Wissensgraph für vertrauenswürdige AI

Strategischer Impuls:
Stadtentwicklung ist ein hochkomplexes, interdisziplinäres Feld, das von zahlreichen rechtlichen, planerischen, wirtschaftlichen und sozialen Einflussfaktoren geprägt ist. Entscheidungen müssen faktenbasiert, objektiv und nachvollziehbar getroffen werden. Genau hier liegt das Potenzial von Symbolic AI – einer KI, die nicht mit Wahrscheinlichkeiten, sondern mit nachvollziehbarem Wissen und Kontext arbeitet.

Wir schlagen vor, im Rahmen Ihrer KI-Strategie auf eine Wissensgraph-basierte Plattform zu setzen, die Ihre bestehenden Systeme (z. B. DMS, CRM, SQL, M365) nicht ersetzt, sondern deren Daten und Logiken intelligent verknüpft. So entsteht ein digitales Abbild Ihrer Geschäftslogik, das in der Lage ist, Entscheidungen nachzuvollziehen, zu erklären, zu automatisieren und kontinuierlich zu verbessern.

Maßnahmen zur Umsetzung:

1. KI-Potenzialanalyse (Phase 1):

   • Identifikation von Prozessen mit hoher Komplexität und wiederkehrenden Entscheidungsstrukturen (z. B. Budgetbeantragung, Vergabe, Projektcontrolling).

   • Analyse des vorhandenen Daten- und Wissensfundaments (strukturiert & unstrukturiert).

   • Bewertung der Automatisierbarkeit und der regulatorischen Anforderungen.

   
   

2. Konzeption zweier konkreter Anwendungsfälle (Phase 2):

   • Use Case 1 – Regelkonforme Budgetprüfung: Symbolische KI unterstützt Mitarbeitende dabei, Budgetanträge regelbasiert zu bewerten (Verfahren, Rahmenbedingungen, historische Vergleichswerte).

   • Use Case 2 – Kontextualisierte Vergabeentscheidung: Verknüpfung von eVergabe-Daten, Projektinformationen und regulatorischen Vorgaben zur Entscheidungsunterstützung.

   
   

3. Dokumentation & Roadmap (Phase 3):

   • Darstellung der entwickelten Wissensmodelle, Empfehlungen zur schrittweisen Einführung und Optionen für Self-Service-Szenarien.

   • Vorschläge für Integration in bestehende Systeme (MS 365, DMS etc.).

Innovative Methoden:

• Symbolic AI mit Wissensgraphen: Modelliert Entscheidungslogik, dokumentiert Abhängigkeiten und kann Vorschläge generieren, die von Menschen verstanden, validiert und verbessert werden können.

• Aktives Lernen aus dem Arbeitskontext: Die KI beobachtet, wie Entscheidungen getroffen werden, generalisiert diese Logik und macht daraus wiederverwendbare Entscheidungsbausteine.

• Agile Einführung: Inkrementelles Vorgehen mit klaren Erfolgskriterien pro Anwendungsfall.

• Transparenz & Compliance by Design: Jede Empfehlung der KI ist nachvollziehbar und jederzeit überprüfbar – ein klarer Vorteil gegenüber rein statistischen Modellen.

Referenzen aus der Praxis:

• Siemens nutzt diese Technologie zur kontinuierlichen Optimierung von Industrieanlagen.

• Airbus schützt seine Cyber-Infrastruktur durch wissensgraphbasierte Risikobewertung.

• Ericsson automatisiert technische Dokumentation für neue Produkte inkl. regulatorischer Anforderungen.

US-Mobilfunkanbieter sparen durch kontinuierliche, KI-gesteuerte Netzwerkoptimierung über 1,8 Mrd. USD jährlich.

Mehrwert für die HafenCity Hamburg GmbH:

Die Einführung einer auf Symbolic AI basierenden Wissensplattform bringt unmittelbare und nachhaltige Vorteile – sowohl für strategische Steuerung als auch für die operative Umsetzung komplexer Stadtentwicklungsprojekte:

1. Entscheidungen objektivieren, beschleunigen und absichern
   Durch die formalisierte Abbildung von Fachwissen, rechtlichen Vorgaben und Prozessen können Entscheidungswege nicht nur dokumentiert, sondern auch automatisiert validiert und wiederverwendet werden. Das schafft Transparenz und reduziert Haftungsrisiken.

   
   
   

2. Wissen institutionalisieren und nachhaltig nutzbar machen
   Implizites Wissen von Fachexpert:innen geht nicht verloren, sondern wird in maschinen- wie menschenlesbarer Form verfügbar gemacht. Neue Mitarbeitende können schneller eingearbeitet werden, Prozesse werden robuster und resilienter gegenüber Personalfluktuation.
   
   

3. Silos auflösen – datenübergreifend denken und handeln
   Unterschiedliche Systeme und Datenquellen werden in einen semantischen Kontext gebracht. Das ermöglicht bereichsübergreifende Analysen und Entscheidungen – z. B. wie sich ein bestimmtes Vorhaben auf Klima, Finanzen, Förderfähigkeit und rechtliche Rahmenbedingungen auswirkt.
   
   

4. Bürgernähe durch Self Services stärken
   Komplexe Verwaltungsprozesse können so aufbereitet werden, dass Bürger:innen, Unternehmen und Partnerinstitutionen über nutzerfreundliche Oberflächen eigenständig Anfragen stellen oder Prozesse auslösen können – ohne Medienbrüche und Rückfragen.
   
   

5. Innovationsfähigkeit stärken & Skalierbarkeit sichern
   Statt isolierter Automatisierungsschritte entsteht eine intelligente Infrastruktur, auf der sich künftige KI-gestützte Anwendungen – von der Planungsunterstützung bis zur Betriebsüberwachung – systematisch und vertrauenswürdig aufbauen lassen.

Kurz: Sie schaffen die Grundlage für eine vernetzte, lernende Verwaltung, die Entscheidungen nicht nur nachvollziehbar, sondern auch zukunftsfähig macht – ganz im Sinne einer digitalen, transparenten und verantwortungsbewussten Stadtentwicklung.