Skan AI sammelt 63 Millionen Dollar für KI, die Arbeitsabläufe von Mitarbeitern abbildet

Skan AI, ein Startup, das sich auf Herausforderungen im Bereich Enterprise AI konzentriert, hat eine Finanzierungsrunde der Serie C über 63 Millionen US-Dollar abgeschlossen. Die Runde wurde von Cathay Innovation und Dell Technologies Capital angeführt, mit Beteiligung von Citi Ventures, Bloomberg Beta, State Farm Ventures und Wipro Ventures. Damit erhöht sich die Gesamtsumme der von dem sieben Jahre alten Unternehmen eingeworbenen Finanzmittel auf rund 120 Millionen US-Dollar.

Die neuen Mittel werden für die Einführung zweier neuer Produkte verwendet: Skan AI Blueprint und Skan AI Agents. Diese ergänzen das bestehende Skan AI Intelligence-Angebot und bilden eine umfassende Plattform zur Entdeckung, Modellierung und Automatisierung von Unternehmens-Workflows. Das Unternehmen weist darauf hin, dass viele Initiativen im Bereich der Unternehmens-KI mit hohen Ausfallraten konfrontiert sind und nur ein kleiner Prozentsatz der Unternehmen KI-Agenten erfolgreich in die Produktion überführt, wie aus Berichten von Gartner und MIT hervorgeht.

Der Mitbegründer und CEO von Skan AI, Avinash Misra, vertritt die Ansicht, dass das Problem der Branche nicht bei den KI-Modellen selbst liegt, sondern in einem mangelnden Verständnis dafür, wie Unternehmen tatsächlich operieren. Er glaubt, dass sich die Industrie zu sehr darauf konzentriert, "bessere Treiber" zu entwickeln, anstatt ein "besseres Navigationssystem" für KI zu schaffen.

Im Gegensatz zu traditionellen Methoden, die auf offizieller Prozessdokumentation basieren – die oft von der Realität abweicht – setzt Skan AI auf Beobachtungstechnologie auf den Bildschirmen der Mitarbeiter. Durch die Analyse, wie die Arbeit zwischen verschiedenen Anwendungen fließt, wird ein dynamisches Modell der tatsächlichen Geschäftsprozesse erstellt. Dieser Ansatz zielt darauf ab, die Nuancen menschlicher Entscheidungsfindung, Ausnahmen und das institutionelle Wissen zu erfassen, das definiert, wie eine Organisation funktioniert.

Das Unternehmen positioniert sich gegenüber Process-Mining-Anbietern wie Celonis und argumentiert, dass Systemprotokolle nur abgeschlossene Transaktionen erfassen. Skan AI konzentriert sich stattdessen auf die oft übersehenen Interaktionen zwischen diesen Transaktionen, die seiner Meinung nach entscheidende Daten für die KI bei der Ausführung von Arbeit enthalten. Die Beobachtung des Bildschirms ermöglicht es Skan AI, den vollständigen Umfang der Arbeit zu erfassen, einschließlich des menschlichen Faktors, der in Systemprotokollen fehlt.

Ein Ansatz, der die kontinuierliche Beobachtung der Mitarbeiterbildschirme beinhaltet, wirft naturgemäß Fragen des Datenschutzes und der Überwachung auf. Skan AI erkennt diese Herausforderungen an und betont, dass die eigentliche Schwierigkeit nicht in der Datenerfassung liegt, sondern in der Extraktion und dem Verständnis der Absicht im Unternehmensmaßstab.