Mit dem Projekt „KI4TeC – KI-basiertes Scouting von Technologiekompetenzen“ ist TECINTELLI unter den Gewinnern des Innovationswettbewerbs „KI für KMU“ des Wirtschaftsministeriums Baden-Württemberg. Am 1. September 2021 startet das Projekt mit einer zentralen Frage: Wie lassen sich relevante Kompetenzträger für neue Technologien schneller, präziser und KI-gestützt identifizieren?
Technologiekompetenzen schneller sichtbar machen
Warum KMU neue Kompetenzträger brauchen
Neue Technologien sind ein wesentlicher Treiber für Innovationen, neue Produkte, neue Services und verbesserte Produktionsprozesse. Gleichzeitig nimmt die Dynamik technologischer Entwicklungen weiter zu. Gerade kleine und mittlere Unternehmen stehen deshalb häufig vor der Aufgabe, neue Technologien nicht allein, sondern gemeinsam mit Partnern aus Wissenschaft und Wirtschaft zu entwickeln.
Damit rückt eine zentrale Frage in den Vordergrund: Wie findet man schnell die richtigen Kompetenzträger für eine bestimmte Technologie?
Ausgangspunkt des Projekts KI4TeC
Genau hier setzt das Projekt „KI4TeC – KI-basiertes Scouting von Technologiekompetenzen“ an. Ziel ist es, eine Vorgehensweise zu entwickeln, mit der relevante Experten, Forschungseinrichtungen, Unternehmen und weitere Kompetenzträger für konkrete technologische Fragestellungen effizienter identifiziert werden können.
Im Mittelpunkt steht dabei nicht nur die Suche nach einer Technologie, sondern die Verknüpfung von Technologie und konkreter Anwendung.
Technologie plus Anwendung als Suchlogik
Kompetenz entsteht im Anwendungskontext
Anknüpfend an die Definition von Technologiekompetenz erfolgt die Identifikation geeigneter Kompetenzträger über eine Kombination aus Technologie und Anwendung.
Ein Beispiel: Gesucht werden Kompetenzträger für Energie- und Antriebstechnologien im Bereich Elektromobilität. Entscheidend ist dabei nicht allein, wer allgemein zu Energietechnologien arbeitet. Relevant sind vielmehr Akteure, die diese Technologien in einem spezifischen Anwendungskontext beherrschen, weiterentwickeln oder bereits praktisch einsetzen.
Webseiten als relevante Informationsquelle
Für die Analyse werden unter anderem Webseiten potenzieller Kompetenzträger betrachtet. Sie enthalten häufig Hinweise auf Technologien, Anwendungen, Projekte, Forschungsschwerpunkte, Produkte, Referenzen oder Kooperationsfelder.
Mithilfe semantischer Textanalysen sollen solche Informationen strukturiert ausgewertet werden. Ziel ist es, Kompetenzträger nicht zufällig, sondern systematisch und nachvollziehbar zu identifizieren.
Fachthesauren als Grundlage semantischer Suchstrategien
Begriffe, Strukturen und Zusammenhänge erfassen
Grundlage der semantischen Textanalysen sind bedarfsspezifische Suchstrategien. Diese basieren auf themenspezifischen Fachthesauren, die technologie- und anwendungsspezifische Begriffsstrukturen abbilden.
Ein solcher Fachthesaurus hilft dabei, relevante Begriffe, Synonyme, verwandte Konzepte und fachliche Zusammenhänge zu strukturieren. Dadurch kann Software gezielter erkennen, ob ein potenzieller Kompetenzträger tatsächlich im gesuchten technologischen und anwendungsbezogenen Kontext relevant ist.
Maschinelles Lernen für den Aufbau von Fachthesauren
Ziel des Projekts ist es, eine Vorgehensweise zu entwickeln, mit der diese Fachthesauren durch den gezielten Einsatz von Algorithmen und Verfahren des Maschinellen Lernens effizient aufgebaut und weiterentwickelt werden können.
Die Aufbau- und Erweiterungsprozesse sollen weitgehend automatisiert werden. Gleichzeitig soll eine möglichst hohe Ergebnisqualität beim Vorschlag neuer kontextrelevanter Fachbegriffe erreicht werden, um redaktionelle Eingriffe deutlich zu reduzieren.
Die zentrale Frage lautet daher: Wie kann Künstliche Intelligenz für Natural Language Processing helfen, Fachthesauren als Fundament für Suchstrategien zur Identifikation von Technologiekompetenzen automatisiert zu erstellen und weiterzuentwickeln?
KI für Kompetenz-Scouting und Smart Information Services
Relevante Experten und Partner gezielter finden
KI4TeC verbindet Künstliche Intelligenz, Natural Language Processing und Kompetenz-Scouting zu einem anwendungsorientierten Ansatz. Die entwickelte Vorgehensweise soll dabei helfen, relevante Kompetenzträger schneller zu finden und fachlich präziser einzuordnen.
Für Unternehmen kann das einen wichtigen Beitrag leisten, wenn neue Technologien entwickelt, bewertet oder in konkrete Innovationsvorhaben überführt werden sollen. Besonders für KMU ist ein schneller Zugang zu passenden Experten, Forschungspartnern und Technologiekompetenzen ein wichtiger Erfolgsfaktor.
Ergebnisse fließen in das TECINTELLI-Leistungsportfolio ein
Die Ergebnisse des Projekts fließen in das Technologie- und Leistungsportfolio von TECINTELLI ein. Sie sollen dazu beitragen, Smart Information Services weiter zu individualisieren und besser skalieren zu können.
Damit stärkt KI4TeC die technologische Grundlage für KI-gestützte Informationsdienste, Kompetenzanalysen und Expertenscouting-Lösungen im Technologie- und Innovationsmanagement.
Gefördert im Innovationswettbewerb „KI für KMU“
KI-Potenziale für kleine und mittlere Unternehmen erschließen
Das Wirtschaftsministerium Baden-Württemberg fördert im Rahmen des Maßnahmenpakets „Aktionsprogramm KI für den Mittelstand“ KI-Projekte in kleinen und mittleren Unternehmen.
Ziel ist es, die Potenziale von Künstlicher Intelligenz in Produkten und Dienstleistungen zu erschließen und entsprechende Lösungen zur Marktreife zu bringen. Mit KI4TeC leistet TECINTELLI einen Beitrag dazu, KI-basierte Verfahren für Kompetenz-Scouting, Technologie-Scouting und Smart Information Services praktisch nutzbar zu machen.
Projektstart am 1. September 2021
Das Projekt KI4TeC startet am 1. September 2021. TECINTELLI wird in den kommenden Monaten daran arbeiten, die KI-gestützte Erstellung und Weiterentwicklung von Fachthesauren für das Scouting von Technologiekompetenzen systematisch zu untersuchen und in anwendungsnahe Lösungen zu überführen.