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Enterprise-KI hängt weiterhin von Datenqualität ab
Während sich ein Großteil des heutigen KI-Marktes auf die Auswahl des richtigen großen Sprachmodells konzentriert, erkennen Organisationen zunehmend an, dass Datenqualität eine ebenso wichtige Rolle spielt.
Laut Iris.ai bleibt ein großer Teil des Unternehmenswissens in Dokumenten, Berichten und internen Systemen gespeichert, die für herkömmliche Datenplattformen schwer zu verarbeiten sind. Seine Technologie ist darauf ausgelegt, diese Informationen zu organisieren und zu kontextualisieren, bevor sie von KI-Anwendungen genutzt werden, sodass Organisationen Geschäftswissen über mehrere Abteilungen hinweg wiederverwenden können, anstatt Daten für jedes Projekt separat vorzubereiten.
Das Unternehmen sagt, seine Plattform werde in Branchen wie Fertigung, Gesundheitswesen, Finanzdienstleistungen, Telekommunikation und dem öffentlichen Sektor eingesetzt.
AWS Collaboration konzentriert sich auf die Enterprise-Implementierung
Im Rahmen der Zusammenarbeit integriert sich die Plattform mit mehreren AWS-Diensten, darunter Amazon Bedrock, Amazon OpenSearch, Amazon SageMaker und Amazon EC2 GPU-Instanzen.
Das Ziel ist es, Organisationen bei der Entwicklung von KI-Anwendungen zu unterstützen, die mit strukturiertem Geschäftswissen arbeiten und gleichzeitig Governance- und Compliance-Anforderungen unterstützen.
Laut dem Unternehmen ist die Plattform darauf ausgelegt, rückverfolgbare KI-Ergebnisse zu liefern und entspricht Standards wie DSGVO, dem EU-KI-Gesetz und ISO 27001.
Die Software ist auch über den AWS Marketplace verfügbar, was die Beschaffung für Organisationen, die bereits AWS-Infrastruktur nutzen, vereinfacht.
Matthew Thomson, Director of EMEA Startups bei AWS, sagte, dass Unternehmenskunden zunehmend nach Wegen suchen, Wissen freizuschalten, das über Jahre an Dokumenten und internen Systemen gespeichert ist, anstatt sich ausschließlich auf KI-Modelle zu konzentrieren.
Victor Botev, Mitgründer und CTO von Iris.ai, ist überzeugt, dass die Qualität des Unternehmenswissens einer der größten Faktoren für die KI-Leistung bleibt.
«Das Modell ist nur so gut wie das Wissen, auf das es Zugriff hat.»
Er argumentiert, dass selbst fortgeschrittene Sprachmodelle unzuverlässige Ergebnisse liefern können, wenn Unternehmensinformationen unvollständig, veraltet oder schlecht strukturiert sind.
Ein wachsender Fokus auf KI-Governance
Die Ankündigung spiegelt einen breiteren Trend in der Enterprise-KI wider, insbesondere in regulierten Branchen, in denen Organisationen strengere Anforderungen an Governance, Compliance und Datensouveränität haben.
Finanzinstitute, die sich auf den Digital Operational Resilience Act (DORA) vorbereiten, Hersteller, die Altsysteme modernisieren, und Gesundheitsorganisationen, die mehrsprachige Dokumentation verwalten, gehören zu den Sektoren, die in den kommenden Jahren voraussichtlich KI-Investitionen erhöhen werden.
Mit Blick auf die Zukunft plant Iris.ai, seine Präsenz in Nordamerika, Saudi-Arabien und Europa auszubauen und gleichzeitig seine Plattform weiter mit AWS-Diensten wie Amazon Bedrock AgentCore, Amazon QuickSight und Amazon OpenSearch zu integrieren.
