PIGA Master Governance verbindet unabhängige Forschung mit klaren Zulassungsregeln, überprüfbaren KI-Workflows und konkreten Anwendungen. Entdecke, welches betriebliche Problem die Architektur adressiert, welche Angebote es gibt und wie aus einer Idee eine nachvollziehbare, schriftlich gebundene Umsetzung wird.
Transparenz: Die hier genannten Projektlinks sind Einstiege, keine Zusicherung aktueller Verfügbarkeit, medizinischer Zulassung oder Produktivreife. Source, Build, Deployment und echter E2E-Test bleiben getrennte Nachweise.
Moderne KI-Systeme schreiben, planen, verbinden Werkzeuge und können Aufgaben auslösen. Was häufig fehlt, ist die nachvollziehbare Verbindung zwischen dem, was technisch möglich ist, dem, was erlaubt wurde und dem, was tatsächlich passiert ist. Genau an dieser Grenze setzt die PIGA-Forschung an.
Ein Modell kann eine Aktion vorschlagen oder technisch ausführen. Daraus folgt weder ein gültiger Auftrag noch eine ausreichende Risiko- und Rechteprüfung.
PIGA trennt Entscheidungsfähigkeit, Mandat, Scope und produktive Freigabe.
Ein erfolgreiches Build, eine gesendete Nachricht oder ein gestarteter Worker beweisen nicht, dass die gewünschte Wirkung eingetreten ist.
Glassbox und A7SEM Reverse verlangen korrelierbare Belege und tatsächlichen Readback.
Persistente Agenten, unklare Kostenbudgets, erweiterte Werkzeugrechte und unbemerkte Wiederholungen können Kontrolle und Betrieb erschweren.
Gebundene Aufträge, kurzlebige Worker und Stop-Regeln geben eine prüfbare Zielarchitektur vor.
Das sind adressierte Architekturprobleme und überprüfbare Designziele, keine unbelegten Behauptungen über bereits gemessene Kosten- oder Risikoersparnisse.
Ich bin unabhängiger Forscher, Autor und Entwickler einer zusammenhängenden Forschungsarchitektur an der Schnittstelle von KI-Governance, komplexen Systemen, wissenschaftlicher Evidenz und praktischen Anwendungen. Meine Arbeit umfasst PIGA Master Governance, das Akarkach 7-Stage Emergence Model (A7SEM), A7SEM Reverse und weitere methodische Prüfrahmen.
Aus interdisziplinärer Theorie entstehen bewusst konkrete Prüfstrecken: von der Frage, ob eine Inferenz überhaupt zulässig ist, bis zu begrenzten Workern, einer Smartphone-Architektur, Labor- und Praxisanwendungen und nachprüfbaren Ergebniswegen. Forschung und Produktentwicklung werden dabei transparent getrennt.
Die Forschungs- und Publikationsarbeit ist über DOI und meine korrekte ORCID 0009-0009-2584-2136 nachvollziehbar.
2024–2025: Die Faith Poetry Research Series verbindet Kultur, Bedeutung, Entwicklung und systemisches Denken. 2025–2026: Die methodische Arbeit wird zu A7SEM, PIGA, kanonischer Architektur, Defensible Intelligence und evidenzgebundener Governance weiterentwickelt.
2026: PIGA Pocket überträgt diese Fragen in praktische, bewusst begrenzte Web- und Geräte-Workflows. Die Forschungspublikationen zeigen den theoretischen Stand; einzelne Apps demonstrieren Funktionen, die jeweils ihre eigenen Sicherheits-, Verfügbarkeits- und Lizenznachweise benötigen.
Wähle deinen Fachbereich direkt aus. Alle Projekt-Links zeigen den Einstieg, nicht eine ungeprüfte Live-Verfügbarkeit.
Praxis, Labor, EU-Regulierung und mobile Unternehmensprozesse.
Governance-Modelle, Primärquellen und Forschungsanwendungen.
PIGA unterscheidet Fähigkeit, zulässige Autorität, beobachtbare Ausführung und das verifizierte Ergebnis. Dasselbe Prinzip gilt für Publikationen, Apps, Cloud-Worker und mobile Geräte. Ein geplanter oder gestarteter Auftrag ist noch kein Erfolg.
Vor Inferenz: Mandat, Daten und Grenzen. Im Ablauf: Werkzeuge, Budget und widerrufbare Autorität. Danach: unabhängiger Readback und Vergleich mit dem Zielzustand. Fehlende Nachweise bleiben DELAY, BLOCK oder UNKNOWN.
Bestandene Quellprüfungen sind kein Beweis für eine installierte Android-APK, erreichbare HTTP-Route, bezahlte Lizenz oder klinische Anwendbarkeit. PIGA dokumentiert diese Unterschiede ausdrücklich.
PIGA wird nicht als beliebiger Chatbot verkauft. Die Angebote richten sich an konkrete Entscheidungs-, Architektur- und Lizenzfragen. Jeder kommerzielle Auftrag beginnt mit einem schriftlich vereinbarten Scope. Eine kostenlose Einzelfallanalyse oder eine automatisch aktivierte Lizenz wird hier nicht versprochen.
1.500 € je Assessment Preisangabe gemäß Angebotskatalog; Steuer- und Lieferumfang schriftlich bestätigen
Für Teams, die vor der nächsten KI-Investition eine definierte Modell-, Compute- oder Aktionsfrage auf Governance-Fähigkeit prüfen lassen möchten.
Typische Ergebnisse: klarer Untersuchungsumfang, dokumentierte Lücken, Risikopfade und empfohlener nächster Admission-Schritt.
Assessment schriftlich anfragen ↗ab 10.000 € netto/Jahr abhängig von vereinbarten Nutzern, Umfang und Rechten
Für Organisationen, die Governance-Logik, Nachweiswege und einen kontrollierbaren Rahmen nicht nur verstehen, sondern verbindlich lizenzieren möchten.
Typische Ergebnisse: schriftlicher Lizenz-Scope, Berechtigungen, Nutzungskontext, definierte Governance-Artefakte und Abnahmebedingungen.
Lizenz schriftlich anfragen ↗Individueller Jahresscope nach Systemen, Schnittstellen und zulässiger Ausführung
Für konkrete Enterprise-, Praxis- oder Geräteumgebungen mit Rollen, Dokumenten, Worker-Steuerung, prüfbaren Ergebnissen und möglicher Smartphone-Anbindung.
Typische Ergebnisse: Integrations- und Berechtigungsmatrix, technische Vorbedingungen, Gate-Logik und abgegrenzter Abnahmeplan.
Enterprise-Scope anfragen ↗Jede Frage verknüpft eine nachvollziehbare Ausgangslage mit einem möglichen PIGA-Prüfpfad. Die Beispiele sind illustrative Szenarien und keine behaupteten Kundenerfolge. Die Eignung wird erst im schriftlich abgegrenzten Auftrag geprüft.
Ausgangslage: KI-Assistenten können Nachrichten senden und Systeme verändern, aber Werkzeugzugriff begründet noch kein Mandat.
Ansatz: Authority, Rollen, Scope, Widerruf und Gate-Entscheidungen vor externer Wirkung bestimmen.
Abnahme: Freigabeprotokoll, tatsächliche Aktion und unabhängiger Readback.
Passenden Einstieg ansehen ↗Ausgangslage: Lang laufende Agenten, unklare Retry-Regeln und hoher Tokenverbrauch ohne verifizierten Abschluss.
Ansatz: Kurzlebige Worker, ereignisgesteuerte Aufträge, feste Budgets und Abbruchregeln als Designhypothese prüfen.
Abnahme: Tokens je nachgewiesenem Abschluss, Retry-Quote und Prozess-Baseline.
Passenden Einstieg ansehen ↗Ausgangslage: Dashboardmeldungen sagen erfolgreich, aber der externe Zustand ist nicht überprüft.
Ansatz: Glassbox Evidence verbindet Auftrag, Admission, Worker-ID, Ergebnis und Zielsystem-Readback.
Abnahme: Mission-ID, nachvollziehbares Ergebnis und dokumentierte Abweichungen.
Passenden Einstieg ansehen ↗Ausgangslage: Lagerbewegungen, Scanner, 3D-Modelle und Mitarbeiterrechte sind getrennt.
Ansatz: PIGA ORTHO 3D fokussiert dokumentierte Buchungen, Rollenrechte und kontrollierte Gerätepfade.
Abnahme: Buchungsjournal, Zeitstempel und menschlich freigegebene klinische Grenzen.
Passenden Einstieg ansehen ↗Ausgangslage: Fehlende Dokumentation oder ungeklärte Qualitätskontrolle vor Fachentscheidung.
Ansatz: LA PREUVE LAB strukturiert Lücken, Maßnahmen und menschlich verantwortete Entscheidungen.
Abnahme: QM-Checklisten, Maßnahmenstatus und Dokumentenherkunft.
Passenden Einstieg ansehen ↗Ausgangslage: Gesetzestexte sind bekannt, aber Scope, Verantwortlichkeiten und Beweiskette fehlen.
Ansatz: PIGA AI Act Intelligence als Orientierung für Artikel, Pflichten und Evidenzanforderungen.
Abnahme: Artikelbezug, Gegenprüfung, offene Pflichten; keine Rechts- oder Zertifizierungszusage.
Passenden Einstieg ansehen ↗Ausgangslage: Publikation, Modell und funktionierende Anwendung werden vorschnell gleichgesetzt.
Ansatz: A7SEM Reverse, ADOS und Cancer Systems trennen Voraussetzungen, Gegenhypothesen und tatsächliche Daten.
Abnahme: DOI, Methodengrenze und reproduzierbare Quellen statt klinischer Behauptungen.
Passenden Einstieg ansehen ↗Ausgangslage: Heartbeat bestätigt Erreichbarkeit, aber keine verifizierte Geräteaktion.
Ansatz: Phone Bridge und kurzlebige Worker benötigen begrenzte Rechte, ACK, RESULT und signierten Rückweg.
Abnahme: Geräteauthentizität, Mission-Receipt und tatsächlicher Endzustand; noch gesondert abzusichern.
Passenden Einstieg ansehen ↗Mehr als eine Linkliste: Jede Karte enthält Zweck, Funktionen, Fachgebiet, Reifehinweis und Nutzungsgrenzen. Die vertiefte Ansicht lässt sich ohne Javascript öffnen.
Mobil gesteuerte, gegovernte Enterprise-Workflows mit Cloud- und Geräteworkern.
Schwerpunkte: Arbeitsaufträge, Rechte, Worker, Nachweise und digitale Missionen.
Einordnung: Echter Gerätebetrieb erfordert Pairing, begrenzte Rechte und unabhängige ACK/RESULT-Belege.
Für wen: Geschäftsführung und IT
Praktischer Nutzen: Gebundene Aufträge und kontrollierter Geräte-/Cloud-Readback
Abnahmekriterium: Mission-ID, Rollenfreigabe, signiertes ACK/RESULT
Nächster Schritt: Enterprise-Scope schriftlich qualifizieren
3D, Lager, Gerätelogik und Praxis-Workflows für Kieferorthopädie.
Schwerpunkte: Lagerbuchungen, Rollen, geplante DICOM/CBCT-Anbindung und Lizenzverwaltung.
Einordnung: Kein Diagnostik- oder Behandlungsversprechen. Fachprüfung und regulatorische Zulassung sind separat.
Für wen: KFO-Praxisleitung
Praktischer Nutzen: Inventar, Rollen und Geräteverbindungen nachvollziehbar dokumentieren
Abnahmekriterium: Buchungsjournal, Zeitstempel und bestätigte Verbindungszustände
Nächster Schritt: Praxis-/Lizenzscope ohne klinisches Versprechen klären
Evidence und Pre-Inference-Governance als strukturiertes Forschungslabor.
Schwerpunkte: Strukturelle Prüfungen, PASS/DELAY/BLOCK/UNKNOWN und erklärbare Lückenlisten.
Einordnung: Keine staatliche Zertifizierung oder automatische Produktivfreigabe.
Für wen: Wissenschaft und Governance
Praktischer Nutzen: Evidenzlücken vor Inferenz und Wirkung strukturieren
Abnahmekriterium: Quelle, Gap und begründeter Prüfstatus
Nächster Schritt: Forschungsdemo oder bezahltes Assessment
Französischsprachiges Qualitätsmanagement-Labor: Beweis vor Diagnose.
Schwerpunkte: Priorisierung, Maßnahmenverfolgung und nachvollziehbare Belege.
Einordnung: Keine klinische Diagnose oder Ersatz für verantwortliches Fachpersonal.
Für wen: Labor- und QM-Leitung
Praktischer Nutzen: Korrekturmaßnahmen und Qualitätsbelege vor Schlussfolgerungen prüfen
Abnahmekriterium: QC-Protokoll und bestätigter Maßnahmenstatus
Nächster Schritt: QM-Scope und Datenrechte schriftlich begrenzen
Forschungsbegleitende App zu theoretischen Systemzuständen und Evidenzintegrität.
Schwerpunkte: Theoretische Profile und Trennung von Hypothese, Beobachtung und Ergebnis.
Einordnung: Keine medizinische Beratung, Diagnose, Prognose oder Therapie.
Für wen: Interdisziplinäre Forschung
Praktischer Nutzen: Theoretische Zustände mit Quellen und Gegenhypothesen vergleichen
Abnahmekriterium: Originalpublikationen und klar benannte Grenzen
Nächster Schritt: Buch, Preprint und Forschungs-App
Mehrsprachige persönliche Web-App für Kalender, Orientierung und Familienalltag.
Schwerpunkte: Mobile Planung, mehrsprachige Ansichten und persönliche Alltagsfunktionen.
Einordnung: Einzelne Features brauchen Geräteberechtigungen und lokale Verbindung.
Für wen: Familien und persönliche Organisation
Praktischer Nutzen: Kalender- und Mehrsprachigkeitsfunktionen mit Offline-Anteilen
Abnahmekriterium: Lokal nachvollziehbare Einstellungen und Nutzung
Nächster Schritt: Öffentliche App ansehen
Governance-Mapping zu Transparenz, Rollen, Risiko und Evidenz im EU AI Act.
Schwerpunkte: Artikelbezogene Einordnung und Nachweisketten für Systeme.
Einordnung: Keine automatische rechtliche Beratung oder amtliche Konformitätsbestätigung.
Für wen: Compliance und AI Office
Praktischer Nutzen: Regulatorische Pflichten strukturiert zu Fällen zuordnen
Abnahmekriterium: Artikelbezug, Scope und verifizierte Fachprüfung
Nächster Schritt: Governance-Assessment anfragen
Geplanter eingeschränkter Zugang für überprüft bezahlte, lizenzierte Evaluation.
Schwerpunkte: Serverseitige Zahlung, kundengebundene Laufzeitlizenz und Widerrufsprüfung nötig.
Einordnung: Bis zu einer echten geprüften Lizenz- und Payment-Integration ist die Evaluation gesperrt.
Für wen: AI-Evaluationsteams
Praktischer Nutzen: Kontrollierte Evaluationsmethodik nur mit nachgewiesener Berechtigung
Abnahmekriterium: Serverseitige Zahlung, kundengebundene Lizenz, Gate2
Nächster Schritt: Zulassungsrahmen statt freier Ausführung
Der KFO Shop, ein gemeinsamer PIGA-Sprachassistent, die Phone Bridge, der Control Room und ein appübergreifendes Lizenz-/Worker-Management gehören zum Gesamtprogramm. Solange ein gesonderter öffentlicher Einstieg nicht zweifelsfrei belegt ist, wird kein künstlicher Link erfunden.
Illustratives Beispiel: Ein Worker soll aus freigegebenen Daten einen Monatsbericht erzeugen und in einem benannten Ordner ablegen. Nicht der Satz „Bericht erstellt“ ist das Erfolgskriterium, sondern der nachgewiesene Zustand des Zielsystems.
Auftraggeber, Zweck, Datenquelle und erlaubtes Ziel eindeutig feststellen.
Beleg: Mission-ID, Rolle, GültigkeitScope, notwendige Rechte, Laufzeit, Budget und Gate verbindlich überprüfen.
Beleg: Admission- und BerechtigungsprotokollNur den bestätigten Worker und die erlaubte Schnittstelle aufrufen; bei Scope-Abweichung stoppen.
Beleg: Worker- und Aktions-ReceiptBerichtsdatei, Inhalt, Zielpfad und Empfang beim Anbieter zurücklesen.
Beleg: Provider-Readback, Version und StatusIst der tatsächliche Ausgang mit Auftrag, Rollen und Evidenz vereinbar? Sonst DELAY, BLOCK oder UNKNOWN.
Beleg: korrelierte AbschlussentscheidungDieses Beispiel erklärt die Architektur und belegt keinen produktiven E2E-Betrieb in allen Apps. Externe Schreib- und Geräteoperationen brauchen separate Autorisierung.
PIGA, A7SEM, ASOSE, ASiSO, JAQ, Glassbox, VBR und weitere Methoden beziehen sich auf unterschiedliche Kontrollfragen. Die Kurzdefinitionen dienen als Einstieg und ersetzen nicht die kanonischen Texte.
Befugnis, Zweck, Rollen, Scope und Widerruf vor Inferenz und Wirkung.
Prüfung der Voraussetzungen, bevor ein System weitere Autonomie erhält.
Sicht auf Systemgrenzen, Abhängigkeiten und strukturelle Inkonsistenzen.
Unabhängige Prüfung von Systemannahmen und Evidenzintegrität.
Qualitätsdimension jenseits bloßer Modellantworten.
Behaupteter Vorgang, Log, Receipt und realer Zustand müssen zusammenpassen.
Risiken können mit überprüfbarem Blockierungsnachweis angehalten werden.
Klare Bindung von Autorität, Rolle und zulässiger Aktion.
Nachvollziehbare Prüfung von behaupteten Erfolgen und Freigaben.
Fehlende und unbekannte Voraussetzung explizit sichtbar machen.
Keine externen Wirkungen ohne verbindliche letzte Freigabe.
Realer Ausgang und Nachweis werden gegen ursprüngliches Ziel abgeglichen.
Eine Governance-Kette kann sich über Fachgebiete erstrecken, ohne Rechte, Risiken oder die Rolle verantwortlicher Menschen zu vermischen.
Missionen, Rollen, Entscheidungsrechte, Reporting
3D-Workflows, Lager, Geräte und Human Review
Evidenzlücken, Priorisierung und Korrekturmaßnahmen
Theoretische Evidenz und Systemmodelle
Artikelorientierung, Scope und Dokumentation
Android-Brücke, Heartbeat und gebundene Rückmeldungen
Mehrsprachige Planung, PWA und Kalender
Papers, Architekturvergleiche und DOI-Quellen
Der Nutzen ist nicht „mehr KI um jeden Preis“, sondern weniger ungeprüfte Übergänge und mehr belastbare Handlungsfähigkeit. Welche Wirkung tatsächlich erreicht wird, lässt sich nur anhand eines vorab festgelegten Baselines und eines Vergleichs messen.
Wer darf was auslösen? Welche Nachweise liegen vor? Wo fehlt die Freigabe? Ein einheitlicher Admission- und Evidence-Pfad kann helfen, Verantwortlichkeiten präziser zu definieren.
Messbar beispielsweise über: unbelegte Freigaben, dokumentierte Ausnahmen und Zeit bis zur geprüften Entscheidung.
Begrenzte Aufgaben, definierte Kostenbudgets, reproduzierbare Worker-Receipts und unabhängige Rückprüfung schaffen einen prüfbaren Rahmen für Integrationen und Fehlerbehandlung.
Messbar beispielsweise über: erfolglose Retries, Token- und Compute-Verbrauch pro abgeschlossenem Auftrag sowie E2E-Erfolgsquote.
Ein strukturiertes Verhältnis von Dokumentation, Datenqualität, menschlicher Verantwortung und technischer Inferenz kann offene Risiken vor folgenreichen Schritten sichtbar machen.
Messbar beispielsweise über: Vollständigkeit erforderlicher Belege, Korrekturzyklen und menschlich bestätigte Fälle.
Hypothese, Modell, widersprechende Evidenz und bestätigte Beobachtung bleiben getrennt. DOI-Quellen und Rückwärtsprüfung unterstützen die Nachvollziehbarkeit theoretischer Ansprüche.
Messbar beispielsweise über: dokumentierte Gegenhypothesen, reproduzierbare Quellen und geklärte offene Fragen.
PIGA verspricht keine erfundenen Einsparquoten. Vor einem bezahlten Assessment müssen Ausgangssituation, Vergleichsprozess und Erfolgsgrenze schriftlich festgelegt sein. Die folgenden Felder sind Messdefinitionen und keine Kundenreferenzen.
| Ziel | Kennzahl | Beleg | Grenze |
|---|---|---|---|
| Compute | Tokens pro verifiziert abgeschlossenem Auftrag | Abrechnungszähler + Mission-Receipt | Nur identische Aufgabenqualität vergleichen |
| Zuverlässigkeit | Nachweislich abgeschlossene / zulässig gestartete Missionen | ACK, RESULT und Readback | Timeout ist kein Erfolg |
| Wiederholung | Fehlversuche je Auftrag; Dauer bis zur kontrollierten Wiederaufnahme | Worker-Protokolle und Stop-Regel | Kein unendlicher Retry ohne Budget |
| Rechte | Anteil externer Aktionen mit gültigem Mandat | Rollen- und Gate-Protokoll | Unbelegte Schritte separat ausweisen |
| Evidenz | Anteil Ergebnisse mit unabhängiger Zielzustandsprüfung | Glassbox-Readback | Build und Preview zählen nicht als E2E |
| Fachaufsicht | Offene, bestätigte und eskalierte Fachprüfungen | QM-/Human-Review-Journal | Keine stillschweigende Medizinfreigabe |
Unbelegte Übergänge werden sichtbarer; erlaubte Aktionen sind enger begrenzt; ein Ergebnis bekommt einen prüfbaren Ursprung. Ob dadurch konkrete Kosten oder Zeiten sinken, ist ausdrücklich Gegenstand der Messung.
Fehlendes Mandat, nicht bestätigter Endzustand oder unbekannte Datenqualität werden früh sichtbar. Das verhindert, dass eine nicht belegte Leistung als fertig abgerechnet oder eine riskante Aktion stillschweigend freigegeben wird.
Primärquellen der Forschungsarchitektur. Publikation und DOI machen Werke referenzierbar, bestätigen jedoch nicht automatisch deren Wirksamkeit oder unabhängige Anerkennung.
| Werk | Schwerpunkt | Quelle |
|---|---|---|
| PIGA Canonical | Kanonische Governance-Referenz | DOI öffnen ↗ |
| PIGA Master Specification | Spezifikation | DOI öffnen ↗ |
| A7SEM-02 | Emergence / Admission | DOI öffnen ↗ |
| A7SEM Addendum | Ergänzung | DOI öffnen ↗ |
| ASOSE | Systemordnung | DOI öffnen ↗ |
| ASiSO | Integrität | DOI öffnen ↗ |
| JAQ | Qualität | DOI öffnen ↗ |
| Canonical Architecture | Systemarchitektur | DOI öffnen ↗ |
| From AI to DI | Defensible Intelligence | DOI öffnen ↗ |
| Vocabulary Overlap ≠ Architectural Equivalence | Begriff und Architektur | DOI öffnen ↗ |
Die Angaben beziehen sich auf dokumentierte Autorenfassungen, nicht auf unabhängig geprüfte aktuelle Shop-Bestände.
Governance vor maschinellen Entscheidungen, Scholar 3.0. Autorenfassung 372 Seiten, ISBN 979-8-16097-121-6.
Systemische Theorie, Forschungsprofile und Evidence Integrity. Autorenfassung 247 Seiten. Kein Medizinprodukt.
Labor-QM, Priorisierung und Evidenz vor diagnostischen Schlussfolgerungen. Autorenfassung 378 Seiten.
Begleitendes Labor ↗Nasheed, kreative Werke und mehrsprachige Dichtung als eigenständiger künstlerischer Bereich – deutlich getrennt von technischen Verifikationsnachweisen.
Code, Build, öffentliche Erreichbarkeit und tatsächliche Freigabe sind verschiedene Nachweise. Das ist wichtig bei PIGA, Apps und Handy-Workern.
| Stufe | Aussage | Unabhängiger Nachweis |
|---|---|---|
| Quellcode | Eine Funktion ist umgesetzt. | Git-Commit, Source-Readback und Tests. |
| Build | Ein Artefakt existiert. | Buildstatus und identifizierbare Version. |
| Live | Die Website antwortet. | Externer HTTP-Aufruf mit den erwarteten Inhalten, nicht nur Buildstatus. |
| Smartphone | Ein Gerät hat gehandelt. | Gerätesignatur, ACK, RESULT und korrelierte Rückmeldung. |
| Lizenz | Ein Kunde darf den Dienst nutzen. | Verifizierte Zahlung und aktive, kundengebundene Serverlizenz. |
Hinweis: Die Projektadressen garantieren keine aktuelle Erreichbarkeit. LIM und sensible Apps bleiben ohne erforderliche Freigabe gesperrt.
Hier ist die klare Trennlinie zwischen offenem Wissen, einer Forschungsdemo, einem definierten Assessment und vertraglich erlaubter Nutzung.
| Frage | Forschung | Demo | Assessment | Lizenz |
|---|---|---|---|---|
| Wozu? | Quellen verstehen | Begrenzte Funktionen ansehen | Gebundenen Sachverhalt prüfen | Vereinbarte Nutzung |
| Ergebnis | DOI-Publikation | Demo-Eindruck | Findings, offene Gaps und Folgeschritte | Vereinbarte Artefakte und Abnahme |
| Rechte | Leserecht | Öffentlicher Demo-Scope | Vereinbarter Prüfscope | Benannte Nutzer, Daten und Systeme |
| Bedingung | Quellenbedingungen | Keine automatische Lizenz | Schriftlicher bezahlter Auftrag | Vertrag, Zahlung, aktives Gate |
| Was nicht? | Kein Wirksamkeitsnachweis | Keine produktive Garantie | Keine Zertifizierung | Keine unbegrenzte Vollmacht |
Papers, kanonische Architekturen und zitierfähige DOI-Publikationen. Ein Leserecht oder eine Demo begründet kein automatisches Software-Nutzungsrecht.
Forschung ansehen ↗Angebot, Scope, aktiv gebundene Lizenz, Identität und wirksame Freigabe werden getrennt geprüft. LIM-Evaluation bleibt bis zum nachgewiesenen Zahlungseingang plus gültiger Lizenz gesperrt.
Lizenzrahmen ↗Beginnen Sie beim Geschäftsproblem und nicht bei einem App-Namen. Erst die Abgrenzung von Ziel, Daten, Rollen, Systemen und Risiken ergibt einen sinnvollen Assessment- oder Lizenzumfang.
Acht Orientierungsszenarien ↗Ein belastbarer Zeitplan benötigt Systeminventar, Freigaben, Scope und konkrete Abnahmekriterien. Eine allgemeine Sofortzusage wäre unseriös.
Nein. Erst ein vergleichbarer Baseline-Test mit gleicher Aufgabenqualität und unabhängigen Receipts erlaubt eine Aussage. Auch ein nicht bestätigter Nutzen bleibt ein dokumentierter Befund.
Messkriterien ansehen ↗PIGA soll den betreffenden Schritt nicht einfach durchführen. DELAY, BLOCK oder UNKNOWN zeigen, welcher Nachweis oder welche Erlaubnis fehlt. Ein solches Ergebnis ist ausdrücklich kein Fehler, der heimlich umgangen wird.
Nein, die Einträge sind Projektadressen und kein Live-Uptime-Versprechen. Für jede App müssen HTTP-Erreichbarkeit, Rechte und tatsächliche E2E-Funktion separat bestätigt werden.
PIGA setzt den Governance-Rahmen. A7SEM prüft Voraussetzungen vor Inferenz und Wirkung. A7SEM Reverse prüft das tatsächliche Ergebnis gegen Ziel, Rechte und Evidenz zurück.
Heartbeat und einzelne Befehlsquittungen sind von frei formulierter, kryptografisch signierter Zweiwege-Kommunikation zu unterscheiden. Der automatische Phone→ChatGPT→Phone-Nachweis ist noch offen.
Nein. Ein gültiges Produkt, serverseitig bestätigte Zahlung und eine aktive kundengebundene Lizenz sind nötig. Ein Browser-Code genügt nicht.
Nein. Methoden und Demonstrationen unterstützen strukturierte Evidence-Arbeit, liefern aber keine Rechtsberatung oder amtliche Konformitätsfeststellung.
Ein öffentlich sichtbarer Forschungslink ist keine Datenverarbeitungsfreigabe. Für Patientendaten gelten zusätzliche Datenschutz-, Sicherheits- und Klinikpflichten.
Die Vision verbindet interdisziplinäre Forschung mit gebundenen technischen Workflows. Sie bleibt nur dann glaubwürdig, wenn offene Grenzen sichtbar sind und jedes Ergebnis einen nachvollziehbaren Nachweis besitzt.