Jedes Unternehmen stützt sich bei der Steuerung seines Tagesgeschäfts auf ein weit verzweigtes Netz von Geschäftsregeln. Dazu gehören Preisstufen, Compliance-Schwellenwerte, Betrugsmuster und automatisierte Routing-Logik. Unsere Erfahrung aus 480+ Demos* mit Kunden zeigt jedoch eine anhaltende Herausforderung: Operative Engpässe entstehen fast immer durch die manuelle Übertragung von Anforderungen, komplexe Logikprogrammierung und die Vorbereitung von Testdaten ohne ausreichenden Einblick.
Wenn Geschäftslogik in veralteten Tabellenkalkulationen verborgen, in undurchsichtigem Code eingeschlossen oder manuell in anfällige gespeicherte Prozeduren geschrieben wird, kommt Innovation zum Stillstand. Der DecisionRules AI Assistant wurde entwickelt, um genau diese Reibungspunkte zu beseitigen. Als kontextbewusster Partner unterstützt er Sie in Echtzeit direkt im Fenster Ihres webbasierten Arbeitsbereichs.
* Basierend auf einer internen Analyse von Demo-Gesprächen mit Kunden und Interessenten.
Die zentralen Säulen des KI-gestützten Mehrwerts
In enger Zusammenarbeit mit unseren Kunden und auf Grundlage der häufigsten Hindernisse, denen sie begegnen, haben wir den DecisionRules AI Assistant entwickelt, um die häufigsten Anforderungen bei der Entscheidungsautomatisierung direkt zu erfüllen. Der Assistent stellt intelligente Unterstützung bei Bedarf direkt im Fenster Ihres aktiven Arbeitsbereichs bereit. Interne Benchmarks mit Analysten auf drei Erfahrungsstufen bestätigen eine durchschnittliche Verkürzung der Regelerstellungszeit um 60% und eine 3x höhere tägliche Produktivität von Risiko- und Business-Analysten
1. Schnellere Regelerstellung (vom Konzept zur funktionierenden Logik in Sekunden)
Der zeitaufwendige Teil der Regelerstellung ist nicht die Entscheidung darüber, was eine Regel tun soll. Es ist die zeilenweise Übertragung dieser Entscheidung in eine strukturierte Entscheidungstabelle oder eine Reihe von Routing-Kriterien. Die Generierung von Regeln ist die am häufigsten gewünschte Funktion von Teams, die ihre Arbeitsabläufe beschleunigen möchten. Denn die Übertragung einer sich wandelnden Geschäftsrichtlinie in eine übersichtliche Datentabelle erfordert meist die Unterstützung eines Softwareentwicklers.
Regelgenerierung
KI-gestützt
Beschreiben Sie Ihre Anforderungen in einfacher Sprache, und der Assistent erstellt daraus funktionierende Entscheidungstabellen, Skriptregeln, Nachschlagetabellen oder Entscheidungsabläufe.
Preisstufen · Routing-Kriterien
Der Assistent macht diese Übergabe überflüssig. Beschreiben Sie Ihre Anforderungen in einfacher Sprache oder fügen Sie eine Beschreibung der Logik ein. Er interpretiert Ihre Eingabe und erstellt die passende Regel oder den passenden Ablauf direkt in Ihrem aktiven Arbeitsbereich. Sie beginnen mit Ihrer Absicht und verfeinern das Ergebnis, statt jede Bedingung, Berechnung oder jeden Prozessschritt von Hand zu erstellen.
2. Komplexe Ausdrücke mit dem Function Builder vereinfachen
Mit wachsender Logik werden auch die Formeln komplexer. Blöcke mit mehreren Bedingungen, dynamische Datumsberechnungen und Array-Operationen wie verschachtelte Schleifen kosten Zeit, weil Anwender die Dokumentation durchsuchen oder die Syntax von Funktionen wie append oder collect erraten müssen.
Function Builder
Kontextbewusst
Wählen Sie eine Zelle aus und fragen Sie nach dem Ausdruck. Der Assistent erfasst den Kontext, schreibt eine klare Formel und erklärt bestehende Logik.
Verschachtelte Bedingungen · Datumsberechnungen
Der Function Builder macht aus der Suche eine Frage. Wählen Sie eine Zelle oder einen Knoten aus und bitten Sie den Assistenten, den Ausdruck zu schreiben. Er erfasst den umgebenden Kontext, schlägt eine klare Formel vor und kann bereits vorhandene Logik erklären. In der Praxis arbeitet er wie ein Programmierpartner, der Ihre Regel bereits kennt: Sie beschreiben das gewünschte Ergebnis, und er kümmert sich um die Syntax.
3. Automatisierte Testdatengenerierung und Sicherheit bei "Was-wäre-wenn"-Szenarien
Die Prüfung einer komplexen Regel erfordert in der Regel, JSON-Test-Payloads von Hand zu erstellen, um bestimmte Grenzfälle auszulösen. Das ist langsam, einzelne Pfade werden leicht übersehen, und die Lücken zeigen sich häufig als unerwartetes Verhalten im Produktivbetrieb.
Testdatengenerierung
Automatisiert
Verweisen Sie den Assistenten auf Ihre Ein- und Ausgabeschemas, und er erstellt die Testmatrizen für Sie. Erhalten Sie eine breite Abdeckung ungetesteter Logikpfade oder genau die Kombination, die eine Regel fehlschlagen lässt, ohne einen einzigen Payload eingeben zu müssen.
Grenzfälle · Abdeckungslücken
Der Assistent liest Ihre Ein- und Ausgabeschemas direkt und erstellt die Testmatrizen für Sie. Ob Sie zufällige Datensätze für Belastungstests der Grenzen paralleler Ausführung, eine Abdeckung bisher ungetesteter Logikpfade oder genau die Kombination benötigen, die eine Regel fehlschlagen lässt: Sie erhalten eine breite Testabdeckung, ohne einen einzigen Payload eingeben zu müssen.
Die Governance- und Architekturmatrix des Arbeitsbereichs
Über die tägliche Regelerstellung hinaus bietet der KI-Assistent ein vollständiges Paket an Verwaltungswerkzeugen für integrierte Dokumentation, Validierung und Projektnavigation. Weitere Informationen finden Sie auf unserer Seite zur Regelzusammenfassung.
| Operatives Ziel | Reibungspunkt im Altsystem | Lösung durch den KI-Assistenten |
|---|---|---|
| Prüfbare Dokumentation | Fach- und Compliance-Teams können den zugrunde liegenden Regelcode oft nicht lesen. Dadurch lässt sich nur schwer überprüfen, ob Richtlinien korrekt eingehalten werden. | Automatisierte Erstellung von Zusammenfassungen in natürlicher Sprache, um nichttechnischen Beteiligten die genauen Berechnungspfade zu erklären. |
| Unterstützung in Echtzeit | Fehlende Dokumentation oder schwer auffindbare Funktionsoperatoren verlangsamen die Einarbeitung neuer Nutzer und die Markteinführung. | Kontextbezogene Unterstützung im Designer-Bereich durch unseren Built-In AI Expert, der Nutzeranfragen den aktiven Elementen des Arbeitsbereichs zuordnet. |
| Optimierungsprüfung | Überlappende Logik, menschliche Dateneingabefehler und redundante Bedingungen machen Tabellen mit der Zeit unübersichtlich. | Echtzeitanalyse der Regelstrukturen, um Konflikte, Redundanzen oder Ineffizienzen vor der Bereitstellung zu erkennen. |
Sichere Modellorchestrierung für IT-Entscheider
Technisch Verantwortliche konzentrieren sich zu Recht auf Datengrenzen, den Schutz geistigen Eigentums und die Einhaltung von Datenschutzvorgaben. Der DecisionRules AI Assistant integriert Google Gemini und ist in Cloud-Tarifen sofort verfügbar.
Der KI-Assistent nutzt Google Gemini unter Datenschutzbedingungen für Unternehmen. Ihr Regelkontext und Ihre Payloads bleiben isoliert und werden niemals zum Training öffentlicher Modelle verwendet.
Diese dedizierte Architektur stellt sicher, dass sich Umgebungsadministratoren weder um Datenlecks noch um eine komplexe API-Orchestrierung kümmern müssen. Durch die Nutzung von Gemini unter strengen Datenschutzbedingungen für Unternehmen bleiben Ihre operativen Payloads und Ihr Regelkontext vollständig isoliert. Ihre Daten werden mit höchstmöglicher Sicherheit verarbeitet:
Für Organisationen mit strengeren Anforderungen an die Daten-Governance ermöglicht eine selbstverwaltete Bereitstellung den Teams, ihre eigenen Zugangsdaten zu hinterlegen. So bleiben alle KI-Interaktionen innerhalb der eigenen Infrastruktur.
Operative Geschwindigkeit sicher maximieren
Geschwindigkeit und Kontrolle werden in Unternehmenssoftware häufig als konkurrierende Ziele betrachtet. Der DecisionRules AI Assistant basiert auf der Annahme, dass dies nicht so sein muss. Durch die direkte Einbettung kontextbewusster Automatisierung in den Arbeitsbereich beseitigt der Assistent manuelle Schritte, die Teams ausbremsen, und erhält zugleich die Aufsicht, die fundierte Entscheidungen sicherstellt.
Fachexperten erzeugen strukturierte Tabellen aus Beschreibungen in einfacher Sprache, Entwickler lösen Syntaxprobleme bei Bedarf, und Risikoteams unterziehen die Regellogik Belastungstests, ohne Test-Payloads von Hand zusammenzustellen. Jede dieser Aktionen findet in einer kontrollierten, unternehmenstauglichen Umgebung statt, in der Ihre Geschäftslogik isoliert bleibt, Ihre Daten Ihnen gehören und Ihr Team die Kontrolle über jede Entscheidung behält, die produktiv geschaltet wird.
Ivan Peresta arbeitet bei DecisionRules, wo seine Rolle Produktanalyse, Professional Services und Kundensupport umfasst. Er ist am gesamten Lebenszyklus von Produktfunktionen beteiligt, von frühen Entwurfs- und UX-Überlegungen bis hin zu praktischen Tests, Dokumentation und kundenorientierter Auslieferung. Seine Arbeit schlägt eine Brücke zwischen Produktentwicklung und den Menschen, die das Produkt tatsächlich nutzen, sei es, dass er einem Kunden beim Entwurf seines Regelsystems hilft oder dass er sicherstellt, dass eine neue Funktion mit klaren Anleitungen und funktionierenden Beispielen ausgeliefert wird.
