Warum wir auf Ontologien setzen
Was wir am Palantir-Ansatz richtig finden — und wo wir uns davon abgrenzen.
Anonymisierter Forschungskontext eines Industriekunden. Wir beraten methodisch an einer globalen Wissensplattform: typisiertes Modell mit drei Säulen (Faktenwissen · Werkzeuge · Ziele), Konsens-Stufen statt Einheits-Wahrheit, Change-Proposals mit Diff-Vorschau, versionierte Audit-Spur. Die Inhalte gehören dem Kunden; das methodische Vorgehen ist unsere Leistung — und das, was wir öffentlich teilen.
Methodology
Anonymisierter Forschungskontext eines Industriekunden, in dem wir methodisch an einer globalen Wissensplattform beraten. Domänenwissen wird formal abgebildet, mit unstrukturierten Quellen verknüpft und für KI-Systeme als belastbares Vokabular zugänglich gemacht.
Typisiertes Modell mit drei Säulen — Faktenwissen, Werkzeuge, Ziele. Konsens-Stufen statt Einheits-Wahrheit: Einträge tragen Status (etabliert, diskutiert, widerlegt, vorgeschlagen), mehrere Positionen dürfen koexistieren. Änderungen laufen als Change-Proposals mit Diff-Vorschau durch Begutachtung; versionierte Audit-Spur, Rollback jederzeit möglich.
Die Kern-Logik bleibt deterministisch. KI-Modelle übernehmen Hilfsrollen — Beschreibungs-Vorschläge, Duplikats-Erkennung, semantische Suche — schützen aber nie den Kern vor Halluzinationen.
Methodik (drei Säulen, Konsens-Stufen, Governance über Change-Proposals) ist unsere Leistung und wird geteilt. Domäne, Inhalte und konkrete Schemata bleiben beim Kunden — wir nennen sie nicht.
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