03AI Architektur

Mensch entscheidet.Maschine skaliert.

Unsere AI Architektur verbindet Modelle, Agenten und Daten zu Systemen, die im echten Betrieb bestehen. Die Entscheidungen treffen Menschen.

Haltung

Wir setzen künstliche Intelligenz dort ein, wo sie Unternehmen stärker macht: beim Erkennen, Entscheiden, Ausführen und Lernen. Unser Vorsprung ist nicht die Technologie allein. Es ist das Wissen, wie man sie im Alltag zum Laufen bringt, gesammelt in Jahren mit über 300 Unternehmen. Was live geht, hat vorher unser Team gesehen.

AI Architektur

Kein Feature. Unser Betriebssystem.

AIbrentex / pipeline

läuft01 / 04

Signale · Beispiel Marketing

Suchvolumen Region Zürichsteigend

Conversion Kampagne AChance

Kosten pro Lead Kanal BRisiko

Öffnungsrate Newsletterkritisch

KIEmpfehlung: Budget auf Kampagne A verlagern

Wahrnehmen

Entscheiden

Ausführen

Lernen

01Wahrnehmen

Signale erkennen, bevor andere sie sehen.

Wir führen Daten aus Kampagnen, Kanälen, Märkten und Kundenverhalten laufend zusammen. Modelle erkennen Trends, Abweichungen und Chancen, lange bevor sie in einem Report auftauchen, und verdichten alles zu einem klaren Lagebild in Echtzeit.

Signal-Analyse
Anomalien
Lagebild

AIbrentex / pipeline

läuft01 / 04

Signale · Beispiel Marketing

Suchvolumen Region Zürichsteigend

Conversion Kampagne AChance

Kosten pro Lead Kanal BRisiko

Öffnungsrate Newsletterkritisch

KIEmpfehlung: Budget auf Kampagne A verlagern

02Entscheiden

Optionen bewerten, statt zu raten.

Modelle vergleichen Strategien, rechnen Szenarien durch und schlagen die beste vor. Die Freigabe bleibt beim Menschen.

Szenarien
Bewertung
Empfehlung

AIbrentex / pipeline

läuft02 / 04

3 Strategien · 1 Entscheidung

BStrategie B · gewählt

KIAgent bewertet, Mensch gibt frei

03Ausführen

Agenten, die liefern.

Autonome Agenten setzen Entscheidungen um. Tests, Leitplanken und das Review durch unser Team sichern jeden Schritt ab.

Agenten
Guardrails
Review

AIbrentex / pipeline

läuft03 / 04

Agent · Tests · Freigabe

agent.tspipeline.ts

1const agent = createAgent({

2 goal: "Optimize product assortment",

3 tools: [analytics, catalog],

4 policy: strictPolicy,

5 budget: { max: 50 },

6})

7const plan = await agent.plan()

8await validate(plan)

9await test(plan)

10await approve(plan)

11const result = await agent.execute(plan)

✓Plan validiert
✓Tests
✓Guardrails
✓Kostenlimit
✓Freigabe Team

KIAgenten führen aus, das Team gibt frei

04Lernen

Jeder Durchlauf macht das System besser.

Ergebnisse fliessen zurück in Modelle und Regeln. So lernt das System messbar aus jedem Einsatz.

Feedback-Loop
Evaluation
Iteration

AIbrentex / pipeline

läuft04 / 04

Lernkurve · Beispielverlauf

Genauigkeit

↑

Laufzeit

↓

Wirkung

↑

KINächste Iteration startet automatisch

Prinzipien

Vier Regeln, keine Ausnahmen.