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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Diego Szekely programmierte seine Diabetes-App im Alleingang © Hannah Fasching

„Ich war der, der die Waage rausgeholt hat, um meinen Insulinbedarf zu berechnen“, erinnert sich Carbetic-Gründer Diego Szekely an die Zeit nach seiner eigenen Typ-1-Diabetes-Diagnose vor vier Jahren. Bei der Autoimmunerkrankung produziert der Körper überhaupt kein eigenes Insulin mehr, weshalb jede Aufnahme von Kohlenhydraten exakt berechnet und durch externe Insulingaben ausgeglichen werden muss.

Im Austausch mit anderen Betroffenen stellte er jedoch schnell fest, dass die meisten Diabetiker:innen im Alltag ihren Bedarf lediglich abschätzen. Da ungenaue Werte langfristige gesundheitliche Risiken bergen, entwickelte der heute 18-Jährige Carbetic, um eine verlässlichere, unkomplizierte Lösung im Alltag anzubieten. „Ich hab einfach das gebaut, was uns Diabetikern wirklich gefehlt hat“, so der Gründer.

© Carbetic

Räumliche Tiefe als technischer USP

Mittlerweile ist die Anwendung bereits in 41 Sprachen verfügbar, wobei aktuell die USA, dicht gefolgt von Deutschland, den größten Markt darstellen. Das technische Fundament unterscheidet sich laut dem Gründer aus Perchtoldsdorf vor allem in einem Punkt von klassischen Lifestyle-Trackern.

Statt einer simplen 2D-Bildanalyse setzt Carbetic laut eigenen Angaben auf räumliche Tiefe durch drei schnell geschossene Fotos aus unterschiedlichen Winkeln sowie LiDAR-Sensoren moderner Smartphones. „Die drei Fotos sind wahnsinnig wichtig, um die Dimensionen gescheit abzuschätzen“, betont Szekely.

Aus der Kombination dieser Bild- und Raumdaten berechnet ein feinjustiertes KI-Modell schließlich den Kohlenhydratgehalt der einzelnen Komponenten auf dem Teller, der wiederum für die Bestimmung des Insulinbedarfs benötigt wird. Neben der Foto-Analyse wird das Produkt in der Praxis durch eine integrierte Sprachsteuerung sowie die Option ergänzt, Koch-URLs oder abfotografierte, handschriftliche Rezepte automatisch von der KI auslesen zu lassen.

Conversion im SaaS-Modell

Nach nur drei Monaten verzeichnet die App rund 20.000 Downloads. Interessant ist vor allem die Conversion-Rate: „5.000 Nutzer sind aktuell in einem Probeabo oder bezahlten Abo“, erklärt der Gründer. Von den 5.000 „zahlen bereits 4.000“, so Szekely weiter. Das Geschäftsmodell basiert auf einer Software-as-a-Service-Struktur. Das Einstiegs-Abo für bis zu zehn Analysen am Tag kostet 4,49 Euro im Monat, während die unlimitierte Version für 9,99 Euro angeboten wird.

Auf die Frage, wie man ein solches Wachstum erziele, meint der Gründer: „Gute Frage. Und da ich keine gute Antwort habe, ist die Antwort, das Produkt funktioniert.“ Hauptsächlich über Mundpropaganda und Empfehlungen von Ärzt:innen, die Szekely unter anderem auf Ärztekongressen kennenlernte, wachse das Produkt aktuell organisch. „Wenn mir Patient:innen schreiben, dass die App ihnen hilft, den Alltag ein Stück mehr wie ein gesunder Mensch zu leben, macht mich das einfach so stolz“, so der Gründer.

„Mit allen großen Medizintechnik-Firmen in Kontakt“

Einen langfristigen Wettbewerbsvorsprung will sich der Gründer, der für sein Startup Studienplätze am UCL und King’s College in London sausen lässt, künftig über zwei strategische Säulen verschaffen, die über die reine Nutzer:innenbasis hinausgehen. Neben einer umfassenden Datensammlung zur Optimierung der Algorithmen steht ein digitaler Ärztezugang im Fokus. Über diesen können Mediziner:innen nach expliziter Freigabe die Mahlzeiten ihrer Patient:innen analysieren und die Therapie gezielter begleiten.

Während der aktuelle Fokus auf Typ-1-Diabetes-Patient:innen liegt, zeigt sich Szekely zuversichtlich, dass auch Typ-2-Patient:innen über kurz oder lang auf seine Anwendung zugreifen werden: „Alle Apps, die Typ 1 machen, übernehmen irgendwann auch den Typ-2-Markt. Das ist immer so.“ Zudem startet in Kürze eine Genauigkeitsstudie mit der Universität Wien. Auch gegenüber strategischen Partnerschaften und Investments zeigt sich der Solo-Founder offen: „Ich bin mit allen großen Medizintechnik-Firmen im Diabetes-Bereich in Kontakt. Und die sind alle begeistert.“

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