MatchpointAbgeschlossen
40
Features
4
Wochen
444
Tests
27
Releases
beacon platform · AI-native Engineering
Mit AI-Agents liefern.
Jeden Schritt nachvollziehen.
Das AI-native Operating Model: souverän, auditierbar, unter Ihrer Kontrolle. Methode und Plattform als ein System, das Sie lizenzieren. Kein Team, das Sie neu aufbauen.
Early Access bringt Sie auf die Plattform. Enterprise-grade AI-Adoption deckt on-prem, Site-Licenses und Ihre eigenen Keys ab.
- On-prem oder Swiss-hosted: Ihre Wahl
- Kein Lock-in: Ihre Cloud, Ihr Modell, Ihre Keys
- Rollenbasierter Zugriff & Verschlüsselung
AI Governance
Governance gehört nicht in ein Policy-Dokument. Sie gehört in die Plattform.
AI-Governance ist gerade das grosse Thema. Die übliche Antwort ist ein Policy-Paper. Nur: Ein Dokument setzt nichts durch. Governance wirkt erst, wenn sie zur Laufzeit greift. Genau da sitzt sie bei uns: in der Plattform, die jede AI-Policy live prüft und durchsetzt. Sovereignty, Traceability, Control und Built-in Quality greifen im Operating Model nahtlos ineinander.
Sovereignty
Kein Lock-in: weder an eine Cloud noch an ein Modell. Ihre Plattform läuft, wo Sie wollen; Ihr Modell gehört Ihnen, auf Ihren Keys.
Traceability
Wer hat was getan, auf welcher Spec, mit welchem Modell. Jede Arbeitseinheit nachvollziehbar, live im Produkt.
Control
Human-in-the-loop by design: Go, Adjust, Stop an jedem Checkpoint. Kein Black-Box-Autopilot.
Built-in Quality
Spec-first, red-first. Qualität ist ins System eingebaut, nicht im Review aufgesetzt.
Proof
Kein Pitch Deck. Wir bauen und betreiben echte Systeme damit.
Die Plattform ist kein Versprechen. Sie ist die Engine hinter jedem echten Kunden-Beacon. Jeder ist der Beweis, dass sie liefert.
Extern bestätigt
5-7×
Ein Entwickler, 5-facher Outcome.
Ein Mensch, der Rest AI-Agents: so liefert die beacon platform Crew den Outcome eines kompletten Entwicklungsteams. Extern von einem Co-Founder bestätigt, keine Zahl aus der Marketingabteilung.
PatientenportalAbgeschlossen
57
Features
4
Wochen
858
Tests
12
Releases
beacon platformLaufend
392
Features
5
Monate
10.000+
Tests
192
Releases
See it run
Kein Versprechen. Sehen Sie der Plattform bei der Arbeit zu.
Eine Welle Engineering-Arbeit: von der Planung über die Parallelisierung bis zum ehrlichen Forecast. Jeder Schritt ein echter Screenshot aus der laufenden Plattform. Kein Mockup, keine Folien.
AI adoption maturity
Ab Maturity Level 2 gehört beacon. in Ihre Enterprise-Platform-Evaluation.
Sobald der Einsatz von AI bei Ihnen bewiesen wurde, lohnt sich der Einsatz einer AI-native Plattform. AI in den Kernprozessen zu verankern bedarf einer klaren Evaluation. Das AI Adoption Maturity Model des Software Engineering Institute der Carnegie Mellon University und Accenture kartiert diese Reise. Unsere Positionierung ist klar:
Evaluieren Sie beacon platform, sobald Sie in die Implementierung gehen, mit Blick auf Ausrichtung, Skalierung und Zukunftsfähigkeit.
Für echte Delivery evaluieren.
Sehen Sie, wie Menschen und AI-Agents an einem echten System arbeiten: klare Entscheidungspunkte, zurechenbare Arbeit, eingebaute Qualitätsprüfungen in der Delivery.
Mit Skalierung im Blick beschaffen.
Bewerten Sie geteilte Workflows, Governance, Infrastruktur und Modellwahl, bevor sich Einzelansätze teamübergreifend festsetzen.
beacon platform an Ihrer eigenen Arbeit testen.
Bringen Sie eine echte Engineering-Herausforderung und Ihre Enterprise-Anforderungen mit. Evaluieren Sie Methode und Plattform gemeinsam: Control, Traceability, Quality, Sovereignty.
Das Maturity-Modell sagt, wann Sie evaluieren. Die beacon platform zeigt Ihnen wie: Ihre Infrastruktur, Ihre Keys, zu Ihren Bedingungen, on-prem oder Swiss-hosted. Sie entscheiden.
Bewerten Sie Ihren AI-Reifegrad in 2 MinutenDisclaimer: CMU SEI & Accenture, AI Adoption Maturity Model v1.0 (2026). Praxisfragen und die Procurement-Positionierung sind unsere eigene Interpretation, keine CMU-Procurement-Anforderung oder -Empfehlung. Plattform-Adoption allein begründet keinen organisatorischen Reifegrad.
Continuous Improvement
Drei Quellen für Erkenntnisse. Ein gemeinsamer Verbesserungsprozess.
beacon platform verbindet Workflow Frictions, Engineering Metrics und Production Monitoring. Zusammen zeigen sie, wo Arbeit stockt, wie viel Zeit und Geld sie benötigt und wie sich die ausgelieferten Systeme im Betrieb bewähren.
Aus diesen Erkenntnissen entsteht ein kontinuierlicher Prozess: Observe → Improve → Measure → Adapt. Probleme erkennen, gezielt verändern, die Wirkung überprüfen und anhand der Ergebnisse weiterentwickeln.
Workflow Frictions
Jeder Workflow-Durchlauf liefert Hinweise auf die Arbeitsweise. Die Plattform erfasst Reibung: unklare Vorgaben, wiederholte Korrekturen, blockierte Schritte oder vermeidbaren Aufwand. Wiederkehrende Muster liefern konkrete Ansatzpunkte, um Workflows, Engineering Practices und Guardrails zu verbessern.
Engineering Metrics
Systematisch erfasste Lead Time und Cycle Time machen den Arbeitsfluss sichtbar. Aktives Cost Tracking zeigt die Kosten nach Modell, Workflow und Task-Umsetzung. Diese Metriken bilden die Grundlage, um Veränderungen zu bewerten: Wird Arbeit schneller abgeschlossen? Sinkt der Korrekturaufwand? Spart ein anderes Modell Kosten bei vergleichbarer Qualität?
Production Monitoring
Die Überwachung der Produktion bringt Erkenntnisse aus laufenden Systemen zurück ins Engineering. Ein Bug kann sowohl einen Fix auslösen als auch eine Verbesserung der Prüfung oder des Workflows, der ihn durchgelassen hat. Nachfolgende Releases zeigen, ob die adressierte Fehlerklasse erneut auftritt und wie sich die Qualität im Betrieb entwickelt.
Observe → Improve → Measure → Adapt
Alle drei Bereiche speisen denselben Verbesserungsprozess. Workflow Frictions helfen, Auffälligkeiten in den Metriken zu erklären. Engineering Metrics machen Aufwand und Kosten sichtbar. Production Monitoring zeigt, wie sich die Ergebnisse im Einsatz bewähren.
Observe · Muster erkennen.
Reibung, Metriken und Produktionsbeobachtungen gemeinsam betrachten. Ein konkretes Problem identifizieren und die Ausgangslage festhalten: Was passiert, wie häufig tritt es auf und welche Auswirkungen hat es auf Zeit, Kosten oder Qualität? Daraus entsteht ein überprüfbares Verbesserungsziel.
Improve · Gezielt verändern.
Die Beobachtung in eine Verbesserungshypothese und eine konkrete Änderung übersetzen. Das kann ein angepasster Workflow, eine präzisere Vorgabe, eine zusätzliche Qualitätsprüfung oder eine andere Modellwahl sein. Festhalten, was verändert wird und welche Wirkung erwartet wird.
Measure · Die Wirkung überprüfen.
Nachfolgende Durchläufe und Releases liefern die Vergleichsbasis. Lead Time, Cycle Time und Kosten vor und nach der Änderung betrachten. Prüfen, ob die adressierte Reibung oder Fehlerklasse erneut auftritt. Dabei vergleichbare Aufgaben und Zeiträume heranziehen und Qualität, Geschwindigkeit und Kosten gemeinsam bewerten.
Adapt · Mit Evidenz weiterentwickeln.
Anhand der Ergebnisse entscheiden: Eine wirksame Änderung beibehalten, eine teilweise wirksame verfeinern oder einen ungeeigneten Ansatz überarbeiten. Sind die Ergebnisse noch nicht eindeutig, weitere Beobachtungen sammeln. Die Erkenntnisse fliessen zurück in die Arbeitsweise, und die nächste Runde beginnt.
Die Grundlage: Traceability, Control und Built-in Quality.
beacon platform verbindet nachvollziehbare Arbeitsschritte, klare menschliche Entscheidungspunkte und integrierte Qualitätsprüfungen. So lassen sich Beobachtungen, Änderungen und nachfolgende Ergebnisse miteinander verknüpfen. Verbesserungen werden kontrolliert umgesetzt, und ihre Wirkung wird anhand der erfassten Daten bewertet.
Die Verbesserung ist eine Hypothese. Die nachfolgende Arbeit liefert die Evidenz.
AI-native Operating Model
So geht AI-native richtig. Kein Vibe Coding.
Rollen neu definiert. Qualität eingebaut. Kontrolle durch Guardrails, kein Stapel von Tools, ein Operating Model.
Sovereignty
Kein Lock-in: weder an eine Cloud noch an ein Modell. Ihre Plattform läuft, wo Sie wollen; Ihr Modell gehört Ihnen, auf Ihren Keys.
Traceability
Wer hat was getan, auf welcher Spec, mit welchem Modell. Jede Arbeitseinheit nachvollziehbar, live im Produkt.
Control
Human-in-the-loop by design: Go, Adjust, Stop an jedem Checkpoint. Kein Black-Box-Autopilot.
Built-in Quality
Spec-first, red-first. Qualität ist ins System eingebaut, nicht im Review aufgesetzt.
Cost Control
Kosten pro Task und pro Modell: transparent und steuerbar, keine Überraschungsrechnung.
Closed Loop
Von der Idee bis zu Operations und zurück: AI-native Ops, und jede Lektion aus der Produktion kommt als nächster Task zurück.
Metrics & Forecasting
Roadmap, gemessener Flow und Forecasts: aus echter Arbeit, nicht aus Story-Point-Schätzungen.
IdentityPersistente Identitäten & Rollen für jeden Agenten
MemoryKontext, der über Sessions hinweg bleibt
Task-ModelKeine Arbeit ohne Task
Sovereignty
Ihre Infrastruktur. Ihr Modell. Ihre Keys.
Kein Lock-in: die Plattform läuft, wo Sie wollen, und das Modell bleibt Ihres.
Der SchmerzBei den meisten AI-Tools heisst AI-Einführung: Ihren Code und Ihre Daten in die Cloud eines anderen zu geben, auf dem Modell eines anderen. Für eine souveräne Organisation ist genau das der Ausschlussgrund.
Der WandelAI-native verlangt nicht, dass Sie Ihre Infrastruktur oder Ihre Modellwahl aufgeben. Die Plattform läuft, wo Sie wollen, und das Modell bringen Sie mit: Ihr Anbieter, Ihre Keys, Ihr Vertrag.
Der BeweisBetreiben Sie es on-prem im eigenen Rechenzentrum, oder single- oder multi-tenant und in der Schweiz: Sie wählen das Setup und entscheiden, wo Code, IP und Audit-Trail ruhend liegen. Das Modell bringen Sie mit: jeder Anbieter, auf Ihren Keys. Ruft ein Agent ein gehostetes Modell auf, geht dieser Prompt an den Anbieter, den Sie gewählt haben, ein bewusster, sichtbarer Trade-off, nie ein verstecktes Default. Kein Lock-in: weder an eine Cloud noch an ein Modell.
Ihr Deployment: on-prem oder Swiss-hosted
beacon platformagents · method · orchestration
Code & ReposMemoryAudit-TrailKeys
Ruht in Ihrem Perimeter
Modell-Anbieter: Ihre Wahl
kimi-k2.6claudegptmistralbring your own
On-prem oder Swiss-hosted · bring your own Model · kein Lock-in.
Traceability
Jeder Schritt hinterlässt eine Spur.
Jede Arbeitseinheit ist ein Task mit zurechenbarer Spur: keine Änderung ohne Antwort darauf.
Der SchmerzAI schreibt Code, für den niemand geradesteht. Für eine regulierte Organisation ist eine Änderung, die keiner erklären kann, ein No-Go.
Der WandelAI-native heisst nicht Blackbox. Jede Arbeitseinheit (Mensch oder Agent) hinterlässt eine zurechenbare Spur.
Der BeweisTask-only Arbeitsmodell: keine Arbeit ohne Task. Jeder Schritt wird geloggt (wer, was, wann, auf welcher Spec, mit welchem Modell) und ist als vollständige Activity-Timeline an jedem Task sichtbar.
Audit-TrailActivity-Timeline
- 4d
Task erstellt
Jonas · product
- 3d
Spec geschriebenkimi-k2.6
Finn · agent
- 2d
Übernommen → in Arbeit
Paula · agent
- 2d
Tests grün5/5
Paula · agent
- 1d
PR eröffnet#128
Paula · agent
- 1d
Gemerged
Paula · agent
Wer · was · wann · welche Spec · welches Modell: live im Produkt.
Control
Sie behalten die Kontrolle.
Wenige entscheidende menschliche Gates, Guardrails für den Rest: Menschen entscheiden und bleiben verantwortlich.
Der SchmerzAuf Autopilot liefern Agents immer irgendetwas, das läuft. Sich selbst überlassen, erzeugen sie zu viel und doppeln: es funktioniert heute und verrottet morgen, und niemand hat diesen Weg gewählt oder kann dafür geradestehen.
Der WandelDer Mensch behält die Kontrolle. Er dirigiert die Agents, verantwortet das Ergebnis, entscheidet in den Momenten, die zählen. Kein Review-Spiessrutenlauf: wenige entscheidende Kontrollpunkte, den Rest übernehmen die Guardrails.
Der BeweisZwei OK Points rahmen die Arbeit: nach der Spec (bauen, oder zurückgeben) und vor dem Merge (ein menschlicher Integrator ist der einzige, der merged). Jeder hält an, bis ein explizites Go kommt. Agents führen aus; Menschen entscheiden und bleiben verantwortlich.
Human-in-the-loopSie entscheiden · Agents führen aus
- Spec
- OK Point: nach SpecGo · Adjust · Stop
Bauen, oder die Spec zurückgeben. Nichts läuft ohne Ihr Go.
- Build: Agents
- OK Point: vor MergeGo · Adjust · Stop
Ein menschlicher Integrator ist der einzige Merger: das Gate hält an, bis Sie entscheiden.
- Merge → live
Agents führen aus. Sie entscheiden und bleiben verantwortlich.
Built-in Quality
Qualität ist eine Eigenschaft, keine Phase.
Guardrails, vom System bei jeder Änderung sichergestellt, nicht erst im Review hineingedrückt.
Der SchmerzAI produziert Code, der plausibel aussieht, schneller als jedes Review mithält. Qualität, die am Ende aufgesetzt wird, skaliert nie auf den Durchsatz von Agents.
Der WandelQualität ist kein Review-Schritt mehr, sondern eine Eigenschaft des Systems: Guardrails, automatisch bei jeder Arbeitseinheit sichergestellt.
Der BeweisDie Constitution und Engineering Practices als Guardrails, deterministische Workflows, Spec Test Driven Development mit der Spec als Source of Truth, Regression gegen die Domain Invariants, lebende Domain Docs und eine Definition of Done: jede Änderung besteht sie, oder sie landet nicht.
Built-in Qualitybei jeder Änderung sichergestellt
Constitution & Engineering Practices
Die Guardrails, in denen jeder Agent arbeitet: die Regeln stehen fest, werden nicht je Einheit neu entschieden.
Deterministische Workflows
Jeder Task läuft einen kodifizierten Workflow, mit Checks. Dieselben korrekten Schritte, jedes Mal.
Spec Test Driven Development
Die Spec ist die Source of Truth. Tests vor Code; Code folgt der Spec.
Invariant-Regression
Jede Änderung wird erneut gegen die Domain Invariants geprüft, die das System definieren.
Lebende Dokumentation
Domain Docs bleiben synchron: das System, wie es ist, nicht wie es war.
Definition of Done (DoD)
Spec, Coverage, Contracts, Docs: vor dem Merge geprüft.
Bei jeder Änderung sichergestellt, nicht einem Reviewer überlassen.
Cost Control
Keine Überraschungsrechnung.
Jeder Task läuft auf einem Modell mit bekanntem Preis. Die Kosten sind für jeden Task klar ausweisbar.
Der SchmerzAI-Ausgaben sind eine undurchsichtige Pauschalrechnung: die Zahl erfahren Sie am Monatsende, ohne sagen zu können, welche Arbeit oder welches Modell sie getrieben hat.
Der WandelWeil jede Einheit ein Task auf einem Modell mit bekanntem Preis ist, sind Kosten zurechenbar: pro Task, pro Session, pro Workflow, pro Project. Keine Blackbox.
Der BeweisWeil jede Arbeitseinheit ein Task auf einem Modell mit bekanntem Preis ist, sind die Ausgaben schon heute zurechenbar: aufschlüsseln nach Task, Session, Workflow und Modell, und ein Premium-Modell dort, wo es passt, gegen ein günstigeres tauschen, bevor Sie sich festlegen. Project-Budgets und Caps, die Sie steuern, bevor Sie zu viel ausgeben, sind auf der Roadmap. Das Cockpit ist gebaut, um sie aufzunehmen.
Cost Cockpitzurechenbare Ausgaben
Project-Budgetauf der Roadmap62% genutzt
Ausgaben nach Modell
- kimi-k2.6$
- llama-3$
- mistral$$
- claude$$$$
Aufschlüsseln nach Task · Session · Workflow
Kosten zurechenbar pro Task, Session, Workflow & Modell. Budgets auf der Roadmap.
Closed Loop
Von der Idee bis zu Ops und zurück.
Eine Arbeitseinheit spannt sich von Idee → Ship → Ops und zurück: was in Produktion auffällt, wird zum nächsten Task.
Der SchmerzDie meisten AI-Tools enden beim Merge: Code generiert, fertig. Ihn auszuliefern, zu betreiben und das, was Sie in der Produktion lernen, in die nächste Priorität zu überführen, bleibt abgekoppelt. Der Loop bleibt offen, und die Lektionen finden nie zurück.
Der WandelEin System spannt sich über den ganzen Loop: von der Idee bis zu Operations und zurück. Agents enden nicht beim Merge; derselbe Flow trägt in die Produktion, und was gelernt wird, kommt als schärfere Arbeit zurück.
Der BeweisDie priorisierten Lists an Ideen speisen den Loop: Spec → Build → Ship → Operations, AI-native in jeder Phase. Was Sie dabei lernen, kommt als schärfere Arbeit zurück in die Lists.
Delivery-Loopeine Arbeitseinheit
Eine Arbeitseinheit: aus den Lists, durch den Loop und zurück.
Metrics & Forecasting
Ein Plan. Sie und Ihre Agents. Live.
Ein Plan für Menschen und Agents, mit Forecasts aus echtem Durchsatz, keine Story Points.
Der SchmerzPM-Tools planen mit fiktiven Schätzungen, und sie sind nur für Menschen gebaut. Die Agents, die die Arbeit tun, sind nicht im selben Plan, also driftet er von der Realität ab und von dem, was die Agents tatsächlich tun.
Der WandelEin Plan, geteilt von Menschen und Agents, live. Das Board, das Sie verfeinern, ist das Board, auf dem die Agents arbeiten; jede Änderung ist wechselseitig und sofort. Und die Metriken kommen aus echter Arbeit, nicht aus Story-Point-Schätzungen.
Der BeweisRoadmap- und Backlog-Refinement (Milestones → Feature Sets → Tasks), mit nativer Agent-Unterstützung. Gemessener Flow: Lead & Cycle Time, Flow Efficiency, CFD, Throughput. Und ein probabilistischer Forecast (Monte-Carlo p50/85/95) auf Basis gemessenen Durchsatzes, nicht auf Schätzungen. Alles, was Sie sehen, sieht der Agent; alles, was der Agent ändert, sehen Sie sofort.
Ein geteilter Plan für Menschen und Agents · gemessener Flow · Forecast aus echtem Durchsatz.
Das Fundament
Alles steht auf drei Säulen.
Identity, Memory und ein Task-Model: die Grundlage, auf der alles aufbaut.
Der SchmerzAgents ohne diese Grundlage sind ad hoc: keine stabile Identität, kein Gedächtnis, keine Zurechenbarkeit. Deshalb entfaltet das meiste "AI im SDLC" nie bleibende Wirkung.
Der Wandelbeacon gibt Agents eine echte Betriebs-Grundlage: die drei Säulen, auf denen alles darüber gebaut ist.
Der BeweisIdentity, Memory und ein Task-Model. Das Task-Model macht Arbeit nachvollziehbar und kostenseitig zurechenbar; Identity macht Kontrolle verantwortbar; Memory schliesst den Loop.
Control
IdentityPersistente Identitäten & Rollen für jeden Agenten
Closed Loop
MemoryKontext, der über Sessions hinweg bleibt
Traceability · Cost · Metrics
Task-ModelKeine Arbeit ohne Task
Die Grundlage, auf der alles darüber ruht
Einwände, beantwortet
Skeptisch? Gut.
Die Fragen, die vor jeder Demo kommen, kurz beantwortet. Der Rest in der FAQ.
Ownership
Alle FAQ ansehenWem gehört der Code?
Ihnen. Vollständig und jederzeit exportierbar.
ControlWie behalten wir die Kontrolle?
Human in the Loop. Nichts ohne Ihr Review.
CostWas kostet es?
Transparent, nutzungsbasiert, fair gedeckelt. Kein Lock-in.
SecurityWo liegen unsere Daten?
Ihre Keys, Ihre Provider. Kein Datenabfluss.
Preise & Lizenzmodell
AI-Kosten kennen kein Limit. Ihre Lizenz schon.
Nutzungsbasiert pro Rolle, gedeckelt am fairen Platform-Engineering-Wert. Ihre Modell-Keys bleiben Ihre (BYOK). Kein inklusives Token-Kontingent, keine Vendor-Falle.
Für Einzelne
Eine Person
Viewergratis
Read-only auf Specs, Tasks, Board und Roadmap.
Community
Für Open-Source Vorhaben. Volle individuelle Power zum Community-Tarif.
Solopreneur
Privat oder kommerziell, volle individuelle Multi-Agent-Power.
Für Organisationen
Team, Kollaboration
Contributor
Volle Multi-Agent-Orchestrierung und Build.
Reviewer
Specs schreiben, einen Analyst-Agenten steuern.
Viewergratis
Read-only für Stakeholder wie VR, Sponsor, Fachbereich.
BYOK
Ihre Keys, Ihr Vertrag. Modellkosten nie in unserer Rechnung.
Fairer Cap
Nie teurer als der faire Wert. Kein Aufschlag bei mehr Verbrauch.
Kein Lock-in
Kein inklusives Token-Kontingent, keine Vendor-Falle.
Ein Preis
Nutzungsbasiert, gedeckelt. Keine versteckten Stufen.
beacon platform · Early Access
Sehen Sie es an Ihrer eigenen Arbeit.
In aktiver Entwicklung · Zugang auf Einladung
Die Plattform ist aktuell nur auf Einladung zugänglich. Hinterlassen Sie Ihre E-Mail fürs Early-Access-Programm; wir laden gestaffelt ein und zeigen es Ihnen an Ihrer eigenen Arbeit, im Gespräch mit den Menschen, die die beacon platform bauen, nicht mit einem Sales-Team.