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
Sechs Systeme.
Jedes läuft bereits.
Sechs 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 sowie Bestand und Kosten im Handel. Jede Zahl auf dieser Seite erzeugt das System, das sie beschreibt.
STAND: FERTIG UND LAUFEND, NOCH OHNE KUNDEN. JEDES KANN SO WIE ES IST IN EIN ERSTES PILOTPROJEKT.
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
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
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
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
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
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
WIE SIE GEBAUT SIND
Dieselben vier Regeln,
in allen sechs.
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.
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 Die vollständige Präsentation, 22 Seiten