Document Agents
Verstehen Dokumente mit echtem Sprachverständnis. Erkennung von Typ, Inhalt und Kontext – keine Template-Erkennung. Jede Extraktion über den Decision Layer geprüft.
Document Agents im DetailIn Ihrer Infrastruktur. Unter Ihrer Kontrolle.
Brasilia ist das Regulierungs- und Regierungszentrum Brasiliens. Banco do Brasil, BB Seguridade, Caixa Economica Federal - und die ANPD (Autoridade Nacional de Protecao de Dados), der LGPD-Regulierer. Für Unternehmen und Institutionen mit Sitz in Brasilia ist die Daten- und KI-Regulierung nicht abstrakt - sie ist lokal. Das PL 2338/2023 wird zusätzliche Transparenz- und Aufsichtsanforderungen für KI-Systeme definieren. Der öffentliche und Finanzsektor in Brasilia operiert unter besonders strengen Auditanforderungen: Der TCU (Tribunal de Contas da União) verlangt vollständige Nachvollziehbarkeit. Von unserem Büro in São Paulo betreuen wir Projekte in Brasilia mit persönlicher Präsenz nach Bedarf.
Nicht an der Technologie – sondern an fehlender Governance. Ohne klare Regeln, wer welche Entscheidung trifft, bleibt jeder AI Agent ein Pilotprojekt.
Deshalb bauen wir jeden Agent ausschließlich mit Decision Layer. Er zerlegt jeden Geschäftsprozess in einzelne Entscheidungsschritte und definiert für jeden Schritt: Mensch, Regelwerk oder KI. Kein Agent geht ohne diese Schicht in Produktion.
Verstehen Dokumente mit echtem Sprachverständnis. Erkennung von Typ, Inhalt und Kontext – keine Template-Erkennung. Jede Extraktion über den Decision Layer geprüft.
Document Agents im DetailSteuern Geschäftsprozesse systemübergreifend. Mehrere Systeme, mehrere Entscheidungspunkte, ein Agent. Jeder Schritt im Audit Trail.
HR AI AgentsBeantworten Fragen aus dem Unternehmenswissen – mit Quellenangabe, Regelversion und Gültigkeitsdatum. Ohne verifizierte Quelle keine Antwort.
Knowledge Agents im DetailAuditierbar. Betriebsratsfähig. EU AI Act compliant.
Human-in-the-Loop architektonisch erzwungen – nicht optional
Vollständiger Audit Trail für jede Agenten-Entscheidung
DSGVO-konform by design – alle Daten auf Ihrer Infrastruktur
Betriebsratskompatibel – Betriebsvereinbarungen als Constraints im Decision Layer
EU AI Act compliant by design – Transparenz, Erklärbarkeit, menschliche Aufsicht
Modell-agnostisch – kein Vendor Lock-in, eigener Quellcode
1 Woche
Prozessanalyse, Regelwerke verstehen, Use Cases priorisieren.
3–4 Wochen
Produktiver PoC. Ein Agent, ein Prozess, live in Ihrer Infrastruktur.
Kontinuierlich
Mehr Agenten, mehr Prozesse. Gleiche Governance, gleiche Auditierbarkeit.
Nach 12–18 Monaten betreiben Sie Ihre Agenten eigenständig. Quellcode, Prompts und Regelwerke gehören Ihnen.
Analysen und Einordnungen zu Enterprise AI, Governance und Agent Architecture.
Die meisten KI-Projekte scheitern nicht an der Technologie. Sie scheitern an fehlenden Spielregeln. Warum das Operating Model wichtiger ist als das Sprachmodell.
Der EU AI Act klassifiziert HR-Prozesse als Hochrisiko. Bias-Monitoring, Human Oversight, Transparenz und Dokumentation sind Pflicht. Was CHROs jetzt tun müssen.
Agent Governance ist kein IT-Thema. HR entscheidet über Regelwerke, Bias-Definition, Eskalationsschwellen. Der CHRO muss das Thema führen - nicht delegieren.
„Auch als globaler Marktführer will man sich weiterentwickeln. Es ist beruhigend, die technologische Kompetenz und Infrastruktur-Erfahrung von Gosign an unserer Seite zu haben.“
Head of Innovation, Sony Music Entertainment
„Bei Gosign geht es nicht nur um Geschwindigkeit. Es geht darum, wie viel substanzielle Arbeit in dieser Zeit passiert.“
Head of Customer Service & Technical Support, Libri GmbH
Ja. Unsere Governance-Architektur - vollständiger Audit Trail, Decision Layer mit Human-in-the-Loop, Cert-Ready by Design - erfüllt die Anforderungen regulierter Umgebungen einschließlich des öffentlichen Sektors.
Die ANPD (Autoridade Nacional de Protecao de Dados) mit Sitz in Brasilia überwacht die LGPD. Das PL 2338/2023 wird Transparenz- und Aufsichtsanforderungen für KI ergänzen - die unsere Agents by design implementieren.
Vollständiger Audit Trail: Jede Agent-Entscheidung erzeugt einen Datensatz mit Input, Modell, Bewertung, Confidence Score, Begründung, Entscheidungspfad und Ergebnis. Unveränderbar, exportierbar, auditbereit.
4-6 Wochen. Discovery: 1 Woche. Build: 3-4 Wochen. Auf Ihrer Infrastruktur.
Sprechen Sie mit uns über einen konkreten Use Case in Ihrem Unternehmen.
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