KI-Startup Simile erhält 100 Millionen US-Dollar für Verhaltensprognosen
Das US-amerikanische KI-Startup Simile hat sich eine Finanzierung in Höhe von 100 Millionen US-Dollar gesichert. Das Unternehmen entwickelt eine Technologie, mit der Firmen menschliches Verhalten vorhersagen können, von Kaufentscheidungen bis hin zu möglichen Fragen während Analystenkonferenzen, berichtet Bloomberg.
Die Finanzierungsrunde, deren Bekanntgabe für Donnerstag, den 13. Februar, angekündigt ist, wurde vom Wagniskapitalgeber Index Ventures angeführt. Zu den weiteren Investoren zählen Bain Capital Ventures, A* sowie Hanabi Capital. Auch namhafte KI-Experten wie Fei-Fei Li und Andrej Karpathy beteiligten sich. Angaben zur Bewertung des Unternehmens wurden nicht gemacht.
Training mit Interviews und Transaktionsdaten
Simile stellte sein Projekt nach sieben Monaten Entwicklungsarbeit am eigenen KI-Modell vor. Grundlage des Systems sind Hunderte Interviews mit realen Personen, in denen diese über ihre Lebensumstände und Entscheidungsprozesse Auskunft gaben.
Ergänzend wurden historische Transaktionsdaten sowie wissenschaftliche Studien zu verhaltensökonomischen Experimenten ausgewertet. Auf dieser Basis soll das Modell typische Handlungsmuster erkennen und Wahrscheinlichkeiten für bestimmte Entscheidungen berechnen.
Simulationen als Alternative zur klassischen Marktforschung
Ziel des Unternehmens ist es, Werkzeuge bereitzustellen, die prognostizieren, welche Entscheidung eine Person unter definierten Rahmenbedingungen treffen könnte. Dafür erstellt Simile Simulationen mit KI-Agenten, die Präferenzen und Verhaltensprofile realer Menschen abbilden.
Der Ansatz versteht sich als Alternative zu traditionellen Marktforschungsmethoden wie Fokusgruppen. Zu den Testkunden zählt unter anderem die US-Apothekenkette CVS Health. Sie nutzt die Technologie, um Warenbestände zu planen und die Produktplatzierung in ihren Filialen zu optimieren.
Einsatz in der Kapitalmarktkommunikation
Darüber hinaus soll die Lösung Unternehmen im Bereich Investor Relations unterstützen. Sie analysiert frühere Auftritte des Managements sowie veröffentlichte Berichte, um potenzielle Fragen von Analysten bei Ergebnispräsentationen abzuschätzen. Zudem soll das System helfen, mögliche Marktreaktionen auf Unternehmensmitteilungen einzuschätzen. Auf Basis historischer Daten werden Muster identifiziert, die Rückschlüsse auf das Verhalten von Investoren erlauben.
Die Entwicklung unterstreicht den wachsenden Stellenwert datengetriebener Verhaltensanalysen in Wirtschaft und Kapitalmarktkommunikation. Auch für deutsche Handelskonzerne und börsennotierte Unternehmen könnten vergleichbare KI-Anwendungen an Bedeutung gewinnen, etwa bei der Sortimentsplanung oder der Vorbereitung von Investorenkonferenzen. Zugleich dürften Fragen zu Datenschutz, Transparenz und regulatorischen Rahmenbedingungen hierzulande stärker in den Fokus rücken.
