Kurz gesagt
Service-as-a-Software: Warum Dr. Ralf Schönherr das SaaS-Ende kommen sieht Service-as-a-Software ist ein Geschäftsmodell, bei dem KI-Agenten fertige Ergebnisse verkaufen statt Software-Lizenzen.
Service-as-a-Software: Warum Dr. Ralf Schönherr das SaaS-Ende kommen sieht
Service-as-a-Software ist ein Geschäftsmodell, bei dem KI-Agenten fertige Ergebnisse verkaufen statt Software-Lizenzen. Im Interview mit DIDACTED AI erklärt Dr. Ralf Schönherr , CEO von Myriad AI, warum das klassische SaaS-Modell stirbt.
Der Silicon-Valley-Insider baute bei BMW Deutschlands erste industrielle Mensch-Roboter-Kollaboration und forschte danach bei Google X.
Reinforcement Learning statt LLM: Der andere KI-Ansatz
Viele setzen künstliche Intelligenz heute mit ChatGPT gleich. Schönherr kommt aus einer anderen Schule. Seine Dissertation von 2018 behandelt selbstlernende Fehlervermeidung in Montagesystemen. Reinforcement Learning belohnt ein System für gute Ergebnisse. Feste Regeln gibt niemand vor. Der Durchbruch kam 2016.
Damals lernten Systeme, Atari-Spiele mit Höchstwerten zu spielen. Niemand erklärte ihnen die Regeln. Dieselbe Technologie steuert heute autonome Waymo-Taxis durch San Francisco. Ein ungeschützter Linksabbieger gelingt der KI besser als jeder starren Vorschrift. Bei BMW automatisierte Schönherr die Montage.
Dort liegt die Quote bei 10 Prozent, im Karosseriebau bei 95. Das Stopfensetzen verlangte 99,99 Prozent Genauigkeit. Ein Fehler stoppt das Fließband und kostet Millionen.
Compliance in Echtzeit: 220 Regeländerungen pro Tag
Myriad AI automatisiert Compliance-Workflows für stark regulierte Branchen. Weltweit ändern Behörden ihre Regeln 220 Mal pro Tag. Ein globaler Konzern verarbeitet so tausende Ereignisse pro Woche. Klassische Compliance-Teams kommen dabei nicht mehr hinterher. Schönherr nennt ein Beispiel aus dem Finanzsektor.
Ein börsennotierter Fonds prüft 3.000 Marketing-Seiten pro Monat.
Themen dieses Beitrags
- Service-as-a-Software: Warum Dr. Ralf Schönherr das SaaS-Ende kommen sieht
- Reinforcement Learning statt LLM: Der andere KI-Ansatz
- Compliance in Echtzeit: 220 Regeländerungen pro Tag
- Kein RAG: Das Betriebsgeheimnis hinter der Genauigkeit
- Vom Seat-Modell zum Ergebnis-Preis
- Konkurrenz durch die großen KI-Labs
- Haftung und Halluzinationen: Wer zahlt für den Agenten?
- Deutschland gegen USA: Der Kampf um Geschwindigkeit
- Der nächste Durchbruch: Multimodalität
- Fazit: Was Service-as-a-Software für Unternehmen bedeutet