Use-Cases

Wofür ein Knowledge Graph in der Praxis taugt

Ein Knowledge Graph ist kein Selbstzweck — er glänzt in drei Mustern, die immer wiederkehren: erkennen, empfehlen, prüfen. Hier konkret, wie das aussieht und in welchen Branchen es zündet.

Von Fabio Fornaro, Domani AI

Diagnose — ein Problem erkennen

Aus Eingaben (Beschreibung, Foto, Messwerte) erkennt die KI, was wahrscheinlich vorliegt — gestützt auf geprüfte Zusammenhänge zwischen Symptomen und Ursachen. Statt vager Vermutungen kommt eine begründete Einschätzung, die zeigt, worauf sie beruht.

Empfehlung — den richtigen nächsten Schritt vorschlagen

Sobald das Problem eingegrenzt ist, schlägt der Graph die passende Lösung, das passende Produkt oder die passende Behandlung vor — auf Basis hinterlegter Regeln „wenn das, dann das". Personalisiert, nachvollziehbar und ohne erfundene Optionen.

Compliance & Prüfung — gegen Regeln abgleichen

Der Graph kennt Ihre Vorschriften, Richtlinien und Ausnahmen. Eingaben werden dagegen geprüft, Verstöße markiert und jede Entscheidung protokolliert. Audits werden zur Routine statt zur Qual — weil jede Bewertung belegbar ist.

Branchen, in denen das zündet

Gesundheit & Pflege: Symptom-zu-Ursache, Behandlungsempfehlung, Leitlinien-Abgleich.
Technik & Wartung: Fehlerdiagnose, passende Ersatzteile, Wartungsregeln.
Recht & Compliance: Regelprüfung, Risiko-Markierung, auditierbare Begründung.
Fachhandel & Beratung: Produktempfehlung auf echtem Fachwissen statt Bauchgefühl.
Versicherung & Finanzen: Fallprüfung gegen Bedingungen, nachvollziehbare Entscheidung.

Aus der Praxis: Plant-Doctor

Für einen Kunden im Pflanzenbereich vereint ein Knowledge Graph alle drei Muster: Die KI erkennt anhand von Foto und Beschreibung das Problem (Diagnose), empfiehlt die passende Behandlung (Empfehlung) und stützt sich dabei nur auf geprüftes Fachwissen — ohne zu halluzinieren.

“Ein Knowledge Graph glänzt in drei Mustern: Diagnose (Problem erkennen), Empfehlung (richtigen Schritt vorschlagen) und Compliance (gegen Regeln prüfen) — jeweils belegbar statt geraten.”

“Domani AI vereint im Plant-Doctor-Knowledge-Graph Diagnose und Empfehlung: Die KI erkennt das Problem per Foto und empfiehlt die Behandlung, gestützt nur auf geprüftes Fachwissen.”

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Häufige Fragen

Muss ich mich für einen Use-Case entscheiden?

Nein. Diagnose, Empfehlung und Compliance bauen oft aufeinander auf — viele Lösungen verbinden alle drei. Wir starten meist mit dem Muster, das den größten Nutzen bringt, und erweitern.

Funktioniert das auch in meiner Branche?

Wenn es in Ihrem Feld geprüftes Fachwissen mit klaren Zusammenhängen gibt — ja. Die Beispiele oben sind nur die häufigsten; das Muster überträgt sich auf viele Spezialgebiete.

Wie schnell sieht man ein Ergebnis?

Ein abgegrenzter Use-Case lässt sich oft in einem 30-Tage-Pilot zeigen, bevor groß investiert wird. So sehen Sie den Nutzen an echten Fällen, nicht nur auf Folien.

Welcher Use-Case passt zu Ihrem Wissen?

Erzählen Sie uns, welche Entscheidung oder Prüfung heute Zeit frisst — wir zeigen, wie ein Knowledge Graph sie verlässlich macht.

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