4–6 Wochen früher. Jedes Projekt, jedes Portfolio. Aversight erkennt das Pattern, solange Handeln noch günstig ist — nicht nach deinem nächsten Steering Committee.
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.
Monatliche Report-Zyklen übersehen die wöchentliche Beschleunigung. Wenn der Breach im Report sichtbar wird, sind die Optionen verengt und die Kosten verdoppelt.
Steering Committee erfährt es, wenn der Vendor-SLA bereits zweimal verletzt ist. Die günstige Intervention war 4 Wochen früher möglich — niemand sah das Signal.
Jira Velocity-Drop. SAP PO-Verzögerung. SharePoint-Meeting-Notizen. Fünf Systeme, fünf Leute, kein einziger Operator mit Vollbild. Systemübergreifende Patterns bleiben unsichtbar.
budget_burn-Signal beobachtet Burn-Rate gegen Plan. Feuert bei >1,3× vor 50% Projektzeit — typische Frühüberzieh-Signatur.
milestone_drift-Signal markiert, wenn ≥2 Meilensteine auf demselben Projekt rutschen. Historische Korrelation mit 6-Wochen-Schedule-Slip.
resource_conflict-Signal erkennt, wenn Schlüsselrollen >100% Auslastung über Projekte haben — frühe Staffing-Fragilität.
escalation_predictor vergleicht dein aktuelles Projekt gegen 1.240+ abgeschlossene. Matches feuern, bevor Symptome offensichtlich werden.
30 Sekunden — und wir melden uns innerhalb von 24 Stunden.
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