INXM sichert sich 5,7 Millionen Euro, um KI-Unternehmenssoftware mit "Compiled AI" vertrauenswürdig zu machen

Das Gründerteam: Von Raketen zu zuverlässigen Arbeitsabläufen

INXM wurde 2025 von vier Personen gegründet, die in ihrer bisherigen Karriere hochkomplexe, sicherheitskritische Systeme berechenbar gemacht haben:

• Alexander (Alex) Oelling, CEO – zuvor Chief Digital Officer bei Isar Aerospace und Volocopter.
• Matthias Kainer – entwickelte Start-Orchestrierungssysteme bei Isar Aerospace.
• Jesper Bylund – entwarf Flugsteuerungsoberflächen und arbeitete zuvor bei der Automatisierungsplattform n8n.
• Kamil Klüber – ein Veteran der Software-Beratung Thoughtworks.

Diese Luft- und Raumfahrt-DNA ist keine biografische Randnotiz – sie erklärt die gesamte technische Philosophie des Unternehmens. Software für Raketenstarts muss deterministische Sequenzen unter strengen Validierungsbedingungen ausführen; sie kann nicht improvisieren. Das Team übertrug dieses Denkmodell auf Unternehmens-KI.

Warum Standard-KI-Agenten in Unternehmen scheitern

Die meisten auf großen Sprachmodellen basierenden Automatisierungstools fragen das Modell bei jedem Schritt eines Arbeitsablaufs ab. Das führt zu drei großen Problemen für regulierte Unternehmen:

• Nicht-Determinismus: Die gleiche Eingabeaufforderung kann bei verschiedenen Durchläufen zu unterschiedlichen Aktionen oder Ergebnissen führen, was Compliance und Prüfpfade nahezu unmöglich macht.
• Halluzinationsrisiko: Ein Modell, das einen Genehmigungsschritt erfindet oder eine Sicherheitsprüfung überspringt, schafft inakzeptable Haftungsrisiken in der Fertigung oder im Finanzwesen.
• Datensouveränität: Das Senden sensibler Produktionsdaten an externe LLM-APIs verstößt gegen die DSGVO, den EU AI Act und interne Sicherheitsrichtlinien.

Das Ergebnis: Viele Industrieunternehmen evaluieren KI-Agenten, setzen sie aber nie in der Produktion ein. Die Technologie sieht in Demos leistungsstark aus, kann aber die Zuverlässigkeitslatte, die für Software in der Fabrikhalle seit Jahrzehnten gilt, nicht erfüllen.

Wie "Compiled AI" den Unterschied macht

Der Orchestrator von INXM leiht sich die Architektur eines traditionellen Software-Compilers, anstatt einer Chatbot-Schleife. Der Prozess gliedert sich in zwei klar getrennte Phasen:

1. Kompilierungsphase: Ein Benutzer beschreibt einen Geschäftsprozess in natürlicher Sprache. Ein großes Sprachmodell generiert daraus einen vollständigen, strukturierten, ausführbaren "Plan" – im Wesentlichen deterministischen Code. Dieser Plan wird validiert, bevor er jemals ausgeführt werden darf. Das Modell wird also nur einmal während der Erstellung genutzt, nicht zur Laufzeit.

2. Ausführungsphase: Der validierte Plan läuft auf der Orchestrator-Engine von INXM, ohne das Sprachmodell erneut aufzurufen. Die Engine koordiniert die Arbeit über die bestehenden Systeme des Unternehmens – ERP, PLM, MES, E-Mail und Genehmigungstools – hinweg und führt jedes Mal die gleichen Schritte in der gleichen Reihenfolge aus.

Der technische Unterschied ist drastisch: Standard-Agenten rufen das große Sprachmodell bei jedem Schritt auf (nicht-deterministisch, teuer an Tokens, schwer zu prüfen). INXM kompiliert einmal und führt dann ein fixes Programm aus. Die Ergebnisse werden reproduzierbar, testbar und frei von Laufzeit-Halluzinationen. Das Unternehmen nennt dies die Flexibilität natürlicher Sprache kombiniert mit der Zuverlässigkeit traditionellen Codes.

Um das Konzept greifbar zu machen: Man stelle sich einen Qualitätsprüfungs-Workflow in einer Fabrik vor. Ein Ingenieur beschreibt die erforderlichen Genehmigungsschritte und Datenprüfungen in einfacher Sprache. Der Orchestrator kompiliert dies in eine feste Sequenz, eine Führungskraft genehmigt sie einmal, und der Workflow läuft ab dann jedes Mal identisch ab, wenn ein relevantes Ereignis ausgelöst wird – ohne jemals Daten aus dem Gebäude zu senden oder eine improvisierte Modellentscheidung zu riskieren.

Infrastruktur, Compliance und industrielle Ziele

Da der Orchestrator auf der eigenen Infrastruktur des Unternehmens läuft – vor Ort (On-Premises) oder in einer privaten Cloud –, verlassen Produktionsdaten niemals das Gebäude. Diese Architektur macht das System von Grund auf konform mit der DSGVO und dem EU AI Act. Sie ermöglicht es INXM auch, Software in der Fabrikhalle zu erreichen, die rein cloudbasierte Automatisierungstools physikalisch nicht ansprechen können.

Das Unternehmen zielt ausdrücklich auf industrielle Fertigungsbetriebe und den deutschen Mittelstand ab: Unternehmen mit gewachsenen On-Premise-Systemen, regulatorischen Verpflichtungen und harten Anforderungen an die Wiederholbarkeit. Dies ist kein horizontaler Automatisierungsansatz für jedermann. Es ist maßgeschneidert für Unternehmen, die allgemeine KI-Agenten bereits abgelehnt haben, weil sie in der Produktion nicht vertrauenswürdig sind.

Mit 5,7 Millionen Euro frischem Kapital, einem Gründerteam, das sicherheitskritische Software ausgeliefert hat, und einem technischen Ansatz, der Unternehmens-KI nicht als Konversations-, sondern als Compiler-Problem begreift, setzt INXM darauf, dass der Engpass der KI-Einführung in der Industrie nicht die Leistungsfähigkeit, sondern die Zuverlässigkeit ist.