TAOM™ – Adaptive AI Organization Method
Eine lebende, versionierte Methodik, die künstliche Intelligenz menschzentriert in Organisationen einbettet – als gemeinsame Koordinationsschicht zwischen Menschen, Projektmethoden, Prozessen, Wissen und Werkzeugen.
Organisationen nutzen heute viele Methoden, Systeme und Werkzeuge – Prozesse in Signavio, Anforderungen in Jira, Wissen in Confluence, Betrieb in SAP, Kommunikation über Teams und Outlook. Mit zunehmendem KI-Einsatz sorgt TAOM dafür, dass jede Person zur richtigen Zeit das richtige Wissen, Werkzeug, die richtige KI und Anleitung erhält.
Grundsatz: Nicht Unternehmen schaffen Wert, sondern Menschen. TAOM legt eine methodische, KI-gestützte Schicht zwischen Menschen, Projektmethoden, Prozesse, Wissen und Werkzeuge. KI unterstützt – ersetzt aber nie die menschliche Verantwortung.
Eine gemeinsame Tür: der TAOM Companion
Nutzer beschreiben ihr Anliegen in Geschäftssprache – ohne vorab Werkzeug oder Methode zu wählen. TAOM erkennt Kontext, Rolle, Prozess und gewünschtes Ergebnis und reduziert Komplexität, statt bestehende Werkzeuge zu ersetzen.
🔀 Process Agent
BPML, BPMN, Signavio, Hierarchien, Rollen, Systeme.
📚 Knowledge Agent
Strukturiert Wissen aus Confluence, SharePoint, Dokumentation.
✅ Delivery Agent
Übersetzt Bedarfe in Epics, User Stories, Spezifikationen.
🤝 Collaboration Agent
Erfasst Entscheidungen aus Teams-Meetings und E-Mails.
📦 Application Agent
Verbindet Prozesse mit SAP-Transaktionen.
🛡️ Quality Agent
Verknüpft Anforderungen, Risiken, Kontrollen und Tests.
Human-in-the-Loop: Governance
KI unterstützt
- Informationen sammeln und Zusammenhänge erklären
- Entwürfe erstellen, Lücken und Widersprüche erkennen
- Nächste Schritte empfehlen
Menschen entscheiden
- Business-Entscheidungen, Prozess-Freigaben, Prioritäten
- Spezifikationen und Systemänderungen
- Compliance-Freigaben
Was TAOM in Projekten bewirkt
- Klarere Kommunikation zwischen Management und Betrieb.
- Schnellere Übersetzung von Anforderungen in Ergebnisse.
- Vollständige Nachvollziehbarkeit vom Prozess bis zum Test.
- Weniger doppelte Dateneingabe, höhere Qualität und methodische Konsistenz.
- Schnelleres Onboarding, kontrollierter KI-Einsatz über alle Projektrollen.