Semantic / Ontology::Engineering

Beratung & Semantic / Ontology::Engineering mit SGP-7/X

Semantic Governance Engineering für KI, GPTs und agentische Systeme

Kurzpositionierung

Dieses Leistungspaket unterstützt Unternehmen, Berater, Organisationen und Plattformbetreiber dabei, KI-Anwendungen nicht nur zu nutzen, sondern semantisch kontrollierbar zu machen. Im Mittelpunkt stehen Bedeutungsräume, Ontologien, Prompt-Architekturen, Governance-Logik und prüffähige KI-Ausgaben.

Kernnutzen

KI-Systeme werden so strukturiert, dass sie weniger beliebig, weniger driftanfällig und besser nachvollziehbar arbeiten. SGP-7/X ergänzt klassisches Prompting durch semantische Kontrolllogik, Ontology Engineering und Output-Governance.

Leistungsbausteine

1. Semantic Governance Audit

Analyse bestehender GPTs, Prompts, Agenten, Websites oder KI-Workflows.

Geprüft werden:

• Ambiguität

• semantischer Drift

• Halluzinationsrisiken

• fehlende Provenienz

• unklare Rollen

• fehlende Ausgabegrenzen

• fehlende Ontologie-Logik

• fehlende Admissibility-Prüfung

Ergebnis: kompakter Prüfbericht mit Handlungsempfehlungen.

2. Semantic/Ontology::Engineering

Aufbau einer strukturierten Bedeutungsarchitektur.

Enthalten:

• Begriffssystem

• Rollenmodell

• Kontextmodell

• Entitäten und Relationen

• semantische Marker

• Ontologie-Grundstruktur

• Wissensraum-Definition

• Governance-Regeln

Ziel: KI soll nicht nur Text erzeugen, sondern innerhalb eines kontrollierten Bedeutungsraums arbeiten.

3. SGP-7/X Prompt- und GPT-Refactoring

Bestehende Prompts oder GPT-Instructions werden in eine Governance-Architektur überführt:

::root → ::boot → ::init → ::semantic → ::admissibility → ::decision_logic → ::provenance → ::output_gate → ::on

Enthalten:

• Anti-Drift-Control

• Hallucination-Control

• Ambiguity-Control

• Probability-Control

• Provenance-Control

• Output-Gating

• Rollen- und Kontextbindung

4. Agentic AI Governance

Für KI-Agenten, Workflows und Automationen.

Enthalten:

• Aufgabenraum definieren

• zulässige Handlungen begrenzen

• Entscheidungslogik modellieren

• Eskalationspunkte festlegen

• Tool-Nutzung semantisch absichern

• Ausgabe- und Handlungsgates einbauen

5. Implementierungsbegleitung

Begleitung bei Umsetzung in:

• Custom GPTs

• Website-GPTs

• Wissensmanagement-Systemen

• Datenschutz-/Compliance-Prozessen

• Beratungsworkflows

• Content- und SEO-/GEO-Systemen

• internen KI-Assistenten

6. Schulung & Enablement

Einführung für Teams, Entscheider und Fachverantwortliche.

Themen:

• Was ist ein Bedeutungsraum?

• Warum Prompting allein nicht reicht

• Wie entsteht KI-Drift?

• Wie funktioniert semantische Governance?

• Wie werden GPTs prüffähiger?

• Wie schützt SGP-7/X vor Scheingenauigkeit?

Paketvarianten

Starter – Semantic Governance Check

Für erste Orientierung.

Umfang: Audit, Kurzbericht, Handlungsempfehlung.

Preisrahmen: ab 490 €

Professional – Semantic/Ontology::Engineering

Für konkrete GPTs, Prompts oder KI-Workflows.

Umfang: Audit, Ontologie-Grundmodell, SGP-7/X-Refactoring.

Preisrahmen: ab 2.500 €

Business – SGP-7/X Systempaket

Für Unternehmen und Organisationen.

Umfang: vollständige semantische Architektur, Governance-Sequenz, Promptbibliothek, Schulung.

Preisrahmen: ab 7.500 €

Enterprise / Agentic Governance

Für komplexe KI-Systeme, Agenten und Plattformen.

Umfang: individuelles Governance-Design, Ontologie, Runtime-Regeln, Auditstruktur, Enablement.

Preis: nach Projektumfang

Claim

Wir machen KI nicht nur nutzbar. Wir machen Bedeutung prüfbar.

Semantic/Ontology::Engineering mit SGP-7/X für kontrollierbare KI, stabile GPTs und verantwortbare agentische Systeme.

🧩 Attribution:Basierend auf der Schloemer::Notation ::, entwickelt von Joost H. Schloemer (2025) zur semantischen Strukturierung maschinenlesbarer Bedeutung in KI-Systemen.

Lizenz: CC BY 4.0 Joost Schloemer · bdvv.de / schloemer-cms.de.

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