Der Shortcut zum KI-Impact: Wie Unframe Enterprise Unternehmen innerhalb weniger Tage KI-fähig macht

Large Language Models stecken in Unternehmen oft fest. Zu generisch, zu unzuverlässig, zu wenig an echte Workflows angepasst. Genau hier setzt Unframe an. Das 2024 gegründete Startup rund um COO und Gründerin Larissa Schneider baut eine Plattform, die Enterprise-Daten nicht nur zusammenführt, sondern in eine „Knowledge Fabric“ überführt, eine Art Gehirn für komplexe Organisationen. Mit diesem Ansatz hat Unframe bereits 50 Millionen Dollar eingesammelt, arbeitet mit globalen Konzernen und liefert Projekte, die Standard-KI an ihre Grenzen bringen würden. Business Punk spricht mit Larissa Schneider über ihr Produkt, ihre Wachstumsstrategie und darüber, was wirklich funktioniert, wenn Unternehmen endlich KI-native werden wollen.

Liebe Larissa, vielen Dank für deine Zeit. Als erstes wollen wir natürlich klären, was Unframe macht – und warum brauchen Unternehmen genau das jetzt?
Danke euch! Wir stehen an einem Punkt, an dem Unternehmen die Möglichkeiten von KI verstehen, aber nicht wissen, wie sie sie produktiv einsetzen sollen. Viele Tools sind generisch, liefern oberflächliche Ergebnisse und scheitern, sobald echte Geschäftslogik oder komplexe Datensysteme ins Spiel kommen.

Unframe wurde genau dafür gebaut. Wir liefern KI-Lösungen, die vollständig an individuelle Unternehmensprozesse angepasst sind. Unsere Plattform bringt alle Daten, Workflows und “Business Logic” eines Unternehmens in eine gemeinsam verständliche Struktur, die Knowledge Fabric. Das ermöglicht Unternehmen, innerhalb kürzester Zeit produktive, verlässliche KI-Use-Cases live zu bringen.

Ihr seid innerhalb kurzer Zeit stark gewachsen. Was macht euer Modell für Kund:innen so attraktiv?
Es ist vor allem die Geschwindigkeit und die Tatsache, dass Unternehmen mit uns ohne Upfront-Kosten produktive KI-Lösungen aufbauen können. Unsere Plattform folgt einem klaren Blueprint-Ansatz: Wir kombinieren wiederverwendbare technische Bausteine mit der individuellen Anpassung an Daten und Prozesse. So entsteht etwas, das viele nicht bieten können: Schnell ausrollbare, hochgradig maßgeschneiderte KI-Lösungen, ohne dass Unternehmen vorher in aufwendiges Custom-Modelltraining oder große Implementierungsprojekte investieren müssen.

Beispielprojekt: Ihr habt u.a. mit einem großen europäischen Büro- und Möbelausstatter gearbeitet. Worum ging es da?
Dort ging es um den automatisierten Abgleich tausender Lieferscheine, ein Prozess, der traditionell viel manuelle Arbeit verschlingt. Die Herausforderung lag in der Vielfalt der Dokumente: Verschiedene Formate, Tabellen, Nummernkreise, Freitextkommentare, unterschiedliche Artikelbezeichnungen. Generische LLMs tun sich damit schwer, weil sie zwar Texte verstehen, aber nicht zuverlässig strukturieren oder mit unternehmensspezifischen Regeln abgleichen können.
Unsere Plattform dagegen abstrahiert diese Dokumente, erkennt automatisch die relevanten Entitäten, gleicht Positionen ab und markiert Unstimmigkeiten. Das ist für Unternehmen ein enormer Effizienzgewinn und genau das zeigt, wie wichtig maßgeschneiderte KI-Workflows inzwischen sind.

Wie läuft ein typisches Projekt bei euch ab?

Ein Projekt startet immer mit einem klaren Verständnis des tatsächlichen Bedarfs. Die meisten Unternehmen kommen bereits mit einem definierten Use Case zu uns. Im Erstgespräch analysieren wir gemeinsam Prozesse, Datenquellen und den gewünschten Impact. Auf dieser Basis entwickeln wir ein Pilotprodukt, das keine Demo ist, sondern ein echter, validierbarer Nutzenbeweis. Erst wenn dieses Pilotprodukt funktioniert und einen klaren Mehrwert zeigt, entsteht ein Vertrag – vorher fallen keinerlei Kosten oder Commitments an.

Für den anschließenden Rollout benötigen wir in der Regel rund zwei Wochen in der Produktion. Wir integrieren die relevanten Datenquellen, konfigurieren die benötigten Workflows und begleiten das Team bis zum produktiven Einsatz. Dabei ist nicht nur unsere Geschwindigkeit entscheidend, sondern auch die Genauigkeit der KI. Unsere Knowledge Fabric sorgt dafür, dass das System die Daten, Integrationen und Kontexte des Unternehmens präzise versteht und dadurch eine sehr hohe Genauigkeit erreicht.

Unser Preismodell ist bewusst einfach gehalten: keine Preise pro User, keine komplexen Lizenzstrukturen. Unternehmen aktivieren die Lösung einmalig und zahlen eine transparente Nutzungsgebühr. Mit jedem weiteren Projekt werden wir noch schneller, weil Datenströme und Kontexte bereits bestehen. Dadurch sinken Aufwand und Risiko und Unternehmen können KI in einer Qualität ausrollen, die vorher kaum denkbar war.

Viele Unternehmen kämpfen gerade mit „AI-Workslop“. Wie verhindert Unframe das?
Workslop entsteht, wenn KI ohne echten Kontext arbeitet, etwa bei generischen Tools, die Standardantworten liefern oder Details übersehen. Unser Ansatz ist das Gegenteil. Jede KI-Antwort basiert auf klaren Datenquellen, nachvollziehbarer Logik und eingebauten Prüfmechanismen. Wir setzen auf Transparenz, Explainability und hybride Verfahren, die strukturierte und unstrukturierte Daten intelligent kombinieren.
So entsteht ein System, dem man vertrauen kann und das nicht nur „Output“ generiert, sondern echte Ergebnisse liefert.

Ihr baut keine Einzellösungen, sondern eine Plattform. Wie profitieren Kunden davon?
Einzeltools skalieren nicht. Was Unternehmen brauchen, ist eine gemeinsame Grundlage, auf der sie beliebig viele Workflows entwickeln können. Unsere Plattform bietet genau das: Einheitliche Integration, einheitliche Sicherheit, einheitliche Datenlogik. Dadurch können Kunden sehr schnell neue Use Cases ergänzen, von Reporting über Recherche bis hin zu vollständigen End-to-End-Automatisierungen. Jeder neue Workflow stärkt dabei die gesamte Knowledge Fabric, sodass das System mit jedem Projekt besser wird.

Wie integriert ihr euch in komplexe Unternehmenslandschaften?
Viele Unternehmen haben Daten, aber keinen zentralen Zugang dazu. Unsere Integrationsschicht verbindet Systeme wie ERP, CRM, DMS oder Data Lakes und macht die Inhalte über eine hybride Suche zugänglich. Wir legen extremen Wert auf Sicherheit. Von Permissions, Auditability, On-Premise-Deployments über klare Datenflüsse, alles ist nachvollziehbar und kontrollierbar. Das ist gerade für Branchen mit hohen Datenschutzanforderungen entscheidend.

Wie entwickelt sich der KI-Markt aus deiner Sicht?
Wir verlassen gerade die Phase der Pilotprojekte und Proof-of-Concepts. Unternehmen erwarten inzwischen produktive Lösungen, die nicht nur ein Feature liefern, sondern einen echten Prozessvorteil. AI-Workflows werden in den nächsten Jahren genauso selbstverständlich sein wie ERP-Systeme. Und sie werden genauso individuell sein müssen. Genau darauf ist unsere Plattform ausgelegt.

Im Unternehmen baut ihr gerade euren Sales-Bereich aus. Was ist daran besonders?
KI-Sales unterscheidet sich fundamental von klassischem Software-Sales. Kund:innen wollen nicht einfach ein Tool, sondern verstehen, wie KI ihre konkreten Prozesse verändern kann. Unsere Sales-Mitarbeiter:innen sind deshalb immer auch Projektentwickler:innen: Sie denken live mit, identifizieren Potenziale und entwickeln gemeinsam mit dem Unternehmen die nächsten sinnvollen Schritte.

Dabei setzen wir bewusst nicht auf Branchenexpertise als primärem Differenzierungsmerkmal. Im Gegenteil: Moderne LLMs bringen bereits ein enormes domänenübergreifendes Wissensfundament mit. Entscheidend ist heute ein tiefes technisches Verständnis für moderne KI-Architekturen, Datenintegration und Workflow-Design, also genau der Ansatz, der in vielen unterschiedlichen Teams und Industrien schnell Wirkung entfaltet.

Unser Sales-Modell kombiniert Enterprise-Sales mit technischem Solutions Engineering. Das ermöglicht uns, schon im ersten Gespräch konkrete Use Cases zu identifizieren und schnell in die Umsetzung zu gehen. Der Markt wächst rasant. Wir nehmen nur Projekte an, bei denen wir sehr schnell echten, messbaren Wert liefern können.

Was sind die nächsten Schritte für Unframe?
Wir expandieren weiter international und bauen die Plattform entlang der Bedürfnisse unserer Kund:innen aus, insbesondere im Bereich Analyse, Automation und Workflow-Orchestrierung. On-Premise-Optionen bleiben ein wichtiger Teil unseres Angebots, weil viele Branchen genau das brauchen. Unser Ziel ist, dass Unternehmen KI genauso selbstverständlich nutzen wie jedes andere geschäftskritische System, nur flexibler, schneller und individueller.

Was braucht man als Gründerin im KI-Umfeld?
Man braucht Neugier, Tiefe und die Fähigkeit, ständig dazuzulernen. KI ist ein Bereich, in dem sich alles schnell bewegt, deshalb muss man Prozesse verstehen, Technologie durchdringen und immer wieder großes Interesse mitbringen, dazu zu lernen. Was ich mir bewahrt habe, ist eben auch genau der Anspruch,  Systeme wirklich verstehen zu wollen. Nur so baut man Technologie, die langfristig Wert schafft.