Veröffentlichungen

IEEE 2026 · Peer-reviewed

MOTIVE: A Structured Framework for Enterprise Prompt Engineering

Peer-reviewed Konferenzbeitrag zum MOTIVE Framework für strukturiertes, auditierbares Prompt Engineering in Unternehmensumgebungen.

Dr. Amadou Sienou · IEEE · 2026
Whitepaper · 2026

Steuerbare KI-Betriebsmodelle

Grundlagenwerk für Entscheider: Governance by Design, operative Steuerungslogiken, Reifegrade und Betriebsarchitektur für agentische KI-Systeme.

Whitepaper · 2026

Agentic AI Discovery

Framework zur Identifikation, Bewertung und Priorisierung von Use Cases: AADEF-Methodik, Agentic-Fit-Kriterien, Nutzwert-Risiko-Matrix.

Wie Ergebnisse sichtbar werden

Jedes Angebot endet mit einem messbaren Ergebnis, das vor Mandatsbeginn vereinbart wird. Kein Ergebnis ohne vorher definierte Falsifikationsschwelle.

  • Baseline vor Beginn Jede Intervention beginnt mit einer erhobenen Ist-Kennzahl. Ohne Baseline kein Wirkungsnachweis.
  • Falsifikationsschwelle Jede Initiative trägt eine Schwelle, ab der das Ergebnis als nicht erreicht gilt — vereinbart, nicht nachträglich gesetzt.
  • Übergabedokumentation Jedes Lieferobjekt ist übergabefähig: vollständig dokumentiert, ohne Wissensabhängigkeit zu abamix.
  • Kein Vendor-Lock-in Alle Ergebnisse, Register, Frameworks und Dokumentationen verbleiben im Eigentum des Kunden.

Was wir nicht tun

  • Konzepte ohne Operationalisierungspfad
  • Strategien ohne messbare Baselines und Falsifikationsschwellen
  • Governance als Nachgedanke — Compliance-Add-on nach der Implementierung
  • Tool-Auswahl vor Prozessklärung
  • Proof-of-Concepts ohne vereinbarten Übergang in den Produktivbetrieb
  • Schönheitslösungen: KI-Präsenz ohne Wirkungsnachweis