LÖSUNGEN
Von der Datenlage zur belegten Entscheidung.
Das kennen viele Unternehmen, die bereits KI einsetzen.
Das System hat eine Antwort generiert.
Woher sie stammt, ist nicht nachvollziehbar.
Die Prüflogik liegt im Prompt.
Niemand kann sagen, ob sie heute noch stimmt.
Das System handelt.
Ob Richtig, merkt man erst im Nachhinein.
Was moresophy stattdessen bietet.
Volle Nachvollziehbarkeit
Jede Aussage ist auf einen konkreten Datenpunkt zurückgeführt.
Logik statt Zufall
Prüflogiken laufen als versionierte Skills, nicht als Prompt-Instruktion.
Kontrollierte Freigabe
Definierte Freigabe-Gates statt Add-on: Kontrolle als Architekturprinzip.
Was moresophy leistet – ein vollständiges Spektrum für individuelle Bedürfnisse Ihres Unternehmens
KI-Systeme, die in kritischen Prozessen eingesetzt werden, müssen mehr als antworten. Sie müssen auswerten, ableiten, entscheiden vorbereiten – und handeln, wenn der Mensch freigibt.
moresophy deckt diesen Weg vollständig ab: von der Analyse vorhandener Daten über die Synthese neuer Dokumente und die Ableitung von Empfehlungen bis zur kontrollierten Ausführung in führenden Systemen.
| Ansatzpunkt | Was die moresophy Plattform leistet | Beispiel |
|---|---|---|
| Analyse | Daten auswerten, Muster erkennen, berichten | Framing-Analyse, Diagnostik-Unterstützung |
| Synthese | Aus Quellen ein Dokument oder eine Antwort erzeugen | Kundenservice-Antwort, Ausschreibung befüllen |
| Planung | Optionen bewerten, Empfehlung begründen | Risikoprüfung, Vertriebssteuerung |
| Handlung | In Systeme schreiben, Prozesse auslösen | Schadenregulierung, Auftragserfassung |
KI-Lösungen im Einsatz
Beispiele aus der Praxis
Analyse
Das System liest. Sie entscheiden.
Sentiment reicht nicht. Welches Framing dominiert? Welche Kausalitäten werden impliziert, welche Perspektiven systematisch ausgeblendet?
Das System analysiert Texte auf linguistische und semantische Deutungsrahmen – auf Basis eines domänenspezifischen Glossars, das Fachverantwortliche selbst pflegen. Jede Framing-Zuordnung ist auf konkrete Textstellen zurückgeführt – reproduzierbar und auditierbar.
Heterogene Patientendaten – Anamnese, Labor, Bildgebung, Vordiagnosen – werden in kurzer Zeit zu priorisierten Diagnose-Hypothesen synthetisiert.
Jede Hypothese ist auf konkrete Datenpunkte zurückgeführt: Laborwert, Symptom, Zeitverlauf. Das System schlägt vor, der Arzt entscheidet – mit einer Begründungskette, die rechtlich und ethisch standhalten muss. On-Premise-Betrieb möglich.
Führungskräfte warten nicht mehr auf manuell zusammengestellte Excel-Reports. Fragen wie "Wie hat sich die Marge bei Kunde X in Q2 entwickelt?" werden direkt gestellt – und direkt beantwortet, auf Basis der aktuellen ERP-Daten, mit Quellenangabe auf den konkreten Datensatz. Keine BI-Tool-Abhängigkeit, keine IT-Vermittlung.
Synthese
Aus Quellen wird ein Ergebnis.
"Bin ich bei X versichert?" – die Antwort hängt von Tarif, Deckungssumme, Laufzeit und Ausschlüssen ab. Das System verknüpft Wissensbasis (was gilt generell?) und Bestandsdaten (was gilt für diesen Vertrag?) in einer einzigen, personalisierten Antwort.
Jede Aussage ist auf eine AVB-Klausel oder ein Vertragsmerkmal zurückgeführt. Der Sachbearbeiter prüft und versendet – die Qualitätssicherung liegt nicht beim Tippen, sondern beim Entscheiden.
Ein Begriff. Drei verschiedene Bedeutungen. Falsch interpretiert führt das zu fehlerhaften Datenbankabfragen, falschen Abrechnungen, regulatorischen Risiken.
Das System erkennt Ambiguität, führt durch einen strukturierten Klärungsdialog und führt erst dann die präzise Abfrage aus. Die Begriffsklärung wird protokolliert. Das Glossar ist durch Fachverantwortliche wartbar – ohne Ticketsystem, ohne Entwicklerumweg.
Ausschreibungen sind zeitkritisch und synthetisieren Produktwissen, historische Preise, aktuelle Margen und Kundenanforderungen.
Das System analysiert die eingehende Ausschreibung, gleicht Positionen mit historischen Tendern und ERP-Daten ab und generiert Preisvorschläge mit begründeter Kalkulation.
Jeder Vorschlag ist auf konkrete historische Tender und aktuelle Margenparameter zurückgeführt – kein Schätzen, kein Raten.
Planung
Das System schlägt vor. Der Mensch entscheidet.
Gutachter sichten Baupläne und Objektdokumentation heute manuell – und tragen Attribute wie Dachform, Tragwerk oder Bruttorauminhalt per Hand in Bewertungsformulare ein.
Das System extrahiert strukturierte Gebäudeattribute aus Baudokumenten mit direktem Quellennachweis je Attribut, gleicht sie mit historischen Schadendaten ab und leitet begründete Risikoeinschätzungen ab.
Der Gutachter prüft und korrigiert – auf Basis eines vorbereiteten, nachvollziehbaren Ergebnisses.
Kundentermine werden manuell vorbereitet – ERP, CRM, Notizen, alles getrennt. Cross-Selling-Potenziale werden nicht systematisch erkannt.
Das System synthetisiert vor dem Termin ein Kundenprofil aus Kaufhistorie, letzten Besuchsberichten und Produktdaten – inklusive priorisierter Empfehlungen auf Basis von Kaufmustern vergleichbarer Kunden.
Die Empfehlung "Sprechen Sie Produkt X an" ist auf konkrete ERP-Daten zurückgeführt, nicht geraten.
Handlung
Das System handelt. Mit Freigabe.
Schadenmeldungen werden heute manuell gegen Vertragsbedingungen, externe Referenzdaten und Fraud-Indikatoren geprüft – mit inkonsistenter Tiefe und hohem Zeitaufwand.
Das System prüft Deckung, Plausibilität und Betrugsmuster parallel, in einem Durchlauf, mit vollständigem Nachweis je Prüfschritt. Der Sachbearbeiter entscheidet – auf Basis einer begründeten Vorlage, nicht eines undurchsichtigen Scores. Bei eindeutigen Fällen: direkte Regulierung ohne manuelle Zwischenstufe.
Entschädigungsansprüche nach EU-Verordnung sind regelgebunden – aber datenintensiv. Das System verifiziert Flugdaten gegen externe Datenbanken, prüft den Anspruch nach deterministischer Rechtslogik und generiert das Antwortschreiben. Entscheidend: Die Rechtslogik liegt nicht im Sprachmodell – sie ist als geprüfter, versionierter Skill implementiert, der nicht interpretiert, sondern prüft.
Eingehende Bestellungen per E-Mail werden manuell ins ERP übertragen – fehleranfällig, langsam, abhängig von verfügbaren Mitarbeitenden.
Das System liest eingehende E-Mails, extrahiert Bestellinformationen, mappt sie auf ERP-Stammdaten und übergibt den vorbereiteten Vorgang zur Freigabe. Bei eindeutigen Aufträgen: Direktübernahme mit Protokoll. Das Mapping auf ERP-Nummern ist deterministisch – kein Interpretieren, sondern Zuordnen.
Ihr Use Case ist nicht dabei?
Oder ist der genaue Ansatzpunkt noch nicht identifiziert? Das ist kein Hindernis.
Das Grundmuster ist übergreifend dasselbe: Daten, die isoliert schlummern. Entscheidungen, die erklärungsbedürftig sind. Anforderungen an Compliance und Transparenz, die wachsen.
01 Verteilte Daten, die nicht zusammenfinden
02 Entscheidungen, die auditierbar sein müssen
03 Wachsende regulatorische Anforderungen
Sprechen Sie uns an. Wir finden gemeinsam heraus, was in Ihrem Kontext möglich ist.
Was uns von einem RAG-System unterscheidet
Ein Retrieval-System findet die passende Textstelle. Das reicht für einfache Informationsfragen.
Es reicht nicht, wenn die Schlussfolgerung aus mehreren Datenpunkten folgen muss. Wenn eine Entscheidung auditierbar sein muss. Wenn das System eine Aktion auslöst, die in ein führendes System schreibt.
Wir stellen nicht sicher, dass eine Antwort kommt – wir stellen sicher, dass die richtige Schlussfolgerung aus den richtigen Datenpunkten folgt. Und dass jeder Schritt auf dem Weg dorthin nachvollziehbar ist.
| Kriterium | Generischer KI-Agent / RAG | moresophy |
|---|---|---|
| Datenbindung | Statistisch | Explizit – je Reasoning-Schritt |
| Auditierbarkeit | Nicht gegeben | Vollständiger Trace |
| Aktion-Kontrolle | Schwer steuerbar | Human-in-the-Loop an definierten Gates |
| Prüflogik | Im Prompt | Als wartbarer, versionierter Skill |
| Regulatorische Eignung | Eingeschränkt | Konform by Design |
Sehen Sie, wie es in Ihrem Prozess aussieht.
Wir zeigen Ihnen eine Demo mit einem Use Case aus Ihrer Branche — und beantworten, was für Ihre Situation relevant ist.