Guglielmo Faglioni, Mitgründer und Leiter für Wissenschaft und Technologie bei Callimacus – Interviewreihe

Guglielmo Faglioni, Mitgründer und Leiter für Wissenschaft und Technologie bei Callimacus, ist Technologieunternehmer und Softwareentwickler mit mehr als zehn Jahren Erfahrung in der Entwicklung digitaler Produkte und Anwendungen. Neben seiner Tätigkeit bei Callimacus ist er seit 2016 CEO von Gorilla Technologies, einem Softwareentwicklungsunternehmen mit Schwerpunkt auf mobilen Anwendungen, Websites und E-Commerce-Lösungen. Zu Beginn seiner Laufbahn gründete Faglioni GuiDev, wo er als leitender iOS-Softwareentwickler tätig war. Bei Callimacus trägt er maßgeblich zur wissenschaftlichen und technischen Entwicklung des Ansatzes des Unternehmens für KI-gestützte digitale Erlebnisse bei.

Callimacus ist eine von der in Mailand ansässigen Solomei AI entwickelte KI-Plattform, die das herkömmliche Konzept statischer Webseiten durch digitale Erlebnisse ersetzt, die für jeden Besucher dynamisch zusammengestellt werden. Ihre Architektur nutzt ein Orchester spezialisierter KI-Agenten, um Signale wie Fragen, Klicks und Scrollverhalten zu interpretieren, die Absicht der Nutzer zu ermitteln und in Echtzeit passende Oberflächenelemente zusammenzustellen. Die Plattform lässt sich mit Systemen wie Shopify und Salesforce, Content-Management-Systemen sowie APIs verbinden. Gleichzeitig stellt sie Entwicklern SDKs zur Verfügung, mit denen sie die Funktionen zur Erkennung von Absichten und zur Generierung von Benutzeroberflächen in bestehende Frontends integrieren können. Callimacus kommt außerdem zum Einsatz, um KI-gestützte digitale Erlebnisse für das Luxusmodeunternehmen Brunello Cucinelli zu ermöglichen.

Bevor Sie Callimacus mitgründeten, arbeiteten Sie jahrelang als iOS-Entwickler an Software und gründeten und leiteten später Gorilla Technologies. Welche Erfahrungen auf diesem Weg haben Sie davon überzeugt, dass die traditionelle, seitenbasierte Architektur des Webs im KI-Zeitalter grundlegend überdacht werden muss?

Die Entwicklung von iOS-Apps hat mir etwas gezeigt, dessen Tragweite ich erst nach Jahren ganz verstanden habe: Jeder Bildschirm wird im Voraus gestaltet, und alle Nutzer sehen denselben. Man entwirft die App, veröffentlicht sie und beobachtet dann, wie sich Millionen unterschiedlicher Menschen durch denselben Ablauf bewegen. Man kann Nutzer segmentieren und A/B-Tests durchführen, wählt aber trotzdem nur zwischen Varianten aus, die jemand zuvor entworfen hat. Das Web hat dasselbe Modell aus dem Printbereich übernommen: die Seite als fest vorgegebenen Rahmen. Sobald Modelle Absichten verstehen und schnell genug strukturierte Entscheidungen treffen konnten, ließ sich der Rahmen selbst infrage stellen, statt nur zu optimieren, was sich darin befindet.

Callimacus ersetzt vorgegebene Website-Abläufe durch ein „Orchester“ von KI-Agenten, das die Absichten der Besucher interpretiert und in Echtzeit eine Benutzeroberfläche zusammenstellt. Können Sie uns technisch erläutern, was vom Moment des Seitenaufrufs bis zum Erscheinen des personalisierten Erlebnisses geschieht?

Callimacus basiert auf einer seitenlosen Architektur. Statt Inhalte in vorgegebene Webseiten zu gliedern, trennt unsere Technologie die Inhalte von der Seite selbst. Produkte, redaktionelle Inhalte, Medien und Oberflächenkomponenten bestehen unabhängig voneinander und können daher dynamisch neu kombiniert werden, anstatt in festen Rahmen eingeschlossen zu sein.

Sobald der Besucher mit der Website interagiert, analysiert Callimacus mehrdimensionale Signale wie Klicks, Navigationsmuster und dialogbasierte Gespräche. Der Intent Agent nutzt diese Signale, um den Kontext, die Interessen, Erwartungen und das Verhalten des Besuchers sowie dessen aktuelles Ziel zu verstehen. Anschließend aktiviert der Intent Agent den für diese Motivation am besten geeigneten „Rezeptor“. Wer beispielsweise nach Inspiration sucht, kann einen anderen Interaktionspfad durchlaufen als jemand, der eindeutig einen Kauf beabsichtigt. Das System wählt dann die relevantesten Inhalte und Oberflächenkomponenten aus und stellt das Erlebnis innerhalb von Millisekunden zusammen. Dieser Prozess findet nicht nur einmal statt. Während der Besucher interagiert und sich seine Absichten ändern, kann das seitenlose Erlebnis fortlaufend an ihn angepasst werden, statt ihn durch einen im Voraus entworfenen Ablauf zu führen.

Personalisierung gibt es im Web seit Jahren – etwa durch Empfehlungssysteme, Segmentierung und A/B-Tests. Was unterscheidet absichtsbasierte generative Benutzeroberflächen grundlegend von diesen früheren Ansätzen?

Für uns liegt der grundlegende Unterschied darin, ob man auf Grundlage der Vergangenheit personalisiert oder versteht, was jemand gerade braucht. Die meisten bestehenden Personalisierungsansätze stützen sich auf CRM-Profile, Cookies und das bisherige Verhalten. Daraus lässt sich zwar ableiten, was Menschen zuvor getan haben, doch Absichten sind viel unmittelbarer und können sich bereits im Laufe einer einzelnen Sitzung ändern.

Callimacus wurde dafür entwickelt, Absichten anhand von Echtzeitsignalen zu erkennen und auf individueller Ebene zu personalisieren. Dabei geht es nicht nur darum, eine Empfehlung oder ein einzelnes Seitenelement zu ändern. Inhalte, Oberflächenkomponenten und Interaktionspfad können allesamt auf die aktuelle Absicht einer Person zugeschnitten und im weiteren Verlauf neu zusammengestellt werden. Der Wandel besteht also darin, nicht mehr hauptsächlich anhand historischer Informationen zwischen vorgegebenen Erlebnissen auszuwählen, sondern das Erlebnis selbst danach zu gestalten, was die einzelne Person gerade erreichen möchte. Historische Daten können Kontext liefern, doch die aktuelle Absicht in Echtzeit bestimmt, wie sich das Erlebnis anpasst.

Wenn jeder Besucher praktisch eine andere Website erhalten kann, wie verhindern Sie, dass Personalisierung unvorhersehbar wird? Wie bewahren Sie die Identität, die Designsprache und die Geschäftsregeln einer Marke und geben der KI zugleich ausreichend Spielraum, das Erlebnis anzupassen?

Personalisierung bedeutet nicht, der KI unbegrenzte Freiheit zu geben. Die Kontrolle durch die Marke ist in der Architektur verankert, sodass das Erlebnis stets innerhalb der von der Marke genehmigten Regeln und mit ihren freigegebenen Ressourcen gestaltet wird. Jedes Element der Benutzeroberfläche stammt aus einem Verzeichnis von Komponenten, die die Marke genehmigt und bereits an ihre visuelle Sprache angepasst hat. Das Modell erstellt eine strukturierte Beschreibung dessen, was angezeigt und wie es angeordnet werden soll. Diese wird anhand eines strikten Schemas geprüft, bevor etwas dargestellt wird. Anders gesagt: Das Modell entscheidet über die Zusammenstellung, während das Designsystem der Marke festlegt, wie diese aussehen kann. Geschäftsregeln wie Preise, Verfügbarkeit und regionales Sortiment werden außerhalb des Modells als feste Vorgaben durchgesetzt.

Kontrolle bedeutet auch Transparenz. Über das Backoffice können die Geschäftsteams sehen, wie sich die Website verhält: welche Erlebnisse für welche Absichten zusammengestellt werden und wie Besucher darauf reagieren. Die Plattform diagnostiziert sich außerdem selbst – und zwar proaktiv. Sie zeigt auf, wo Verbesserungsbedarf bestehen könnte, probiert neue Konfigurationen aus, testet sie anhand früherer Interaktionen mit Nutzern und bewertet, ob sie funktionieren. Nichts geht live, bevor die Marke es freigibt. Die KI schlägt also durch Belege gestützte Verbesserungen vor, während die endgültige Entscheidung bei der Marke bleibt.

Das ist wichtig, denn eines der Probleme, die wir lösen wollen, besteht darin, dass traditionelle Websites dazu geführt haben, dass viele Marken online immer ähnlicher aussehen und sich immer ähnlicher verhalten. KI sollte einer Marke mehr Möglichkeiten geben, ihre Identität auf den einzelnen Besucher auszurichten, während die Marke weiterhin die Grenzen festlegt, innerhalb derer dieses Erlebnis gestaltet wird.

Generative Benutzeroberflächen in Echtzeit bringen neue Herausforderungen für die Zuverlässigkeit mit sich, denn KI generiert nicht mehr nur eine Antwort, sondern beeinflusst auch, was Nutzer tatsächlich sehen und wie sie sich auf der Website bewegen. Wie gehen Sie in diesem Umfeld mit Halluzinationen, fehlerhafter Absichtserkennung, Sicherheit und Überprüfung um?

Wir beginnen damit, die Möglichkeiten der KI, Fehler zu machen, einzuschränken. Das Modell entscheidet, wie das Erlebnis zusammengestellt wird, doch die darin enthaltenen Fakten stammen aus den verlässlichen Datensystemen der Marke. Die Erkennung der Nutzerabsicht wird als Wahrscheinlichkeitswert behandelt. Ist das System unsicher, stellt es ein breiteres, offeneres Erlebnis zusammen, statt sich auf eine einzige Interpretation festzulegen. Da das Erlebnis während der Interaktion mit dem Besucher immer wieder neu zusammengestellt wird, korrigiert jedes neue Signal die vorherige Einschätzung.

Zuverlässigkeit ist auch eine Frage der Architektur. Die Ebene, die das Erlebnis bereitstellt, ist von der KI-Ebene getrennt und muss ein höheres Verfügbarkeitsziel erfüllen. Ist ein Modell langsam oder nicht verfügbar, erhalten Besucher weiterhin ein vollständiges, markengerechtes Erlebnis, das auf deterministischen Standardwerten basiert.

Die KI-Boutique von Brunello Cucinelli ist eine der ersten großen Anwendungen dieses Modells in der Praxis. Was haben Sie aus der Beobachtung gelernt, wie Kunden mit einem von KI zusammengestellten Einkaufserlebnis interagieren – und womit hatten Sie beim Aufbau von Callimacus nicht gerechnet?

Eines der deutlichsten Signale war, dass Menschen bereit sind, sich intensiver mit einem Erlebnis auseinanderzusetzen, wenn es für sie relevanter erscheint. Wir haben beobachtet, dass Nutzer etwa doppelt so viel aktive Zeit auf der Website verbringen und zugleich sowohl die Warenkorb-Hinzufügungs- als auch die Konversionsrate deutlich gestiegen sind.

Für uns war das eine wichtige erste Bestätigung dafür, dass der Abschied von starren, für alle gleichen Nutzerpfaden nicht nur das Erlebnis unverwechselbarer machen, sondern auch die Interaktion und den wirtschaftlichen Erfolg spürbar steigern kann.

Dynamische Websites stellen auch viele Annahmen infrage, auf denen Suchmaschinenoptimierung, Analytik, Barrierefreiheit und Tests beruhen. Wie müssen sich Technologien weiterentwickeln, die für relativ deterministische Webseiten konzipiert wurden, wenn Benutzeroberflächen und Nutzerpfade dynamisch generiert werden?

Die meisten Webtools gehen davon aus, dass die Seite die grundlegende Einheit für alles ist: Man indexiert eine Seite, misst eine Seite und testet eine Seite. In einer seitenlosen Architektur verschiebt sich diese Einheit auf die Inhalte selbst, und jede Disziplin muss sich daran anpassen. Für die Suche bedeutet das: Jedes Inhaltselement besteht unabhängig davon, wie es zusammengestellt wird. Deshalb kann es eine eigene, klare und sprachspezifische URL erhalten und in einer automatisch generierten Sitemap für jede Sprachversion erscheinen. Der nächste Schritt geht noch weiter: Die Plattform erkennt die Navigationspfade, die Besucher tatsächlich am häufigsten nutzen, macht sie für Suchmaschinen zugänglich und stellt vertrauenswürdige eigene Inhalte direkt KI-Agenten und generativen Suchmaschinen bereit. So spiegelt die Auffindbarkeit die tatsächliche Nachfrage wider, statt auf einer im Voraus erstellten Sitemap zu beruhen.

Bei der Analytik verlagert sich der Fokus von Seitenaufrufen auf Absichten. Da das System erfasst, was jeder Besucher erreichen möchte – auch anonyme Besucher, die herkömmliche Analysetools nicht erfassen –, können Marken das Verhalten auf dieser Ebene analysieren und die gewonnenen Erkenntnisse in ihr CRM- oder CDP-System exportieren. Teams können das System auch in natürlicher Sprache abfragen und eigene Dashboards erstellen.

Am stärksten verändert sich das Testen. Man kann nicht jeden möglichen Nutzerpfad durchklicken, wenn jeder Pfad einzigartig ist. Deshalb führen wir Rücktests der Agenten anhand realer früherer Interaktionen durch und überwachen sie kontinuierlich im laufenden Betrieb. Für die Barrierefreiheit gilt dasselbe Prinzip: Sie ist in jede Komponente integriert, sodass sie bei jeder Zusammenstellung gewährleistet ist.

Damit sich KI-Erlebnisse in Echtzeit natürlich anfühlen, müssen Schlussfolgerungen mit extrem geringer Latenz erfolgen. Was sind die schwierigsten technischen Herausforderungen, wenn KI direkt in den kritischen Ablauf einer Website eingebunden wird – insbesondere bei der Modellauswahl, beim Caching, bei der Orchestrierung, den Kosten und bei Ausweichlösungen?

Für die Inferenz setzen wir derzeit auf Groqs LPUs, die für sehr geringe Latenz sorgen. Außerdem orchestrieren wir mehrere Modelle und leiten jede Aufgabe an das dafür am besten geeignete Modell weiter. Wir testen neue Modelle, sobald sie auf den Markt kommen, und suchen für jede Aufgabe nach der besten Lösung im Hinblick auf Qualität, Kosten und Latenz. Da die Architektur modellunabhängig ist, können wir schnell zu einem neuen Modell oder Inferenzanbieter wechseln, wann immer sich das lohnt. Auch der Umfang der Analyse richtet sich nach der Anfrage: Auf eine einfache Frage gibt es eine schnelle Antwort, und nur komplexere Anfragen lösen eine eingehendere Analyse aus. So behalten wir die Kosten unter Kontrolle, denn die aufwendigste Schlussfolgerung kommt nur dann zum Einsatz, wenn sie das Ergebnis verändert.
Ausweichlösungen sind von Anfang an Teil der Architektur. Die Ebene, die das Nutzungserlebnis bereitstellt, ist von der KI-Anreicherung getrennt. Wird ein Modell also langsamer oder fällt aus, erhält der Besucher weiterhin ein vollständiges Nutzungserlebnis.

Salesforce hat kürzlich in Callimacus investiert, da das Unternehmen seine Entwicklungs-, KI-Forschungs- und Geschäftsaktivitäten ausbauen möchte. Was hat Salesforce an der Technologie überzeugt, und wie könnte die Verknüpfung generativer Benutzeroberflächen mit CRM- und Commerce-Daten von Unternehmen verändern, wozu Websites in der Lage sind?

Salesforce hat erkannt, dass Callimacus nicht einfach einer bestehenden Website KI hinzufügt. Die Plattform denkt das digitale Erlebnis grundlegend neu und verbindet dialogorientierte KI, Unternehmenskontext und Personalisierung in Echtzeit, um Unternehmen neue Möglichkeiten zu bieten, mit ihren Kunden in Kontakt zu treten. CRM- und Commerce-Systeme enthalten heute eine Fülle von Kontextinformationen zu Kunden, Produkten und Interaktionen, doch das Erlebnis auf Websites ist nach wie vor weitgehend statisch. Werden diese Informationen mit generativen Benutzeroberflächen verknüpft, können Websites deutlich reaktionsfähiger werden. Sie zeigen dann nicht nur Informationen an, sondern passen Inhalte, Produkte und Interaktionen in Echtzeit daran an, was ein Besucher erreichen möchte. Das ist für uns eine der wichtigsten Chancen, die sich künftig bieten. Die Website kann zu einer intelligenten Schnittstelle zwischen den bestehenden Systemen eines Unternehmens und dem einzelnen Kunden werden, statt lediglich eine statische Präsentationsebene zu sein.

Da KI-Agenten zunehmend im Auftrag von Menschen im Web surfen, recherchieren, Produkte vergleichen und möglicherweise auch Transaktionen durchführen: Könnte der größere Wandel irgendwann über Websites hinausgehen, die sich an menschliche Besucher anpassen? Wie wird sich das Web Ihrer Vorstellung nach verändern, wenn Marken gleichzeitig Menschen und autonome KI-Agenten bedienen müssen?

Wenn Produktsuche und Einkaufen zunehmend über KI-Assistenten stattfinden, riskieren Marken, die Kontrolle darüber zu verlieren, wie sie dargestellt werden. Ein umfassendes Markenerlebnis kann in einer Drittanbieter-Oberfläche leicht auf ein Produktbild, eine kurze Beschreibung und einen Preis reduziert werden. Für Marken entsteht dadurch eine neue Herausforderung: Wie können sie für KI-Agenten nützlich bleiben, ohne ihre Identität, ihr Storytelling und die direkte Beziehung aufzugeben, die sie zu ihren Kunden aufgebaut haben?  Einen Chatbot zu einer Website hinzuzufügen, löst dieses Problem nicht. Ein Chatfenster kann Fragen beantworten, aber es kann nicht den gesamten Ausdruck einer Marke vermitteln: ihre visuelle Sprache, ihre handwerkliche Qualität und die Art, wie sie Geschichten erzählt. Marken brauchen immer einen Ort, den sie selbst kontrollieren und an dem sie sich nach eigenen Vorstellungen ausdrücken können. Wir sind überzeugt, dass Websites dieser Ort bleiben werden, auch wenn immer mehr Aspekte der Customer Journey durch KI vermittelt werden. Sie müssen sich dabei an jeden Besucher anpassen – ob Mensch oder Agent.

Vielen Dank für das großartige Interview. Leserinnen und Leser, die mehr erfahren möchten, sollten Callimacus besuchen.