SEATTLE / LONDON (IT BOLTWISE) – Der Startup-Gründer Stefan Kalb bringt mit Latch einen neuen Ansatz für Enterprise-Automatisierung in Stellung. Das Unternehmen nutzt Aufzeichnungen von Mitarbeitenden, die ihre Aufgaben beim Ausführen selbst erklären, und macht daraus einen Prozess-Knowledge-Graph. Dieser Kontext soll KI-Agenten befähigen, Arbeitsabläufe im Unternehmen tatsächlich nachzuvollziehen statt nur generische Antworten zu liefern. Für Latch wird damit der nächste Engpass bei der KI-Implementierung adressiert: nicht nur Modelle, sondern das passende „Wie läuft es hier?“.
Latch startet mit einer klaren Zielsetzung: Unternehmen sollen Künstliche Intelligenz nicht nur als Text- oder Antwortmaschine einsetzen, sondern als Systeme, die reale Arbeitsabläufe verstehen. Stefan Kalb, zuvor im Umfeld von Super Labs unterwegs, positioniert das Startup nach der Umbenennung als „context layer“ für Enterprise-KI. Der Kern ist dabei keine neue Modellarchitektur, sondern ein Datentyp: Latch erhebt Beobachtungen darüber, wie Arbeit tatsächlich erledigt wird, und übersetzt diese Informationen in eine maschinenverarbeitbare Form, die später von KI-Agenten genutzt werden kann.
Technisch beginnt das Vorgehen bei der Dokumentation am Menschen selbst. Mitarbeitende zeichnen sich beim Ausführen einer Aufgabe auf und erzählen parallel, was sie tun und warum. Aus genau dieser Aufnahme soll nicht lediglich eine Ablage von Videos entstehen, sondern ein strukturiertes Wissensobjekt: Latch baut daraus einen Knowledge Graph der Unternehmensprozesse. Der Unterschied zu klassischen Ansätzen wird in der Funktionskette greifbar: Das Video dient als Input, aus den Interaktionen und Erklärungen wird abgeleitet, wie Schritte, Entscheidungen und Begründungen zusammenhängen, und erst danach wird der Graph so bereitgestellt, dass Agenten ihn als Handlungs- und Kontextgrundlage verwenden können.
Kalb setzt damit bewusst am Schnittpunkt von KI-Entwicklung und Organisationsdesign an. In seiner Schilderung hat sich die interne Dynamik vieler Startups verschoben: Nicht mehr das Bauen neuer Produktfunktionen ist der alleinige Engpass, sondern das Entscheiden, was überhaupt gebaut werden soll und wie man es in den Absatz bringt. Ebenso verändert sich die Gewichtung in Vertriebsteams, weil Reichweite über zunehmend automatisierte Outbound-Kanäle teurer und weniger effizient wird. Für Latch heißt das auch: Die Produktwirkung hängt nicht nur von der Qualität der Graphen ab, sondern davon, wie schnell ein Unternehmen den Nutzen im Arbeitsalltag spüren kann und wie gut die Einführung in die vorhandenen Prozesse passt.
Marktseitig ordnet sich Latch in eine Welle ein, in der Unternehmen „KI in den Betrieb“ bringen wollen, aber an fehlendem Prozesskontext scheitern. Der Aufbau eines Knowledge Graphs ist hier mehr als eine hübsche Visualisierung: Er kann als Systemschicht fungieren, über die Agenten Zugriff auf prozessspezifische Regeln, Zuständigkeiten und Entscheidungswege erhalten. Genau an dieser Stelle wirkt das „Loom-Missverständnis“ wie eine direkte Abgrenzung: Loom liefert ein Video, das ein Mensch später ansieht. Latch will aus der Aufzeichnung eine strukturierte Wissensbasis ableiten, die Agenten gezielt ansteuern können, sodass nicht jeder Wissensübergabeschritt bei Null beginnt.
Der Blick auf das „Warum“ bleibt dabei erstaunlich konkret: Laut Kalb können Mitarbeitende ihre Arbeit oft nur schlecht erklären, sobald man sie zum reinen Beschreiben zwingt. Aus einem dokumentationsorientierten Gespräch entsteht dann schnell eine kurze Liste, während die reale Ausführung mit deutlich mehr Zwischenschritten und Entscheidungen verbunden ist, die im Alltag als „selbstverständlich“ ausgeblendet werden. Latch versucht genau diesen blinden Fleck zu reduzieren, indem die Erfassung während der Handlung stattfindet. Das Ziel ist nicht, Arbeit in starre Checklisten zu pressen, sondern die impliziten Regeln sichtbar zu machen, damit sie für KI-agentische Workflows nutzbar werden.
Damit stellt sich auch die Frage nach Skalierung und Umsetzung. Das Unternehmen kommt aus dem Seed-Umfeld und nennt eine Finanzierung von 8 Millionen USD in einer Runde, bei der FUSE als Lead genannt wird; gleichzeitig wird ein kleines Team von etwa 10 Mitarbeitenden adressiert. Für Enterprise-Projekte ist das relevant, weil die Wertschöpfung oft erst im Zusammenspiel aus Pilot-Prozess und späterer Wiederverwendung entsteht: Ein einmal aufgebauter Graph kann ein Trainings- und Runbook-ähnliches Fundament liefern, auf das Agenten bei wiederkehrenden Aufgaben zurückgreifen. Gleichzeitig bleibt ein realistischer Erwartungsrahmen entscheidend, denn je breiter die Abdeckung von Prozessen, desto anspruchsvoller werden Datenqualität, Annotation und die Verbindung zur jeweiligen Tool-Landschaft im Unternehmen.
Für die Go-to-Market-Strategie nennt Kalb ebenfalls ein klares Muster: AI-geschriebener Outbound füllt inzwischen nahezu jede Inbox, wodurch klassische, günstige Kanäle erodieren. Stattdessen setzt Latch auf weniger Gespräche, aber tiefer angelegte Kontakte, inklusive Präsenz vor Ort. Das passt zur Natur des Problems, denn „Kontext über Prozesse“ lässt sich schwer in generischen Pitches vermitteln; es muss sich im Gespräch und im späteren Pilotprozess zeigen. Der Erfolg soll sich daher an einer sehr praktischen Kennzahl ablesen lassen: Wenn Nutzer nicht wegen eines einzelnen Dokumentfehlers oder eines Dateipfads verärgert sind, sondern weil sie ohne Latch ihre Arbeit nicht mehr sinnvoll erledigen können, dann ist aus einer Tool-Schicht offenbar „kritische Infrastruktur“ geworden.
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