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 Erfahrung in den Bereichen Data-Architektur, AI-getriebene 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, maschinelles Lernen, 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 bietet. 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 im Jahr 2018 mitzubegründen, und welche Lücke auf dem Markt wollten Sie füllen?

Im Jahr 2018 sahen wir 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 notwendige Data-Engineering- und MLOps-Kompetenz fehlte. Wir bauten Addepto, um das Team zu sein, das Strategie, Data-Engineering und Modelle mit Produktionsfähigkeit verbindet, insbesondere für datenintensive Branchen. Dieser Full-Stack-Ansatz ist immer noch unser DNA.

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

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

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

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

Generative AI ist nun zentral für Ihre Angebote. Wie entscheiden Sie, wann Sie Foundation-Modelle anwenden sollten und wann Sie auf die Entwicklung von benutzerdefinierten Modellen setzen sollten?

Unser Entscheidungsbaum ist pragmatisch:

• Beginnen Sie mit Foundation-Modellen, wenn Zeit bis zum Wert, breite Sprachaufgaben und Variabilität dominieren.
• Wechseln Sie zu Feinabstimmung oder Adaptern, wenn Domänen-Terminologie oder Tonpräzision kritisch ist.
• Bauen Sie benutzerdefinierte Modelle, wenn Latenz/Kosten/IP-Kontrolle wichtig sind, Daten proprietär/strukturiert sind oder Edge-Einschränkungen gelten.
  Dies spiegelt wider, wohin sich Unternehmen bewegen: weniger “Experimente”, mehr passgenaue 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?

Unsere Kunden aus dem Ingenieurswesen fragten immer wieder: “Unsere CAD-, PLM-, ERP- und Dokumente sprechen nicht miteinander, können Sie sie dazu bringen, gemeinsam zu denken?” Wir hatten dies bereits in Projekten gelöst, also produktivierten wir das Muster. 2024 war der richtige Moment, da GenAI die Abruf- und Autorenfunktionen für Ingenieure (nicht nur für Data-Teams) nutzbar machte. Wir kündigten es in diesem Zeitraum an und begannen mit der Einführung.

ContextClue integriert sich mit CAD, ERP, PLM und technischen Dokumenten. Welche dieser Datenquellen ist am schwierigsten zu vereinheitlichen, und wie lösen Sie dies?

CAD ist das Schwierigste: binäre/proprietäre Formate, Versionierung, Zusammenstellungen und räumlicher Kontext. Wir normalisieren CAD zusammen mit PLM/ERP-Metadaten und kartieren alles in einem Wissensgraphen, um Teile, Systeme, Spezifikationen und Verfahren zu denselben Entitäten zu machen. 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 Ebenen:

• Geerdete Abruf (schema-bewusster RAG über den Wissensgraphen) mit Zitaten zu den Quellartefakten.
• Richtlinie + Test (Evaluation-Suiten in CI, Red-Team-Prompts, Regressions-Tests).
• Mensch-im-Schleife für kritische Ausgaben (SOPs, Compliance-Dokumente). Wir haben sogar Teile unseres Evaluations- und Graph-Extraktions-Toolchains open-source gemacht, um dies überprüfbar zu machen.

Was unterscheidet ContextClue von anderen Wissensmanagement-Tools in der Schwerindustrie und im Ingenieurswesen?

Es ist ingenieur-nativ: Es sucht nicht nur “Dateien”, sondern versteht Zusammenstellungen, Abhängigkeiten und Änderungsauswirkungen und verbindet CAD/PLM/ERP und Wartungshistorie in einem handhabbaren Graphen. Konkurrierende KM-Tools hören oft beim Indexieren auf; ContextClue vereint Struktur + Semantik und gibt sowohl menschlich lesbare 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: Verknüpfen von Wissensknoten mit 3D-Koordinaten/Omniverse-Ansichten, damit Wartungs- oder Planungsanfragen an der richtigen Stelle im Modell gelöst werden. Erwarten Sie reichere Agenten, die Teile, Versionen und Verfahren über Modalitäten hinweg navigieren.

Wenn Sie in die Zukunft blicken, wie sehen Sie die gegenseitige Beeinflussung des Wachstums von Addepto und ContextClue, und wo sehen Sie den kombinierten Einfluss auf die Branche in den nächsten zehn Jahren?

Addepto wird weiterhin die Grenzen des Machbaren erweitern, indem es multimodale/agente Systeme verantwortungsvoll in die Produktion bringt, während ContextClue diese Forschung und Entwicklung in wiederholbaren Wert für Ingenieur-Teams umwandelt. Gemeinsam zielen wir darauf ab, “Wissensverschwendung” (Zeit, die bei der Suche oder Neu-Erstellung verloren geht) im großen Maßstab zu reduzieren, indem wir Ergebnisse wie Ingenieur-Entwicklungszyklus, Nachbearbeitungsrate und Audit-Vorbereitungszeit über Fabriken und Programme hinweg messen. Der Markt bewegt sich von “vielen Piloten” zu “weniger, hochwertigeren 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.