Explosion der künstlichen Intelligenz in der Welt der Geschäftsdaten dank TextQL!

Ingenieure schaffen eine Plattform, um datenbasierte Entscheidungen zu treffen

Mark Hay und Ethan Ding wollen, dass jede Unternehmensentscheidung auf Daten beruht. Sind sie ehrgeizig? Ohne Zweifel. Aber die beiden Ingenieure, die sich vor einigen Jahren während der Pandemie kennengelernt haben, sind optimistisch.

TextQL: Unternehmensdaten mit Sprachmodellen verbinden

Hay und Ding sind die Mitbegründer von TextQL, einer Plattform, die das bestehende Datensystem eines Unternehmens mit großen Sprachmodellen wie ChatGPT und GPT-4 von OpenAI verbindet. Die Idee dahinter, so erklären sie, ist es, Vertriebsteams die Möglichkeit zu geben, auf Abruf Fragen zu ihren Daten zu stellen, und zwar mithilfe von Tools, die, so Hay, "die 'Namen' und die Semantik ihrer Teams verstehen".

Besserer Datenzugriff für Verkaufsteams

"Datenmanager haben 15 Jahre damit verbracht, sich etwas versprechen zu lassen, was nicht gehalten wurde... Die Hälfte der Datenmanager der Fortune-500-Unternehmen ist zum jetzigen Zeitpunkt allergisch gegen den Begriff 'Self Service'", so Hay, CTO von TextQL, in einem E-Mail-Interview mit uns. "Ihre 400.000 Datenwissenschaftler verbringen 40% oder mehr ihrer Zeit damit, auf einmalige Datenanfragen zu reagieren, und ihre Verkaufsteams verwenden Begriffe, die in ihren Datenbanken unterschiedlich dargestellt werden, was zu monatelanger verlorener Produktivität führt, weil sie sich über Zahlen streiten."

Eine auf einem Datenmodell basierende Lösung

Hay, ein ehemaliger Ingenieur in Facebooks Team für maschinelles Lernen, und Ding, ein ehemaliges Mitglied des Datenteams von Bessemer Venture Partners (und Liebhaber von Gartenmetaphern), glaubten, eine bessere Lösung anbieten zu können.

Im Jahr 2022 starteten sie ihr Projekt mit TextQL, das ein Datenmodell verwendet, um die Datenbank eines Unternehmens auf "Namen" abzubilden, die die Aktivitäten eines Kunden in ihrer eigenen Sprache darstellen - zum Beispiel Wörter wie "Bestellung", "Produkt", "Händler", "SKU", "Lagerbestand" etc.

Eine Plattform, die mit Business-Intelligence-Tools verbunden ist

TextQL verbindet sich mit Business-Intelligence-Tools und leitet die Benutzer auf bestehende Dashboards weiter, wenn die Frage bereits gestellt wurde. Laut Hay kann es auch auf die Dokumentation in Unternehmensdatenkatalogen wie Alation sowie auf Notizen in Plattformen wie Confluence oder Google Drive verweisen.

Über die Beantwortung von Fragen hinausgehen

Konkret bedeutet dies, dass TextQL-Nutzer einem Chatbot Fragen stellen können, wie z. B. "Können Sie mir eine Liste mit stark überfälligen Bestellungen zeigen?" und "Berechnen Sie die Vertriebszentren mit der höchsten Konzentration?". Über die Beantwortung der Fragen hinaus kann TextQL - mithilfe einer Automatisierungskomponente - auch bestimmte Aktionen durchführen, z. B. eine E-Mail an die Verantwortlichen zu bestimmten Daten senden.

Ein Produktivitätsgewinn für Unternehmen

"In einem wirtschaftlichen Umfeld, in dem jeder versucht, mit weniger mehr zu erreichen, sind wir in der Lage, Unternehmensbetreibern Superkräfte in einer einzigen Plattform zu verleihen", sagte Hay.

Konkurrenz durch Unternehmen wie Palantir und C3.ai

Hay, der TextQL als Konkurrenten von Unternehmen wie Palantir und C3.ai sieht, sagt, TextQL habe ein halbes Dutzend Kunden in den Bereichen Gesundheit, Biowissenschaften, Finanzdienstleistungen, Fertigung und Medien. Die jährlich wiederkehrenden Einnahmen belaufen sich auf einen "sechsstelligen Betrag", was TextQL "mehrere Jahre" Unabhängigkeit verschafft.

Finanzierung und Zukunftsperspektiven

Was die Finanzierung betrifft, so hat TextQL, das ein Team von etwa 10 Mitarbeitern hat, 4,1 Millionen US-Dollar in Pre-Seed- und Seed-Runden unter der Leitung von Neo und DCM aufgebracht, an denen Unshackled Ventures, Worklife Ventures, PageOne Ventures, FirstHand Ventures und der Indicator Fund beteiligt waren.

"Der Abschwung hat uns nicht so sehr getroffen, im Gegenteil - die Unternehmen sind begeistert von unserer Software, weil sie ihnen helfen kann, mit weniger Personal mehr zu erreichen", sagte Hay. "Unser gesamtes Team besteht aus Gründerveteranen, die zuvor von Risikokapitalgebern finanziert wurden - ein Talent, das außerhalb dieses Umfelds ziemlich schwer zu finden wäre."