Prozesse und Systeme, gebaut mit AI, gemessen am Geschäftsziel.
AI-Architektur, Prozessredesign und praktisches Engineering, geliefert von einer Person, die Technologie, Prozess und Business Case gleichzeitig versteht.
ODB sind sowohl die Initialen von Onno de Bel als auch die Reihenfolge, in der die Arbeit abläuft. Erst das Ziel, dann der Prozess, dann die Technologie. Dreht man diese Reihenfolge um, bekommt man Software, die in der Demo gut aussieht und nichts verändert.
Beginnen Sie mit der Zahl, die sich bewegen muss. Umsatz, Marge, Stunden pro Auftrag, Kosten pro Fall. Keine Zahl, die sich bewegen soll, kein Projekt.
Dann der Prozess. Wie die Arbeit heute läuft, wo sie bricht, wer sie anfasst. Das System wird darum herum gestaltet, nicht umgekehrt.
Dann die Technologie. Funktionierende Software im produktiven Einsatz, gemessen an der Zahl, mit der Sie begonnen haben. Kein Pilotprojekt, das still und leise eingestellt wird.
Der Unterschied liegt nicht darin, welches Modell Sie wählen. Er liegt darin, ob der Prozess drumherum standhält, wenn sich das Modell ändert.
Vier Schritte in fester Reihenfolge: zuerst das Ziel, dann der Prozess, dann die Technologie. Nie andersherum.
Beginnen Sie mit der Kennzahl, die sich bewegen muss: eine Kostenposition, eine Conversion-Rate, eine Durchlaufzeit. Nichts wird entworfen oder gebaut, bevor diese Zahl auf dem Papier steht.
Der Prozess wird so abgebildet, wie er tatsächlich läuft, nicht wie er laufen sollte. Die Schritte, bei denen Menschen warten, erneut eintippen oder raten, sind es wert, automatisiert zu werden.
Gebaut wird in dem Stack, den Sie bereits haben. Die KI-Ebene bleibt herstellerunabhängig: Jeder Aufruf deklariert, was er braucht, damit Modelle ohne Neuprogrammierung ausgetauscht werden können.
Der Modell-Output wird geprüft, nicht vertraut. Gemessen wird an der Zahl aus Schritt eins, die Kosten pro Durchlauf werden verfolgt, und es wird auf das günstigste Modell heruntergestuft, das die Prüfungen noch besteht.
Sechs Arbeitsbereiche. In jedem gilt dieselbe Reihenfolge: Geschäftsziel, dann Prozess, dann Technologie.
Das CRM weist die nächste Aktion zu, statt sie nur zu speichern. Sourcing, Anreicherung und Follow-up laufen darunter als eine einzige Kette, mit Bright Data und FullEnrich für die Datenarbeit.
Der Wechsel des AI-Providers ist eine Konfigurationsänderung, kein Neuschreiben. Jede Call-Site definiert den Wire-Contract und das minimale Capability-Level, das sie braucht, und die Registry verweigert jede Zuweisung, die nicht beides erfüllt, über zwei getrennte Stacks hinweg.
Mit dem AI Integration Scan diagnostizierenEin Optimizer wählt bei jedem Call das günstigste Modell, das das festgelegte Level noch erfüllt. Der Provider-Katalog listet Preise direkt neben den Bedingungen: Gerichtsbarkeit, Trainingsrechte, Opt-out, Aufbewahrung.
Ihre Dokumente, Tickets und Verträge durchsuchbar nach Bedeutung statt exaktem Wortlaut, auf pgvector innerhalb von Postgres. Eine Datenbank zum Sichern, kein zweites System, das synchron gehalten werden muss.
Mit dem AI Integration Scan diagnostizierenEin Agent kann nur aufrufen, was Sie definiert haben. Modelle verbinden sich mit Ihren Systemen über MCP-Server und typisierte Tools, nicht über offenen Zugriff, und einer dieser Server ist Open Source, damit Sie den Code prüfen können, bevor Sie ihm vertrauen.
Der Workflow wird zuerst neu entworfen, dann gebaut: Web-Apps, PWAs, APIs und die Integrationen darunter. Geliefert wird funktionierende Software.
Zwei kostenlose 10-minütige Diagnosen. Eine klare Zahl, Ihre drei größten Lücken und die Maßnahme, die zuerst greift. Kein Pitch.
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“Zuerst das Geschäftsziel, dann der Prozess, dann die Technologie. Drehen Sie diese Reihenfolge um, und Sie bekommen eine Demo, die niemand nutzt.”
Onno de Bel
AI Engineer & Architect
Im Februar 2023 veranstaltete der niederländische Wirtschaftssender BNR einen Wettbewerb: ChatGPT gegen mein eigenes Entwicklungsteam. Seitdem baue ich mit Sprachmodellen. Diese Arbeit läuft heute in Produktion, nicht in einem Labor. Eine anbieterunabhängige AI-Schicht, die in zwei Stacks läuft: Jede Aufrufstelle definiert ihren Wire Contract und ein Mindest-Fähigkeitsniveau, und der Optimizer wählt das günstigste Modell, das diese Anforderung noch erfüllt. Ein Provider-Katalog, der neben dem Preis auch Jurisdiktion, Trainingsrechte, Opt-out und Aufbewahrungsfristen erfasst. Eine RAG-Plattform auf pgvector. Ein Open-Source-MCP-Server.
Davor habe ich 13 Jahre lang Sterrk geführt. Eine B2B-Tech-Beratung: 30 Mitarbeiter auf der Gehaltsliste, über 100 freiberufliche Tech-Profis im Einsatz, 10 Millionen Euro Umsatz, und die volle Verantwortung für Gewinn und Verlust. Ich habe die Arbeit kalkuliert, Leute eingestellt und die schlechten Quartale getragen. Technische Tiefe und kaufmännisches Urteilsvermögen sitzen selten in derselben Person. Ich habe beides, und ich schreibe den Code selbst. Das Gespräch über Ihren Prozess und das Gespräch über Ihren Code sind also dasselbe Gespräch.
Ein Strategiepapier hat noch nie eine Rechnung verarbeitet. Funktionierende Software schon. Deshalb endet jeder Auftrag mit etwas, das in Ihrem Stack läuft und echte Arbeit leistet, nicht mit einem Bericht darüber, was gebaut werden könnte.
Der Wechsel des AI-Anbieters ist eine Konfigurationsänderung, keine Neuentwicklung. Jede Aufrufstelle definiert ihren Wire Contract und das Mindest-Fähigkeitsniveau, das sie benötigt, und ein Register lehnt ab, was nicht passt, sodass das Modell austauschbar bleibt, statt tragend zu werden.
Ausgaben werden sichtbar, sobald sie entstehen, nicht erst einen Monat später auf der Rechnung. Anbieter werden nach Preis und Konditionen bewertet: Jurisdiktion, Trainingsrechte, Opt-out, Aufbewahrung, und der Optimizer wählt das günstigste Modell, das die Anforderung noch erfüllt.
Ihre eigenen Dokumente und Systeme werden zu Kontext, den das Modell nutzen kann, und jede Antwort verweist zurück auf das Dokument, aus dem sie stammt. Gebaut auf einer RAG-Plattform auf pgvector und einem Open-Source-MCP-Server.
Gebaut von einem Engineer, der eine 30-köpfige B2B-Firma geführt hat, daher passt die Abfolge zu dem, wie Deals tatsächlich verkauft werden: Sourcing, Enrichment und Outreach als eine Kette, mit Bright Data und FullEnrich darunter.
AI-Architektur, Prozessneugestaltung und die kommerziellen Systeme dahinter, geschrieben von Onno de Bel.
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