Soham Mazumdar, Mitgründer und CEO von WisdomAI – Interview-Serie

Soham Mazumdar ist der Mitgründer und CEO von WisdomAI, einem Unternehmen, das an der Spitze von künstlicher Intelligenz (KI) getriebenen Lösungen steht. Bevor er WisdomAI 2023 gründete, war er Mitgründer und Chief Architect bei Rubrik, wo er eine Schlüsselrolle bei der Skalierung des Unternehmens über einen Zeitraum von 9 Jahren spielte. Soham hatte zuvor Führungspositionen im Bereich Ingenieurwesen bei Facebook (META ) und Google (GOOGL ) inne, wo er zum Kernsuchinfrastruktur beitrug und mit dem Google-Gründerpreis ausgezeichnet wurde. Er gründete auch Tagtile, eine mobile Treueplattform, die von Facebook übernommen wurde. Mit zwei Jahrzehnten Erfahrung in Softwarearchitektur und KI-Innovation ist Soham ein erfahrener Unternehmer und Technologe mit Sitz im San Francisco Bay Area.

WisdomAI ist eine KI-native Business-Intelligence-Plattform, die Unternehmen hilft, Echtzeit-Einblicke zu erhalten, indem sie strukturierte und unstrukturierte Daten durch ihre eigene “Wissensfabrik” integriert. Die Plattform ermöglicht spezialisierte KI-Agenten, die Datenkontext kuratieren, Geschäftsfragen in natürlicher Sprache beantworten und Trends oder Risiken proaktiv aufdecken – ohne halluzinierte Inhalte zu erzeugen. Im Gegensatz zu herkömmlichen BI-Tools verwendet WisdomAI generative KI ausschließlich für die Abfrageerstellung, um hohe Genauigkeit und Zuverlässigkeit zu gewährleisten. Sie integriert sich in bestehende Datenökosysteme und unterstützt unternehmensweite Sicherheit, mit früher Adoption durch große Unternehmen wie Cisco und ConocoPhillips (COP ).

Sie haben Rubrik mitgegründet und halfen, es zu einem großen Unternehmenserfolg zu skalierten. Was hat Sie dazu inspiriert, 2023 zu verlassen und WisdomAI zu gründen – und gab es einen bestimmten Moment, der diese neue Richtung klärte?

Das Problem der Unternehmensdatenineffizienz starrte mich direkt an. Während meiner Zeit bei Rubrik sah ich hautnah, wie Fortune-500-Unternehmen in Daten ertranken, aber an Einblicken hungerten. Selbst mit all der Infrastruktur, die wir aufbauten, hatten weniger als 20 % der Unternehmensnutzer tatsächlich den richtigen Zugang und die richtigen Fähigkeiten, um Daten effektiv in ihrer täglichen Arbeit zu nutzen. Es war ein massives, systemisches Problem, das niemand wirklich löste.

Ich bin auch ein Bauunternehmer von Natur aus – man kann es in meinem Weg von Google zu Tagtile zu Rubrik und jetzt WisdomAI sehen. Ich werde von der Übernahme fundamentaler Herausforderungen und dem Aufbau von Lösungen von Grund auf begeistert. Nachdem ich half, Rubrik zum Unternehmenserfolg zu skalierten, fühlte ich diesen unternehmerischen Zug wieder, um etwas ebenso Ambitioniertes anzupacken.

Letztendlich war die KI-Gelegenheit nicht zu ignorieren. Bis 2023 wurde klar, dass KI endlich die Lücke zwischen Datenverfügbarkeit und Datenverwendbarkeit überbrücken konnte. Der Zeitpunkt fühlte sich perfekt an, um etwas aufzubauen, das DatenEinblicke für jeden Unternehmensnutzer demokratisieren könnte, nicht nur für die technischen Wenigen.

Der Moment der Klarheit kam, als ich erkannte, dass wir alles, was ich über Unternehmensdateninfrastruktur bei Rubrik gelernt hatte, mit dem transformierenden Potenzial von KI kombinieren konnten, um dieses fundamentale Ineffizienzproblem zu lösen.

WisdomAI führt eine “Wissensfabrik” und eine Reihe von KI-Agenten ein. Können Sie erklären, wie dieses System zusammenarbeitet, um über traditionelle BI-Dashboards hinauszugehen?

Wir haben eine agentenbasierte Daten-Einblick-Plattform aufgebaut, die mit Daten arbeitet, wo sie sind – strukturiert, unstrukturiert und sogar “schmutzige” Daten. Anstatt Analytics-Teams Berichte ausführen zu lassen, können Geschäftsleiter direkt Fragen stellen und in Details eintauchen. Unsere Plattform kann auf jedem Datenlagersystem trainiert werden, indem sie Abfrageprotokolle analysiert.

Wir sind kompatibel mit großen Cloud-Datendiensten wie Snowflake, Microsoft Fabric, Google’s BigQuery, Amazon’s Redshift, Databricks und Postgres sowie Dokumentformate wie Excel, PDF, PowerPoint usw.

Im Gegensatz zu herkömmlichen Tools, die hauptsächlich für Analysten konzipiert sind, ermöglicht unsere konversationale Schnittstelle es Geschäftsleitern, direkt Antworten zu erhalten, während unsere Multi-Agenten-Architektur komplexe Abfragen über verschiedene Datensysteme hinweg ermöglicht.

Sie haben betont, dass WisdomAI Halluzinationen vermeidet, indem es GenAI von der Antwortgenerierung trennt. Können Sie erklären, wie Ihr System GenAI anders verwendet – und warum das für das Vertrauen von Unternehmen wichtig ist?

Unser KI-Ready-Kontextmodell wird auf den Daten des Unternehmens trainiert, um ein universelles Kontextverständnis zu schaffen, das Fragen mit hoher semantischer Genauigkeit beantwortet, während es Datenprivatsphäre und -governance aufrechterhält. Darüber hinaus verwenden wir generative KI, um gut umschriebene Abfragen zu formulieren, die es uns ermöglichen, Daten aus verschiedenen Systemen zu extrahieren, anstatt rohe Daten in die LLMs zu füttern. Dies ist entscheidend, um Halluzinationen und Sicherheitsbedenken mit LLMs anzugehen.

Sie haben den Begriff “Agentic Data Insights Platform” geprägt. Wie unterscheidet sich agente Intelligenz von traditionellen Analyse-Tools oder sogar Standard-LLM-basierten Assistenten?

Traditionelle BI-Stacks verlangsamen die Entscheidungsfindung, da jede Frage durch voneinander getrennte Datensilos und ein Relais-Team von Spezialisten kämpfen muss. Wenn ein Chief Revenue Officer wissen muss, wie er das Quartal abschließen kann, muss die Antwort typischerweise durch sechs Hände gehen – Analysten, die CRM-Extrakte bearbeiten, Daten-Ingenieure, die Dateien zusammenfügen, und Dashboard-Ersteller, die Berichte aktualisieren – und verwandelt eine einfache Abfrage in ein mehrtägiges Projekt.

Unsere Plattform bricht diese Silos auf und bringt die volle Tiefe der Daten in Reichweite, sodass der CRO von Überschriftenmetriken bis hin zu Zeilen_details in Sekunden drillen kann.

Keine Wartezeit in der Analystenwarteschlange, keine vordefinierten Dashboards, die nicht mit neuen Fragen Schritt halten können – einfach selbstbedienbare Einblicke, die mit der Geschwindigkeit des Geschäfts geliefert werden.

Wie stellen Sie sicher, dass WisdomAI sich an die einzigartige Daten-Vokabular und -Struktur jedes Unternehmens anpasst? Welche Rolle spielt menschliche Eingabe bei der Verfeinerung der Wissensfabrik?

Arbeiten mit Daten, wo und wie sie sind – das ist im Grunde das Heilige der Unternehmensbusiness-Intelligence. Traditionelle Systeme sind nicht darauf ausgelegt, unstrukturierte Daten oder “schmutzige” Daten mit Tippfehlern und Fehlern zu bearbeiten. Wenn Informationen in verschiedenen Quellen existieren – Datenbanken, Dokumenten, Telemetriedaten – kämpfen Organisationen darum, diese Informationen kohärent zu integrieren.

Ohne Fähigkeiten, um diese verschiedenen Datentypen zu bearbeiten, bleibt wertvoller Kontext isoliert in separaten Systemen. Unsere Plattform kann auf jedem Datenlagersystem trainiert werden, indem sie Abfrageprotokolle analysiert, was es ihr ermöglicht, sich an die einzigartige Daten-Vokabular und -Struktur jedes Unternehmens anzupassen.

Sie haben den Entwicklungsprozess von WisdomAI als “Vibe-Coding” beschrieben – das Erstellen von Produkt-Erfahrungen direkt im Code und dann iterieren durch reale Nutzung. Welche Vorteile hat dieser Ansatz Ihnen im Vergleich zu traditioneller Produkt-Design gebracht?

“Vibe-Coding” ist ein wesentlicher Wandel in der Art und Weise, wie Software entwickelt wird, bei dem Entwickler die Macht von KI-Tools nutzen, um Code zu generieren, indem sie die gewünschte Funktionalität in natürlicher Sprache beschreiben. Es ist wie ein intelligenter Assistent, der tut, was Sie wollen, und den Code dafür schreibt. Dies reduziert den manuellen Aufwand und die Zeit, die traditionell für die Codierung erforderlich sind, dramatisch.

Seit Jahren folgt die Erstellung digitaler Produkte im Wesentlichen einem vertrauten Drehbuch: sorgfältig planen Sie das Produkt und die UX-Design, dann die Entwicklung ausführen und basierend auf Feedback iterieren. Die Logik war klar, da Investitionen in Design im Voraus teure Nachbesserungen während der teureren und zeitaufwändigeren Entwicklungsphase minimieren. Aber was passiert, wenn die Kosten und die Zeit für die Ausführung dieser Entwicklung drastisch sinken? Diese Fähigkeit dreht die traditionelle Entwicklungssequenz auf den Kopf. Plötzlich können Entwickler funktionale Software basierend auf einem grundlegenden Verständnis der Anforderungen aufbauen, sogar bevor detaillierte Produkt- und UX-Designs finalisiert sind.

Mit der Geschwindigkeit von KI-Code-Generierung kann der Aufwand, der für die Erstellung von umfassenden Designs im Voraus erforderlich ist, in bestimmten Kontexten relativ zeitaufwändiger werden als das Erstellen einer grundlegenden, funktionalen Version der Software. Das neue Paradigma in der Welt des Vibe-Codings wird: ausführen (Code mit KI), dann anpassen (Design und verfeinern).

Dieser Ansatz ermöglicht unglaublich frühe Benutzer-Validierung der Kernkonzepte. Stellen Sie sich vor, Feedback auf die tatsächliche Funktionalität eines Features zu erhalten, bevor Sie in detaillierte visuelle Designs investieren. Dies kann zu benutzerzentrierteren Designs führen, da der Designprozess direkt von der Art und Weise informiert wird, wie Benutzer mit einem greifbaren Produkt interagieren.

Bei WisdomAI umarmen wir aktiv KI-Code-Generierung. Wir haben festgestellt, dass durch die schnelle anfängliche Entwicklung wir schnell Kernfunktionalitäten testen und wertvolles Benutzer-Feedback früh im Prozess sammeln können, live auf dem Produkt. Dies ermöglicht es unserem Design-Team, sich auf die Verfeinerung der Benutzeroberfläche und des visuellen Designs basierend auf realer Nutzung zu konzentrieren, was zu effektiveren und benutzerliebten Produkten führt, schneller.

Von Vertrieb und Marketing bis hin zu Fertigung und Kundenerfolg zielt WisdomAI auf ein breites Spektrum an Geschäftsanwendungsfällen ab. Welche Branchen haben die schnellste Adoption gesehen – und welche Anwendungsfälle haben Sie in ihrer Auswirkung überrascht?

Wir haben transformative Ergebnisse mit mehreren Kunden gesehen. Für das F500-Öl- und Gasunternehmen ConocoPhillips verwenden Bohr-Ingenieure und -Operatoren jetzt unsere Plattform, um komplexe Bohr-Daten direkt in natürlicher Sprache abzufragen. Vor WisdomAI benötigten diese Ingenieure technische Hilfe für sogar grundlegende operationale Fragen zu Bohr-Status oder Arbeitsleistung. Jetzt können sie diese Informationen sofort zugreifen und gleichzeitig mit den besten Praktiken in ihren Bohr-Handbüchern vergleichen – alles über die gleiche konversationale Schnittstelle. Sie bewerteten zahlreiche KI-Anbieter in einem sechsmonatigen Prozess und unsere Lösung lieferte eine 50-prozentige Genauigkeitsverbesserung gegenüber dem nächsten Wettbewerber.

Bei einem hyperwachstums-Cyber-Sicherheits-Unternehmen Descope wird WisdomAI als virtueller Datenanalyst für Vertrieb und Finanzen verwendet. Wir reduzierten die Berichtserstellungzeit von 2-3 Tagen auf nur 2-3 Stunden – eine 90-prozentige Abnahme. Dies verwandelte ihre wöchentlichen Vertriebsmeetings von Daten-Sammel-Übungen in Strategie-Sitzungen, die auf handhabbare Einblicke fokussiert sind. Wie ihr CRO bemerkt, “bringt Wisdom AI Daten an meine Fingerspitzen. Es demokratisiert wirklich die Daten, bringt mir die Macht, Fragen zu beantworten und mit meinem Tag fortzufahren, anstatt eine Frage zu definieren, auf jemanden zu warten, der die Antwort erstellt, und sie in 5 Tagen zu erhalten.” Diese Fähigkeit, datengetriebene Entscheidungen mit unvergleichlicher Geschwindigkeit zu treffen, war besonders entscheidend für ein schnell wachsendes Unternehmen im wettbewerbsintensiven Identitätsmanagement-Markt.

Viele Unternehmen sind heute mit Dashboards, Berichten und siloisierten Tools überlastet. Welche sind die häufigsten Missverständnisse, die Unternehmen heute über Business-Intelligence haben?

Organisationen sitzen auf Schätzen an Informationen, kämpfen aber darum, diese Daten für schnelle Entscheidungen zu nutzen. Die Herausforderung besteht nicht nur darin, Daten zu haben, sondern darin, mit ihnen in ihrem natürlichen Zustand zu arbeiten – was oft “schmutzige” Daten einschließt, die nicht von Tippfehlern oder Fehlern bereinigt sind. Unternehmen investieren stark in Infrastruktur, aber stoßen auf Engpässe mit starren Dashboards, schlechter Datenhygiene und siloisierten Informationen. Die meisten Unternehmen benötigen spezialisierte Teams, um Berichte auszuführen, was zu erheblichen Verzögerungen führt, wenn Geschäftsleiter schnell Antworten benötigen. Die Schnittstelle, an der Menschen Daten konsumieren, bleibt veraltet, obwohl es Fortschritte in Cloud-Datentrieben und Data-Science gibt.

Wie sehen Sie WisdomAI – als Ergänzung oder schließlich als Ersatz für bestehende BI-Tools wie Tableau oder Looker? Wie passt es in den breiteren Unternehmensdaten-Stack?

Wir sind kompatibel mit großen Cloud-Datendiensten wie Snowflake, Microsoft Fabric, Google’s BigQuery, Amazon’s Redshift, Databricks und Postgres sowie Dokumentformate wie Excel, PDF, PowerPoint usw. Unser Ansatz transformiert die Schnittstelle, an der Menschen Daten konsumieren, die trotz Fortschritten in Cloud-Datentrieben und Data-Science veraltet geblieben ist.

Blicken Sie in die Zukunft – wo sehen Sie WisdomAI in fünf Jahren – und wie sehen Sie die Entwicklung des Konzepts “agenter Intelligenz” im Unternehmensumfeld?

Die Zukunft der Analytik bewegt sich von spezialisierten Berichten zu selbstbedienbaren Einblicken, die für jeden zugänglich sind. BI-Tools gibt es seit über 20 Jahren, aber die Adoption hat noch nicht einmal 20 % der Unternehmensmitarbeiter erreicht. Währenddessen haben 60 % der Benutzer im Arbeitsplatz in nur zwölf Monaten ChatGPT adoptiert, viele davon verwenden es für Datenanalyse. Dieser dramatische Unterschied zeigt das Potenzial für konversationale Schnittstellen, um die Adoption zu erhöhen.

Wir sehen eine grundlegende Veränderung, bei der alle Mitarbeiter Daten direkt abfragen können, ohne technische Fähigkeiten zu benötigen. Die Zukunft wird die Rechenleistung von KI mit natürlicher menschlicher Interaktion kombinieren, um Einblicke proaktiv zu finden, anstatt Benutzern zu erfordern, durch Dashboards zu suchen.

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