Glossar

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

Siehe auch: Strategie- und Unternehmensführungs-Wiki

A

Adoption Levels: Die drei Stufen Shadow, Copilot und Autopilot. Du bestimmst für jede AI, wie viel sie allein erledigt: ob sie vorschlägt, neben dir arbeitet oder Routinearbeit selbst übernimmt. Wie oft ihre Arbeit beim ersten Mal stimmt (FTT), ist der Beleg, mit dem du entscheidest, ob sie mehr Freiheit bekommt; die Entscheidung triffst du.
AI-Agent: Ein AI-Teammitglied mit definierter Rolle, zum Beispiel Developer, Tester, Content Marketer oder Customer Success. Es erledigt die praktische Arbeit und lässt sich direkt ansprechen. Du bestimmst sein Adoption Level, und es handelt mit den Rechten der Person, die es beauftragt hat. Auch die AI Heads der Bereiche sind AI-Agenten. AI-Agenten tragen die Ausführungslast, nicht die Entscheidungsverantwortung.
Alignment-Check: Ein automatischer Vergleich eines neuen oder geänderten Ziels, Outcomes oder einer Entscheidung mit den Werten, Prinzipien und der Mission des Unternehmens. Das Ergebnis erscheint als Markierung.
Autopilot: Das höchste Adoption Level: Die AI erledigt auch strukturelle Dinge selbst und sagt dir im Chat Bescheid. Sie fragt auf jedem Level, bevor sie etwas löscht oder die Richtung des Unternehmens ändert.

B

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: Die Regeln deines Unternehmens dafür, wie AI und Menschen entscheiden. Der Alignment-Check und die Agents nutzen sie: Ein neues oder geändertes Ziel, ein Outcome oder eine Entscheidung wird mit deinen Werten und Prinzipien verglichen, und das Ergebnis erscheint als Markierung.
Constitution Lite: Die minimale Startform der Constitution, ab Tag eins genutzt: eine Handvoll Kernregeln plus eine Landkarte, wer was entscheidet.
Control Tower: Das Arbeits-Board: Work Items von Backlog bis Released, nach Status geordnet; Ausnahmen (blockiert oder eskaliert) stehen in einer eigenen Spalte. Work Items hängen direkt an einem Outcome. Immer großgeschrieben.
Copilot: Das mittlere Adoption Level: Die AI erledigt alltägliche Dinge selbst (einen Status setzen, einen Metrik-Wert eintragen, einen Kommentar schreiben, jemanden zu einem Chat hinzufügen) und sagt dir im Chat Bescheid. Für strukturelle Dinge, etwa ein neues Ziel, öffnet sie das ausgefüllte Formular zur Bestätigung. Der Navigator arbeitet auf diesem Level. Als ein Wort geschrieben.

D

Decision Impact Classification: Jede Entscheidung trägt eine Einstufung ihrer Tragweite. Was ein AI-Agent allein tun darf, bestimmen das Adoption Level und die Art der Aktion.
Definition of Done: Was "fertig" für eine Arbeit bedeutet, als Checkliste. Die AI schlägt sie vor, und eine Person prüft das Ergebnis dagegen.
Domain: Ein Bereich des Unternehmens mit eigenem Kopf und eigenem Plan. Es gibt zehn feste Bereiche: Strategy, Marketing, Sales, Product, Engineering, Customer, Finance & Legal, People, Administration sowie Qualität & Exzellenz. Zusammen bilden sie jedes Unternehmen vollständig ab, unabhängig von der Kopfzahl; zu unterscheiden von einer "Abteilung" (einem Organigramm-/Personenkonzept). In Texten heißt es Bereich, die Einstellungsseite heißt Domains. Jeder Bereich hat einen VP und eine verantwortliche Person.
Domain Advisory Board: Mehrere Knowledge Personas, kombiniert für einen Bereich; liefert dem Navigator eine zusammengeführte, nicht geglättete Sicht.

F

FTT (First Time Through): Wie oft Arbeit beim ersten Mal stimmt: der Anteil der Arbeitseinheiten, die die Qualitätsprüfung im ersten Anlauf ohne Nacharbeit bestehen. Die FTT ist der Beleg, mit dem du entscheidest, ob eine AI mehr Freiheit bekommt, und sie gehört zu den Wochenzahlen. Immer in Großbuchstaben geschrieben.

I

Impact: Die vierte der vier Phasen von Rocket Routine OS: Qualität verifizieren und ein Learning festhalten, das das System aktualisiert, wenn die Realität von der Absicht abweicht.
Implementation: Die dritte der vier Phasen von Rocket Routine OS: Routinen ausführen, geroutet über den Control Tower, zurückverknüpft mit dem ursprünglichen Intent.
Inbox: Der eine Ort, an dem du Dinge freigibst und Anfragen und Berichte erhältst. Die Inbox ist ein Produktwort von Rocket Routine OS. "Meine Inbox" zeigt, was bei dir liegt. Posts für LinkedIn, Instagram, YouTube und X warten dort als Entwurf auf deine Freigabe.
Insight: Die zweite der vier Phasen von Rocket Routine OS: die Entscheidungsmethode (Daten, Regel, Verfahren) explizit wählen, bevor die Arbeit beginnt.
Intent: Die erste der vier Phasen von Rocket Routine OS: Outcomes und Constraints als verifizierbare Absicht mit expliziten Grenzen festlegen.

K

Kadenz: Der Rhythmus der wiederkehrenden Meetings: Daily, Weekly, Monthly, Quarterly (oder Trimester) und Annual. Alle sind standardmäßig eingeschaltet, der Navigator leitet sie, und du schaltest ab, was du nicht brauchst. Jede Agenda lässt sich frei festlegen, zum Beispiel als EOS-Agenda.
Knowledge: Das Wissen deines Unternehmens: Dokumente und Firmenwissen sind gespeichert, indexiert und durchsuchbar. Jeder Agent findet die passende Stelle und nennt die Quelle. Dokumente lassen sich als Source of Truth markieren.
Knowledge Persona: Ein AI-Experte, der nach einem Denker oder einer Expertin modelliert ist und nur berät. Du erstellst ihn per Beschreibung oder aus beliebigem Material. Er kennt die Daten deines Unternehmens, besitzt nichts, entscheidet nichts und führt keine Routinen aus. Der Navigator holt ihn bei Bedarf in ein Meeting. "Eine Knowledge Persona spricht. Sie entscheidet nicht."

L

Learning: Eine Erkenntnis aus einem Routinelauf, einer Meeting-Auswertung oder einer unklaren Antwort. Eine Person nimmt sie an oder verwirft sie, und eine angenommene Erkenntnis wird zu einem konkreten nächsten Schritt.

M

Maturity Ladder (Reifeleiter): Vier Stufen operativer Reife — Ad hoc, Governed, Verified, Compounding — getrennt vom Unternehmenswachstum in Umsatz oder Mitarbeiterzahl.
Mensch: Ein Mensch im Unternehmen: hält Entscheidungsrechte, Verantwortlichkeit und Urteilsvermögen; hält jedes nicht ausdrücklich delegierte Entscheidungsrecht; der einzige souveräne Akteur gemäß der Constitution. Im Produkt ist jeder Mensch Admin oder Member.
Metrics: Eine Metrik ist die Zahl, die Fortschritt oder aktuellen Zustand misst (zum Beispiel die FTT). Jedes Outcome hat eine Metrik mit Zielwert, Warnlinien und Ampel. Eine Metrik hat einen Owner (eine Person oder einen AI Head) und eine Quelle: von Hand eingetragen, aus einem verbundenen Tool gelesen oder von einem Agent berechnet.

N

Navigator: Dein AI-Guide. Er leitet jedes Meeting und ist dein täglicher Chat-Partner für das ganze System: Sag ihm, was du brauchst, und er legt an, ändert, schließt oder schlägt nach, was die Menüs auch können, und übergibt Fachfragen an den passenden VP.

O

Outcomes: Ein Outcome ist das messbare Ergebnis, das ein Ziel belegt. Ein Outcome hat eine Metrik, und Work Items hängen direkt an einem Outcome. Ein Projekt ist ein Outcome mit seinen Work Items.

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.
PDCA: Der Kreislauf, nach dem das ganze System läuft. Plan: Ziele, Outcomes und Work Items. Do: die Arbeit und die Routinen. Check: Metriken, Qualitätsprüfungen und die Wochenzahlen. Act: Was das Team gelernt hat, wird zu konkreten Verbesserungen.
Poka Yoke: Ein Prinzip aus dem Toyota-Produktionssystem, angewendet auf die Konfiguration von AI-Agenten: den Prozess so gestalten, dass ein Fehler strukturell gar nicht erst entstehen kann, statt menschliche Kontrolle im Nachhinein zu verschärfen.
Principles: Die Prinzipien deines Unternehmens: Leitsätze, die Entscheidungen aktiv leiten (zum Beispiel "Daten schlagen Meinungen") und nicht als Wandwerte hängen. Der Alignment-Check vergleicht neue und geänderte Ziele, Outcomes und Entscheidungen mit ihnen.

Q

Question Card und Result Card: Eine Question Card ist ein kleines Formular im Chat, mit dem ein Agent strukturierte Antworten einholt (Text, Zahl mit Einheit, Datum, Ja oder Nein, Auswahl, Person oder Bereich; nie Geheimnisse). "Später" legt die Frage in deine Inbox. Eine Result Card zeigt ein Diagramm, eine Zahl oder eine Tabelle im Chat, nur zum Lesen.

R

Routines: Eine Routine ist ein Zeitplan, der einen Workflow ausführt, zum Beispiel einen täglichen AI-News-Digest oder einen Intake, der Kanäle wie E-Mail in Entwurfs-Aufgaben verwandelt. Ein Workflow ist ein beschriebenes Vorgehen. Fehlgeschlagene Läufe erreichen den Verantwortlichen sofort.

S

Shadow: Das niedrigste Adoption Level: Die AI schlägt nur vor. Es öffnet sich ein Formular, und nichts wird gespeichert, bis du bestätigst. Du bestimmst für jede AI, auf welchem Level sie arbeitet.
Source of Truth: Ein Dokument, das du als maßgeblich markierst. Jeder AI-Agent liest es und zitiert es genau, zum Beispiel für Preise und Geschäftsmodell.

T

Team: Eine gespeicherte Gruppe aus AI-Agenten und Knowledge Personas; ein Klick startet einen Chat mit der ganzen Gruppe. Menschen fügst du pro Chat hinzu.

V

Verantwortliche Person: Die Person, der ein Bereich gehört und für die seine Agents arbeiten. Standardmäßig ist der VP eine AI und die verantwortliche Person ein Mensch. Sie erhält die Eskalationen des Bereichs und prüft die Qualität.
Verification-first: Der Grundsatz, Arbeit gegen definierte Kriterien zu prüfen, bevor sie als fertig gilt. Bei Rocket Routine OS legst du für ein Work Item fest, dass eine Qualitätsprüfung nötig ist. Dann prüft eine Person, nie die, die die Arbeit gemacht hat, das Ergebnis gegen die Definition of Done und nimmt es an oder schickt es mit Begründung zurück.
Virtual CEO: Der AI-Agent an der Spitze, der über alle Bereiche schaut. Er unterstützt dich und ersetzt dich nicht. Er stellt den VPs Fragen und gibt Anliegen an sie weiter.
VP (AI Head): Der AI Head ist der AI-Agent, der einen Bereich leitet. Im System heißt er VP, zum Beispiel VP Sales. Er kennt Ziele, Metriken, Arbeit und Meetings seines Bereichs, beantwortet "Wie stehen wir da?" mit genauen Zahlen und entwirft den Plan seines Bereichs; du entscheidest. Ein Unternehmen kann auch eine Person zum VP eines Bereichs machen. Der AI Head bleibt dann deren Assistent.

W

Weekly Operating Review: Das Weekly: das wöchentliche Meeting, das der Navigator leitet. Er zeigt, welche Metriken diese Woche eine Warnlinie überschritten haben (mit letztem Wert, Trend und Ampel, fehlende Werte nennt er beim Namen), ob die Wochenzahlen ein Problem zeigen (zum Beispiel wie oft Arbeit beim ersten Mal stimmt, offene Work Items, Zeit vom Start bis zur Freigabe, Entscheidungstempo), ob die Qualität zu dem passt, was vereinbart war, und was ihr gelernt habt, das eine Routine ändern sollte. Am Ende jedes Themas bietet der Navigator ein Work Item an und fragt nach Verantwortlichem und Fälligkeit.
Work Item: Ein Stück Arbeit, immer mit einem Bereich und einem Owner verknüpft und in der Regel mit einem Outcome. Work Items laufen im Control Tower von Backlog bis Released. Ein Projekt ist ein Outcome mit seinen Work Items.

Z

Zahlen und KPIs: Eine Handvoll Zahlen, die vor jedem Weekly berechnet werden und im Monthly Thema sind: wie oft Arbeit beim ersten Mal stimmt, offene Work Items, Zeit vom Start bis zur Freigabe, Entscheidungstempo und überfällige Metrik-Werte.