Das Produkt, von Anfang bis Ende.

Lesen und prüfen

Ein Check-in besteht aus wenigen Zeilen im Chat oder einem Satz, der dem Assistenten gesagt wird. Der Parser extrahiert, was erledigt wurde, was geplant ist, den Blocker, An- und Abmeldung sowie den Arbeitsort, sofern die Person eingewilligt hat. Tippfehler werden toleriert; kann der strukturierte Parser eine Nachricht nicht lesen, überführt ein Sprachmodell den Freitext in dieselben Felder.

Angaben werden anschließend gegen die tatsächliche Arbeit geprüft: Im Check-in genannte Aufgaben werden mit der Aktivität in Jira, GitHub und GitLab abgeglichen. Präsenz wird mit einem leichten, einwilligungsbasierten Ping bestätigt, den jede kurze Antwort beantwortet; eine Antwort wird nie abgelehnt, sondern nur lokal auf dem Host nach Gerät und Netzwerk klassifiziert. Lange ununterbrochene Tage werden gedeckelt und einem Menschen vorgelegt, statt gutgeschrieben oder angezweifelt zu werden.

Coachen und erklären

Coaching ist eine Regel-Engine, keine Chat-Vorlage: bis zu vier Empfehlungen pro Zeitraum, das schwächste Signal zuerst, jede mit dem Beleg, aus dem sie stammt, aus dem eigenen Aufgabenprotokoll, den Säulen und dem Rollenkatalog der Person. Ein optionaler KI-Durchlauf darf eine Empfehlung umformulieren; er kann nie eine hinzufügen oder entfernen.

Die Eingabe „/pulse me“ im Chat liefert die Scorecard mit Stufe, den fünf Säulen und dem, was sie bewegt hat. Wöchentliche, monatliche und halbjährliche persönliche Zusammenfassungen kommen per Direktnachricht; ein Modell schreibt die kurze Wochenerzählung aus den eigenen Check-ins der Person und ist angewiesen, nie Arbeit zu erfinden. Ask AI beantwortet mehrstufige Fragen über die Live-Daten des Teams, per Tastatur oder Sprache, und kennzeichnet jede Antwort mit dem Anbieter, der sie erzeugt hat.

Entscheiden: die neuronale Engine

Routineentscheidungen laufen durch eine neuronale Schicht, die auf Ihrer eigenen Historie trainiert ist, in einem von vier Modi: aus, Schatten (vorhersagen und protokollieren, nichts ändern), Assistenz (Entscheidungen mittlerer Konfidenz werden für einen Admin eingereiht) und Automatik (Entscheidungen hoher Konfidenz werden ausgeführt, protokolliert und sind rückgängig zu machen). Jede Entscheidung trägt eine kalibrierte Wahrscheinlichkeit und eine Begründung; die Standardschwelle für den Automatikmodus liegt bei 0.85.

• Entscheidungsköpfe: einen Check-in markieren, eine Verwarnung bestätigen, Urlaub automatisch genehmigen, beurteilen, ob ein Anstoß gewirkt hat, Nichterscheinensrisiko
• Leitplanken: keine Aktion bei Personen mit weniger als 14 Tagen Historie, höchstens 5 automatische Aktionen pro Person und Woche, eine Liste von Personen, die nie per Direktnachricht kontaktiert werden; Verwarnungen verlassen nie den Assistenzmodus
• Die automatische Urlaubsgenehmigung durchläuft zuerst einfache Regeln: kurzer Antrag, ausreichender Vorlauf, Kontingent, Teamabdeckung, keine Sperrzeit; Krankmeldungen gehen immer an einen Menschen

Agenten und Bots

Vier Laufzeit-Agenten sind deaktiviert, bis Sie sie einschalten: Urlaub in natürlicher Sprache („Ich bin Freitag nicht da“ wird zu einem Antrag, den Sie bestätigen), Onboarding, Self-Service-Fragen, bei denen eine vorgefertigte Abfrage gewählt und Ihr Text nie an SQL übergeben wird, sowie ein Blocker-Router, der die Teamkollegin oder den Teamkollegen anstößt, deren jüngste Check-ins denselben Bereich erwähnen. Bot-Personas (Vorlagen wie Technik, DevOps oder HR, plus Ihre eigenen) antworten allein anhand des Anweisungstexts, den Sie für sie schreiben. Eine Frage geht an einen Bot mit einer Konfidenz, und unter 0.45 meldet der Router, dass er unsicher ist.

Menschen

Wer gerade da ist, Präsenz und Geräte, Urlaub und Abwesenheit. Die Präsenz stammt aus dem Chat-Client, den die Person ohnehin nutzt; es ist kein Agent zu installieren.

• Status angemeldet, Bereitschaft, spät, Urlaub und abgemeldet aus dem täglichen Check-in, in der Zeitzone der Person
• Desktop- und Mobilpräsenz: online, abwesend, beschäftigt, offline
• Urlaub im Chat beantragt und nach Ihren Regeln entschieden: Kontingente, Abdeckung, Sperrzeiten
• Verspätung wird am üblichen Arbeitsbeginn der Person gemessen, und ein später Feierabend erlaubt am nächsten Tag einen späteren Beginn

Arbeit

Effizienz, Transparenz, Produktivität, erledigte Aufgaben, Arbeitsstunden, Ziele und Arbeitsort. Jede Zahl entsteht aus dem Check-in und wird mit der Aktivität in Jira, GitHub und GitLab abgeglichen.

• Effizienz: fünf gewichtete Säulen, Rollenprofile, ein 8-Wochen-Trend für das Team und für jede Person
• Transparenz: Person, Teamleitung und Team sehen dieselbe Bewertung; Gewichtungen sind öffentlich, und jede Änderung wird protokolliert
• Aufgaben: erledigt, wenn als abgeschlossen gemeldet; festgefahren, wenn wiederholt; automatisch geschlossen, wenn nicht mehr genannt, und dann nie als Abschluss gezählt
• Ziele: persönliche Ziele mit Nachfragen, Teamziele im Verhältnis zum Teammedian
• Stunden: kurze Tage gegenüber dem erwarteten Arbeitstag der Person markiert, Überstunden erfasst, Urlaubskontingent daneben
• Arbeitsort: Büro, Zuhause, unterwegs; stundengewichtet, einwilligungspflichtig, lokal auf dem Host gegen eine lokale IP-Datenbank klassifiziert, die Sie wöchentlich aktualisieren

Betrieb

• Blocker: ein konfigurierbares SLA (standardmäßig 2 Stunden) erinnert die zuständige Person, dann die Vertretung, dann die Teamleitung über Chat, WhatsApp und E-Mail; ein „gelöst“ als Antwort schließt den Blocker
• Bereitschaft: Rotation per CSV-Import, Erinnerungen, zeitgesteuerte Eskalation, eine Übergabezusammenfassung an die nächste Person in Bereitschaft
• Tickets: Schwere niedrig, mittel oder hoch, zuerst ein KI-Triage-Schritt; unbestätigte hohe Schwere alarmiert die Bereitschaft und eskaliert innerhalb von Minuten; die Gutschrift geht an die Person, die das Problem behoben hat
• Kampagnen: Richtlinienbestätigungen, Einwilligungen, Abstimmungen und Feedback, im Chat versendet und bis zur letzten Person nachverfolgt
• Audit-Log: jede Entscheidung, Gewichtungsänderung, Einwilligungssignatur und automatische Genehmigung, in Echtzeit, exportierbar

Intelligenz

• Basiswerte pro Person: die letzten 14 Tage gegenüber den eigenen vorherigen sechs Wochen, nie gegenüber Kolleginnen und Kollegen; ein geplanter Urlaub wird nie als Einbruch gelesen
• 11 integrierte Rollenprofile aus einem Rollen- und Funktionskatalog, sodass die Iteration einer Designerin als Ergebnis zählt
• Ein wöchentlicher Drift-Monitor prüft das Modell erneut; ein Kandidat, der auf zu wenigen Daten trainiert wurde, wird abgelehnt
• Personensignale sind nur für Admins sichtbar, beratend und belegt; nichts davon handelt, schreibt Mitarbeitenden oder berührt die Vergütung

Für Führungskräfte

Zwei Ansichten sind nur für Admins und beratend: Leistungsträger und Abwanderungsrisiko. Beide zeigen die Begründung hinter jedem Eintrag, beide sind für Kolleginnen und Kollegen unsichtbar, und keine handelt von selbst; Menschen entscheiden. Führungskräfte erhalten eine wöchentliche Zusammenfassung, und jede Zahl in der Detailansicht einer Person öffnet die Datensätze, aus denen sie berechnet wurde.

Was das Produkt nicht tut

• Kein Desktop-Agent, keine heimlichen Screenshots, kein Keylogging, keine Bildschirmaufzeichnung; die eine optionale Aufnahmefunktion ist standardmäßig deaktiviert und setzt die signierte Einwilligung der Mitarbeitenden voraus
• Kein Lesen von E-Mails, Dateien, Quellcode oder Inhalten von Personaldokumenten
• Kein Training fremder Modelle mit Ihren Daten; InRoots erhebt Ihre Daten überhaupt nicht
• Keine Entscheidung über Einstellung, Kündigung oder Vergütung; es markiert, erklärt und schlägt vor