Deployment ist keine Installation.

AI Visibility & Machine-Readable Architecture (Aivis-OS)
Referenzrahmen für ein Pilot-Deployment in regulierten Organisationen

1. Zielsetzung des Pilotprojekts

Dieses Pilotprojekt dient der strukturierten Prüfung, inwieweit ausgewählte Inhalte einer Organisation unter den Bedingungen moderner KI-Systeme (Large Language Models) konsistent, korrekt und stabil verarbeitet werden können.

Der Fokus liegt dabei nicht auf kurzfristigen Sichtbarkeits- oder Performanceeffekten, sondern auf der architektonischen Anschlussfähigkeit digitaler Inhalte an KI-basierte Retrieval- und Antwortsysteme.

Im Rahmen des Piloten wird nachvollziehbar und reproduzierbar untersucht:

• ob Inhalte der Organisation von LLMs als kohärente Primärquelle erkannt werden,
• unter welchen strukturellen und architektonischen Voraussetzungen dies geschieht,
• und wo fachliche, semantische oder organisatorische Grenzen bestehen.

Der Schwerpunkt liegt auf Konsistenz · Stabilität · Governance-Fähigkeit und nicht auf klassischen Marketing-KPIs.

2. Charakter und Einordnung des Piloten

Der Pilot ist kein verkleinertes Rollout und keine Vorstufe einer automatischen Skalierung.

Er ist als kontrollierter Implementierungs- und Lernraum konzipiert, in dem Architektur, Inhalte und Governance erstmals unter realistischen Betriebsbedingungen zusammengeführt werden.

Bearbeitet wird ein klar abgegrenztes Content-Cluster von ca. 10 URLs.

Diese Begrenzung dient ausdrücklich dazu,

• Entscheidungslogiken sichtbar zu machen,
• Abhängigkeiten zwischen Inhalt, Struktur und Exposition zu erkennen,
• sowie Erwartungen an Aufwand und Tragfähigkeit realistisch einzuordnen.

Der Pilot ist daher kein Test auf Wirkung, sondern eine Vorrausetzung zur Steuerbarkeit.

3. Projektstruktur

Drei Arbeitsschritte entlang der Aivis-OS Architektur

Arbeitsschritt 1

Architektur & Modellierung (Pilot-Setup)

Ziel:
Aufbau einer konsistenten, maschinenlesbaren Grundarchitektur für ein definiertes Content-Cluster.

Leistungsumfang:

• Definition eines thematisch kohärenten Content-Clusters (≈ 10 URLs)
• Aufbau eines clusterweiten Entitäteninventars
  (Trennung von Identität und URL-Logik zur Reduktion von Identity Drift)
• QID-Mapping und Definition stabiler externer Referenzanker
• Modellierung des Semantic Graph Layers
  – explizite relationale Aussagen (Assertions)
  – kontrollierte Konfliktfähigkeit (Internal Multiplicity)
  – Definition kanonischer Zustände für externe Exposition
• Ableitung und Dokumentation von Governance-Regeln
  (Geltung, Priorisierung, externe Darstellung)
• Generierung standardkonformer, validator-stabiler JSON-LD-Projektionen
  auf Basis inhaltlicher Übereinstimmung mit dem Frontend
• Redaktionelle Empfehlungen zur Anpassung der Inhalte gemäss
  Transport-Safe Content Layer (TSCL)

Voraussetzung:
Alle strukturierten Informationen müssen sichtbar im Frontend abgebildet sein. Abweichende oder unsichtbare Daten werden nicht eingesetzt.

Ergebnis Arbeitsschritt 1:

• Konsistentes Entitäteninventar auf Cluster-Ebene
• Dokumentierte Graph- und Governance-Logik
• Technisch valide, standardkonforme JSON-LD-Struktur
• Belastbare Grundlage für maschinelle Ingestion

Arbeitsschritt 2

Einordnung, Governance & Erwartungsmanagement

Ziel:
Herstellung eines gemeinsamen, belastbaren Systemverständnisses (technisch, fachlich, organisatorisch).

Dieser Arbeitsschritt ist integraler Bestandteil des Piloten.

Behandelte Ebenen (strukturierte Einordnung):

1. Paradigmenwechsel von Suche zu Synthese
2. Identität vs. URL-Logik
3. Rolle des Semantic Graph Layers
4. Interne Konsistenz vs. externe Deterministik
5. Ingestion Gap & Verlust visueller Logik
6. Retrieval Entropy & stille Fehlerbilder
7. Transport-Safe Content Layer (TSCL)
8. Website als Read-Only API
9. Evidence Weighting statt Ranking
10. Pilot als Signal, nicht als Wirkung
11. Betrieb statt Kampagne

Formate:

• Strukturierte Präsentationen
• Gemeinsame Review-Sessions (Marketing, Entwicklung, Kommunikation)
• Dokumentierte Entscheidungsgrundlagen

Ergebnis Arbeitsschritt 2:

• Gemeinsames Governance-Verständnis
• Realistischer Erwartungskorridor
• Reduktion späterer Abstimmungs- und Eskalationsschleifen

Arbeitsschritt 3

Analyse, Bewertung & Skalierungsperspektive

Ziel:
Einordnung der Ergebnisse unter realistischen Betriebsbedingungen.

Leistungsumfang:

• Qualitative Analyse der Modellreaktionen
  (API-basierte Tests, strukturierte Prompts)
• Bewertung der semantischen Stabilität und Quellenverankerung
• Ableitung:
  • struktureller Stärken
  • systemischer Limitationen
• Definition der Voraussetzungen, unter denen eine Skalierung
  fachlich und organisatorisch sinnvoll ist

Abgrenzung:
Der Pilot liefert architektonische Evidenz, keine Erfolgs- oder Wirkungszusagen.

4. Update- & Wartungslogik

Voraussetzung für strukturelle Integrität

AI Visibility ist kein statischer Zustand.

Für alle im Pilot bearbeiteten URLs gilt:

• Vierteljährliche Überprüfung:
  • Inhalte
  • Termine / Events
  • Downloads
  • strukturelle Konsistenz
• Aufwand: 2 Stunden pro URL
• Abrechnung nur bei tatsächlichen Änderungen

Diese Logik ist Voraussetzung für die Aufrechterhaltung der architektonischen Konsistenz.

5. Aufwand & Abrechnung

• Architektur & Modellierung (Aivis-OS-gestützt): 5 PT
• Einordnung, Workshops, Präsentationen: 10 PT
• Abstimmungen & Koordination: 2 PT

Gesamtaufwand: 17 Personentage
Fixpreis Pilotprojekt: CHF 22’000.-

6. Abschlussbemerkung

Dieses Pilotprojekt ist bewusst kein Marketing-Versprechen, sondern eine strukturierte Entscheidungsgrundlage.

Es richtet sich an Organisationen, die AI Visibility als Infrastruktur-, Governance- und Betriebsfrage verstehen.

Nach Abschluss des Piloten ist belastbar einschätzbar,

• ob eine Skalierung sinnvoll ist,
• wo sie organisatorisch verankert werden muss,
• und welcher Aufwand realistisch zu erwarten ist.

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