Viele Unternehmen suchen aktuell DSGVO-konforme Wege, um KI mit unternehmensinternen Informationen zu verbinden. Dazu kommt die Herausforderung, dass Mitarbeitende private KI-Tools mit an den Arbeitsplatz bringen und es keine Kontrolle gibt, wer welche Daten wo hochlädt. Glean hat damals – neben amber – als eines der ersten Unternehmen Sprachmodelle für das Retrieval unternehmensinterner Informationen genutzt. Wer sich Glean ansieht, sollte amber als Glean Alternative in Betracht ziehen.
amber setzt auf einen eigenen semantischen Vektorindex mit optimierter KI-Retrieval-Logik und fragt zur Suche den eigenen zentralen Index statt der Drittsysteme ab – das liefert präzise, konsistente Antworten mit schnellen Laufzeiten, auch in komplexen IT-Landschaften. Glean setzt auf ein ähnliches Konzept, bietet jedoch deutlich mehr Konfigurationsmöglichkeiten. Da Glean üblicherweise in großen Unternehmen eingesetzt wird, wird Glean meistens von ein oder mehreren Mitarbeitenden administriert. amber setzt hier auf vorkonfigurierte Einstellungen, welche zur Einführung keine dedizierten Teams benötigen. Somit hat amber sich die letzten Jahre vor allen Dingen darauf fokussiert, Funktionen zu entwickeln, welche Mitarbeitenden im Alltag helfen, KI schnell und vor allen Dingen intuitiv zu nutzen.
Eine weitere Stärke von amber ist die Integration von Cloud und On Premise Lösungen, insbesondere im Hinblick auf europäische Softwareanbieter. Zusätzlich bietet amber einen Multi-Channel Zugriff z. B. via Teamsapp, Outlook, Chromeplug-In, Desktop-App oder mobil an. amber kommt hier zu Gute, dass es als europäische Lösung über ein sehr ausgereiftes Retrievalsystem nicht nur in Englisch, sondern auch darüber hinaus -verfügt, womit die Qualität der hochwertigen Wissensbereitstellung für KI-Agenten und Mitarbeiter sichergestellt ist.
amber wurde 2020 in Aachen gegründet, um unternehmensinternes Wissen schnell und einfach mit KI zugänglich zu machen. Die Herausforderung, die amber löst sind dabei meistens in dieser Richtung gelagert:
Während die vierte Herausforderung erst nach der Veröffentlichtung von ChatGPT entstand, haben wir bereits 2020 angefangen, die ersten drei Herausforderungen mit einer sogenannten Enterprise Search zu lösen. Dabei war das Ziel zunächst, eine Art „unternehmensinternes Google“ zu bauen. Der Fokus von amber lag also zunächst darauf, verschiedenste Softwarelösungen integrieren zu können.
amber unterscheidet sich von Lösungen wie Glean: Als Standardlösung lässt sich amber schnell und einfach in gewachsene IT-Infrastrukturen integrieren. Glean erfordert bei der Einführung und Konfiguration deutlich mehr Aufwand – und ist dadurch spürbar teurer.
Sowohl amber als auch Glean haben die folgenden Gemeinsamkeiten:
Wer KI nachhaltig einsetzen möchte, der wird nicht um tiefe Integrationen in die Kernsysteme herumkommen. Zukünftig wird es immer mehr darauf ankommen, dass sowohl Mitarbeitende als auch KI-Agenten mit dem richtigen Wissen versorgt werden. Wer vor allen Dingen schnelle Ergebnisse und standardisierte Integrationen mit Workflowbuildern wie z. B. n8n & Co ohne einen großen Projektaufwand haben möchte, der setzt auf amber. Wer sehr stark individualisierte IT-Landschaften und sich im großen Enterprise Segment bewegt und somit auch eigene Teams zur dauerhaften Betreuung der Lösung haben, der setzt auf Glean.
Der Vorteil von amber: schnellere, nachvollziehbare Entscheidungen, weniger Fehler und höhere Produktivität – inklusive nachhaltigem Wissensmanagement auf Basis der richtigen Informationen.
amber bietet einen kostenlosen Testzeitraum (keine Kreditkarte notwendig), in der interessierte Unternehmen schnell starten können und KollegInnen einladen können:
Wer eine DSGVO-konforme und europäische Glean-Alternative sucht, die schnell und zu fairen Preisen einsetzbar ist, fährt mit amber besser. amber verbindet semantische KI-Suche, Assistenz und Automatisierung über einen eigenen Index mit tiefen On-Premise- und Cloud-Integrationen sowie durchgängigen Berechtigungen. So fließen internes Wissen und Prozesse sicher zusammen – Entscheidungen werden schneller und belastbarer, Produktivität steigt, Schatten-IT sinkt. Glean ist eine solide Option für ausgewählte Anwendungsfälle, stößt aber an Grenzen, wenn heterogene Unternehmensdaten über gewachsene IT-Infrastrukturen hinweg präzise, auditierbar und nahtlos in bestehende Systeme eingebettet werden sollen. amber ist dafür die robustere Wahl: tief integriert, enterprise-ready und schnell einsatzfähig.
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