25.01.2022

Deep Assist: „Gartner Cool Vendor Report“ listet Wiener KI-Lösung als weltweit Top 5

Das IT-Marktforschungs-Unternehmen Gartner hat die Sprachverarbeitungslösung Deep Assist des Wiener Unternehmens Deepsearch unter die fünf weltweit besten Technologien im Bereich "Natural Language Technologies" eingestuft.
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Deep Assist, Deepsearch, Gartner
(c) Deepsearch - Gründer Roland Fleischhacker entwickelte AI-Lösung für Sprachverarbeitung.

Das österreichische KI-Unternehmen Deepsearch wurde 2010 gegründet, um dort anzusetzen, wo Chatbots die Erwartungen nicht erfüllen: bei der sinnvollen Unterstützung von Callcenter-Agents und Helpdesk-Mitarbeitern durch künstliche Intelligenz, so die Eigendefinition.

Konkreter gesprochen: Die eigene KI-Lösung verarbeitet jede Art von Text aus jedem Kommunikationskanal und extrahiert relevante Informationen. Dabei konzentriert sich Deep Assist auf die Echtzeit-Unterstützung von Servicecentern der Unternehmen, indem es den Inhalt einer Nachricht oder eines Anrufes analysiert, die Information strukturiert, Antworten vorbereitet bzw. das Anliegen an die richtige Person weiter- oder einen anderen Prozess einleitet.

Nun hat das renommierte IT-Marktforschungs-Unternehmen „Gartner Ltd.“ Deep Assist unter die fünf weltweit besten Technologien im Bereich „Natural Language Technologies“ (NLU) eingestuft.

Deep Assist als Supporter

„Gerade bei Kundenservices und Helpdesks braucht es unterstützende Technologien, die in wenigen Millisekunden erkennen, was das Anliegen des Kunden ist: Ist der Anrufer bereits gereizt, weil er schon öfter das Unternehmen kontaktiert hat? Oder handelt es sich beispielsweise um einen akuten Schaden in der Wohnung, der repariert werden muss“, erklärt Roland Fleischhacker, Co-Gründer und CEO der Deepsearch GmbH.

Und ergänzt: „Unser Produkt Deep Assist ist als Handlungsunterstützung konzipiert, das den Mitarbeitern von Servicecentern und Anderen Handlungsfreiräume verschafft und ihnen das passende Wording bzw. den passenden Prozess vorschlägt. Die Technologie kann Kundenanfragen aus unterschiedlichen Perspektiven interpretieren, die Ergebnisse zueinander in Bezug setzen und dementsprechend unterschiedliche Reaktionsprozesse auslösen.“

Automatismus

Eingesetzt wird Deep Assist bei großen Unternehmen und öffentlichen Einrichtungen. Es soll die Firmen dabei unterstützen, das Potential von NLU zu nützen, um Informationen in unstrukturierten Dokumenten und Nachrichten automatisiert verarbeiten zu können. Kunden sind im deutschsprachigen Raum zum Beispiel „Wiener Wohnen“ oder „Die Netzwerkpartner“, ein Zusammenschluss von über 130 Energieversorgern in Deutschland

„Deep Assist hat nicht das Ziel, Menschen zu ersetzen, sondern, sie zu unterstützen und zu entlasten, indem monotone Routineaufgaben selbständig erledigt und bei komplexen Aufgabenstellungen Lösungsvorschläge angeboten werden“, so Fleischhacker weiter. „Die Analysten (Anm.: von Gartner) haben insbesondere die Nachvollziehbarkeit der KI-Entscheidungen, sowie die einfache Konfiguration durch wiederverwendbare, semantische Bausteine hervorgehoben und empfehlen Deep Assist allen Unternehmen, die sich im Bereich NLU von taktischen Tools hin zu strategischen Technologien weiterentwickeln wollen.“

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Majourny
© Majourny - Severin Bergsmann und Fabian Pischinger.

Es begann mit einer App, die KI zur automatischen Routenerstellung nutzte. Basierend auf ihren Interessen bekamen Nutzer:innen Empfehlungen für Hotels, Restaurants und Aktivitäten in der ausgewählten Stadt. Die Routen konnten dann in einem Feed geteilt werden, um Vertrauen zu schaffen und die App von rein algorithmischen Planern zu unterscheiden. Das Ziel der beiden Gründer Fabian Pischinger und Severin Bergsmann war es, als B2C-Reiseplaner Endkund:innen zu erreichen. Doch dann sprach man mit den Hotels.

Majourny-Founder: „Haben nicht im Office überlegt“

„Je mehr wir mit Hotels gesprochen haben, desto klarer wurde: Die Gäste sind längst digital, die Betriebe dahinter oft noch nicht. Dort geht jeden Tag enorm viel Zeit für Telefonate, Zettel und Nachfragen verloren“, sagt Pischinger. Also pivotierte man und versteht sich jetzt als B2B-Plattform für Hotels. Das Wissen über die Erwartungen digitaler Gäste nahm das Team mit. „Die Gen Z will ihre Anliegen digital erledigen, zu jeder Uhrzeit. Gleichzeitig hat das Personal schlicht keine Kapazität mehr, alles händisch abzufangen.“

Seit Ende 2025 entsteht die Software direkt im Hotelalltag, gemeinsam mit dem Stift Schlägl und dem Boutiquehotel Königswieserhof im Bezirk Freistadt. Als dritter Pilotbetrieb kamen die ARVE Chalets auf der Turracher Höhe dazu.

„Wir haben nicht im Büro überlegt, was Hotels brauchen könnten. Wir waren im Betrieb und haben gesehen, wo jeden Tag Zeit verloren geht“, ergänzt Pischinger. Unterstützt wird die Entwicklung durch ein FFG-Kleinprojekt, das Projektvolumen beläuft sich auf 150.000 €. Das Ziel des Projektes ist es, Hotels autonomer zu gestalten und Abläufe mittels KI-Agenten zu vereinfachen.

Daten automatisch ins System

Majourny wird an das bestehende Property-Management-System (PMS) des Hotels angebunden. Anreisen, Zimmernummern und Aufenthaltsdaten fließen somit automatisch ins System, eine zusätzliche Insellösung entstehe nicht. Der TeamHub bündelt Aufgaben, Übergaben und Kommunikation zwischen Rezeption, Housekeeping, Haustechnik und Küche. Eine KI-Wissensdatenbank soll auch neuen oder saisonalen Mitarbeiter:innen Antworten zum Haus liefern, und über einen digitalen Concierge erreichen Gäste das Hotel rund um die Uhr.

Zielgruppe sind der Aussendung zufolge Boutiquehotels, inhabergeführte Hotels und Chalets, also Betriebe, in denen wenige Menschen viele Rollen übernehmen und für eine eigene IT-Abteilung kein Platz ist.

Mit Version 1.0 startete im September auch der Vertrieb. Langfristig sollen KI-Agenten einen großen Teil der Back-Office-Arbeit in Hotels selbstständig erledigen. Die Verantwortung bleibe dabei beim Menschen: Entscheidungen über Preise, Kulanz oder Beschwerden treffe weiterhin das Hotel. „Die KI soll niemanden ersetzen“, so die Founder. „Sie soll die Arbeit übernehmen, die keiner gerne macht, damit wieder mehr Zeit für die Gäste bleibt.“

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