AICOM adressiert eine zentrale Schwachstelle gegenwärtiger KI-Systeme im Unternehmenseinsatz. Large Language Models liefern rhetorisch brillante, aber faktisch nicht immer belastbare Antworten, während klassische Wissensgraphen zwar formal präzise, jedoch sprachlich limitiert sind. In der Praxis bedeutet das für Unternehmen ein nicht hinnehmbares Risiko, etwa wenn Halluzinationen in regulatorisch sensiblen Kontexten zu Falschaussagen führen oder wenn die Herkunft einer KI-generierten Aussage nicht zurückverfolgt werden kann. AICOM verfolgt einen Architekturansatz, bei dem Wissensgraphen die strukturelle Grundlage bilden. Ziel ist es aus der LLMs Antworten mit einer prüfbaren Faktenherkunft, klar nachvollziehbarer Verarbeitungslogik sowie Auditierbarkeit, die der EU AI Act für Hochrisiko-Anwendungen verbindlich vorschreibt, ableiten. „AICOM ist die wissenschaftliche und unternehmerische Antwort auf eine Lücke, die der gegenwärtige KI-Hype offen lässt. Zwischen demohaften LLM-Anwendungen und tatsächlich audit- und regulierungsfähigen Unternehmenssystemen. Wir verbinden mit der TU Dresden die wissenschaftliche Tiefe, die diese Lücke schließen kann, mit dem Praxisbezug einer Beratung, die in den regulatorisch sensibelsten Branchen arbeitet“, sagt Robert Weichert, Partner bei WeichertMehner.
Inhaltliche Schwerpunkte von AICOM
Das Projekt konzentriert sich auf drei Anwendungsfelder, in denen die Anforderungen an Vertrauenswürdigkeit besonders hoch sind: Erstens regulatorisch sensible Branchen wie Halbleiter, Energie, Gesundheitswirtschaft sowie Finanzdienstleistungen, in denen Audit-Pflichten und Dokumentationsanforderungen den Einsatz nicht-rückverfolgbarer KI-Systeme strukturell ausschließen. Zweitens wissensintensive Entscheidungsprozesse in Aufsichtsräten, Vorständen und strategischen Stabsstellen, in denen über Jahrzehnte gewachsenes implizites Unternehmenswissen erstmals in produktive, prüfbare und kontextsensitive Systeme überführbar wird. Drittens kommunikative und institutionelle Anwendungen mit hoher Konsistenzanforderung, etwa bei Investor Relations, Public Affairs und Krisenkommunikation, in denen jede öffentlich gewordene Aussage gegen einen über Jahre gewachsenen Aussage-Korpus auf Konsistenz prüfbar sein muss. „Wir sind überzeugt davon, dass der nächste Entwicklungsschritt unternehmensfähiger Künstlicher Intelligenz nicht primär im Training immer größerer Modelle liegt, sondern in vertrauenswürdiger Wissensarchitektur, nachvollziehbarer Governance und belastbarer Entscheidungsfähigkeit. Im Mittelpunkt steht damit nicht die reine Generierung von Inhalten, sondern die Fähigkeit, KI-Systeme unter regulatorischen und strategischen Bedingungen prüfbar und organisationsfähig zu machen“, ergänzt Robert Weichert.
Forschungspartner Technische Universität Dresden
Wissenschaftlich verantwortet wird das Projekt von Prof. Dr.-Ing. Michael Färber, der seit 2024 die Forschungsgruppe „Scalable Software Architectures for Data Analytics“ am Dresdner KI-Kompetenzzentrum ScaDS.AI leitet und dort die Cognitive AI Unit verantwortet. Färber zählt zu den international meistzitierten Forschern an der Schnittstelle von Knowledge Graphs und Large Language Models. Zu seinen wissenschaftlichen Beiträgen zählen unter anderem die Wissensgraphen SemOpenAlex (ausgezeichnet mit dem Best Paper Award der International Semantic Web Conference 2023) und der Microsoft Academic Knowledge Graph. Seine Forschungsschwerpunkte Trustworthy AI, neurosymbolisches Reasoning und Retrieval-Augmented Generation definieren das wissenschaftliche Feld, auf dem AICOM aufsetzt. ScaDS.AI (Center for Scalable Data Analytics and Artificial Intelligence Dresden/Leipzig) ist eines der sechs vom Bundesministerium für Bildung und Forschung sowie vom Freistaat Sachsen geförderten KI-Kompetenzzentren in Deutschland und Teil der Exzellenzstrategie der TU Dresden. „Die Frage, die AICOM beantwortet, ist nicht, ob KI in Unternehmen funktioniert, sondern unter welchen Bedingungen sie vertrauenswürdig, prüfbar und strategisch verteidigbar wird. Die Verbindung von Wissensgraphen und Large Language Models ist dabei nach unserem Forschungsstand der derzeit aussichtsreichste Pfad zu auditierbarer Künstlicher Intelligenz“, sagt Prof. Dr.-Ing. Michael Färber, Leiter Cognitive AI Unit, ScaDS.AI, TU Dresden.
Das Forschungsprojekt AICOM wird durch den Europäischen Sozialfonds Plus (ESF+) sowie den Freistaat Sachsen im Rahmen des Programms „InnoTeam“ gefördert.
Über WeichertMehner
WeichertMehner ist eine Managementberatung, die seit über 20 Jahren Entscheider in Unternehmen, Institutionen und Verbänden bei der Bewältigung von unternehmerischen Herausforderungen unter Bedingungen hoher Unsicherheit begleitet. Das Unternehmen agiert an der Schnittstelle von Kapitalmärkten, Regulierung und öffentlichem Diskurs. WeichertMehner unterstützt seine Kunden dabei, Transformationen, regulatorischen Druck, Krisen, Investitionsprojekte und Reputationsrisiken strategisch zu erklären und zu legitimieren. Im Mittelpunkt steht die Sicherung von Handlungsfähigkeit, die Etablierung von Deutungshoheit sowie der Aufbau von Vertrauen. Kommunikation wird dabei nicht als Begleitdisziplin verstanden, sondern als Steuerungsinstrument für regulatorische, gesellschaftliche sowie geopolitische Herausforderungen. Die Kompetenzen umfassen Strategie und Transformation, Reputation und Unternehmenskommunikation, ESG und Nachhaltigkeit, Infrastruktur und Partizipation, Stakeholder Management und Public Affairs, Risiko und Resilienz sowie Krise und Prävention. Dazu verbindet WeichertMehner KI-Technologien mit datengestützten Analysen und szenariobasierter Strategieentwicklung, um komplexe Stakeholderlandschaften zu strukturieren und fundierte Entscheidungen unter Unsicherheit zu treffen sowie Reputation in einen quantifizierbaren sowie widerstandsfähigen Wertfaktor zu transformieren. WeichertMehner ist als Partnerschaft organisiert und verfügt über Büros in Berlin, Dresden und Frankfurt am Main. Darüber hinaus ist das Unternehmen durch Partnerschaften in London, Paris, Mailand, Ventura in Kalifornien sowie Beijing international präsent.
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