NENA ist die Intelligenz hinter c:node: eine neuro-symbolische, quellenbasierte Wissensgraph-KI, die auf offenen Modellen (Open Source) aufbaut und mit jedem Fall stetig wächst. Sie ist so gebaut, dass sie nachvollziehbar statt raten arbeitet — jede Aussage an eine Quelle gebunden, jeder Schritt prüfbar. Dieser Beitrag fasst die peer-reviewte Evidenz dahinter zusammen: warum reine Sprachmodelle im Ernstfall nicht genügen, warum Wissensgraphen + Regeln die Lücke schließen, und wie das die Anforderungen des EU AI Act erfüllt.
Große Sprachmodelle bilden Sätze, indem sie das statistisch wahrscheinlichste nächste Wort vorhersagen. Das US-Normungsinstitut NIST hält fest, dass erfundene Aussagen (Konfabulationen) bei solchen Modellen bauartbedingt sind — kein Ausrutscher, sondern eine Eigenschaft der Architektur.1 Das Nachschlagen in echten Dokumenten (Retrieval-Augmented Generation) senkt die Fehlerrate deutlich, beseitigt sie aber nicht: Selbst mit den richtigen Unterlagen fügen einfache Modelle noch Unbelegtes hinzu.5 Für Entscheidungen mit Folgen reicht „meistens richtig" nicht.
Die Forschung nennt den Ansatz neuro-symbolische KI: die Mustererkennung neuronaler Netze wird mit der Prüfbarkeit symbolischer Regeln und Wissensgraphen kombiniert.2 Eine peer-reviewte Übersicht (NAACL 2024) zeigt, dass Wissensgraphen als externe Wissensquelle Halluzinationen reduzieren und die Schlussfolgerungs-Genauigkeit erhöhen.3 Und beim mehrstufigen Schließen — mehrere verknüpfte Fakten zu einer Antwort verbinden — ist die graphbasierte Variante der reinen Textsuche nachweislich überlegen.4 Genau darauf ist NENA gebaut.
Der EU AI Act verlangt für Hochrisiko-KI genau das, was diese Architektur ohnehin leistet: lückenlose Protokolle (Art. 12), Transparenz und nachvollziehbare Dokumentation (Art. 13) und die Möglichkeit menschlicher Aufsicht (Art. 14).6 Weil NENA jede Aussage mit Quelle und Verlauf hinterlegt (Provenance), bleibt jede Entscheidung im Nachhinein prüfbar — ohne dass das Innere des Modells offengelegt werden muss.
NENA baut auf offenen Modellen (Open Source) auf — austauschbar, ohne die nachvollziehbare Logik zu ändern —, läuft in der Cloud, auf euren Servern oder komplett offline und bleibt damit souverän in eurer Umgebung. Sie ist kein statisches Modell, sondern ein lebender Wissensgraph, der pro Mandant mit jedem Fall wächst. Die Arbeitsteilung: du steuerst mit c:node, NENA denkt, die Agenten machen.
Die Ausrichtung von NENA wird durch akademische Expertise in Entscheidungsforschung und KI begleitet.
Forschung zu Künstlicher Intelligenz, Entscheidungsprozessen, maschinellem Lernen und angewandter Neurowissenschaft — die kognitiven und methodischen Grundlagen belastbarer Entscheidungs-Intelligenz. Ausgewählte Arbeiten:
Die Quellen stützen die zugrunde liegenden Prinzipien (neuro-symbolische KI, Wissensgraphen gegen Halluzination, EU-AI-Act-Anforderungen). Angaben zum wissenschaftlichen Beirat sind öffentlich (Google Scholar); FuE-Eckdaten werden nach interner Freigabe ergänzt.
NENA baut auf Open-Source-Modellen — austauschbar, ohne die nachvollziehbare Logik zu ändern.
GitHubKein statisches Modell — NENA wächst pro Mandant mit jedem Fall.
KI-AgentenEin kurzer Testlauf in eurer Umgebung — nachvollziehbare Antworten, mit Quelle.