Entscheidungen brauchen Kontext.
KI-Agenten auch.
rygg macht explizit, was Ihre Organisation über die Menschen weiß, für die und mit denen sie arbeitet, von Kunden und Nutzern bis zu Mitarbeitenden und Lieferanten, und über ihre Produkte, Pflichten und Entscheidungen: ein gepflegter Graph für Strategie und Produktentwicklung, Governance und Compliance, Portfolio, Lieferkette und Qualität, und für die KI-Agenten, die in all diesen Bereichen arbeiten.
- L1 · OntologieBegriff: Sicherheitsanforderung
- L2 · KontextREQ-114 Bremsweg
- L3 · EntscheidungenDEC-07 Sensorfusion gewählt
- L4 · EvidenzBefund P-22 · geprüft
- KI · VorschlagTC-31 Testfall
Teams und Agenten können viel. rygg gibt ihnen Halt und Richtung.
Ihre Organisation weiß viel über Kunden, Nutzer und Pflichten. Dieses Wissen steckt in Köpfen, in Berichten, die niemand wieder öffnet, und in Werkzeugen, die jeweils einen Teil halten. Abteilungen arbeiten mit unterschiedlichen Bildern, Entscheidungen beruhen auf Annahmen, und KI-Agenten können weder Köpfe noch vergessene Berichte lesen.
rygg ist Schwedisch und Norwegisch für Rückgrat. Es verbindet eine gepflegte Ontologie mit Ihrem Nutzungskontext, Ihren Entscheidungen und der Evidenz dahinter zu einem lebenden Wissensgraphen, im Feld erhoben, gegen HCRD-Standards validiert und laufend gepflegt.
Ein Graph für alles, was Ihre Organisation weiß und entscheidet
Der Graph entsteht in zwei Schritten. Sie lizenzieren eine gepflegte Ontologie. Research, Entscheidungen und Evidenz aus Ihrer Organisation werden dann zu Kontext- und Evidenzschicht, und wir halten sie aktuell.
- Schritt 1Gepflegte Ontologie lizenzierenBegriffe und Beziehungen des Nutzungskontexts und das Methodennetz, von uns definiert und gepflegt.
- Schritt 2Kontext, Entscheidungen und Evidenz ergänzenAus Ihrer Organisation, Schritt für Schritt. Ergebnis sind drei gepflegte Schichten in Ihrem Graphen: Kontext, Entscheidungen und Evidenz.
Gepflegt und deterministisch. Legt fest, welche Begriffe es gibt und wie sie zusammenhängen, vom Nutzungskontext bis zur Kennzahl, von der Pflicht bis zum Nachweis. Mit unserem Methodennetz.
Ihr Nutzungskontext und Ihre Organisation: Benutzergruppen, Rollen, Aufgaben, Bedingungen und Pflichten, im Feld erhoben oder aus vorhandenem Wissen übernommen.
Was entschieden wurde, zwischen welchen Optionen, auf welcher Information und welchen Annahmen, von wem, und wann es überprüft wird. Entscheidungen verbinden Kontext mit Evidenz.
Was beobachtet, geprüft und gemessen wurde: Befunde, Prüfergebnisse, Zertifikate, Kennzahlen. Jeweils mit Status, der zeigt, was belegt und was angenommen ist.
Jede Entscheidung ist mit ihrem Kontext und ihrer Evidenz verbunden
Dieselbe Kette in jeder Anwendung: wer und was betroffen ist, was erreicht werden muss, was entschieden wurde, was getan wird und was zeigt, dass es wirkt. Wählen Sie eine Anwendung.
- 01Kontext
Wer und was ist betroffen?
Benutzergruppe: Lohnunternehmen - 02Anforderung oder Ziel
Was muss erreicht werden, und warum?
Ziel: ein gemeinsames Bild der Kernkunden - 03Entscheidung
Welche Option, auf welcher Information und welchen Annahmen?
DEC-12 Fokus auf Lohnunternehmen vor Betrieben - 04Maßnahme
Was wird getan, und von wem?
Onboarding-Modul „Unsere Kunden“ - 05Evidenz
Was zeigt, dass es wirkt, und gilt das noch?
Interviews 2026: 14 Aussagen beobachtet, 3 angenommen
Wo Teams und Agenten mit rygg arbeiten
Human-centeredness ist die DNA. rygg ist das Fundament: ein gepflegter Context Graph, mit dem Menschen und Agenten arbeiten. Auf diesem Fundament findet Context Engineering in sieben Anwendungen statt, jede mit vier konkreten Anwendungsfällen, die sagen, was Menschen bekommen und was ein Agent mit dem Graphen tut.
- 01Human-centered Enterprise
- 02Human-centered Product Development
- 03Agenten-Governance
- 04Produktcompliance und Kundenanforderungen
- 05Portfolio und Wert
- 06Lieferkette und Risiko
- 07Qualität und Produktsicherheit
- Ontologie
- Context Graph
- Kontextpakete
- Prüfkorb
- Evals
- API / MCP
- DNA · Human-centeredness
Das Fundament für Context Engineering: gepflegte Ontologie, Context Graph, Kontextpakete für Agenten, Prüfkorb und Evals. Für jede Anwendung gleich.
Forschung im Feld, Psychologie von Wahrnehmung, Urteil und Arbeit, HCRD-Standards, Menschen geben frei. Sie zieht sich durch jede Schicht.
Ein gemeinsames Modell dessen, was die Organisation tut, für wen und warum, vom Azubi bis zum Aufsichtsrat.
- Gemeinsame Grundantworten
- Annahmenregister
- Widersprüche zwischen Abteilungen
- Sicht für Aufsichtsgremien
Aktivitäten und Entscheidungen der Produktentwicklung ausgerichtet auf Wirkung für Nutzer und darüber auf wirtschaftliches Ergebnis.
- Evidenz-Check der Roadmap
- Abdeckung der Nutzungskontexte
- Wiederverwendung von Research
- Konformitätsnachweis
Welcher Agent was gelesen, was vorgeschlagen und wer es freigegeben hat. Governance je Aussage, nicht je Richtlinie.
- Kontextpakete je Agent
- Prüfkorb und Entscheidungsrechte
- Evals im Betrieb
- Sicht für Betriebsrat und Datenschutz
Von Regelwerk und Kundenanforderung zu Teil, Prüfung und Nachweis, mit Gültigkeit je Standort, Teil und Zeitraum.
- Auswirkung einer geänderten Anforderung
- Kundenfragebögen
- Gültigkeit von Nachweisen
- Substitutionsentscheidungen
Gate-Entscheidungen mit Annahmen, Tests und Evidenz, und Wertfälle, die nach 90 Tagen geprüft werden.
- Gate-Evidenz-Check
- Abgelaufene Annahmen und stehende Initiativen
- Wertfall und 90-Tage-Review
- Entscheidungsjournal
Vom Risikosignal zur Entscheidung: Ursache, Wirkung, Maßnahme und Restrisiko, mit dem Rechtsstand jeder Pflicht.
- Signal-Triage
- Wechsel des Rechtsstands
- Restrisiko akzeptieren
- Risikolücken
Reklamation, Ursache, Maßnahme und Wirksamkeit, über Module, Werke und Produktgenerationen.
- Wiederholte Ursachen
- Vom 8D zur FMEA
- Nutzungsfehler aus dem Feld
- Was wann bekannt war
rygg ist das Fundament für Context Engineering
Ein Agent liest einen definierten Ausschnitt des Graphen, schreibt einen Vorschlag mit Quellen, und eine Person mit Entscheidungsrecht gibt ihn frei. Derselbe Mechanismus in jeder Anwendung.
- 01Aufgabe
Ein Agent erhält eine Aufgabe: Testfälle schreiben, einen Fragebogen beantworten, ein Signal bewerten.
- 02Kontextpaket
rygg liefert den Ausschnitt des Graphen, den der Agent lesen darf, mit Statusfilter, Größenlimit und Release-Version.
- 03Vorschlag
Der Agent schreibt ein Ergebnis mit Verweisen auf die genutzten Knoten. Wo Evidenz fehlt, sagt er das.
- 04Prüfung
Die zuständige Rolle gibt frei, ändert oder lehnt ab. Erst dann wird das Ergebnis Teil des Graphen.
- 05Lernen
Freigabequoten und unbeantwortete Fragen werden gemessen. Lücken werden zu Research-Fragen.
rygg ergänzt Ihre Systeme, statt sie zu ersetzen
rygg baut keine GRC-, CAQ-, PLM-, PPM- oder ESG-Software nach. Es liest, was diese Systeme halten, ergänzt Begründungen, Annahmen und Evidenzstatus und gibt beides an Menschen und Agenten weiter.
Jeder Beitrag zeigt, woher er kommt
Menschen und Agenten arbeiten am selben Graphen. Jede Aussage und jeder Vorschlag ist durch Knoten aus Ontologie, Kontext und Evidenz belegt. Die Freigabe bleibt beim Menschen. Teams entscheiden auf derselben Evidenz, und Agenten fragen nach, statt anzunehmen.
Von einer Person beigetragen: Beobachtung, Interview, Entscheidung.
Von einem Agenten vorgeschlagen, mit Quellen. Noch nicht Teil des Graphen.
Eine Person prüft den Vorschlag gegen Quellen und vorhandene Knoten.
Von einer Person mit Entscheidungsrecht freigegeben. Agenten dürfen ihn nutzen.
Am echten Graphen statt auf Folien
Sieben Demo-Graphen mit synthetischen Daten, jeweils mit geführten Touren für die Menschen, die entscheiden. Wir zeigen sie im Einstiegsgespräch.
Der ursprüngliche Showcase: Nutzungskontext von Lohnunternehmen und Fahrern auf dem Rückgrat nach ISO 9241-210, von der Feldbeobachtung bis zum Produktfeature und zur Kennzahl.
Geschäftsmodell, Lieferkette und Produktion eines mittelständischen Zulieferers, mit Value-Management-Schichten: Werke und Märkte, Hebel, Entscheidungen, Werkzeuge, Kennzahlen, Werttreiber.
Agenten in Entwicklung und Service: Kontextpakete, Vorschläge, Prüfungen, Berechtigungen und die Sicht des Betriebsrats.
Erst Evidenz, dann ein Graph, mit dem Ihre Organisation arbeitet.
Wo der Graph beginnt. Research und Design nach HCRD-Standards. Ergebnisse werden so dokumentiert, dass sie Teil eines Graphen werden können.
Mehr dazu ->02 In PrüfungPilotrygg am eigenen Kontext ausprobieren. Vier bis acht Wochen, ein Ausschnitt Ihrer Organisation, eine Produktlinie, ein Handlungsfeld oder eine Agentenaufgabe als Graph.
Mehr dazu ->03 GeprüftGraphIhr Kontext, gepflegt. Ein gepflegtes Domänenmodell Ihres Kontexts, mit jedem Release gegen HCRD-Standards validiert.
Mehr dazu ->04 KI-VorschlagContext Layerrygg im Betrieb, gemessen am Ergebnis. Wir betreiben den Graphen als Wissensschicht für Ihre Agenten und setzen Research & Design Engineers in Ihren Teams ein.
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