Je weiter KI-Systeme in Unternehmen und Branchen vordringen, desto deutlicher wird ein grundlegendes Problem: Daten sprechen nicht dieselbe Sprache. Fragmentierte Datenformate und fehlende Standards erschweren die Interoperabilität — besonders über Plattform-, Länder- und Branchen-Grenzen hinweg. Doch Initiativen wie das Open Semantic Interchange Framework könnten die Lösung bieten.
Uneinheitliche Daten – eine Hürde für KI-Systeme
Moderne KI-Anwendungen basieren auf der Integration riesiger Datenmengen aus unterschiedlichsten Quellen. Doch diese Daten liegen oft in inkompatiblen Formaten vor — nicht nur hinsichtlich Struktur, sondern auch bezüglich der Semantik. Wo das eine System von „Kunde“ spricht, nutzt das andere „Customer“ oder „Endnutzer“. Diese semantischen Inkonsistenzen führen dazu, dass KI-Lösungen Zeit und Rechenleistung aufwenden müssen, um Daten zu transformieren, anstatt sie direkt zu analysieren.
Laut einer 2023 veröffentlichten Umfrage des Marktforschungsunternehmens IDC gaben 73 % der befragten Unternehmen an, dass mangelnde Datenkompatibilität einer der größten Hemmschuhe in ihren KI-Initiativen sei (Quelle: IDC, „AI Infrastructure View“, 2023).
Die Folge: Langsame Entwicklung plattformübergreifender Anwendungen, hohe Kosten für Datenintegration und eingeschränkte Skalierbarkeit. Besonders in heterogenen IT-Landschaften, etwa bei der Zusammenarbeit zwischen Behörden, Gesundheitswesen und Industrie, stößt der konventionelle, proprietäre Austausch schnell an seine Grenzen.
Open Semantic Interchange: ein neuer Standard setzt an
Als Reaktion auf diese Herausforderungen wurde die Initiative Open Semantic Interchange (OSI) ins Leben gerufen — ein offener, lizenzfreier Standard für den semantischen Datenaustausch in KI-Systemen. Initiiert von der Open Data Commons Foundation in Zusammenarbeit mit Hochschulen und Industriepartnern, verfolgt OSI das Ziel, eine einheitliche semantische Schicht über bestehende Datenquellen zu legen. Damit können KI-Systeme plattformübergreifend operieren, ohne aufwändige Konvertierungen durchlaufen zu müssen.
Im Kern basiert OSI auf Ontologien, die zentrale Begriffe und Beziehungen in einem Fachbereich standardisiert abbilden. So kann sichergestellt werden, dass „Rechnung“, „Invoice“ und „Bill“ für eine KI die gleiche Bedeutung tragen — unabhängig vom Kontext oder Hersteller der Datenquelle.
OSI integriert sich über sogenannte Semantic Adapters in bestehende Systeme. Diese Adapter erkennen Datenfelder, ordnen sie einer übergreifenden Semantik zu und erzeugen maschinenlesbare Repräsentationen im RDF- oder JSON-LD-Format. Diese Formate sind mit führenden KI-Plattformen wie TensorFlow, PyTorch oder Microsoft Azure kompatibel.
Plattformübergreifende KI benötigt semantische Koordination
Im Zeitalter verteilter KI-Systeme, in denen Machine Learning Modelle auf verschiedenen Plattformen trainiert und eingesetzt werden, ist ein einheitlicher semantischer Unterbau essenziell. Ohne ihn könnten Daten nur lückenhaft verarbeitet werden — ein Risiko sowohl für Prediction Accuracy als auch für regulatorische Compliance.
Ein Beispiel liefert die Fertigungsindustrie: Wenn Sensordaten einer Produktionsstraße von SAP-Systemen, IoT-Gateways und Lieferantenportalen in differierenden Formaten vorliegen, kann ein KI-gestütztes Predictive Maintenance-System nur dann effizient arbeiten, wenn es all diese Informationen korrekt zusammenführen kann. Studien zeigen, dass durch semantische Standardisierung Ausfallzeiten bis zu 40 % reduziert werden konnten (Quelle: Fraunhofer IOSB, 2024).
Hier kommt OSI ins Spiel: Durch die Verwendung einer gemeinsamen Ontologie — etwa nach ISO 23952 (Smart Manufacturing) — kann eine übergreifend verständliche Datenbasis aufgebaut werden. Die KI verarbeitet nicht mehr bloß syntaktisch strukturierte Daten, sondern inhaltlich kohärente, kontextualisierte Information.
Mehr Effizienz durch kontrollierte Datenflüsse
Der zweite zentrale Aspekt des OSI Frameworks ist die Steuerung von Datenflüssen über Plattformen hinweg. Durch semantisch definierte Regeln lassen sich Datenströme gezielt einschränken, priorisieren oder aggregieren. Dies erhöht nicht nur die Effizienz von Informationsweitergabe, sondern reduziert auch die Datenlast in verteilten Systemen.
Besonders im Internet der Dinge (IoT) und bei Edge-Computing-Modellen zeigt sich das Potenzial: Nur semantisch relevante Daten werden von Edge-Geräten an zentrale Modelle weitergeleitet, während irrelevante Daten lokal gefiltert bleiben. Unternehmen wie Bosch und Siemens berichteten laut ihrem gemeinsamen Whitepaper „Industrial AI Interoperability“ (2024), dass sich die Netzwerklast dadurch um bis zu 60 % verringern ließ.
Hinzu kommt: Mit semantisch kontrollierten Datenflüssen lassen sich KI-Systeme regelbasiert steuern. Beispielsweise können Datenschutzrichtlinien systematisch durchgesetzt werden, indem personenbezogene Daten als semantisch sensible Objekte markiert und damit automatisiert gemäß DSGVO behandelt werden.
Standardisierung fördert Innovationsgeschwindigkeit
Datenstandards wie OSI ermöglichen nicht nur effizientere KI-Modelle, sondern fördern neue Anwendungen und Partnerschaften. Durch die gemeinsame semantische Sprache können Partnerunternehmen Daten austauschen, ohne proprietäre Formate miteinander abzustimmen.
Im Gesundheitswesen lässt sich dies besonders anschaulich zeigen: Kliniken, Pharmaunternehmen und Krankenkassen nutzen zunehmend den HL7 FHIR-Standard in Kombination mit OSI, um Forschung und Versorgung zu verbessern. Eine Studie der HIMSS Europe aus dem Jahr 2023 zeigte, dass durch semantisch standardisierten Austausch in Studiennetzwerken die Zeit bis zur Studiendurchführung um 30 % verkürzt werden konnte.
- Nutzen Sie bestehende Ontologien: Verwenden Sie branchenspezifische, international anerkannte Ontologien (z.B. SNOMED CT, schema.org, ISCO) als Grundlage für Ihre Datenmodelle.
- Setzen Sie auf offene Standards: Integrieren Sie OSI-konforme Semantic Layer in Ihre bestehende IT-Landschaft, um bisherigen Datenbestand effizient nutzbar zu machen.
- Evaluieren Sie semantische Adapter-Lösungen: Prüfen Sie Tools wie TopQuadrant, PoolParty oder Ontotext GraphDB für die Umsetzung interoperabler Datenzugriffe.
Regulatorische Treiber und weltweite Allianzen
Die Relevanz einheitlicher Datenstandards wächst auch durch regulatorische Anforderungen. In der EU formuliert der European Data Act neue Regeln für Data Sharing und Interoperabilität. Er fordert explizit, dass Systeme kompatibel und über Plattformgrenzen hinweg nutzbar sein müssen – die Umsetzung erfordert Standards wie OSI.
Parallel entstehen internationale Allianzen: So unterstützt die IEEE Standards Association seit 2024 neben OSI auch vergleichbare Initiativen wie W3C Web of Things und ISO/IEC JTC 1/SC 42 (KI-Normung). Ein ermutigendes Zeichen für die Konsolidierung semantischer Standards auf globaler Ebene.
Ein interessantes Beispiel ist die AI Interoperability Alliance (AIIA), ein Zusammenschluss aus über 150 Tech-Unternehmen, Forschungsinstitutionen und Behörden, der seit Anfang 2025 an einer verbindlichen Kern-Ontologie auf OSI-Basis arbeitet. Ziel ist ein semantisch durchgängiger KI-Stack für Smart Cities und öffentliche Verwaltung.
Fazit: Gemeinsam Standards setzen – Zukunft gestalten
Die Entwicklung leistungsfähiger, plattformübergreifender KI-Systeme ist ohne einheitliche semantische Standards kaum möglich. Initiativen wie Open Semantic Interchange schaffen die Grundvoraussetzung für Interoperabilität, Skalierbarkeit und Vertrauen. Sie ermöglichen nicht nur technische Effizienz, sondern auch regulatorische Konformität und neue Kooperationsformen.
Doch Standardisierung ist kein Selbstläufer: Sie erfordert die Mitwirkung von Unternehmen, Behörden, Entwicklergemeinschaften und Normierungsgremien. Wer sich jetzt beteiligt, gestaltet aktiv die Dateninfrastruktur von morgen – und verschafft sich klare Innovationsvorteile.
Welche Erfahrungen haben Sie mit plattformübergreifenden KI-Lösungen gemacht? Nutzen Sie OSI oder planen die Einführung semantischer Standards? Teilen Sie Ihre Perspektive in den Kommentaren – und lassen Sie uns den Weg zur interoperablen KI gemeinsam beschreiten.
