledge Stack verortet.
Dazu nutzen wir sechs semantische Ebenen:
- Wissen und Information
Daten, Dokumente, Fakten und Quellen. - Semantic Layer
Begriffe, Sprache, Bedeutung und Zusammenhänge. - Governance und Standards
Rollen, Prozesse, Qualität, Freigaben und Nachvollziehbarkeit. - Zusammenarbeit und Kultur
Austausch, Feedback, Diskussion und gemeinsame Wissensarbeit. - Wirkung und Entwicklung
Entscheidungen, Lernen, Reflexion und Mustererkennung. - Ökosystem und Rollen
Organisation, Teams, Communities, Verantwortlichkeiten und Personen.
Diese Ebenen helfen, Wissen genauer einzuordnen.
Nicht nur nach dem Thema.
Sondern nach seiner Funktion im Wissenssystem.
Für unsere inside Agents bedeutet das:
Sie bekommen nicht einfach Text.
Sie bekommen eingeordnetes Wissen.
Das macht einen großen Unterschied.
Denn passende Wörter reichen nicht aus.
Eine KI braucht den passenden Kontext.
Unsere wichtigste Erkenntnis:
Verlässliche KI beginnt nicht mit mehr Daten.
Sie beginnt mit einem Wissensraum, der Bedeutung, Kontext, Verantwortung und Wirkung unterscheidbar macht.
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Wie Linda nur mit freigegebenem Wissen antworten soll — und warum „Ich weiß es nicht“ ein Qualitätsmerkmal ist.