Quellen bleiben zuständig
Atlas macht sie auffindbar, ohne eine zweite Wahrheit zu bauen.
n3tz Atlas · Pilotprogramm
Vern3tzt. Damit jede KI nach deiner Unternehmenslinie arbeitet.
Atlas verbindet Wissen, Entscheidungen und Rollen zu einem gemeinsamen Arbeitsgedächtnis. ChatGPT, Claude und spezialisierte Agenten greifen darauf zu. Neue Erkenntnisse landen als prüfbare Vorschläge zurück, statt im nächsten Chat zu verschwinden.
Kein Self-Service-Versprechen: Wir starten mit einem klar abgegrenzten Wissens- oder Rollen-Workflow.
Status vor Antwort
Approved, Proposed, veraltet oder gesperrt bleibt sichtbar.
Entscheidungen werden Linie
Freigegebene Erkenntnisse verbessern den nächsten Agentenlauf.
Das Problem ist nicht noch ein Chat
Deine KI ist klug. Dein Unternehmen kennt sie trotzdem nicht.
Wissen liegt in Dokumenten, Tickets, Köpfen und vergangenen Entscheidungen. Einzelne Assistenten bekommen Ausschnitte davon. Was fehlt, ist eine gemeinsame, steuerbare Linie.
Prompt-Inseln
Jeder baut seinen eigenen Assistenten. Rollen, Regeln und Ton driften auseinander.
Treffer ohne Autorität
Eine Quelle zu finden beantwortet noch nicht, ob sie aktuell, freigegeben oder zuständig ist.
Lernen ohne Gedächtnis
Eine gute Entscheidung bleibt im Chatverlauf und fehlt morgen dem nächsten Menschen oder Agenten.
Der Unterschied
Nicht nur wissen, was stimmt. Wissen, was gilt.
Suche findet Information. Agenten führen Aufgaben aus. Atlas hält dazwischen die Unternehmenslinie: Quelle, Gültigkeit, Rolle, Entscheidung und Lernschleife.
Klassische Wissensbasis
Dokumente sammeln
Ein guter Ort zum Schreiben und Finden. Die Verantwortung für Aktualität und Anwendung bleibt oft implizit.
Enterprise Search & Agent Builder
Information verbinden
Sucht über Systeme und baut Agenten. Rollenübergreifende Unternehmenslinie ist häufig Konfiguration pro Plattform.
n3tz Atlas
Wissen steuern
Hält fest, welche Quelle zuständig ist, was freigegeben wurde, wer es anwenden darf und wie Entscheidungen zu Präzedenzfällen werden.
Ein offenes Gedächtnis statt Plattform-Lock-in.
Die Unternehmenslinie bleibt als versioniertes, lesbares Wissensmodell erhalten. Atlas liefert sie über eine gemeinsame Schnittstelle an die KI-Werkzeuge aus, die dein Team bereits nutzt.
Lesbar und versioniert
Wissen, Beziehungen und Änderungen bleiben nachvollziehbar.
Client-neutral
ChatGPT, Claude und andere MCP-fähige Agenten greifen auf dieselbe Linie zu.
Vorschlag statt stiller Mutation
Agenten schlagen Wissen vor. Freigabe macht daraus Unternehmenslinie.
So funktioniert Atlas
Ein Steuerkreis für Menschen, Wissen und Agenten.
- 01
Quellen ordnen
Wir klären, welches System für Regeln, Arbeit, Dateien und Entscheidungen zuständig bleibt.
- 02
Linie modellieren
Wissen bekommt Beziehungen, Owner, Status, Rollen und sichtbare Grenzen.
- 03
Agenten anschließen
Mitarbeitende fragen im vertrauten KI-Werkzeug oder nutzen spezialisierte Rollenagenten.
- 04
Gemeinsam lernen
Neue Entscheidungen kommen als Vorschlag zurück, werden geprüft und stehen danach allen berechtigten Agenten bereit.
Viele Agenten. Eine Verfassung.
Kein freilaufender Schwarm, sondern ein geführtes KI-Team.
Atlas gibt jedem Agenten einen Auftrag, erlaubte Quellen, Werkzeuge, Übergaben und Stopps. Ein Koordinator verteilt Arbeit. Menschen behalten Freigaben und sensible Entscheidungen.
Vorzimmer-Agent
Verdichtet, priorisiert und legt nur echte Entscheidungen vor.
Compliance-Agent
Prüft Regeln und stoppt bei Konflikt oder fehlender Grundlage.
Fach-Agent
Arbeitet mit dem Wissen, den Werkzeugen und Grenzen seiner Rolle.
Koordinator
Übergibt klar, statt Kontext in parallelen Chats zu verlieren.
Vom Executive Office zum Baukasten
Die wichtigste Lektion aus einem echten Vorzimmer-Prototyp.
Ein Executive Office braucht mehr als eine gute Antwort. Es braucht Rollen, Sichtbarkeitsgrenzen, Entscheidungsvorlagen, offene Schleifen und eine persönliche Linie, die erst nach Freigabe zur Regel wird. Diese Bausteine werden in Atlas wiederverwendbar.
Der heutige Prototyp arbeitet ausschließlich mit synthetischen Demodaten. Produktive Modell-, Dokumenten- und Rechteanbindung sind Teil des Pilotpfads, nicht als bereits fertig behauptet.
01
Persönliche Linie
Was eine Führungskraft entschieden hat, bleibt von allgemeinem Unternehmenswissen getrennt.
02
Rollen statt Einheitschat
Mitarbeitende, Assistenz, Fachreferat und Leitung sehen andere Aufgaben und Grenzen.
03
Entscheidung wird Präzedenz
Bestätigte Entscheidungen fließen als belegte Grundlage in den nächsten vergleichbaren Fall.
Wo Atlas zuerst trägt
Beginne dort, wo Wissen heute an einzelnen Menschen hängt.
Geschäftsführung & Vorzimmer
Briefings, Freigaben, Zuständigkeiten und offene Entscheidungen zusammenhalten.
Produkt, Betrieb & Beratung
Entscheidungen, Standards und Projektgeschichte über Teams und Agenten hinweg nutzbar machen.
Regulierte Fachbereiche
Quellen, Status, Sichtbarkeit und menschliche Freigaben von Anfang an modellieren.
Preis folgt dem echten Betriebsmodell
Erst einen wertvollen Steuerkreis beweisen. Dann fair bepreisen.
Für die erste Version veröffentlichen wir keinen erfundenen Paketpreis. Ein Pilot hängt vor allem von Quellen, Rollen, Berechtigungen, gewünschter Agentenarbeit und Integrationsaufwand ab.
- Ein klarer Wissens- oder Entscheidungsworkflow
- Benannte Nutzerrollen und Freigaben
- Messbares Ergebnis und Exit-Kriterien
Häufige Fragen
Was Atlas ist und bewusst nicht ist.
Ist Atlas einfach eine weitere Wissensdatenbank?
Nein. Bestehende Systeme bleiben zuständig. Atlas modelliert ihre Beziehungen, Gültigkeit und Rollen und liefert daraus steuerbaren Kontext an Menschen und Agenten.
Was ist der Unterschied zu Glean, Dust oder Copilot Studio?
Diese Plattformen sind starke Angebote für Suche, Agentenbau oder Orchestrierung. Atlas fokussiert die offene, versionierte Unternehmenslinie zwischen Quellen und beliebigen KI-Clients: Was gilt, wer darf es anwenden und wie wird eine Entscheidung zum geprüften Präzedenzfall.
Müssen alle Mitarbeitenden ein neues Chatwerkzeug lernen?
Das ist nicht das Ziel. Atlas kann über MCP in bestehende KI-Clients eingebunden werden. Für besondere Rollen können zusätzlich eigene Arbeitsflächen sinnvoll sein.
Reden die Agenten autonom miteinander?
Nicht unkontrolliert. Aufgaben, Quellen, Werkzeuge, Übergaben und Stopps werden explizit definiert. Kritische Freigaben und sensible Entscheidungen bleiben beim Menschen.
Wo liegen die Unternehmensdaten?
Die verantwortlichen Quellen bleiben bestehen. Welche Inhalte Atlas liest, welche Metadaten es hält und welche Modelle beteiligt sind, wird im Pilot als konkrete Datenfluss- und Rechtearchitektur festgelegt.
Was kostet Atlas?
Noch gibt es keinen öffentlichen Standardpreis. Wir testen zunächst ein Pilotmodell aus Einrichtung, Plattformbetrieb und tatsächlicher Agentennutzung, statt eine beliebige Pro-Nutzer-Zahl zu veröffentlichen.
Deine Agenten brauchen mehr als Daten. Sie brauchen eine gemeinsame Linie.
Bring einen echten Wissens- oder Entscheidungsworkflow mit. Wir prüfen, ob Atlas ihn sinnvoll tragen kann.
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