Heutzutage setzen große Unternehmen oft „Business Intelligence“ (BI)-Tools ein, um herauszufinden, was zum Teufel in ihren Abläufen vor sich geht. Dies hat viele schwerfällige Giganten der Softwarewelt hervorgebracht. Jetzt ein britisches Startup Fließend hat eine von Hoxton Ventures und Tiferes Ventures angeführte Seed-Investitionsrunde in Höhe von 7,5 Millionen US-Dollar abgeschlossen, um KI-basierte Large Language Models (LLMs) auf Unternehmensdatenbanken anzuwenden, wodurch diese für den durchschnittlichen Geschäftsmann wesentlich einfacher abzufragen sind.
Im Wesentlichen stellen BI-Tools eine Verbindung zu einer Unternehmensdatenbank her und verwenden SQL, um Visualisierungen zu erstellen und BI-Dashboards zu erstellen. In diesem Bereich sind große Unternehmen tätig: Tableau (im Besitz von Salesforce), Power BI (im Besitz von Microsoft), Looker (im Besitz von Google) und QuickSight (im Besitz von Amazon), um nur einige zu nennen.
Und der Markt dafür ist groß. Entsprechend ein BerichtDie Größe des globalen Business-Intelligence-Marktes wurde im Jahr 2022 auf 27,11 Milliarden US-Dollar geschätzt und wird voraussichtlich von 29,42 Milliarden US-Dollar im Jahr 2023 auf 54,27 Milliarden US-Dollar im Jahr 2030 wachsen. Gartner geht davon aus, dass er sogar noch größer sein könnte, wenn KI und LLMs umfassender eingesetzt würden.
Allerdings verbringen Datenteams viel Zeit damit, diese Dashboards zu erstellen, insbesondere bei großen Organisationen. Und es besteht immer die Herausforderung, die Leute dazu zu bringen, sie sich tatsächlich anzusehen – eine schwierige Aufgabe, wenn Datenteams bei dem Gedanken stöhnen, Anfragen zu erfüllen, deren Erstellung Tage dauern kann.
Stattdessen möchte Fluent eine „Konversationsschicht“ sein und LLMs in natürlicher Sprache verwenden, die über dem Data Warehouse eines Unternehmens liegen. Es übersetzt diese Fragen in SQL und generiert diese Antworten automatisch und viel schneller. So könne jeder, unabhängig von technischen Fähigkeiten oder geschäftlichem Kontext, in einfachem Englisch Fragen zu seinen Daten stellen und Erkenntnisse gewinnen, behauptet das Unternehmen.
Dies dürfte natürlich eine enorme Verbesserung der Reaktionszeiten bedeuten. Robert Van Den Bergh, CEO von Fluent, sagte mir in einem Interview: „Berater müssen nicht mehr zwei Wochen auf einen Einblick warten, sondern nur noch 30 Sekunden.“ Das bedeutet, dass sie viel mehr Fragen stellen, Daten wesentlich häufiger in ihrer Arbeit nutzen und Daten zu etwas werden, das jetzt in ihrer Reichweite liegt.“ Zu den Kunden von Fluent gehört bereits Bain & Company.
Obwohl er zugibt, dass Fluent „hauptsächlich das GPT4-Modell von Azure OpenAI verwendet“, betonte er, dass es sich nicht um ein Startup mit einem „OpenAI-Wrapper“ handele.
Dieser vereinfachte Ansatz funktioniere nicht, wenn es darum gehe, genaues SQL und damit korrekte Antworten auf Datenfragen im Kontext von BI-Tools zu generieren, behauptete er: „In 18 Monaten Arbeit konnten wir eine Methode entwickeln, um die Genauigkeit von zu erreichen.“ Antworten, denen Unternehmen wie Bain & Company vertrauen und die sie unternehmensweit nutzen können.“
Ian Weber, Partner bei Bain & Company, sagte in einer unterstützenden Erklärung: „Die Plattform von Fluent hat uns dabei geholfen, LLMs zu nutzen, um große komplexe Datensätze abzufragen und Erkenntnisse daraus zu liefern.“ Fluent ermöglicht es unseren Beratern, schnell, effizient und präzise die Antworten zu erhalten, die sie benötigen, insbesondere bei Fragen, die zu komplex oder spezifisch für vorgefertigte Daten-Dashboards sind.“
Van Den Bergh sagte: „Geschäftsanwender wollen wirklich nur Antworten auf Fragen?“ Sie wollen nicht modellieren. Sie möchten wissen, wie sich dieser Kunde im Vergleich zu diesem Kunden geschlagen hat. Oder wie geht es uns hier? Und wie läuft diese Marketingkampagne?“ Er sagte, dass andere Akteure auf dem Markt auf Datennutzer abzielen, während Fluent auf den Geschäftsmarkt und nicht auf Daten abzielt.
Der Bereich der Abfragen natürlicher Sprache ist erst seit Kurzem möglich, es handelt sich also nicht um einen überfüllten Markt.
Zum Beispiel, Metabasis ist eine Open-Source-Analyse- und Business-Intelligence-Anwendung, mit der Benutzer Dashboards einfacher erstellen können. Das in SF ansässige Unternehmen hat bisher 51 Millionen US-Dollar eingesammelt.
Einblickist ein US-amerikanisches Unternehmen, das kürzlich von Databricks übernommen wurde (das sich auf einen Börsengang vorbereitet). Es scheint auf dem Markt der Player zu sein, der Fluent am nächsten kommt, allerdings behauptet Fluent, dass sein Angebot eher auf technisch versierte Benutzer innerhalb von Datenteams ausgerichtet sei.
Thoughtspot, der hat behauptet Eine 4-Milliarden-Dollar-Bewertung verfügt jetzt auch über ein Abfragesystem in natürlicher Sprache.