{"id":8825,"date":"2026-01-19T16:15:08","date_gmt":"2026-01-19T15:15:08","guid":{"rendered":"https:\/\/preprod.tkminnovation.io\/zwischen-datamining-ki-wie-tkm-ihnen-hilft-ihre-fe-und-innovationsinvestitionen-zu-optimieren\/"},"modified":"2026-11-03T17:05:09","modified_gmt":"2026-11-03T16:05:09","slug":"ki-data-mining","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/tkminnovation.io\/de\/ki-data-mining\/","title":{"rendered":"Zwischen Datamining & KI: wie TKM Ihnen hilft, Ihre F&E- und Innovationsinvestitionen zu optimieren"},"content":{"rendered":"\t\t
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INHALTSVERZEICHNIS<\/h2>\n
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  1. Datamining und k\u00fcnstliche Intelligenz<\/a><\/li>\n \t
  2. Die Grundlagen verstehen: Datamining, die Basis der Technologie-\u00dcberwachung<\/a><\/li>\n \t
  3. Wenn Datamining an seine Grenzen st\u00f6\u00dft: der gezielte Beitrag der Pr\u00e4zisions-KI<\/a><\/li>\n \t
  4. TKM-Software: eine f\u00fcr das Monitoring-Datamining konzipierte Plattform<\/a><\/li>\n \t
  5. Von der Rohanfrage zur strukturierten Information: Datamining in Aktion auf der TKM Platform<\/a><\/li>\n \t
  6. Ein kombinierter Einsatz von Datamining und KI ver\u00e4ndert die Lage konkret<\/a><\/li>\n<\/ol>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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    Datamining und k\u00fcnstliche Intelligenz<\/h2>

    Die Herausforderung der Technologie-\u00dcberwachung besteht heute weniger darin, Informationen zu suchen, als vielmehr darin, die verf\u00fcgbaren Daten und Informationen zu sortieren und zu organisieren. <\/span> <\/span><\/p>

    Patente, wissenschaftliche Ver\u00f6ffentlichungen, Forschungsprojekte, institutionelle Berichte, Webquellen und Branchennachrichten h\u00e4ufen sich an und verbreiten sich in einem Tempo, das die menschlichen Analysekapazit\u00e4ten bei weitem \u00fcbersteigt.<\/span> <\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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    \n\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\tIllustration aus der Kosmetikbranche\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/h3>\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

    \n\t\t\t\t\t\tIm Bereich der Kosmetik werden weltweit fast 2.000 neue Patente pro Monat ver\u00f6ffentlicht, was auf eine st\u00e4ndige Innovation und ein intensives Wettrennen um Neuheiten hinweist.\n

    Noch spektakul\u00e4rer ist die informationelle Explosion im Bereich der k\u00fcnstlichen Intelligenz: Zu diesem Thema erscheinen monatlich mehr als 50.000 wissenschaftliche Artikel.\n

    Diese Informations\u00fcberflutung, oder \u201eInfobesit\u00e4t\", erschwert die Auswahl, Analyse und Priorisierung relevanter Inhalte. F&E- und Innovationsteams sehen sich einem fast ununterbrochenen Informationsfluss ausgesetzt.\t\t\t\t\t<\/p>\n\t\t\t\t\n\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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    In diesem Kontext besteht die Herausforderung nicht mehr einfach im Zugang zu Informationen, sondern in Ihrer F\u00e4higkeit, sie zu sortieren, zu strukturieren und zu analysieren. Wie lassen sich diese massiven, heterogenen Datenstr\u00f6me nutzen, ohne seine Tage mit manueller Sortierung zu verbringen? Wie lassen sich sowohl Informationsrauschen als auch blinde Flecken vermeiden?<\/span> <\/span><\/p>

    Entgegen dem, was der Hype vermuten l\u00e4sst, hat die generative KI die klassischen Monitoring-Ans\u00e4tze nicht \u00fcber den Haufen geworfen, und das wird sie aus mindestens drei Gr\u00fcnden auch in absehbarer Zeit nicht tun: <\/strong><\/p>

    1. Die klassischen Methoden liefern in klar definierten Kontexten und mit strukturierten Daten sehr gute Ergebnisse. Um \u00e4hnliche Leistungen zu erzielen, w\u00fcrde eine generative KI sehr gro\u00dfe Modelle oder sehr kostspielige Neu-Trainings ben\u00f6tigen.<\/span> <\/span><\/li>
    2. Die Ergebnisse generativer KI sind im Gegensatz zu klassischen Modellen, die eine echte Erkl\u00e4rbarkeit erm\u00f6glichen, nur sehr schwer interpretierbar.<\/span> <\/span><\/li>
    3. Klassische Modelle sind weniger anf\u00e4llig f\u00fcr Schwankungen und ihre Ergebnisse zuverl\u00e4ssiger, im Gegensatz zu generativer KI, deren Robustheit problematisch sein kann (zum Beispiel aufgrund von Halluzinationen).<\/span> <\/span><\/li><\/ol>


      Die generative KI bringt also durchaus n\u00fctzliche und interessante methodische Werkzeuge mit sich. Aber aus Effizienzgr\u00fcnden einerseits, aber auch aufgrund ihrer hohen Umweltkosten (ein Thema, f\u00fcr das sich TKM voll einsetzt<\/a>) erfolgen dieser Beitrag und diese Erg\u00e4nzung durchaus komplement\u00e4r zu den traditionellen Ans\u00e4tzen und nicht als deren Ersatz.<\/span> <\/span><\/p>

      Die von TKM entwickelte L\u00f6sung beruht auf einem rigorosen Vorgehen, das sich um einen ausgewogenen Mix dreht und einerseits den Einsatz von KI, wenn sie wirklich n\u00fctzlich ist<\/a>, und andererseits das auf die technologische Literatur angewandte Datamining miteinander verbindet. <\/strong><\/p>

      Sie resultiert aus mehr als 20 Jahren anerkannter Expertise, kombiniert mit einer echten F\u00e4higkeit zur Innovation und zur Integration aufkommender Technologien \u2013 nicht wegen ihrer Neuheit, sondern wegen ihres Nutzens.<\/span> <\/span><\/p>

      Durch den Einsatz strukturierter Suchstrategien, Expertensystemen und \u2013 wo n\u00f6tig \u2013 erg\u00e4nzender Bausteine k\u00fcnstlicher Intelligenz verwandelt die Monitoring- und Analysesoftware von TKM umfangreiche Rohdaten in verwertbare Informationen f\u00fcr F&E-, Patent- und Innovationsteams.<\/span> <\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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      Die Grundlagen verstehen: Datamining, die Basis der Technologie-\u00dcberwachung<\/span><\/b> <\/span><\/h2>

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      Datamining, das R\u00fcckgrat des Monitorings im gro\u00dfen Ma\u00dfstab<\/span><\/b> <\/span><\/h3>

      Seit 25 Jahren hat sich Datamining als Grundlage des gro\u00dffl\u00e4chigen Monitorings etabliert, und das ist kein Zufall.<\/span> <\/span><\/p>

      Das <\/span>Datamining<\/span><\/b> umfasst die Gesamtheit der Techniken, die es erm\u00f6glichen, <\/span>gro\u00dfe Datenmengen zu erkunden, zu bereinigen und zu strukturieren<\/span><\/b>, um n\u00fctzliche Informationen daraus zu gewinnen. Im Fall des Monitorings handelt es sich dabei um Trends, thematische Gruppierungen, Emergenzen oder schwache Signale.<\/span> <\/span><\/p>

      In unserer seit \u00fcber 20 Jahren praktizierten Technologie-\u00dcberwachung zeigt sich immer wieder eine Erkenntnis: Nur ein Bruchteil der gesammelten Informationen weist ein echtes strategisches Interesse auf. Die Erfahrung zeigt, dass 10 bis 15 % der gesammelten Dokumente tats\u00e4chlich f\u00fcr die Analyse und die Entscheidungsfindung relevant sind.<\/span> <\/span><\/p>

      Die Aufgabe des Datamining besteht genau darin, diese L\u00fccke zwischen F\u00fclle und Nutzen zu \u00fcberbr\u00fccken.<\/span><\/b> Es erm\u00f6glicht:<\/span> <\/span><\/p>