Hyperion verbindet Produktabsicht, Architektur, Daten und Bewertung vor der Wahl von prädiktivem ML, Optimierung, Wahrnehmung, Sprachsystemen — oder ganz ohne Modell.
Das Ziel ist nicht mehr KI. Es ist das am wenigsten komplexe System, das die Akzeptanzkriterien des Produkts unter realen Betriebsbedingungen erfüllen kann.
Hyperion verbindet Produktführung mit klar abgegrenzter Modellentwicklung und Cybersicherheit. Ein technischer Auftrag definiert Konfiguration, Anpassung, Integration und Übergabe; spezialisierte Tests und unabhängige Qualifizierung werden ausdrücklich vereinbart.
Bauen Sie Produktkapazität rund um Ihren nächsten Meilenstein auf.
Erfahrene Produktführung, freigegebenes Unternehmenswissen und klar abgegrenzte KI-Workflows für industrielle Technologieunternehmen. Beginnen Sie mit einer Entscheidung oder einem Workflow.
01
Bauen Sie Ihre Produktfunktion auf
Für technische Gründer und selbstständig arbeitende Spezialisten, die ein Industrieprodukt entwickeln: Erarbeiten Sie Kundenbelege, eine Produktentscheidung und einen belastbaren nächsten Meilenstein, bevor Sie eine vollständige Produktabteilung einstellen.
Ein Kunden- und Problembriefing, ein priorisierter MVP- oder Pilotumfang und eine Übersicht der Verantwortlichkeiten.
Beispielszenario
Meilenstein: Den ersten Test für ein industrielles Inspektionsprodukt festlegen, bevor ein Prototyp beauftragt wird.
Hyperion · Produktleitung
Kundenproblem, Experiment und Abnahmekriterien definieren; Engineering nur im vereinbarten Angebotsumfang.
Gründer / kundenseitiger Entscheider
Kundenzugang und vorhandene Belege bereitstellen; Ausgaben und Kundenzusagen genehmigen.
KI-Unterstützung
Freigegebene Notizen ordnen, Quellen verknüpfen und Alternativen zur menschlichen Prüfung entwerfen.
Fachkräfte und Betriebsverantwortliche
Vor Entwicklung oder physischem Pilotprojekt Engineering-, Sicherheits- und Cybersicherheitsfachkräfte sowie einen Betreiber benennen; rechtliche Prüfung bei Bedarf.
Abnahmeentscheidung: Der Gründer nimmt Problemdefinition, Testumfang und Ressourcenplan ab: fortsetzen, überarbeiten oder stoppen.
Für bestehende Produktteams: Lösen Sie einen Engpass bei Recherche, Feedback, Anforderungen oder Release-Vorbereitung. Vereinbaren Sie Prüfregeln, testen Sie den unterstützten Workflow und übergeben Sie ihn an eine benannte verantwortliche Person.
Ein freigegebener Wissensbestand, ein begrenzter Workflow, Evaluationsbeispiele und Betriebsanweisungen.
Beispielszenario
Meilenstein: Wiederkehrende Feldberichte zu Anlagen in eine geprüfte Entscheidung über eine Produktänderung überführen.
Hyperion · Produktleitung
Einen unterstützten Arbeitsablauf gestalten und bewerten; Prüfregeln und Betriebsanweisungen übergeben.
Gründer / kundenseitiger Entscheider
Der Produktverantwortliche genehmigt Prioritäten und nimmt den Ablauf ab; das Team führt die wiederkehrende Prüfung durch.
KI-Unterstützung
Freigegebene Berichte gruppieren, Quellen nachweisen und Änderungsvorschläge entwerfen; keine Freigabe- oder Maschinenbefugnis.
Fachkräfte und Betriebsverantwortliche
Der Service prüft den Einsatzkontext; Engineering und zuständige Fachkräfte validieren Änderungen; der Betreiber genehmigt Einführung und Wiederherstellung.
Abnahmeentscheidung: Vor der Einführung Kriterien für Quellentreue, akzeptierte Ergebnisse, Prüfaufwand und Nacharbeit im Vergleich zum bisherigen Ablauf vereinbaren.
Hyperion führt die vereinbarte Produktarbeit. Ihre Organisation behält die geschäftlichen Zusagen und die ihr zugewiesenen Entscheidungen. Engineering, Feldtests, Sicherheit, Cybersicherheit und Rechtsfragen erfordern namentlich zugeordnete Umsetzungskapazität.
Jedes Mandat wird individuell abgegrenzt und angeboten.
Wählen Sie das Modell anhand der Arbeit und der Daten.
Evaluieren Sie Mistral, Qwen und andere Open-Weight- oder gehostete Kandidaten anhand repräsentativer Aufgaben, Lizenzbedingungen, Sprachen, Hardware und betrieblicher Grenzen. Nutzen Sie Retrieval, Konfiguration oder Fine-Tuning, wenn die Evaluation dies rechtfertigt. Vertraulichkeit hängt vom gesamten Datenweg ab: Zugriff, Hosting, Tools, Protokolle, Backups und Betriebsverantwortung.
Etablieren Sie fortlaufende Produktführung auf Basis eines schriftlichen Fractional-CPO-Mandats.
Den Produktteam-Design-Canvas erkunden
Fiktives ausgearbeitetes Beispiel · bearbeitbare Planungshilfe
Von Belegen zu einer menschlichen Entscheidung
Ein Team für technische Anlagen entscheidet, wie es auf wiederkehrende Feldmeldungen reagiert. KI kann freigegebene Belege ordnen und Alternativen entwerfen; die produktverantwortliche Person prüft die Quellen und genehmigt die Entscheidung. Engineering validiert jede Produktänderung.
Belege vorbereiten
Eingabe
Freigegebene Interviews oder Feldberichte
Ergebnis
Mit Quellen verknüpfte Themen und Lücken
Verantwortung
KI unterstützt; die für Quellenprüfung zuständige Person verifiziert.
Den Vorschlag kritisch prüfen
Eingabe
Verifizierte Belege und Alternativen
Ergebnis
Eine Entscheidungsunterlage mit Annahmen und dem nächsten Experiment
Verantwortung
Hyperion führt die vereinbarte Produktarbeit; der Kunde verantwortet geschäftliche Zusagen.
Genehmigen und übergeben
Eingabe
Geprüfte Entscheidungsunterlage und Abnahmekriterien
Ergebnis
Eine Mission mit benannten Beteiligten, Genehmigungen und zu erhebenden Nachweisen
Verantwortung
Die befugte Person genehmigt; qualifizierte Spezialisten setzen um.
Fiktives ausgearbeitetes Beispiel · bearbeitbare Planungshilfe
Produktteam-Design-Canvas
Erfassen Sie den nächsten Meilenstein, die dafür verantwortlichen Menschen und die Arbeit, die KI unterstützen könnte. Bearbeiten Sie die Vorschläge und identifizieren Sie fehlende Fachkapazität, bevor Sie Zusagen machen.
Eingaben bleiben im Speicher dieser Seite und verschwinden beim Neuladen. Sie werden weder an ein Modell gesendet noch automatisch gespeichert. Laden Sie vor dem Verlassen eine Kopie herunter.
Ihr Entwurf der Arbeitsverteilung
Vorschläge folgen expliziten Regeln anhand Ihrer Situation, Ihres Engpasses und Ihrer Datengrenze. Sie sind bearbeitbare Ausgangspunkte, keine Bereitschaftsbewertung und kein autonomes Team.
Eine benannte Person prüft die Belege vor einer Zusage oder Systemänderung. Befugnisse für Produktfreigaben, Sicherheit und physische Maschinen verbleiben bei den verantwortlichen Personen und validierten Systemen.
Ihr Meilenstein, Personen, Datenauswahl und bearbeitete Notizen werden nicht übernommen. Sie können die Situation auf der Kontaktseite entfernen.
Ein Modell ist eine Komponente. Das Produkt ist das gesamte System.
Jede Säule löst ein anderes Produktionsrisiko. Sie werden gemeinsam entworfen, weil Modellverhalten, Datenqualität, Architektur und Feldeinsatz einander verändern.
P01
Edge Intelligence
Aufgabenspezifische SLMs und kompakte multimodale Intelligenz
Begrenzte Intelligenz für Produkte, bei denen Latenz, Datenschutz, Energie, Konnektivität oder Offline-Betrieb bestimmen, was tragfähig ist.
Zu klärende Entscheidungen
Vorgesehene Aufgabe, Baseline ohne Modell und messbare Akzeptanzkriterien
Pfad für Basismodell, Anpassung, Destillation und Quantisierung
Rahmen für Latenz, Speicher, Energie, Kosten, Aktualisierung und Rollback
Mögliche Entscheidungsartefakte
Entscheidungsprotokoll für Modell und Bereitstellung
Spezifikation für Edge-Evaluierung und Rollback
P02
Gesteuerte Wissenssysteme
Industrielles RAG, Retrieval und maßgebliches Betriebswissen
Wissensprodukte, die Quellenhoheit, Berechtigungen, Herkunft und Enthaltung bewahren, statt Unsicherheit hinter flüssigen Antworten zu verbergen.
Zu klärende Entscheidungen
Autorität, Eigentum, Berechtigungen und Änderungssteuerung des Korpus
Suche, hybrides Retrieval, Reranking, Zitate und Enthaltungsverhalten
Grenzen für Offline-, Edge-, mehrsprachige und Bediener-Workflows
Mögliche Entscheidungsartefakte
Wissens- und Retrieval-Architektur
Evaluierungsplan für Grounding, Berechtigungen und Antwortqualität
P03
Daten-, Evaluierungs- und Lernsysteme
Die Evidenzinfrastruktur hinter jedem intelligenten Verhalten
Datensätze, Simulationen, Evaluierungssuiten und Feedbackschleifen als gesteuerte Produktwerte statt als einmalige Eingaben für einen Modellbau.
Zu klärende Entscheidungen
Szenarioabdeckung, Datenherkunft, Rechte, Qualität und Versionierung
Mix aus Offline-, Simulations-, Hardware-in-the-Loop- und Feldevaluierung
Regression, Lernen aus Vorfällen, Monitoring und Freigabeschwellen
Mögliche Entscheidungsartefakte
Daten- und Evaluierungsspezifikation
Akzeptanzmatrix und Entwurf der Lernschleife
P04
Missionskritische Architektur
Produkt-, Lösungs-, System- und Softwarearchitektur
Eine verantwortliche Architektur über Hardware, Software, KI, Daten, Steuerung, Safety, Security, Menschen, Edge und Cloud — für Fehler ebenso entworfen wie für den Normalbetrieb.
Zu klärende Entscheidungen
Systemgrenze und Verantwortung von KI gegenüber deterministischen Funktionen
Hardware, Edge, Cloud, Schnittstellen, Lieferanten und Integrationspfad
Fehlerverhalten, menschliche Autorität, Cybersicherheit und Betriebsfähigkeit
Mögliche Entscheidungsartefakte
Systemkontext, Schnittstellen und Architekturentscheidungen
Spezifikation für Fehler, Assurance und Betriebsgrenzen
Vor der Modellwahl eine geeignete Basis ohne KI, Betriebsgrenzen und Abnahmenachweise vergleichen. Dies sind Alternativen, keine Stufen.
Vorhersage und Prognose
Mögliche Ansätze
Statistische Referenzen, Regression und Zeitreihenmodelle.
Erforderliche Nachweise
Zeitlich getrennte Testdaten, Kalibrierung, Drift und Fehlerkosten.
Optimierung und Planung
Mögliche Ansätze
Regeln, mathematische Optimierung und Simulation.
Erforderliche Nachweise
Machbarkeit, verletzte Bedingungen und Empfindlichkeit gegenüber Annahmen.
Wahrnehmung und Inspektion
Mögliche Ansätze
Signalverarbeitung, Bildmodelle und begründete multimodale Ansätze.
Erforderliche Nachweise
Repräsentative Bedingungen, Fehlalarme, übersehene Ereignisse und Unsicherheit.
Wissen und Sprache
Mögliche Ansätze
Suche, Retrieval und aufgabenbezogene Sprachmodelle.
Erforderliche Nachweise
Quellenautorität, Berechtigungen, Faktentreue und Enthaltung.
Gesteuertes Handeln
Mögliche Ansätze
Begrenzte Abläufe und Agentensteuerung für erlaubte Werkzeuge.
Erforderliche Nachweise
Identität, Richtlinienprüfung, Freigaben, Ergebnisprüfung, Ablehnung und Wiederherstellung.
Optionen für Sprache und Wissen
Wählen, was die Nachweise rechtfertigen.
Diese sechs Optionen betreffen Sprach- und Wissensaufgaben. Sie sind weder Pflichtfolge noch Rangliste nach Modellgröße. Retrieval, Anpassung und kompakte Modelle können kombiniert werden; nur aufgabenrelevante Ansätze vergleichen.
Abläufe, Regeln oder deterministische Logik
Geeignet wenn
Das Verhalten lässt sich ohne gelerntes Modell spezifizieren und pflegen.
Benötigte Nachweise
Testabdeckung und Pflegeaufwand gegenüber den Abnahmekriterien.
Suche und Retrieval
Geeignet wenn
Die Aufgabe ist das Finden maßgeblicher Informationen, Unterlagen oder Verfahren.
Benötigte Nachweise
Relevanz, Berechtigungen, Quellenabdeckung und Aktualität.
Vorhandenes Modell mit gesteuertem Kontext
Geeignet wenn
Ein vorhandenes Modell erfüllt die Aufgabe mit freigegebenen Anweisungen oder abgerufenen Belegen.
Benötigte Nachweise
Aufgabenqualität, Quellenbezug, Ablehnung, Kosten und Betriebsgrenzen.
Vorhandenes Modell anpassen
Geeignet wenn
Repräsentative Bewertung zeigt eine Lücke, die Anpassung schließen könnte.
Benötigte Nachweise
Datenrechte, Verbesserung auf zurückgehaltenen Daten, Regressionstests und Kosten.
Aufgabenspezifisches kompaktes Modell
Geeignet wenn
Ein kompaktes Modell könnte Latenz-, Speicher-, Datenschutz- oder Kostengrenzen erfüllen.
Benötigte Nachweise
Vorhandene kleine Modelle, Anpassung und Destillation auf der Zielhardware vergleichen.
Ein differenzierter Bedarf und vertretbare Daten rechtfertigen die Prüfung dieser Ausnahmeoption.
Benötigte Nachweise
Alternativen vergleichen; Kapital, Daten, Bewertung und Lebenszyklusverantwortung klären.
Verantwortung vor Implementierung
Ein Entscheidungseigentümer. Eine explizite Liefergrenze.
Hyperion verantwortet die Kohärenz der Produkt- und Architekturentscheidungen. Implementierung wird nie vorausgesetzt: Das Mandat benennt, was Hyperion direkt übernimmt, was beim Engineering des Kunden bleibt und was qualifizierte Spezialisten erfordert.
01 / DIRECT
Direkt von Hyperion geführt
Das Entscheidungssystem bleibt Ende-zu-Ende verantwortlich.
Produktabsicht, vorgesehene Nutzung, Nicht-Ziele und Systemgrenze
Lösungs-, System- und Softwarearchitekturentscheidungen
Datenstrategie, Evaluierungsdesign und Akzeptanzschwellen
Aufteilung zwischen KI und deterministischen Funktionen sowie Grenzen menschlicher Autorität
Entscheidungen zu Anbieter, Modell, Plattform und Implementierungsweg
Evidenzprüfungen, Freigabegates und Änderungsteuerung
02 / SCOPED
Vor der Zusage abgegrenzt
Eine abgegrenzte Mission kann benannte Umsetzung durch Hyperion enthalten. Das Angebot ordnet übrige Umsetzung, Betriebsverantwortung des Kunden und qualifizierte unabhängige Prüfung ausdrücklich zu.
Implementierung von Prototypen, Retrieval und Evaluierungsharnesses
Modellanpassung, Destillation, Quantisierung und Edge-Paketierung
Data Engineering, Labeling-Betrieb und Pipelines für synthetische Daten
Integration von Plattform, MLOps, Flotte, Cloud und Unternehmenssystemen
Unabhängige Safety-, Security-, Compliance- und Zertifizierungsarbeiten
Produktionsübergabe, Support und laufende Betriebsverantwortung
Vor Arbeitsbeginn benennt das Angebot verantwortliche Eigentümer, Umgebungen, Akzeptanzevidenz, Übergabebedingungen sowie laufende Verantwortungen für Modelle, Daten und Änderungen.
Entscheidungsreife Artefakte
Was ein abgegrenztes Mandat hervorbringen kann
Die Artefakte folgen der anstehenden Entscheidung. Sie werden im Umfang ausgewählt und nicht als pauschales Versprechen für jedes Mandat dargestellt.
A01
Produkt- und Architekturentscheidungspaket
Vorgesehene Nutzung, Systemgrenze, Alternativen, Architekturansichten, Schnittstellen, Entscheidungsprotokolle und eine Build-, Buy-, Partner- oder Stop-Empfehlung.
A02
Daten- und Evaluierungsspezifikation
Szenariotaxonomie, Datenanforderungen, Herkunft, Evaluierungssuiten, Akzeptanzschwellen, Regressionsrichtlinie und Plan für Feldevidenz.
A03
Technisches Assurance-Paket
Fehlermodi, Bedrohungs- und Missbrauchsfälle, menschliche Aufsicht, Grounding- und Enthaltungsverhalten, Rollback-Bedingungen und Evidenzlücken.
A04
Betriebs- und Änderungssteuerungsplan
Freigabegates, Modell- und Datenversionierung, Beobachtbarkeit, Lernen aus Vorfällen, Lieferantenverantwortung, Übergabe und Lifecycle-Eigentum.
Wählen Sie das System, bevor Sie das Modell wählen.
Bringen Sie die Produktentscheidung, die Betriebsbedingungen und Ihre vorhandene Evidenz mit. Die erste Aufgabe ist, den einfachsten glaubwürdigen Weg zu bestimmen.