これが企業が超高速で AI 対応になる方法です

大規模な言語モデルは企業内で立ち往生していることがよくあります。汎用的すぎる、信頼性が低すぎる、実際のワークフローに十分適応していません。まさにここが Unframe の出番です。2024 年に設立されたこのスタートアップは、COO 兼創設者の Larissa Schneider 氏が率いるスタートアップで、エンタープライズ データを統合するだけでなく、それを複雑な組織の頭脳のような「ナレッジ ファブリック」に変換するプラットフォームを構築しています。このアプローチにより、Unframe はすでに 5,000 万ドルを調達し、グローバル企業と協力して、標準的な AI を限界まで押し上げるプロジェクトを提供しています。 Business Punk が Larissa Schneider に、自社の製品、成長戦略、そして企業が最終的に AI ネイティブになりたいときに実際に機能するものについて語ります。

親愛なるラリッサさん、お時間をいただきまして誠にありがとうございます。まず第一に、Unframe が何をするのか、そしてなぜ企業がそれを今必要としているのかを明確にしたいと思います。
ありがとう！私たちは、企業が AI の可能性を理解しているものの、それを生産的に使用する方法を知らない段階にいます。多くのツールは汎用的で表面的な結果しか得られず、実際のビジネス ロジックや複雑なデータ システムが機能するとすぐに機能しなくなります。

Unframe はまさにそれを行うために構築されました。個々のビジネスプロセスに完全に適応したAIソリューションを提供します。当社のプラットフォームは、企業のすべてのデータ、ワークフロー、および「ビジネス ロジック」を、共通に理解できる構造であるナレッジ ファブリックに組み込みます。これにより、企業は生産性が高く信頼性の高い AI ユースケースを非常に短期間で実現できるようになります。

あなたは短期間で大きく成長しました。あなたのモデルが顧客にとって魅力的な理由は何ですか?
何よりも、企業が初期費用なしで生産的な AI ソリューションを当社と構築できるスピードと事実です。当社のプラットフォームは、明確な青写真アプローチに従っています。つまり、再利用可能な技術コンポーネントとデータとプロセスへの個別の適応を組み合わせています。これにより、企業が複雑なカスタム モデルのトレーニングや大規模な実装プロジェクトに投資することなく、高度にカスタマイズされた AI ソリューションを迅速に展開できるという、多くの企業が提供できないものが生まれます。

プロジェクト例: あなたは、ヨーロッパの大手オフィスおよび家具サプライヤーなどと協力しました。それは何についてでしたか？
目的は、何千もの納品書を自動的に比較することでしたが、このプロセスには従来は多くの手作業が必要でした。課題は、さまざまな形式、表、番号範囲、自由記述コメント、さまざまな記事名など、文書の多様性にありました。一般的な LLM は、テキストは理解できますが、テキストを確実に構造化したり、企業固有のルールと比較したりすることができないため、これに苦労しています。
一方、私たちのプラットフォームはこれらの文書を抽象化し、関連するエンティティを自動的に認識し、位置を比較して矛盾を強調表示します。これは企業にとって効率性の大幅な向上であり、カスタマイズされた AI ワークフローがいかに重要になっているかを正確に示しています。

典型的なプロジェクトはどのように機能しますか?

プロジェクトは常に、実際のニーズを明確に理解することから始まります。ほとんどの企業は、明確なユースケースを持って当社に来ます。最初のコンサルティングでは、プロセス、データソース、および望ましい効果を一緒に分析します。これに基づいて、私たちはデモではなく、実際の有効な利点を証明するパイロット製品を開発します。このパイロット製品が機能し、明確な付加価値を示した場合にのみ契約が作成されます。事前にコストや約束はありません。

その後のロールアウトまでの制作には通常約 2 週間かかります。関連するデータ ソースを統合し、必要なワークフローを構成し、生産的な使用までチームに同行します。スピードだけでなく、AI の精度も重要です。当社のナレッジ ファブリックは、システムが企業のデータ、統合、コンテキストを正確に理解することを保証し、それによって非常に高いレベルの精度を達成します。

当社の価格モデルは意図的にシンプルに保たれており、ユーザーごとの価格や複雑なライセンス構造はありません。企業はソリューションを一度アクティブ化すると、明白な使用料金を支払います。データ ストリームとコンテキストがすでに存在しているため、プロジェクトを追加するたびにさらに高速になります。これにより、労力とリスクが軽減され、企業は以前はほとんど考えられなかった品質の AI を展開できるようになります。

現在、多くの企業が「AI Workslop」に苦戦している。 Unframe はどのようにしてこれを防ぐのでしょうか?
ワークロップは、標準的な回答を提供したり詳細を見逃したりする汎用ツールなど、AI が実際のコンテキストなしで動作するときに発生します。私たちのアプローチはその逆です。すべての AI の答えは、明確なデータ ソース、理解可能なロジック、組み込みのチェック メカニズムに基づいています。私たちは透明性、説明可能性、そして構造化データと非構造化データをインテリジェントに組み合わせるハイブリッド プロセスに依存しています。
これにより、「出力」を生成するだけでなく、実際の結果も提供する、信頼できるシステムが構築されます。

個別のソリューションを構築するのではなく、プラットフォームを構築します。これにより顧客はどのようなメリットを得られるのでしょうか?
スタンドアロン ツールは拡張できません。企業が必要としているのは、必要なだけワークフローを開発できる共通の基盤です。当社のプラットフォームは、まさにそれを提供します: 統合された統合、統合されたセキュリティ、統合されたデータ ロジック。これにより、顧客はレポート作成から調査、完全なエンドツーエンドの自動化まで、新しいユースケースを迅速に追加できるようになります。新しいワークフローはすべてナレッジ ファブリック全体を強化するため、プロジェクトごとにシステムが向上します。

複雑な企業環境にどのように統合しますか?
多くの企業はデータを持っていますが、それに一元的にアクセスすることができません。当社の統合レイヤーは、ERP、CRM、DMS、データレイクなどのシステムを接続し、ハイブリッド検索を通じてコンテンツにアクセスできるようにします。私たちはセキュリティを非常に重視しています。権限、監査可能性、オンプレミス展開から明確なデータ フローに至るまで、すべてが追跡可能で制御可能です。これは、高度なデータ保護要件が求められる業界にとって特に重要です。

あなたの視点からAI市場はどのように発展していますか？
現在、パイロット プロジェクトと概念実証フェーズを終了しています。企業は現在、単なる機能ではなく、実際のプロセス上の利点を提供する生産的なソリューションを期待しています。今後数年で、AI ワークフローは ERP システムと同じくらい一般的なものになるでしょう。そして、彼らも同様に個性的である必要があります。これはまさに私たちのプラットフォームが設計されたものです。

あなたは現在、社内で営業部門を拡大しています。何が特別なのでしょうか？
AI の販売は、従来のソフトウェアの販売とは根本的に異なります。顧客はツールが欲しいだけではなく、AI が特定のプロセスをどのように変えることができるかを理解したいと考えています。したがって、当社の営業社員は常にプロジェクト開発者です。彼らはお客様と一緒に考え、可能性を特定し、会社と一緒に次の賢明なステップを開発します。

当社は、主な差別化要因として業界の専門知識に意図的に依存しません。それどころか、最新の LLM はすでに膨大なクロスドメイン知識ベースをもたらしています。今日重要なのは、最新の AI アーキテクチャ、データ統合、ワークフロー設計についての深い技術的理解です。これはまさに、さまざまなチームや業界にすぐに影響を与えるアプローチです。

当社の販売モデルは、エンタープライズ販売と技術ソリューション エンジニアリングを組み合わせたものです。これにより、最初の会話で特定のユースケースを特定し、迅速に実装することができます。市場は急速に成長しています。私たちは、実際の測定可能な価値を非常に迅速に提供できるプロジェクトのみを引き受けます。

Unframe の次のステップは何ですか?
当社は引き続き国際的に拡大し、特に分析、自動化、ワークフロー オーケストレーションの分野でお客様のニーズを満たすプラットフォームを拡張していきます。オンプレミス オプションは、まさに多くの業界が必要としているものであるため、引き続き当社の製品の重要な部分を占めています。私たちの目標は、企業が AI を他のビジネスクリティカルなシステムと同じように自然に、より柔軟に、より速く、より個別に使用できるようにすることです。

AI環境における創設者として必要なものは何ですか?
好奇心、深さ、そして常に学ぶ能力が必要です。 AI はすべてが急速に進む分野なので、プロセスを理解し、テクノロジーを理解し、常に学習に強い関心を持っている必要があります。私が持ち続けているのは、まさにシステムを本当に理解したいという欲求です。これが長期的な価値を生み出すテクノロジーを構築する唯一の方法です。