Dr. Kai Stalmann · qantr GmbH · Berlin

Ich entwerfe Systeme, die Expertenarbeit automatisieren.

Und ich lege sie deterministisch, nachvollziehbar und erklärbar an: Das Denken liegt in formalen Ontologien und Regeln, Sprachmodelle sind auf Sprache beschränkt, und Menschen entscheiden.

Substrat
Formale Ontologie, Regeln, Graphabfragen, deterministische Ordnung. Hier findet das Schließen statt, und es läuft ohne Sprachmodell.
Deterministisch
Sprache
Das Modell formuliert Prosa. Sonst nichts. Jeder Aufruf wird in einem Trace-Store aufgezeichnet.
Nachvollziehbar
Mensch
Eine Freigabe, bevor eine Ausgabe verwendet wird. Der Experte entscheidet, das System erklärt.
Erklärbar
01 — Was ich baue

Axibra, ein Methodology Operating System für die Strategieberatung.

Axibra liefert den UNITE Body-of-Knowledge, mehr als zweihundert Strategie-Frameworks, Methodik-Module und Pattern-Bibliotheken über einer formalen Ontologie, als Laufzeitumgebung für Berater. Als Founding CTO verantworte ich die Architektur und übernehme Produktentwicklung, Ontologie-Engineering und die Softwareentwicklung in Go.

Ein Go-Binary mit eingebetteter Oberfläche beim Kunden Ein Prozess pro Nutzer Zentrale Dienste unterstützen, blockieren nie Datenhaltung ausschließlich in der EU Projektzustand mit eingebettetem git versioniert Framework-Auswahl standardmäßig ohne LLM
Deterministisch

Graphabfragen über die Ontologie, ein regelbasierter Termindex, eine algorithmische DAG-Ordnung und byte-deterministische Katalogvektoren. Die Garantie hängt nicht davon ab, dass ein Modell zweimal dieselbe Antwort gibt.

Nachvollziehbar

Jeder KI-Aufruf landet in einem Trace-Store. Jede Modellausgabe durchläuft eine Freigabe durch den Berater, bevor sie verwendet wird.

Erklärbar

Weil das Schließen ein Graph und ein Regelwerk ist, lässt sich jedes Ergebnis auf die Frameworks und Relationen zurückführen, aus denen es entstanden ist.

Ausgelegt auf eine Leiter regulatorischer Regime
Stufe 0
Banken ohne Einstufung · DORA, MaRisk, BAIT, EBA Outsourcing, DSGVO, ISO 27001
Stufe 1
Versicherungen · VAIT, Solvency II IKT-Auslagerung, DORA, EU-KI-Verordnung, DSGVO
Stufe 2
Öffentlicher Sektor · BSI IT-Grundschutz, NIS2, eIDAS 2.0, EU-KI-Verordnung
Stufe 3
Banken mit Einstufung · DORA Art. 9, BAIT, MaRisk, kundenbetriebene Infrastruktur
Stufe 4
Öffentliche Beschaffung, strenges C5 · BSI C5:2020 Typ 2, NIS2, eIDAS 2.0, EVB-IT
Stufe 5
Verteidigung, VS-NfD · BSI VSA, TR-03145
Stufe 6
VS-Vertraulich und höher · außerhalb des Umfangs von v1 und v2
Für v1 ausgelegtVorwärtskompatibelAußerhalb des Umfangs
02 — Wie ich baue

fusion. Agentische Entwicklung als Ingenieursdisziplin, nicht als Demo.

fusion ist das Harness, das ich gebaut habe, um Software mit koordinierten KI-Agenten und menschlichen Entwicklern in einem Team zu entwickeln. Es ist die Methode hinter Axibra, und es ist von Axibra unabhängig. Die Texte zeichnen nach, wie es entstanden ist.

≈ 20 Entwickler pro ProjektPro Repository liefert fusion nach unseren eigenen Messungen von Commits und Codezeilen so viel wie ein Team von etwa zwanzig Entwicklern. Über alle Projekte sind das rund 900 Commits und mehr als 100.000 Codezeilen im Monat, bei etwa 20 Milliarden Token. Die Messmethode ist dokumentiert, und an jedem Freigabepunkt entscheidet ein Mensch.
  • Spezialisierte RollenAnforderungsdesign, Planung, Implementierung, Review, Zustandsprüfung, Analyse, Regelpflege, Orchestrierung. Jede Rolle hat einen Prompt und eine Aufgabe.
  • Gemeinsame KonventionenJeder Agent und jeder Entwickler arbeitet nach denselben Regeln, festgehalten in einem Ereignisprotokoll, das nur fortgeschrieben, nie umgeschrieben wird.
  • Menschliche FreigabenNichts landet ohne die Entscheidung einer Person. Agenten bereiten vor, Menschen entscheiden.
  • Teamkoordination über gitfusion teilt die Arbeit so auf, dass Abhängigkeiten zwischen Arbeitspaketen berücksichtigt und Merge-Konflikte reduziert werden, für Menschen wie für Agenten.
  • Zwei AdapterEiner für Claude Code. Einer für Modell-APIs: Anthropic, OpenAI und lokal laufende Modelle. Keine Anbieterbindung, und lokale Modelle für Umgebungen, die sie verlangen.
03 — Wer ich bin

Drei Jahrzehnte Software, KI und Semantik.

Ich baue Software seit den frühen Tagen des Web, von Startups bis zu Behördenprojekten. Ein Aufbaustudium in Computerlinguistik und eine Promotion in den Geisteswissenschaften sind der Grund, warum sich Semantik und Ontologie-Engineering als ein durchgehender Faden durch all das ziehen.

Ich bin alleinerziehender Vater. Mir sind menschliche Werte wichtig, und ich stehe für Demokratie, Menschenwürde, Freiheit und Gleichheit.

Ein Faden, sechzehn Jahre
2010
Deutsche Digitale Bibliothek

Lead Developer und technischer Projektleiter am Fraunhofer IAIS. Metadaten von 300 Millionen Kulturerbe-Objekten, integriert über CIDOC CRM. Die Plattform ist bis heute in Betrieb und wurde zur technischen Grundlage der ARD Mediathek.

2018
Allianz SE

Ein eventzentrisches Modell aus eigener Entwicklung als Ontologie, die weltweit verteilte Datenbanken in einem Data Warehouse harmonisiert.

2026
Axibra

UEOF und UIF, die formale Ontologie unter einem Methodology Operating System. Derselbe Ansatz, jetzt als Substrat eines KI-Produkts.

Ausgewählte Stationen
2026 Founding CTO, Axibra
2025 Platform Engineer, Streaming Data Mesh, Siemens Smart Infrastructure
2024 Principal AI Consulting Partner, Reeeliance, für die Allianz
2021–23 CTO und Mitgründer, L1R1 Technologies
2019 Interim-CTO, konzernweites SSO für über 20 Mio. Kunden, Deutsche Bahn
2018 Ontologie-Ingenieur, Allianz SE · KYC-Onboarding, Julius Bär
2016 Technischer Architekt, Digital-Humanities-Infrastruktur, Max-Planck
2013 CTO und Co-CEO, Optile, später von Payoneer übernommen
2012 Geschäftsführer, konzernweite Paywall und Identität, Axel Springer
2010 Technische Leitung, Deutsche Digitale Bibliothek, Fraunhofer IAIS
2008 Leiter der Technik, ISR Information Products
1999 Senior Engineer, POET Software
04 — Texte

Sieben Texte über das Bauen mit KI, geschrieben beim Bau von fusion.

Sie lesen sich am besten der Reihe nach: wie Claude Code funktioniert und wie man es erweitert, warum Agile bricht, wenn KI den Code schreibt, das Modell, das an seine Stelle tritt, dessen Grundlage, ein Essay darüber, was die Werkzeuge mit ihren Machern anstellen, und ein Bericht aus der Umsetzung. Die Texte stehen in ihrer Originalsprache, meist Englisch.

  1. Understanding Claude CodeJanuar 2026 · Englisch
  2. Extending Claude CodeJanuar 2026 · Englisch
  3. Beyond Agile: Project Management for AI-Driven DevelopmentFebruar 2026 · Englisch
  4. Foundation: Konzeptionelle Grundlage für AI-gestützte ProjektarbeitFebruar 2026
  5. Fusion: A Process Model for AI-Driven Software DevelopmentFebruar 2026 · Englisch
  6. Das Paradox des MakersFebruar 2026 · auch auf Englisch
  7. Implementing Fusion: A Process Layer for AI-Driven DevelopmentMärz 2026 · Englisch

Alle Texte

05 — Open Source

Werkzeuge, die ich selbst benutze, veröffentlicht als tenzoki.

Claude-Code-Plugins
  • fusionDas Harness für agentische Entwicklung.
  • flightEin ruhiger Agent für Nicht-Techniker: Dokumente, Diskussion, präzise Texte.
  • scoutBelegte Web-Recherche über mehrere Quellen, ein Bericht pro Lauf.
  • stilwerkStilometrie, Autorschaftszuordnung, Stiltransformation.
  • callscopeCompiler-gestützte Änderungsanalyse für Rust-Workspaces.
Bibliotheken und Werkzeuge
  • gooidcOIDC- und JWT-Werkzeuge für Keycloak und Entra ID.
  • godastKey-Value, Graph, inhaltsadressierter Speicher und Suche auf BadgerDB.
  • gblobsDeduplizierter, optional verschlüsselter Blob-Speicher.
  • cuecastZustandslose Prozess-Engine für eine BPMN-Teilmenge.
  • krkZweispaltiger Dateimanager mit Editor für macOS, in der Tradition des Norton Commander, mit Git-Ansicht.
06 — Kontakt

Wenn Ihre Organisation KI braucht, die ein Audit besteht, sprechen wir.