Das Gehirn für Unternehmensführung und agentische KI.
Software Engineer & Architekt
Der Haken
Das Wissen einer Firma lebt überall – und nirgends.
Vision, Strategie, Prozesse, Rollen, KPIs, Regeln – verstreut über Köpfe, Dokumente und Tools.
Weder Menschen noch KI können sich darauf verlassen. Was, wenn all das ein Graph wäre, den auch eine Maschine lesen kann?
Die Idee
Eine strukturierte Wissensbasis – das Gehirn der Firma.
Ich nenne es das Mental Model: die Fakten als Markdown, strukturiert durch ein Meta-Modell.
Keine neue Dokumentation, sondern eine maschinenlesbare Projektion des Betriebssystems der Firma – versioniert wie Code, synchron aus den echten Systemen.
Die Breite
Alles, was eine Firma ausmacht – an einem Ort.
Rollen & Teamswer was tut
Prozesse & Gateswie Arbeit fliesst
Strategie & Zielewohin wir investieren
KPIswas wir messen
Regelnwas wir durchsetzen
Featureswas wir bauen
Begriffewas wir definieren
Architektur-Entscheidewas wir entschieden haben
Wertewas wir glauben
Versioniert wie Code, maschinenlesbar, EINE Quelle der Wahrheit.
Der Graph
Alles verweist aufeinander – keine toten Links.
Dateinamen sind IDsder kanonische Name jedes Eintrags
Exakte Namensreferenzenkeine Markdown-Links, die verrotten
Bei jeder Änderung validiertein Widerspruch fällt sofort auf
Ein Beispiel
Governance, über die eine Maschine nachdenken kann.
OwnerProduktleitung · Gate-Freigabe
Gate-KriteriumTech-Debt-Impact-Score (−3 … +3)
RegelScore > +2 → Cleanup in den Scope
Kill-KriteriumAdoption < X % → deprecate
Regeln, Metriken, Entscheide
Regeln, Metriken und Entscheide – strukturiert und mit Owner.
Regel
„Deployments folgen dev → test → prod.“ — Owner: Engineering.
KPI
„Lead Time for Changes“ — je tiefer, desto besser. — Owner: Engineering.
Architektur-Entscheid
„JSONB nur für kontextuelle Daten.“ — verworfen: darauf abfragen.
Onboarding nach Rolle, Entscheidungen, Ausrichtung.
„Wer verantwortet das Deployment?“ — beantwortet aus einer Quelle.
Für Agenten
Eine Kontextschicht plus MCP-Tools.
Agenten handeln innerhalb von Vision, Strategie, Prozess und Regeln.
Eine Quelle – zwei Zielgruppen, kein Auseinanderdriften.
Warum es zählt
Der richtige Kontext macht KI deutlich verlässlicher.
Ohne Kontext kennt KI weder eure Entscheide noch eure Regeln – sie rät. Das Mental Model verkleinert diesen Raum und hält Agenten innerhalb der Leitplanken. Immer mit menschlicher Kontrolle.
Takeaway
Explizites Wissen zahlt doppelt – für Menschen und für Agenten.
Struktur ist der Hebel. Je sauberer das Modell, desto besser führen Menschen und desto verlässlicher handeln Agenten.