AI Software for Labs and Enterprise

Was sind unsichtbare Technologien?

Invisible Technologies ist ein Unternehmen, das Software- und Dienstleistungen im Bereich KI für Unternehmen anbietet. Das Unternehmen hilft Organisationen dabei, verstreute Daten, manuelle Prozesse, Fachexperten, Modellbewertungen sowie KI-Agenten miteinander zu verbinden, um so effektive Produktionssysteme zu schaffen. Es handelt sich dabei nicht um ein allgemeines Chat-Tool, das von Privatnutzern direkt genutzt werden kann.

Eine kurze Beschreibung

Invisible wandelt mithilfe einer modularen Plattform sowie von Entwicklerteams vor Ort die tatsächlichen Arbeitsabläufe eines Unternehmens in AI-Anwendungen um, die messbar, steuerbar und nachhaltig verbessert werden können.

Aus welchen Modulen setzt sich die Plattform zusammen?

Neuron-Datenplattform

• Anbindung an Geschäftsprozesssysteme, Datenbanken, Data-Warehouses und Dokumente.
• Verarbeitung von fragmentierten Daten aus verschiedenen Quellen und Formaten.
• Die Daten in eine für Analyse und KI geeignete Struktur umwandeln.
• Die Anforderungen an Governance, Berechtigungen und Qualität bleiben bestehen.
• Eine einheitliche Grundlage für anschließende Prozesse, Bewertungen und Agenten bereitstellen.
• Unternehmensdaten können weiterhin in den bestehenden Systemen verbleiben.

Atomic-Prozessbuilder

• Dokumentieren Sie die tatsächlichen Geschäftsabläufe, Regeln sowie die Übertragung von Verantwortlichkeiten.
• Identifizieren Sie die Bereiche mit hoher Häufigkeit, Wiederholung oder Anfälligkeit für Fehler.
• Manuelle Arbeiten in ausführbare Prozesse umwandeln.
• Verbindung von alten Systemen mit neuen AI-Komponenten.
• Unterstützung der schrittweisen Implementierung pro Workflow anstelle eines einmaligen Austauschs des gesamten Systems.
• Prozessstrukturen zur Prüfung, Optimierung und Skalenerweiterung beibehalten.

Meridial-Expertennetzwerk

• Suchen Sie nach Fachexperten entsprechend den Anforderungen des Projekts.
• Bieten Sie dem Modell hochwertige Anmerkungen und Feedback.
• Teilnahme an Schulungsaufgaben wie dem Human Feedback für verstärktes Lernen.
• Überprüfen Sie, ob die Antworten und Handlungen im Fachgebiet korrekt sind.
• Unterstützung für manuelle Eingriffe und Aufwertungsverarbeitungen bei komplexen Aufgaben.
• Qualität der Experten, Berechtigungen und Datenzugriff müssen gemäß der Projektsteuerung geregelt werden.

Bewertung des Synapse-Modells

• Ein Testset wird anhand realer Geschäftsfall-Szenarien erstellt.
• Bewertung der Genauigkeit, Sicherheit, Qualität und Konstanz.
• Vergleichen Sie die Leistung der verschiedenen Modelle bei den Zielaufgaben.
• Identifizierung der Schwachstellen des Modells in Grenzfällen.
• Die Produktionsfeedbacks in den Prozess der Schulung und Verbesserung einbeziehen.
• Es dient als Grundlage für die Überprüfung vor dem Go-Live sowie für die Überwachung nach dem Go-Live.

Axon-Agenten-Plattform

• Erstellen von KI-Agenten, die zu den Unternehmensprozessen passen.
• Aufgaben und Entscheidungen zwischen mehreren Systemen koordinieren.
• Umgang mit der Abwicklung von automatisierten Schritten und der manuellen Überprüfung.
• Die ausführbaren Aktionen werden durch die Geschäftsregeln eingeschränkt.
• Verfolgung von Ergebnissen, Abweichungen und Betriebsindikatoren.
• Agenten benötigen weiterhin klare Berechtigungen, Überwachungs- und Beendigungsmechanismen.

KI-Trainingsdatenservice

• Datenannotation auf Forschungsniveau und Qualitätskontrolle.
• Modelltraining, Feinabstimmung und menschliche Feedback-Daten.
• Sammelung von Fachwissen und Aufgabenentwicklung.
• Mehrere Überprüfungsrunden und Fehleranalyse.
• Bewertung von Basismodellen und Anwendungsmodellen.
• Daten für komplexe Schlussfolgerungen und Agentenaufgaben erstellen.

Erweitertes Lernumfeld

• Erstellung einer Interaktionsumgebung für Agenten, die der realen Arbeitswelt nahekommt.
• Definieren Sie Zustände, Aktionen, Belohnungen und Misserfolgsbedingungen.
• Fügen Sie Feldregeln, -werkzeuge und -datenbeschränkungen hinzu.
• Die Belohnungssignale werden anhand von Expertenfeedback kalibriert.
• Testen Sie konträre Verhaltensweisen, abweichende Pfade und die Wiederherstellungsfähigkeit.
• Vor dem Go-Live muss die Differenz zwischen der Testumgebung und dem echten System überprüft werden.

Automatisierung von Hintergrundprozessen

• Verarbeitung von Dokumentenlesen, Klassifizieren, Extrahieren und Routing.
• Vernetzung der Finanz-, Personal-, Einkaufs- und Betriebssysteme.
• Verringerung der wiederholten Eingabe und manuellen Überprüfung.
• Übertragen Sie abweichende und weniger zuverlässige Aufgaben auf Menschen.
• Die Leistung wird anhand der Durchsatzrate, des Fehlerrats und der Kosten pro Transaktion gemessen.
• Es ist nicht geeignet, bei unklaren Regeln direkt in vollautomatisierter Weise in Betrieb genommen zu werden.

Computervisierung

• Daten zu Ereignissen und Handlungen aus Bildern und Videos extrahieren.
• Unterstützung der Leistungen in Bewegungsübungen, Qualitätskontrolle und Sicherheitsüberwachung.
• Kombination von Definitionen und Bewertungskriterien durch Fachexperten aus dem jeweiligen Bereich.
• Es werden Tests bezüglich der Beleuchtung, des Winkels, der Ausrüstung sowie der Veränderungen in der Szene durchgeführt.
• Nach dem Einsatz wird die Modelldrift kontinuierlich überwacht.
• Bei Bildern von Personen müssen Privatsphäre und Genehmigungen berücksichtigt werden.

Kontaktzentrum

• Analyse von Anrufen, Texten und Kundeninteraktionen.
• Erweiterung des Umfangs der Qualitätskontrollen.
• Hilfsklassifizierung, Zusammenfassung, Routing und Agentenunterstützung.
• Hochfrequente Probleme und Prozessengpässe wurden festgestellt.
• Empfindliche Beschwerden und Entscheidungen mit hohem Risiko bleiben für die manuelle Bearbeitung bestimmt.
• Die Bewertung darf nicht nur an der Automatisierungsrate ausgerichtet sein, sondern auch an der Lösungsrate und der Zufriedenheit.

Prognose der Nachfrage

• Einheitliche Vermarktung, Lagerhaltung, Lieferkette und externe Signale.
• Vergleichen Sie die vorhergesagten Werte mit den tatsächlichen Ergebnissen.
• Erstellen Sie Prognosen nach Standort, Kategorie und Zeitraum.
• Überwachung von Lieferengpässen, Bestandsüberschüssen und Prognosefehlern.
• Das Modell nach Veränderungen in der Geschäftsumgebung neu kalibrieren.
• Die prognostizierten Ausgaben sollten mit den Entscheidungsmechanismen für Einkauf und Betrieb verbunden werden.

Geltende Branchen

• Assetverwaltung und Private-Equity-Unternehmen.
• Banken, Versicherungen und Finanzdienstleistungen.
• Verbrauchsgüter, Einzelhandel und Lieferketten.
• Energie und industrielle Betriebsabläufe.
• Gesundheitswesen und Lebenswissenschaften.
• Öffentlicher Sektor und Regierungsbehörden.
• Sportteams und Veranstaltungsorganisation.
• Ein AI-Labor, das zum Trainieren oder Testen von Modellen benötigt wird.

Typische Anwendungsfallen

• Unstrukturierte Betriebsdaten in nutzbare Daten umwandeln.
• Automatisierte Prozesse für hochvolumige Dokumentverarbeitung im Hintergrund.
• Aufbau von gesteuerten Unternehmens-AI-Agenten.
• Trainieren und bewerten von Grundmodellen oder Branchenmodellen.
• Einführung einer umfassenden Qualitätsanalyse für das Contact Center.
• Verbesserung der Genauigkeit bei der Bestandsplanung und Bedarfsprognose.
• Leistungsdaten aus Sportvideos extrahieren.
• Erstellung einer Umgebung für verstärktes Lernen und eines Schleifenmechanismus für Expertenfeedback.

Wie setzt Invisible Projekte um?

Die offizielle Bereitstellungsweise legt Wert darauf, zunächst einen Workflow mit klarer Nutzenkraft auszuwählen, wobei Entwickler vor Ort das System verbinden und mit der Entwicklung beginnen. Das Modell wird nach Überprüfung anhand von Unternehmensbetriebsdaten online gestellt und anschließend durch Kennzahlen und Rückmeldungen weiterentwickelt.

Erster Schritt: Workflow auswählen

1. Wählen Sie Prozesse mit hohem Geschäftswert und klaren Grenzen aus.
2. Erhalten Sie Aufzeichnungen über die aktuelle Laufzeit, die Fehlerrate, die Kosten und die Durchsatzrate.
3. Identifizierung der beteiligten Daten, Personen, Systeme und Genehmigungen.
4. Definieren Sie den Umfang, den KI bearbeiten kann und der manuell bearbeitet werden muss.
5. Bestimmen Sie den Projektleiter und die Akzeptanzkriterien.

Zweiter Schritt: Verbindung herstellen und überprüfen

1. Verwenden Sie gedämpfte Daten, um auf die notwendigen Systeme zuzugreifen.
2. Kartierung der realen Abläufe, Regeln und Ausnahmepfade.
3. Wählen Sie ein für die Aufgabe geeignetes Modell aus und erstellen Sie ein Testset.
4. Vergleich mit historischen Daten und bestehenden Methoden.
5. Qualität und Sicherheitsgrenzen werden von Fachexperten überprüft.
6. Gehe erst in die Produktion, nachdem die Fehlerrichtungen behoben wurden.

Dritter Schritt: In Betrieb nehmen und erweitern

1. Starten mit einer begrenzten Anzahl an Nutzern und Transaktionsvolumina.
2. Überwachen Sie die Durchsatzrate, die Fehlerquote, die Ressourceneffizienz und die Kosten pro Transaktion.
3. Protokollieren Sie die manuelle Übernahme und die Ursachen für Abweichungen.
4. Die Daten, die Bewertungssätze und die Geschäftsregeln werden regelmäßig aktualisiert.
5. Erst nach Bestätigung der Wirksamkeit kann es auf weitere Standorte oder Prozesse ausgeweitet werden.
6. Bewahren Sie Prüfungsunterlagen, Versionen und Verantwortliche auf.

Methoden der Plattformintegration

• Verbindung zwischen den Kerngeschäftssystemen und den Betriebsdatenbanken.
• Anbindung an Datenlager und unstrukturierte Dokumente.
• Durch modulare Komponenten wird ein einmaliger Austausch der gesamten Technologiestack vermieden.
• Wählen Sie je nach Aufgabe unterschiedliche Modelle, um die Abhängigkeit von einem einzigen Modell zu verringern.
• Zu dem alten System werden Daten sowie Workflows für Agenten hinzugefügt.
• Konkrete Anschlüsse, Schnittstellen und Deployment-Strukturen müssen im Rahmen einer Projektbewertung geprüft werden.

Modellwahl und Anbieterbindung

Invisible gibt an, dass seine Plattform keine bestimmte Modellart vorschreibt, sondern je nach Geschäftsanforderungen das geeignete Modell auswählt. Die Unternehmen müssen den Vertrag jedoch mit Angaben zum Modelllieferanten, zur Datenspeicherung, zu Versionserweiterungen, zum Austritt aus der Migration sowie zu Kostenänderungen versehen.

Preise und Beschaffungsmethoden

Die offizielle Website von Invisible bietet keine monatlichen Abonnements oder Selbstbedienungsverfahren für normale Nutzer an. In der Regel werden Demonstrationen nach Terminvereinbarung, Bedarfsbewertungen sowie Vertragskäufe für Unternehmen angeboten. Die Kosten hängen von den Modulen, der Datenmenge, dem Umfang der Leistungen, der Beteiligung von Experten, dem Verbrauch, der Integration sowie der Laufzeit des Vertrags ab.

Wie man die Gesamtkosten schätzt

• Unterscheiden Sie zwischen den Kosten für die Softwareplattform, den Implementierungskosten und den laufenden Wartungskosten.
• Schätzen Sie die Arbeitsmenge für Datenreinigung, Annotation und Expertenprüfung.
• Listen Sie die Kosten für externe Modelle, Cloud-Computing und Speicherung auf.
• Bestätigung der Abrechnungseinheiten und Preise für die Überschreitung des Mengenlimits.
• Berücksichtigen Sie die Kosten für die Integration des alten Systems, Tests sowie Sicherheitsprüfungen.
• Einbeziehung von internen Geschäftsexperten und Ressourcen für Change Management.
• Die Rendite wird anhand von Zeitersparnis, Verbesserung der Qualität oder Einnahmenveränderungen gemessen.

Kostenloser Testlauf und Demo

• Die offizielle Website bietet einen Zugang zur Terminbuchung für Demonstrationen.
• Es gibt keine offizielle Zusage für einen kostenlosen Plan für alle Nutzer.
• Es gibt keine öffentlich standardisierten, kostenlosen Testversionen.
• Vor der Präsentation sollten Zielprozesse, Datentypen und Erfolgsindikatoren vorbereitet werden.
• Der Umfang, die Kosten sowie die Art der Datenverarbeitung für die Konzeptprüfung müssen separat festgelegt werden.

Vertrags- und Austrittsbedingungen

• Klare Festlegung der Vertragsdauer, der Verlängerungsmöglichkeiten sowie der Nutzungsberechtigungen.
• Bestätigen Sie die zusätzlichen Mengen sowie die Kosten für Drittanbietermodelle.
• Abstimmung über die zugehörigen Daten, die Ergebnisse der Annotation, den Code sowie die Produkte der Modelle.
• Definieren Sie die Servicelevel, die Reaktionszeit bei Störungen sowie die Unterstützungszeiten.
• Beschreiben Sie den Ablauf für die Exportierung und Löschung der Daten nach Beendigung.
• Überprüfen, ob Workflows und Integrationen bei der Beendigung migriert werden können.
• Unternehmensprojekte dürfen nicht davon ausgehen, dass es eine bedingungslose Rückerstattung im Stil eines Verbraucherkredits gibt.

Sicherheit und Konformität

Das offizielle Vertrauenszentrum listet Rahmenwerke wie SOC 2, HIPAA, GDPR-Datenerfasser, PCI DSS SAQ A, DoD CMMC und Cyber Essentials Plus auf. Den Umfang der Zertifizierung, das Berichtsdatum, die betroffenen Produkte sowie die Verantwortlichkeiten des Kunden müssen beim Vertrauenszentrum oder beim Vertriebsteam überprüft werden.

• Beantragen Sie vor dem Einkauf die neuesten Zertifizierungs- und Penetrationstest-Dokumente.
• Bestätigung der Datenspeicherorte, der grenzüberschreitenden Übertragung und der Unterauftragnehmer.
• Verwenden Sie minimale Berechtigungen und Zugriff in getrennten Umgebungen.
• Protokollieren Sie Modelle, Anweisungen, Daten und Ausgabeversionen.
• Es werden spezielle Prüfungen von Projekten in den Bereichen Gesundheitswesen, Finanzen und öffentlicher Sektor durchgeführt.
• Bestätigung der Meldung über Unfälle, von Backups sowie von Maßnahmen zur Aufrechterhaltung der Geschäftstätigkeit.

Datenprivatsphäre und -governance

• Einführung einer Datenklassifizierung und festlegung der zulässigen Verwendungsbereiche.
• Im Trainingsdatensatz werden nur die Felder beibehalten, die zur Erfüllung der Aufgabe erforderlich sind.
• Maskierung personenbezogener Informationen, Gesundheitsdaten und vertraulicher Daten.
• Einschränkung des Datenzugriffs für Experten und Projektmitglieder.
• Protokollieren Sie die Quelle der Daten, die Genehmigung sowie die Aufbewahrungsfrist.
• Im Vertrag wird klar festgelegt, ob die Kundendaten zur Verbesserung anderer Modelle verwendet werden.
• Nach Abschluss des Projekts werden die Validierungsdaten zurückgegeben oder gelöscht.

Der Wert der menschlichen Beteiligung

• Fachleute im jeweiligen Bereich können Qualitätsstandards definieren.
• Künstliche Rückmeldung hilft, versteckte Fehler des Modells zu erkennen.
• Aufgaben mit niedrigem Vertrauensgrad und hohem Risiko können auf einer höheren Ebene verarbeitet werden.
• Die Beteiligung von Experten trägt dazu bei, Bewertungen zu erstellen, die der Realität des Arbeitsalltags näher kommen.
• Menschliches Eingreifen erhöht außerdem die Kosten sowie die Anforderungen an die Verwaltung von Berechtigungen und Konsistenz.
• Der Anteil der künstlichen Steuerung sollte gemessen und ständig optimiert werden.

Indikatoren für den Erfolg des Projekts

Vorteile des Produkts

• Umfasst Daten, Prozesse, Experten, Bewertungen sowie die gesamte Kette der Agenten.
• Es wird die Möglichkeit unterstützt, nach Bedarf einzelne Module auszuwählen anstelle eines vollständigen Austauschs.
• Kombination von Software mit der Lieferung von Engineering-Lösungen für den Einsatz vor Ort.
• Kann komplexe alte Systeme sowie unstrukturierte Daten verarbeiten.
• Betonung der Überprüfung historischer Daten und quantifizierbaren Indikatoren.
• Modellunabhängige Strategien können die Abhängigkeit von einem einzelnen Modell verringern.
• Erfahrung in der großskaligen KI-Training sowie in der Zusammenarbeit mit Experten.
• Offen aufgelistet werden mehrere Rahmenwerke für Unternehmenssicherheit und -konformität.

Produktbeschränkungen

• Es handelt sich nicht um ein Tool, das von Einzelpersonen oder kleinen Teams selbst registriert und sofort verwendet werden kann.
• Die offizielle Website gibt keine transparenten Details zu den Standardpaketen an.
• Die offiziellen jährlichen Plattformgebühren von AWS sind recht hoch.
• Die Umsetzungsergebnisse hängen von der Reifegrad der Unternehmensdaten und -prozesse ab.
• Eine maßgeschneiderte Integration erfordert die kontinuierliche Beteiligung des internen Personals.
• Die Beteiligung von Experten und eine strenge Bewertung erhöhen die Kosten und die Dauer.
• Die Sicherheitszertifizierung deckt nicht automatisch alle Nutzungsmöglichkeiten des Kunden ab.
• Externe Modelle und Cloud-Dienste können weiterhin zu Abhängigkeiten führen.
• Die Plattform selbst kann nicht aus öffentlichen Repositorien selbst eingerichtet werden.

GitHub und der Open-Source-Zustand

Invisible Technologies verfügt über eine überprüfbare offizielle GitHub-Organisation, die verschiedene Tools, Branch-Projekte sowie historische Code-Repositories bereitstellt. Die öffentlichen Repositorien enthalten nicht die vollständigen Quellcodes der Unternehmensplattformen Neuron, Atomic, Meridial, Synapse und Axon.

Daher sollte die Invisible-Unternehmensplattform als geschlossener kommerzieller Service eingestuft werden; man darf nicht davon ausgehen, dass eine öffentliche Datenbank bei der offiziellen Organisation eine Unterstützung für die Verwendung von privat gehaltenem Quellcode bedeutet.

Grundlegende Informationen

Empfehlungswert

Empfehlungswert: 4,3 / 5. Invisible eignet sich für große Organisationen mit komplexen Daten, alten Systemen und wertvollen Arbeitsabläufen – die Plattform sowie die Prozesse zur Bereitstellung von Lösungen sind gut ausgereift. Allerdings sind die Einstiegshürden, die Kosten für Anpassungen sowie die Anforderungen an eine kontinuierliche Verwaltung recht hoch. Daher eignet sich Invisible nicht für Einzelpользоват:innen, die nach günstigen, selbstbedienbaren Tools suchen.

Häufige Fragen

Ist Invisible Technologies ein Chatbot?

Nein, es handelt sich um eine Plattform sowie Dienstleistungen zur Vernetzung von Unternehmensdaten, Prozessen, Experten, Bewertungen und KI-Agenten.

Was sind die fünf Kernmodule?

Es handelt sich um die Datenplattform Neuron, den Prozessbaukasten Atomic, das Expertennetzwerk Meridial, die Bewertungsschicht Synapse sowie die Agentenplattform Axon.

Wie viel kostet Invisible?

Die offizielle Website nutzt ein Verkaufskonzept – die monatlichen Gebühren für die Nutzung der Plattform über AWS Marketplace betragen 300.000 US-Dollar. Für zusätzliche Nutzungsmengen sowie Infrastruktur können weitere Kosten anfallen.

Gibt es eine kostenlose Version?

Es wurde weder eine öffentliche kostenlose Version noch ein einheitlicher kostenloser Probemonat gefunden; die offizielle Website bietet Terminvereinbarungen für Demonstrationen an.

Welche Branchen werden unterstützt?

Es umfasst Anwendungsbereiche wie Finanzen, Versicherungen, Konsum, Energie, Gesundheitswesen, Lebenswissenschaften, den öffentlichen Sektor, Sport sowie den Trainings von KI-Modellen.

Kann man alte Systeme anschließen?

Ja, die offizielle Vorgehensweise legt den Schwerpunkt auf die Verbindung der Kernsysteme, der Betriebsdatenbanken und der Datenspeicher, anstatt eine vollständige Ersetzung aller Systeme zu verlangen.

Soll ein bestimmtes großes Modell begrenzt werden?

Offiziell wird angegeben, dass die Plattform eine modellunabhängige Strategie verfolgt und je nach Geschäftsanforderungen das passende Modell auswählt.

Gibt es eine Sicherheitszertifizierung?

Das Vertrauenszentrum listet Rahmenwerke wie SOC 2, HIPAA, GDPR-Datenschutzbeauftragte usw. auf; die genauen Zertifizierungsanforderungen müssen bei den zuständigen Stellen abgeklärt werden.

Ist Invisible Open Source?

Die Unternehmensplattform ist nicht open source – die offiziellen GitHub-Repositorien stellen nicht den vollständigen Quellcode der Plattform dar.

Wo ist der beste Ort, um anzufangen?

Zuerst sollte ein Workflow mit hohem Wert, klaren Grenzen und der Möglichkeit zur Quantifizierung der aktuellen Situation ausgewählt werden, anschließend folgen die Dateneinbindung, die Überprüfung historischer Daten sowie ein begrenzter Rollout.