Definierte Ontologien: Wie strukturierte Ergebnisse entstehen
14. April 2026 · 7 Min. Lesezeit
- ▪Jedes Rechtsthema hat in DIMA eine Ontologie mit allen relevanten Merkmalen.
- ▪Das Modell füllt eine bekannte Struktur, statt frei zu assoziieren.
- ▪Ergebnisse kommen strukturiert und damit prüfbar zurück.
- ▪Das ist die Grundlage dafür, dass DIMA belegt statt rät.
Warum liefert ein offener Chatbot mal eine gute und mal eine wertlose Antwort auf dieselbe Frage? Weil er jedes Mal neu und frei formuliert. DIMA geht einen anderen Weg. Im Zentrum steht ein Begriff aus dem Knowledge Engineering: die Ontologie.
Was eine Ontologie ist
Eine Ontologie ist eine strukturierte Beschreibung eines Themas. Sie legt fest, welche Merkmale für ein Rechtsgebiet überhaupt relevant sind und wie sie zusammenhängen. Sie ist gewissermaßen das Skelett, das jeder Fall dieses Typs gemeinsam hat.
Wie das Modell damit arbeitet
Statt eine Antwort frei zu erfinden, füllt DIMA diese Struktur. Für jeden Fall arbeitet das System die Merkmale der passenden Ontologie ab und ordnet die Informationen aus den Unterlagen ein. Was nicht in der Struktur vorgesehen ist, wird nicht zusammenfantasiert, sondern als offen markiert.
Ein Beispiel
Bei einer Betriebskostenabrechnung kennt die Ontologie alle relevanten Merkmale: die Kostenarten, den Umlageschlüssel, den Abrechnungszeitraum, die Vorauszahlungen, die Fristen. DIMA prüft jeden Punkt entlang dieser Struktur. Das Ergebnis ist keine Fließtext-Vermutung, sondern eine geordnete, vollständige Auswertung.
Der Effekt: Eine strukturierte Antwort lässt sich Punkt für Punkt prüfen. Genau das macht den Unterschied zwischen einem Eindruck und einem belastbaren Ergebnis.
„Eine Antwort, die man nicht prüfen kann, ist in der Rechtsberatung keine Antwort.“
Dr. Peter Prieß, Gründer CODIAC
Warum das praktisch zählt
Strukturierte Ergebnisse sind die Voraussetzung für menschliche Freigabe. Der Berater sieht nicht nur eine Schlussfolgerung, sondern die Merkmale, auf denen sie beruht. Das macht die Prüfung schnell und sicher und ist ein wesentlicher Grund, warum die Fehlerquote unter 0,5 Prozent bleibt. Mehr dazu im Beitrag Warum die Präzise KI von CODIAC kaum halluziniert.
Fazit
Definierte Ontologien sind kein technisches Detail, sondern der Grund, warum DIMA verlässlich ist. Wer dem Modell eine Struktur gibt, bekommt prüfbare Ergebnisse statt eloquenter Vermutungen. Das ist die Grundlage für alles Weitere.
Quellen
Gruber, T. R. (1993). A Translation Approach to Portable Ontology Specifications. Knowledge Acquisition, 5(2), 199-220.
CODIAC (2026). Methodik: Definierte Ontologien in der DIMA-Plattform.
Häufige Fragen
Was ist eine Ontologie in einfachen Worten?
Warum sind strukturierte Ergebnisse besser?
Gibt es für jedes Rechtsgebiet eine eigene Ontologie?
Dr. Peter Prieß gründete CODIAC mit der Überzeugung, dass juristisches Wissen maschinell verstehbar gemacht werden kann, ohne dass es die Organisation verlässt. Heute begleitet er das Unternehmen im Advisory Board.
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