Unitlab: Wie ein Team aus Taschkent ein KI-Unternehmen für den US-amerikanischen Markt aufbaut.

Der Gründer von Unitlab, Shohruh Bekmirzaev, sprach mit Spot über die Gründe für die Registrierung des Unternehmens in den Vereinigten Staaten, über den Beitrag ehemaliger Kollegen zur Produktverbesserung, über seinen Ansatz, globale Spezialisten einzustellen, und über die Höhe der Finanzierung, die er von Risikokapitalfirmen erhalten hat.

Shohruh Bekmirzaev ist ein ehemaliger Ingenieur für künstliche Intelligenz, der mehrere Jahre in Technologieunternehmen in Südkorea tätig war, bevor er eine sichere Position verließ, um in Usbekistan sein eigenes Produkt zu entwickeln. Dieses Unterfangen führte zur Gründung von Unitlab AI, einer Plattform, die sich auf Datenkommentare konzentriert.

Das Konzept für das Startup entstand aus persönlichen Erfahrungen. Während seiner Arbeit im Bereich KI sah sich Shohruh mit einer Herausforderung konfrontiert, die vielen KI-Teams gemein war: Der Prozess der Datenannotation war langsam, kostspielig und stark von manueller Arbeit abhängig.

Der Annotationsprozess ist entscheidend für das Training künstlicher Intelligenz. Ohne sie versteht die KI ihre Eingaben nicht: Ein Bild ist lediglich eine Ansammlung von Pixeln, und ein Text ist lediglich eine Aneinanderreihung von Zeichen. Um ein Modell zu trainieren, müssen Menschen den Inhalt der Daten manuell klären, z. B. ein Objekt innerhalb eines Bildes abgrenzen und eine Bezeichnung zuweisen. Diese Methode erfordert einen erheblichen Zeit- und Ressourcenaufwand.

Daher gehen immer mehr Unternehmen dazu über, die Datenannotation durch KI zu automatisieren. Unitlab ist eine solche Lösung. In kurzer Zeit hat das Startup den internationalen Markt durchdrungen und das Interesse großer Unternehmen, darunter Samsung, geweckt. Derzeit nutzen über 2.000 Teams aus 40 Ländern die Plattform, darunter Teams aus den USA, Südkorea, Japan und Indien.

In einem Interview mit Spot sprach Shohruh Bekmirzaev über seine Entscheidung, das Unternehmen in den USA zu registrieren, die Rolle ehemaliger Kollegen bei der Weiterentwicklung des Produkts, seine globale Einstellungsstrategie und die Gesamtinvestitionen, die das Unternehmen von Risikofonds erhalten hat.

Wie alles begann

Ich habe meinen Bachelor-Abschluss an der Universität für Informationstechnologien in Taschkent gemacht und 2018 einen Master-Abschluss in Informatik am Kumoh National Institute of Technology in Südkorea erworben, wobei ich mich auf künstliche Intelligenz und Deep Learning spezialisiert habe.

Nach meinem Abschluss begann ich meine Karriere als KI-Ingenieur bei der südkoreanischen Firma Lululab, wo ich fünf Patente im Bereich der künstlichen Intelligenz anmeldete, von denen zwei in den Vereinigten Staaten registriert wurden. Anschließend wechselte ich zu Mathpresso, wo ich über drei Jahre lang die Entwicklung der zentralen KI-Engine leitete.

Obwohl ich einen festen Job hatte, wollte ich immer mein eigenes Produkt entwickeln.

Im Jahr 2022 beschloss ich, meine Stelle zu kündigen und in mein Heimatland zurückzukehren, um ein Unternehmen zu gründen, das sich mit einem immer wiederkehrenden Problem befassen sollte: der Datenannotation für KI. Zu dieser Zeit war dieser Prozess durch seine Langsamkeit, hohen Kosten und Ineffizienz gekennzeichnet.

Während meiner Tätigkeit in verschiedenen Technologieunternehmen erkannte ich, dass das Haupthindernis bei der KI-Entwicklung nicht das Training von Modellen war, sondern der erhebliche Zeit- und Ressourcenaufwand, der mit der Datenkommentierung verbunden war. Wir beschlossen, diese Frustration in eine Innovationsquelle umzuwandeln, indem wir den Kommentierungsprozess automatisierten und unnötige manuelle Aufgaben entfernten.

So wurde Unitlab AI gegründet.

Zu Beginn rekrutierte ich zwei Ingenieure aus meinem beruflichen Netzwerk - Ahror Baratov und Shahzod Uralov. Als kleines Team widmeten wir uns der Entwicklung der ersten Version der Plattform. Nachdem sie ein bemerkenswertes Maß an Fachwissen und Engagement bewiesen hatten, wurden sie zu Mitbegründern des Unternehmens. Heute arbeiten wir drei gemeinsam an der Weiterentwicklung von Unitlab AI.

Über drei Jahre lang, bis wir unsere ersten externen Investitionen erhalten haben, habe ich das Unternehmen vollständig selbst finanziert: Ich investierte mehr als 170.000 Dollar, verzichtete auf ein Gehalt und konzentrierte mich ausschließlich auf das Produkt.

Die erste Version von Unitlab war recht einfach - ein grundlegendes Tool zur Bildkommentierung. Unser Ziel in dieser Phase war einfach: Wir wollten KI-Teams dabei helfen, Trainingsdaten schneller und kostengünstiger aufzubereiten.

Hypothesentests und erste Kunden

Um sicherzustellen, dass wir ein echtes Problem angehen, kontaktierte ich ehemalige Kollegen in Südkorea und lud sie ein, unsere Plattform zu testen. Wir erhielten umfassendes Feedback von ihnen, was uns dazu veranlasste, weiter in das Produkt zu investieren: Wir stellten zwei zusätzliche Ingenieure und einen Designer ein, um die Funktionalität und die Benutzeroberfläche erheblich zu verbessern.

In der Folge begann ich, unsere Zielgruppe über LinkedIn direkt anzusprechen und sie einzuladen, das Produkt zu testen. Einige dieser Personen wurden zu unseren ersten zahlenden Kunden.

Wir legten auch Wert auf technische Inhalte: Ich beauftragte einen technischen Blogger mit der Betreuung unseres Unternehmensblogs und erweiterte das Autorenteam später auf vier Personen, darunter auch Spezialisten aus Übersee. Wir teilten diese Artikel in gezielten AI/ML-Communities auf LinkedIn und Facebook - dies wurde unser erster zuverlässiger Kanal für die Benutzerakquise.

Im Laufe der Zeit begannen unsere technischen Artikel bei Google zu ranken, was unser SEO deutlich verbesserte. Immer mehr Teams entdeckten Unitlab AI über Suchanfragen, die für ihre Arbeitsaufgaben relevant waren.

Außerdem haben wir ein automatisches System zur Erfassung von Feedback in das Produkt integriert, das es uns ermöglicht, die Plattform auf der Grundlage echter Benutzereingaben kontinuierlich zu verbessern.

Zu unseren ersten aktiven Nutzern gehörten KI-Startups und Universitätslabore. In der Anfangsphase stießen wir auf Herausforderungen - wir schätzten die Feinheiten des Onboarding falsch ein und schufen eine zu komplizierte Schnittstelle. Dennoch lieferte uns jeder Fehler wertvolle Erkenntnisse. Wir optimierten die Schnittstelle, verstärkten die Automatisierung und verbesserten das allgemeine Benutzererlebnis.

Als wir feststellten, dass mehr als 1.500 Teams der Plattform organisch beigetreten waren und Unternehmen wie Samsung begannen, maßgeschneiderte Demos anzufordern, wurde uns klar, dass das Problem, das wir ansprachen, weit verbreitet war - und dass es an der Zeit war, zu expandieren

Registrierung in den Vereinigten Staaten

Obwohl das Unitlab-Team in Taschkent ansässig ist, ist das Unternehmen offiziell in den Vereinigten Staaten registriert. Wir haben diese Entscheidung vor allem getroffen, um Zugang zur globalen Zahlungsinfrastruktur zu erhalten, insbesondere zu Stripe, das für die Zusammenarbeit mit Kunden in den USA und Europa entscheidend ist.

Heutzutage kann jeder in fast jedem Land ein Unternehmen online gründen, Zugang zu den lokalen Bankensystemen erhalten und durch effektives Marketing weltweit Kunden gewinnen - ohne physisch anwesend sein zu müssen.

Der gesamte Registrierungsprozess war völlig legal. Ich habe einen Online-Antrag über das offizielle Portal des Bundesstaates Delaware gestellt, die Identitätsprüfung abgeschlossen und die Genehmigung erhalten. Anschließend eröffneten wir ein US-Bankkonto, integrierten Stripe und begannen, Zahlungen von internationalen Kunden anzunehmen.

Derzeit nutzen mehr als 2.000 Teams aus 40 Ländern das Produkt. Dazu gehören vor allem Unternehmen aus den Bereichen FinTech, Einzelhandel, E-Commerce, EdTech und HealthTech. Außerdem vertrauen über 39 Universitäten auf die Plattform, darunter die Carnegie Mellon University und die University of Mississippi.

Unsere stärkste Präsenz ist in den USA, Europa und Asien (Japan, Korea, Indien, China). Jeder Markt hat seine eigenen Anforderungen: In den USA sind Skalierbarkeit und Integration von entscheidender Bedeutung, während in Asien strenge Vorschriften und Vor-Ort-Lösungen Vorrang haben.

Der US-Markt ist mit Anbietern wie Scale AI, Labelbox und Roboflow hart umkämpft. Im Gegensatz zu den meisten unserer Wettbewerber setzen wir jedoch auf Automatisierung statt Crowdsourcing. Diese Strategie ermöglicht es uns, die Beschriftung um das 15-fache zu beschleunigen und die Kosten um das Fünffache zu senken.

Wir gehen ein kritisches Problem bei KI-Projekten an - die Abhängigkeit von manuellen Anmerkungen, die die Entwicklung behindern und die Budgets aufblähen.

Benutzer können Daten in verschiedenen Formaten - Bilder, Text oder Audio - hochladen, automatische Beschriftungen verwenden, Überprüfungspipelines einrichten und ihre eigenen Modelle einbinden (BYOM). Anmerkungsmanagement, Qualitätssicherung und Automatisierung werden über eine einheitliche Schnittstelle abgewickelt.

Die Grundlage unseres Produkts bilden unsere KI-Engine für automatische Annotationen und anpassbare Workflows. Kunden können große Projekte in Sekundenschnelle initiieren, Validierungsprozesse automatisieren und ihre eigenen Modelle integrieren. So könnte beispielsweise ein Krankenhaus sein medizinisches Modell oder eine Bank ein Modell zur Betrugsbekämpfung in unsere Pipeline integrieren - ein Aspekt, auf den ich besonders stolz bin.

Wir bieten auch Funktionen auf Unternehmensebene: Vor-Ort-Bereitstellung, BYOM und Unterstützung für medizinische Bildgebung (DICOM). Damit sind wir besonders für Unternehmen mit strengen Compliance-Anforderungen und speziellen Anwendungen interessant.

Wie wir die Investition gesichert haben

Unitlab AI wurde zunächst mit einem Bootstrapping-Ansatz aufgebaut.

Nachdem wir etwa drei Jahre lang nachhaltige Erfolge erzielt hatten, begannen wir, selbst auf Investoren zuzugehen - wir schickten E-Mails, arrangierten Treffen und stellten unser Konzept immer wieder vor. Nach jedem Anruf und jeder Demonstration informierten wir über den aktuellen Stand, was dazu beitrug, Vertrauen aufzubauen.

Gleichzeitig bewarben wir uns bei den wettbewerbsfähigen Beschleunigern 500 Global und Startup Wise Guys. Wir nahmen an mehreren Treffen teil, die jeweils mehr als eine Stunde dauerten und bei denen wir das Produkt, den Markt, die Traktion und das Team gründlich diskutierten. Nach dem letzten Treffen erhielt ich eine Einladung zur Teilnahme an der Kohorte mit Investitionen.

Die Investoren waren nicht nur von der Größe des Marktes für Datenkommentare (ca. 12 Mrd. USD) überzeugt, sondern auch von unserer schnellen Umsetzung, der echten Kundennachfrage und dem unermüdlichen Einsatz des Teams.

Insgesamt sicherten wir uns 610.000 $ von vier Risikofonds:

Mit diesen Mitteln können wir den Vertrieb ausbauen, wichtiges Personal einstellen und unsere Infrastruktur entwickeln. Im nächsten Jahr wollen wir den ARR um das 5-10-fache steigern und in neue Märkte eindringen.

Zu unseren aktuellen Zielen gehören das Erreichen von Schlüsselkennzahlen, die Steigerung des Umsatzes, die Ausweitung von Unternehmenspartnerschaften und die Bildung strategischer Allianzen. Im Anschluss an diese Ziele planen wir, eine neue Investitionsrunde einzuleiten.

Wir arbeiten mit einem Freemium-SaaS-Modell, d. h. die Plattform ist für jedermann zugänglich und bietet einen kostenlosen Basisplan. Erweiterte Funktionen sind über kostenpflichtige Pläne zugänglich, die zwischen $99 und $195 pro Monat und Team liegen. Für Unternehmenskunden sind benutzerdefinierte Preise, Vor-Ort-Installationen und erweiterter Support verfügbar.

Unser Ziel ist es, bis Ende 2026 einen ARR von 1 Million Dollar zu erreichen.

Wachstum und Herausforderungen

Anfangs haben wir unser Produkt an kleine Teams und Einzelanwender vermarktet und sind nach und nach zu Partnerschaften mit Unternehmen übergegangen. Derzeit liegt unser Hauptaugenmerk auf Unternehmenskunden.

Der Unternehmenssektor stellt die größten Herausforderungen dar. Der Verkauf an große Unternehmen unterscheidet sich erheblich vom Onboarding normaler SaaS-Nutzer. Der Entscheidungsfindungsprozess ist langwierig, Vertrauen muss aufgebaut werden, und es sind mehrere Genehmigungsstufen und Compliance-Prüfungen erforderlich. Für ein Startup mit Sitz in Usbekistan, das über kein großes Vertriebsteam in den USA oder Europa verfügt, stellt dies eine erhebliche Herausforderung dar.

Eines der größten Hindernisse ist der Arbeitsmarkt. Zwar gibt es in Usbekistan eine Fülle von qualifizierten Ingenieuren, aber es gibt nur sehr wenige Fachleute mit Erfahrung im B2B-Vertrieb und der Einführung von SaaS-Produkten auf internationaler Ebene. Daher mussten wir nach solchen Talenten im Ausland suchen und Vertriebs- und Marketingmanager mit globaler Erfahrung anwerben.

Zunächst führten wir unsere eigene Suche durch, indem wir offene Stellen ausschrieben und Kandidaten interviewten. Gleichzeitig arbeiteten wir mit Personalvermittlungsagenturen zusammen, die uns bei der Vorauswahl unterstützten. Unser Ansatz war einfach: Wir überprüften die Kandidaten vollständig, bevor wir das Honorar der Agentur bezahlten.

Dieser Prozess ermöglichte es uns, Spezialisten aus anderen Ländern einzustellen - Personen, die Erfahrung mit globalen SaaS-Produkten hatten, die wussten, wie man Verkaufstrichter aufbaut, mit Unternehmenskunden zusammenarbeitet und längere Verkaufszyklen verwaltet.

Dadurch wurde unser Team zu einem Hybridteam: eine solide technische Grundlage in Usbekistan, ergänzt durch kaufmännisches Know-how aus dem Ausland. Diese Synergie ermöglichte es uns, gleichzeitig das Produkt zu entwickeln und eine nachhaltige globale Markteinführungsstrategie zu etablieren.

Derzeit besteht unsere Vertriebsabteilung aus fünf Personen aus Europa (Serbien, Kosovo, Spanien) und den Philippinen, die alle auf Vollzeitbasis arbeiten. Die Grundgehälter liegen zwischen 2.500 und 3.500 $, zusätzlich zu monatlichen Provisionen von 1.000-1.500 $.

Wir schließen mit jedem Mitarbeiter einen Vertrag ab, und die Gehälter werden über das Bankkonto des Unternehmens in den USA ausgezahlt, was für unser internationales Team die bequemste Option ist.

Unsere Arbeitsprozesse haben sich schrittweise etabliert. Die Ingenieure arbeiten vom Büro aus, während die Außendienstmitarbeiter durch regelmäßige Anrufe, Aufgabentracker, Berichte und definierte KPIs miteinander verbunden sind. Diese Struktur hat es uns ermöglicht, auch mit einem verteilten Team Geschwindigkeit, Transparenz und Kontrolle zu wahren. Insgesamt beschäftigt das Unternehmen jetzt 14 Mitarbeiter: Ingenieure, KI-Ingenieure sowie Vertriebs- und Marketingspezialisten.

Unsere Zielmärkte sind die USA, Westeuropa und China.

In diesen Gebieten schreitet die KI am schnellsten voran, und wir sehen dort das größte Potenzial für Umsatzwachstum.

Wir sind bereits auf dem US-Markt etabliert, aber wir konzentrieren uns nicht auf den Massenmarkt. Unser Schwerpunkt liegt auf Unternehmenskunden und großen Organisationen, einschließlich der Luftfahrt- und Verteidigungsindustrie.

Die größte Herausforderung liegt im Vertrauen und im Ruf. Um mit amerikanischen Firmen konkurrieren zu können und gleichzeitig außerhalb des Silicon Valley tätig zu sein, sind solide Fallstudien, Referenzen und nachgewiesene Produktzuverlässigkeit erforderlich. Darüber hinaus erhöhen die Compliance-Anforderungen die Komplexität: Größere Kunden verlangen zunehmend On-Premise- oder hybride Implementierungen.

Um mit solchen Kunden zusammenzuarbeiten, ist es unerlässlich, internationale Sicherheitsstandards wie ISO/IEC 27001 einzuhalten, die Risikomanagement, Zugangskontrolle, Datenschutz und Geschäftskontinuität umfassen.

Unser langfristiges Ziel ist es, uns zu einer globalen Datenautomatisierungsplattform mit regionalen Niederlassungen oder Partnern in jedem bedeutenden KI-Hub zu entwickeln.

In Zukunft wollen wir in drei Bereichen vorankommen: geografische Expansion, Einführung neuer Module (medizinische Bildgebung, Videoannotation, agentenbasierte KI-Workflows) und die Entwicklung einer BYOD-GPU-Computing-Plattform, die es Kunden ermöglicht, ihre eigenen GPU-Server für das KI-Modelltraining anzuschließen.