18 parallele Client-Engagements. 3 Partner. Risiko in Excel + Jira getrackt. Reporting manuell am Freitag. Dann ein Pattern, das niemand kommen sah — und eine Strafklausel, die bereits lief.
Zwölf echte Ansichten — vom Portfolio-Gesamtblick bis zur Monte-Carlo-Engine darunter. Springe zu dem, was für deine Rolle relevant ist, oder scrolle komplett durch. Nichts versteckt.
Budget burn on Alpha-7 has reached 1.4× plan at 47% timeline — well above the 1.3× threshold. Three milestones are overdue and the Lead Solution Architect is at 115% allocation. Pattern escalation_predictor matches 14 historical projects with similar overrun outcomes.
Ein Blick. Jedes Signal, jeder Alert, jeder Trend. Die Form deines Portfolios in unter fünf Sekunden — vor deinem ersten Meeting. Klick in jede Zelle, um die Rohdaten zu sehen.
Jeder Alert liest sich wie ein Memo, nicht wie eine Log-Zeile. Ein konkreter Treiber. Ein Konfidenz-Score. Eine empfohlene Aktion. Dein Posteingang wird zur Entscheidungs-Queue — nicht zum Problem-Feed.
Der EU AI Act ist da. Aversight ist um transparentes Scoring gebaut. Jeder Alert zeigt die Rule-ID, die auslösenden Rohdaten, das gematchte historische Pattern und den exakten LLM-Output — mit Prompt und Logs archiviert.
Dein Gantt — aber mit eingebauter Intelligenz. Rote Balken sind markierte Projekte. Flaggen markieren aktive Alerts. Die „Heute“-Linie bewegt sich selbst. Klick in einen Balken, und Aversight zieht das Ticket, die Bestellung oder die Sitzungsnotiz hinter dem Verzug.
Aversight ist Middleware — es sitzt zwischen deinen Datenquellen und deinen Outputs. Kein neues Dashboard zu pflegen. Keine Daten-Migration. Intelligenz landet als Standard-Format in dem Kanal, den dein Team täglich nutzt.
Je mehr Signal-Vielfalt, desto schärfer die Intelligenz. Aversight liest aus 8+ Enterprise-Systemen out-of-the-box — Tickets, ERP-Daten, Dateien, E-Mails, Kalender — und 40+ mehr via REST.
Jeden Montag landet ein One-Pager in deinem Postfach. Top-Risiken. Kundenfertige Sprache. Weiterleiten an das Steering Committee ohne Umformatieren. White-Label-Modus setzt dein Logo darauf für externe Engagements.
Typischer Einführungspfad: Read-only-Verbindungen in Woche zwei, erster Audit-fertiger Alert bis Woche vier, Pattern-Erkennung ab Monat drei, prädiktive Intelligenz ab Monat sechs. Deine Praxis fakturiert schneller, weil die Intelligenz früher läuft.
Jede Nacht führt Aversight 10.000 Monte-Carlo-Simulationen pro aktivem Projekt durch. Worst Case, Median, Best Case — mit den Treibern, die das Ergebnis am stärksten bewegen, nach Ranking. Keine Blackbox: jede Annahme ist sichtbar, editierbar und für Audit geloggt.
Die deterministische Schicht. Jede Regel ist in Klartext geschrieben, versioniert, von Legal und AI-Committee geprüft und test-covered. Du siehst genau, was ausgelöst würde, warum, und die historische Präzision — bevor du es in Produktion hebst.
Die statistische Schicht. Jedes aktive Projekt wird in einen 248-Feature-Vektor eingebettet und gegen 1.240 abgeschlossene Projekte deiner Organisation gerankt. Wenn die engsten historischen Matches überzogen haben — wirst du gewarnt. War das Match-Pattern letztes Mal ein False Positive — die Engine erinnert sich und gewichtet es niedriger.
Die generative Schicht sitzt über Regeln und Patterns. Claude Sonnet 4.6 verwandelt den deterministischen Output in Klartext-Aktionen — aber nur mit Daten, die die Rules Engine und ML schon verifiziert haben. Keine Halluzinationsschicht. Jeder Prompt und Output wird 7 Jahre für Audit-Abruf geloggt.
Die Firma lief wie viele mittelständische Beratungen: Jeder Partner trackte seine Engagements auf seine Art — manche in Jira, manche in Excel, manche in geteilten Notion-Seiten. Jeden Freitag verbrachte die COO vier Stunden damit, den Status in ein Deck für das Montags-Partner-Meeting zu aggregieren.
In Woche 6 von Q2 holte das Pattern sie ein. Ein Engagement — eine Datenmigration für einen 600-Personen-Kunden — sollte einen Meilenstein bis zum 20. liefern. Die Ticket-Velocity war über drei Sprints unbemerkt um 34% gefallen. Zwei Change-Requests waren offen. Der Kunde hatte eine SLA-Sorge in einem Teams-Thread markiert, die niemand nachzog.
Niemand hatte unrecht. Niemand war faul. Die Information war einfach zu verstreut, um das Pattern rechtzeitig zu erkennen — bevor die Pönale-Klausel nach 14 Tagen Verzug griff.
Aversight war in Woche 3 live. Read-only-Connectors zu Jira, SharePoint (wo die Teams-Minutes landeten) und Google Workspace. Keine Migration, kein neues Dashboard für die Partner.
budget_burn-Signal markierte das Engagement an Tag 18 — Ticket-Durchsatz war 34% unter Baseline, historisch ein Frühindikator für Scope-Slip.
milestone_drift erfasste die zwei offenen CRs plus verschleppten Pre-Delivery-Review — ein Pattern, das die Engine in 3 historischen Engagements gesehen hatte.
SharePoint- + Teams-Minutes-Scan erfasste das Kunden-SLA-Flag. Verknüpfte es mit dem Risiko-Engagement. COO hatte Montag 07:00 einen Alert — vor der Freitag-Aggregation, die ihn hätte aufgedeckt.
30 Sekunden — und wir melden uns innerhalb von 24 Stunden.
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