Inna Tokarev Sela, CEO und Gründerin von Illumex – Interviewreihe

Inna Tokarev Sela, die CEO und Gründerin von Illumex, revolutioniert die Art und Weise, wie Unternehmen ihre strukturierten Daten für generative KI vorbereiten. Illumex ermöglicht es Organisationen, genAI-Analytics-Agents zu bereitstellen, indem es verstreute, kryptische Daten in sinnvolle, kontextreiche Geschäftssprache mit integrierter Governance übersetzt.

Die Plattform analysiert Metadaten automatisch, um strukturierte Daten zu lokalisieren und zu kennzeichnen, ohne sie zu bewegen oder zu ändern, und fügt semantische Bedeutung hinzu und ordnet Definitionen an, um Klarheit und Transparenz zu gewährleisten. Durch die Erstellung von Geschäftstermini, die Vorschlagung von Metriken und die Identifizierung potenzieller Konflikte stellt Illumex sicher, dass die Datenverwaltung auf höchstem Niveau erfolgt.

Mit Illumex können Analytics-Agents Benutzeranfragen mit Präzision interpretieren und genaue, kontextbewusste und halluzinationsfreie Antworten liefern. Unter Innas Führung setzt Illumex einen neuen Standard für KI-Bereitschaft und hilft Unternehmen, das volle Potenzial ihrer Daten zu nutzen.

Was hat Sie dazu inspiriert, Illumex zu gründen, und wie haben Ihre Erfahrungen bei Sisense und SAP Ihre Vision für das Unternehmen geprägt?

Die Vision für Illumex entstand während meines Studiums, als ich mir vorstellte, dass Informationen über assoziationsbasierte Verbindungen und nicht über traditionelle Datenbanken zugänglich sein sollten – um direkten Zugang zu relevanten Daten ohne umfangreiche menschliche Beratung zu ermöglichen.

Meine Zeit bei SAP lehrte mich die Grundlagen des Aufbaus von Unternehmenssoftware und der Skalierung von Betrieben. Durch die Arbeit an der Produktentwicklung mit der SAP HANA Cloud-Plattform und an Geschäftsinitiativen wie dem Startup-Partnerschaftsrahmen gewann ich tiefere Einblicke in die Bedürfnisse von Unternehmenskunden. Dies zeigte einen signifikanten Gap zwischen der Art und Weise, wie Unternehmen Datenpraktiken angehen, und dem, was Endbenutzer tatsächlich benötigen.

Bei Sisense zeigte sich, dass der Aufbau der KI-Praxis von Grund auf den enormen Wert demonstrierte, den KI für Kunden bringen kann. Dieser Einblick, kombiniert mit dem Aufkommen von SaaS- und GenAI-Technologien, überzeugte mich, dass der Zeitpunkt richtig war, um 2021 Illumex zu starten.

Illumex konzentriert sich auf Generative Semantic Fabric. Können Sie das Kernkonzept erklären und was Sie dazu motiviert hat, diese spezifische Herausforderung im Bereich KI und Datenanalyse anzugehen?

Illumex hat die Generative Semantic Fabric entwickelt – eine Plattform, die die automatisierte Erstellung von mensch- und maschinenlesbarer organisatorischer Kontext und Argumentation ermöglicht. Diese Plattform vereint die Erfahrung von LLM-basierten generativen KI und Geschäftsanwendungen für technische und nicht-technische Benutzer im Rahmen eines gemeinsamen Kontexts.

Diese einheitliche Fabrik bietet zwei wesentliche Vorteile: Sie rationalisiert die Datenverwaltung durch die Automatisierung von bis zu 80% der Datenengineering-Aufgaben und ermöglicht es nicht-technischen Benutzern, auf Analytics mit integrierter Governance, Erklärbarkeit und Genauigkeit zuzugreifen. Beide Vorteile adressieren einen mehrere Milliarden Dollar umfassenden Markt für Unternehmensentscheidungen.

Stellen Sie sich vor, es wäre ein digitales Spielplatz, auf dem Maschinen, Menschen und Anwendungen spontan interagieren, ohne vorherige Programmierung. Dies entspricht unserer Vision einer anwendungslosen Zukunft, in der Sie anstelle vieler Werkzeuge wie Tabellen, Analysen, Finanzsystemen und Kundenverwaltung einfach Ihre Aufgabe ausdrücken und sie nahtlos erledigen können. Die Generative Semantic Fabric ist die Grundlage für diese Zukunft.

Welche waren einige der wichtigsten Herausforderungen, denen Sie in den Anfangstagen von Illumex gegenüberstanden, und wie haben Sie sie überwunden?

Im Jahr 2021 war es, obwohl generative KI-Semantikmodelle seit 2017 und Graph-Neural-Netze noch länger existierten, eine schwierige Aufgabe, VCs zu erklären, warum wir automatisierten Kontext und Argumentation benötigen. Selbst die Definition war damals eine schwierige Aufgabe.

Ich würde sagen, die größte Herausforderung bestand darin, diese Begeisterung für diese Zukunftstechnologie und diesen zukünftigen Markt zu wecken. Und ich war sehr glücklich, forward-thinking-Investoren zu treffen, die an mich glaubten.

Wie befähigt Illumex Organisationen, KI-bereit zu werden, und warum ist dieser Übergang in der heutigen Geschäftswelt kritisch?

Die Geschäftswelt teilt sich in zwei Lager: Unternehmen, die KI als transformative Kraft erkennen und nutzen, und solche, die diese Chance verpassen oder zu spät verstehen.

Illumex trifft Organisationen an dem Punkt, an dem sie in ihrer KI-Reise sind. Wir bereiten ihre Daten für die Implementierung generativer KI vor, ergänzen und regeln organisatorische Logik und Kontext und ermöglichen die Bereitstellung von Agenten-Analytics und Orchestrierung.

Unsere Full-Stack-GenAI-Implementierungsplattform für strukturierte Daten hebt jedes Unternehmenslandschaft auf ein Niveau, um diese fortschrittlichen Technologien effektiv zu nutzen.

Illumex betont “halluzinationsfreie” generative KI-Antworten. Wie stellt Illumex deterministische und zuverlässige Ausgaben sicher?

Illumex baut auf vorherigen Geschäftsontologien auf – Wissensgraphen, die branchenspezifische Terminologie, Workflows und Prozesse über Sektoren wie Pharma, Einzelhandel und Fertigung sowie Geschäftsfunktionen wie Finanzen, Personalwesen und Supply-Chain-Management erfassen.

Bei der Onboarding von Kunden trainieren wir diese Ontologien automatisch auf ihre Metadaten um. Innerhalb weniger Tage können Unternehmen ihre Daten durchsuchen, Ergebnisse validieren und Probleme wie Duplikate oder Konflikte identifizieren.

Der agentic Analytics-Chatbot bietet vollständige Transparenz – er zeigt, wie Fragen interpretiert und auf die Kundenontologie und dann auf die Daten abgebildet werden. Diese Transparenz, kombiniert mit automatischer Datenvalidierung, gewährleistet deterministische, halluzinationsfreie Antworten. Zusätzlich können Governance-Teams potenzielle Antworten im Voraus validieren, da der Kontext alle möglichen Fragen und ihre Permutationen im Voraus enthält.

Wie unterscheidet sich Illumex von traditionellen Ansätzen wie Retrieval-Augmented Generation (RAG)?

Während RAG versucht, standardmäßige KI-Modelle durch die Einbindung von Unternehmensdaten und -logik anzupassen, weist es mehrere Einschränkungen auf. Es handelt sich um eine Black-Box – man kann nicht bestimmen, ob genügend Beispiele für eine ordnungsgemäße Anpassung bereitgestellt wurden oder wie Modellaktualisierungen die Genauigkeit beeinflussen. Es basiert auch auf Datenwissenschaftlern, die möglicherweise nicht über den notwendigen Geschäftskontext verfügen, was es schwierig macht, die organisatorische Logik vollständig zu erfassen.

Darüber hinaus verbraucht RAG etwa 80% der KI-Infrastruktur und Token nur für die Feinabstimmung und nicht für die tatsächliche Nutzung, was Bedenken hinsichtlich der Rentabilität aufwirft. Es verfügt auch nicht über eine integrierte Governance – es gibt keine Möglichkeit für Compliance-Teams, die Ausreichendheit der Schulung oder die ordnungsgemäße Zugriffskontrolle zu gewährleisten.

Illumex’ Generative Semantic Fabric (GSF) adressiert diese Herausforderungen durch die automatisierte Kontexterstellung ohne den Verbrauch externer KI-Token. Es eliminiert die Notwendigkeit für spezialisierte Datenwissenschaftler und bietet vollständige Transparenz in der Abbildung und Argumentation durch Web-, Slack- oder Teams-Schnittstellen. GSF umfasst eine integrierte Governance und Erklärbarkeit, klare Indikatoren für die organisatorische Abdeckung und Datenqualität sowie eine automatisierte Qualitätsbewertung für Frage-Beantwortungsfähigkeiten.

Viele Unternehmen haben Schwierigkeiten, datengetriebene Entscheidungen zu treffen, obwohl sie erheblich in Dateninfrastruktur investieren. Warum besteht diese Lücke, und wie adressiert Illumex sie?

Die Lücke zwischen Dateninvestitionen und effektiver Entscheidungsfindung wird immer größer, da die Datenmengen explodieren, sowohl intern als auch extern. Unternehmen stehen jetzt nicht nur vor ihren eigenen wachsenden Daten, sondern auch vor einer Vielzahl externer Quellen – von Wetter-APIs bis hin zu Branchen-Cloud-Plattformen, die Gesundheitsdaten über europäische Institutionen teilen, sowie synthetische Daten für verschiedene Anwendungsfälle.

Die Herausforderung besteht darin, dass Organisationen immer noch auf Menschen für kritische Datenaufgaben wie Modellierung, Qualitätsbewertung und Dashboard-Erstellung angewiesen sind. Die Skala und Komplexität moderner Datenumgebungen machen es jedoch immer schwieriger für menschliche Teams, Daten effektiv zu klassifizieren, ihre Qualität zu bewerten und sicherzustellen, dass sie für KI-gesteuerte Analysen und Automatisierung geeignet sind.

Illumex überbrückt diese Lücke, indem es diese traditionell manuellen Prozesse automatisiert und es Organisationen ermöglicht, ihre expandierende Datenlandschaft effektiv zu verwalten, zu validieren und für sinnvolle Geschäftsentscheidungen zu nutzen.

Welche Branchen haben Illumex’ Plattform am schnellsten angenommen, und welche einzigartigen Herausforderungen oder Chancen haben Sie in diesen Sektoren beobachtet?

Wir sehen die schnellste Akzeptanz in Branchen, die an der Schnittstelle zwischen Datenintensität und strenger Regulierung liegen, in denen Unternehmen eine robuste Automatisierung der Datenqualitätsüberwachung, der Nutzungsnachverfolgung und der Konfliktidentifizierung benötigen. Finanzdienstleistungen, Pharmazeutika und Einzelhandel/E-Commerce sind die Vorreiter, da diese Sektoren schnell ihre bestehenden Datenbestände nutzen und gleichzeitig komplexe regulatorische Anforderungen meistern möchten.

Bei der raschen Evolution von generativer KI, was raten Sie Unternehmen, die KI effektiv und verantwortungsvoll integrieren möchten?

Beginnen Sie mit der Entwicklung eines klaren strategischen Plans, der spezifische Anwendungsfälle und die geschäftlichen Imperative identifiziert, die die KI-Adoption antreiben. Es ist entscheidend, die Schaffung neuer KI-Technologien zu vermeiden, die isoliert von bestehenden Systemen operieren.

Stattdessen bauen Sie eine einheitliche Plattform, die Datenmanagement, Analysen und generative KI-Fähigkeiten integriert. Die Trennung von KI-Initiativen von etablierten Governance-Praktiken schafft nicht nur erhebliche Risiken, sondern führt auch zu erhöhten Kosten. Der Schlüssel besteht darin, eine gemeinsame Infrastruktur zu schaffen, die all diese Funktionen unterstützt und gleichzeitig ordnungsgemäße Aufsicht gewährleistet.

Bei der beschleunigten KI-Adoption, welche Trends sehen Sie die Unternehmens-KI-Landschaft in den nächsten 3-5 Jahren prägen?

Zwei wichtige Trends sind in der KI-Landschaft erkennbar. Erstens gewinnt die agentic Analytics an Momentum, was eine anspruchsvollere Datenanalyse und Erkenntnisse ermöglicht. Zweitens sehen wir eine Verschiebung hin zur agentic Orchestrierung, die Workflows basierend auf der Zusammenarbeit zwischen mehreren KI-Modellen mit unterschiedlichen Funktionalitäten ermöglicht.

Diese Orchestrierung bewegt uns über einzelne Anwendungen hinaus zu umfassenderen Lösungen. Zum Beispiel im Gesundheitswesen denken Sie nicht an isolierte Anwendungen für spezifische Aufgaben, sondern an die Automatisierung der gesamten Arbeitsabläufe einer Arztpraxis – die Kombination von Bildscans, Rezeptverarbeitung und Medikamentenempfehlungen in einem nahtlosen System.

Diese Fortschritte basieren auf einer robusten generativen semantischen Fabrik, um den genauen Datenzugriff, den gemeinsamen Kontext und die Koordination zwischen KI-Agents zu gewährleisten. Diese Grundlage wird entscheidend sein, um sowohl die agentic Analytics als auch die orchestrierten KI-Lösungen ihr volles Potenzial zu entfalten.

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