- Risikokapitalfonds setzen auf den „Context Graph“ als nächste KI-Welle, wobei der Fokus auf der Speicherung der Entscheidungsbegründungen liegt, anstatt nur auf den Ergebnisdaten.
- Seit 40 Jahren erfasst Unternehmenssoftware nur, „was passiert ist“, ohne zu speichern, „warum es passiert ist“, was dazu führt, dass wichtiges Wissen verloren geht, wenn Mitarbeiter das Unternehmen verlassen.
- Der Context Graph verknüpft „Entscheidungsspuren“ (decision traces) – wie etwa, wer zugestimmt hat, welche Ausnahmen galten und welche Präzedenzfälle es gab – zu einem System, in dem die Entscheidungslogik abfragbar ist.
- Die Marktchance liegt nicht nur beim 200-Milliarden-Dollar-SaaS-Markt, sondern bei bis zu 4,6 Billionen Dollar, die für Gehälter und Dienstleistungen ausgegeben werden – Bereiche, in denen menschliche Entscheidungen noch nicht digitalisiert sind.
- KI-Agenten treiben diesen Trend voran, da sie Entscheidungsketten generieren und speichern müssen, wenn sie über mehrere Systeme hinweg agieren.
- Startups haben einen Vorteil, da sie direkt im Ausführungsfluss sitzen und Entscheidungen in Echtzeit aufzeichnen können, anstatt Daten erst nachträglich auszulesen.
- Beispielsweise erreichte das Open-Source-Projekt gstack in nur wenigen Wochen fast 20.000 GitHub-Sterne und über 2.200 Forks, was die enorme Nachfrage nach Agent-Infrastruktur zeigt.
- Es gibt jedoch noch keinen Marktführer, und es bestehen weiterhin große Herausforderungen bei der Sicherheit, den Zugriffsrechten und der Verarbeitung sensibler Daten.
- Branchenriesen wie Salesforce, Workday und ServiceNow beteiligen sich zwar, sind aber durch alte Architekturen eingeschränkt, die nur den aktuellen Zustand speichern.
Fazit: Der Context Graph wird als neue Infrastrukturschicht für Unternehmens-KI angesehen, die in der Lage ist, fragmentierte Entscheidungen in über die Zeit angesammelte „organisatorische Intelligenz“ umzuwandeln. Mit einem Potenzial von 4,6 Billionen Dollar – weit mehr als die 200 Milliarden des SaaS-Marktes – könnte dies der nächste große Sprung für die KI sein. Dennoch fehlt ein dominanter Marktführer, und Fragen der Sicherheit, Architektur und des Vertrauens müssen gelöst werden, bevor der Markt explodiert.
