Shay Levi, CEO und Mitgründer von Unframe – Interview-Serie

Shay Levi ist der Mitgründer und CEO von Unframe, einem Unternehmen, das Enterprise-AI mit skalierbaren, sicheren Lösungen neu definiert. Zuvor war er Mitgründer von Noname Security und führte das Unternehmen zu dessen 500-Millionen-Dollar-Übernahme durch Akamai in nur vier Jahren. Als bewährter Innovator im Bereich Cybersicherheit und Technologie spezialisiert er sich auf die Entwicklung von transformativen Lösungen.

Unframe ist eine umfassende Enterprise-AI-Plattform mit Sitz in Cupertino, Kalifornien, die es Unternehmen ermöglicht, jedes einzigartige AI-Anwendungsfall innerhalb von Stunden und nicht innerhalb von Monaten umzusetzen. Durch seinen Blueprint-Ansatz arbeitet Unframe mit großen Unternehmen weltweit zusammen, um Lösungen in den Bereichen Überwachung, Datenabstraktion, intelligente Agenten und Modernisierung umzusetzen. Unframe verwendet Ergebnisbasierte Preise, sodass Kunden jede Lösung risikofrei erleben und weiterentwickeln können. Unframe ist LLM-agnostisch und erfordert keine Feinabstimmung oder Schulung – was grundlegend ändert, was für große Unternehmen, die nach skalierbaren, schlüsselfertigen AI-Lösungen suchen, möglich ist.

Am 3. April 2025 Unframe aus dem Versteck mit 50 Mio. Dollar, um die Enterprise-AI-Bereitstellung zu revolutionieren.

Nach dem erfolgreichen Ausstieg von Noname Security bei Akamai, was hat Sie dazu bewogen, Unframe zu gründen, und welche Lücke haben Sie im Bereich Enterprise-AI identifiziert, die es zum richtigen Zeitpunkt und zur richtigen Gelegenheit gemacht hat?

Ich bin tatsächlich vor den Übernahmegesprächen bei Noname ausgestiegen. Was ich sah, war eine massive Welle, die kam, CIOs standen unter Druck, AI schnell zu adoptieren, aber die verfügbaren Werkzeuge waren einfach nicht bereit für Unternehmen. Sie haben entweder punktuelle Lösungen ohne Governance zusammengestellt oder auf interne Teams gewartet, um von Grund auf zu bauen. Kein Weg skalierte und beide führten zu Risiken.

Das war das Signal. Ich erkannte, dass Unternehmen nicht nur Zugang zu AI benötigen – sie benötigen eine Plattform, die ihnen Kontrolle, Geschwindigkeit und Flexibilität gleichzeitig bietet. Das führte zu Unframe.

Noname Security war ein Pionier im Bereich API-Sicherheit. Wie hat Ihre Erfahrung bei der Gründung eines sicherheitsorientierten Unternehmens Ihre Herangehensweise bei Unframe geprägt?

Sicherheit ist in unserem DNA. Bei Noname haben wir gelernt, dass Innovation ohne Governance schnell zu Risiken führt. Diese Lektion gilt direkt für AI. Von Tag eins bei Unframe haben wir die richtigen Schutzmechanismen eingebaut – sichere Datenverarbeitung, Modelltransparenz, rollenbasierten Zugriff – damit Unternehmen innovieren können, ohne neue Verwundbarkeiten einzuführen.

Wir sind auch sehr bewusst, wie Dinge bei Skalierung brechen. Deshalb haben wir bei Unframe die Plattform mit Blick auf die Komplexität von Unternehmen entworfen – sei es die Verwaltung von Datenflüssen, die Durchsetzung von Compliance oder die Integration in Legacy-Systeme.

Gab es gemeinsame Schmerzpunkte bei Unternehmen im Bereich API-Sicherheit, die Ihre Vision für die AI-Adoption beeinflusst haben?

Definitiv. Bei Noname sahen wir, wie schwierig es für Unternehmen war, Sichtbarkeit und Kontrolle über ihre Umgebungen zu erlangen. Schatten-APIs, inkonsistente Werkzeuge und siloisierte Teams schufen reale operationelle Risiken – und verlangsamten alles.

Bei AI sehen wir das gleiche Muster wiederholen. Jedes Team will schnell vorankommen, aber ohne die richtige Struktur gibt es Fragmentierung, Duplizierung und Blindpunkte. Diese Erfahrung hat unsere Denkweise bei Unframe geprägt. Wir wollten Unternehmen eine Möglichkeit geben, AI auf eine Weise zu adoptieren, die vereint, sicher und tatsächlich über Teams und Systeme hinweg funktioniert – und nicht nur in isolierten Bereichen.

Unframe gewinnt an Fahrt bei großen Unternehmen und erreicht ein Jahresumsatzvolumen von Millionen innerhalb eines Jahres – wie haben Sie diese schnelle Akzeptanz erreicht?

Wir sind nicht den traditionellen Weg der langsamen Experimentierung oder begrenzten Pilotprojekte gegangen. Von Tag eins an waren wir auf dem Markt, arbeiteten mit globalen Unternehmen an hochwertigen, realen Projekten. Diese waren keine isolierten Anwendungsfälle – sie waren strategische Initiativen, die an zentrale Teile des Geschäfts gebunden waren. Das hat uns Vertrauen eingebracht und half Unframe, ein strategischer Partner über mehrere Bereiche hinweg zu werden, nicht nur ein Lieferant. Wenn Sie echte Ergebnisse schnell liefern, folgt die Akzeptanz.

Sie haben darüber gesprochen, die AI-Bereitstellung von Monaten auf Stunden zu reduzieren. Können Sie uns durch die Schritte führen, wie Unframe dies ermöglicht?

Wir haben Hunderte von tief technischen Bausteinen in die Unframe-Plattform integriert. Wenn eine neue Lösung bereitgestellt wird, beginnt sie nicht bei Null – sie wird durch einen Blueprint angepasst, der diese Komponenten auf die spezifischen Bedürfnisse des Benutzers abbildet. So reduzieren wir die Bereitstellung von Monaten auf Stunden.

Erzählen Sie uns mehr über den Blueprint-Ansatz – was macht ihn einzigartig und warum ist er so leistungsfähig für Enterprise-AI-Anwendungsfälle?

Der Blueprint-Ansatz ist die Art und Weise, wie wir maßgeschneiderte AI-Lösungen im großen Maßstab bereitstellen – ohne von vorne zu beginnen. Jeder Blueprint kartiert die Logik, Komponenten, Workflows und Schutzmechanismen für einen bestimmten Anwendungsfall und konfiguriert die Bibliothek technischer Bausteine unserer Plattform. So kombinieren wir Geschwindigkeit und Präzision im großen Maßstab.

Unframe positioniert sich als LLM-agnostisch und erfordert keine Modellfeinabstimmung. Warum war es Ihnen wichtig, die Notwendigkeit für die Schulung von benutzerdefinierten Modellen zu vermeiden?

Weil die meisten Unternehmen keine benutzerdefinierten Modelle benötigen – sie benötigen benutzerdefinierte Ergebnisse. Sobald Sie mit der Feinabstimmung beginnen, binden Sie sich an einen bestimmten Anbieter, erhöhen die Kosten und schaffen eine Wartungsbelastung, die die meisten Organisationen nicht bewältigen können.

Wir haben Unframe so konzipiert, dass es mit bestehenden modernen Modellen zusammenarbeitet, um maßgeschneiderte, hochwertige Ergebnisse zu liefern – ohne die Komplexität. Durch die Beibehaltung der LLM-Agnostizität bieten wir Unternehmen Flexibilität, schnelleren Zeitwert und die Fähigkeit, sich mit der Entwicklung des Modelllandschafts weiterzuentwickeln. Das Ziel ist nicht, Modelle zu trainieren – es ist, Probleme zu lösen. Und das kann man sehr gut tun, ohne die Feinabstimmung zu berühren.

Welche Rolle spielt die natürliche Sprachinteraktion in der Unframe-Plattform – und wie weit kann sie traditionelle Software-Oberflächen ersetzen?

Natürliche Sprache ist ein leistungsstarker Einstiegspunkt – sie macht AI sofort für Geschäftsanwender zugänglich, ohne Schulung oder technische Einführung. Das ist besonders wichtig, wenn man mit globalen Unternehmen und verteilten Arbeitskräften in verschiedenen Ländern, Rollen und Sprachen arbeitet. Eine chat-ähnliche Oberfläche hilft, das Spielfeld zu ebnen.

Alle Unframe-Anwendungsfälle sind jedoch unterschiedlich, und die Oberfläche muss der Aufgabe entsprechen. Manchmal bedeutet das eine natürliche Sprachchat. Manchmal ist es eine dynamische Tabelle, eine interaktive Dashboard oder eine Content-Generierungs-Oberfläche – was immer am besten zum Workflow und den zu lösenden Problemen passt.

Wir sehen die natürliche Sprache nicht als Ersatz für traditionelle Benutzeroberflächen, sondern als eine Schicht, die Reibung dort entfernt, wo es zählt. Das Ziel ist, Software so zu gestalten, dass sie intuitiv, flexibel und maßgeschneidert erscheint – nicht nur für den Benutzer, sondern für das zu lösende Problem.

Welche Lektionen aus der Skalierung von Noname Security zu einer Billionen-Bewertung und 450-Millionen-Dollar-Übernahme wenden Sie bei Unframe an?

Sich auf die Lösung realer, dringender Probleme konzentrieren – und das mit unternehmensgerechter Ausführung von Tag eins an. Bei Noname haben wir gelernt, dass Skalierung aus Vertrauen resultiert und Vertrauen aus der schnellen Lieferung ohne Kompromisse bei der Qualität resultiert. Bei Unframe wenden wir die gleiche Denkweise an: schnell vorankommen, sicher bauen und unerbittlich kundenorientiert bleiben.

Als wiederholter Gründer, wie gehen Sie bei der Aufbau von Führungsteams und Unternehmenskultur in hyperwachstumsintensiven Umgebungen vor?

In hyperwachstumsintensiven Umgebungen haben Sie nicht die Luxus, Dinge langsam zu ergründen – also benötigen Sie Menschen um sich herum, die nicht nur großartig in ihrem Bereich sind, sondern die auch in Unsicherheit gedeihen und mit Dringlichkeit handeln. Für mich beginnt der Aufbau eines Führungsteams mit Vertrauen, Klarheit und geteilten Werten. Jeder muss auf dem gleichen Weg sein und gleichermaßen zu seinem Teil der Reise verpflichtet sein.

Kultur ist das Gleiche. Es geht nicht um Tischtennisplatten – es geht darum, wie man Entscheidungen trifft, wenn es schwierig wird. Bei Unframe haben wir uns bewusst entschieden, eine Kultur des Eigentums, des Tempos und der Ehrlichkeit zu schaffen. Wir bewegen uns schnell, hören genau zu und treiben uns gegenseitig jeden Tag dazu, besser zu werden. Eine solche Kultur überlebt nicht nur das Hyperwachstum – sie treibt es an.

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