Enterprise AI Infrastructure / Agent Engineering

AI-Entscheidungen, die Ihre Revision nachvollzieht.

Jede Einzelentscheidung dokumentiert, begründbar, anfechtbar - in Ihrer Infrastruktur. Für Gericht, Betriebsrat und Revision.

Wir bauen AI-Agenten, die jede Einzelentscheidung strukturiert dokumentieren - nach Ihren Regeln, auf Ihrer Infrastruktur, ohne Vendor Lock-in.

Prozess analysieren Agent-Katalog
37
Agenten produktiv seit 2023
4-6 Wo
Discovery bis Go-Live
12-18 Mo
Betrieb, dann Handover
0
erfolgreiche Anfechtungen bisher
Compliance: EU AI Act ready DSGVO ISO 27001 Betriebsratsfähig EU-first Hosting
Entscheidungsakte - Live-Vorgang (anonymisiert)

Nicht eine Entscheidung. Zwölf.

Ein Reisekostenvorgang ist keine Einzelentscheidung - er zerlegt sich in zwölf Micro-Decisions. Jede dokumentiert, jede begründet. KI-Entscheidungen sind direkt im Vorgang anfechtbar - weil das die Stellen sind, an denen Urteilsvermögen im Spiel ist, nicht nur Rechnen.

Entscheider-Verteilung in diesem Vorgang
25% KI
67% Regel
8% Mensch
3
KI-Entscheidungen
8
Regel-Entscheidungen
1
Mensch-Entscheidungen

Jede einzelne Entscheidung ist dokumentiert, begründet und - wenn KI-basiert - formal anfechtbar nach Art. 14 EU AI Act.

decision-record / travel-expense / 2026-04-17 / EMP_0x3f21

Geschäftsreise Mailand, 18.-20. April 2026. 5 Belege eingereicht, Gesamtsumme EUR 892,40. Von Einreichung bis Freigabe: 90 Sekunden - verteilt auf 12 dokumentierte Micro-Decisions.

  1. 01

    Beleg-Typ klassifizieren (Hotelrechnung)

    KI 97%

    Klassifiziert als Hotelrechnung

    input: PDF 'rechnung_milano.pdf' (3.2 MB, 1 Seite)
    model-reason: Keywords 'camera', 'notte', 'IVA' + Layout-Analyse
  2. 04

    Bewirtung: Teilnehmer-Validierung

    KI 88%

    Bewirtungsbeleg formal vollständig

    input: Beleg 'ristorante_bella_napoli.pdf' mit 4 Namen
    model-reason: Teilnehmer, Anlass und Bewirtender im Beleg-Text identifiziert
  3. 08

    Kategorisierung nach Kostenstelle

    KI 92%

    Kostenstelle KS-4301 (Vertrieb IT)

    input: Reisezweck-Text 'Kundentermin - Produktdemo Mailand-Projekt'
    model-reason: Klassifikation über Kostenstellen-Namespace + Projektnummer im Text
  4. 12

    Freigabe durch Teamleitung

    Mensch

    Genehmigt - Überweisung ausgelöst

    decided-by: Dr. S. Berger (Teamleitung Vertrieb) - 2026-04-17T14:23:08Z
    Protokoll
Verborgen: 8 weitere Micro-Decisions (Regeln zwischen KI-Klassifikation und menschlicher Freigabe) Ausklappen
  1. 02

    Währungs-Umrechnung

    Regel

    EUR 450,00 (kein Umrechnung nötig)

    input: Hotel-Netto EUR 378,15 + MwSt
    rule: ECB-rates-2026-04-17
    Regel-Detail
  2. 03

    Hotel-Höchstbetrag-Prüfung

    Regel

    Unter Limit - OK (150 EUR/Nacht)

    input: EUR 150/Nacht × 3 Nächte
    rule: interne-reisekostenrichtlinie-v2.4 §3.2
    Regel-Detail
  3. 05

    Vorsteuerabzug Bewirtung

    Regel

    70% abzugsfähig (EUR 42,00)

    input: Bewirtungsbetrag EUR 60,00 inkl. 19% MwSt
    rule: EStG-2026-Januar §4
    Regel-Detail
  4. 06

    Verpflegungspauschale Italien

    Regel

    3 Tage ×Pauschale EUR 42 - Frühstücks-Kürzung EUR 8,40

    input: Abreise 18.04 06:00, Rückkehr 20.04 20:00
    rule: BMF-Auslandspauschalen-2026 Italien
    Regel-Detail
  5. 07

    Transport-Pauschale (Taxi/Öffi)

    Regel

    EUR 68,50 genehmigt

    input: 3 Taxi-Belege + 1 ATM-Ticket
    rule: interne-reisekostenrichtlinie-v2.4 §4.1
    Regel-Detail
  6. 09

    Gesamtsumme kalkulieren

    Regel

    EUR 892,40 erstattungsfähig

    input: Summe aller vorherigen Schritte
    rule: system-internal
    Regel-Detail
  7. 10

    Richtlinien-Gesamtprüfung

    Regel

    Alle Posten richtlinienkonform - keine Eskalation

    input: Alle 9 vorherigen Decisions
    rule: genehmigungs-matrix-v7
    Regel-Detail
  8. 11

    Genehmigungs-Routing

    Regel

    Routing an Teamleitung (unter EUR 2.500 Schwelle)

    input: Gesamtsumme EUR 892,40 + Einreicher-Rolle + Kostenstelle
    rule: genehmigungs-matrix-v7 §2
    Regel-Detail
12 Micro-Decisions - alle signiert (SHA-256), append-only, 10 Jahre DSGVO-kompatibel archiviert Akte vollständig als PDF
Architektur

Sieben Schichten. Ein Governance-Rückgrat.

25 Jahre Softwareentwicklung, 108 Mitarbeiter, über 5.000 Projekte für Airbus, Volkswagen, Shell und andere. Seit 2023 fokussiert auf Enterprise AI Agent Engineering - wir bauen und betreiben alle sieben Schichten, auf denen AI Agents in regulierten Umgebungen produktiv laufen.

  1. 01

    Presentation Layer

    User-Interfaces, Prompt-Gateways, Access-Portale für Fachbereiche und Betriebsrat.

    stack: Astro / React Islands / Design System
  2. 02

    Orchestration Layer

    Multi-Agent-Koordination, Event-Routing, State-Management über Prozess-Grenzen hinweg.

    stack: Temporal / LangGraph / Custom
  3. 03

    Agent Layer Gosign-Kern

    Document, Workflow und Knowledge Agents - die ausführende Schicht mit KI-Urteilsvermögen.

    stack: Claude / GPT / Llama / Mistral
  4. 04

    Decision Layer Gosign-Kern

    Entscheidungsakten pro Micro-Decision, Anfechtbarkeit nach Art. 14 EU AI Act, versionierte Regelwerke, Human-in-the-Loop-Routing bei Ermessen. Das Muster, das Agent und Governance verbindet.

    stack: Decision Tables / Rules Engine / Routing
  5. 05

    Governance Layer

    Audit-Trail, SHA-256-signierte Records, Cert-Ready Controls für EU AI Act Art. 9/12/13/14, ISO 27001, IDW PS 951, GoBD.

    stack: Append-only Postgres / Audit API
  6. 06

    Model Layer

    Model-Registry, Versionierung, A/B-Switching, Confidence-Calibration - modellagnostisch.

    stack: vLLM / Anthropic / OpenAI / Azure
  7. 07

    Integration Layer

    Konnektoren zu SAP, DATEV, Workday, Concur, ERP-Systemen - buchungsfertige Outputs.

    stack: REST / GraphQL / iDoc / OData

Agent + Decision Layer (03 + 04) sind der Gosign-Kern - die Kombination aus KI-Urteilsvermögen und strukturierter Anfechtbarkeit macht die Architektur EU AI Act Art. 9/12/13/14-konform by design. Infrastructure Layer (Hosting, KMS, SIEM) wird vom Kunden gestellt.

Das Problem

Warum die meisten KI-Projekte keinen messbaren Nutzen bringen

Die meisten Unternehmen setzen bereits KI ein. Die wenigsten erzielen damit messbaren Nutzen. Nicht weil die Technologie nicht funktioniert - sondern weil niemand definiert hat, welche Entscheidungen die KI treffen darf und welche beim Menschen bleiben müssen.

Der Decision Layer ist die Schicht, die diesen Unterschied macht: Er zerlegt jeden Geschäftsprozess in einzelne Entscheidungsschritte und definiert für jeden Schritt - Mensch, Regelwerk oder KI. Damit wird aus einem KI-Experiment ein produktives System.

Ab August 2026 gelten die EU AI Act Hochrisiko-Pflichten für KI-Systeme im Beschäftigungskontext und in der Finanzdienstleistung. Unternehmen, die bis dahin keine auditierbare Governance-Infrastruktur haben, sind nicht compliant.

1 : 4-5

Branchenerfahrung: Für jeden Euro in Technologie brauchen Sie vier bis fünf Euro in Prozesse, Governance und Veränderungsmanagement. Wer nur in Technologie investiert, investiert am Problem vorbei.

Agent-Typologie

Drei Agent-Typen, drei Rollen im Prozess

Jeder Typ mit einem konkreten Live-Trace aus einem produktiven Kundenprojekt - keine Illustration, sondern die echte Datenstruktur.

01

Document Agents

Der Spezialist - versteht Dokumente

Der Document Agent erkennt Dokumenttyp, extrahiert Felder und prüft gegen §14 UStG oder §5 EFZG Pflichtangaben. Keine Template-Erkennung - echtes Sprachverständnis mit Confidence-Score. Der Decision Layer bewertet jede Extraktion: Deterministisch? Regelwerk. Confident? Agent entscheidet. Ermessen nötig? Mensch prüft.

Document Agents im Detail
agent-trace / live-example
document-agents
input: 'krankmeldung_2026-04-17.pdf' (1.8 MB)
detected-type: AU-Bescheinigung
extract.employee: Schmidt, Markus
extract.period: 2026-04-17 / 2026-04-24 (7d)
extract.diagnosis: M54.5 (ICD-10)
confidence: 0.96
decider: AI -> Rule (EFZG §5 check)
output: structured-record + routing-hint
02

Workflow Agents

Der Koordinator - steuert den Gesamtprozess

Der Workflow Agent übernimmt die Orchestrierung über Systeme hinweg: prüft Historie, gleicht gegen Tarifvertrag ab, erstellt Aufgaben in SAP SuccessFactors, informiert Betriebsrat, plant Follow-ups. Fünf Systeme, drei Entscheidungspunkte, ein koordinierter Prozess - mit eigenständigen Routing-Entscheidungen bei hoher Confidence. Jeder Schritt im Audit-Trail.

Workflow Agents im Detail
agent-trace / live-example
workflow-agents
input: new-sickleave(Schmidt, 7d)
step.01: HR-System: 3. AU in 6 Monaten? -> true
step.02: Tarifvertrag: BEM-Schwelle? -> §167 SGB IX aktiv
step.03: SAP-SF: Create-Task(HR-Manager, 'BEM-Einladung')
step.04: notify(Betriebsrat, bv-2024-ki-§3.2)
step.05: schedule(follow-up, 2026-05-22)
trace-id: wf-0x7a3f1e / 5 systems / 12 decisions
03

Knowledge Agents

Der Wissensträger - beantwortet Fragen aus Unternehmenswissen

Der Knowledge Agent interpretiert Betriebsvereinbarung, Tarifvertrag und gesetzliche Vorgaben im Kontext einer Frage. Liefert spezifische Antwort mit Quelle, Regelversion und Gültigkeitsdatum. Bei Unsicherheit: explizite Markierung. Ohne verifizierte Quelle: keine Antwort - der Agent halluziniert nicht.

Knowledge Agents im Detail
agent-trace / live-example
knowledge-agents
question: 'Ab wann BEM-Verfahren bei Langzeit-AU?'
sources-matched: 3 (SGB IX §167, BV-HR-v7, TV-IGM §12)
answer: Nach 6 Wochen AU / 42 Kalendertagen am Stück oder summiert über 12 Monate
source.primary: §167 Abs. 2 SGB IX (Stand 2026-01-01)
source.internal: BV-HR-v7 §3.2 (Gültig ab 2024-03-01)
confidence: 0.98
halluzinations-check: passed (verified-sources-only)

In produktivem Einsatz

48+
HR-Agenten
in 11 Domänen
49
Finance-Agenten
AP bis Year-End-Close
10 J.
Audit-Trail-Retention
AO §147 / GoBD
100%
Hosting in DE
EU-first, Cloud-Act-frei
Darunter
Kundenlogo AirbusKundenlogo VolkswagenKundenlogo ShellKundenlogo RenaultKundenlogo EvonikKundenlogo Vattenfall

Architekturvergleich: Gosign, Copilot, SaaS Agent

Drei Ansätze für Enterprise AI - unterschiedliche Architekturen, unterschiedliche Konsequenzen. Für regulierte Umgebungen ist die Architektur der Kaufentscheid.

Dimension Gosign Microsoft Copilot SaaS AI Agent
Entscheidungstiefe Fachentscheidungen mit Decision Layer Assistenz und Vorschläge Vorkonfigurierte Workflows
Auditierbarkeit Vollständiger Audit Trail bis SQL-Level Basis-Logging Plattform-Logging
Quellcode-Zugang Voller Zugang - kein Vendor Lock-in Microsoft besitzt Code Plattform besitzt Code
Modellwahl Modell-agnostisch (GPT, Claude, Gemini, Llama, Mistral) GPT (Microsoft-gebunden) Plattform-gebunden
Governance Eigener Governance Layer, Cert-Ready Controls, Auditor Portal Azure Governance Plattform-Governance
Human-in-the-Loop Architektonisch erzwungen bei Risikoentscheidungen Optional Konfigurierbar
EU AI Act Compliant by Design - Transparenz, Erklärbarkeit, Aufsicht eingebaut Microsoft Roadmap Anbieterabhängig
Betriebsrat / Mitbestimmung Vorlagen, Logging, Rollenkonzepte Keine spezifische Unterstützung Keine spezifische Unterstützung
Prüfungssicherheit GoBD, ISA, IDW PS 951 - Verfahrensdokumentation als Architektur Plattform-Compliance Plattform-Compliance
Infrastruktur Kundeninfrastruktur (Azure, GCP, AWS, Self-Hosted, Hybrid) Microsoft Cloud Anbieter-Cloud
Exit-Strategie Eigenständiger Betrieb nach 12-18 Monaten Plattform-Migration Plattform-Migration

Diese Tabelle zeigt architektonische Unterschiede, keine Qualitätsurteile. Copilot und SaaS-Agents haben andere Stärken - Geschwindigkeit, Ökosystem, Einfachheit. Die Stärke der Gosign-Architektur ist Governance, Eigentum und Auditierbarkeit in regulierten Umgebungen.

Wie wir bauen

Vier Schritte vom ersten Gespräch zum produktiven Agenten. Keine Beratung-ohne-Engineering. Keine Engineering-ohne-Governance.

01 .0

Discover

Wir kartieren Ihre Entscheidungslogik. Welche Schritte sind Regel, welche brauchen KI-Urteilsvermögen, welche bleiben bei Menschen? Das Ergebnis: ein Decision-Layer-Design, das Ihre Revision versteht und Ihr Betriebsrat vor Zustimmung liest.

02 .0

Build

Produktiver Agent in Ihrer Infrastruktur. Governance, Audit-Trail, Entscheidungsakte ab Tag 1. Wir bauen gegen Ihre bestehenden Systeme (SAP, DATEV, Workday) - nicht daneben. 3-4 Wochen von Kickoff zu Live.

03 .0

Operate

Monitoring, Evaluation, Continuous Governance. Wir überwachen die Agent-Entscheidungen gegen Ihre KPIs und die Regulatorik. Bei Drift oder neuen Regeln: Ruleset-Update binnen 24h, mit voller Versionshistorie.

04 .0

Handover

Nach 12-18 Monaten: Voller Zugang zu Quellcode, Prompts, Ruleset-Versionen. Kein Vendor Lock-in. Ihr Team kann übernehmen oder uns weiter betreiben lassen - Ihre Entscheidung, nicht unsere.

Drei Säulen

Kein Siloansatz. Governance, Infrastructure und Agent-Engineering sind nur zusammen funktionsfähig.

Governance / Kern
02.08.26

Decision Layer

Die Schicht zwischen KI, Regelwerk und Mensch - dokumentiert, versioniert, anfechtbar. Basis für EU AI Act Hochrisiko-Compliance. Ohne diese Schicht ist kein produktiver HR- oder Finance-Agent betriebsratsfähig oder revisionssicher.

EU AI Act Hochrisiko gilt - Compliance-Deadline
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Infrastructure

EU-first AI Stack

Hosting in Deutschland, Modelle unter EU-Jurisdiktion, keine US-Backdoors. Der TCO-Unterschied zu US-Hyperscalern ist unter 15% - die regulatorische Sicherheit unbezahlbar.

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Engineering

97 Agents ready

HR- und Finance-Agent-Katalog mit bewerteten Readiness-, Governance- und ROI-Scores. Starten Sie mit dem Agent, der am tragfähigsten ist - nicht am attraktivsten.

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Tool

EU AI Act Classifier

Kostenlos, im Browser, in 7 Fragen. Finden Sie heraus, ob Ihr KI-System unter Hochrisiko fällt.

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Tool

Mitbestimmungs-Check

Braucht der Betriebsrat zustimmen? 5 Fragen, Ampel-Ergebnis, Betriebsvereinbarungs-Vorlage.

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Referenzen - Innovation Engineering + Customer Service Automation

Was Kunden sagen

„Auch als globaler Marktführer will man sich weiterentwickeln. Es ist beruhigend, die technologische Kompetenz und Infrastruktur-Erfahrung von Gosign an unserer Seite zu haben.”
Arletta Korff
Arletta Korff
Head of Innovation - Sony Music Entertainment - Innovation Engineering Engagement seit 2019
„Bei Gosign geht es nicht nur um Geschwindigkeit. Es geht darum, wie viel substanzielle Arbeit in dieser Zeit passiert.”
Truels Dentler
Truels Dentler
Head of Customer Service & Technical Support - Libri GmbH - Customer Service Automation seit 2022
Häufige Fragen

Was Entscheider wissen wollen

Ist die Architektur EU AI Act-konform?

Die Architektur adressiert die zentralen Anforderungen des EU AI Act als Designprinzip: Transparenz (Art. 13) über den Decision Layer, menschliche Aufsicht (Art. 14) über architektonisch erzwungenes Human-in-the-Loop Routing, Aufzeichnungspflichten (Art. 12) über den Audit Trail und Risikomanagement (Art. 9) über Bias-Monitoring und Cert-Ready Controls.

Wie ist das Thema Cloud Act / Datensouveränität gelöst?

Alle Agenten laufen in der Infrastruktur des Kunden - Cloud, Self-Hosted oder Hybrid. Bei Cloud-Deployment in EU-Rechenzentren (Azure EU, GCP EU, AWS EU) greifen DPA und Standard Contractual Clauses. Für vollständige Cloud-Act-Freiheit: Self-Hosted in einem EU-Rechenzentrum oder auf eigenen Servern. Kein US-Anbieter hat Zugriff auf Geschäftsdaten.

Welche Zertifizierungen werden unterstützt?

Die Architektur ist Cert-Ready by Design. Controls sind als technische Datenobjekte implementiert mit automatischer Evidence-Generierung. Framework-Mapping auf ISO 27001, SOC 2, ISA, PS 951, IDW, GoB/GoBD. Die Architektur ist strukturell zertifizierbar - die konkrete Zertifizierung erfolgt durch den Kunden.

Ist das betriebsratsfähig?

Ja. Betriebsvereinbarungen werden als explizite Constraints im Decision Layer abgebildet. Human-in-the-Loop ist architektonisch erzwungen bei Bias-Risiko, Diskriminierungspotenzial und Mitbestimmungsthemen. Vollständiges Logging, Rollenkonzept, Audit Trail. Betriebsratsvorlagen sind Teil der Architektur.

Wie lange dauert ein Pilotprojekt?

4-6 Wochen bis zum produktiven PoC. Discover (1 Woche): Prozessanalyse, Regelwerke verstehen. Build (3-4 Wochen): Ein Agent, ein Prozess, live in Ihrer Infrastruktur mit Decision Layer und Audit Trail.

Was steht bei Ihnen an?

30 Minuten Erstgespräch. Keine Folien. Wir hören Ihren Prozess, skizzieren den Decision Layer und benennen die drei Hebel mit dem größten Geschäftseinfluss.

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