Technologie
arcOS ist kein Chat-Frontend über einem Sprachmodell, sondern ein mehrschichtiges Prüfsystem, in dem jede Schicht eine eigene Aufgabe hat. Vom sauberen Lesen der Unterlagen bis zum belegten Urteil greifen die Schichten ineinander.
Die Architektur
Jede Schicht löst genau ein Problem. Zusammen ergeben sie eine Prüfung, die belastbar ist — nicht nur plausibel klingt.
Lese-Schicht
arcOS liest jedes Format: PDF, Scans, E-Mails, ZIP-Ordner, Office-Dateien. Auch gescannte Altverträge, Handschrift und gemischte Datenräume werden sauber und seitengenau erschlossen — die Grundlage, auf der jede weitere Schicht arbeitet.
Wissensschicht
Grundbuch, Baulasten, B-Plan, Denkmal, Milieuschutz: eine kuratierte Wissensdatenbank fließt per RAG in jede Prüfung ein. Sie wächst mit jedem geprüften Deal durch kuratierte Regeln — ausdrücklich kein Training von Modellen auf Kundendokumenten.
Application Layer
Die Prüfung ist in spezialisierte Schritte zerlegt — Extraktion, Auffälligkeiten-Radar, Detail-Analyse, Fazit — und jeder Schritt ist ein eigener Prüf-Agent mit eigenem Auftrag. Dazu kommen deterministische Regeln, wo Regeln verlässlicher sind als ein Modell, und menschliche Freigaben an den entscheidenden Stellen.
Modell-Routing
Für jede Prüfaufgabe arbeitet das jeweils stärkste KI-Modell — über mehrere Anbieter hinweg, versorgt mit dem Fachwissen aus der Wissensschicht und in der App pro Aufgabe steuerbar.
Evidenz-Schicht
Jede Aussage ist an Dokument und Seite gebunden; Zitate öffnen das Original mit Markierung. Das Prüfjournal protokolliert jeden Schritt, der Sign-off hält Entscheidungen revisionsfähig fest.
Der Kreislauf
Erkenntnisse aus echten Prüfungen fließen als kuratierte Regeln zurück ins System — nicht als Trainingsdaten.
Der Datenraum wird gelesen, geprüft und jede Aussage mit Fundstelle belegt.
Welche Lücke war kritisch, welche Formulierung trägt Risiko — kuratiert wird, was zählt.
Prüfregeln und Risiko-Taxonomie werden gezielt erweitert und präzisiert.
Der nächste Deal wird von Anfang an gegen das gewachsene Wissen geprüft.
Die Abgrenzung
Der Unterschied liegt nicht im Modell, sondern im System darum herum.
Ein generisches Modell fasst zusammen. Ein Prüfsystem weist nach: Fundstellenbindung statt Behauptung.
Ein Chatbot beantwortet Fragen. arcOS stellt die richtigen: kuratierte Fragenkataloge und ein Radar für das, was fehlt.
Ein Modell allein bleibt statisch. Die kuratierte Wissensschicht wächst mit jedem Deal — ohne dass Kundendaten in ein Training fließen.