Weshalb wir messen
Sie glauben zu wissen, was Sie ablenkt? Häufig täuscht das Gefühl. Wir zeigen, wie äußere Impulse messbar Ihre Arbeitsprozesse beeinflussen.
Eine Unterbrechung im Arbeitskontext ist nicht bloß ein Moment des Stillstands. Sie ist ein Störimpuls, der Ihren Fokus fragmentiert und Projekte verzögert. Unser Antrieb: Die tatsächliche Wirkung solcher externen Einflüsse sichtbar zu machen. Wir setzen auf KI, weil Menschen zwar Störungen spüren, aber selten objektiv messen. Unsere Mission: Einen präzisen Rahmen schaffen, der den Unterschied zwischen gefühlter und belegter Produktivität klärt.
Externe Störfaktoren messen
Wir analysieren, wie externe Reize wie Benachrichtigungen oder Gespräche Ihre Konzentration beeinflussen.
Mustererkennung mit KI
Unsere Algorithmen erkennen Muster, die auf produktivitätsmindernde Unterbrechungen hinweisen.
Transparente Analysen bereitstellen
Wir liefern objektive Berichte, die nicht beschönigen, sondern den Status quo offenlegen.
Datenbasiertes Handeln ermöglichen
Sie erhalten Werkzeuge, um Ihre Arbeitsumgebung auf Basis realer Daten anzupassen.
Unsere Grundwerte
Verantwortungsbewusstsein und Offenheit stehen im Mittelpunkt unseres Handelns – weil
Produktivität messbar und nachvollziehbar bleiben muss.
Kritische Prüfung
Wir prüfen jede Annahme mehrfach und lassen uns von Daten leiten, nicht von Stimmungen. Fehler sind keine Schande, sondern Antrieb für Verbesserungen.
Offene Kommunikation
Transparenz heißt bei uns: Jede Analyse, jeder Bericht und jede Empfehlung ist nachvollziehbar. Es gibt keine versteckten Algorithmen.
Nutzerzentrierung
Wir stellen den Nutzer in den Mittelpunkt, aber nicht als Werbeversprechen, sondern
durch anwendbare Ergebnisse und konkrete Rückmeldungen.
Ethische Verantwortung
Verantwortung beginnt bei der Auswahl der Daten und hört bei ethischen Leitlinien
nicht auf. Wir handeln nach klaren Prinzipien, statt Trends zu folgen.
Ihr Team für kritische Arbeitsanalyse
Unsere Mannschaft ist keine lose Gruppe von Tech-Enthusiasten. Jeder bringt einen
Hintergrund aus KI-Forschung, Arbeitspsychologie oder Produktdesign mit und hat erlebt, wie
komplexe Prozesse durch banale Störungen ins Stocken geraten. Wir kombinieren analytisches
Denken mit praktischer Skepsis und bauen Lösungen, die keinen falschen Optimismus dulden.
Dr. Hannah Brecht-Schneider
Leitung KI-Entwicklung
Berlin, Deutschland
Technische Kernkompetenzen
Dateninterpretation
Algorithmusdesign
Validierung
Teamführung
Mit einem Faible für das Unangenehme hinterfragt sie Daten und Prozesse, bis nur noch belastbare Erkenntnisse übrigbleiben. Sie koordiniert die technische Entwicklung und konzipiert neue Erkennungsroutinen.
Tobias Meißner-Hartwig
Produktentwicklung und Implementierung
Frankfurt am Main
Praxisorientierte Fähigkeiten
Anforderungsanalyse
Tool-Konzepte
Usability
Prozessberatung
Er hat in zahlreichen Projekten erlebt, wie ineffizient Meetings und kleine Ablenkungen wirken. Seine Spezialität ist die Übersetzung komplexer Analysen in alltagstaugliche Werkzeuge.
Dr. Miriam Voss-Bender
Arbeitspsychologie und Validierung
Hamburg, Deutschland
Wissenschaftliche Kompetenzen
Studienauswertung
Hypothesentests
Berichtswesen
Feedback-Methoden
Ihre Arbeit stützt sich auf empirische Studien zu Arbeitsunterbrechungen. Sie prüft jede Hypothese auf Alltagstauglichkeit und bringt skeptische Perspektiven in den Entwicklungsprozess.
Lukas Steinmann-Scholl
UX/UI Design und Nutzerfokus
München, Deutschland
Gestalterische Schwerpunkte
Interaktionsdesign
Benutzerforschung
Prototyping
Usability-Tests
Er hinterfragt jede Nutzerinteraktion und setzt auf minimalistisches Design, das Störungen sichtbar macht, statt sie zu kaschieren. Usability ist für ihn kein Lippenbekenntnis, sondern Pflicht.
Unsere Entwicklung
Wesentliche Stationen auf dem Weg zu belastbaren Erkenntnissen
-
Erste Hypothesen und Zweifel
Noch bevor das Thema KI im Büroalltag diskutiert wurde, prüften wir, wie sich Unterbrechungen quantifizieren lassen. Erste Erkenntnis: Ohne objektive Messung bleibt Produktivität reine Behauptung.
-
Algorithmische Grundlagen
Mit der Entwicklung eigener Algorithmen begann eine Phase kritischer Validierung. Jeder Befund wurde gegen praktische Erfahrungen abgeglichen, Fehlerquellen gnadenlos identifiziert.
-
Marktreife und Plattformstart
Die Plattform wurde eingeführt, um Nutzern nicht bloß Analysen, sondern verwertbare Handlungsempfehlungen zu bieten. Nur überprüfbare Resultate zählen – kein Raum für leere Versprechen.