Glossar

Alle Fachbegriffe rund um Rocket Routine OS an einem Ort — kurz erklärt.

Siehe auch: Strategie- und Unternehmensführungs-Wiki

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A

Actor Registry: Register jedes Akteurs (Mensch, AI-Operator, Knowledge Persona), der im System arbeitet, mit Kategorie, Role Contract und Domains. "Steht ein Akteur nicht in der Registry, arbeitet er nicht im System."
Adoption Levels: Dreistufige Leiter (Shadow → Copilot → Autopilot), die ein AI-Operator pro Rolle und pro Domain erklimmt, basierend auf gemessener FTT-Evidenz statt auf Vertrauen.
AI-Operator: Ein Entitätstyp der Actor Registry: über einen Role Contract ausgestattet, führt Routinen aus, liefert standardisierte Outputs; gebunden an explizite Entscheidungsrechte, Tool-Access und Eskalations-Trigger. Trägt die Ausführungslast, nicht die Entscheidungsverantwortung.
Autopilot: Höchstes Adoption Level: der AI-Operator führt aus und liefert live innerhalb der harten Grenzen seines Role Contracts; Menschen führen nach dem Ausnahmeprinzip und prüfen im Nachhinein.

B

Branch: Stufe der Decision Impact Classification für operative Entscheidungen (wie eine einzelne Domain läuft); Owner sind die Domain-Verantwortlichen.
Build Log: Die monatliche zweisprachige E-Mail (in Texten nie "Newsletter" genannt); berichtet über den Artikel des Monats, zentrale Erkenntnisse, ein Company-0-Update und was als Nächstes kommt.

C

CEO-Bench: Princeton-Benchmark (ceobench.com), bei dem 13 AI-Modelle und eine regelbasierte Baseline je 1 Mio. $ erhielten, um 500 Tage lang ein simuliertes Unternehmen zu führen; genutzt als Beleg dafür, dass Autonomie ohne Governance unberechenbar scheitert.
Company 0: Die Rocket Routine GmbH selbst, live auf Rocket Routine OS betrieben als erste Produktivumgebung und Proof Point (immer mit Leerzeichen geschrieben, nie "Company0").
Constitution: Ein kurzes Set an verbindlichen Regeln, die das System aktiv prüft und deren Verstöße es blockiert, im Unterschied zu geschriebenen "Werten", die nur an der Wand hängen.
Constitution Lite: Die minimale Startform der Constitution, ab Tag eins genutzt: eine Handvoll Kernregeln plus eine Landkarte, wer was entscheidet.
Control Tower: Die eine Quelle der Wahrheit für laufende Arbeit; eine event-getriebene, Kanban-artige State Machine mit Pull-Logik, Abhängigkeits-Sichtbarkeit und Artefakt-Verknüpfung. Immer großgeschrieben.
Copilot: Mittleres Adoption Level: der AI-Operator führt innerhalb von Approval Gates aus; ein Mensch gibt jede Übergabe frei, bevor sie live geht. Als ein Wort geschrieben.

D

Decision Impact Classification: Der vierstufige Baum (Root, Trunk, Branch, Leaf), der jede Entscheidung nach Tragweite sortiert und ihr einen festen Owner zuweist.
Decision Moderator: Der Mechanismus, der die Methode für eine offene Entscheidung formal wählt und als Einziger Knowledge Personas aufrufen darf; hält ihren Beitrag fest, überlässt die finale Entscheidung aber dem verantwortlichen Human Actor.
Domain: Eine von elf festen, wertschöpfenden Einheiten, die zusammen jedes Unternehmen vollständig abbilden, unabhängig von der Kopfzahl; zu unterscheiden von einer "Abteilung" (einem Organigramm-/Personenkonzept).
Domain Advisory Board: Mehrere Knowledge Personas, kombiniert innerhalb einer Domain; liefert dem Decision Moderator eine synthetisierte, nicht geglättete Sicht.

F

Founder-Modus: Operating Mode, in dem der CEO alles persönlich entscheidet, ausführt, prüft und korrigiert; AI-Operatoren assistieren nur.
FTT (First Time Through): Die zentrale Qualitätskennzahl: der Anteil der Arbeitseinheiten, die die Qualitätsbestätigung im ersten Anlauf ohne Nacharbeit bestehen. Immer in Großbuchstaben geschrieben.

G

Growth-Modus: Operating Mode, in dem AI-Operatoren Routinen ausführen und der CEO nach dem Ausnahmeprinzip führt; Entscheidungsrechte sind explizit verteilt.

H

Human Actor: Ein Entitätstyp der Actor Registry: hält Entscheidungsrechte, Verantwortlichkeit und Urteilsvermögen; hält jedes nicht ausdrücklich delegierte Entscheidungsrecht; der einzige souveräne Akteur gemäß der Constitution.

I

I2I-Loop (Intent to Impact): Der universelle vierphasige Steuerungskreislauf: Intent, Insight, Implementation, Impact; strukturell an PDCA angelehnt, verlangt aber bei Abweichung eine Änderung des Systems selbst.
Impact: Die vierte I2I-Phase: Qualität verifizieren und ein Learning festhalten, das das System aktualisiert, wenn die Realität von der Absicht abweicht.
Implementation: Die dritte I2I-Phase: Routinen ausführen, geroutet über den Control Tower, zurückverknüpft mit dem ursprünglichen Intent.
Initiatives: OMPRIKL-Artefakttyp: zeitlich begrenzte Vorhaben, die den Status quo verändern, im Unterschied zu Routines, die das System im laufenden Zustand betreiben.
Insight: Die zweite I2I-Phase: die Entscheidungsmethode (Daten, Regel, Verfahren) explizit wählen, bevor die Arbeit beginnt.
Intent: Die erste I2I-Phase: Outcomes und Constraints als verifizierbare Absicht mit expliziten Grenzen festlegen.

K

Kadenz: Fünf verschachtelte Rhythmusebenen (täglich, wöchentlich, monatlich, quartalsweise, jährlich), von denen jede einen anderen Zeithorizont des I2I-Loops verifiziert: ein geschichtetes Steuerungssystem, kein Terminkalender.
Knowledge: OMPRIKL-Artefakttyp: dokumentierte, verifizierte Information, der das System vertraut; alles Veraltete gilt als Rauschen.
Knowledge Persona: Ein Entitätstyp der Actor Registry: ein rein beratender AI-Operator mit Lesezugriff auf genau eine veröffentlichte Wissensquelle; kein Schreibzugriff, keine Entscheidungsrechte, keine Routinen-Ownership; aufrufbar nur durch den Decision Moderator. "Eine Knowledge Persona spricht. Sie entscheidet nicht."

L

Launchpad (Rocket Routine OS Launchpad): Der Self-Serve-Einstiegspunkt, der ab Tag eins ein arbeitendes Scorecard, einen Control Tower, eine Constitution Lite, einen Starter-Role-Contract, ein erstes echtes (nicht demo-haftes) Arbeitsergebnis und einen laufenden Weekly Operating Review liefert. In Texten nie nur "Launchpad" genannt.
Leaf: Stufe der Decision Impact Classification für Routineentscheidungen mit klar vordefinierten Grenzen; Owner sind AI-Operatoren innerhalb ihres Role Contracts.
Learning: OMPRIKL-Artefakttyp, der entsteht, wenn die Impact-Phase eine Abweichung findet; zählt nur als echt, wenn er eines der anderen sechs OMPRIKL-Artefakte ändert.

M

Maturity Ladder (Reifeleiter): Vier Stufen operativer Reife — Ad hoc, Governed, Verified, Compounding — getrennt vom Unternehmenswachstum in Umsatz oder Mitarbeiterzahl.
Metrics: OMPRIKL-Artefakttyp: wie Fortschritt und aktueller Zustand gemessen werden (zum Beispiel die FTT).

O

OMPRIKL: Das kanonische Sieben-Artefakt-Modell (Outcomes, Metrics, Principles, Routines, Initiatives, Knowledge, Learning), das jede Domain mit derselben Struktur nutzt. Immer in Großbuchstaben geschrieben.
Operating Modes: Die drei unternehmensweiten Konfigurationen — Founder, Growth, Scaling —, die beschreiben, wie viel der Ausführung über AI-Operatoren läuft statt über den CEO persönlich.
Outcomes: OMPRIKL-Artefakttyp: verifizierbare Ergebnisse mit klaren Grenzen, im Unterschied zu vagen Zielen.

P

Paperclip: Benannter Open-Source-Wettbewerber: eine selbst gehostete, agentenagnostische Orchestrierungsplattform mit dem Anspruch "zero-human companies"; stark bei Ausführung und Konfigurations-Governance, ohne Methodik- oder Verifikationsebene.
Poka Yoke: Ein Prinzip aus dem Toyota-Produktionssystem, angewendet auf Role Contracts: den Prozess so gestalten, dass ein Fehler strukturell gar nicht erst entstehen kann, statt menschliche Kontrolle im Nachhinein zu verschärfen.
Principles: OMPRIKL-Artefakttyp: operative Entscheidungsregeln, die Entscheidungen aktiv leiten (zum Beispiel "Daten schlagen Meinungen"), keine passiven Wandwerte.

R

Role Contract: Das dauerhafte Governance-Artefakt, das einen AI-Operator ausstattet, mit acht Pflichtbestandteilen (Zweck/Scope, Outcomes/Metrics, Routinen-Ownership, Entscheidungsrechte, Tool-Access, Pflichten zur Qualitätsbestätigung, Schnittstellen, Upgrade-Regeln). Kein Prompt. Immer großgeschrieben.
Root: Stufe der Decision Impact Classification für existenzielle Entscheidungen (Geschäftsmodell, Finanzierung, Eigentümerschaft); Owner sind ausschließlich der CEO und/oder die Eigentümer.
Routines: OMPRIKL-Artefakttyp: standardisierte Arbeitsabläufe mit definiertem Input, Output, Kadenz und Qualitätskriterien.

S

Scaling-Modus: Operating Mode, in dem das System autonom innerhalb expliziter Governance läuft und der CEO ausschließlich auf der strategischen Konfigurationsebene arbeitet.
Shadow: Niedrigstes Adoption Level: der AI-Operator entwirft; Menschen führen alles aus, was live geht. Dient zur Kalibrierung, ob Entwürfe an den Standard heranreichen.

T

Trunk: Stufe der Decision Impact Classification für strukturelle Entscheidungen (Organisationsdesign, größere Investitionen, Markteintritt); Owner ist das Senior-Team.

V

Verification-first: Die Governance-Pflicht, dass nichts live geht ohne bestandene Qualitätsprüfung gegen definierte Kriterien; Vertrauen ist das Ergebnis von Verifikation, nicht ihre Voraussetzung.

W

Weekly Operating Review: Die zentrale wöchentliche Kadenz-Routine: eine feste Drei-Punkte-Prüfung (was hat eine Kennzahl bewegt, was hakt, welche Entscheidung ist fällig), durchgeführt vor jeder Priorisierung, aktiv ab Woche eins des Launchpads.