Im modernen Wissensmanagement spielen Wissensgraphen eine zunehmend wichtige Rolle. Dazu gehören z. B. Anwendungen in Gedächtnisinstitutionen (Bibliotheken, Archive, Museen), im Forschungsdatenmanagement und in industriellen Anwendungen („digitale Zwillinge“). Die geforderte hohe Datenqualität führt in der Regel dazu, dass solche Wissensgraphen manuell kuratiert werden müssen, was aufwändig und teuer ist. Daher stellt sich die Frage, wie mithilfe moderner KI-Methoden das Kuratieren von Wissensgraphen unterstützt werden kann. Der Vortrag rekapituliert den aktuellen Stand beim manuellen Kuratieren von Wissensgraphen, demonstriert Beispiele für die Kombination von Maschinellem Lernen und Wissensgraphen, zeigt Entwicklungen in Richtung eines effizienteren, (KI-) assistierten Kuratierens von Wissensgraphen auf und skizziert erste Konturen eines zukünftigen Tätigkeitsprofils im Bereich der sogenannten Data Stewardship.