Ein deterministischer Kern, ein Modell nur am Rand
Preisbildung, Regeln, Klassifikation und Abgleich sind Code. Das Modell liest Sprache und erklärt Ergebnisse. Es entscheidet nie etwas, das eine richtige Antwort hat.
GEBAUT, NICHT VERSPROCHEN
Zehn Systeme.
Jedes läuft bereits.
Zehn Probleme, für deren Lösung Unternehmen heute schon Menschen bezahlen, gebaut als funktionierende Software statt als Folien. Steuerabgleich, Agent-Governance, Nachweise zum EU AI Act, agentischer Checkout, Marketing für gemeinnützige Organisationen, Bestand und Kosten im Handel, der Support-Posteingang, Einstellungen, Vertrieb und Versand. Jede Zahl auf dieser Seite erzeugt das System, das sie beschreibt.
01
Eine Marketingkraft
für jede Organisation.
Social-Media-Assistent
DAS PROBLEM
Marketing im gemeinnützigen Bereich heißt: eine Person, zehn Kanäle, keine Zeit für Recherche. Allgemeiner KI-Text scheitert hier aus einem Grund: er hat keine Quellen, also lässt sich nichts davon veröffentlichen, ohne es vorher zu prüfen.
WAS ES TUT
Es recherchiert die Organisation, bevor es ein Wort schreibt, textet je Plattform nach einer Regeldatei, die du selbst änderst, und merkt sich Korrekturen. Sag einmal, dass ihr warm und graswurzelnah seid statt konzernhaft, und jeder spätere Entwurf hält das, über Sitzungen und Neustarts hinweg.
Quellen an jeder Aussage, damit nichts Veröffentlichbares unbelegt bleibt. Eine neue Plattform ist eine Textdatei, kein Deployment.
WER ES KAUFEN WÜRDE: Agenturen und Verbände, pro Organisation, pro Monat
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02
Die Bücher gegen das,
was der Staat wirklich bekam.
myDATA-Abgleich
DAS PROBLEM
Jedes griechische Unternehmen muss seine Bücher von Hand mit dem Finanzamt abgleichen. Wenn beide auseinandergehen, sucht jemand Beleg für Beleg, meist zu spät, und die Strafe trifft den Mandanten.
WAS ES TUT
Es paart Belege zuerst über die Identität, dann über ein tolerantes Fenster, damit ein Tag oder ein Cent Unterschied dieselbe Rechnung bleibt, ordnet zehn Abweichungsarten per Regel ein und erklärt jede auf Griechisch. Es schlägt die Korrektur vor und reicht sie nie ein: ein Probelauf, bis ein Mensch zustimmt.
Zehn Abweichungsarten, per Regel eingeordnet statt von einem Modell, sodass derselbe Zeitraum bei jedem Lauf dieselbe Antwort gibt.
WER ES KAUFEN WÜRDE: griechische Steuerkanzleien, pro Mandant, pro Monat
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03
Eine Regel im Anfrageweg,
bevor das Werkzeug läuft.
Agent Control Plane
DAS PROBLEM
Sobald ein Agent Werkzeuge aufrufen kann, kann er löschen, ausgeben, mailen und Daten abfließen lassen. Die meisten Teams gehen damit live und bitten ihn per Prompt, brav zu sein. Es fehlt die Schicht, die vor dem Aufruf entscheidet, ob er erlaubt ist, und in beiden Fällen eine Spur hinterlässt.
WAS ES TUT
Erlauben, ablehnen oder an einen Menschen geben, zuerst entschieden. Budgets vor dem Upstream geprüft, damit ein abgelehnter Aufruf keinen Mandanten leerlaufen lässt. Injection-Prüfung in beide Richtungen. Alles protokolliert, Ablehnungen eingeschlossen, denn ein Gateway, das nur das Erlaubte notiert, beantwortet keinem Prüfer seine Frage.
25 von 25 Angriffen abgefangen, bei 0 von 25 Fehlalarmen, und ein nicht gelistetes Werkzeug wird standardmäßig abgelehnt, sodass ein neues Werkzeug nie stillschweigend eine neue Befugnis mitbringt.
WER ES KAUFEN WÜRDE: jedes Unternehmen, das Agenten nahe an die Produktion bringt, pro Platz oder pro Agent
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04
Konformitätsakten,
abgerufen statt erinnert.
EU-AI-Act-Konformität
DAS PROBLEM
Die Verordnung gilt, und selbstbewusst falsch zu liegen ist genau die Haftung. Ein Modell, das eine Nachweisakte aus dem Gedächtnis schreibt, liefert ein flüssiges Dokument mit Artikeln, die nicht sagen, was es behauptet, und das ist schlimmer als gar keine Akte.
WAS ES TUT
Das Modell erinnert nie einen Artikel, es löst ihn aus einem fixierten, versionierten Korpus auf, und eine Fundstelle, die sich nicht auflösen lässt, wirft einen Fehler, statt die nächstbeste zu nehmen. Geschlossene Listen entscheidet Code zum Nulltarif. Eine Aussage überlebt nur, wenn ein separater Prüfer bestätigt, dass ihr Beleg sie trägt.
Null unbelegte Aussagen als strukturelles Tor statt als Zielwert, und eine Änderung nach Ausgabe wird vom Inhaltsfingerabdruck erkannt.
WER ES KAUFEN WÜRDE: Compliance-Beratungen und Anwender in der EU, pro Bewertung, danach als Retainer
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05
Ein Händler, bei dem
Agenten sicher kaufen.
Agent Commerce
DAS PROBLEM
Agentischer Checkout kommt über drei unvereinbare Protokolle, und keines hat sich durchgesetzt. Wer eines wählt, verwettet die Integration auf einen offenen Ausgang, und wer einen autonomen Käufer ohne strukturelle Grenzen verhandeln lässt, bekommt genau den Verkauf, den er verdient.
WAS ES TUT
Eine Schnittstelle hinter allen drei Protokollen. Die Margenuntergrenze ist Arithmetik in ganzzahligen Cent, sodass kein Rabatt in keiner Kundenklasse darunter preisen kann. Jedes Mandat wird geprüft, bevor Geld fließt, und Nonces, Reservierungen und Abrechnungen überleben den Prozess.
Überverkauf, Doppelbelastung und Replay allesamt abgelehnt, auch über einen Neustart hinweg, ohne einen einzigen Modellaufruf auf dem Geldweg.
WER ES KAUFEN WÜRDE: Händler und Plattformen, die an autonome Käufer verkaufen, pro Transaktion oder lizenziert
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06
Bestand, Kosten und Aufträge
in einer Datenbank.
Handels-ERP
DAS PROBLEM
Die echten Zahlen eines Händlers liegen in sechs Werkzeugen, die einander widersprechen. Niemand kann sagen, was eine Einheit wirklich gekostet oder was der Monat wirklich gebracht hat, weil kein einziges System beide Hälften hält.
WAS ES TUT
Fracht und Zoll werden wertanteilig auf die Sendung verteilt, sodass der Preis auf dem Landed Cost steht und nicht auf der Rechnung. Bestand wird nie gespeichert, er ergibt sich aus einem reinen Anfüge-Bewegungsjournal, sodass jede Einheit auf den Wareneingang, den Verkauf oder die Umlagerung zurückführt, die sie erzeugt hat.
Bei einer Sendung lag der Landed Cost 8,9% über dem Lieferantenpreis, also genau die Marge, die ein Händler verliert, wenn er auf die Rechnung kalkuliert.
WER ES KAUFEN WÜRDE: unabhängige Händler und kleine Ketten, pro Standort, pro Monat
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07
Jede Nachricht gelesen,
nichts ohne Mensch gesendet.
Kundensupport-Agent
DAS PROBLEM
Ein Handels-Posteingang besteht aus denselben vierzig Fragen, und der Kunde, dessen Paket wirklich verloren ist, wartet hinter ihnen. Ein Modell, das den Posteingang beantwortet, nennt ein Lieferdatum, flüssig und falsch, was schlimmer ist als der Rückstand.
WAS ES TUT
Jede Nachricht wird im Speicher auf Anweisungen an das Modell geprüft, dann anonymisiert, sodass nur der bereinigte Text gespeichert wird, dann per Regel in neun Absichten sortiert und aus der Bestellzeile oder der Richtlinienseite beantwortet, wo die Antwort eine Tatsache ist. Eine Antwort zu einer Bestellung entsteht aus der Zeile und wird gegen sie geprüft; eine Referenz, die die Datenbank nicht kennt, geht an einen Menschen. Es gibt nirgends im Paket eine Sendefunktion.
156 von 156 synthetischen Nachrichten wie geplant zugeordnet, 10 von 10 Injektionsversuche abgefangen bei 8 von 8 harmlosen Doppelgängern durchgelassen, und 0 vom Agenten gesendete Antworten, weil das Paket keinen Sendepfad hat.
WER ES KAUFEN WÜRDE: Händler und Onlineshops mit einer bis fünf Personen im Support, je Posteingang, je Monat
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08
Jede Bewerbung bewertet,
mit sichtbarem Beleg.
HR-Screening-Assistent
DAS PROBLEM
Zweihundert Lebensläufe für eine Stelle, an einem Wochenende gelesen. Jedes Werkzeug, das das lösen soll, sortiert entweder nach einem Modell, das niemand befragen kann, oder nach Schlagwörtern und nennt es KI, und keines sagt laut, dass Bewerber-Screening Anhang III des EU AI Act ist.
WAS ES TUT
Geburtsdatum, Familienstand, Kinder, Wehrdienst, Nationalität, Foto und Name werden im Code entfernt, bevor eine Bewertung das Dokument liest. Sechs deterministische Kriterien werden mit der Textstelle bewertet, die jedes Urteil erzeugt hat, oder als ohne Beleg verweigert. Die Entscheidungstabelle verweigert dem Agenten die Entscheidung per Trigger. Vom Konformitätsagenten per Regel als Hochrisiko eingestuft und dafür gebaut.
360 von 360 Urteilen über 60 synthetische Lebensläufe wie geplant, 318 von 318 geschützten Merkmalen entfernt, und 30 von 30 Zwillingspaare, gleiche Qualifikationen mit unterschiedlichen geschützten Merkmalen, mit demselben Ergebnis.
WER ES KAUFEN WÜRDE: Unternehmen, die ohne Screening-System in Menge einstellen, je Stelle, je Monat, mit Konformitätsakte
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09
Angebote mit einer Quelle
für jede Behauptung.
Vertriebsassistent
DAS PROBLEM
Das Angebot ist das letzte mit geändertem Namen, und es verspricht immer noch Lieferung in zwei Tagen, weil das letzte es tat. Ein Modell, das es schreibt, erfindet das Lieferdatum, und ein Angebot mit einer Bedingung, die das Unternehmen nicht anbietet, ist ein Vertrag, den es nicht schließen wollte.
WAS ES TUT
Preise kommen aus der Preisliste durch eine Untergrenze in Ganzzahlarithmetik, die kein Rabatt unterschreiten kann, Bedingungen aus der Bedingungstabelle, Referenzen aus gewonnenen Angeboten derselben Branche, und jede Behauptung wird gegen ihre Zeile zurückgelesen, bevor der Entwurf existiert. Nachfassungen sind ein Datum: letzte Aktivität plus SLA der Phase. Das Briefing zitiert seine Quellen, und das Schema kennt keine LinkedIn-Quelle.
24 von 24 eingepflanzten unbelegten Behauptungen vor dem Speichern gestrichen, 7 von 7 Positionen unter der Untergrenze verweigert bei 0 gespeicherten, und 49 von 49 überfälligen Nachfassungen gefunden bei 0 Fehlalarmen.
WER ES KAUFEN WÜRDE: kleine B2B-Vertriebsteams ohne SDR-Funktion, je Sitz, je Monat
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10
Drei Zusteller-Feeds, eine Zeitleiste,
Dokumente, die nicht abweichen können.
Logistik
DAS PROBLEM
Drei Zusteller, drei Portale, drei Vokabulare für "wir haben es versucht und niemand hat geöffnet", und ein Kunde, der fragt, wo das Paket ist. Das Zollformular wird vom Lieferschein abgetippt, der von der Bestellung abgetippt wurde, und die Abweichung fällt an der Grenze auf.
WAS ES TUT
Ein Parser je Feed-Format und eine Codetabelle je Zusteller bringen jedes Ereignis auf eine Zeitleiste; ein Code, den die Tabelle nicht kennt, bleibt unbekannt und wird einem Menschen gemeldet, nie auf den nächstliegenden Zustand abgebildet. Ausnahmen sind Regeln über Daten und Codes. Lieferscheine, Zustellnachweise und Zollerklärungen werden aus den Bestellzeilen erzeugt, zurückgelesen und verglichen, und die Dokumententabelle verweigert alles außer einem Dokument ohne Abweichung.
264 von 264 Zustellereignissen aus drei Formaten normalisiert, 9 von 9 unbekannte Codes behalten und 0 geraten, 41 von 41 Sendungen mit genau den eingepflanzten Ausnahmen, und 130 von 130 Dokumenten, die sich mit 0 Abweichungen auf ihre Zeilen zurücklesen lassen.
WER ES KAUFEN WÜRDE: Händler und kleine Distributoren mit zwei oder mehr Zustellern, je Standort, je Monat
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WIE SIE GEBAUT SIND
Dieselben vier Regeln,
in allen zehn.
Das Schwierige ist nicht das Modell. Es ist alles darum herum: was es entscheiden darf, was hält, wenn es falsch liegt, und ob es hinterher jemand prüfen kann.
Strukturelle Abwehr statt Anweisungen
Margenuntergrenze, Replay-Nonce, Mandantengrenze und dauerhafte Journale sind Code, um den kein Prompt herumredet. Sie halten, wenn die Erkennung versagt.
Gemessen, nicht behauptet
Jede Zahl auf diesen Bildschirmen erzeugt der eigene Code des Systems und prüft seine Testsuite nach. Die Suiten werden rot, sobald der Code mutiert, also ist Grün ein Beleg und keine Dekoration.
Erweitert von dir, nicht von mir
Fähigkeiten sind Dateien, keine Deployments. Jemand ohne Technikhintergrund fügt eine Plattform, eine Fertigkeit oder eine Recherchequelle hinzu, und ab der nächsten Anfrage ist sie aktiv.
DIE PRÄSENTATION
Das Ganze,
als ein Dokument.
Dieselben zehn Systeme als Präsentation: welches Problem jedes löst, wer heute dafür bezahlt, wie es in vier Schritten arbeitet, und Bildschirme davon im Betrieb. Jede Zahl darin erzeugt das System, das sie beschreibt.
Präsentation herunterladen PDF, 35 Seiten, 5,1 MB
Eines davon auf
deine Daten gerichtet?
Jedes davon kann so wie es ist in ein erstes Pilotprojekt: die Oberflächen sind echt, die Regeln stecken im Code, und jede Zahl kommt aus dem laufenden System. Der nächste Schritt ist bei jedem ein Pilot gegen echte Daten.
Über ein Pilotprojekt sprechen