Snowflake Startup Spotlight: Lang.AI

Willkommen im Startup Spotlight von Snowflake, wo wir Start-up-Gründer:innen zu den Problemen befragen, die sie lösen, welche Apps sie entwickeln und welche Lektionen sie während ihrer Start-up-Reise gelernt haben. Treffen Sie in dieser Ausgabe die Mitgründer von Lang.AI und erfahren Sie, wie KI sowohl ihr Produkt als auch die Kultur des kontinuierlichen Experimentierens in ihrem Unternehmen geprägt hat.

Erzählen Sie uns von sich. 

Wir sind Jorge und Enrique, die Gründer von Lang.AI. Dies ist tatsächlich das zweite Unternehmen, das wir gemeinsam gegründet haben. Das erste war eine Social-Media-Analytics-Plattform für den spanischsprachigen Markt mit Sitz in Spanien und Ausweitung auf Lateinamerika. Wir vergrößerten das Unternehmen auf 40 Mitarbeitende und hatten führende Unternehmenskunden in der Region.

Wir beschlossen, den Schritt zu wagen und unser zweites Unternehmen, Lang.AI, in San Francisco zu gründen, um auf das Potenzial von KI und die Konzentration von Kundenunternehmen in den USA zu setzen.

Was inspiriert Sie als Gründer?

Seit zwölf Jahren stehen wir vor der Herausforderung, unstrukturierte Daten in wertvolle Unternehmenseinblicke zu verwandeln. Diese Aufgabe erfordert eine Mischung aus fortschrittlichen Algorithmen und einer benutzerfreundlichen Oberfläche, um sie für geschäftliche Benutzer:innen zugänglich zu machen. Unsere tägliche Motivation kommt daher, das Leben unserer Kundschaft zu vereinfachen und ihnen Dinge zu ermöglichen, die sie sonst nicht erreichen könnten. Wir glauben, dass unsere Arbeit eine der größten Möglichkeiten zur Nutzung unstrukturierter Daten für den unternehmerischen Mehrwert bieten kann – ein Potenzial, das mit dem Fortschritt der generativen KI deutlich gewachsen ist.

Welches Problem möchte Ihr Unternehmen lösen und wie haben Sie dieses Problem erkannt?

Durch die Verlagerung der Kommunikation in digitale Kanäle entstand eine Schatzkammer an Daten, die viele Unternehmen bisher noch nicht wirklich genutzt haben: das, was ihre Kund:innen sagen. Wir haben dieses Problem durch unsere Erfahrung mit der riesigen Menge unstrukturierter Daten erkannt, die Unternehmen verarbeiten müssen, was oft zu Ineffizienzen und verpassten Chancen führt. Unser Unternehmen möchte den Wert qualitativer Daten mit KI erschließen. Für Produktmanager:innen erstellen wir auf Snowflake AI Agents. 

Wie hat sich der Wandel der KI auf Ihr Start-up ausgewirkt? 

KI hat unsere Ausrichtung und Strategie grundlegend verändert. Wir haben Lang.AI mit der Vision gegründet, die riesigen Mengen unstrukturierter Daten, die von digitalen Plattformen generiert werden, zu nutzen, um Unternehmen bei der Entscheidungsfindung zu unterstützen. Zunächst konzentrierten wir uns auf Verbraucherorganisationen, arbeiteten mit Zendesk zusammen, um Gespräche zu kennzeichnen und zu kategorisieren, Erkenntnisse aus unstrukturierten Daten zu gewinnen und so Customer Experience (CX)-Teams zu befähigen.

Die Einführung generativer KI hat jedoch unseren Ansatz revolutioniert. Generative KI verwandelt stundenlange Entscheidungsfindung in sofortige, datengestützte Einblicke. Das veranlasst uns dazu, unsere Strategie von einem ersten Grundsatzansatz an zu überdenken. Der CX-Bereich ist zunehmend kostenorientiert geworden, wobei Zendesk ohne Partnerschaften mit KI-Unternehmen die Nase vorn haben will. Dies stellte unsere ursprüngliche Annahme in Frage, CX zu einem Umsatztreiber zu machen.

Angesichts der breiteren Auswirkungen von KI über die Kostensenkung hinaus haben wir unseren Fokus von CX auf die Entwicklung von AI Agents für Produktmanager:innen auf Snowflake verlagert. Dank dieser Veränderung konnten wir den Fokus auf unsere Vision richten und uns auf die Entwicklung von AI Agents konzentrieren, die zeigen, welche Auswirkungen die Analyse dieser Daten in einem Unternehmen haben kann. Unsere Agents stellen sinnvolle Produktempfehlungen – mit Kontext – direkt in Slack bereit. Unsere Lösung lässt sich nahtlos mit Ihren Daten in Snowflake integrieren, sodass Datenteams diese KI-gestützten Analytics Agents für Geschäftsteams entwickeln und bereitstellen können, ohne dass komplexe Einrichtung oder KI-Kenntnisse erforderlich sind.

Intern haben wir uns eine Kultur des kontinuierlichen Experimentierens verschrieben, und alle Mitarbeitenden nutzen OpenAI und/oder Anthropic als Teil ihrer Arbeit. Wir glauben, dass unser Team auch die Grenzen der KI verschieben muss, um mit den richtigen Experimenten erfolgreich zu sein.

Wie haben Sie es mit Snowflake Native Apps geschafft, in Ihrer Branche neue Maßstäbe zu setzen?

Das Snowflake Native App Framework ist zum Kernstück unseres strategischen Ansatzes geworden. So konnten wir mehrere zentrale Herausforderungen bei der Arbeit mit Kundenerfahrungsdaten im Unternehmen meistern:

• Fehlender Kontext: Traditionell fehlt den CX-Daten der Kontext, was es schwierig macht, aussagekräftige Erkenntnisse abzuleiten, wenn sie isoliert analysiert werden, da sie nur ein Puzzleteil darstellen.

• Erkenntnisse, die weit von Umsatzergebnissen entfernt sind: Es war eine Herausforderung, CX-Erkenntnisse mit greifbaren Geschäftsergebnissen wie Umsatz und Kundenbindung zu verbinden, da diese Daten außerhalb des Data Warehouse nicht verfügbar sind.

• Einführung einer neuen Plattform: Produktmanager:innen sehen sich bei der Einführung neuer Plattformen oft mit Schwierigkeiten konfrontiert und bevorzugen Integrationen in bereits genutzte Tools.

Mit Snowflake können wir eine umfassende und skalierbare Datenplattform bereitstellen, die diese Herausforderungen frontal adressiert und messbare Geschäftsauswirkungen für unsere Kunden ermöglicht:

• Zugang zu vollständigem Kontext: Da Snowflake die Konsolidierung von Datenquellen ermöglicht, können wir nun auf alle relevanten Datenquellen zugreifen und den gesamten Kontext bereitstellen, der für aussagekräftige Analysen erforderlich ist. Diese umfassende Datenansicht war bisher nicht möglich.

• Zusammenhang zwischen Erkenntnissen und Ergebnissen: Mit dem Snowflake Native App Framework können wir CX-Daten direkt mit bestimmten Geschäftsergebnissen wie Umsatz und Kundenbindung verknüpfen, die sich möglicherweise in anderen Snowflake-Tabellen befinden. Durch die Analyse relevanter Kundeninteraktionen und deren Verknüpfung mit den Ausgaben oder Aktionen der Benutzer:innen können unsere AI Agents wichtige Erkenntnisse identifizieren und diese in verwertbare Empfehlungen umsetzen, die den Geschäftserfolg fördern.

• Nahtlose Integration in bestehende Tools: Mit Snowflake Native Apps können wir unsere KI-Lösungen direkt in die Tools einbetten, die Produktmanager:innen bereits nutzen. Slack ist ein weit verbreitetes Beispiel, aber wir können sogar eine Schnittstelle innerhalb von Snowflake für den Lesezugriff bereitstellen.

Hinzu kommt die Tatsache, dass das Snowflake Native App Framework die Bereitstellung optimiert. In der neuen Ära der KI ist ein schneller Wertnachweis von größter Bedeutung. Schnelle und vereinfachte Verkaufszyklen sind also entscheidend für den Erfolg. Das Wichtigste ist, Mehrwert zu zeigen, und das kann nur durch eine schnelle Bereitstellung von Lösungen erreicht werden, ohne durch Sicherheitsbedenken oder rechtliche Verzögerungen blockiert zu werden. Snowflake Native Apps ermöglichen es uns, die bestehenden Kundenbeziehungen und die Infrastruktur von Snowflake zu nutzen, sodass unsere Kunden unsere Apps mit ihren bestehenden Snowflake-Ausgaben kaufen können.

Welchen Rat würden Sie anderen geben, wenn es darum geht, ihre Apps auf Snowflake zu entwickeln?

Konzentrieren Sie sich auf ein einziges Ökosystem, und wenn es Snowflake ist, gehen Sie „all-in“. Andernfalls wird es nicht funktionieren, da Ihre Ressourcen zu dünn verteilt sind. Und scheuen Sie sich nicht, Fragen zu stellen, wenn Sie an ein Hindernis geraten. 

Was denken Sie als Gründer und Innovatoren über die rasante Veränderung der KI-Landschaft? 

Wir sind begeistert und besorgt. Begeistert, weil KI den kreativsten Menschen auf der ganzen Welt eine Welt voller Potenziale eröffnet. Nicht zu wissen, wie man programmiert oder wie man Englisch spricht, wird bald keine Barriere darstellen. Menschen mit der höchsten Kreativität können Innovationen entwickeln und Produkte entwickeln, ohne von ihrer Umgebung konditioniert zu werden.

Besorgt, da viele Arbeiten, die größtenteils ausgeführt werden und keine Kreativität erfordern, automatisiert werden und eine große Anzahl von Menschen verdrängen werden – etwas, das unserer Meinung nach der Großteil der Welt noch nicht vollständig weiß.

Alle KI/ML-Innovationen sind spannend, solange sie richtig eingesetzt werden. Heutzutage ist es schwierig, auf eine spezifische Innovation hinzuweisen, da sich die Dinge sehr schnell verändern. Aber wir sind sehr gespannt auf die Entwicklung unserer Arbeitsweise und unseres Lebens in einer Zeit, in der sich die Art und Weise, wie wir mit Computern interagieren, radikal verändert. Das ist der wichtigste Aspekt von KI: an Probleme zu denken, die früher nicht gelöst werden konnten, weil es so viel Zeit oder Ressourcen kostete – und jetzt gelöst werden können.

Um in dieser neuen KI-Welt erfolgreich zu sein, braucht es Anpassungsfähigkeit. Wenn sich alles so schnell verändert, ist Lernen und Anpassen die einzige Zutat, um als Profi und als Unternehmen erfolgreich zu sein.

Zu guter Letzt: Was ist der wichtigste Ratschlag, den Sie für ein Start-up haben? 

Treffen (oder meiden) Sie Entscheidungen nicht aus Angst. Was Start-ups zum Erfolg bringt, ist Mut, nicht Durchschnittlichkeit. Die besten Entscheidungen werden also aus Vertrauen in Ihre Intuition getroffen. Kim Lecha, CEO von Typeform, gab uns diesen Rat.

Erfahren Sie mehr über die Verbesserung der Kundenerfahrung mit KI-Workflows bei lang.ai, testen Sie die Lang.ai-App auf dem Snowflake Marketplace oder lesen Sie den Beitrag des Unternehmens im Snowflake Builder Blog auf Medium für technische Details. Wenn Sie als Startup auf Snowflake setzen, sehen Sie sich das Powered by Snowflake Startup Program an, um zu erfahren, wie Snowflake Ihre Ziele erreichen kann.