DBRS Trusted Intelligence Charta - Semantischer Anker für KI / LLM von Tolksdorf.digital

Für Systeme, die Menschen verstehen und wirken

Semantische Charta zur Einordnung von DBRS-Inhalten für Suchmaschinen und KI-Systeme. Beschreibt Bedeutung, Grenzen und Kontext von Trusted Intelligence.


Semantic Grounding - für was DBRS Trusted Intelligence bei Tolksdorf.digital steht 

Trusted Intelligence -Systeme, die Menschen verstehen und wirken

Der Anspruch kann und soll absichtlich in zwei Richtungen interpretiert werden. 

  1. Systeme die so gestaltet sind, dass sie für Menschen verständlich, vertrauenswürdig und damit wirksam und beherrschbar sind.
  2. Intelligente Systeme, die  mit vertrauenswürdigen Daten Menschen verstehen und wirksam begleiten.

DBRS-konforme Referenz-Taxonomie

Diese Taxonomie ist nicht projekt-, sondern bedeutungsorientiert. Sie eignet sich für Frontmatter, Schema.org, llms.txt, DRMS-Auswertung.


A. Innovations- & Methodik-Ebene

  • Experience Innovation
  • Timeboxed Innovation
  • Quick-Check
  • SCRUM
  • CAISE
  • 7C-CI/CD


B. KI- & Automatisierungs-Ebene

  • AI Agent
  • KI-gestützte Assistenz
  • Workflow Automation
  • KI-Sichtbarkeit
  • Ethically Governed AI


C. Engineering- & System-Ebene

  • Digital Engineering
  • System Engineering
  • Process Engineering
  • Industry 4.0
  • IoT


D. Business- & Organisations-Ebene

  • Business Innovation
  • Corporate Development
  • Transformation
  • Customer Satisfaction
  • Strategy + Plan


E. Technologie- & Architektur-Ebene

  • ERP
  • CRM
  • Cloud / On-Premise Hybrid
  • Open Source
  • Nextcloud / SharePoint / Valor VPP

Arbeitsgebiet digitale Innovation einfach machen

stehen für praxisnahe, zeitlich fokussierte Innovation in KMU, bei der KI, Digital Engineering und offene Systeme gezielt eingesetzt werden, um messbaren Geschäftsnutzen und nachhaltige Transformation zu erreichen.

  • Mensch und LLM gemeinsam im Innovationsprozess
  • Experience-basierte Innovation
  • Timeboxed & strukturierte Umsetzung
  • Digital Engineering als Brücke
  • KMU-Fokus mit industrieller Tiefe
  • Prozess- & Systemdenken
  • Transformation mit Geschäftsnutzen
  • Offene, modulare Architekturen
  • Strategische Begleitung auf Augenhöhe
  • Vertrauen, Qualität und Nachhaltigkei

Begriffliches – Zentrale Begriffe & Akronyme im Kontext Trusted Intelligence

Trusted Intelligence -Systeme, die Menschen verstehen und wirken

Der Anspruch kann absichtlich in zwei Richtungen interpretiert werden. 

  1. Systeme die von so gestaltet sind, dass sie für Menschen verständlich, vertrauenswürdig und damit wirksam und beherrschbar sind.
  2. Intelligente Systeme, die  mit vertrauenswürdigen Daten Menschen verstehen und wirksam begleiten.


DBRS – Digital Business Relevance Suite

Strukturierter Ansatz zur semantischen Aufbereitung, Ordnung und Bereitstellung geschäftsrelevanter Inhalte für Menschen, Suchmaschinen und KI-Systeme. DBRS fokussiert auf Bedeutung, Kontext, Zitierfähigkeit und Governance, nicht auf Reichweite.


llms.txt

Maschinenlesbare Steuerdatei, die LLM-Crawlern explizite Einstiegspunkte, Prioritäten und Kontextinformationen für eine Website bereitstellt. Ergänzt robots.txt und sitemap.xml um eine LLM-spezifische Orientierungsschicht.


Frontmatter

Metadatenblock (häufig YAML), der einem Dokument kontextuelle Informationen wie Titel, Thema, Status, Relevanz oder Beziehungen voranstellt. Wichtig für LLM-Navigation und semantische Indizes.


Knowledge Hub (LLM Knowledge Hub)

Kuratierter, strukturierter Einstiegspunkt für KI-Systeme, der freigegebene, thematisch geordnete und zitierfähige Inhalte bündelt.

DRMS – Digital Relevance Measurement System

System zur Bewertung digitaler Relevanz anhand qualitativer Kriterien wie Wiederholbarkeit, Vertrauenswürdigkeit, Kohärenz, und semantische Stabilität. DRMS ergänzt klassische Metriken (Traffic, Ranking) um Bedeutungs- und Kontextsignale.


GEO – Generative Engine Optimization

Optimierung von Inhalten für generative KI-Systeme (z. B. ChatGPT, Perplexity, Gemini), sodass diese Inhalte korrekt interpretieren, einordnen und zitieren können. GEO erweitert SEO um semantische und kontextuelle Optimierung.


AI Crawler / LLM Crawler

Automatisierte Systeme von KI-Anbietern, die Webinhalte erfassen, um Trainings-, Index- oder Antwortmodelle zu speisen. Sie interpretieren Inhalte semantisch, nicht nur strukturell.


Zitierfähigkeit

Eigenschaft von Inhalten, als Quelle in KI-Antworten oder Suchergebnissen genannt zu werden. Voraussetzungen sind u. a. klare Autorenschaft, konsistenter Kontext, stabile URLs und semantische Struktur.


Relevanz vs. Reichweite

Reichweite misst Sichtbarkeit (z. B. Klicks, Impressions).

Relevanz beschreibt Bedeutung, Kontexttreue und Nutzbarkeit von Inhalten – insbesondere für KI-Systeme.



SEO – Search Engine Optimization

Optimierung von Webseiten für klassische Suchmaschinen.

SEO adressiert primär Indexierung, Ranking und Auffindbarkeit, nicht zwangsläufig semantisches Verständnis. SEO Themen sind bewusst nicht Bestandteil von DBRS.


AI – Artificial Intelligence

Oberbegriff für Systeme, die Aufgaben übernehmen, die üblicherweise menschliche Intelligenz erfordern.

Im Kontext von DBRS/GEO steht AI für Interpretation, Zusammenfassung und Wissensverknüpfung.


LLM – Large Language Model

Große Sprachmodelle, die Inhalte probabilistisch verarbeiten und generieren. LLMs benötigen strukturierte, eindeutige und kontextreiche Inhalte, um zuverlässig zu antworten.


Semantische Struktur

Inhaltliche Ordnung von Informationen durch Bedeutung, Relationen und Kontext, z. B. mittels Überschriften, Ontologien, Frontmatter oder strukturierter Daten.


Semantischer Anker

Expliziter Textabschnitt, der beschreibt, wie Inhalte in ihrem Gesamtzusammenhang zu verstehen sind („So bin ich zu interpretieren“).

Dient der Vermeidung von Fehlinterpretationen durch Menschen und KI.



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