Digital Colleagues

KI mit Jobtitel. Rollenbasiert. Messbar. Immer einsatzbereit.

KI-Agenten mit konkreten Rollen in deinem Programm. Jedes Engagement aktiviert nur die Agenten, die es braucht.

„Die meisten KI-Projekte scheitern auf die gleiche Art: Die Technologie funktioniert, aber niemand ist sich einig, was sie eigentlich tun soll. innobu löst das, indem KI-Agenten konkrete Rollen im Programm bekommen. Jedes Engagement aktiviert nur die Agenten, die es braucht — und nicht mehr."

— Niels Schuldt, Gründer & CEO

Fünf Rollen. Jede mit einem klaren Mandat, definierten Verantwortlichkeiten und klaren Schnittstellen zur Programmstruktur. Die richtigen Agenten werden zu Beginn jedes Engagements aktiviert — basierend darauf, was die Arbeit tatsächlich braucht. Den vollen Kontext zum Framework gibt es hier: Über innobu →

Rolle 01 Aktiv
Der Architekt

Entwirft Systemlandschaften und Integrationspfade. Hält das Gesamtbild kohärent, wenn einzelne Workstreams in unterschiedliche Richtungen ziehen.

Systemlandschaft Integrationspfade Zielarchitektur Kohärenz
Rolle 02 Aktiv
Der Stratege

Übersetzt Ziele in Roadmaps und Capability-Anforderungen. Verbindet, was das Business will, mit dem, was tatsächlich baubar ist.

Roadmaps Capability-Analyse Priorisierung Zielübersetzung
Rolle 03 Aktiv
Der Governance-Spezialist

Überwacht regulatorische Grenzen: EU AI Act, DSGVO, BSI. Hält KI-Systeme innerhalb definierter Grenzen, bevor sie live gehen — nicht danach.

EU AI Act DSGVO BSI §14a EnWG
Rolle 04 Aktiv
Der Analyst

Verarbeitet Rohdaten zu Informationen, die Entscheidungen wirklich helfen. Weniger Dashboard, mehr Antwort.

Daten → Entscheidungen Decision Support Mustererkennung Insight-Synthese
Rolle 05 Aktiv
Der Delivery Manager

Verfolgt Abhängigkeiten, Risiken und Sprint-Velocity. Die Person, die weiss, welcher Workstream alles andere leise blockiert.

Abhängigkeiten Sprint-Velocity Risiko-Tracking Workstream-Klarheit
18
Aktive Agenten
79%
Ø Auslastung
6
Spezialbereiche
24/7
Verfügbarkeit
innobu-ai-system@production:~

Agenten-Roster

Der vollständige Spezialistenpool hinter den fünf Digital-Colleagues-Rollen. Jeder Agent ist einer oder mehreren Kernrollen zugeordnet und kann selektiv basierend auf den Engagement-Anforderungen aktiviert werden.

Führung & Strategie

Nia

KI-Leiterin
Transformiert Geschäftsziele in ausführbare KI-Roadmaps. Orchestriert Teams und gewährleistet Alignment zwischen Innovation und Geschäftswert.
Auslastung
95%
Strategieplanung aktiv

Atlas

KI-Architekt
Entwickelt skalierbare Lösungsarchitekturen vom Proof-of-Concept bis zur Enterprise-Implementierung.
Auslastung
88%
Architektur-Design

Romy

KI-Produktmanagerin
Überführt technische Möglichkeiten in messbare Geschäftsergebnisse. Priorisiert Features und maximiert den Produktwert.
Auslastung
78%
Produktplanung

Lena

Business Owner
Verbindet KI-Initiativen mit strategischen Unternehmenszielen. Fokussiert auf KPIs, ROI und nachweisbare Geschäftsergebnisse.
Auslastung
65%
ROI-Analyse
Core ML & Data Science

Ivy

Data Scientist
Transformiert Rohdaten in Vorhersagekraft durch maßgeschneiderte Algorithmen. Verbindet statistische Präzision mit Geschäftskontext.
Auslastung
92%
Modelltraining

Xen

KI-Experte
Spezialist für fortschrittliche KI-Techniken und Forschung. Entwickelt Prototypen für Moonshot-Ideen und löst komplexe Probleme.
Auslastung
73%
Forschungsphase

Leo

ML-Engineer
Spezialisiert auf die Entwicklung und Optimierung von ML-Modellen. Verbindet theoretisches Wissen mit praktischer Implementierung.
Auslastung
85%
Modelloptimierung

Rune

Forschungswissenschaftler
Erforscht neue Modellarchitekturen und Algorithmen. Veröffentlicht reproduzierbare Baselines und treibt die F&E-Pipeline voran.
Auslastung
45%
Forschungsphase
Data & Analytics

Rhea

Data Engineer
Konstruiert robuste Datenpipelines von Quellsystemen zu ML-Workflows. Gewährleistet Datenqualität und Skalierbarkeit.
Auslastung
82%
Pipeline-Optimierung

Aria

Analytics Engineer
Transformiert Rohdaten in versionskontrollierte Feature-Stores mit modernen Tools. Erstellt optimierte Datenmodelle mit Lineage-Metadaten.
Auslastung
68%
Feature-Entwicklung
Implementation & Operations

Kai

DevOps Engineer
Orchestriert CI/CD-Pipelines, Kubernetes-Cluster und Cloud-Ressourcen. Gewährleistet nahtlose Modellbereitstellung mit Fokus auf Sicherheit.
Auslastung
88%
Infrastruktur-Optimierung

Nova

MLOps Engineer
Verbindet Datenforschung mit Betrieb durch automatisierte ML-Pipelines. Spezialisiert auf Modellbereitstellung und Drift-Erkennung.
Auslastung
91%
Deployment-Phase
Knowledge & Intelligence

Sage

Wissens-Ingenieur
Erstellt Ontologien, Graphdatenbanken und semantische Netze. Strukturiert Unternehmenswissen in durchsuchbare, abfragbare Formate.
Auslastung
65%
Ontologie-Entwicklung

Zara

RAG-Spezialistin
Verbindet große Sprachmodelle mit Unternehmensdaten durch semantische Suchsysteme und Vektorindizes. Optimiert die Relevanz von KI-Antworten.
Auslastung
94%
Retrieval-Optimierung
Ethics & Governance

Thea

KI-Ethikerin
Bewertet KI-Systeme auf Vorurteile und ethische Risiken. Entwickelt Governance-Frameworks im Einklang mit Unternehmenswerten.
Auslastung
58%
Ethik-Audit

Orion

Sicherheitsexperte
Spezialist für KI-Sicherheit mit Fokus auf Prompt-Injection und Adversarial Attacks. Führt Red-Team-Übungen durch und entwickelt robuste Schutzmaßnahmen.
Auslastung
83%
Sicherheitsanalyse
User Experience & Business Translation

Mia

UX-Designerin
Gestaltet intuitive und zugängliche Schnittstellen für KI-Systeme. Führt Benutzerforschung durch und entwickelt Prototypen für benutzerfreundliche Lösungen.
Auslastung
72%
Design-Phase

Finn

Business Translator
Verbindet KI-Technologie mit Geschäftszielen durch klare KPIs und ROI-Quantifizierung. Kommuniziert den Wert von KI-Initiativen an Stakeholder.
Auslastung
89%
ROI-Analyse
Niels Schuldt, Gründer und CEO von innobu
Der Mensch hinter dem Framework
Niels Schuldt
Gründer & CEO, innobu GmbH

Das Digital-Colleagues-Framework wurde nicht im Labor entworfen. Es ist das Ergebnis von 15+ Jahren in echten Transformationsprogrammen — in Energieinfrastruktur, Enterprise-IT und regulatorischem Wandel. Vollständiger Hintergrund →