Mach jeden KI-Agenten zum Teil eures Teams.
Überall laufen AI-Pilots, aber jeder Agent arbeitet mit anderem Wissen. Teklens gibt allen Agenten und Teams denselben vorbereiteten, geprüften Stand und dieselben Playbooks, in den Tools, die ihr schon nutzt.
Hosting Schweiz/EU · europäischer Proxy · kein Training auf euren Daten · Freigabe vor jeder Änderung
In einem Satz.
Teklens ist das Company Brain eurer Firma: Es verbindet Jira, Confluence und Code zu einem vorbereiteten Stand, den Menschen und KI-Agenten gleich nutzen, und hält ihn nach jedem Entscheid aktuell.
Ein Stand für alle Agenten.
Claude, Codex, Cursor und weitere MCP-Clients holen denselben geprüften Kontext. Kein eigenes RAG pro Team.
Dieselben Playbooks.
Bewährte Arbeitsweisen, denen Menschen und Agenten folgen. Ein Mensch gibt das Ergebnis frei.
Governance eingebaut.
Modellwahl pro Projekt, europäischer Proxy, Anonymisierung, Rollen und Freigaben. In Enterprise auch das eigene Modell.
Zwei Agenten. Ein Stand. Ein Ergebnis.
Der Unterschied zeigt sich, wenn zwei Agenten an derselben Aufgabe arbeiten.
Das Produktteam nutzt einen Copilot mit eigenem Prompt. Engineering hat ein eigenes RAG. Support testet einen dritten Agenten.
Jeder kennt einen anderen Stand der Spec. Ein Kundenwunsch von letzter Woche fehlt überall. Die Ergebnisse widersprechen sich, und niemand weiss, welche Quelle sie hatten.
Beide Agenten holen denselben vorbereiteten Stand aus Teklens und folgen demselben freigegebenen Playbook.
Ändert sich die Anforderung, ist der Stand nach der Freigabe für alle nachgeführt. Jede Antwort nennt ihre Quelle.
Wo AI-Verantwortliche starten.
Aus dem Teklens Playbook, passend für den Aufbau eines AI-Systems über Teams hinweg.
Einen AI-Pilot messbar machen.
«Wir haben viele Pilots, aber keine Zahl, die zeigt, was wirkt.»
Wenige Kennzahlen pro Pilot festlegen und regelmässig mit Belegen prüfen, statt Erfolg nach Gefühl zu melden.
Das Resultat: Pilots, über die ihr mit Belegen entscheidet.
Verwandt: Adoption-Experiment durchführen
Agenten-Entscheide festhalten.
«Welches Modell darf welche Daten sehen? Das steht nirgends.»
Entscheide zu Modellwahl, Datenzugriff und Freigaben einmal festhalten, mit Folgen und Begründung, auffindbar für alle.
Das Resultat: Governance, die bei der nächsten Prüfung hält.
Verwandt: Service Level Objectives festlegen
Agenten-Ergebnisse gegen den Entscheid prüfen.
«Der Agent liefert schnell. Ob es zum Entscheid passt, sieht niemand.»
Was ein Agent gebaut hat, gegen Anforderung und Entscheid prüfen, mit Fundstelle. Ein Mensch gibt frei.
Das Resultat: Schnelle Agenten, die das Richtige bauen.
Verwandt: Retrospektive durchführen
Was sich für dich ändert.
| Heute | Mit Teklens |
|---|---|
| Jedes Team baut eigenen Kontext für seine Agenten. | Ein vorbereiteter Stand, den alle Agenten nutzen. |
| Ergebnisse ohne nachvollziehbare Quelle. | Jede Antwort mit Quelle, jede Änderung mit Freigabe. |
| Geänderte Anforderungen erreichen die Agenten nicht. | Nach der Freigabe für alle nachgeführt. |
| Modellwahl und Datenzugriff pro Tool verstreut. | Modellwahl, Rollen und Proxy an einem Ort. |
Prüfkriterien für euren Test legen wir gemeinsam fest.
Testen wir Teklens an einem AI-Workflow.
Wählt einen Workflow, in dem heute zwei Agenten oder Teams mit unterschiedlichem Wissen arbeiten. Wir zeigen den Unterschied am echten Fall.
Hosting CH/EU · kein Training auf euren Daten · Modellwahl pro Projekt