Digitalisierungsprojekt Tomorrow
Digitalisierung und Transformation individueller Wissensbestände für die KI-Anwendungen von morgen.
Ein privates Investitionsprojekt zur strukturierten Erschliessung, nachhaltigen Sicherung und intelligenten Nutzung organisationsspezifischen Wissens.
Ausgangslage
Unternehmen verfügen über einzigartige Wissensbestände, die über viele Jahre oder Jahrzehnte entstanden sind. Dazu gehören wissenschaftliche Publikationen, Forschungsberichte, Qualitätsdokumentationen, Projektunterlagen, Patente und historische Archive. Ein erheblicher Teil dieses Unternehmenswissens liegt aber nicht in dieser Form vor: Laborprotokolle, handschriftliche Notizbücher, Messprotokolle, technische Skizzen, Quittungen, Fotos sowie physische Informationsobjekte wie Materialproben und Referenzmuster bleiben heute meist nur eingeschränkt erschlossen.
Leitfragen
Die nächste Generation Künstlicher Intelligenz entsteht nicht allein durch leistungsfähigere Modelle. Entscheidend ist die Qualität der Informationen, auf die diese Systeme zugreifen können.
Technologischer Ansatz
Digitalisierungsprojekt Tomorrow verfolgt einen technologieoffenen Ansatz zur strukturierten Erschliessung von Forschungswissen, Unternehmenswissen und organisationsspezifischem Wissen gleichermassen. Im Mittelpunkt steht nicht die Entwicklung eines weiteren Dokumentenmanagementsystems, sondern die Frage, wie unterschiedlichste Informationsquellen in eine konsistente und vertrauenswürdige Wissensbasis überführt werden können.
Der Schwerpunkt liegt auf der strukturierten Erfassung von Metadaten, der semantischen Verknüpfung unterschiedlicher Informationsquellen sowie der Vorbereitung qualitativ hochwertiger Wissensbestände für zukünftige Such-, Analyse- und KI-Anwendungen.
Modularer Aufbau mit Anschluss an bestehende Systemlandschaften
Das Projekt ist modular aufgebaut: Datenerfassung, Strukturierung und die spätere Anbindung an Analyse- und KI-Werkzeuge bilden voneinander getrennte Bausteine, die sich unabhängig weiterentwickeln oder ersetzen lassen. So bleibt die Architektur anpassungsfähig, ohne dass neue Anforderungen gleich das gesamte System betreffen.
Ein zentrales Anliegen ist dabei die Interoperabilität mit grossen, bereits etablierten Wissensplattformen – etwa Microsoft 365 und SharePoint, SAP-Umgebungen oder Confluence, ergänzt durch wissenschaftliche Infrastrukturen wie ORCID und Zenodo. Digitalisierungsprojekt Tomorrow will diese Systeme nicht ersetzen, sondern als Bindeglied fungieren, das bestehende Datenwelten sinnvoll miteinander verknüpft.
Abgrenzung
Viele bestehende Lösungen konzentrieren sich auf einzelne Dokumenttypen, bestimmte Fachgebiete oder klar definierte Datenquellen. Digitalisierungsprojekt Tomorrow untersucht dagegen, wie sich heterogene Wissensquellen mit sehr unterschiedlichen Strukturen in einer gemeinsamen Wissensarchitektur zusammenführen lassen, ohne deren fachlichen Kontext oder Herkunft zu verlieren.
Gerade in Forschungs- und Entwicklungsabteilungen, im Qualitätsmanagement oder in regulierten Industrien entstehen Informationslandschaften, die weit über klassische Dokumentenarchive hinausgehen. Hier treffen strukturierte Daten, unstrukturierte Dokumente und physische Wissensobjekte aufeinander – mit besonderen Anforderungen an Nachvollziehbarkeit, Datenqualität und zukünftige KI-Integration.
Projektstatus
Digitalisierungsprojekt Tomorrow ist ein privates Investitionsprojekt in kontinuierlicher Weiterentwicklung. Es dient der praktischen Erprobung neuer Konzepte im Bereich Wissensmanagement, Dokumentenanalyse und Künstlicher Intelligenz.
Standards und Referenzen
Wer über Interoperabilität spricht, sollte auch zeigen, an welchen Standards er sich orientiert. Die folgenden Institutionen und Rahmenwerke prägen aktuell, wie Forschungsdaten und Unternehmenswissen sicher und nachvollziehbar zugänglich gemacht werden.
- ORCID – der etablierte Standard für persistente Forschendenidentifikatoren, weltweit im Einsatz.
- Zenodo – die vom CERN betriebene offene Repository-Infrastruktur für Forschungsdaten und Publikationen.
- FAIR-Prinzipien (GO FAIR) – die international anerkannten Leitlinien für auffindbare, zugängliche, interoperable und wiederverwendbare Daten.
- OECD AI Principles – die zwischenstaatlichen Grundsätze für vertrauenswürdige Künstliche Intelligenz.
- EDÖB – der Eidgenössische Datenschutz- und Öffentlichkeitsbeauftragte, massgeblich für Datenhoheit und Datenschutz in der Schweiz.
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Digitalisierungsprojekt Tomorrow steht nicht isoliert. Es baut auf Kompetenzen und Arbeiten auf, die an anderer Stelle auf dieser Seite ausführlicher beschrieben sind.
- Digitale Kompetenzen – Generative KI, Systemintegration und Automatisierung im Detail.
- Digitale Kompetenzen – Kurzversion – die kompakte Übersicht mit direkten Verweisen auf die Langfassung.
- Publikationen – wissenschaftliche Arbeiten, die als Fallbeispiele strukturierten Fachwissens dienen.
- Kompetenz-Bibliothek – Methodenkompetenz und Wissensstrukturierung im Überblick.
- Startseite – der Gesamtüberblick über Werdegang und laufende Projekte.
Die sichere Schnittstelle zwischen dem Unternehmenswissen von heute und den KI-Anwendungen von morgen.