Pay-i sichert sich 4,9 Millionen Dollar für Plattform zur Messung von GenAI-Renditen

21. Mai 2025

Das US-Start-up Pay-i hat in einer Seed-Finanzierungsrunde 4,9 Millionen US-Dollar eingesammelt. Ziel des Unternehmens: Die Entwicklung einer Plattform, die Unternehmen hilft, den Return on Investment (ROI) ihrer Generativen-KI-Initiativen präzise zu bewerten – noch bevor diese in die Praxis umgesetzt werden.

Die Finanzierung wird von Fuse Partners und Tola Capital angeführt. Weitere Unterstützung kommt von Firestreak, Pear VC, Gaia Capital sowie mehreren Angel-Investoren aus Fortune-100-Kreisen.

In Zeiten rasant wachsender Investitionen in generative KI stehen viele Unternehmen vor einer grundlegenden Frage: Rechnet sich das? Laut Pay-i fehlt es bislang an verlässlichen Instrumenten, um den wirtschaftlichen Nutzen entsprechender Technologien nachzuvollziehen. Die neu entwickelte Plattform soll genau hier ansetzen – mit dem Anspruch, Echtzeit-Einblicke in GenAI-Renditen zu liefern und Prognosen zu ermöglichen, noch bevor Projekte in den Live-Betrieb übergehen.

Heute messen die meisten Teams den Erfolg ihrer KI-Initiativen noch immer anhand von Token-Zahlen oder Latenzzeiten – Kennzahlen, die weder den Geschäftswert erfassen noch die Kosten rechtfertigen. Pay-i bietet Produkt-, Finanz- und Engineering-Verantwortlichen ein Echtzeit-Dashboard, das jeden Modellaufruf, jeden Prompt und jedes Token mit messbaren Geschäftsergebnissen für bestimmte Anwendungsfälle verknüpft, wie z. B. Umsatzwachstum, Aufgabenbearbeitungszeit oder CSAT-Steigerung. Benutzer können KPIs explizite Dollar- oder Zeitwerte zuweisen, mehrere Versionen eines Anwendungsfalls vergleichen und sofort sehen, welches Modell, welcher Agent oder welcher Prompt den höchsten Ertrag liefert. Eine integrierte Prognose-Engine projiziert diese Erträge dann in die Zukunft, sodass Unternehmen priorisieren können, was funktioniert, was nicht funktioniert, und GenAI mit Zuversicht skalieren können, noch bevor es in Produktion geht.

„Die Führungsetage braucht keine weiteren Nutzungsdiagramme – sie braucht Beweise und Prognosen“, sagt David Tepper, Mitbegründer und CEO von Pay-i. „Pay-i ermittelt, welche GenAI-Anwendungsfälle heute einen neuen Nettowert schaffen, quantifiziert diesen Wert in Dollar oder Stunden und prognostiziert, wie er sich morgen entwickeln wird. Führungskräfte können so auf Gewinner setzen und schneller einen ROI erzielen.“

Das Produkt wird bereits von Unternehmensteams eingesetzt, um GenAI-optimierten Funktionen – wie Co-Piloten für den Kundensupport oder KI-generierte Berichte – einen konkreten Geldwert zuzuweisen und anschließend verschiedene Agenten oder Prompts in der Produktion einem A/B-Test zu unterziehen. Pay-i verfolgt, wie sich jede Änderung auf die Aufgabenbearbeitungszeit, die Umsatzkonversion oder KPIs wie CSAT auswirkt, und prognostiziert die geschäftlichen Auswirkungen vor der vollständigen Einführung.

Tepper war zuvor 19 Jahre lang bei Microsoft tätig und leitete dort die interne GenAI-Nutzungsstrategie von Azure. Sein erstes Patent im Bereich GenAI stammt aus dem Jahr 2011. Seitdem hat er F500-Vorstände, Universitäten, Kongressabgeordnete und UN-Delegationen über die Wirtschaftlichkeit von KI informiert. Er gründete Pay-i gemeinsam mit CTO Doron Holan, der 27 Jahre bei Microsoft tätig war und als Kernarchitekt für die Drosselungsschicht von Windows und Azure verantwortlich war, sowie COO Erik Winters, einem erfahrenen Manager, der Start-ups aus den Bereichen Finanzen und SaaS zum Erfolg geführt hat.

Das Produkt spiegelt die Erfahrungen wider, die sie bei der Zusammenarbeit mit den größten Cloud-Käufern der Welt gesammelt haben: Herkömmliche Kosten-Tools beschränken sich auf die Nutzung, während die eigentliche Entscheidungsfindung dort stattfindet, wo Kosten und Wert aufeinandertreffen. Dies gilt insbesondere für GenAI, wo tokenbasierte Abrechnungen, multimodale Eingaben, Schlussfolgerungsmodelle und agentenbasierte Workflows die Stückkosten undurchsichtig und den ROI schwieriger denn je zu verfolgen machen.

„Mit herkömmlicher Software konnten wir genau verfolgen, wie Funktionen genutzt wurden“, fügte Holan hinzu. „Mit GenAI geht diese Transparenz jedoch verloren. Pay-i schließt diese Lücke und zeigt in Echtzeit genau, wo Wert geschaffen wird.“

Der Bedarf an Klarheit wächst stetig. IDC prognostiziert, dass die Investitionen von Unternehmen in GenAI bis 2028 632 Milliarden US-Dollar übersteigen werden, aber 72 % der CIOs nennen die Messung und Prognose des ROI als ihr größtes Hindernis.

„Generative KI entwickelt sich von Pilotprojekten zu einer geschäftskritischen Produktion. Unternehmen führen Tools zur Wissensvermehrung und automatisierte Workflows ein und beginnen mit der Entwicklung agentenbasierter Services, die Kerngeschäfte und Customer Journeys neu gestalten. Die verantwortungsvolle Skalierung und Verwaltung erfordert zwei Disziplinen: eine hochpräzise Beobachtbarkeit aller GenAI-Anwendungsfälle und eine konsequente Fokussierung auf die Auswirkungen dieser Systeme durch das Verständnis der betroffenen Unit Economics und Business-KPIs“, so Lari Hämäläinen, Senior Partner bei McKinsey.

„In den Führungsetagen schwindet die Geduld für offene Ausgaben für GenAI. Pay-i gibt Führungskräften endlich die datengestützte Klarheit, um mit Überzeugung zu investieren und GenAI von einer undurchsichtigen Kostenstelle in einen Wachstumsmotor zu verwandeln“,

sagte John Connors, ehemaliger CFO von Microsoft und Operating Partner bei Fuse Partners.

„Pay-i wandelt jede KI-Entscheidung in ein klares Kosten-Nutzen-Verhältnis um, sodass Unternehmen in Echtzeit sehen können, wie sich Modell- und Designentscheidungen auf ihre Kennzahlen auswirken. Diese Transparenz ermöglicht es Unternehmen, ihre KI-Ausgaben zu kontrollieren und Ressourcen optimal zuzuweisen. Pay-i bietet einen Fahrplan für den wichtigen Übergang zu KI“, sagte Sheila Gulati, Geschäftsführerin bei Tola Capital.

Mit der neuen Finanzierung wird Pay-i die Produktentwicklung beschleunigen und seine Plattform für mehr Unternehmen zugänglich machen, die GenAI präzise skalieren möchten. Pay-i ist bereits bei ersten Kunden im Einsatz und nun für alle großen Cloud-Anbieter und -Modelle verfügbar. Damit bietet es Entscheidungsträgern eine lang erwartete Lösung für die Wertlücke von GenAI. Pay-i und AWS ProServe bieten eine Kundenlösung, die das Know-how von AWS ProServe in der Beratung von Kunden zum Wert-Tracking mit der Software von Pay-i zur Implementierung von GenAI-Wertmetriken kombiniert. Pay-i wird bei Kunden auf AWS bereitgestellt und kann Bedrock-Workloads implementieren.

Tepper fasst es so zusammen: „Die Unternehmen, die GenAI nicht nur als technische, sondern als wirtschaftliche Strategie betrachten, werden dieses Jahrzehnt gewinnen.“ Pay-i entwickelt das Betriebssystem für diesen Wandel – ein Betriebssystem, bei dem jede GenAI-Investition mit einem Business Case, einem Benchmark und einem Skalierungskonzept einhergeht.

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