Prior Labs werde weiterhin unter eigener Marke, Führung und Forschungsagenda sowie eigenen Kundenbeziehungen agieren. Dazu gehört auch, dass das Unternehmen weiterhin seine Forschungen veröffentlicht und Modelle zugänglich macht. Um dies zu unterstützen, werde SAP mehr als einer Milliarde Euro investieren, und damit Infrastruktur und langfristige Forschung finanzieren.

„Die größte ungenutzte Chance in Unternehmens-KI liegt nicht bei großen Sprachmodellen, sondern bei KI, die für die strukturierten Daten entwickelt wurde. Denn diese Daten treiben die Geschäfte weltweit an“, sagt Philipp Herzig, CTO von SAP.

Die im Jahr 2024 gegründeten Prior Labs gelten als ein Innovator von Tabular Foundation Models (TFMs). Diese KI-Kategorie wurde speziell für die Analyse von strukturierten Unternehmensdaten entwickelt. Auf diesem Gebiet haben die Gründer Frank Hutter, Noah Hollmann und Sauraj Gambhir Pionierarbeit geleistet.

Philipp Herzig, CTO von SAP: „Prior Labs hat die Kategorie der TFMs definiert und das weltweit stärkste Forschungsteam in dieser Kategorie aufgebaut. Mit der Kombination dieser Modelle mit Firmendaten und Kundenreichweite wollen wir diese Kategorie weltweit führen.“
(Bild: SAP)

„Die Grenze, die wir erreichen wollen — das sind Modelle, die nicht nur Ergebnisse aus Tabellen vorhersagen, sondern über Kausalität nachdenken, Fachwissen integrieren und Tabellen mit Sprache kombinieren — können wir mit SAP viel schneller erreichen“, sagt Frank Hutter, Mitgründer und CEO von Prior Labs. „SAP hat viele Kunden in Branchen, in denen strukturierte Daten den größten Wert haben: Finanzdienstleistungen, Gesundheitswesen, Fertigung und Industrie.“

Organisationen müssen nicht mehr für jeden Datensatz ein separates KI-Modell trainieren, denn TabPFN nutzt ein einzelnes vorab trainiertes Foundation-Modell. Dieses Modell kann Vorhersagen wie Zahlungsverspätungen, Kundenabwanderung, Lieferantenrisiko und Nachfrageschätzungen direkt aus strukturierten Unternehmensdaten leisten.

„Mit Prior Labs wird SAP TFMs liefern, die überlegene Vorhersagefähigkeiten haben, Tabellen nativ verstehen, statistisches Denken direkt aus Daten lernen und damit Agenten-KI-Systeme antreiben können“, verspricht Herzig. Es werde möglich Tabellen, Sprache und Bilder zu kombinieren, um Kausalität abzuleiten und die Geschäftsprozesse dynamisch anzupassen.