08.02.2024

Nexamind-Founder Oliver Alf über Use-Cases von Gen AI

Nexamind-Co-Founder Oliver Alf spricht im brutkasten-Talk über die Nutzungsmöglichkeiten von Gen AI für Unternehmen - vor allem für Mittelständler. Und erklärt, wo die künftigen Use-Cases liegen und wie vor allem Sales-Teams davon profitieren können.
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(c) brutkasten/Stock.Adobe - Oliver Alf von Nexamind über Use-Cases der Gen AI.

Oliver Alf, Co-Founder von nexamind, einer Company, die sich mit generativer AI (Gen AI) beschäftigt, war Consultant bei der Boston Consulting Group (BCG), Gründer von enlivio und Co-Founder von „faires Leben ABC“.

Gemeinsam mit CTO Sebastian Hoitz und Technology Advisor Andreas Kupke saß er vor rund eineinhalb Jahren zwei Monate lang täglich zusammen und hat Ideen validiert. Als ChatGPT von OpenAI aufkam, ahnte das Trio, dass sich viel verändern wird – privat, wie auch beruflich. Somit beschloss es, „etwas machen“ zu müssen, weil es eines genau wusste. Wie man als Firma operiert, wird sie sich fundamental ändern.

Was nexamind nicht ist…

Die Überzeugung der drei Männer war es immer, dass man richtige Entscheidungen treffen kann, wenn man Erfahrung hat. Kupke war u.a. über sieben Jahre lang „Managing Director“ bei Finanzcheck, der auch viele Investments in Deep Tech tätigt. Hoitz programmiert Software seit seinem zwölften Lebensjahr und hat heute den Fokus auf KI intus. „Gemeinsam und mit unserer Erfahrung haben wir gesehen, was Unternehmen brauchen und was mit generativer AI möglich ist“, sagt Alf.

Nexamind ist kein klassischer Gen-AI-SaaS-Anbieter, sondern entwickelt individuelle KI-Lösungen für den europäischen Mittelstand und für Corporates. Man verortet sich selbst irgendwo zwischen klassischer Beratung und Agentur: „Unser proprietärer Tech-Stack erlaubt es uns, gemeinsam mit unseren Kunden schnell und einfach Gen AI-Lösungen in ihrer Cloud zu entwickeln. Wir unterstützen dabei, rasch Use-Cases zu identifizieren und entlang der ‚employe-journey‘ individuelle Lösungen zu entwickeln, die schnell umsetzbar sind“, präzisiert Alf.

Das ganze Interview mit Oliver Alf zum Nachsehen

Bisherige KI-Modelle bezeichnet der Founder als industrieagnostisch, die zwar ein Verständnis von Sprache besitzen, aber keinerlei funktionalen Fokus verfolgen, wie es nexamind tue. Etwa beim Sales Enablement, Customer Support, Erstellung von Gutachten oder der Entwicklung von Use-Cases in der Administration bzw. im HR-Bereich.

KI-Assistent coming

„Gerade im B2B-Bereich sehe ich großes Potential“, so Alf weiter. „In Industrien mit großen Außendienst-Teams. Der Sales-Bereich ist oft eine Herausforderung, kostet sehr viel, man braucht Menschen und viele Aktivitäten werden in repetitiven Dingen verwendet. Ich persönlich glaube ja, dass jeder Sales-Mitarbeiter oder -Mitarbeiterin künftig einen KI-Assistenten zur Verfügung haben wird.“

Nexamind entwickelt genau das für seine Kund:innen, macht die größten „Pain Points“ aus und durchforstet den ganzen Wissensbereich bzw. den Datenschatz, der „gut verpackt in Verkaufsgesprächen“ einen wichtigen Impact haben kann, wie Alf sagt: „Dazu gehört auch, ein schnelles Angebot zu erstellen, oder Vorbereitungsmaterialien sowie die interne Kommunikation. Wir bauen konkret ein individuelles Cockpit für Sales, um den Arbeitsalltag mit Gen AI effizienter zu gestalten. Fast immer als ’stand alone‘-Lösung, integriert in das System, das unser Kunde bereits nutzt.“

Als noch konkreteres Beispiel wirft der Gründer die Möglichkeit ein, dass Sales-Angestellte mit der Künstlichen Intelligenz hyperpersonalisierte Insights für den nächsten Termin generieren können. Oder bei „Auffrischungsmails“ auf Floskeln wie „lange nicht gehört, wie geht’s“ verzichten und stattdessen detailliert auf die Kontaktperson eingehen können.

Nexamind mit hohen Rücklaufquoten

In diesem Sinne herrscht die gängige Meinung vor, dass der Einsatz von generativer AI gerade beim Mittelstand mit viel Skepsis betrachtet wird. Alf wiederum hat da einen anderen Eindruck und zeigt sich freudig überrascht über die hohe Akzeptanz und hohe Rücklaufquoten seines Outreach. So ziemlich jede Führungskraft habe ChatGPT genutzt und damit eine Vorstellungskraft generiert, die für die Nutzung in Unternehmen unerlässlich scheint, erklärt er.

Es sei weiterhin eine große Herausforderung, konkrete Anwendungsfälle auszumachen – für viele ist Gen AI ein „nice to have“, das bei Sales oder in anderen Teams noch nicht ankomme, so der Status Quo. Aber in der Realität sei die Implementierung notwendig, um mit Entwicklungen im Silicon Valley (oder auch in Europa) mitzuhalten.

„Ich glaube, dass Gen AI-SaaS-Lösungen dort Fuß fassen, wo man nischige Use-Cases hat“, betont Alf. „Vor allem bei Workflows und komplexeren Prozessen ist diese Individualisierung ein essentieller Punkt.“

Vertikalisierung von Gen AI

Für 2024 vermutet der Founder eine starke Vertikalisierung bei der Nutzung von Gen AI. Ihm nach werde es individuelle Modelle in verschiedenen Bereichen geben, in der Medizin etwa. Man werde auch weniger „Computer-Power“ (und damit Kosten) benötigen, da man keine KI brauche, die „Shakespeare-Gedichte erfindet“.

„Meine größte Überzeugung ist, dass Gen AI vor allem im Bildungsbereich einen Mehrwert bringen wird“, sagt Alf. „Unsere Kinder als nächste Generation werden ein Tick mehr zu diesem Thema wissen, als wir. Es wird ’superpersonalisierte learning-journeys‘ geben, die Schulschwächen schließen oder Stärken fördern. Auch der Arbeitsmarkt und Rollen darin werden sich für Firmen noch mehr ändern.“

Damit meint der Founder, dass man künftig AI einsetzen werde, um bei Mitarbeiter:innen „Upskilling“ zu fördern. Auch dass sich Dinge in der Arbeitswelt kolossal wandeln werden, wenn etwa durch Geräte im Ohr das größte Manko (Sprachbarriere) ausgemerzt wird. Man werde zum Beispiel in der Muttersprache sprechen können und eine Echtzeit-Live-Übersetzung haben.

Nexamind-Founder: „Regulierung hat Berechtigung“

Alf selbst sieht allgemein zwar eine fundamentale Veränderung durch Gen AI auf uns zukommen, glaubt aber nicht, dass großflächig Arbeitsplätze in Gefahr sind. Historisch sei belegbar, dass technologischer Fortschritt zu mehr Wohlstand geführt habe. Weiters denkt der Gründer, dass das Ausmaß an „Fake News“ und „Fake IDs“ zwar sinken werde, aber man dennoch wieder etwas mehr zu „Gesprächen in persona“ zurückkehren werde, da es immer leichter wird, Bild- und Video zu fälschen.

Bezüglich der Kontrollfunktionen, die im Zuge des AI-Act diskutiert worden sind und weiterhin werden, meint Alf, dass eine Überregulierung dazu führt, dass sich Monopole entwickeln, was besonders hart KMUs treffe. Und Einstiegsbarrieren verstärke.

„Aber, eine gewisse Art von Regulierung hat schon ihre Berechtigung“, sagt er abschließend. „In der Medizin etwa muss die Software, die mir Ratschläge gibt, zertifiziert sein. Aber alles in allem, ist es ein komplexes Thema. Und ein Balanceakt, herauszufinden, was wirklich hemmt und was hilft.“

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Vl. A1-CCO Martin Resel und IBM-Österreich-Chef Marco Porak | © A1/APA/Hörmandinger
Vl. A1-CCO Martin Resel und IBM-Österreich-Chef Marco Porak | © A1/APA/Hörmandinger

Dass für Unternehmen kein Weg mehr an Agentic AI vorbeiführt, ist mittlerweile ein Gemeinplatz. Dass eine sichere und konforme Umsetzung davon nicht so einfach ist, ebenfalls. „Für KI im Unternehmenskontext gelten andere Spielregeln als im privaten Bereich. Ich spreche hier besonders von souveräner KI“, sagt Marco Porak, Generaldirektor von IBM Österreich, bei einem gemeinsamen Pressetermin mit A1 und dessen Cloud-Tochter Exoscale. Mit einer gemeinsamen Plattform, die IBM watsonx auf A1 Exoscale bringt, will man Unternehmenskunden gemeinsam eine sichere und digital souveräne Lösung bieten.

„Wir sind Teil der kritischen Infrastruktur“

Denn Schatten-KI, also die Nutzung privater bzw. vom Unternehmen nicht genehmigter KI-Anwendungen durch Mitarbeiter:innen, sei ein echtes Sicherheitsrisiko, betont Martin Resel, stv. Vorstandsvorsitzender von A1 und CCO Enterprise. „Unternehmen können es sich nicht leisten, KI nicht zu nutzen. Da geht es um Wettbewerbsfähigkeit. Alles muss effizienter werden, etwa auch in der Verwaltung. Wenn man dann aber Daten global findet, die eigentlich nicht global gespeichert werden sollten, ist das ein Problem“, sagt Resel.

Für viele A1-Unternehmenskunden und auch für A1 selbst sei das besonders relevant. „Wir sind Teil der kritischen Infrastruktur. Viele hochsensible Daten laufen auf unseren Netzen. Wir haben nicht nur Unternehmen aller Größen als Kunden, sondern zum Beispiel auch Ministerien“, sagt der A1-CCO. Gerade in der aktuellen geopolitischen Situation müssten sich Österreich und ganz Europa daher souverän aufstellen.

Orchestrierte KI-Agenten mit klaren Regeln und voller Transparenz

Und wie macht das die gemeinsame Plattform? „Ich bin mir bewusst, dass ich Repräsentant eines amerikanischen Unternehmens bin“, räumt Marco Porak ein. IBM habe aber nach nicht weniger als 98 Jahren am österreichischen Markt ein anderes Standing, als etwa die US-Hyperscaler. Warum? „IBM hat seit jeher das Prinzip, dass Kundendaten Kundendaten sind und die Architektur vom Kunden bestimmt wird“, so Porak. Und: „Globale Innovation und lokale Kontrolle widersprechen einander nicht.“ Genau so sei es auch bei watsonx. Kunden können dort entscheiden, welche KI-Modelle genutzt werden und wo die Daten liegen. Die Bandbreite geht dabei von lokal gehosteten On-Premise-Lösungen über europäische bzw. Open-Source-Modelle auf europäischen Servern bis zu Frontier-Modellen in Datencentern der US-Hyperscaler.

Konkret greift das System auf eine Vielzahl an Large Language Models (LLMs) und Agentic-Modelle zurück und orchestriert KI-Agenten, um Tasks zu erfüllen. Die dazugehörige Governance-Plattform ermöglicht nicht nur das Festlegen der Regeln dafür, sondern bietet auch jederzeit komplette Transparenz, um jeden Arbeitsschritt und die dafür genutzten Modelle nachvollziehen zu können. Für Martin Resel ist dabei ebenfalls klar: „Dass alles, was aus Asien oder Amerika kommt böse ist, sehen wir nicht so. Wichtig ist die Wahlfreiheit.“ Die Plattform sei daher offen für sämtliche Modelle.

„Wir folgen einer sehr strikten Datenklassifizierung – selber und auch für unsere Kunden“

Je nach Usecase und dem damit verbundenen Sicherheits-Level der Daten seien unterschiedliche LLMs und Speicherorte sinnvoll. „Wir folgen einer sehr strikten Datenklassifizierung – selber und auch für unsere Kunden“, sagt Resel. Nach dieser erfolge die Entscheidung, welche Modelle genutzt werden können. Gleichzeitig optimiere die Plattform durch die passende Modell-Auswahl auch den Token-Verbrauch. „Das kann sonst bekanntlich schnell teuer werden“, sagt der A1-CCO.

A1 bietet seinen Enterprise-Kunden nicht nur Zugang zur Plattform, sondern auch begleitende Services, um diese aufzusetzen. Mit den europäischen Datencentern der Tochter Exoscale kommt noch das Angebot der souveränen Cloud im eigenen Land hinzu.

Wie watsonx für A1 und seine Kunden konkret funktioniert, zeigt Exoscale-KI-Experte Christos Kapodistrias beim Pressetermin vor. In seinem Beispiel arbeiteten nicht weniger als 14 KI-Agenten orchestriert zusammen, um eine optimale Vorbereitung auf ein Kundengespräch zu erstellen. „Diesen Usecase nutzen wir auch selber“, erklärt der Experte und zeigt die verschiedenen Sicherheits- und Kontrollmechanismen ebenso wie die Nachvollziehbarkeit über die Governance-Plattform. Marco Porak merkt dazu an: „Man sieht, es gibt mehrere Checkpoints im Prozess, der ‚Human in the Loop‘ bleibt erhalten.“ Denn es gehe eben darum, Menschen bei ihrer Arbeit zu unterstützen.

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