CLIENT PROFILE
Blackboat
Internal Build / Work OS
Intern produktiv in laufenden Workflows
seit 2025
Cases · What we've built
Control Layer zwischen Slack und KI.
Wie wir eine interne Steuerungsschicht gebaut haben, die aus Gesprächen Arbeitsobjekte macht, sie gezielt an Tools weiterreicht und die operative Steuerung in Slack hält.
The Challenge
In vielen wissensgetriebenen Teams entsteht der größte Teil der Arbeit in Slack. Anfragen kommen dort an, Entscheidungen werden dort besprochen, und Aufgaben tauchen oft mitten im Verlauf auf. Daneben läuft eine wachsende Sammlung an KI- und SaaS-Tools, die für sich genommen gut funktionieren.
Was trotzdem fehlt, ist eine Schicht, die Arbeit als Zustand versteht. Klassische Automatisierung führt einzelne Schritte aus, merkt sich aber selten, was offen ist, worauf gewartet wird oder welche Entscheidung schon gefallen ist. Genau an dieser Lücke wollten wir ansetzen, ohne Slack als Arbeitsoberfläche aufzugeben.
Our Approach
Slack als reale Oberfläche akzeptieren
Statt Arbeit aus dem Chat herauszuziehen, haben wir den Control Layer so gebaut, dass die Crew weiter in Slack arbeitet. Trigger, Reaktionen und Entscheidungen bleiben dort, wo sie ohnehin schon passieren.
Steuerung von Tooling entkoppeln
Der eigentliche Wert liegt nicht in einzelnen Aktoren wie CRM, Recherche oder LLM-Calls, sondern in der Schicht dazwischen: Sie erkennt Arbeitseinheiten, hält Zustand und entscheidet, welcher nächste Schritt sinnvoll ist.
Sicherheit von Anfang an einbauen
Lesende und schreibende Aktionen brauchen unterschiedliche Regeln. Deshalb wurden Risikoklassen, Sicherheits-Gates und bestätigte Übergänge nicht später aufgesetzt, sondern direkt in die Architektur integriert.
The Transformation
01
Control Layer
02
Workflows
03
Security
04
Work OS
The Results
Der Control Layer ist keine isolierte Demo, sondern eine reale Werkbank in unseren eigenen Workflows. Wir bauen, betreiben und schärfen ihn dort, wo operative Arbeit ohnehin passiert.
Sauberere Übergänge zwischen Kommunikation und Aktion
Anfragen, Recherchen und Antworten können direkt aus Slack heraus in strukturierte Arbeitsschritte übersetzt werden, ohne dass der Kontext verlorengeht.
Eine zentrale, nachvollziehbare Steuerung
Routine-Schritte, die früher über mehrere Automationspfade verstreut waren, laufen über eine gemeinsame Logik und bleiben im Code sowie im Verlauf besser nachvollziehbar.
Ein stärkeres Modell für agentische Sicherheit
Risikoklassen, Schutzschichten und bestätigte Übergänge machen deutlich, dass agentische Autonomie nicht abstrakt, sondern regelbasiert und zustandsabhängig gedacht werden muss.
Eine direkte Verbindung zu Blackboat OS
Die Arbeit am Control Layer zahlt nicht nur auf einzelne Workflows ein, sondern in die größere Steuerungslogik, aus der Blackboat OS weiter entsteht.
Our Learnings
Verlauf allein reicht nicht, um Arbeit zu steuern. Wer operative Kontrolle will, muss Zustand explizit modellieren und nicht nur Nachrichten automatisieren.
Entscheidend ist nicht, ob ein Agent generell etwas darf, sondern unter welcher Regel, auf welchem Objekt und in welchem Zustand eine Aktion überhaupt erlaubt ist.
Ein einmaliger Schutzwall reicht bei KI-gestützten Systemen selten aus. Tragfähig wird das Ganze erst durch mehrere Ebenen und laufende Nachschärfung im Betrieb.
Ein vollständiger Loop aus Erkennen, Vorschlagen, Handeln und Zustandswechsel schafft mehr echte Lernkurve als viele halb fertige Automationen nebeneinander.
Ihr steht an einem ähnlichen Punkt? Vereinbart ein kurzes Gespräch mit uns als ersten Schritt für euer Level-Up!
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