Python ist die bevorzugte Programmiersprache in der KI. Allerdings können die meisten Unternehmen ihre Python-Entwickler nicht in die bestehende Dateninfrastruktur integrieren. Das bedeutet, dass sie es nicht schaffen, die Vorteile der KI in der Organisation zu nutzen. Allerdings mangelt es an einer Open-Source-Python-Bibliothek für Entwickler, die auf KI-Workflows ausgerichtet ist.
DLT (kurz für Data Load Tool), ein Berliner Startup, glaubt, die Lösung zu haben. Es baut genau die Open-Source-Python-Bibliothek auf, die angeblich für diese neue KI-Welle konzipiert ist.
Das Startup sagt, dass seine Bibliothek in bestehende Arbeitsabläufe integriert werden wird, einschließlich Python-Arbeitsabläufe, bei denen zuvor kein Datenladen stattgefunden hat, wie etwa ein Google Colab-Notizbuch, eine AWS Lambda-Funktion, ein Airflow DAG oder GPT-4-unterstützte Dokumente oder GPT-4-Entwicklungsspielplätze.
Das Startup hat jetzt 1,5 Millionen US-Dollar an Pre-Seed-Finanzierung eingeworben Dig Ventures, gegründet von Ross Mason, der das Mule-Projekt ins Leben gerufen und MuleSoft (MULE: NYSE) gegründet hat. An der Runde nehmen auch KI- und Unternehmensgründer von Unternehmen wie Huggingface, Instana, Miro und Matillion teil.
CEO Matthäus Krzykowski teilte mir per E-Mail mit: „Die meisten GPT-4-Apps, die in den Medien vorgestellt werden, sind Demoware. Benutzer, die sie ausprobieren, geben sie schnell auf. Andere KI-Tools, für die VCs in letzter Zeit viel Geld ausgegeben haben (Vektordatenbanken/Frameworks), stehen vor vielen ähnlichen Herausforderungen.“
Er sagt, dass dlt mittlerweile über eine wachsende Community von Python-Entwicklern verfügt und „in mehreren Scale-up-Technologieunternehmen in der Produktion eingesetzt wird“, darunter auch bei dem in San Francisco ansässigen Softwarebereitstellungsunternehmen Harness, über das wir zuvor berichtet haben.
In einer Erklärung sagte Alexander Butler, Senior Data Engineer bei Harness: „Die Nutzung von DLT hat unsere Datenoperationen verändert. Es hat… das Tempo unseres DataOps-Teams beschleunigt: Wir verbringen weniger Zeit mit EL (Extrahieren und Laden) und mehr mit T, während wir unsere Extraktoren immer noch umfassend anpassen können, wenn sich die Geschäftsanforderungen ändern.“
Julien Chaumond, CTO/Mitbegründer von Huggingface und Angel-Investor bei dltHub, fügte hinzu: „Die aktuelle Revolution des maschinellen Lernens wurde durch die kambrische Explosion von Python-Open-Source-Tools ermöglicht, die so zugänglich geworden sind, dass ein breites Spektrum von Praktikern sie nutzen kann.“ Als einfach zu verwendende Python-Bibliothek ist dlt das erste Tool, das diese neue Welle von Menschen nutzen kann.“
In Bezug auf potenzielle Konkurrenten gibt Krzykowski zu, dass das Startup „mit ETL-Unternehmen wie Meltano, Stitch Data, Airbyte und in geringerem Maße Fivetran konkurriert“.
Er sagt jedoch, dass „wir im Großen und Ganzen im Bereich von Data-Warehouse-Unternehmen wie Snowflake, Databricks und Microsoft Fabric tätig sind, die ebenfalls daran arbeiten wollen, KI in das Unternehmen zu bringen.“