Prevalent AI will Datenchaos in verlässlichen KI-Kontext verwandeln

Unternehmensdaten liegen oft in einer Vielzahl voneinander getrennter Systeme – und widersprechen sich nicht selten. Genau dieses Problem will Prevalent AI lösen. Das Londoner Unternehmen verbindet Hunderte solcher Quellen zu einem kontinuierlich aktualisierten, abfragbaren Wissensgraphen. So sollen Menschen und KI-Systeme verlässlicher erkennen können, was in einem Unternehmen vorhanden ist, wie einzelne Komponenten zusammenhängen und wo Risiken oder Lücken liegen.

Dafür hat Prevalent AI 22 Millionen US-Dollar von Integrity Growth Partners (IGP) erhalten, einer Investmentgesellschaft aus Los Angeles. Es ist die erste Primärkapitalaufnahme des Unternehmens seit seiner Gründung vor neun Jahren. Mit dem Geld will Prevalent AI aus einem weitgehend eigenfinanzierten Geschäft ein deutlich größer aufgestelltes, globales Unternehmen machen – und seine Technologie über den ursprünglichen Schwerpunkt Cybersicherheit hinausführen.

Wer hat Prevalent AI gegründet?

Prevalent AI entstand 2017. Gründer sind Paul Stokes, heute CEO, und Arun Raj, heute COO. Zum Gründungsteam gehörten außerdem erfahrene Vertreter der britischen Nachrichtendienst- und Cybersicherheitsbranche, darunter der frühere GCHQ-Direktor Sir Iain Lobban sowie Andrew France, ein ehemaliger Leiter im Bereich Cyberabwehr beim britischen Nachrichtendienst und Mitgründer von Darktrace.

Dieser Hintergrund erklärt den ursprünglichen Fokus des Unternehmens: In Nachrichtendienst und Cybersicherheit müssen aus unvollständigen und verteilten Informationen belastbare Lagebilder entstehen. Entscheidend ist dabei, Beziehungen, Lücken und Risiken zuverlässig zu erkennen.

Was macht die Plattform von Prevalent AI?

Prevalent AI bezeichnet seine Technologie als KI-gestützte Data Fabric und als souveränen Wissensgraphen. Vereinfacht gesagt greift die Plattform auf Daten aus verschiedenen Unternehmenssystemen zu und erstellt daraus ein zusammenhängendes Modell der Organisation.

Der Wissensgraph kann unter anderem Beziehungen zwischen folgenden Bereichen abbilden:

• Geräten, Anwendungen und anderen Vermögenswerten;
• Identitäten und Zugriffsrechten;
• Sicherheitskontrollen;
• Daten und Geschäftsprozessen;
• operativen Abhängigkeiten und Kontrolllücken.

Da der Graph laufend aktualisiert werden soll, können Sicherheitsteams ihn abfragen. Sie erhalten dadurch einen Überblick darüber, welche Systeme und Komponenten existieren, wie sie miteinander verbunden sind und welche Assets oder Kontrollen möglicherweise nicht ausreichend überwacht werden.

„Souverän“ bedeutet in diesem Zusammenhang, dass die Kunden die Kontrolle über die Grundlage ihrer Daten behalten. Nach Angaben des Unternehmens entscheiden sie, wo die zugrunde liegenden Daten physisch gespeichert werden, anstatt sie in einer gemeinsam genutzten Cloud-Umgebung abzulegen.

Die Plattform richtet sich nicht nur an Sicherheitsexperten. Prevalent AI sieht den verknüpften Kontext auch als Grundlage für Fachabteilungen und KI-Agenten, die verlässliche Informationen über eine Organisation benötigen, bevor sie sicher und konsistent handeln können.

Warum begann Prevalent AI mit Cybersicherheit?

Die Cybersicherheit war für Prevalent AI das naheliegendste Testfeld, weil fragmentierte Informationen dort unmittelbar operative Schäden verursachen können. Sicherheitsteams müssen weitreichende Entscheidungen über große IT-Landschaften hinweg treffen – etwa zu Systemen, Identitäten, Kontrollen und Datenquellen, die oft kein vollständiges oder einheitliches Bild liefern.

CEO Paul Stokes beschrieb Sicherheit als den Bereich, „in dem fragmentierte Daten den größten Schaden anrichten“.

Der Einsatz in diesem besonders kritischen Umfeld bot Prevalent AI einen fokussierten Anwendungsfall für ein allgemeineres Problem: Wie lässt sich ein verlässlicher Unternehmenskontext herstellen, wenn relevante Informationen über viele Systeme verteilt sind? Nach Ansicht des Unternehmens besteht dieselbe Herausforderung überall dort, wo Menschen oder automatisierte Systeme Entscheidungen auf Grundlage solcher Daten treffen müssen.

Welche Bereiche kommen jetzt hinzu?

Als nächsten Schwerpunkt nennt Prevalent AI umfassendere Unternehmensrisiken. Dazu gehören nach den vorliegenden Angaben mögliche Anwendungen in Compliance, bei der Bekämpfung von Finanzkriminalität und im Bereich operationeller Risiken.

Das Grundprinzip bleibt gleich: Unterschiedliche Informationen werden verbunden, Beziehungen zwischen Datensätzen bleiben erhalten und der aktuelle Kontext einer Organisation wird für Menschen oder KI-Systeme abfragbar. Die konkrete Fragestellung ändert sich – etwa von einer Sicherheitslücke zu einer Compliance-Pflicht, einem Risiko der Finanzkriminalität oder einer operativen Abhängigkeit.

Die verfügbaren Ankündigungen beschreiben dies als Ausbau der für Cybersicherheit und Unternehmensrisiken entwickelten Technologie. Sie besagen nicht, dass alle geplanten Anwendungen bereits vollständig auf dem Markt verfügbar sind.

Wofür soll das Kapital eingesetzt werden?

Die 22 Millionen US-Dollar sollen vor allem vier Wachstumsbereiche finanzieren:

1. Globaler Vertrieb und Markteintritt: Prevalent AI will seine Bereiche für Vertrieb, Marketing, Kundenbetreuung und Partnerschaften ausbauen.
2. Expansion in den USA: Das Unternehmen möchte sein Wachstum auf dem US-Markt beschleunigen und zugleich seine Präsenz in bestehenden Märkten stärken.
3. Ausbau des Führungsteams: Die Finanzierung soll dabei helfen, die Führungsebene für die nächste Wachstumsphase zu erweitern.
4. Produkt- und Markterweiterung: Das Geld soll in die Weiterentwicklung der Data-Fabric- und Wissensgraph-Plattform sowie in neue Anwendungen für Unternehmensrisiken und KI fließen.

Bemerkenswert ist der Zeitpunkt der Finanzierung: Prevalent AI bezeichnet die Runde als erstes Primärkapital in seiner neunjährigen Unternehmensgeschichte. Unternehmens- und Branchenberichte zufolge wuchs die Firma zuvor über Kundennachfrage und Profitabilität statt über institutionelle Finanzierung.

Der größere Anspruch hinter dem Wissensgraphen

Prevalent AI versteht seinen Wissensgraphen nicht bloß als weitere Datenablage für Sicherheitsteams. Der umfassendere Anspruch lautet: Unternehmens-KI braucht zunächst eine belastbare Ebene mit organisatorischem Kontext, bevor KI-Agenten zuverlässig handeln können.

Die neue Finanzierung gibt dem Unternehmen die Mittel, diesen Anspruch in größerem Maßstab zu erproben. Zunächst soll die kommerzielle Organisation wachsen und die Präsenz in den USA ausgebaut werden. Anschließend soll eine in der Cybersicherheit erprobte Datenbasis auf weitere Entscheidungen im Bereich Unternehmensrisiken übertragen werden. Entscheidend wird dabei sein, ob Prevalent AI komplexe Kundendaten auch in neuen Anwendungsfeldern dauerhaft verknüpft, aktuell hält und nutzbar macht.