Partnerschaften
Labelbox und Wipro kooperieren bei KI-Agenten, die aus der Arbeit lernen
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Labelbox erklärte am 10. November 2026, dass eine neue Partnerschaft mit Wipro Limited den produktiven Einsatz von Unternehmens-KI-Agenten unterstützen wird, die darauf ausgelegt sind, aus den Erfahrungen einer Organisation zu lernen.
Labelbox-CEO Manu Sharma erklärte, Ziel sei es, das Wissen, die Arbeitsabläufe und die Standards jedes Kunden in KI-Systeme einfließen zu lassen, die sich streng bewerten, kontinuierlich verbessern und verantwortungsvoll in großem Maßstab einsetzen lassen. Die Unternehmen werden die Reinforcement-Learning-Technologie von Labelbox mit den Implementierungsteams von Wipro und Wipro Intelligence, der einheitlichen Suite KI-gestützter Plattformen, Lösungen und Angebote von Wipro, zusammenführen.
Implementierung und Kundenkontrolle
Die vor Ort eingesetzten Ingenieurinnen und Ingenieure von Wipro unterstützen bei der Auswahl von Arbeitsabläufen, der Systemintegration, der Erfassung von Fachwissen und der Leistungsmessung. Ihre Aufgaben umfassen sowohl die technischen Verbindungen als auch die Übertragung des Betriebswissens, das erforderlich ist, um Agenten in die bestehenden Prozesse eines Kunden einzubinden.
Die ersten Anwendungsfälle konzentrieren sich auf Bewertung und Wartung: Datenqualitätsprobleme erkennen, Bewertungen bei Änderungen an Modellen erneut durchführen und Experimente vergleichen, um den nächsten Schritt zu empfehlen. Damit umfasst die Zusammenarbeit über die anfängliche Einführung hinaus klar definierte Aufgaben, deren Prüfungen an Modelländerungen und Versuchsergebnisse geknüpft sind.
Die Kunden behalten die Kontrolle über Berechtigungen, Standards und sensible Aktionen. Malay Joshi, CEO von Americas 1 bei Wipro Limited, erklärte, er erwarte, dass Reinforcement Learning für Modelle, die auf komplexe Herausforderungen der realen Welt ausgelegt sind, zunehmend an Bedeutung gewinnen werde. Das gemeinsame Angebot beschrieb er als „einen schnelleren, kontrollierten Weg von vielversprechenden Pilotprojekten zu messbaren Ergebnissen im Produktivbetrieb“.
Recursion und Horizon ermöglichen einen kontinuierlichen Lernkreislauf
Labelbox zufolge erhalten Unternehmen auf einer einzigen Plattform verwaltete Agenten, Trainingsumgebungen und Bewertungstools, die auf ihre eigenen Arbeitsabläufe, Systeme, ihr Wissen und ihre Standards zugeschnitten sind. In Recursion können Agenten Aufgaben über verschiedene Geschäftsanwendungen hinweg koordinieren, die Belege für jedes Ergebnis offenlegen und Erkenntnisse aus überprüften Arbeitsergebnissen in nachfolgende Durchläufe einfließen lassen. Horizon deckt Training und Bewertung ab und bietet Reinforcement-Learning-Umgebungen sowie Tests für logisches Denken, Programmieren, den Einsatz von Tools und die Computernutzung. Die beiden Produkte schaffen einen Kreislauf, in dem Systeme getestet und gesteuert werden und zugleich aus der praktischen Arbeit lernen, um sich zu verbessern.
Durch diese Architektur wird die Bewertung zu einem Bestandteil des Betriebszyklus des Agenten. Überprüfte Arbeitsergebnisse liefern Erkenntnisse für nachfolgende Durchläufe, während Änderungen an Modellen neue Bewertungen auslösen können. Die Leistungsmessung von Wipro ergänzt dies um eine Prüfung auf Ebene des Produktiveinsatzes, ob die Systeme die Anforderungen von Unternehmen erfüllen. Die Auswahl der Arbeitsabläufe und die Erfassung von Fachwissen bestimmen somit, welche Aufgaben die Agenten ausführen, wie die Ergebnisse bewertet werden und welche Erkenntnisse in spätere Durchläufe einfließen.
Hintergrund zur Series-E-Finanzierung
Die Investitionsverbindung bestand bereits vor der Bekanntgabe der Partnerschaft. Am 14. Oktober 2026 gab Labelbox eine Series-E-Finanzierung von mehr als 100 Millionen US-Dollar bekannt, die sich aus Eigenkapital und einer Kreditfazilität bei einer Pre-Money-Bewertung von 1,25 Milliarden US-Dollar zusammensetzte. Die Finanzierungsrunde wurde von Infinitum Partners angeführt; auch Wipro Ventures beteiligte sich.
Entscheidend für die Partnerschaft wird sein, ob Wipros Implementierungsteams diese Architektur in messbare Ergebnisse im Produktivbetrieb umsetzen können und dabei die Kontrolle der Kunden über Standards und sensible Aktionen wahren.
