Sameet Gupte, CEO und Mitgründer von EvoluteIQ – Interview-Serie

Sameet Gupte, CEO und Mitgründer von EvoluteIQ, ist ein in London ansässiger Manager mit umfassender Erfahrung im Aufbau und Skalieren globaler Technologieunternehmen. Vor der Gründung von EvoluteIQ war er als Group CEO von Servion, einem Cisco-Portfolio-Unternehmen, sowie dessen verbundenen Unternehmen Innoveo AG und Acqueon Inc. tätig, wo er half, die UnternehmensTransformation und das Wachstum voranzutreiben. Zu Beginn seiner Karriere war er als Executive Vice President und Managing Director für Global Financial Services und Europa bei Virtusa tätig, wo er eine signifikante organische Expansion leitete, branchenfokussierte Lösungen entwickelte und eine wichtige Rolle bei strategischen Akquisitionen in Europa spielte, einschließlich in Deutschland und Schweden, sowie bei der Akquisition von Polaris. Er leitete auch das Kapitalmarktgeschäft von Genpact in Europa, wo er für die Beschleunigung des regionalen Wachstums und die Stärkung der Position im Finanzdienstleistungssektor verantwortlich war.

EvoluteIQ ist ein AI-natives Unternehmensautomatisierungsunternehmen, das darauf abzielt, die Art und Weise, wie Unternehmen operieren, durch seine Flaggschiff-Plattform EIQ zu transformieren. Die Plattform ist darauf ausgelegt, End-to-End-Prozesse zu automatisieren, anstatt isolierte Aufgaben, und kombiniert künstliche Intelligenz, Low-Code-Tools und Prozessorchestrierung, um Systeme zu ermöglichen, die sich anpassen, Entscheidungen treffen und kontinuierlich verbessern können. Durch die Integration von Daten, Workflows und künstlicher Intelligenz in eine einheitliche Architektur hilft EvoluteIQ Unternehmen, ihre Betriebsabläufe zu straffen, die Komplexität zu reduzieren und widerstandsfähige, selbstoptimierende Systeme in Branchen wie Finanzen, Gesundheitswesen und Telekommunikation aufzubauen.

Bevor Sie EvoluteIQ 2019 gründeten, hatten Sie Führungspositionen bei Servion, Virtusa und Genpact inne, wo Sie umfassend an der UnternehmensTransformation und großen Technologieeinsätzen arbeiteten. Welche Erfahrungen während dieser Zeit führten Sie zu der Schlussfolgerung, dass die nächste Generation von Automatisierungsplattformen als AI-native-Systeme und nicht als Erweiterungen traditioneller Workflow- oder RPA-Tools gebaut werden musste?

Über Branchen hinweg sind erfolgreiche Unternehmen durch ihre Fähigkeit gekennzeichnet, konsequent weltklasse-Ergebnisse zu liefern. Ein gemeinsamer Faktor unter ihnen ist ein robuster Prozess. Während der Konzeption von EvoluteIQ zielten wir darauf ab, eine Technologie zu entwickeln, die diesen Prozess untermauert. Unser Fokus lag auf der Lösung des Problems und nicht auf einzelnen Komponenten davon. Vor 2019 lösten die verfügbaren Tools und Technologien in erster Linie spezifische Aspekte des Prozesses wie Datenextraktion, Aufgabenverwaltung und Workflow. Jede dieser Technologien löste ein bestimmtes Problem innerhalb des Prozesses, aber es fehlte an einer umfassenden Lösung für den End-to-End-Prozess. Dies identifizierte eine signifikante Gelegenheit, eine Technologie zu schaffen, die autonom, selbstlernend und anpassungsfähig ist, um den Prozess zu optimieren. So entstand das Konzept von EIQ: eine native AI-Plattform, die darauf ausgelegt ist, autonom zu sein, das Problem und nicht nur einzelne Komponenten zu lösen und die Automatisierung zu maximieren. Sie sollte Low-Code/No-Code sein, mit den notwendigen Fähigkeiten für jeden Prozess ausgestattet, einschließlich Streaming-Daten, Ereignissen und Orchestrierung mit künstlicher Intelligenz als Kernframework.

Viele Automatisierungsplattformen fügen heute generative AI-Fähigkeiten auf Legacy-Infrastrukturen hinzu. EvoluteIQ wurde von Grund auf mit Intelligenz und Autonomie im Kern konzipiert. Welche architektonischen Entscheidungen trafen Sie zu Beginn, um Ihre Plattform in die Lage zu versetzen, agente Automation auf eine Weise zu unterstützen, die ältere Systeme nicht können?

Die Plattform wurde von Grund auf so konzipiert, dass sie die End-to-End-Automatisierung von Prozessen ermöglicht, unabhängig von der Art der erforderlichen Automatisierung (robotisch, Workflow, Daten, Ereignisse usw.). Dies geschah mit der Erwartung, dass im Laufe der Zeit neue Automatisierungstechniken erfunden und bestehende möglicherweise veraltet werden. Die zugrunde liegende Microservice-Architektur ermöglichte die Entwicklung und Einbindung von Generative AI und agenter Automation. Auf diese Weise wird diese Architektur es auch ermöglichen, Large Action Models und Quanten-Entscheidungsfindung in Zukunft einzubinden.

EvoluteIQ basiert auf dem, was Sie Agentic Mesh Architecture oder {aMa} nennen, die es ermöglicht, Netzwerke intelligenter Agenten über Unternehmensprozesse hinweg zu koordinieren. Wie unterscheidet sich dieser Ansatz von traditionellen Automatisierungsframeworks, und warum glauben Sie, dass Agent-zu-Agent-Kooperation zu einer grundlegenden Schicht in der Unternehmenssoftware werden wird?

Die {aMa} ist die proprietäre Architektur, die einen der Kernunterschiede der EvoluteIQ-Plattform darstellt. Agent-zu-Agent-Kooperation ermöglicht es mehreren Agenten (sowohl EIQ als auch Drittanbieter), sich selbst zu organisieren, während sie auf die Erreichung eines bestimmten Geschäftsergebnisses hinarbeiten. Dies ermöglicht es Kunden, ihre Wahrnehmung und Nutzung von Automation neu zu bewerten. Sie müssen nicht mehr die Schritte definieren, die zur Ausführung eines End-to-End-Prozesses erforderlich sind; stattdessen müssen sie lediglich das gewünschte Geschäftsergebnis artikulieren und den Agenten ermöglichen, zu bestimmen, wie dies erreicht werden soll. Diese selbstorganisierende und selbstregulierende Fähigkeit ermöglicht es Kunden, agile und widerstandsfähige Geschäftsoperating-Modelle zu schaffen, die sich automatisch an Innovationen und Störungen anpassen, ohne dass eine teure und riskante menschliche Intervention erforderlich ist.

Ihre Plattform konzentriert sich auf die End-to-End-Automatisierung komplexer Geschäftsprozesse und nicht nur auf die Automatisierung einzelner Aufgaben. Wie verändert ein agenter Modell die Art und Weise, wie Unternehmen über Prozessorchestrierung, Entscheidungsfindung und operative Autonomie nachdenken?

Wir haben dies teilweise bereits oben besprochen, aber ich würde hinzufügen, dass die EIQ-Plattform es Kunden ermöglicht, eine Abstraktionsebene über ihre bestehende Infrastruktur zu schaffen. Folglich können alle Elemente der Infrastruktur als Komponenten eines EIQ-Prozesses betrachtet werden. In Verbindung mit der Agentic Mesh Architecture {aMa} können IT-Teams nun “composable IT” erstellen, die es Unternehmen ermöglicht, Anwendungen und Prozesse auf Abruf aus vordefinierten, getesteten und genehmigten Komponenten zu entwickeln. Dies führt zu einem höheren Grad an operativer Autonomie für Geschäftsanwender, die in der Lage sind, IT-Dienste zu erstellen, zu verwenden und zu beenden, wenn erforderlich, und somit die traditionelle Abhängigkeit von IT zu reduzieren.

EvoluteIQ verwendet ein Ergebnisbasiertes Preismodell und nicht ein Modell, das pro Bot oder pro Benutzer berechnet. Was hat diese Entscheidung motiviert, und wie ändert sie die Art und Weise, wie Unternehmensleiter die Rentabilität von Automatisierungsinitiativen bewerten?

Die Entscheidung, ein Ergebnisbasiertes Preismodell zu verwenden, wurde getroffen, um es mit den Erfolgskriterien des Unternehmens oder des Use-Cases zu verbinden, um Kosten vorhersehbar zu machen, Transparenz zu gewährleisten und das Risiko des Erfolgs oder Scheiterns mit dem Kunden zu teilen. Die größte Änderung für Unternehmen in einem Ergebnisbasierten Modell ist, dass im Gegensatz zum traditionellen Modell, in dem die Rentabilität (ROI) nachträglich diskutiert wird, hier die Rentabilität im Voraus vertraglich festgelegt, kontinuierlich gemessen und gegenüber der Lieferung bezahlt wird.

Eines der größten Herausforderungen im Bereich der Unternehmenskünstlichen Intelligenz ist die Integration von strukturierten Daten, unstrukturierten Informationen und Echtzeit-Betriebsignalen über mehrere Systeme hinweg. Wie geht EvoluteIQ auf diese Integrationsherausforderungen ein und gewährleistet gleichzeitig Governance und Zuverlässigkeit?

Die EIQ-Plattform verwaltet strukturierte Daten, unstrukturierte Daten und Echtzeit-Ereignisse über separate Motoren. Jeder Motor besteht aus einer Reihe von Microservices, die vertikal und horizontal skaliert und repliziert werden können, um Ausfallsicherheit zu gewährleisten. Diese Architektur ermöglicht es der Plattform, aufgebaut und skaliert zu werden, um die Leistungs-, Kapazitäts- und Ausfallsicherheitsanforderungen einzelner Kunden zu erfüllen.

Wenn Unternehmen beginnen, autonome künstliche Intelligenz-Agenten einzusetzen, die Entscheidungen treffen und Aktionen auslösen können, werden Bedenken hinsichtlich der Aufsicht und Rechenschaftspflicht wichtiger. Welche Governance-Rahmenbedingungen oder Sicherheitsvorkehrungen halten Sie für notwendig, um agente Systeme im großen Maßstab zu betreiben?

Die Plattform umfasst Standardfunktionen wie die Überwachung von Prozessschritten, die Aufzeichnung von Prozessvariablen und die Governance von Generative AI und Agenten. Diese Funktionen ermöglichen eine Echtzeit-Governance des agenter Verhaltens und eine historische Berichterstattung und Analyse ihrer Arbeit und Entscheidungen. Darüber hinaus bietet die EIQ-Plattform eine einzigartige Fähigkeit, die sicherstellt, dass Agenten wie erwartet handeln. Durch die Verbindung mit jeder Datenquelle und jedem System von Record innerhalb eines Kunden verstehen die Agenten den Geschäftskontext, in dem sie operieren. Folglich werden ihre Antworten innerhalb dieses umfassenden Rahmens erstellt, was die Genauigkeit und Zuverlässigkeit ihrer Aktionen gewährleistet.

EvoluteIQ hat angeblich innerhalb von zwei Jahren nach der Gründung die Rentabilität erreicht, was für viele KI-Startups ungewöhnlich ist. Welche strategischen Entscheidungen ermöglichten es Ihnen, Innovation und schnelle Produktentwicklung mit finanzieller Nachhaltigkeit in Einklang zu bringen?

EvoluteIQ war seit seinem zweiten Betriebsjahr EBITDA-positiv. Dies wurde erreicht, indem man bei den Kosten sparsam blieb, ohne die Innovation zu beeinträchtigen. Das Unternehmen konzentriert sich auf die Akzeptanz und Zufriedenheit der Kunden, was in einer konstanten 120%-Netto-Erhaltungsrate zum Ausdruck kommt. Es vermeidet es, zu viel in Marketing und Vertrieb zu investieren, indem es starke Partnerschaften mit globalen Systemintegratoren, Tier-1-BPO-Unternehmen und führenden Managementberatungsunternehmen aufbaut, um die Go-to-Market-Bewegung voranzutreiben. Das Unternehmen demonstriert seinen Wert gegenüber Prospekten durch bezahlte Proof-of-Value (POV) anstelle von kostenlosen Proof-of-Concepts (POC). Jede Wachstumsentscheidung war bewusst und fokussiert. Die Ermöglichung starker Partnerschaften und die Selbstständigkeit der Kunden auf der EIQ-Plattform haben auch zu einer schlanken Support- und Implementierungsorganisation geführt, die ein gesundes Mitarbeiter-zu-Umsatz-Verhältnis im Einklang mit den besten Kennzahlen der Branche gewährleistet.

Die Landschaft der Unternehmensautomatisierung entwickelt sich schnell, mit traditionellen RPA-Anbietern, generativen AI-Plattformen und agenter Automatisierungsunternehmen, die alle um Aufmerksamkeit konkurrieren. Wie sehen Sie die Wettbewerbsdynamik auf diesem Markt in den nächsten Jahren?

Im Bereich der Unternehmensautomatisierung erleben wir eine grundlegende Konvergenz und nicht nur eine verstärkte Konkurrenz. Traditionelle RPA wird auf eine Ausführungsebene zurückgestuft, generative AI wird rasch allgegenwärtig, und agente AI entsteht als Steuerungsparadigma. Allerdings werden none dieser Entwicklungen isoliert den Markt definieren. Der eigentliche Kampfplatz verlagert sich auf AI-native-Orchestrierungsplattformen, die End-to-End-Prozesse verwalten und messbare Geschäftsergebnisse liefern können. In den nächsten Jahren werden die Gewinner nicht diejenigen sein, die die fortschrittlichsten Modelle oder die größte Anzahl an Bots haben, sondern diejenigen, die Agenten-Workflows, Daten und Entscheidungen in ein einheitliches System integrieren können, das regierbar, überprüfbar und kontinuierlich verbessert wird. Unternehmenskäufer entfernen sich bereits von Tools und Lizenzen und bewegen sich hin zu Ergebnissen und Rechenschaftspflicht. Daher wird die definierende Frage für jede Plattform sein, ob sie die Verantwortung für das Ergebnis und nicht nur für einen Teil des Prozesses übernehmen kann.

Wenn man in die Zukunft blickt, welche Meilensteine werden anzeigen, dass Unternehmen von AI-gestützten Workflows zu wirklich autonomen Betrieben übergehen, und welche Rolle wird EvoluteIQ bei diesem Übergang spielen?

Der Übergang von AI-gestützten Workflows zu wirklich autonomen Betrieben ist nicht nur eine Frage geringer Effizienzgewinne, sondern eine grundlegende Neukonzeption dessen, wie Arbeit durchgeführt wird. Der erste Meilenstein ist Human-on-the-Loop: AI-Agenten treffen die meisten Entscheidungen, wobei menschliche Interventionen auf Ausnahmen beschränkt sind. Anschließend ermöglichen geschlossene Prozesse Echtzeit-Sensoren, Entscheidungsfindung, Aktion und Selbstkorrektur ohne manuelle Intervention. Unternehmen werden dann Ergebnisbasierte Modelle annehmen, bei denen der Erfolg anhand von Geschäftsergebnissen und nicht anhand von Aktivitäten gemessen wird. Schließlich wird wahre Autonomie erreicht, wenn komponierbare agente Architekturen über Funktionen wie Finanzen, Betrieb und Kundenservice hinweg orchestriert werden, ohne durch Legacy-Systeme eingeschränkt zu sein.

EvoluteIQ ist an der Spitze dieses Übergangs. Als einheitliche AI-native-Plattform, die Workflow, Daten, Ereignisse und Entscheidungsfindung umfasst, unterstützt sie nicht nur Menschen, sondern führt auch End-to-End-Prozesse aus, überwacht jede Aktion, misst kontinuierlich Ergebnisse und optimiert sich selbst. EvoluteIQ ermöglicht AI innerhalb von Prozessen und bietet die Infrastruktur für Unternehmen, um autonom und maßstabsgetreu mit vollständiger Rechenschaftspflicht zu operieren. Dies ist die Art und Weise, wie Organisationen von Automation zu Autonomie übergehen, und warum EvoluteIQ einzigartig positioniert ist, um diese Reise zu führen.

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