SmartDataTwin
Intelligence · Baseline ab MVP

KI-Optimierungslayer

Die Meta-Schicht. Liest den ganzen Twin, denkt mit, schreibt nur Empfehlungen. Anbieter-agnostisch (Claude · OpenAI · Mistral), pro Tenant Budget-cap.

Was es kann

Konkret nutzbar.

  • 01

    Drei Output-Stufen

    Insight (mit Evidenz) → Empfehlung (mit erwartetem Nutzen) → Modul-Vorschlag (mit ROI).

  • 02

    Evidence-Pflicht

    Jede Aussage trägt Referenz auf echte Events oder Twin-Records. Ohne Evidenz kein Output ans UI.

  • 03

    LLM-Router

    taskType-basiert: lange Summaries → Claude, strukturierte Extraktion → JSON-Mode. Caching reduziert Kosten.

Wie es läuft

Drei Schritte.

  1. 01

    Event-Log → Feature-Store

    Materialized Views auf Postgres. KI liest nie die Live-Tabellen.

  2. 02

    Jobs laufen

    Anomaly + Forecast + Mining + Clustering + Summarization — jeweils nach Plan.

  3. 03

    Recommendation Service

    Empfehlungen bekommen `evidence[]` und gehen an UI / Slack / E-Mail.

Output

Was bei dir landet.

  • Insights-Feed im Dashboard
  • Wöchentlicher Executive-Report
  • Modul-Vorschläge mit ROI-Schätzung

Bereit?

Sieh KI-Optimierungslayer im echten Klon.