Edwin Lisowski, Co-Founder und Chief Growth Officer von Addepto – Interview-Serie

Edwin Lisowski, Co-Founder und Chief Growth Officer von Addepto, überwacht das strategische Wachstum, die Geschäftsentwicklung und den Marketing-Bereich des Unternehmens. Er bringt umfangreiche Erfahrungen in Datenarchitektur, AI-getriebener Strategie und Analytics-Beratung mit, indem er technisches Know-how mit einem starken Fokus auf die Skalierung von AI-Adoption und Geschäftstransformationsinitiativen für globale Kunden kombiniert.

Addepto ist ein in Warschau ansässiges Beratungsunternehmen, das sich auf künstliche Intelligenz, Machine Learning, Data Engineering und Business-Intelligence-Lösungen für Unternehmenskunden spezialisiert hat. Das Unternehmen hilft Organisationen, rohe Daten in handhabbare Erkenntnisse umzuwandeln, indem es eine umfassende AI-Strategie, die Entwicklung von Proof-of-Concepts und die Implementierung von produktionsreifen Modellen anbietet. Durch die Zusammenarbeit mit Branchen wie Finanzen, Logistik, Fertigung und Versicherungen betont Addepto maßgeschneiderte Lösungen und langfristige Partnerschaften, um Kunden bei der Nutzung von AI für messbare Geschäftsergebnisse zu unterstützen.

Was hat Sie dazu inspiriert, Addepto 2018 mitzubegründen, und welche Lücke auf dem Markt wollten Sie füllen?

Im Jahr 2018 sahen wir ständig zwei Extreme: große Anbieter, die “eine-Größe-passt-für-alle”-AI verkauften, und interne Teams, die nach einigen Proof-of-Concepts stecken blieben, weil ihnen die Daten-Engineering- und MLOps-Kapazitäten fehlten. Wir bauten Addepto, um das Team zu sein, das Strategie → Daten-Plumbing → Modelle → Produktion verbindet, insbesondere für datenintensive Branchen. Dieser Full-Stack-Ansatz ist immer noch unsere DNA.

Welcher der Dienstleistungsbereiche von Addepto – Computer-Vision, NLP, Machine Learning oder Data Engineering – hat die schnellste Unternehmensadoption erlebt, und warum?

In den letzten 18-24 Monaten hat sich NLP/GenAI im Unternehmen (Suche, Assistenten, Dokumentenverarbeitung) am schnellsten bewegt, da es direkt auf die ROI von Wissensarbeit abgebildet werden kann und von Foundation-Modellen ausgehen kann. Branchenumfragen zeigen einen breiten Schritt in der AI-Nutzung im Jahr 2024, mit GenAI-geführten Use-Cases, die sich über Funktionen hinweg skalieren.

Viele Unternehmen kämpfen darum, von Proof-of-Concept-AI zu Produktions-Systemen zu gelangen. Wie hilft Addepto ihnen, diese Lücke zu überbrücken?

Wir behandeln die Produktion als Disziplin, nicht als Phase: Entdeckungs-Workshops, Daten-Verträge, Referenz-Architekturen, CI/CD für Modelle, Beobachtbarkeit und “Tag-2”-Betrieb (Drift, Kosten, Schutzvorkehrungen). Konkret standardisieren wir MLOps und überarbeiten Proof-of-Concepts in Microservice-Endpunkte, die zum Client-Stack passen (Databricks/Spark, Kubernetes, bestehende BI). So liefern wir konsistent mehr als nur Demos.

Generative AI ist nun zentraler Bestandteil Ihrer Angebote. Wie entscheiden Sie, wann Sie Foundation-Modelle anwenden und wann Sie benutzerdefinierte Modellentwicklung durchführen?

Unser Entscheidungsbaum ist pragmatisch:

• Beginnen Sie mit Foundation-Modellen, wenn Zeit-zu-Wert, breite Sprachaufgaben und Variabilität dominieren.
• Übergehen Sie zu Feinabstimmung oder Adaptern, wenn Domänen-Terminologie oder Ton-Präzision kritisch sind.
• Bauen Sie benutzerdefinierte Modelle, wenn Latenz/Kosten/IP-Kontrolle wichtig sind, Daten proprietär/strukturiert sind oder Randbedingungen gelten.
  Dies spiegelt wider, wohin sich Unternehmen bewegen: weniger “Experimente”, mehr fit-for-purpose-Architekturen.

Im Jahr 2024 haben Sie ContextClue als dedizierte Wissensmanagement-Plattform gestartet. Welcher Schmerzpunkt hat Sie davon überzeugt, dass der richtige Zeitpunkt für ein separates Produkt gekommen war?

Engineering-Clients fragten ständig dasselbe: “Unsere CAD-, PLM-, ERP- und Dokumente sprechen nicht miteinander, können Sie sie dazu bringen, zusammen zu denken?” Wir hatten dies bereits in Projekten gelöst, also haben wir das Muster produktiv gemacht. 2024 war der richtige Moment, da GenAI die Wiedererlangung und Erstellung für Ingenieure (nicht nur für Daten-Teams) nutzbar machte. Wir haben es in diesem Zeitraum angekündigt und begonnen, es auszurollen.

ContextClue integriert CAD, ERP, PLM und technische Dokumente. Welche dieser Datenquellen ist am schwersten zu vereinheitlichen, und wie lösen Sie dies?

CAD ist die schwierigste: binäre/proprietäre Formate, Versionierung, Zusammenstellungen und räumlicher Kontext. Wir normalisieren CAD neben PLM/ERP-Metadaten und ordnen alles in einem Wissensgraphen zu, sodass Teile, Systeme, Spezifikationen und Verfahren auf dieselben Entitäten verweisen. Dies ist die Grundlage der Ingest-Pipeline von ContextClue.

Die Plattform unterstützt semantische Suche und Dokumentenerstellung. Wie stellen Sie sicher, dass die Ausgaben für Ingenieur-Teams genau und vertrauenswürdig sind?

Drei Schichten:

• Grounded-Retrieval (schema-bewusstes RAG über den Wissensgraphen) mit Zitaten zu den Quellartefakten.
• Policy + Testing (Evaluation-Suiten in CI, Red-Team-Prompts, Regressions-Tests).
• Mensch-im-Loop für kritische Ausgaben (SOPs, Compliance-Dokumente). Wir haben sogar Teile unseres Evaluation- und Graph-Extraktions-Toolchains open-source gemacht, um dies überprüfbar zu machen.

Was unterscheidet ContextClue von anderen Wissensmanagement-Tools in der schweren Industrie und im Ingenieur-Ökosystem?

Es ist ingenieur-nativ: Es sucht nicht nur “Dateien”, sondern versteht auch Zusammenstellungen, Abhängigkeiten und Änderungsimpact, indem es CAD/PLM/ERP und Wartungshistorie in einen handhabbaren Graphen verbindet. Wettbewerbs-KM-Tools hören oft beim Indexieren auf; ContextClue vereinigt Struktur + Semantik und gibt sowohl menschliche Dokumente als auch maschinenlesbare Modelle (für digitale Zwillinge, Planung) aus.

Wie sehen Sie die Evolution von ContextClue mit dem Aufstieg von multimodaler AI, insbesondere bei der Kombination von Text, Schemata und 3D-Modellen?

Zwei Richtungen sind bereits im Gange:

• Vision-über-CAD & Schemata: Extrahieren von Topologie, Callouts und BOM-Links, um Antworten in Zeichnungen zu verankern.
• 3D-Alignment: Verknüpfung von Wissensknoten mit 3D-Koordinaten/Omniverse-Ansichten, sodass Wartungs- oder Planungsanfragen auf den richtigen Punkt im Modell verweisen. Erwarten Sie reichere Agenten, die Teile, Versionen und Verfahren über Modalitäten hinweg navigieren.

Wenn Sie in die Zukunft blicken, wie sehen Sie die gemeinsame Entwicklung von Addepto und ContextClue, und wo sehen Sie den kombinierten Einfluss auf die Industrie in den nächsten zehn Jahren?

Addepto wird weiterhin die Grenzen vorantreiben, multimodale/agente Systeme verantwortungsvoll in die Produktion überführen, während ContextClue diese Forschung und Entwicklung in wiederholbaren Wert für Ingenieur-Teams umwandelt. Gemeinsam zielen wir darauf ab, “Wissensverschwendung” (Zeit, die bei der Suche/Wiedererstellung verloren geht) im großen Maßstab zu reduzieren, indem wir Ergebnisse wie Ingenieur-Zykluszeit, Nachbearbeitungsrate und Audit-Vorbereitungszeit über Anlagen und Programme hinweg messen. Der Markt bewegt sich von “vielen Piloten” zu “wenigeren, höherwertigen Rollouts”, und wir planen, der Partner und die Plattform zu sein, die diese Erfolge konsistent liefern.

Vielen Dank für das großartige Interview. Leser, die mehr erfahren möchten, sollten Addepto besuchen.