Vom Analysten-Dashboard bis zum Vorstandsbericht — Aversight verbindet sich mit Ihren bestehenden Systemen, denkt über Ihre Daten nach und liefert Intelligenz dorthin, wo Ihr Team bereits arbeitet.
Aversight sitzt zwischen Ihren bestehenden Daten und Ihren bestehenden Tools. Keine neue Oberfläche zu übernehmen. Keine Migration erforderlich. Nur Intelligenz, geliefert dort, wo Entscheidungen fallen.
Zusammengesetzter Score 0–100, 5 Dimensionen, täglich aktualisiert
Automatische Alertidentifikation über alle verbundenen Quellen hinweg
Projektweite Intelligenz aus Ihrer Portfolio-Geschichte
Umsetzbare Hinweise: wer, wann und erwarteter Effekt
Was-wäre-wenn-Simulation und Monte-Carlo-Wahrscheinlichkeitsmodelle
KI-verfasste Management-Zusammenfassungen und Statusberichte
Akkumulierte Muster, Entscheidungen, Ergebnisse — wird mit jedem Projektzyklus klugüger
Native visuelle Schicht in Ihrem bestehenden Workspace — optional, nicht erforderlich
KI-verfasste PDFs, planmäßig ins Postfach geliefert
Risikoeskalationen zur richtigen Zeit an den richtigen Stakeholder
Alerts und Zusammenfassungen in den Kanälen, die Ihr Team bereits verwendet
Maschinenlesbare Ausgabe für nachgelagerte Automatisierung
Optional: Empfehlungen zurück in Quellsysteme schreiben
Generierte Ausgaben werden zu neuen Trainingssignalen — das System lernt aus jeder Entscheidung, die auf Basis seiner Empfehlungen getroffen wird.
Die meisten Plattformen sagen „KI-gestützt“ und lassen es dabei. Aversight verwendet drei verschiedene Ansätze — jeder mit einem anderen Zweck, jeder vollständig transparent.
Ebene 1 — Deterministisch
Regel-Engine
Konfigurierbare Scoring-Gewichte, Schwellenwerte und Alert-Auslöser. Jeder Score ist erklärbar. Jeder Alert ist nachvollziehbar. Jede Regel ist auditierbar.
Ebene 2 — Heuristisch
Pattern Engine (ML)
Statistische Mustererkennung über Ihre gesamte Portfoliohistorie. Erkennt Anomalien, Korrelationen und Eskalationssignale, die kein Mensch über 50+ Projekte sehen könnte.
Ebene 3 — Generativ
LLM-Empfehlungen
Claude, GPT-4o oder Llama — modell-agnostisch. Nimmt die Ausgaben von Regeln + Mustern und generiert menschlich lesbare Empfehlungen, Berichte und Management-Zusammenfassungen.
Alle drei Ebenen nützen akkumulierte generierte Daten — Scores, Trends, Muster, Empfehlungen. Jeder Zyklus macht den nächsten klüger. Die Regeln bleiben transparent. Die Muster werden schärfer. Die Empfehlungen werden konkreter.
Jedes Modul arbeitet unabhängig und in Kombination. Gemeinsam bilden sie eine Denk-Schicht, die kein einzelnes BI-Tool oder Add-on replizieren kann.
Jedes Projekt erhält täglich einen zusammengesetzten Risikoscore von 0–100. Fünf konfigurierbare Dimensionen: Zeitplan, Budget, Ressourcen, Abhängigkeiten und strategische Ausrichtung. Drill-down auf jeden Treiber.
5 Dimensionen · Tägliche AktualisierungAutomatische Anomalieerkennung läuft kontinuierlich über alle verbundenen Quellen. Schwellenwertüberschreitungen, Velocity-Einbrüche, Ausgabenabweichungen und projektweite Ansteckungssignale werden ohne manuelles Monitoring sichtbar.
Kontinuierliches MonitoringAversight gleicht aktuelle Projektsignale mit historischen Mustern in Ihrem Portfolio ab. „85 % der Projekte mit dieser Konstellation eskalierten innerhalb von 6 Wochen“ — diese Erkenntnis existiert nur, weil Daten akkumuliert wurden.
Projektweite IntelligenzNicht nur was falsch läuft — sondern was dagegen zu tun ist. Empfehlungen beinhalten den verantwortlichen Eigentümer, das optimale Interventionsfenster und den geschätzten Effekt von Handeln versus Unterlassen.
Wer, wann, WirkungWas-wäre-wenn-Modellierung mit konfigurierbaren Treibern. Monte-Carlo-Simulation erzeugt Wahrscheinlichkeitsverteilungen für Budget-, Zeit- und Ressourcenergebnisse. Bester, mittlerer und schlechtester Fall in Sekunden, nicht Tagen.
Monte-Carlo-SimulationKI-verfasste Management-Zusammenfassungen und vollständige Statusberichte, formatiert nach Ihrem Standard. Was ein PMO vier Stunden Datenerhebung und Schreiben kostet, dauert bei Aversight zwanzig Minuten von Anfang bis Ende.
20 Min. vs. 4 StundenFür Evaluator, die die Mechanik sehen wollen, nicht nur die Labels lesen. Sechs Engine-Module, jedes mit echtem Output und den genauen Daten, die es antreiben.
Jedes Projekt bekommt alle 24 Stunden einen zusammengesetzten Score. Fünf deterministische Signale füttern eine transparente gewichtete Summe. Der Score ist keine Blackbox — jede Komponente ist sichtbar, jedes Gewicht editierbar.
Regeln feuern, wenn definierte Thresholds gebrochen werden. Patterns feuern, wenn dein aktuelles Projekt anfängt, einer historischen Überschreitungs-Signatur zu entsprechen. Beides wird mit Evidence geloggt und ist auditierbar.
Jedes aktive Projekt wird in einen 248-Feature-Vektor eingebettet und gegen deine abgeschlossenen Projekte gerankt. Wenn die nächsten Matches überzogen haben, wirst du gewarnt. Wenn ein Match als False Positive markiert wurde, gewichtet die Engine diese Signatur nächstes Mal niedriger.
Claude verwandelt den deterministischen Regel-Output und den ML-Pattern-Match in eine Klartext-Aktion. Es nutzt nur Daten, die die Engine schon verifiziert hat. Keine Halluzinationsschicht. Jeder Prompt und Output wird 7 Jahre für Audit geloggt.
Vor deinem Morning-Meeting läuft Aversight 1.000+ Monte-Carlo-Simulationen pro aktivem Projekt. Du bekommst P5/P50/P95-Score-Verteilungen und eine gerankte Liste der Treiber, die das Ergebnis am stärksten bewegen.
PMOs verlieren jeden Freitag 4 Stunden beim Status-Aggregieren. Aversight liefert denselben Output als wöchentliches Briefing, generiert aus Live-Daten am Montag 07:00 — mit jeder Aussage zur Evidence verlinkt.
Anders als ein Dashboard, das dieselben Daten für immer zeigt, akkumuliert Aversight Kontext. Jeder Projektzyklus bereichert eine wachsende institutionelle Wissensbasis, die jede nachfolgende Analyse präziser macht.
Scores aus Rohdaten wie vorhanden. Sofortiges Signal aus bestehenden Quellen.
Die Richtung zählt. Scores werden gegen frühere Werte abgeglichen. Frühe Abweichungen werden sichtbar.
Wiederkehrende Muster entstehen projektweise. Korrelationen, die keine Tabellenkalkulation aufdecken würde.
Historische Ergebnisse trainieren vorausschauende Modelle. „Dieses Muster führte zu Überschreitungen“ wird zur Live-Warnung.
Die vollständige Entscheidungshistorie Ihrer Organisation. Jeder Alert, jede Empfehlung, jedes Ergebnis. Eine lebende Wissensbasis, die kein neuer Mitarbeiter replizieren kann.
Generierte Intelligenz — neue Daten, die vorher nicht existierten
Risikoscores
Täglich, pro Projekt
Alerts
Mustergetriggert
Trends
Woche für Woche
Muster
Projektübergreifend ML
Empfehlungen
LLM-generiert
Berichte
Wöchentliche Intelligenz
Jeder Punkt oben fließt als Input in den nächsten Bewertungszyklus zurück. Ihre Wissensbasis wächst mit jeder Analyse — automatisch, unumkehrbar.
Der Burggraben. Keine Abhängigkeit — sondern unersetzlich akkumulierte Intelligenz. Schalten Sie Aversight ab, und die Daten gehören Ihnen. Die kumulierende Intelligenz hört in dem Moment auf zu wachsen.
Keine Datenmigration. Keine neuen Felder auszufüllen. Keine Workflow-Änderungen. Aversight arbeitet wie ein stiller Beobachter — liest alles, schreibt nichts, unterbricht nie die Arbeitsweise Ihrer Teams.
Output ist modular: Power BI heute, Slack morgen, Jira-Tickets nächsten Monat. Die Engine bleibt gleich — nur der Lieferkanal ändert sich.
Projektmeilensteine, Budgets, Ressourcenzuweisungen, Beschaffungsdaten
Aufgabenabhängigkeiten, Zeitpläne, Ressourcenzuweisungen, Kritischer Pfad
Dokumente, Statusupdates, Besprechungsnotizen, Risikoregister
Legacy-Daten, manuelle Register, Budget-Tracker, benutzerdefinierte Berichte
Bestehende Datenmodelle, berechnete Kennzahlen, transformierte Datensätze
Sprint-Daten, Issue-Tracking, Velocity-Metriken, Backlog-Gesundheit
Pipeline-Status, Work Items, Deployment-Frequenz, Code-Änderungen
Incident-Daten, Änderungsanfragen, SLA-Compliance, Service-Gesundheit
Power BI ist ein hervorragendes Visualisierungstool. Aversight ist kein Visualisierungstool. Die Frage ist nicht, welches man wählen soll — sondern zu verstehen, was jedes davon tatsächlich leistet.
| Fähigkeit | Power BI | Aversight |
|---|---|---|
| Visualisiert historische Daten in Diagrammen und Berichten | Ja | Ja |
| Quellenbergreifende Intelligenzsynthese | Nein | Ja |
| Automatische Mustererkennung über Projekte hinweg | Nein | Ja |
| Anomalieerkennung ohne manuelle Schwellenwerte | Grundlegend | Ja |
| Kontextuelle KI-Empfehlungen mit Eigentümer und Zeitplan | Nein | Ja |
| Lernt mit der Zeit aus Ergebnissen | Nein | Ja |
| Baut institutionelles Gedächtnis von Entscheidungen und Ergebnissen auf | Nein | Ja |
| Erstellt KI-verfasste Berichte automatisch | Nein | Ja |
Alle vier Optionen liefern dieselbe Intelligenz-Schicht. On-Premise ist die bevorzugte Option für regulierte Branchen, in denen Daten-Souveränität nicht verhandelbar ist.
Aversight vollständig in Ihrem eigenen Rechenzentrum betreiben. Zu keinem Zeitpunkt verlassen Daten Ihren Netzwerkperimeter. Volle Kontrolle über Updates, Zugriff und Aufbewahrung. Die Standardwahl für Pharma, Energie, Finanzdienstleistungen und verteidigungs-nahe Programme.
Azure-Rechenzentren mit konfigurierbarer Regionsauswahl. Produktionsreife Sicherheit. Nahtlose Integration in bestehende Microsoft 365- und Azure AD-Umgebungen.
AWS-Infrastruktur über globale Verfügbarkeitszonen. Skalierbare Rechenleistung für große Portfolios mit Hunderten gleichzeitiger Projekte und Datenquellen.
GCP mit nativer BigQuery-Integration. Geeignet für Organisationen, die bereits im Google Cloud-Ökosystem arbeiten oder erweiterte Analyse-Pipelines benötigen.
Enterprise-Sicherheit ist kein Feature. Es ist die Grundlage. Aversight ist für Umgebungen konzipiert, in denen Data Governance, Prüfbarkeit und regulatorische Compliance nicht verhandelbar sind.
Jährliches unabhängiges Audit der Sicherheits-, Verfügbarkeits- und Vertraulichkeitskontrollen
Informationssicherheits-Managementsystem, zertifiziert und gepflegt
DSGVO, CCPA und HIPAA-Frameworks unterstützt über alle Deployment-Modi hinweg
Transparent, auditierbar, Human-in-the-Loop. Aversight ist von Grund auf für die EU AI Act-Konformität konzipiert — erklärbares Scoring, vollständiger Audit-Trail, keine autonomen Entscheidungen ohne Aufsicht.
Identity-Provider-Integration mit Enterprise-SSO und SAML 2.0-Unterstützung
AES-256 im Ruhezustand, TLS 1.3 bei der Übertragung. Keine Klartextdaten auf irgendeiner Schicht.
Vollständiges, manipulationsgeschütztes Aktivitätsprotokoll für jede Abfrage, Empfehlung und Konfigurationsveränderung
Nein. Aversight ist eine Middleware-Intelligenz-Schicht, kein Visualisierungsersatz. Es verbindet sich mit Ihren bestehenden Systemen und kann seine Ausgaben direkt in Power BI, Teams, E-Mail oder jeden Kanal liefern, den Sie bereits verwenden. Ihre Dashboards bleiben erhalten. Sie werden einfach intelligenter. Dieses Dashboard ist unser Demo-Werkzeug. In der Produktion läuft die Intelligenz unter Ihren bestehenden Tools.
Keine Migration erforderlich. Aversight verbindet sich per Nur-Lese-Zugriff über sichere Konnektoren mit Ihren bestehenden Systemen. Ihre Daten bleiben genau dort, wo sie sind — in SAP, SharePoint, Jira oder wo immer sie aktuell liegen. Wir schreiben niemals in Ihre Quellsysteme, es sei denn, Sie aktivieren ausdrücklich das optionale Rückschreiben.
Jeder Projektzyklus erzeugt strukturierte Daten: Risikoscores, ausgelöste Alerts, gemachte Empfehlungen und — entscheidend — was danach passiert ist. Ist die Eskalation eingetreten? Hat das Budget überzogen? Wurde die Empfehlung umgesetzt? Aversight protokolliert Ergebnisse und nutzt sie, um seine Mustermodelle kontinuierlich zu verfeinern. Nach sechs Monaten versteht das System die spezifischen Risikosignaturen Ihrer Organisation auf eine Weise, die kein Standardtool annähernd erreichen kann.
Ihre Quelldaten verbleiben immer in Ihren Systemen — wir verschieben oder besitzen sie nie. Alle von Aversight generierten strukturierten Intelligenzdaten (Scores, Muster, Empfehlungen, Audit-Protokolle) sind vollständig in Standardformaten exportierbar. Sie gehen mit allem, was Aversight aufgebaut hat. Die kumulierende zukunftsgerichtete Intelligenz hört jedoch in dem Moment auf sich anzusammeln, in dem das System ausgeschaltet wird.
Ja. Aversight ist auf der LLM-Ebene modellagnostisch. Wir unterstützen GPT-4o, Claude, Llama, Mistral und benutzerdefinierte feinabgestimmte Modelle. On-Premise-Deployments können vollständig auf lokalen Modellen ohne externe API-Aufrufe betrieben werden. Sie wählen den Modell-Stack, der Ihren Data-Governance-Anforderungen entspricht.
Konnektor-Setup und Erstkonfiguration dauern typischerweise zwei bis drei Wochen. Erste bewertete Ausgaben sind innerhalb der ersten Woche sichtbar. Die volle Musterkennungs-Fähigkeit entwickelt sich in den ersten zwei bis drei Monaten, während die Wissensbasis aufgebaut wird. On-Premise-Deployment erfordert etwa eine zusätzliche Woche für die Infrastrukturbereitstellung.
Wir analysieren Ihre aktuellen Systeme, identifizieren die wertvollsten Konnektoren und zeigen Ihnen erste Ausgaben in weniger als drei Wochen.
Kostenlosen Maturity Check starten
3 Minuten
Ihre personalisierte Roadmap
48 Stunden
Erfahren Sie, wie andere mit ähnlichem Score weitergemacht haben
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