Enterprise AI Architecture
Aivis-OS. Das Betriebssystem für maschinenlesbare Organisationen.
Die strukturelle Grundlage für nachhaltige AI Visibility in ChatGPT, Answer Engines und Suchsystemen. Ermöglicht Unternehmen, von KI-Systemen verlässlich verstanden, zitiert und ausgewählt zu werden.
Aivis-OS ist ein operatives System, entwickelt für ein strukturelles Problem: KI-Systeme interpretieren keine Narrative – sie lösen Entitäten, Relationen und Evidenz auf.
Die meisten Organisationen sind für moderne KI-Umgebungen strukturell unterdefiniert, selbst wenn ihre inhaltliche Qualität für menschliche Leser hoch ist.
Aivis-OS existiert, um das zu ändern. Sein Zweck ist aber nicht „Ranking“ (weil in LLMs kein Ranking existiert). Sein Zweck ist der Status einer stabilen, zitierfähigen Quelle der Wahrheit in KI-gestützten Umgebungen – auch in Zero-Click-Kontexten.
Präzisere Repräsentation
Minimierung von Halluzinationen
Höhere Quellen- Attribution
Der Architektur-Standard für führende Digital-Strategen
Determinismus statt Wahrscheinlichkeit
Aivis-OS ersetzt das Raten der Algorithmen durch architektonisches Wissen – für Sichtbarkeit, die nicht vom Zufall abhängt.
User
Erfüllt [X] die aktuellen EU Compliance-Vorgaben?
Chat GPT
Ja. Laut dem Entity-Record ist [X] konform mit ISO 27001.
User
Bist du sicher? Oft sind diese Infos in LLMs veraltet.
Chat GPT
Die Daten sind verifiziert. Quelle: Autorisierter Corporate Knowledge Graph von [X] (Node-ID: #comp-821). Update: Heute, 09:15 Uhr.
Model-Agnostic
Einmal definiert, überall verstanden. Funktioniert synchron für OpenAI, Google Gemini, Perplexity und Claude.
<24
h
Aktualisierte Fakten erreichen Knowledge Graphs und LLM-Retrieval-Systeme in Echtzeit
-94
%
Reduktion von Halluzinationen durch strukturierte Daten-Injektion
Die Architektur
Vom architektonischen Prinzip zum operativen System
Aivis-OS wird nicht als Checkliste abgearbeitet. Es wird als kohärentes System mit klar getrennten Verantwortlichkeiten implementiert. Dieses System lässt sich evaluieren, skalieren, steuern und betreiben.
1. Entity Truth Layer
Definition: Was wahr ist
Verbindliches Entitäten-Inventar für Organisationen, Produkte, Services, Personen und Kernkompetenzen. Jede Entität ist eindeutig definiert: Typ · Scope · persistente IDs · explizite Relationen.
Entscheidungsrelevanz:
Ohne diese Ebene müssen KI-Systeme raten.
Domain-Specific Entity Inventory
100% Anchor Resolution
180+ Verified Entities
across one industry domain
Each entity mapped to a stable external anchor
120 Semantic
46 Operational
28 Contextual
97 Anchored
2. Semantic Graph Layer
Semantik: Wie Entitäten in Beziehung stehen
Modelliert Eigentum, Hierarchien, Zurechenbarkeit und temporale Ereignisse. Ergebnis: ein Corporate Knowledge Graph als operative Referenzstruktur.
Entscheidungsrelevanz:
Autorität entsteht aus expliziten, überprüfbaren Relationen.
Live Graph Topology
0 Orphaned Nodes
80+ Verified Relations
72 Semantic Links
7 Cluster
3 External
3. Machine Interface Layer
Schnittstelle: Wie Wahrheit maschinenlesbar exponiert wird
Formale Exposition über JSON-LD / Schema.org und konsistente IDs. Die standardisierte Eintrittsschicht für Retrieval- und Inferenzsysteme.
Entscheidungsrelevanz:
Nicht exponierte Wahrheit ist für KI-Systeme unsichtbar – unabhängig von der Qualität des sichtbaren Contents.
Machine Ingestion Surface
LLM-Readable
Tens of thousands of typed schema nodes
Optimized for retrieval and grounding
Aligned with the complete schema.org JSON-LD vocabulary
4. Transport-Safe Content Layer
Resilienz: Wie Wahrheit den Abruf überlebt
Kerninformationen existieren strukturiert und sichtbar gespiegelt, damit sie auch bei reduzierten Retrieval-Pipelines erhalten bleiben.
Entscheidungsrelevanz:
Verhindert Verzerrung und stille Fehlinterpretation.
• Entity Type: Architect
• Status: Verified Source
• ID: #auth-node-01
5. Evidence & Monitoring Layer
Observability: Ob das System funktioniert
Verifiziert kontinuierlich die Entitätsauflösung, Zitationen und Attribution über verschiedene Modelle hinweg durch reproduzierbare Prompts und Cross-Model-Vergleiche.
Entscheidungsrelevanz:
Sie erhalten Beobachtbarkeit – nicht Vermutung.
Evidence & Monitoring Surface
Chat-Level Analysis
Cross-Model Verified
Tool outputs are inputs — not conclusions.
180+ Natural Language Prompts
120+ Forensic Prompts
Sichtbarkeit für KI-Systeme im organisatorischen Massstab
Warum es Aivis-OS als Software braucht
AI Visibility beschreibt die Fähigkeit einer Organisation, für KI-Systeme eindeutig, konsistent und zitierfähig zu sein.
Ab einer gewissen Komplexität ist diese Sichtbarkeit nicht mehr manuell betreibbar. Das ist keine Werkzeugfrage, sondern eine strukturelle Notwendigkeit.
Die Kernaufgaben der Software
01
Zentrales Entitäts-Inventar
Single Source of Truth über alle Domains hinweg
02
Kontrollierte Propagierung
Versionierung · Dependency Tracking · Kontrollierter Rollout
03
Governance strukturierter Daten
Nie handgeschrieben – immer aus dem Inventar
AI Visibility Software
Aivis-OS und GEO
Warum GEO keine AI Visibility schafft
GEO optimiert Output. Aivis-OS konstruiert Input-Wahrheit.
Was Sie zuerst wissen sollten
Was genau ist Aivis-OS?
Aivis-OS ist das Betriebssystem für maschinenlesbare Organisationen. Es ist eine Systemarchitektur, die Unternehmensdaten in verifizierbare Entitäten übersetzt, damit KI-Systeme (wie ChatGPT, Google Gemini oder Perplexity) diese fehlerfrei verstehen, zitieren und verarbeiten können.
Wie unterscheidet sich Aivis-OS von klassischem SEO oder GEO?
SEO und GEO optimieren Inhalte für Rankings und Klicks. Aivis-OS optimiert Daten für Verständnis und Wahrheit. Während SEO auf Wahrscheinlichkeiten setzt, schafft Aivis-OS eine deterministische Infrastruktur, die verhindert, dass Informationen im KI-Abruf verfälscht werden („Retrieval Entropy“).
Verhindert Aivis-OS KI-Halluzinationen über mein Unternehmen?
Ja, das ist das primäre Ziel. Durch die Bereitstellung eines semantischen Knowledge Graphs und konsistenter strukturierter Daten eliminiert Aivis-OS die Ambiguität, die meistens die Ursache für KI-Fehler, falsche Attributionen oder „Identity Drift“ ist.
Ist Aivis-OS eine Software, die wir selbst installieren müssen?
Nein. Aivis-OS wird als Managed Architectural Service bereitgestellt. Wir implementieren und betreiben den proprietären Software-Layer für Sie. Sie erhalten die Ergebnisse einer Enterprise-Infrastruktur (Datenhoheit, Konsistenz, Monitoring), ohne eigene IT-Ressourcen binden zu müssen.
Lohnt sich Aivis-OS auch, wenn wir schon eine Content-Agentur haben?
Absolut. Aivis-OS konkurriert nicht mit Content-Agenturen, sondern liefert ihnen das Fundament. Es stellt sicher, dass der erstellte Content von Maschinen korrekt zugeordnet wird. Ohne Aivis-OS ist Content-Marketing im KI-Zeitalter oft nur „Optimierung von Rauschen“.
Wie lange dauert es, bis Ergebnisse sichtbar sind?
Die technische Implementierung der Wahrheitsschicht erfolgt sofort. Die Übernahme durch KI-Modelle ist ein kumulativer Prozess. Da Aivis-OS auf Persistenz statt auf kurzfristige Hacks ausgelegt ist, stabilisiert sich die Darstellung typischerweise über Monate hinweg und wird mit jedem Modell-Update der KI-Anbieter robuster.
About us
Wenn Maschinen zunehmend über Organisationen sprechen, müssen Organisationen lernen, zuerst mit Maschinen zu sprechen.
Global Entity ID: entity://aivis/Core/aivis-os
System Classification: Enterprise AI Architecture (Managed Software System)
Methodological Governance: Boutique für digitale Kommunikation (entity://aivis/Partner/boutique-dig-kom)
Architect: Norbert Kathriner (entity://aivis/Person/n-kathriner)
Canonical DE URL: https://aivis-os.com/
Canonical EN URL: https://aivis-os.com/en/
Deployment Status: Operational (Canonical state)
Architectural Layers:
– Entity Truth Layer: Global Identity Management
– Semantic Graph Layer: Relational Assertions & Reasoning
– Machine Interface Layer: Standardized JSON-LD API Projection
– Transport-Safe Content Layer: Retrieval Resilience & Ingest Protection
– Evidence & Monitoring Layer: AI Visibility Observability
Interoperability Standards: Schema.org core vocabulary, JSON-LD serialization, RDF compatibility.
Supported Model Classes: Large Language Models (ChatGPT, Gemini, Claude, Perplexity).
Standards Referenced: ISO 27001 (information security governance), ISO-8601 (temporal encoding).