Das kleinste ver­läss­li­che System bauen, das die Arbeit verändert.

Typischerweise sieht die Situation so aus

• Eine wertvolle Chance ist qualifiziert, braucht aber noch ein Umsetzungsmuster.
• Ein manueller Workflow verläuft durch Postfächer, Dokumente, Tabellen und Fachsysteme.
• Ein Prototyp überzeugt, doch Identität, Evaluation, Fehlerbehandlung oder Verantwortung fehlen.
• Das Team ist unsicher zwischen Automatisierung, Low-Code, Anwendung und Agent.
• Wissen und Aktionen müssen verbunden werden, ohne KI unkontrollierte Autorität zu geben.
• Die Umsetzung muss mit dem Kundenteam in der realen Umgebung stattfinden.

Warum Amplified Pi

Wo das üblicherweise scheitert: Eine Demo entsteht schnell, und die Produktionsfragen kommen, nachdem die Erwartungen gesetzt sind.

Wie dieser Auftrag darauf antwortet: Identität, Berechtigung, Evaluation, Fehlerbehandlung und Verantwortung gehören in den ersten Entwurf, weil sie entscheiden, ob etwas überhaupt in Betrieb gehen kann.

Wo das üblicherweise scheitert: Ein Agent wird gewählt, weil Agenten gerade das Muster sind, nicht weil die Arbeit einen braucht.

Wie dieser Auftrag darauf antwortet: Das kleinste verlässliche Muster gewinnt. Deterministische Arbeit bleibt deterministisch, wo das ausreicht.

Wo das üblicherweise scheitert: Die Umsetzung passiert fern der realen Umgebung und kommt als Übergabedokument an.

Wie dieser Auftrag darauf antwortet: Gearbeitet wird in der realen Umgebung mit dem Kundenteam, damit Grenzen früh sichtbar werden und die Fähigkeit nach der Übergabe bleibt.

Wo das üblicherweise scheitert: Genauigkeit wird behauptet und erst betrachtet, wenn etwas schiefgegangen ist.

Wie dieser Auftrag darauf antwortet: Wo KI im Spiel ist, existieren Evaluationsset und Abnahmekriterien vor dem Release, und die menschliche Freigabe sitzt dort, wo das Risiko es verlangt.

Kein guter Fit

• Ein Agent, obwohl eine Regel, Suchoberfläche oder normale Automatisierung ausreicht.
• Eine überzeugende Demo als Produktionsreife darstellen.
• Absolute Genauigkeit von probabilistischem Verhalten ohne menschliche oder deterministische Kontrollen erwarten.
• Eine Umsetzung ohne operativen Owner, Integrationszugang oder Release-Weg.

Umfang

• Gestaltung von Workflow, Nutzern, Entscheidungen und Ausnahmen.
• Architektur- und Make-or-Buy-Entscheidung.
• Grenze zwischen deterministischem und probabilistischem Verhalten.
• Design von Identität, Autorisierung, Wissen, Daten und Integration.
• Umsetzung von Oberfläche, Automatisierung, Agent und Anwendung.
• Evaluation, Test, menschliche Freigabe und Fehlerbehandlung.
• Release, Telemetrie, Support, Kosten und Verantwortung.
• Fähigkeitstransfer durch eingebettete Umsetzung.

Konkrete Ergebnisse

1. 01Definierte Systemgrenze und Zielworkflow.
2. 02Architektur- und Technologieentscheidung.
3. 03Funktionierender Pilot, Produktionsinkrement oder Maßnahmenplan.
4. 04Evaluationssatz und Abnahmekriterien bei KI-Nutzung.
5. 05Release-, Monitoring-, Support- und Verantwortungsmodell.
6. 06Backlog und an das Kundenteam übertragene Fähigkeiten.

Sinnvoller Einstieg

Sprint für Lösung und Produktionsgrenze

Sie bringen

Eine qualifizierte Chance, eine verantwortliche Person, repräsentative Nutzer und Zugang zu relevanten Systemen, Daten und Rahmenbedingungen.

Wir untersuchen

Workflow, Entscheidungen, Ausnahmen, Nutzungserlebnis, Architektur, Integrationen, Identität, Risiko, Evaluation und Betriebsbedingungen.

Sie erhalten

Ein begründetes Lösungsmuster, ein Design der Produktionsgrenze, validierte Annahmen und einen Umsetzungs-Backlog oder ein erstes funktionierendes Inkrement.

Nächste Entscheidung

Vereinfachen, deterministisch automatisieren, eine Anwendung zusammensetzen, einen Agenten bauen oder unnötige Komplexität vermeiden.