Ein Wissensgraph macht aus Daten ein Netz aus Bedeutung. Jeder Knoten ist eine Entität, jede Kante eine typisierte Beziehung. Weil die Verbindungen explizit sind, lassen sich Fragen stellen, die sich über viele Verbindungsschritte hinweg erstrecken: welche Ergebnisse eine Capability unterstützt, welche Prozesse eine Entscheidung berührt.
Wissensgraphen und Ontologien gehören naturgemäß zusammen. Die Ontologie definiert die zulässigen Entitäts- und Beziehungstypen; der Graph ist die befüllte Instanz. Zusammen machen sie Kontext maschinenlesbar — das hält KI-Antworten fundiert und nachvollziehbar. Ein sich selbst überlassenes LLM rät und erzeugt plausiblen Text; schlussfolgert es dagegen über einen gesteuerten Graphen, lassen sich seine Antworten bis zur Quelle zurückverfolgen.