Fragmentierung von KI verhindern und Risiken reduzieren
Unternehmen wollen KI schnell einführen, doch dadurch entsteht Stückwerk, warnt Larissa Schneider von Unframe im Interview.
Vor welchen Herausforderungen stehen Unternehmen typischerweise, wenn sie KI einsetzen wollen?
Larissa Schneider: In der Regel wollen sie KI schnell einführen, doch fertige Lösungen passen oft nicht optimal zu ihren Anwendungsfällen oder lassen sich nur schlecht miteinander verknüpfen. Dadurch entsteht dann viel Stückwerk, das schlecht skaliert, kaum zusammenarbeitet und Governance-Risiken birgt. Die Alternative ist, KI-Lösungen selbst zu entwickeln – was wiederum viel Zeit kostet, teuer ist und Experten voraussetzt, die derzeit schwer zu finden sind.
Wie kann Unframe da helfen?
Larissa Schneider: Wir bieten eine Enterprise-Plattform, die passgenaue KI-Tools für nahezu jeden Anwendungsfall bereitstellt – über alle Abteilungen eines Unternehmens hinweg, und das in wenigen Stunden oder Tagen, ohne aufwendige Programmierung oder KI-Trainings. Unternehmen erhalten eine flexible und skalierbare Lösung, die eine Fragmentierung von KI verhindert und Risiken reduziert. Zum Beispiel behalten sie die volle Kontrolle, ob und welche Daten sie mit der KI teilen, und wer auf die einzelnen KI-Tools zugreifen darf.
Wie funktioniert das?
Larissa Schneider: Wir haben hunderte von fertigen Bausteinen entwickelt, die perfekt aufeinander abgestimmt sind. Sie regeln beispielsweise den Datenabruf aus bestehenden Datenquellen oder das Erstellen von Prompts für ein ganz bestimmtes KI-Modell. Dadurch müssen wir nicht immer bei null anfangen, wenn ein Unternehmen eine neue KI-Lösung benötigt. Wir können die Bausteine wiederverwenden und beliebig kombinieren. Wie das genau für den spezifischen Anwendungsfall geschieht, ist in sogenannten Blueprints festgelegt.
Was verbirgt sich hinter diesen Blueprints?
Larissa Schneider: In den Blueprints definieren wir in Zusammenarbeit mit dem Unternehmen unter anderem die Workflows, Guardrails und User Interfaces für den jeweiligen Anwendungsfall, um die benötigten Bausteine auszuwählen und zu konfigurieren. Das geht erfahrungsgemäß sehr schnell und dauert oft nur ein paar Stunden. Anschließend ist die Plattform sofort einsatzbereit und die Anwender im Unternehmen können die Abfragemöglichkeiten und Dashboards nutzen. Im Hintergrund reicht die Unframe-Plattform die Anfragen nebst Metadaten und Kontextinformationen an die KI weiter und erhält präzise Anweisungen für die Generierung der Ergebnisse zurück.
Und welche eigenen Datenquellen können Unternehmen einbinden, welche KI-Modelle können sie nutzen?
Larissa Schneider: Bei den Datenquellen sind uns keine Grenzen gesetzt. Fertige Integrationen für File-Shares, viele Datenbanken und SaaS-Anwendungen existieren bereits. Bei Bedarf entwickeln wir weitere. Und was die KI-Modelle angeht, können Unternehmen frei wählen und müssen sich nicht dauerhaft an ein Modell binden. Wir verfolgen einen LLM-agnostischen Ansatz, der ihnen die Freiheit gibt, das Modell zu nutzen, das am besten zu ihren Anforderungen passt. Sie können problemlos wechseln, wenn andere Modelle ihre Anforderungen irgendwann besser erfüllen oder neue Modelle auf den Markt kommen.
Welche Unternehmen wollen sie mit der Plattform ansprechen?
Larissa Schneider: Im Grunde alle, die den Einsatz von KI vorantreiben wollen. Bei größeren Unternehmen gibt es allerdings viele verschiedene Anwendungsfälle, sodass sich nach einem initialen Projekt schnell weitere ergeben. Wir rechnen im Jahresabonnement pro Anwendungsfall ab. Dass unsere Plattform ein sicheres Daten-Handling und rollenbasierte Zugriffe unterstützt und nicht nur als Software-as-a-Service aus der Cloud bezogen, sondern auch on-premises auf eigenen Systemen eingesetzt werden kann, sprechen wir Branchen an, die hohe Datenschutz- und Sicherheitsanforderungen haben. Letztlich ist die Plattform aber branchenneutral und eignet sich für Automatisierung von Abläufen und die Analyse von Daten in fast allen Branchen und Unternehmensbereichen.
ist COO von Unframe.
