deepsense.ai
deepsense.ai · Coding
deepsense.ai ist eine Beratung für angewandte KI, die Unternehmensagenten, RAG-Systeme und MLOps-Pipelines entwirft, baut und betreibt, mit 120 Ingenieuren und 200 Projekten.
Über deepsense.ai
What Is deepsense.ai
deepsense.ai ist eine KI-Beratung, die ein Unternehmensprojekt vom Business Case bis zum laufenden Produktivsystem begleitet. Zum Umfang gehören individuelle KI-Entwicklung auf internen Daten, Agenten, Modellevaluierung, MLOps, Computer Vision und Edge-Deployments. Zu den Kunden zählen Sky, Volkswagen, Nielsen, NOAA, Zebra Technologies, Brainly und DocPlanner.
Gegründet wurde das Unternehmen 2014, heute arbeiten rund 120 Spezialisten von Warschau und Palo Alto aus. Es ist offizieller Partner von OpenAI, Anthropic, Google Cloud, AWS, LangChain und ElevenLabs und veröffentlicht Open-Source-Projekte wie ragbits, eine Python-Bibliothek für agentische RAG-Pipelines, und db-ally für strukturierte Abfragen mit LLMs.
Die Grenze liegt im Einkaufsmodell. Es gibt kein Self-Service-Produkt, keine öffentliche Preisliste und keine kostenlose Stufe zum Testen vor dem Vertrag. Jedes Projekt beginnt mit einem Gespräch zum Umfang. Das passt zu Unternehmen mit Budget und einem echten Prozess, der repariert werden muss, und nervt alle, die heute Nachmittag Software ausprobieren wollen.
Getting Started
- Vereinbaren Sie ein Erstgespräch und beschreiben Sie den Prozess, der besser werden soll, samt Datenquellen und beteiligten Systemen.
- Führen Sie eine Discovery- oder Beratungsphase durch, um einen Use Case auszuwählen, Erfolgskennzahlen festzulegen und Kosten sowie Risiko zu schätzen.
- Bauen Sie einen Prototyp mit Ihren eigenen Daten und prüfen Sie die Evaluierungsergebnisse, bevor Sie die vollständige Umsetzung beauftragen.
- Bringen Sie das System in Ihr Cloud-Konto, mit Monitoring, Zugriffskontrolle und Dokumentation, die Ihr Team übernehmen kann.
- Schulen Sie die interne Mannschaft während der Lieferung, damit das KI-Programm nach dem Ende der Beratung weiterläuft.
Produktinformationen
Ein kurzer Überblick über Preise, unterstützte Plattformen und die Leistung von deepsense.ai.
Am besten für
Die Nutzer, Aufgaben und Szenarien, für die dieses Tool am besten passt.
Nutzer
- KI-Verantwortliche in Konzernen mit stockendem Pilotprojekt
- Regulierte Branchen
- Produktorganisationen, die KI-Funktionen ergänzen
- Scaleups ohne erfahrenes ML-Team
Aufgaben
- Einen KI-Agenten für Unternehmen bauen, der aus internen Dokumenten antwortet, Werkzeuge aufruft und an einen Menschen übergibt, wenn die Sicherheit sinkt.
- Evaluierungsdatensätze für LLMs erstellen und Bewertungsläufe starten, damit Modellwechsel gemessen statt diskutiert werden.
- MLOps-Dienstleistungen für Deployment, Monitoring und Retraining von Modellen einrichten, die im Unternehmen schon existieren.
- Computer Vision oder Edge-Inferenz in einen physischen Prozess bringen, etwa Qualitätsprüfung am Band oder Belegerfassung im Außendienst.
- Eine KI-Roadmap schreiben, die die ersten drei Use Cases, die Datenlücken und die Kosten jedes Schritts benennt.
Szenarien
- Ein Proof of Concept hat den Vorstand überzeugt und muss nun Security-Review, Einkauf und eine echte Nutzerbasis überstehen.
- Ein Pharma- oder Gesundheitsteam braucht einen Assistenten, der Quellen nennt und für regulatorische Fragen einen Prüfpfad hinterlässt.
- Ein Unternehmen will vereinheitlichen, wie jede Abteilung RAG-Pipelines baut, damit nicht fünf verschiedene Stacks in Produktion gehen.
Wichtigste Funktionen
KI-Agenten und GenAI-Umsetzung
deepsense.ai baut Agenten, die eine Aufgabe erledigen, statt Konversation zu führen. Typisch sind Tool-Aufrufe, Suche über internes Wissen, Leitplanken und ein Schritt menschlicher Prüfung bei riskanten Entscheidungen. Zur Lieferung gehört der Evaluierungsdatensatz, der belegt, dass der Agent nach einem Modellwechsel noch funktioniert.
Agentisches RAG mit ragbits
ragbits ist die Open-Source-Python-Bibliothek des Unternehmens für RAG-Pipelines und zeigt, wie das Team Retrieval angeht. Sie bietet modulare Bausteine für Ingestion, Embeddings, Reranking und Generierung sowie eine UI-Schicht für Chat-Oberflächen. Weil die Bibliothek öffentlich ist, kann das Kundenteam den Code lesen, bevor es unterschreibt.
Evaluierungsdatensätze für LLM und VLM
Qualitätsversprechen lassen sich ohne Testset kaum prüfen. Das Team baut Evaluierungsdatensätze für Text- und Bildmodelle, legt die Kriterien für die LLM-Evaluierung mit Fachexperten fest und vergleicht Ergebnisse, wenn ein neues Modell erscheint. Am Ende steht eine Zahl, die ein Product Owner im Review verteidigen kann.
MLOps und Produktionsinfrastruktur
Die MLOps-Dienstleistungen decken den unspektakulären Teil ab: containerisiertes Deployment, GPU-Planung, Monitoring, Drift-Erkennung und Auslöser für Retraining. Ein veröffentlichter Fall nennt 96,3 Prozent durchschnittliche GPU-Auslastung bei einem Training mit 32 GPUs nach dem Tuning der verteilten Umgebung. Solche Arbeit entscheidet, ob ein Modell im Betrieb bezahlbar bleibt.
Maßgeschneiderte MCP-Server und Plattformintegration
Für Teams, die auf Claude, ChatGPT Enterprise oder Gemini standardisieren, baut das Unternehmen eigene MCP-Server, die interne Daten und Werkzeuge mit kontrollierten Rechten für diese Assistenten öffnen. Das ist der praktische Weg, wenn ein Anbieter-Assistent auf ein privates Warehouse oder ein Altsystem zugreifen soll, ohne eine direkte Datenbankverbindung zu öffnen.
KI-Beratung und Adoptionsprogramme
Eine Beratung dauert meist vier bis acht Wochen und endet mit einer Entscheidung, nicht mit Folien: welcher Use Case finanziert wird, welcher Anbieter passt, was der Bau kostet und wer intern übernimmt. Das Unternehmen führt außerdem Workshops durch, damit eine interne Gruppe nach Vertragsende weiterbaut.
Vor- und Nachteile
Vorteile
- Strategie, Engineering und Betrieb kommen aus einem Vertrag, sodass niemand zwischen Strategieberatung und Entwicklungswerkstatt übersetzen muss.
- Der Partnerstatus bei OpenAI, Anthropic, Google Cloud und AWS verschafft frühen Zugang zu Plattformänderungen und direkten Kontakt zu den Ingenieuren der Anbieter.
- Die offene Arbeit an ragbits und db-ally erlaubt einen Blick auf die Codequalität vor dem ersten Termin.
- Erfahrung in regulierten Branchen zeigt sich in der Methode, denn Evaluierung, Nachvollziehbarkeit und menschliche Prüfung gehören zum Standardablauf.
- Teams arbeiten eingebettet mit internen Mitarbeitern, was Wissen überträgt statt eine Blackbox zu hinterlassen.
Nachteile
- Ohne öffentliche Preise braucht die Budgetplanung zuerst ein Verkaufsgespräch, was kleinere Teams ausbremst.
- Es gibt weder Self-Service noch Testphase, also lässt sich kein kleines Projekt ohne Vertrag beauftragen.
- Mindestprojektgröße und Fokus auf Großkunden machen das Unternehmen für einen Solo-Gründer mit einer 2.000-Dollar-Idee unpassend.
- Termine hängen vom Datenzugang und vom Security-Review des Kunden ab, und diese Schritte dauern oft länger als der eigentliche Bau.
Häufige Fragen
Das Unternehmen baut KI-Systeme für Firmen und hilft anschließend beim Betrieb. Die Arbeit reicht von KI-Agenten und Unternehmenssuche über Computer Vision und MLOps bis zu Beratungsprojekten, die mit einer finanzierten Roadmap enden.
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