Shay Levi, VD och medgrundare av Unframe – Intervjuserie

Shay Levi är medgrundare och VD för Unframe, ett företag som omdefinierar företags-AI med skalbara och säkra lösningar. Tidigare var han medgrundare till Noname Security och ledde företaget till en förvärvssumma på 500 miljoner dollar av Akamai på bara fyra år. Som beprövad innovatör inom cybersäkerhet och teknik specialiserar han sig på att bygga omvälvande lösningar.

Unframe är en allt-i-ett-plattform för företags-AI med huvudkontor i Cupertino, Kalifornien, som möjliggör för företag att förverkliga vilket unikt AI-användningsfall som helst på bara några timmar, snarare än månader. Genom sin Blueprint Approach samarbetar Unframe med stora företag globalt för att implementera lösningar inom områden som övervakning, dataabstraktion, intelligenta agenter och modernisering. Unframe använder resultatorienterad prissättning, vilket gör det möjligt för kunder att uppleva och utveckla vilken lösning de vill, utan risk. Unframe är oberoende av LLM och kräver inte finjustering eller utbildning – vilket grundläggande förändrar vad som är möjligt för stora företag som söker skalbara, färdiga AI-lösningar.

Den 3 april 2025 gick Unframe ut från sin stealth-fas med 50 miljoner dollar för att transformera företags-AI-distribution.

Efter den lyckade avyttringen av Noname Security till Akamai, vad motiverade dig att lansera Unframe, och vilken lucka identifierade du på företags-AI-marknaden som gjorde det till rätt tillfälle?

Jag lämnade faktiskt Noname innan förvärvsförhandlingarna började. Vad jag såg var en enorm våg som var på väg, CIO:er var under press för att anta AI snabbt, men de verktyg som fanns tillgängliga för dem var inte företagsklara. De antingen satte samman punktlösningar utan någon styrning, eller väntade på att interna team skulle bygga från scratch. Ingen av dessa vägar skalfunktionerade, och båda introducerade risker.

Det var signalen. Jag insåg att företag inte bara behövde tillgång till AI – de behövde en plattform som gav dem kontroll, hastighet och flexibilitet samtidigt. Det var vad som ledde till Unframe.

Noname Security var en pionjär inom API-säkerhet. Hur har din erfarenhet av att bygga ett säkerhetsinriktat företag format din strategi för Unframe?

Säkerhet är i vår DNA. På Noname lärde vi oss att innovation utan styrning snabbt leder till risk. Den lärdomen överförs direkt till AI. Från dag ett på Unframe har vi byggt in rätt skydd – säker datahantering, modelltransparens, rollbaserad åtkomst – så att företag kan innovativa utan att introducera nya sårbarheter.

Vi är också mycket medvetna om hur saker och ting bryter samman i skala. Så medan Unframe ger team möjlighet att röra sig snabbt, har vi utformat plattformen med företagskomplexitet i åtanke – oavsett om det handlar om att hantera dataflöden, upprätthålla regelefterlevnad eller integrera med äldre system.

Fanns det några gemensamma smärtor över hela företaget i API-säkerhetsområdet som hjälpte till att forma din vision för AI-antagande?

Definitivt. På Noname såg vi hur svårt det var för företag att få insikt och kontroll över hela sina miljöer. Skugg-API:er, inkonsekventa verktyg och siloade team skapade verkliga operativa risker – och det bromsade allt.

Med AI ser vi samma mönster upprepa sig. Varje team vill röra sig snabbt, men utan rätt struktur, får du fragmentering, dubblett och blinda fläckar. Den erfarenheten formade vår tanke med Unframe. Vi ville ge företag ett sätt att anta AI på ett sätt som är enhetligt, säkert och faktiskt fungerar över team och system – inte bara i isolerade fickor.

Unframe har fått ett bra mottagande av stora företag och uppnått en årlig omsättning på miljontals dollar inom ett år – hur uppnådde du den här nivån av antagande så snabbt?

Vi följde inte den traditionella vägen med långsam experiment eller begränsade pilotprojekt. Från dag ett var vi ute på marknaden, i partnerskap med globala företag på högimpakt, riktiga projekt. Dessa var inte isolerade användningsfall – de var strategiska initiativ knutna till kärndelar av verksamheten. Det var det som gav oss förtroende och hjälpte Unframe att bli en strategisk partner över flera områden, inte bara en leverantör. När du levererar verkliga resultat snabbt, följer antagandet.

Du har talat om att minska AI-distribution från månader till timmar. Kan du gå igenom hur Unframe gör detta möjligt?

Vi har byggt hundratals djupa tekniska byggblock in i Unframe-plattformen. När en ny lösning distribueras, börjar den inte från scratch – den anpassas genom en ritning som kartlägger dessa komponenter till användarens specifika behov. Det är så vi minskar distributionen från månader till timmar.

Berätta mer om Blueprint Approach – vad gör den unik och varför är den så kraftfull för företags-AI-användningsfall?

Blueprint Approach är hur vi levererar anpassade AI-lösningar i skala – utan att börja från scratch. Varje ritning kartlägger logiken, komponenterna, arbetsflödena och skydden för ett specifikt användningsfall, och konfigurerar plattformens bibliotek av tekniska byggblock. Det är hur vi kombinerar hastighet och precision i skala.

Unframe positionerar sig som LLM-oberoende och kräver inte modellfinjustering. Varför var det viktigt för dig att undvika behovet av att träna anpassade modeller?

För att de flesta företag inte behöver anpassade modeller – de behöver anpassade resultat. Så fort du börjar finjustera, låser du dig till en specifik leverantör, ökar kostnaderna och skapar underhållsarbete som de flesta organisationer inte är utrustade för att hantera.

Vi utformade Unframe för att fungera med befintliga moderna modeller på ett sätt som fortfarande levererar anpassade, högkvalitativa resultat – utan komplexiteten. Genom att förbli LLM-oberoende ger vi företag flexibilitet, snabbare tid till värde och möjlighet att utvecklas när modellandskapet förändras. Målet är inte att träna modeller – det är att lösa problem. Och du kan göra det otroligt bra utan att röra vid finjustering.

Vilken roll spelar naturlig språkinteraktion i Unframes plattform – och hur långt kan den gå i att ersätta traditionella programgränssnitt?

Naturligt språk är en kraftfull ingångspunkt – det gör AI omedelbart tillgängligt för affärsanvändare, utan utbildning eller teknisk inlärningskurva. Det är särskilt viktigt när du arbetar med globala företag och distribuerade arbetsstyrkor över olika länder, roller och språk. Ett chattliknande gränssnitt hjälper till att jämna ut spelplanen.

Men varje Unframe-användningsfall är annorlunda, och gränssnittet måste matcha uppgiften. Ibland handlar det om ett naturligt språkchatt. Andra gånger handlar det om en dynamisk tabell, en interaktiv instrumentpanel eller ett innehållsgenereringsgränssnitt – vad som helst som bäst passar arbetsflödet och det problem vi löser.

Vi ser inte naturligt språk som en ersättning för traditionella gränssnitt, utan som en lager som tar bort friktion där det spelar roll. Målet är att göra programvara känns intuitiv, flexibel och anpassad – inte bara för användaren, utan för det problem de försöker lösa.

Vilka lärdomar från att skala Noname Security till en värdering på över 1 miljard dollar och en förvärvssumma på 450 miljoner dollar tillämpar du på Unframe?

Fokusera på att lösa verkliga, brådskande problem – och gör det med företagsklassad exekvering från dag ett. På Noname lärde vi oss att skala kommer från förtroende, och förtroende kommer från att leverera snabbt utan att skära hörn. På Unframe tillämpar vi samma mentalitet: rör dig snabbt, bygg säkert och förbli obevekligt kundfokuserad.

Som en återkommande grundare, vad är din strategi för att bygga ledarskapslag och företagskultur i hyper-tillväxtmiljöer?

I hyper-tillväxt har du inte lyxen att lägga tid på att figurera ut saker – så du behöver människor runt dig som inte bara är bra på vad de gör, utan som också trivs i osäkerhet och rör sig med brådska. För mig börjar byggandet av ett ledarskapslag med förtroende, tydlighet och delade värderingar. Alla måste vara överens om vart vi är på väg, och lika engagerade i att äga sin del av resan.

Kulturen är densamma. Det handlar inte om pingisbord – det handlar om hur du fattar beslut när saker och ting blir svåra. På Unframe har vi varit medvetna om att skapa en kultur av ägande, tempo och ärlighet. Vi rör oss snabbt, vi lyssnar hårt och vi driver varandra att bli bättre varje dag. Den typen av kultur överlever inte bara hyper-tillväxt – den driver den.

Tack för den underbara intervjun, läsare som vill lära sig mer bör besöka Unframe.