Im Zeitalter der KI streben Organisationen danach, wichtige interne Funktionen mit großen Sprachmodellen (LLMs) zu optimieren. Trotz erheblicher Investitionen gestaltet sich die Erzielung eines greifbaren ROI aus diesen Technologien als herausfordernd. Das in New York ansässige Startup Hebbia, das sich auf die Vereinfachung der Informationsbeschaffung spezialisiert hat, hat kürzlich eine Finanzierungsrunde der Serie B in Höhe von 130 Millionen Dollar abgeschlossen, geleitet von Andreessen Horowitz, Index Ventures, Peter Thiel und der Risikokapitalabteilung von Google.
Hebbia entwickelt eine benutzerfreundliche, LLM-native Produktivitätsoberfläche, die datengestützte Entscheidungen unabhängig von Art oder Größe der Daten vereinfacht. Die Plattform arbeitet bereits mit großen Akteuren im Finanzdienstleistungssektor, darunter Hedgefonds und Investmentbanken, zusammen und plant, ihre Technologie auf eine breitere Palette von Unternehmen auszudehnen.
„KI ist zweifellos die wichtigste Technologie unseres Lebens. Aber Technologie allein führt nicht zu Revolutionen – Produkte tun das. Hebbia baut die menschliche Schicht – die Produkt-Schicht – zur KI auf“, erklärte George Sivulka, Gründer und CEO von Hebbia, in einem Blogbeitrag. Zuvor hatte das Unternehmen in mehreren Finanzierungsrunden 31 Millionen Dollar gesammelt.
Was Hebbia Bietet
LLM-basierte Chatbots haben oft Schwierigkeiten mit komplexen Geschäftsfragen, sei es aufgrund von Einschränkungen des Kontextfensters oder der Komplexität der Fragen. Dies kann das Vertrauen der Teams in die Fähigkeiten von Sprachmodellen untergraben. Hebbia, 2020 gegründet, adressiert dieses Problem mit seinem LLM-unterstützten Co-Pilot namens Matrix, der für Unternehmensumgebungen konzipiert ist. Matrix ermöglicht es Wissensarbeitern, komplexe Fragen zu internen Dokumenten – von PDFs und Tabellenkalkulationen bis hin zu Audio-Transkripten – mithilfe eines unendlichen Kontextfensters zu stellen.
Wenn ein Nutzer eine Anfrage zusammen mit den relevanten Dokumenten einreicht, zerlegt Matrix die Eingabe in verwaltbare Aufgaben, die vom zugrunde liegenden LLM ausgeführt werden. Dieser Prozess erlaubt die gleichzeitige Analyse großer Datenmengen und liefert strukturierte Einblicke. Laut Hebbia kann die Plattform über Millionen bis hin zu Milliarden von Dokumenten und Datentypen nachdenken und gleichzeitig Quellen für Transparenz und Nachvollziehbarkeit bereitstellen.
„Gestaltet für Wissensarbeiter ermöglicht Hebbia Ihnen, KI-Agenten anzuweisen, Aufgaben genau so auszuführen, wie Sie es tun würden, und dabei Komplexität sowie große Datensätze mit der Flexibilität und Transparenz zu handhaben, die man von einer Tabelle oder einem menschlichen Analysten kennt“, erklärte Sivulka.
Zukunftsausblick
Ursprünglich wollte Sivulka die Arbeitsabläufe für Finanzprofis vereinfachen, die häufig umfangreiche Dokumente durchsuchen mussten. Inzwischen hat sich die Plattform jedoch in verschiedenen Sektoren etabliert. Hebbia behauptet, über 1.000 Anwendungsfälle in der Produktion mit namhaften Kunden, darunter CharlesBank, American Industrial Partners, Oak Hill Advisors, Center View Partners, Fisher Phillips sowie die US-Luftwaffe, zu haben.
„In den letzten 18 Monaten haben wir den Umsatz um das 15-Fache gesteigert, die Mitarbeiterzahl verfünffacht und mehr als 2 % des täglichen Volumens von OpenAI ausgemacht, während wir unseren Kunden die Transformation ihrer Arbeitsweisen ermöglichten“, berichtete Sivulka. Es bleibt unklar, ob OpenAI das einzige LLM ist, das auf der Matrix-Plattform eingesetzt wird, oder ob es zusätzliche Optionen für Nutzer gibt.
Mit der aktuellen Finanzierung plant Hebbia, seine Plattform weiter zu verbessern, um die Wissensbeschaffung für noch mehr große Unternehmen zu erleichtern.
„Ich stelle mir eine Zukunft vor, in der KI-Agenten erheblich zum globalen BIP beitragen und alle menschlichen Mitarbeiter übertreffen. Ich glaube, Hebbia wird uns dorthin führen“, bemerkte Sivulka und betonte, dass das Unternehmen darauf abzielt, eines der folgenreichsten Softwareprodukte im nächsten Jahrhundert zu schaffen.
Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass Hebbia auf Konkurrenz stößt. Andere Unternehmen, wie Glean – ein Palo-Alto-Startup, das 2022 mit einem ChatGPT-ähnlichen Produktivitätsassistenten den Status eines Einhorns erreichte – arbeiten ebenfalls an KI-gestützter Wissensbeschaffung. Zudem konzentrieren sich Firmen wie Vectara darauf, generative KI-Erlebnisse auf der Grundlage von Unternehmensdaten zu ermöglichen.
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