Eine Grundlage. Unterschiedliche Arbeit.

KI-Arbeit wird wertvoll, wenn sie nachvollziehbar weiterlaufen kann.

AgentBrain verbindet Kontext, Quellen, Status und Freigaben. Dieselbe persistente Grundlage trägt operative Rollen, anspruchsvolles Research und Entscheidungen mit verteilter Evidenz.

ContextSourcesStatusHuman gates

Nicht jede KI-Arbeit braucht dasselbe System

Der gemeinsame Nenner ist Verantwortung über Zeit.

Eine digitale Rolle muss wissen, was sie ausführen darf. Ein Research-System muss zeigen, welche Quelle eine Aussage trägt. Eine Intelligence-Umgebung muss offenlassen, was noch nicht belegt ist.

AgentBrain liefert dafür keine pauschale Autonomie. Es schafft eine kontrollierte Arbeitsgrundlage, die zum konkreten Risiko und Prozess passt.

Digitale Unterstützung in der Schweizer Immobilienbewirtschaftung

Operative Rollen

Wiederkehrende Arbeit übernehmen. Verantwortung begrenzen.

Digitale Mitarbeiter werden auf Abläufe, Unterlagen und Freigaben eingearbeitet. Sie beginnen unter Aufsicht und übernehmen nur Aufgaben, deren Grenzen und Ergebnis überprüfbar sind.

  • Rolle, Zuständigkeit und Stop-Bedingungen
  • Probezeit an echten Fällen
  • Freigabe pro Aufgabe statt Vollautonomie
Digitalen Mitarbeiter ansehen →
AgentBrain Analytics verbindet Quellen und Entscheidungsfragen

AgentBrain Analytics

Verteilte Evidenz in eine prüfbare Entscheidung übersetzen.

Wenn Informationen über Dokumente, Systeme und Teams verteilt sind, verbindet AgentBrain die relevanten Quellen, Beziehungen und offenen Lücken zu einer nachvollziehbaren Entscheidungsgrundlage.

  • Quelle und Umfang pro Aussage
  • Verified, Inferred, Unknown oder Stale
  • Nächste Evidenz statt generischem Datenbedarf
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Quellengebundene Evidenzkette von Information bis Freigabe

AMR Decision Intelligence

Zeigen, was finanziert, umgesetzt und weiterhin unbewiesen ist.

AMR ist der institutionelle Stresstest für AgentBrain: nationale Pläne, Surveillance, Finanzierung, Projekte und Outcomes müssen verbunden werden, ohne fehlende Glieder mit Annahmen zu füllen.

  • Policy → Capital → Execution → Outcome
  • Relevanz bleibt getrennt von Attribution
  • Unsicherheit wird Teil des Findings

Das wiederholbare Muster

Die Oberfläche ändert sich. Die Kontrolllogik bleibt.

Chat, Dashboard oder Fachworkflow können verschieden aussehen. Unter der Arbeit bleiben fünf Fragen konstant.

01Was kommt hinein?

Quelle, Auftrag oder Fall.

02Was gilt?

Kontext, Version und Status.

03Was ist offen?

Lücke, Widerspruch oder Unsicherheit.

04Was darf geschehen?

Vorbereiten, freigeben oder stoppen.

05Was bleibt zurück?

Eine prüfbare Arbeitsgeschichte.

Mit einem realen Fall beginnen

Welche Arbeit soll nach dem nächsten Modellwechsel noch verständlich sein?

Bringen Sie einen Prozess, eine Research-Frage oder eine Entscheidung mit. Wir klären, welches Wissen weiterleben muss, welche Grenzen gelten und woran ein sinnvoller erster Einsatz gemessen wird.

Use Case besprechen ↗Keine Standard-Demo. Eine konkrete Aufgabe und eine klare Einschätzung.
Ein konkreter Use Case?Besprechen ↗