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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Deepentix
© tecnet equity - (v.l.) Investor Kambis Kohansal Vajargah, Endri Deliu, Morteza Amini und Altan Nar (alle Deepentix) sowie Peter Buchinger (tecnet equity).

Das NÖ-Startup Deepentix hat eine Enterprise-KI-Plattform entwickelt, die Unternehmen dabei unterstützen soll, aus Dokumenten wie Studien, Patenten oder internen Berichten einen sogenannten Wissensgraphen aufzubauen – ein Netzwerk aus Fakten und ihren Beziehungen. Dadurch lassen sich Antworten einer Künstlichen Intelligenz bis zum exakten Satz im Ursprungsdokument zurückverfolgen. Gerade in stark regulierten Branchen sei dies entscheidend, weil Aussagen jederzeit belegt und geprüft werden müssen.

Deepentix: Unternehmensdaten in Graphen überführen

Zielgruppe sind etwa Unternehmen in Branchen wie Pharma, Medizintechnik, Versicherungen oder Banken, die täglich mit großen Mengen an Studien, Patenten, Normen und internen Berichten arbeiten. Klassische generative KI liefere dazu zwar schnelle Antworten, könne deren Herkunft jedoch oft nicht lückenlos belegen. Genau hier möchte Deepentix ansetzen und unstrukturierte Unternehmensdaten in einen Wissensgraphen überführen – im Sinn einer nachvollziehbaren Wissensbasis für KI-Anwendungen.

„Wenn Mitarbeitende einer KI blind vertrauen müssen, weil sie deren Antworten nicht überprüfen können, ist das gerade in sensiblen Bereichen ein echtes Risiko. Genau dieses Vertrauensproblem lösen wir, indem wir jede Antwort bis zu ihrem Ursprung im Dokument sichtbar machen“, erklärt Morteza Amini, Mitgründer und CEO von Deepentix.

Mehrere Sprachmodelle

Der Aufbau von Wissensgraphen erfolge Deepentix nach häufig im Rahmen aufwendiger Beratungsprojekte oder über standardisierte Lösungen, die sich nur begrenzt auf einzelne Fachbereiche zuschneiden lassen. Bei Unternehmen, die ihre sensiblen Daten selbst kontrollieren und gleichzeitig präzise Ergebnisse benötigen, stoße dieser Ansatz oft an seine Grenzen. Aus diesem Grund entwickelte das Startup kein Beratungsprojekt für einzelne Kunden, sondern ein Werkzeug, mit dem Unternehmen Wissensgraphen selbst erstellen, betreiben und an ihre Anforderungen anpassen können.

Dabei setzt die Plattform nicht auf ein einziges großes KI-Modell aus der Cloud, sondern auf mehrere kleine, spezialisierte Sprachmodelle, die gezielt auf einzelne Fachbereiche wie Pharma oder Banken trainiert werden. Dadurch sollen die Ergebnisse präziser werden, während die Modelle bei Bedarf direkt auf den eigenen Servern der Unternehmen betrieben werden können.

Dafür gab es nun eine Pre-Seed-Finanzierung in sechsstelliger Höhe, an der sich tecnet equity, der internationale Frühphaseninvestor Rockstart sowie der Business Angel Kambis Kohansal Vajargah beteiligt haben. Das frische Kapital soll vor allem in Forschung und Entwicklung sowie in den Ausbau erster Pilotprojekte in regulierten Branchen fließen.

Deepentix baut Wissensnetz

„Wir verstehen uns nicht als Berater, die für einzelne Kunden ein Wissensnetz bauen, sondern als Technologieanbieter, der Unternehmen die volle Kontrolle über ihre eigenen Daten und Modelle gibt“, so Amini weiter. „Mit tecnet equity, Rockstart und Business Angel Kambis Kohansal Vajargah haben wir Partner an Bord, die den Weg von Deep-Tech-Startups aus erster Hand kennen. Das gibt uns nicht nur Kapital, sondern auch Zugang zu Netzwerk und Erfahrung, um in dieser Phase die richtigen Schritte zu setzen.“

Peter Buchinger, Investment Associate bei tecnet equity, ergänzt: „Uns hat neben der Technologie vor allem das stark aufgestellte Gründerteam von Deepentix überzeugt. Die Kombination aus wissenschaftlichem Hintergrund und Erfahrung in internationalen Unternehmen war ausschlaggebend, in dieser frühen Phase zu investieren.“

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