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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Lovable-CEO Anton Osika (r.) im Gespräch mit Times Senior Editorin Ayesha Javed. © brutkasten

Kaum ein Tool steht so sehr für den KI-Bauboom wie Lovable. Erst im August 2026 hat das schwedische Startup, wie brutkasten berichtete, eine Series-C-Runde über 400 Millionen US-Dollar abgeschlossen, angeführt von Menlo Ventures und mit dem EQT-gemanagten Scaleup Europe Fund als Co-Lead, bei einer Bewertung von 13,3 Milliarden US-Dollar.

Für Gründer und CEO Anton Osika ist das mehr als eine Finanzierungsrunde: Es sei ein Indikator dafür, dass KI-gestützte No-Code- und Low-Code-Plattformen die Nische verlassen hätten und im Mainstream angekommen seien.

Weg vom Entwickler-Monopol

Auf der Dreamforce in San Francisco erläutert Osika die zentrale These hinter Lovable: „Menschen mit Fachwissen über das jeweilige Problem sollten diejenigen sein, die Software bauen“, so Osika. Wer ein Problem am besten kenne, solle auch die Lösung bauen, egal ob in Marketing, HR, Finance oder Operations. Nicht die formale Qualifikation zähle, sondern die Nähe zum Problem.

Dass Lovable längst kein reines Anfänger-Werkzeug sei, belegt Osika mit einer internen Zahl: 55 Prozent der Lovable-Nutzer:innen brächten mehr als elf Jahre Berufserfahrung in ihrem Fachgebiet mit. Entscheidend sei laut dem Co-Founder nicht das klassische Programmieren, sondern die Fähigkeit, komplexe, unstrukturierte Probleme systematisch in funktionierende Systeme zu zerlegen.

Vom Nebenprojekt zur Unternehmenslösung

Besonders aufschlussreich sind die Praxisbeispiele, die Osika im Gespräch anführt. Bei einer Healthcare-Staffing-Firma habe ein Fachbereichsleiter eine komplette neue Produktlinie für die Zertifizierung von Pflegekräften aufgebaut, samt Verwaltung und Terminplanung, und anschließend mehr als zehn weitere interne Anwendungen vernetzt. In den nordischen McDonald’s-Filialen laufe mittlerweile ein auf Lovable gebautes Interface, über das rund 300 Standorte operative Anfragen abwickeln würden.

Solche Geschichten seien laut Osika keine Ausnahme: Bei knapp zwei Dritteln der Fortune-500-Unternehmen, darunter Adidas und Nvidia, würden Mitarbeitende die Plattform nutzen. Häufig beginne es als kleines Team-Projekt und wachse zur unternehmensweiten Lösung heran.

Entwicklung unter Aufsicht

Damit das nicht in unkontrollierter Schatten-IT ende, setzt Lovable laut Unternehmensangaben auf Admin- und Audit-Funktionen, mit denen IT-Verantwortliche nachvollziehen können sollen, welche Anwendungen entstehen, wo sensible Daten verarbeitet werden und wo Sicherheitslücken drohen. Genau das mache aus der anfänglichen Skepsis von IT-Abteilungen häufig Zustimmung, so Osika: „Es wird vom letzten Nein zu dem, was man ausrollen wollte, zum ersten Ja. So verhindern wir Schatten-IT und die Zersplitterung in unzählige Tools, die niemand mehr überblickt“, erklärt Osika.

Überflüssig würden Engineers durch die Lovable-Nutzung anderer trotzdem nicht, meint Osika: Ihre Rolle verschiebe sich von Routineaufgaben hin zu Architektur, Systemanbindung und der Betreuung unternehmenskritischen Codes.

Warum heißt Lovable eigentlich Lovable?

Zum Schluss des Gesprächs räumt Osika mit einem gängigen Klischee über den europäischen Tech-Standort auf: „Viele halten Europa für langsam, aber wenn man in die Tech-Hubs Europas geht, brodelt es dort wie nie zuvor“, sagt Osika. Dass der Produktfokus so stark auf dem Nutzererlebnis liege, führt Osika auch auf den Standort Stockholm zurück, wo der Großteil des Engineering-Teams sitzt. Man habe in den nordischen Ländern genaue Vorstellungen davon, wie ein Produkt funktionieren solle – oder eben nicht. Diese „I-Tüpfelchen-Reiterei“ mache Lovable erst zu dem was es heute ist.

Warum das Unternehmen ausgerechnet „Lovable“ heißt, erklärt er mit einer letzten Zeile, die zugleich als Leitmotiv des Gesprächs steht: „Software sollte nicht einfach nur funktionieren. Sie soll die Emotionen der Menschen wecken“, so Osika.

Vom Vibe zum Volumengeschäft

Was also vor nicht allzu langer Zeit noch als spielerisches „Vibe-Coding“ belächelt wurde, ist laut Osika längst zu einer Infrastruktur geworden, auf der Enterprisekund:innen die nächsten Prozesssysteme entwickeln. Der Markt für KI-gestütztes Bauen sei, so der Lovable-Gründer, endgültig über das reine Ausprobieren hinausgewachsen – und weit über das Vibecoding hinaus.

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