ALBERT | AI Operating System KI-Betriebs­system für Unternehmens­prozesse

ALBERT | AI Operating System bindet sich per SSO nahtlos an Ihre vorhandene Benutzerverwaltung an. Jeder Prompt, jede Vektorsuche und jeder Agent-Run erfolgt exakt in dem Rechtekontext, den deine zentrale Identity-Plattform vorgibt. Ergänzt wird das Prinzip durch eine Audit-Datenbank, die speichert, welcher User auf welches Objekt zugegriffen hat, welche Quellen das LLM heranzog und welche Antwort erzeugt wurde. Für externe Prüfer bedeutet das: vollständige Transparenz in Sekunden statt manuellem Logfile-Sammeln über Stunden.

Das Innovations-Tempo in der KI-Branche ist atemberaubend: Alle paar Monate erscheinen neue LLM-Generationen, Spezialmodelle für Codierung, Multimodalität oder branchenspezifisches Vokabular. Statt den Plattform-Kern bei jeder Modell-Neuerung anzupassen, nutzt ALBERT | AI Operating System ein Plugin-basiertes Model-Adapter-Konzept. Ein neues Modell wird angebunden, als Voreinstellung registriert, und schon können bestehende Workflows entscheiden, ob sie GPT-4o, Claude 3 oder ein internes Llama 3 bevorzugen.

Viele RAG-Anwendungen laden bei jeder Frage ganze Dokumente in ein Modell. Die Folge sind massive Latenzen und hohe Kosten. ALBERT | AI Operating System prüft Prompts automatisch darauf, ob der Knowledge-Tree Informationen dazu enthält. Bei Anfrage wertet das System zuerst die Mini-Summaries im Knowledge-Tree aus. Bei einer Anfrage wertet das System zuerst diese Mini-Summaries aus, filtert irrelevante Knoten heraus und lädt nur die wirklich relevanten Volltexte nach. Ergebnis: Antwortzeiten im zweistelligen Millisekundenbereich, selbst wenn dein Archiv zweistellige Milliardenzeilen umfasst.

Für Entwickler stehen REST-API und eine JavaScript-SDK bereit; Fachbereiche profitieren vom Low-Code-Designer, der Workflows mit generativer KI mischt. Ob ein Agent eigenständig E-Mails versendet, ein ERP-Ticket erzeugt oder externe APIs aufruft, alle Aktionen lassen sich mit wenig Aufwand modellieren. Das Model Context Protocol (MCP) garantiert, dass sogar Drittanbieter-Anwendungen in wenigen Minuten andocken können, ohne proprietäre Re-Codierung.

Beispiel: Eine Bank automatisiert mit ALBERT | AI Operating System ihre KYC-Prüfung. Ein Agent liest täglich ausgehende Zahlungsaufträge, korreliert sie mit Kundendokumenten und generiert bei fehlenden Unterlagen automatische Rückfragen. Laut Controlling reduzierte sich der manuelle Aufwand um 64 Prozent, während Audit-Feststellungen der BaFin erstmals ohne Nachbearbeitung bestanden wurden.

Beispiel: Ein Maschinenbauer analysiert Schwingungs- und Temperaturdaten in Echtzeit. Der Agent schlägt bei Anomalien automatisch in Wartungs-Anleitungen nach, generiert eine kompakte Fehlerbeschreibung und erstellt direkt eine 8D-Maßnahme im ERP. Die mittlere Reparaturzeit sank um 27 Prozent, die mtbf-Kennzahl stieg signifikant.

Beispiel: Eine Klinikgruppe nutzt ALBERT | AI Operating System, um Arztbriefe automatisch zusammenzufassen und mit ICD-10-Codes zu versehen. Ein zweiter Agent de-identifiziert personenbezogene Daten für Forschungszwecke. Trotz strenger DSGVO-Anforderungen läuft das System vollständig On-Prem in einer air-gapped Umgebung.

Beispiel: In einer Großstadt digitalisierte das Bauamt sämtliche Altakten. ALBERT | AI Operating System ermöglicht Sachbearbeitern, baurechtliche Zusammenhänge per Chat zu erfragen, ohne gegen Aktengeheimnis zu verstoßen. Eine interne Evaluation beziffert die Zeitersparnis beim Vorgangsbearbeiten auf 38 Prozent.

Beispiel: An einer Technischen Universität aggregiert ein Paper-Crawler täglich Veröffentlichungen aus Fach-Repositorien. ALBERT | AI Operating System erzeugt strukturierte Metadaten, schlägt ähnliche Methoden vor und verweist auf offene Forschungsfragen. Die Zahl zitierfähiger Veröffentlichungen pro Jahr stieg merklich.

Das ALBERT | AI Operating System ermöglicht die Anbindung von Active Directory (AD) oder LDAP-Verzeichnisdiensten. Darüber können Benutzer und Gruppen zentral importiert, synchronisiert und verwaltet werden. Nach der Einrichtung der AD/LDAP-Anbindung erfolgt die Benutzer- oder Gruppenzuordnung automatisch oder regelmäßig zeitgesteuert. Für spezielle Fälle kann ein Im- und Export per REST-Service  konfiguriert werden.

Ja, das ALBERT | AI Operating System unterstützt die TOTP-basierte Zwei-Faktor-Authentisierung, die pro Benutzer konfiguriert werden kann.

Mit dem Audit-Tool des ALBERT | AI Operating System kannst du Aktivitäten (Erstellen, Bearbeiten, Löschen) von Objekten nachvollziehen.

Verwende den Mailadapter (IMAP) oder den internen Mailserver, um E-Mails direkt in das ALBERT | AI Operating System zu importieren.

Das ALBERT | AI Operating System ist eine umfassende Plattform, um Künstliche Intelligenz direkt in deine Unternehmensprozesse, Datenflüsse und den Arbeitsalltag zu integrieren. Dabei erhältst du sowohl leistungsfähige Werkzeuge für Anwender als auch vielseitige Automatisierungsoptionen für Fachabteilungen, Entwickler und Administratoren.

1. KI-Chat für den Anwender
   Über den zentralen Chat-zugänglich über die Benutzeroberfläche-können Anwender direkt mit verschiedenen KI-Modellen (z. B. GPT, Claude, Mistral und andere) interagieren.
• Sie erhalten Antworten in natürlicher Sprache auf alle Fragen zu Unternehmensdokumenten, Prozessen, Aufgaben oder externen Datenquellen.
• Der KI-Chat kann Fachfragen beantworten, Informationen aus der gesamten Wissensbasis finden, Daten extrahieren, Zusammenfassungen liefern oder komplexe Recherchen durchführen.
  
  
2. KI-API für Prozesse und Integrationen
   ALBERT stellt leistungsfähige APIs bereit, die es ermöglichen, KI-Services in individuelle Anwendungen, eigene Prozesse oder beliebige Drittsysteme einzubinden.
• Entwickler können so z.B. automatisierte Klassifizierungen, Datenauswertungen, Sentimentanalysen, Zusammenfassungen oder Bild-/Dokumentenverständnis direkt programmatisch ansprechen und in eigene Workflows integrieren.
  
  
3. KI-Workflows inklusive „Human in the Loop“-Konzept
   Das ALBERT | AI Operating System ermöglicht nicht nur vollautomatische KI-Prozesse, sondern auch Workflows, bei denen Menschen gezielt an relevanten Stellen eingreifen können („Human in the Loop“).
• Beispielsweise kann die KI Dokumente automatisiert vorklassifizieren und bei Unsicherheiten oder Schwellenwerten einen Anwender zur Entscheidung oder Korrektur auffordern.
• Solche Workflows lassen sich individuell bauen und flexibel an die reale Unternehmenspraxis anpassen.
  
  
4. Aufgaben- und Prozessautomatisierung (Task & Cronjobs) für wiederkehrende KI-Aufgaben
   ALBERT bietet die Möglichkeit, KI-basierte Aufgaben zeitgesteuert, periodisch oder triggerbasiert laufen zu lassen. Typische Anwendungsfälle sind:
• Verschlagworten von Bildern: KI analysiert eingehende Fotos und vergibt automatisch passende Schlagworte/Tags.
• Auswertungen von Akten: Komplexe Dokumentensammlungen werden KI-gestützt analysiert und nach beliebigen Kriterien ausgewertet.
• Automatisierte Zusammenfassung von E-Mails: E-Mail-Konversationen werden erkannt und in prägnante Zusammenfassungen umgewandelt.
• Tages-/Monats-/Jahresberichte: Regelmäßiges, KI-gestütztes Erstellen von Übersichten und Auswertungen nach verschiedenen Kennzahlen.
• Custom-Analysen: Die KI kann beliebige Analysen nach individuellen Gesichtspunkten durchführen (z. B. Statusübersichten, Trends, Risikobewertungen usw.).

SSL-Zertifikate können direkt im ALBERT | AI Operating System für Weboberfläche, IMAP, WebDAV & Co. verwaltet werden - für höchste Sicherheit.

Das ALBERT | AI Operating System stellt eine besonders leistungsfähige und vielseitige Suche bereit, die speziell für umfangreiche Informationsbestände und komplexe Strukturen konzipiert ist. Die Suche unterstützt sowohl einfache Alltagsfälle als auch anspruchsvolle Recherche-Anforderungen, inklusive:

Volltextsuche:
Jeder Inhalt - egal ob in Office-Dokumenten, PDFs, E-Mails oder gescannten Dateien - wird automatisch im Hintergrund indiziert. So können Sie mit der Volltextsuche alle gespeicherten Inhalte im Klartext, in Metadaten oder sogar in Anhängen auffinden.

Filter- und Facettensuche:
Sie können Ergebnisse nach verschiedenen Kriterien sofort eingrenzen, etwa nach Dokumententyp, Erstellungsdatum, Ablageort oder benutzerdefinierten Metadaten. Über Facetten oder dynamische Filter lassen sich große Treffermengen sehr schnell und gezielt auswerten.

Suchprofile & gespeicherte Suchen:
Sie können individuell konfigurierte Suchen (inklusive Filter- und Sortieroptionen) als Suchprofile speichern und jederzeit wiederverwenden - auch teamübergreifend.

Verknüpfte und kombinierte Suche:
Durch UND- bzw. ODER-Operatoren, Bereichseinschränkungen und Negationen (Ausschlusslogik) ist es möglich, hochpräzise Abfragen zu starten, bspw. nach bestimmten Wortkombinationen oder innerhalb bestimmter Workflows.

Individuelle Sichten:
Zusätzlich lassen sich benutzerdefinierte Ansichten für spezielle Arbeitsbereiche oder Rollen erstellen, sodass jeder Anwender seine Suchergebnisse und Darstellung optimal auf die eigenen Bedürfnisse anpassen kann.

Suche nach Inhalten, Metadaten und Relationen:
Neben der klassischen Suche im Dokumentinhalt lassen sich gezielt strukturierte Felder (Metadaten), Beziehungsinformationen (wie Verknüpfungen, Notizen, Versionen) oder auch Workflowergebnisse durchsuchen.

KI-gestützte Suche (ALBERT-Integration):
Intelligent Search: In Verbindung mit den KI-Funktionen von ALBERT können Sie semantische Suchen und Fragen stellen („Finde alle Verträge mit KI-Klauseln“). ALBERT versteht natürliche Sprache, gibt interaktive Filtervorschläge und kann auch große Datenmengen blitzschnell vorsortieren.

Export und Weiterverarbeitung:
Suchergebnisse lassen sich exportieren oder direkt in Workflows weiterverarbeiten, z. B. zur Nachverfolgung, Zuweisung oder automatisierten Prozesssteuerung.

Mehrsprachigkeit und OCR:
Die Suche berücksichtigt Sprachvielfalt und verarbeitet auch Texte, die mittels OCR aus eingescannten Dokumenten extrahiert wurden.

Die Hardware- und Serveranforderungen für das ALBERT | AI Operating System richten sich nach der Anzahl der Nutzer, dem Datenvolumen, den gewünschten Modulen/KI-Features sowie der gewählten Betriebsart (On-Premises, virtuelle Maschine oder Cloud).

Mindestvoraussetzungen (für kleine Umgebungen, wenige Nutzer):

• Prozessor: 4 CPU-Kerne (x86_64 empfohlen, mind. Intel/AMD, ab 3 GHz)
• Arbeitsspeicher (RAM): 8-16 GB RAM (je nach Modulumfang)
• Festplatte/Speicher: Mindestens 200 GB HDD/SSD für System, Datenbank und Suchindex
• Betriebssystem: Windows (ab Server 2016/2019/2022) oder Linux (empfohlen: Ubuntu, Debian, CentOS, SLES)
• Datenbank: MariaDB - weitere möglich: MySQL, PostgreSQL, MS SQL, ORACLE
• Netzwerk: Gbit-Ethernet, TCP/IP

Empfehlung für produktive oder wachsende Umgebungen:

• Prozessor: 8 oder mehr CPU-Kerne
• RAM: 32-128 GB RAM (bei großen Datenmengen und intensiven KI-Nutzungen)
• Speicherplatz: Start ab 400 GB SSD/NVMe, je nach Datenvolumen ausbaubar (Trennung: System, Daten, Backups, Suchindex/Solr)

Weitere Hinweise:

• Bei Nutzung von KI, Volltextsuche, OCR oder großen Workflows empfiehlt sich ein dedizierter Server, ggf. mit weiteren Cores/RAM und leistungsfähigen SSDs.
• Für Clusterbetrieb oder Hochverfügbarkeit: Loadbalancer, mehrere Anwendungsserver, dedizierter Suchserver (Solr/Elasticsearch) und ggf. Einsatz von ZooKeeper.
• Virtuelle Maschinen/Cloud: ALBERT | AI Operating System ist voll VM-tauglich (VMware, Hyper-V, Proxmox etc.).

Empfohlene Zusatzsoftware / Komponenten:

• ImageMagick, Ghostscript, LibreOffice (zur Vorschau- und Konverterstellung)
• Serveruhr synchronisiert (NTP)
• SSL-Zertifikate bei externem Webzugriff

Sicherheit und Betrieb:

• Das System sollte unter einem eigenen Dienstbenutzer (kein root/Administrator) laufen.
• Hardware-RAID oder gespiegelte Volumes werden zur Ausfallsicherheit empfohlen.

Das ALBERT | AI Operating System bietet zahlreiche Standardschnittstellen, um Daten mit anderen DMS- und ECM-Systemen auszutauschen und externe Anwendungen nahtlos einzubinden. Dazu zählen unter anderem:

• MCP - Model Context Protocol: Eine besonders moderne und zukunftssichere Möglichkeit der Integration - Offener Standard für KI-Agenten. Der Standard legt fest, wie beliebige Anwendungen, Datenquellen oder Tools über eine einheitliche API/JSON-Struktur Kontext an Large Language Models (LLMs) liefern und Aktionen empfangen können. Ein MCP-Server implementiert das Model Context Protocol (MCP) und fungiert als universelle Schnittstelle, vergleichbar mit USB-C für Hardware, und ermöglicht die vendor-neutrale, zukunftssichere Integration verschiedenster Systeme als KI-Tools in ALBERT über eine einheitliche Schnittstelle.
• CMIS (Content Management Interoperability Services): Industriestandard für den systemübergreifenden Dokumentenaustausch.
• WebDAV & SMB: Einbindung des Systems als Netzlaufwerk und Austausch mit Dateifreigaben.
• FTP(S), IMAP und SMTP: Für Versand, Import und Archivierung von Dokumenten und E-Mails.
• REST- und JavaScript-API: Individuelle Integrationslösungen für tiefe Systemvernetzung.
• Weitere Standards: u.a.  Scanner-Einbindungen, Office-Suite-Integration und mehr.

Im ersten Moment wirkt der Betrieb einer KI-Plattform auf einem eigenen Operating System vielleicht nach „Overkill“. Doch wer dauerhaft KI sicher, flexibel und wirklich wertschöpfend im Unternehmen nutzen will, profitiert enorm von genau diesem Ansatz. Hier sind die wichtigsten Gründe dafür:

1. Einfache, zentrale Integration aller Datenquellen - KI out-of-the-box nutzen statt basteln
   Mit einem spezialisierten Betriebssystem wie ALBERT wird die KI nicht als Fremdkörper irgendwo „drangeklebt“, sondern Teil der zentralen Unternehmens-IT.
• Alle Daten, Prozesse, E-Mails, Akten, Dateien - egal woher - werden automatisiert im Hintergrund erschlossen, vorbereitet und für die KI verständlich gemacht.
• Keine Insellösungen, kein ständiges „Daten-Schubsen“ per Schnittstellenbastelei - ALBERT bringt alles unter ein Dach.
  
  
2. Datensicherheit, Governance und KI-Compliance aus einer Hand
   Gerade Unternehmen und Organisationen müssen klare Vorgaben zu Datenschutz (DSGVO), Revisionssicherheit, Zugriffsschutz und Nachvollziehbarkeit einhalten - auch und gerade bei KI-Prozessen.
• Auf einem eigenen Betriebssystem wie ALBERT laufen alle KI-Prozesse transparent, prüfbar und revisionssicher - inklusive Rechtekonzepten, Protokollen, Löschkonzepten und Archivierung.
• Sie entscheiden, ob Ihre KI in der Cloud, On-Premises oder im Hybridmodell arbeitet - und behalten volle Datenhoheit.
  
  
3. Skalierbarkeit und Erweiterbarkeit - KI, die mit Ihren Anforderungen wächst
   ALBERT ist für Unternehmen jede Größe und jeden Entwicklungsschritt ausgelegt:
• Neue Module und KI-Features können jederzeit per Klick aktiviert werden, etwa zur Texterkennung, Prozessautomatisierung, Bildauswertung u.v.m.
• Egal ob Sie 10 oder 100.000 User haben: Sie benötigen nicht für jede Anforderung eine neue, teure Speziallösung.
• Und: ALBERT ist durch offene Standards und das Model Context Protocol (MCP) auf Integration zukünftiger KI-Tools vorbereitet.
  
  
4. Produktivitätsboost und Wertschöpfung statt „KI-Spielerei“
   Oft sind Standalone-KI-Dienste Einzellösungen ohne Bezug zu Ihren Geschäftsprozessen.
• Mit ALBERT werden echte Mehrwerte geschaffen: Routineaufgaben werden automatisiert, Anfragen und Analysen laufen in Sekunden, Kundenbeziehungen werden aktiv unterstützt - und Ihre bestehende Mannschaft kann ihre Leistung vervielfachen.
• Die KI bleibt kein Spielzeug - sie wird zum „Co-Piloten“ für jede Abteilung.
  
  
5. Geringerer Gesamtaufwand und mehr Kontrolle langfristig
   Wirkliches KI-Potenzial entfaltet sich nur, wenn sie sicher im Tagesbetrieb verankert, steuer- und erweiterbar sowie für alle nutzbar ist. Mit einem eigenen, spezialisierten Betriebssystem wie ALBERT vermeiden Sie Wildwuchs, Datensilos, Schnittstellen-Chaos - und gewinnen eine wartbare, zukunftsfähige Basis.

Fazit:
Mit ALBERT | AI Operating System schaffen Sie für Ihr Unternehmen das „Betriebssystem für KI“, auf das Sie sich 100% verlassen können - flexibel, sicher, integriert und fit für alle aktuellen und künftigen Anforderungen. Sie profitieren dauerhaft, statt auf halbe Lösungen und Einzelanwendungen zu

Ohne Künstliche Intelligenz (KI) läuft dein Unternehmen natürlich nicht sofort Gefahr, "unterzugehen" - aber du verschenkst jeden Tag Potenzial, Zeit, Zukunftssicherheit und Wettbewerbsfähigkeit.

Kurzfristig:
Du kannst Routinen, Recherche- und Verwaltungsaufgaben weiterhin manuell erledigen. Aufgabenlisten werden von Hand geschrieben, Daten von Mitarbeitern gesucht, Reports und Auswertungen manuell erstellt. Noch funktioniert das - aber:

• Es kostet Zeit, Nerven und Fachkräfte.
• Deine Konkurrenz kann Anfragen, Analysen, Trends und Chancen digital-gestützt schneller erkennen und umsetzen.

Mittelfristig:
Mit immer mehr Daten, Projekten und steigendem Informationsbedarf stoßen klassische Arbeitsweisen schnell an ihre Grenzen:

• Mitarbeiter verbringen mehr Zeit mit Verwaltung statt Wertschöpfung.
• Innovationen und schnelle Reaktionen auf Kundenwünsche oder Marktveränderungen bleiben auf der Strecke.
• Fachkräftemangel und steigende Kosten treffen dich härter, weil du nicht automatisierst.

Langfristig:
Unternehmen, die früh und ganzheitlich auf KI setzten - wie mit dem ALBERT | AI Operating System - automatisieren, analysieren und lernen schneller. Sie sparen Kosten, steigern Produktivität, gewinnen neue Kunden schneller und bieten modernen Service.

Fazit:
Du überlebst ohne KI, aber…

• Mit KI wächst du schneller, bist stressfreier konkurrenzfähig und verfügst über Ressourcen für Innovation statt für Verwaltung.
• Ohne KI riskierst du, von modernen Wettbewerbern überholt zu werden - und verlierst mit jedem Tag ein Stück Zukunft.

Besser heute mit KI smarter arbeiten als morgen hinterherlaufen!