Digitale Relevanz entscheidet – für Menschen und KI | Digital Business Relevance Suite (DBRS) 

Zufriedene KMU Leitung

Relevanz zählt wo Business Entscheidungen entstehen und fallen

  • Beim Nutzen von Suchmaschinen, in KI-Antworten von Google, BING, ChatGPT, Perplexity, Mistral, usw. und in den eigenen Wissens- und Arbeitssystemen.

  • Doch Sichtbarkeit allein reicht nicht mehr. Was zählt, ist Relevanz - korrekt eingeordnet, verständlich und vertrauenswürdig.

Digitale Relevanz entsteht heute nicht mehr allein durch Sichtbarkeit, sondern durch korrekt verstandenen Kontext.

Suchmaschinen und KI-Systeme entscheiden zunehmend darüber, wie Unternehmen, Leistungen und Kompetenzen eingeordnet werden – intern wie extern.


Die Digital Business Relevance Suite (DBRS) ist ein System zur Vermessung, Bewertung und bewussten Steuerung dieser Kontextwahrnehmung – sowohl auf öffentlichen Plattformen wie Suchmaschinen und KI-Systemen als auch innerhalb interner Wissenslandschaften, Datensilos, Datenablagen und Informationssysteme.


Dazu analysiert DBRS kontinuierlich:

  • wie Themen, Begriffe und Narrative semantisch eingeordnet sind,
  • wo Abweichungen zwischen Selbstbild und externer Wahrnehmung entstehen,
  • und wie sich Kontext über Zeit, Plattformen und Wissensquellen verändert.


Künstliche Intelligenz wirkt dabei als Sensor und Analyse- sowie Strukturierungsinstrument:

  • Sie erkennt Bedeutungszusammenhänge, verdichtet komplexe Informationen und macht Kontextentwicklung skalierbar messbar.
  • Entscheidungen bleiben Aufgabe des Managements.


DBRS liefert die notwendigen Signale, um digitale Relevanz vergleichbar, steuerbar und weiterentwickelbar zu machen.

In Verbindung mit einem Management- und Lernsystem – z. B. Experience Innovation – können diese Signale in Prioritäten, Maßnahmen und Lernzyklen überführt werden.


So wird digitale Relevanz vom Nebeneffekt einzelner Maßnahmen zu einer strategisch geführten Größe.

Ich möchte meinen Wunscht​​ermin vereinbaren

Die Herausforderung

KMUs stehen seit COVID gleichzeitig unter Kosten-, Innovations- und Erlösdruck.

KMU stehen seit COVID unter gleichzeitigem Kosten-, Innovations- und Erlösdruck. Während das Tagesgeschäft läuft, müssen neue Märkte erschlossen, Kunden überzeugt und Innovationen erklärt werden – oft unter Unsicherheit und mit begrenzten Budgets.


Gleichzeitig erwarten:

  • Kunden klare Orientierung
  • Mitarbeitende verständliche Informationen
  • Kapitalgeber belastbare Fakten und Zusammenhänge

Viele Unternehmen haben die Inhalte dafür - aber sie wirken nicht.


GEO, SEO und Google AI Overviews – was sich verändert hat

Sichtbarkeit ohne Relevanz verpufft

Suchmaschinen und KI-Systeme funktionieren heute anders als früher:

  • SEO soll dafür sorgen, dass Inhalte aufgrund von Behauptungen gefunden werden
  • GEO (Generative Engine Optimization) entscheidet, ob Inhalte von KI verstanden, zitiert und korrekt eingeordnet werden
  • Google AI Overviews beantworten Fragen direkt – oft ohne Klick auf eine Website

Wer hier nicht strukturiert, kontextualisiert und vertrauenswürdig präsent ist, verliert Sichtbarkeit – selbst bei fachlich exzellenten Inhalten.


Die Lösung – geregelte Sichtbarkeit mit Relevanz

DBRS: Digital Business Relevance Suite

Die Digital Business Relevance Suite (DBRS) sorgt dafür, dass Ihre Inhalte:

  • auf Ihrer bestehenden Website,
  • in internen Wissensquellen,
  • und in KI-Anwendungen (Workflows, Chatbots, Agenten)

so aufbereitet und eingebunden werden, dass Menschen und KI-Systeme (z. B. Samy, ChatGPT, Gemini, Claude, Perplexity, Mistral) sie finden, verstehen und korrekt einordnen.

DBRS schafft keine neuen Datensilos - es macht vorhandenes Wissen wirksam.


Open, integrierbar, verantwortungsvoll

DBRS ist:

  • Open-Source-basiert und lizenzkostenfrei
  • DSGVO- und EU-AI-Act-orientiert
  • schrittweise integrierbar in bestehende IT-Landschaften

Kein Komplettumbau.

Keine Tool-Explosion.

Sondern gezielte Wirksamkeit.


SEO und DBRS im Vergleich

Definition: KI Sichtbarkeit im Sinne von DBRS ist Findbarkeit durch zitierfähige Referenz

SEO darf Bedeutung formulieren.

DBRS muss Bedeutung belegen.


SEO erzeugt Aufmerksamkeit.

DBRS erzeugt Verlässlichkeit.


SEO ist ein unverberbindliche Behauptung.

DBRS ist eine verbindliche, verifizierte zitierbare Referenz.


Sichtbarkeit im Sinne von SEO bedeutet, bedeutsame und beachtete Beschreibungen zu nutzen.

Sichtbarkeit im Sinne von DBRS bedeutet verbürgte Findbarkeit durch verlässliche, zitierfähige Referenzen.


Die SEO-Beschreibung existiert als Inhalt.

DBRS referenziert nicht den Text, sondern die kanonische Adresse, den eindeutigen Identifier.


Ergebnis – KI nutzen mit Klarheit und Vertrauen

Trusted Intelligence auf Basis einer Trusted Source

DBRS verbindet Technik und Mentoring zu einer Form von Trusted Intelligence:

KI-Systeme wirken nur dann verlässlich, wenn sie auf einer zentralen, vertrauenswürdigen Wissensbasis (Trusted Source) aufbauen.


Trusted Intelligence - Systeme, die Menschen verstehen und wirken

Der Anspruch kann und soll absichtlich in zwei Richtungen interpretiert werden. 

  1. Systeme die so gestaltet sind, dass sie für Menschen verständlich, vertrauenswürdig und damit wirksam und beherrschbar sind.
  2. Intelligente Systeme, die  mit vertrauenswürdigen Daten Menschen verstehen und wirksam begleiten.


Mit DBRS:

  • werden Inhalte so strukturiert, Menschen und KI sie sinnvoll, korrekt und nachvollziehbar nutzen können,
  • lernen Teams, KI sicher, nachvollziehbar und praxisnah einzusetzen – im Engineering, Vertrieb, Marketing und Service,
  • entstehen Aha-Momente statt Berührungsängste, weil Ergebnisse erklärbar und überprüfbar bleiben.

So wird KI zu einem verantwortungsvollen Arbeitsmittel. Unternehmen bleiben sichtbar, relevant und handlungsfähig -  für Kunden, Interessenten, Mitarbeitende und Partner.



Mit DBRS bestehende IT-Systeme und Webseiten kostengünstig aufwerten und erhalten

Der Projektaufwand zur Aufwertung bestehender Systeme mit DBRS, liegt typischerweise deutlich unter dem zum Ersatz nötigen Aufwand. Die nötige Opensource Software ist lizenzkostenfrei.

DBRS kombiniert den KMU Opensource KI-Hub, Open Innovation Engineering und Mentoring für nachhaltige Relevanz

Wie aus Unternehmenswissen verlässliche digitale Relevanz wird – Schritt für Schritt.

  • DBRS macht Unternehmenswissen so klar, strukturiert und vertrauenswürdig, dass Menschen, Suchmaschinen und KI es gleichermassen verstehen und nutzen können.


Bestandteile

  • Business Context
    Ausgangspunkt sind Strategie, Angebot und Ziele. DBRS startet nicht bei Technik oder Keywords, sondern bei dem, was ein Unternehmen wirklich ausmacht.
  • Source Layer
    Alle relevanten Inhalte: Webseiten, Dokumente, interne Systeme (z. B. Odoo, SharePoint) und externe Quellen.
    DBRS arbeitet mit bestehenden Inhalten, nichts wird erfunden.
  • Bootstrapper & Crawler
    Diese Komponente sammelt Inhalte ein, vereinheitlicht sie und versieht sie mit Versionen. So entsteht Ordnung statt Datenchaos.
  • AI Enrichment Layer
    Inhalte werden strukturiert, zusammengefasst und semantisch eingeordnet. Ziel ist Verständlichkeit für Menschen und Maschinen.
  • Index & Frontmatter Generator
    Die aufbereiteten Inhalte werden in klar strukturierte, maschinenlesbare Formate überführt (z. B. Markdown, HTML, JSON-LD).
  • DBRS LLM Knowledge Hub
    Das Herzstück von DBRS. Ein autoritativ gepflegter, versionierter Wissens- und Kontext-Hub, der von verschiedenen Systemen genutzt werden kann – z. B. Samy, interne Suchen, KI-Systeme oder externe Plattformen.
  • Relevance Evaluation
    Hier wird geprüft, ob Inhalte wirklich relevant sind (z. B. mit CCA, CCR und dem Relevance Radar).
  • Delivery Layer
    Die Ergebnisse werden dort nutzbar, wo sie gebraucht werden:
    • für Menschen (Webseite, PDFs, Management)
    • für Suchmaschinen
    • für KI-Systeme und LLMs
  • Downstream Systems / Consumers
    Systeme wie Samy, Intranet-Suchen oder Partnerplattformen greifen auf den Knowledge Hub zu, ohne dessen Autorität zu verändern.

Wie mit Open Innovation Engineering und Mentoring wirksame Lösungen entstehen

  • Start mit einem Quick-Check
    Abgleich von Strategie, Zielen, Realität und Rahmenbedingungen. Klärt früh, was wirklich gelöst werden soll.
  • Experience Innovation als gemeinsamer Rahmen
    Lösungen entstehen aus realen Erfahrungen von Management, Mitarbeitenden und Kunden.
    Akzeptanz ist kein „Change-Thema“, sondern Teil der Entwicklung.
  • Context Engineering
    Relevante Informationen, Regeln, Begriffe und Entscheidungslogiken werden bewusst geklärt und dokumentiert. So verstehen Menschen, Systeme und KI den gleichen Kontext.
  • Digital Engineering
    Konfiguration und Zusammenspiel der Systeme: Software, Schnittstellen, KI, Workflows und bestehende IT werden passend eingerichtet - nicht überdimensioniert.
  • Iterative Umsetzung in überschaubaren Schritten
    Frühe Ergebnisse statt langer Konzepte. 
    Lernen, Nachschärfen und Priorisieren gehören fest dazu.
  • Relevanz- und Wirkungsprüfung
    Laufender Abgleich: Erfüllt die Lösung den beabsichtigten Nutzen?
    Falls nicht, wird angepasst – sachlich und transparent.
  • Systemübergabe mit Klarheit
    Die Lösung wird so übergeben, dass sie intern verstanden, betrieben und weiterentwickelt werden kann. Keine versteckten Abhängigkeiten.
  • Schulung entlang der realen Nutzung
    Keine Tool-Demos, sondern praxisnahe Befähigung im Arbeitskontext.
    Die Beteiligten wissen, warum sie etwas tun – nicht nur wie.
  • Management-Mentoring während und nach der Einführung
    Begleitung bei Entscheidungen, Prioritäten und Verantwortung.
    Mentoring stellt sicher, dass die Lösung im Alltag Wirkung entfaltet.
  • Nachhaltige Verankerung im Unternehmen
    Prozesse, Wissen und Systeme bleiben anschlussfähig – auch ohne externe Unterstützung.

Praxistipps​

Relevanz = sichtbare Inhalte ∧ Kontext ∧ intelligente Verarbeitung durch Mensch und KI


  • Inhalte
    Fachwissen, Daten, Erfahrungen und Dokumente – intern wie extern vorhanden.

  • Kontext
    Einordnung nach Ziel, Situation, Rolle, Zeitpunkt und Fragestellung.

  • Intelligente Verarbeitung
    Durch Menschen und KI: verständlich, nachvollziehbar, prüfbar und wirksam.


Fehlt eine dieser Komponenten, entsteht keine Relevanz:

  • Inhalte ohne Kontext bleiben bedeutungslos.
  • Kontext ohne Inhalte bleibt leer.
  • Intelligente Verarbeitung ohne beides führt zu falschen oder zufälligen Ergebnissen.


DBRS setzt genau an dieser logischen UND-Verknüpfung an.

Die Digital Business Relevance Suite stärkt Ihre Sichtbarkeit und Relevanz nach außen und innen.

  • Wir empfehlen bewusst kleinere und abgegrenzte Projekte, damit die Beteiligten KI-Innovation sicher und positiv erleben können.
  • Die Projektmethode Experience Innovation (weiter unten beschrieben) sorgt dafür, dass KI, Menschen und Prozesse verlässlich und erfolgreich zusammenwirken.

Harvard Business Review Studie: Überwindung der organisatorischen Hindernisse für die Einführung von KI (engl.).

Viele nutzen KI-Portale im unstrukturierten Kreativ-Modus: Man probiert aus, dokumentiert aber wenig. So bleibt der praktische Nutzen unscharf, Lernen zufällig – eine aktuelle Harvard-Studie spricht von einer „unsichtbaren Wand“ für weiteren Nutzen.


Vibe Mode (strukturierter Kreativ-Modus)

Strukturiertes Ausprobieren: Ideen testen, Lerninhalte erproben, Muster erkennen, erste Lösungen und Prototypen bauen.

Am Ende stehen verstehbare, nachvollziehbare und prüfbare Ergebnisse, idealerweise ein einfacher Prototyp mit kurzer Beschreibung – die Basis für den nächsten Schritt.


CAISE Mode (Engineering-Modus)

Hier beginnt der qualitätsorientierte, dokumentierte Entwicklungsprozess mit klarem Ziel.

KI wirkt als unterstützendes Teammitglied, Entscheidungen und Ergebnisse werden validiert:

Das nennen wir Collaborative AI Supported Engineering (CAISE).

Wie die technische DBRS Seite in eine Webseite eingebunden wird, ist beispielhaft unter https://tolksdorf.digital/dbrs-llm-knowledge-hub/ bereitgestellt. Die Seite ist eine rein informative Einstiegsseite, die bewusst schlicht gehalten ist, um die Arbeit für LLM / KI zu vereinfachen.

Fragen und Antworten - Frequently Asked Questions (FAQ)

Wie „denkt“ ein LLM?

Ein grosses Sprachmodell (Large Language Model, kurz LLM) denkt nicht. Es berechnet die wahrscheinlich passende Antwort aus Daten, Kontext und Statistik. Sehr nützlich – aber nicht unfehlbar.


Warum ist Künstliche Intelligenz (KI) eigentlich intelligent?

Ein LLM, auch KI genannt, kann exzellent mit Sprache umgehen und erscheint deshalb Anwendern als intelligent, ja sogar mitfühlend.


Wie denken Menschen?

Menschliches Denken ist verkörpert, emotional, sozial und kulturell geprägt. Wir verbinden Erfahrung, Wahrnehmung und Gefühl – weit mehr als reine Informationsverarbeitung.


Die Stärke liegt in der Verbindung:

Menschen bringen Erfahrung, Zielorientierung und Urteilsvermögen ein – LLMs liefern Tempo, Struktur und Ideen.

Gemeinsam entsteht ein leistungsfähiges Duo: menschlich geführt, KI-unterstützt und deutlich besser als jede Seite allein.

Je nach Naturell wird die Frage unterschiedlich beantwortet. Es ist ein erstaunlich machbarer Innovationsschritt, aus dem Unternehmen aller Grösse enorme Vorteile ziehen können oder der an die Substanz gehen kann. Ignorieren sollte man ihn nicht. 

  • Wie bei jedem Werkzeug entscheidet die Anwendung im Alltag über den erzielten Nutzen. Werkzeug nutzt nichts, wenn es im Kasten liegt.
  • Mehr Effektivität: Anfangs überwiegen die Zugewinne an Kompetenzen und Möglichkeiten.
  • Mehr Effizienz: Wenn neue Kompetenzen gewonnen, gelernt und geprüft wurden, überwiegen in der wiederkehrenden Anwendung die Effizienzgewinne.
  • Der Admin-Zugang zur Webseite muss möglich sein, alternativ ist enge Zusammenarbeit mit den Verantwortlichen nötig.
  • Datenqualität und Verteilung in Datensilos: Unsere Suite hilft, diese aufzubereiten und nutzbar zu machen.
  • Akzeptanz im Team: KI-Tools wie Samy sind neu – wir bieten Schulungen an, um Mitarbeiter:innen sicher im Umgang mit der Technologie zu machen.
  • Wenn bei der Webseite noch keine Search Engine Optimierung (SEO) erledigt wurde, kommt das Thema hinzu. Zur Aufwandsreduktion wird KI eingesetzt.
  • Jedes Unternehmen hat seine eigene Ausgangslag, was zu unterschiedlichen Workflows und Aufwänden führt.
  • Context Engineering: Aufbereitung der Daten. Zur Aufwandsreduktion wird KI eingesetzt, Ergebnisse werden vom Mensch geprüft.
  • Prompt Engineering für die in Workflows genutzte KI.
  • Workflow und Integration Engineering für geplanten Workflows.
  • Für die Workflows gibt es Vorlagen, dennoch ist Anpass- und Testaufwand nötig. 
  • Erfahrungswert für den Aufwand: pro Workflow wenige Stunden bis wenige Tage.
  • Das wird im Relevance Radar Workshop und den Quick-Checks ermittelt.
  • chatGPT & Co finden Sie und formulieren Antworten in Ihrem Sinne anstatt zu raten oder zu ignorieren.
  • Wirklich intelligent interaktive Chat Bots verbessern die Kundenbindung und überraschen positiv.
  • Verbesserung der Datenqualität für weitere Prozesse.
  • Erhöhung von digitalem Reifegrade und Innovationskraft.
  • Ja, für interne Prozesse. 
  • Ja, die Digital Business Relevance Suite ergänzt Ihre Webseite. Es werden für Anwender unsichtbare Code Snippets hinzugefügt und robots.txt sowie sitemap.xml ergänzt.
  • SEO = Search Engine Optimization, also Otimierung für traditionelle Suchmaschinen
  • GEO = Generative Engine Optimization, also Optimierung für KI wiie Google Gemini, chatGPT, Claudem Mistral, uvm.
  • SEO und GEO sind heutzutage gleichermassen wichtig
  • Weitere Informationen finden Sie unter https://tolksdorf.digital/kmu-opensource-ki-hub
  • Zur Sicherheit gehört nicht nur wo die KI betrieben ("gehostet") wird sondern auch wie sie eingebunden wird. In dieser Lösung erfolgen im Chat Client alle Anwendereingaben anonymisiert, was von dieser Seite aus eine breite KI Auswahl ermöglicht. Im jewiligen Fall ist zu prüfen, ob aus Compliance Gründen europäische Lösungen wie das opensource LLM Mistral zu bevorzugen sind.
  • Zur nachhaltigen Sicherheit gehört auch die Wahlfreiheit in der Lösung unterschiedliche LLM Anbieter nutzen zu können. So können auch künftige oder geänderte Anforderungen berücksichtigt werden.

DBRS ermöglicht die Orchestrierung der Webseiten Informationen gemäss AI Overviews (Google Search), Helpful Content / E-E-A-T, ehemals Search Generative Experience (SGE).

Die Optimierung für Suchmaschinen und KI-Systeme (oft als GEO – Generative Engine Optimization bezeichnet) erfordert eine Kombination aus klassischen SEO-Methoden und neuen, dialogorientierten Strategien.

  • Kombinierte Optimierung:
    Die Sichtbarkeit wird durch die Kombination klassischer SEO-Methoden mit dialogorientierten GEO-Strategien verbessert.
  • Answer-First-Prinzip:
    Zentrale Antworten werden direkt zu Beginn eines Absatzes oder Artikels platziert, da KI-Systeme gezielt nach kompakten Antworten suchen.
  • Strukturierte Daten:
    Inhalte werden mit Schema.org-Markups (JSON-LD) ausgezeichnet, um Suchmaschinen und KI-Systemen eine eindeutige Interpretation zu ermöglichen.
  • Frage-Antwort-Formate (FAQs):
    Inhalte werden in klaren Frage-Antwort-Strukturen aufgebaut, wobei W-Fragen als Überschriften genutzt werden, da diese häufig von KIs extrahiert werden.
  • Autorität und Vertrauen (E-E-A-T):
    Die Glaubwürdigkeit wird durch Autorenprofile, Quellenangaben, Studienverlinkungen und Erwähnungen auf etablierten Drittplattformen gestärkt.
  • Konversationelle Inhalte:
    Texte werden in natürlicher, dialognaher Sprache verfasst, da KI-gestützte Suchsysteme solche Inhalte bevorzugt zitieren.
  • Technische Zugänglichkeit:
    Der Zugriff für KI-Crawler wird ermöglicht (z. B. über robots.txt), und relevante Inhalte werden direkt im HTML bereitgestellt.
  • Aktualität und Faktenbasis:
    Inhalte werden regelmäßig aktualisiert, da aktuelle Daten und Statistiken von KI-Systemen bevorzugt berücksichtigt werden.


Ich möchte einen Quick-Check für meine Anwendungsfälle besprechen




Digitale Use Cases einzeln und agil umsetzen, dann den Nutzen erleben - dann den nächsten realisieren.


Marketing, Sales, Webseite, Intranet / Sharepoint

Von Google, BING und KI wie chatGPT gefunden werden

  • Klassische Suchmaschinen bleiben relevant, die Suche per KI gewinnt Anteile hinzu
    Fausregel: wer Google Rich Results liefert, hat eine gute Basis bei KI-Crawlern.

  • Klassische Suchmaschinen
    Sichtbarkeit  messen mit einfach anwendbaren und verständlichen DSGVO-konforme Internet-Analytics, die auf Google Search aufbauen.

  • Generell mehr Sichtbarkeit
    Für Google, BING, Gemini, chatGPT, Perplexity und Co mehr Relevanz gewinnen durch anreichernde Texte und Anleitung der Crawler, respektive Sperrung. 

  • Ergänzung bestehender Webseiten
    - Alle Content Management Systeme (CMS) wie WordPress, WIX, etc. werden unterstützt. 

    - Wertvolle Informationen zur Content-Optimierung und DSGVO Konformität werden gewonnen.

Neues Business finden und  Geschäftsentwicklung mit KI, Intranet / Sharepoint, Teams & Slack 

  • Markt und Kundeninformationen automatisch, DSGVO konform aufbereiten

    - CRM Daten und Adresslisten

    - Accountpläne

    - Bestehende unvollständige Daten aus mehreren Quellen aufbereiten und zusammenfassen

    - Empfehlungen für Kontaktbezogene Playbooks und Texte erstellen

    - Informationen zu Produkten, Märkten, Trends, uvm.

  • Intranet Anwendungen

    - Unterstützung von internen Prozessen wie Engineering, Service und Sales

    - Kuratierung von bestehenden Daten über Datensilos hinweg


Samy: Für Webseiten-Besucher 24/7 verfügbarer, qualifizierter Chat Bot

  • Samy – Ihr top informierter, ethischer und  sicherer KI-Assistent

    - Samy unterstützt bei Tolksdorf.digital in den Bereichen Digital Innovation, Digitalisierung und Coding – auf Wunsch auch branchenübergreifend (z. B. Metallverarbeitung). 

    Samy ohne Anmeldung ausprobierenI

    - Samy durchsucht Intranets (z.B. SharePoint), führt Workflows aus und nutzt Webseiten für fundierte Beratung – stets mit ethischer Einschätzung bei fachlichen Fragen.

    Datenschutz und nutzbare LLM / KI:
    - Datenschutz: DSGVO-konformes Hosting in Europa
    - Aktuelle französische Mistral-LLMs + Perplexity
    - Weitere LLM nach Wahl und Compliance Bestimmungen von Ihrem Unternehmen



 

KI Innovation Agent Samy ohne Anmeldung ausprobieren

Ziele im Blick mit dem Relevance-Radar, leistungsfähige Technik mit Experience Innovation schnell einführen.

Relevance Radar

Der Relevance Radar sorgt dafür, dass die Wahrnehmung über Unternehmen Inhalte nicht zufällig entsteht, sondern:

  • auf relevanten Entwicklungen basiert,
  • mit klaren Prioritäten verbunden ist,
  • und systematisch umgesetzt werden kann.


Von Wahrnehmung zu Steuerung - Canonical Context Analysis (CCA) und Canonical Context Registry (CCR)

  • CCA analysiert, wie Themen, Begriffe und Narrative aktuell eingeordnet werden
  • CCR hält die bewusst festgelegten, kanonischen Kontexte eines Unternehmens fest dient als Referenzrahmen für Content, interne Wissenspflege, Hinweise für KI zur Nutzung der Inhalte, Kommunikation nach außen.
  • Praktisches Beispiel: https://tolksdorf.digital/markdown/dbrs/ccr/latest/


DBRS macht Relevanz messbar.

Managementsysteme wie Experience Innovation sorgen dafür, dass daraus Entscheidungen und Wirkung entstehen.

Management System für schnelle und wirksame DBRS Prozesse (Experience Innovation)

Der Kontext eines Unternehmens verändert sich laufend. Diese gezielte Weiterentwicklung der Wahrnehmung durch Menschen und KI bezeichnen wir als Context Engineering.


DBRS liefert dafür die notwendigen Erkenntnisse, um Kontextentwicklung sichtbar und steuerbar zu machen. Diese Signale können von der Unternehmensführung gezielt für Impulse in Strategie, Organisation und Umsetzung genutzt werden.


Damit DBRS dauerhaft wirksam ist, wird empfohlen, es in einen klaren Management- und Lernprozess einzubetten – zum Beispiel Experience Innovation.

  • Nach dem Relevance Radar, Einstieg in die Umsetzung über einen Quick-Check zum Abgleich von Strategie + Planung.
  • Fokus auf Akzeptanz, Transparenz und Umsetzbarkeit, damit notwendige Veränderungen mitgetragen werden.
  • Transparente Preise – Dienstleistungskosten in den Leistungsbeschreibungen und der Preisliste
Mehr Info über Experience Innovation 

Technische Basis: KMU Opensource KI Hub

  • Das lizenzkostenfreie, von Tolksdorf.digital kuratierte KMU Opensource KI Hub bietet eine offene, modulare Plattform für den Einsatz von KI in Unternehmen. Es verbindet interne und externe Datenquellen mit leistungsfähigen AI-Agenten und marktübliche Large Language Models (LLMs) – transparent, DSGVO-konform und ermöglicht Datensouveränität.
  • Dazu kommen weitere Opensource Komponenten wie Plausible.ai
    Öffentliches Beispiel-Dashboard: https://plausible.tolksdorf.digital/tolksdorf.digital
  • Auf Wunsch lizenzkostenfreie odoo community edition Webseite, CRM, Shop, Forum, e-learning, Portal
Mehr Info über den KMU-Opensource KI Hub 

Investition: Lizenzkostenfreie Lösung plus Innovation Boutique Services nach Abschätzung und Aufwand oder per Eigenleistung

  • Die Digital Business Relevance Suite ist Opensource und kann selbsständig eingeführt, konfiguriert oder erweitert werden (Eigenleistung). Services der Innovation Boutique können nach Bedarf ergänzt werden.
  • Fachmentoring-, Innovations- und Engineering-Services mit optionalen Open-Source-Lösungen liefern messbare Ergebnisse im vereinbarten Zeit- und Kosterahmen. Unerwünschte Aufwände werden durch diese "Timeboxed - Innovation" vermieden – Zeit und Kosten gezielt optimiert und eingespart.
  • Fachmentoring KI Nutzung.
Mehr Info über Timeboxed Innovation 

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