Menschliche Führung
Strategie, Priorisierung, Freigabe und inhaltliche Verantwortung bleiben bei Günther Jochimsen.
Menschlich geführt. KI-gestützt umgesetzt.
Das responzai KI-Team
Diese Seite erklärt, wie responzai funktioniert und wer welche Aufgaben übernimmt.
Hinter responzai arbeitet ein spezialisiertes KI-Team mit klar verteilten Rollen. Jede KI-Agentin und jeder KI-Agent übernimmt einen genau abgegrenzten Teil der Qualitätsarbeit. Das umfasst: Recherche, Quellenprüfung, Gegenprüfung, Konsistenz, Monitoring, Recht, Text und Nutzbarkeit.
Die Steuerung bleibt menschlich. Günther Jochimsen führt das System, setzt Prioritäten und verantwortet die fachliche Linie. Das KI-Team unterstützt dabei, Inhalte schneller, präziser und nachvollziehbarer zu entwickeln.
Systemlogik
Ein menschlich geführtes System mit spezialisierten KI-Rollen
Diese Seite soll nicht nur Avatare zeigen. Sie erklärt, wie das System arbeitet: Ein Mensch trägt die Verantwortung. Die KI-Teammitglieder übernehmen spezialisierte Aufgaben mit klarer Funktion und klarer Abgrenzung.
Klare KI-Rollen
Jedes KI-Teammitglied arbeitet mit einer klar definierten Aufgabe statt als unbestimmte Blackbox.
Belastbare Ergebnisse
Das System teilt die Arbeit in drei Bereiche auf: Prüfen, Verbessern und Überwachen. Das erhöht Nachvollziehbarkeit und Qualität.
Prüfteam
KI-Agentinnen und KI-Agenten für Prüfung und Absicherung
Dieses Team sucht Quellen, testet Aussagen, deckt Widersprüche auf und beobachtet Veränderungen.
Simon Scout
KI-Agent für Recherche
Simon liest einen responzai-Text und erkennt alle prüfbaren Aussagen darin. Zum Beispiel: «Artikel 4 des EU AI Act schreibt KI-Kompetenz vor» ist eine prüfbare Aussage. «Wir sind innovativ» ist es nicht.
Simon ordnet jede Aussage in eine Kategorie ein: Rechtsaussage, Produktaussage, Marktaussage oder Zielgruppen-Aussage.
Technische Details
Verwendet Claude als KI-Modell. Bei langen Texten teilt das System den Inhalt automatisch in Abschnitte auf (Chunking). So findet es alle Aussagen zuverlässig. Das System gibt die Ergebnisse als strukturierte JSON-Objekte zurück.
Vera Verify
KI-Agentin für Quellenprüfung
Vera prüft jede Aussage gegen unsere Wissensbasis. Diese enthält den EU AI Act, die DSGVO und weitere Rechtstexte. Vera sucht passende Stellen und bewertet, wie gut die Aussage belegt ist (Score von 0 bis 1).
Aussagen mit einem Score ab 0,8 gelten als belegt. Vera gibt sie an Conrad weiter. Aussagen darunter markiert sie als «nicht ausreichend belegt».
Technische Details
Nutzt RAG (Retrieval-Augmented Generation): Das System wandelt den Aussagentext in einen Vektor um (Voyage-3 Embedding). Dann gleicht es ihn per Ähnlichkeitssuche (pgvector, Kosinus-Distanz) mit den gespeicherten Rechtstexten ab. Das System übergibt die besten Treffer zusammen mit der Aussage an Claude. Claude liefert dann den Score und eine Begründung.
Conrad Contra
KI-Agent für Gegenprüfung
Conrad spielt den Advocatus Diaboli. Er versucht, jede von Vera belegte Aussage zu widerlegen. Dafür sucht er gezielt nach Ausnahmen, Einschränkungen oder Änderungen in den Rechtstexten.
Ergebnis pro Aussage: Überlebt (Aussage hält stand), Geschwächt (teilweise angreifbar) oder Widerlegt (Gegenbeleg gefunden).
Technische Details
Führt eine inverse RAG-Suche durch: Statt nach Belegen FÜR die Aussage sucht Conrad nach Belegen GEGEN die Aussage. Beispiel: Bei «Art. 4 gilt für alle Unternehmen» sucht Conrad nach «Ausnahmen Art. 4» und «nicht anwendbar Art. 4».
Sven Sync
KI-Agent für Konsistenzprüfung
Sven prüft, ob sich die Aussagen im Text gegenseitig widersprechen. Beispiel: Wenn an einer Stelle steht «gilt für alle Unternehmen» und an anderer Stelle «nur für Großunternehmen», erkennt Sven diesen Widerspruch.
Das Ergebnis ist ein Konsistenz-Score (0 % bis 100 %) und eine Liste der gefundenen Widersprüche.
Technische Details
Vergleicht alle Aussagenpaare über Embedding-Ähnlichkeit. Sven übergibt Paare mit hoher Ähnlichkeit (aber unterschiedlichem Inhalt) an Claude. Claude prüft dann, ob ein logischer Widerspruch vorliegt.
Pia Pulse
KI-Agentin für Änderungsmonitoring
Pia prüft, ob die Aussagen noch aktuell sind. Gesetze ändern sich, und eine Aussage, die vor einem Jahr korrekt war, kann heute überholt sein.
Ergebnis pro Aussage: Aktuell, Bald veraltet oder Überholt.
Technische Details
Prüft Referenzdaten und Inkrafttreten von Rechtstexten. Das System kann über einen n8n-Workflow mit EUR-Lex verbunden werden. So erkennt es automatisch Änderungen an EU-Verordnungen.
Verbesserungsteam
KI-Agentinnen und KI-Agenten für Recht, Sprache und Nutzbarkeit
Dieses Team übersetzt Ergebnisse in nutzbare, verständliche und aktuell anschlussfähige Inhalte.
Lena Legal
KI-Agentin für Rechtsgrundlagen
Lena kümmert sich um problematische Aussagen in responzai-Texten (geschwächt oder widerlegt). Sie erstellt konkrete Korrekturvorschläge mit genauen Quellenangaben, damit klar ist, was zu ändern ist und warum.
Das System überprüft jeden Vorschlag automatisch: Lena darf nur Quellen nennen, die tatsächlich in der Wissensbasis stehen.
Technische Details
Anti-Halluzinations-Schutz: Jede Quelle erhält einen digitalen Fingerabdruck (SHA-256 Hash). Das System prüft, ob alle von Lena genannten Quellen echte Hashes aus der Wissensbasis haben. Erfindet Lena eine Quelle, lehnt das System den Vorschlag ab.
Davina Draft
KI-Agentin für Verständlichkeit
Davina macht responzai-Texte verständlich für Menschen ohne Fachkenntnis. Der Inhalt bleibt vollständig erhalten. Was sich ändert: Sprache, Satzlänge, Zugänglichkeit.
Davina erklärt Fachbegriffe direkt im Fließtext, löst Schachtelsätze auf und ersetzt Passivkonstruktionen durch aktive Formulierungen. Das Ziel ist kein einfacher Text, sondern ein lesbarer Text ohne unnötige Hürden.
Technische Details
Arbeitet in zwei Schritten: Erst prüft ein regelbasierter Stilcheck den Text auf bekannte Probleme (Satzlänge, Passiv-Anteil, Nominalisierungen, unerklärte Fachbegriffe). Dann übergibt sie die Ergebnisse an Claude, das kontextbewusste Umformulierungen vorschlägt, ohne den Inhalt zu verändern.
Uma UX
KI-Agentin für Nutzbarkeit und Struktur
Uma analysiert die Bedienungsfreundlichkeit von responzai-Texten und Seiten. Findet der Leser sich zurecht? Gibt es Überschriften, eine logische Reihenfolge, Erklärungen für Fachbegriffe? Ist klar, was als nächstes zu tun ist?
Uma bewertet nach Kriterien wie Orientierung, Reihenfolge, Gruppierung, Überforderung und Vollständigkeit.
Technische Details
Analysiert zuerst die Dokumentstruktur (Überschriften-Hierarchie, Abschnittslängen, Verschachtelungstiefe). Diese Strukturanalyse wird zusammen mit dem Text an Claude übergeben, das nach einem spezialisierten UX-Regelwerk bewertet.
Zusammenspiel
So arbeitet das Team zusammen
1
Recherche
Simon Scout sammelt Ausgangspunkte, Quellen und relevante Behauptungen.
2
Prüfung
Vera Verify, Conrad Contra, Sven Sync und Pia Pulse testen Qualität, Gegenargumente, Konsistenz und Änderungsbedarf.
3
Verbesserung
Lena Legal, Davina Draft und Uma UX machen Ergebnisse rechtlich anschlussfähig, verständlich und nutzbar.
4
Freigabe
Die inhaltliche Steuerung und finale Verantwortung bleiben bei Günther Jochimsen.
Ergebnisse verstehen
Was bedeutet der Score?
Der Gesamtscore (0 % bis 100 %) setzt sich aus vier Komponenten zusammen. Ab 90 % gilt ein Text als «verifiziert», ab 70 % als «teilweise verifiziert».
ab 90 % — verifiziert
ab 70 % — teilweise verifiziert
unter 70 % — überarbeiten
Belegbarkeit 40 %
Wie gut sind die Aussagen durch Rechtstexte in der Wissensbasis belegt? Geprüft von Vera Verify. Höchste Gewichtung, weil rechtliche Korrektheit die Grundlage jedes Nachweises ist.
Standhaftigkeit 30 %
Halten die Aussagen einer adversarialen Gegenprüfung stand? Geprüft von Conrad Contra. Eine Aussage, die einem Gegenargument nicht standhält, ist kein verlässlicher Beleg.
Konsistenz 20 %
Widersprechen sich Aussagen im Text gegenseitig? Geprüft von Sven Sync. Widersprüchliche Aussagen im gleichen Dokument entwerten sich gegenseitig.
Aktualität 10 %
Sind die Aussagen noch zeitgemäß oder durch neuere Rechtslagen überholt? Geprüft von Pia Pulse. Niedrigste Gewichtung, weil veraltete Aussagen selten das einzige Problem sind.
Häufige Fragen
Häufige Fragen zum System
Antworten zur Funktionsweise, Zuverlässigkeit und zu den Grenzen des Systems.
Für wen ist das gedacht?
Für HR-Fachkräfte und HR-Verantwortliche in Unternehmen, die KI im Personalbereich einsetzen oder einsetzen wollen. Konkret: wer KI im Recruiting, in der Personalentwicklung oder in anderen HR-Prozessen nutzt und belegen muss, dass das rechtlich korrekt abläuft.
Was kostet es und wie komme ich ran?
EVIDENCE kostet 149 € einmalig. GUIDES-Pakete starten bei 399 €. Alle Preise und Paketinhalte finden Sie auf der Preisseite. Der Kauf läuft aktuell manuell: Schreiben Sie uns, wir senden den Kauflink.
Wie starte ich kostenlos?
Zwei kostenlose Einstiege stehen bereit: Die KI-Richtlinien-Vorlage gibt Ihnen einen strukturierten Startpunkt für Ihre KI-Richtlinie. Der KI-Risikocheck zeigt, welche Pflichten für Ihren konkreten KI-Einsatz relevant sind.
Was kann das System nicht?
Das System prüft nur Aussagen, die sich auf hinterlegte Rechtstexte beziehen. Marktaussagen, Prognosen oder Meinungen werden erkannt, aber nicht bewertet. Das System ersetzt keine individuelle Rechtsberatung. Die Ergebnisse sind Orientierungshilfe, kein Rechtsgutachten.
Was genau wird geprüft?
Alle Aussagen in responzai-Texten, die sich auf Gesetze, Vorschriften oder konkrete Fakten beziehen. Das System prüft, ob diese Aussagen durch echte Rechtstexte (EU AI Act, DSGVO u.a.) belegt werden können. Reine Meinungen oder allgemeine Formulierungen werden erkannt, aber nicht bewertet.
Wie zuverlässig sind die Ergebnisse?
Das System nutzt ausschließlich hinterlegte Rechtstexte als Grundlage. Es erfindet keine Quellen (Anti-Halluzinations-Schutz). Die Zuverlässigkeit hängt von der Vollständigkeit der Wissensbasis ab. Aktuell sind 6 Rechtstexte hinterlegt: EU AI Act, DSGVO, KI-Haftung, Produkthaftung, AGG und BetrVG.
Was bedeutet «nicht belegt»?
Eine Aussage ist «nicht belegt», wenn sie nicht ausreichend durch Quellen in der Wissensbasis gestützt wird. Das heißt nicht zwingend, dass die Aussage falsch ist. Es kann auch bedeuten, dass die relevante Rechtsquelle noch nicht in der Wissensbasis hinterlegt ist.
Wie lange dauert eine Prüfung?
Abhängig von der Textlänge: Ein kurzer Absatz dauert ca. 1 bis 2 Minuten, ein mehrseitiges PDF 3 bis 5 Minuten. Der Fortschritt jedes Agenten wird im Dashboard in Echtzeit angezeigt.
Werden geprüfte Texte gespeichert?
Nein. Das System verarbeitet Texte nur während der Prüfung und löscht sie danach. Es findet kein Training auf den geprüften Inhalten statt. Die Wissensbasis enthält ausschließlich öffentliche Rechtstexte.
Welche Rechtstexte sind in der Wissensbasis?
Aktuell 6 Texte: EU AI Act, DSGVO, KI-Haftungsverordnung, Produkthaftungsrichtlinie, AGG und BetrVG. Die Wissensbasis wird laufend erweitert, sobald neue relevante Rechtstexte in Kraft treten oder für responzai-Inhalte relevant werden.