Struktur durch Architektur: Von KI-Modellen zu Denkmaschinen

Endlich produktive KI-Agenten

KI-Modelle leisten Großartiges. Aber sie alleine sind nicht ausreichend, KI-Agenten die nötige Struktur und Verlässlichkeit zu geben. Wir lösen das Problem an seiner Wurzel — und erschaffen eine neue System-Klasse für vertrauenswürdiges maschinelles Denken & Schlussfolgern.

Schnelleinstieg für Business-Teams

Entdecke live, wie sich die Gedankengänge entfalten: mit umfassenden Erklärungen, logisch begründeten Schlussfolgerungen & transparenten Lösungswegen.

Schnelleinstieg für Tech-Teams

Unsere API ist Struktur-kompatibel mit der OpenAI SDK. Das ermöglicht einfache Migration. Mehr Informationen dazu in der Dokumentation.

Gewinner des IONOS AI Project of the Year 2025 Awards →

Die zentrale Herausforderung:

die Entscheidungs-Logik der KI-Agenten

Was fehlt,
ist Struktur

„Würden Sie einem Menschen vertrauen, der seinen Lösungsweg weder gründlich erklären noch begründen kann?“

Generierung + Strukturierung = Denkmaschine
KI-Modelle (auf Transformer-Basis) reihen Wort an Wort und kennen — aufgrund ihres internen Aufbaus und Funktionsprinzips — kein Konzept von „Gedanken-Strukturen“. Das ist kein ‚Versagen‘ der Modelle, sondern erwartetes Verhalten.
Fachlich anspruchsvolle Entscheidungen benötigen aber strukturiertes, schrittweises und nachvollziehbares Denken und Schlussfolgern. Genau hier liegt das aktuelle Gap im Markt.
Um aus Wortfolgen hochwertige Gedankengänge zu machen, braucht es — über KI-Modelle hinaus — eine explizite „Gedanken-Strukturierungs- & Prozessführungs-Architektur“. Eine zusätzliche Ebene über den KI-Modellen. Genau das haben wir gebaut. Hier können Sie weiterlesen.
Denkmaschinen machen aus rohem KI-Output nachvollziehbares Denken – aus Potenzial Produktivität.

KI aus 'Denkmaschinen':

Die Grundlage für Ihre anspruchsvollen KI-Agenten

Wenn Sie KI-Agenten für anspruchsvolle Aufgaben in geschäftskritischen Prozessen bauen wollen – also dort, wo echter Business Value entsteht –, stoßen KI-Modelle alleine schnell an ihre Grenzen. Sie sparen sich viel Aufwand, Ärger und Validierungsarbeit, wenn Sie in solchen Szenarien auf Denkmaschinen setzen. Unsere Technologie bietet Ihnen genau dafür die passenden Aufsatzpunkte — und ist, by Design, genauso einfach zu nutzen und integrieren wie Sprachmodell-KI.

KI aus 'Denkmaschinen': strukturierte Schlussfolgerungen & Entscheidungen – Grundlage für Ihre anspruchsvollen KI-Agenten

Wenn Sie KI-Agenten für anspruchsvolle Aufgaben in geschäftskritischen Prozessen bauen wollen – also dort, wo echter Business Value entsteht –, stoßen KI-Modelle alleine schnell an ihre Grenzen. Sie sparen sich viel Aufwand, Ärger und Validierungsarbeit, wenn Sie in solchen Szenarien auf Denkmaschinen setzen. Unsere Technologie bietet Ihnen genau dafür die passenden Aufsatzpunkte — und ist, by Design, genauso einfach zu nutzen und integrieren wie Sprachmodell-KI.

Für Business Teams

Über unsere WebUI

Sie können einzelne Aufgaben in unsere WebUI eingeben, um Entscheidungsabläufe anzustoßen und erhalten Einblick in alle Schlussfolgerungen.

So gewinnen Sie Vertrauen, Kontrolle und reproduzierbare Entscheidungsqualität.

Für Tech Teams

Über unsere API

Nutzen Sie unsere OpenAI-kompatible API so einfach, wie Sie Spachmodell APIs benutzen.

Damit sparen Sie Entwicklungsaufwand, weil komplexe Guardrails überflüssig werden.

Für End-to-End

Agentic Workloads als
schlüsselfertige Projekte

Unser Solutions-Team begleitet Ihre Projekte rund um Agentic Workloads. Wahlweise in Zusammenarbeit mit Ihren Tech-Teams (das nennen wir „Co-Engineering“) — oder als schlüsselfertige Lösungen.

Denkmaschinen überzeugen in anspruchsvollen Cases, bei anspruchsvollen Kunden

Unsere ‚Denkmaschinen‘ bewähren sich bereits in einer Vielzahl produktiver Anwendungsfälle, bei denen es allesamt auf hochwertige und strukturierte Schlussfolgerungen mit entsprechender Transparenz und Nachvollziehbarkeit ankommt. Die nachfolgenden Beispiele zeigen einen Querschnitt über unterschiedliche Fachgebiete und Prozess-Gruppen im Unternehmen.

Fordern Sie uns heraus –
wir lieben komplexe Fälle:​

Beschreiben Sie uns Ihre Herausforderung, und wir zeigen Ihnen,
wie unsere Denkmaschinen-KI sie löst – transparent, begründet und reproduzierbar.

Wir bieten pro Quartal eine begrenzte Anzahl von Challenges, bei der wir im Rahmen ausgewählter Projekte die Leistungsfähigkeit unserer „Denkmaschinen“-Technologie unter Beweis stellen.

Die Challenge besteht im Kern daraus, dass wir Ihnen in einer abgesicherten Sandbox-Umgebung in maximal 4 Wochen beweisen, Ihre KI-Entscheidungen durch Denkmaschinen-Technologie belastbar und transparent zu bekommen.

Kriterien für eine Bewertung sind u.a.:

  • müssen Sie KI-Entscheidungen erklären, nachvollziehen oder auditieren können?
  • unterliegen Ihre Entscheidungen expliziten Richtlinien wie z.B. technische Normen, Compliance-Regeln, Verwaltungs-Vorschriften oder dgl.?
  • und noch eine dritte Frage…

Fordern Sie uns heraus – wir lieben komplexe Fälle:

Beschreiben Sie uns Ihre Herausforderung, und wir zeigen Ihnen,
wie unsere Denkmaschinen-KI sie löst – transparent, begründet und reproduzierbar.

Beschreiben Sie uns Ihre Herausforderung, und wir zeigen Ihnen, wie unsere Denkmaschinen-KI sie löst – transparent, begründet und reproduzierbar.

Machen Sie mit bei der Denkmaschinen-Challenge und erleben Sie, wie maschinelles Denken wirklich funktioniert!

Die Bewerbung ist formlos: schildern Sie uns Ihren Fall und Ihre Herausforderungen. Bitte beachten Sie aber, dass Denkmaschinen auf textbasierte Agentic Workloads spezialisiert sind (d.h. keine Computer Vision oder Timeseries Cases).

FAQ

Häufig gestellte Fragen

Prompts steuern Ausgaben, aber sie schaffen keine Denksystematik. Sie beeinflussen, was ein Modell sagt, aber nicht wie es denkt.

Denkmaschinen bringen eine eigenständige Architektur für logische Strukturierung, Begründung und Validierung mit. Damit entsteht eine nachprüfbare Gedankenführung – nicht nur besser formulierter Output.

LLMs reproduzieren sprachliche Muster aus ihren Trainingsdaten, aber sie kennen keine Konzepte von Gedanken und Begründungen. Genau diese strukturellen Elemente braucht es aber für die Entscheidungslogik anspruchsvoller KI-Agenten. Daher sind LLMs alleine der falsche Aufsatzpunkt für KI-Agenten.

Denkmaschinen betten LLMs in eine Architektur ein, die strukturiertes Danken und Schlussfolgern ermöglicht. Das LLM liefert semantische Kohärenz, die Denkmaschine erzeugt und steuert Gedankengänge und erzeugt daraus Schlussfolgerungen und Entscheidungen. Vereinfach lässt sich sagen: Denkmaschinen sind LLMs + kognitive Architektur für Denken & Schlussfolgern.

Guardrails verhindern Fehler nach dem Denken – Denkmaschinen verhindern sie im Denken. Sie integrieren Policies, Normen und Regeln direkt in den logischen Schlussfolgerungsprozess, anstatt sie nachträglich zu prüfen. Das ist der Unterschied zwischen Kontrolle von außen und kognitiver Kontrolle von innen.

Kurze Antwort: nein. Frameworks orchestrieren Prompts & Co., Denkmaschinen orchestrieren Gedanken.

Sie schaffen eine kognitive Schicht über LLMs. Das Ziel ist nicht Integration, sondern Intelligenzsteuerung: strukturierte Entscheidungslogik über APIs, Modelle und Datenquellen hinweg.

Das macht Denkmaschinen zu einer neuen Systemklasse, nicht zu einer neuen Abkürzung.

Denkmaschinen trennen Hypothesenbildung und Schlussfolgerung technisch voneinander. Sie prüfen jede Ableitung auf logische Konsistenz und dokumentieren Begründungen nachvollziehbar.

Das Ergebnis ist nicht „wahrscheinlich“, sondern begründet. Halluzinationen können erkannt, erklärt und korrigiert werden – nicht versteckt.

Ja. Sie können Denkmaschinen direkt in der Web-Oberfläche testen oder über unsere API wie ein Sprachmodell einbinden.

Beides ist kostenfrei im Einstieg und erfordert keine Integration. Das Denken der KI ändert sich – nicht Ihr Setup.

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