Kommentar von Chris Boos, Almato AI Digitale Souveränität: Reasoning Engines made in Germany

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Die Diskussion um den Einsatz Künstlicher Intelligenz (KI) ist längst mehr als eine technologische Debatte. Jüngste politische Entwicklungen in den USA belegen, wie eng Innovation und Datensouveränität miteinander verknüpft sind.

So wurde OpenAI im Zuge eines Gerichtsverfahrens dazu verpflichtet, sämtliche Chatverläufe zu speichern – auch solche, die Nutzer zuvor gelöscht hatten. Für Unternehmen in Europa verdeutlicht das, wie abhängig sie beim Einsatz von KI-Diensten von den Entscheidungen der US-Anbieter sind.

Reasoning Engines aus Deutschland bieten hier eine alternative Perspektive. Im Unterschied zu generativen Sprachmodellen, die auf externen Cloud-Infrastrukturen basieren, wenden diese Systeme nicht nur statistische Verfahren an, sondern arbeiten mit Logik. Deswegen bleiben ihre Aktionen erklärbar und sind wesentlich weniger manipulierbar, als die der generativen Modelle und produzieren zudem keine Halluzinationen. Außerdem lassen sich Reasoning-basierte Systeme in bestehende IT-Landschaften integrieren, und zwar so, dass Datenschutz, Transparenz und Entscheidungsnachvollziehbarkeit gewährleistet bleiben. Der Fokus liegt auf kontextbasierter Interpretation statt auf reiner Textproduktion.

In Deutschland werden solche Systeme längst entwickelt und eingesetzt. Ein Praxisbeispiel bei dem IT-Dienstleister Datagroup zeigt, wie Reasoning-basierte KI aus Deutschland heute schon in der Praxis funktioniert. Die Reasoning Engine wurde von Datagroup selbst entwickelt und wird vollständig innerhalb der eigenen Infrastruktur betrieben. Denn am Markt existierende Standardlösungen zur Entscheidungsautomatisierung erfüllten nicht die hohen Anforderungen an Datensouveränität, Nachvollziehbarkeit und domänenspezifische Wissensintegration.

Funktionsweise einer Reasoning Engine

Eine Reasoning Engine ist ein KI-System, das Informationen nicht nur verarbeitet, sondern aktiv interpretiert. Im Gegensatz zu klassischen Automatisierungstools oder generativen Sprachmodellen basiert sie nicht allein auf Wahrscheinlichkeiten, sondern auf logischer Struktur und kontextbasierten Schlussfolgerungen.

Während Large Language Models Texte generieren, indem sie die wahrscheinlichste Wortfolge berechnen, analysieren Reasoning Engines Inhalte, erkennen Beziehungen und treffen nachvollziehbare Entscheidungen. Sie ermöglichen erklärbare Ergebnisse, die sich aus transparenten „Denkprozessen“ ableiten lassen. Das macht sie besonders wertvoll für sensible Anwendungen in Wirtschaft, Verwaltung und Industrie.

Warum sich der Einsatz Reasoning-fähiger Modelle lohnt

Der Einsatz von Reasoning Engines zeigt in der Praxis spürbare und messbare Effekte. Unternehmen berichten von deutlich verkürzten Bearbeitungszeiten, insbesondere bei komplexen, aber häufig wiederkehrenden Aufgaben. Die Erstlösungsrate steigt, da das System nicht nur reagiert, sondern proaktiv Zusammenhänge erkennt und passende Entscheidungen vorschlägt.

Teams werden auf diese Weise gezielt entlastet, weil nicht nur Routineaufgaben mit hoher kognitiver Belastung automatisiert unterstützt werden. Das schafft Raum für qualifizierte Tätigkeiten, bei denen menschliche Erfahrung und Kreativität gefragt sind. Gleichzeitig kann der Fachkräftemangel abgefedert werden, da die vorhandenen Ressourcen effizienter eingesetzt werden.

Die Reasoning Engine „denkt“ mit und bietet damit einen echten Mehrwert gegenüber klassischen Automatisierungs- oder Analysewerkzeugen. Das führt nicht nur zu besseren Ergebnissen, sondern auch zu geringeren Kosten. Diese Eigenschaften machen Reasoning Engines zu einem leistungsfähigen Werkzeug für datenbasierte Entscheidungen. Doch wie wirken sie sich konkret in der Praxis aus?

Praxisbeispiel Datagroup

Im Service Desk von Datagroup kommt eine Reasoning Engine zum Einsatz, deren Ziel klar definiert ist: die Effizienz steigern und Servicemitarbeiter entlasten. Dafür wurde die Engine direkt an das interne Ticketsystem angebunden. Ergänzend erfolgte die Integration mit Monitoring-Werkzeugen und weiteren Systemen, die Ereignisse auslösen, beispielsweise bei Störungen oder wiederkehrenden Benutzeranfragen. Ein zentrales Element dabei ist die vollständige Datenhoheit. Die Reasoning Engine wird innerhalb der eigenen IT-Infrastruktur des IT-Dienstleisters betrieben, wodurch alle sensiblen Informationen im Unternehmen verbleiben.

Die Implementierung folgt einem erprobten Prinzip. Fachkräfte bringen ihr Know-how in die Modellierung ein, indem sie den typischen Ablauf und die Anforderungen definieren. Entwickler formalisieren dieses Wissen in für die Maschine verarbeitbare Regeln, die die Engine zur Entscheidungsfindung nutzt.

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Die Anwendung reicht von einfachen Aufgaben wie Catch and Dispatch bis hin zu komplexen Vorgängen, etwa der automatisierten Einrichtung neuer Benutzerkonten. Perspektivisch soll das System auch telefonische Rückfragen übernehmen, um so weitere Kapazitäten im Service zu schaffen.

Heute wird bereits mehr als die Hälfte aller eingehenden Tickets mithilfe der Reasoning Engine bearbeitet. Viele davon werden vollständig oder teilweise automatisiert gelöst – ein klarer Beleg für die Wirksamkeit dieser Technologie im operativen Betrieb.

Doch wie genau funktioniert eine solche Engine im Detail? Welche Form von Wissensrepräsentation liegt zugrunde, etwa regelbasierte Strukturen, semantische Graphen oder Ontologien? Und wie erfolgt die technische Integration in bestehende IT-Systeme?

Erfolgsfaktoren bei der Einführung

Die Einführung einer Reasoning Engine in bestehende Strukturen ist kein Selbstläufer. Insbesondere auf technischer Ebene stellen sich zentrale Fragen der Integration. Die Engine muss nahtlos in vorhandene Tools und Workflows eingebunden werden. Gleichzeitig ist die Qualität der zugrunde liegenden Wissensdatenbank entscheidend. Informationen müssen nicht nur vollständig, sondern auch strukturiert und logisch verknüpft sein. Ein weiterer entscheidender Punkt ist die Überführung aller relevanten Datenquellen in einen konsistenten semantischen Graphen, der als Basis für die Schlussfolgerungen dient.

Öffentliche Akzeptanz und sichere Datennutzung

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Neben den technischen Anforderungen spielt auch der menschliche Faktor eine zentrale Rolle. Die Akzeptanz der Technologie hängt stark vom Vertrauen der Anwender in die Vorschläge der Engine ab. Es braucht gezielte Schulungen und kontinuierliches Change Management, insbesondere in Teams wie dem Service Desk, wo sich gewohnte Arbeitsweisen verändern.

Das Umdenken betrifft das Verständnis von Automatisierung selbst. Klassische Ansätze setzen meist voraus, dass Prozesse vorher vereinheitlicht und strikt standardisiert werden müssen. Reasoning-basierte Systeme hingegen funktionieren anders. Sie ermöglichen Automatisierung auf Basis von Wissen und Kontext, ohne dass alle Abläufe in starre Form gegossen werden müssen. Das eröffnet neue Spielräume, insbesondere bei komplexen oder variablen Aufgaben, bei denen herkömmliche Automatisierung an ihre Grenzen stößt.

Damit diese Potenziale tatsächlich greifen, ist ein Bewusstseinswandel erforderlich. Mitarbeitende müssen verstehen, dass Automatisierung nicht auf Standardisierung und Gleichförmigkeit fußt, sondern auch ungewöhnliche oder seltene Ereignisse automatisierbar sind. Diese Perspektive stärkt nicht nur die Akzeptanz der Technologie, sondern fördert auch ihre sinnvolle Integration in bestehende Arbeitsweisen.

Reasoning Engines als Baustein einer souveränen KI-Strategie

Der Einsatz Reasoning-basierter KI im Service Desk von Datagroup zeigt, welches Potenzial in dieser Technologie steckt. Sie verbessert Prozesseffizienz und Servicequalität und ermöglicht eine kontextbezogene Automatisierung, ohne dass Abläufe zuvor vereinheitlicht werden müssen. Dadurch entsteht eine neue Form digitaler Unterstützung, die sich an realen Anforderungen orientiert und menschliches Wissen gezielt ergänzt.

Gastkommentar von Andreas Baresel, Datagroup

Wie können Unternehmen KI sinnvoll implementieren?

Gleichzeitig beantwortet der Reasoning-basierte Ansatz eine zentrale Frage in der aktuellen KI-Debatte: Wie lässt sich technologische Innovation mit Datensouveränität verbinden? Die Möglichkeit, solche Systeme vollständig innerhalb der eigenen IT-Infrastruktur zu betreiben, schafft Sicherheit im Umgang mit sensiblen Informationen und stärkt die Unabhängigkeit von externen Anbietern.

Reasoning Engines aus deutscher Entwicklung stehen somit für einen verantwortungsvollen, praxisnahen Einsatz Künstlicher Intelligenz. Sie bieten nicht nur funktionale Vorteile, sondern tragen dazu bei, digitale Eigenständigkeit im Unternehmen konkret umzusetzen.

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