Aus Silos wird Wissen:
Ihre Daten, ein gemeinsamer Kontext. Mit semantischer KI.
DeepWisely trifft auf neueste KI-Forschung
– verlässliche, aktuelle Kerndaten über alle Systeme hinweg. Ihr Ergebnis: weniger Fehler, niedrigere Kosten und schnellere Entscheidungen. Messbar in wenigen Wochen als sichere Teststellung in Ihrer Umgebung – aktuell als Test-Prototyp verfügbar.
Normale KI
vs.
Semantische KI
Normale KI:
Muster in isolierten Datensätzen
Datenverständnis
Beispiel: E‑Com – SKU, Kategorie, Attribut, Lieferant, Kampagne als verbundene Entitäten
Semantische KI:
Bedeutungen, Entitäten und Beziehungen über Quellen hinweg (Ontologie/Knowledge Graph)
Normale KI:
Kontext fensterbasiert
Kontext/Trefferqualität
Semantische KI:
Stabiler Unternehmenskontext durch Graph-basierte Validierung
Normale KI:
begrenzter Einfluss auf Stammdaten
Datenqualität/Veredelung
Beispiel: E‑Com – vereinheitlichte Größen/Attribute, weniger Fehler im Feed
Semantische KI:
Deduplikation, Attribut‑Normalisierung, Data Lineage
Normale KI:
Re‑Training nötig
Lern-/Pflegemechanik
Semantische KI:
Regel‑/Graph‑Updates, Feedbackschleifen, erklärbar
Normale KI:
höheres Risiko ohne Grounding
Halluzinationsresistenz
Semantische KI:
Antworten belegt durch verifizierte Quellen/Kanten
Normale KI:
Insights ohne strukturelle Korrektur
Operativer Impact
Beispiel: Portale – niedrigere Zero‑Results‑Rate; E‑Com – weniger Dubletten/Fehlbuchungen
Semantische KI:
messbare Qualitätssteigerung in Kernsystemen
Problem:
Daten-Tsunami.
Lösung:
Semantischer Hebel
Ein regelrechter Daten-Tsunami spült Unternehmen 30–45 % Datenwachstum pro Jahr in die Systeme – Datensilos und Mängel werden spätestens jetzt zum Risiko: IT‑Kosten steigen, die Entscheidungsqualität sinkt.
27 %
Produktivitätsverluste
25 %
Umsatzverlust
Eine semantische KI erkennt Zusammenhänge über Silos hinweg und optimiert gezielt die Qualität geschäftskritischer Informationen. Das senkt die Fehlerquoten sowie operative Störungen und Risiken, während die Entscheidungsqualität profitiert.
15 %
Profitabilitätsverlust
Wie es
funktioniert
Entity Resolution und Attribute auf einen Standard bringen
Dubletten, Identifier‑Mapping, Normalisierung (z. B. Größen/Sprachen)
Ontologie & Knowledge Graph
Konnektoren
Qualitäts‑Loop
LLM‑Integration
Ergebnis
Zusammenhänge zwischen Daten, Datensilos und Systemen werden automatisch erkannt und korrekt zugeordnet – komplexe Einflussfaktoren auf die Stammdatenqualität werden zuverlässig berücksichtigt.
Unser Angebot: Teststellung
für optimierte Datenqualität
(Pilot)
Ziel
In 4-12 Wochen – je nach Komplexität der Kundenanforderungen – messbar bessere Datenqualität in einem priorisierten Bereich.
Ablauf
Workshop: Ziele, Scope, Zeitrahmen, KPIs
Explorative Datenanalyse: erste Bewertung Ihrer Datenqualität
Implementierung, Inbetriebnahme und Feinjustierung der semantischen KI in die Kundenumgebungen
Testläufe & Validierung: gemeinsame Ergebnis‑Prüfung, Feinjustierung von Regeln/Modellen
Was Sie im Pilot erhalten
Datenqualitäts‑Report (Baseline vs. Pilot)
Minimale Ontologie/Domänenmodell
Funktionsfähiger Teil‑Graph (Pilotbereich)
Dashboard mit KPIs (Vollständigkeit, Dubletten, Aktualität, Konsistenz)
Erwarteter Kundenaufwand
5–10
Stunden/Woche
Datenexperte
1–2
technische
Ansprechpartner
Beispiel-KPIs
-95 %
Dublettenrate in Kernobjekten (Kunde, SKU, Anbieter)
+94 %
Attribut‑Vollständigkeit (z. B. Produktspezifika)
-91 %
Zero‑Results‑Rate im Portal‑Search‑Use‑Case
-89 %
Fehlbuchungen/Feed‑Fehler im E‑Commerce
Forschung
x
Startup
DeepWisely profitiert von der Zusammenarbeit mit renommierten Wissenschaftlern, die zu den Vordenkern der semantischen KI zählen.
DeepWisely bringt semantische KI in produktive IT‑Landschaften – integrationsfähig, sicher und DSGVO‑konform.
Im Prototypen-Stadium; marktreif als SaaS bis Ende 2026 – heute bereits als Teststellung integrierbar.
Der Gründer von DeepWisely Alexander Kouril arbeitet bereits seit 2012 mit Prof. Adrian Paschke und seinen Wissenschaftlern in unterschiedlichen Vorhaben eng zusammen. Der Fokus lag dabei immer auf KI-basierten Verfahren zur Optimierung komplexer industrieller Prozesse und Abläufe wie etwa in der Produktion, Supply Chain und Energieversorgung.
Dr. Stefan Schmitt ist Management-Professional mit über 25 Jahren Erfahrung in Transformation und Wachstum, breitem Branchen-Know-how sowie fundiertem Fachwissen in KI, Digitalisierung und datengetriebener Entscheidungsfindung. Als Spezialist für die Analyse und Optimierung von Geschäftsprozessen verbindet er tiefes methodisches Know-how mit klarer Struktur, analytischer Stärke und pragmatischer Umsetzungskompetenz.
Prof. Adrian Paschke ist einer der renommiertesten Experten für semantische Datenintelligenz. Als Lehrstuhlinhaber an der Freien Universität Berlin prägt er das Forschungsfeld maßgeblich und kann auf eine beeindruckende Zahl wissenschaftlicher Publikationen verweisen.
FAQ
Wie sicher sind unsere Daten – gerade bei einem frühen Startup?
Eine absolut berechtigte Frage, gerade in dieser frühen Phase. Auch wenn wir als Startup noch im Aufbau sind, behandeln wir die Datensicherheit von Anfang an als nicht verhandelbares Fundament. Im Pilot arbeiten wir bevorzugt mit Test-, Teil- oder maskierten Daten. Der Zugriff ist strikt beschränkt, die Daten werden verschlüsselt, und wir schließen selbstverständlich eine DSGVO-konforme Vereinbarung ab. Uns ist wichtig, dass Sie sich hier von Beginn an sicher fühlen.
Wie ‚fertig‘ ist Ihre Lösung aktuell wirklich?
Wir sind bewusst transparent: Die Lösung befindet sich noch im Aufbau Richtung MVP. Der Kern – unsere semantische KI zur Datenqualitätsanalyse – funktioniert bereits zuverlässig, während die Automatisierungen, UI und Skalierung weiter wachsen. Genau deshalb machen wir Pilotprojekte: um gemeinsam mit echten Daten zu lernen, was wirklich Mehrwert bringt.
Was ist konkret das Ziel des Pilotprojekts?
Der Pilot ist kein klassisches Softwareprojekt, sondern ein gemeinsames Lern- und Validierungsprojekt. Unser Ziel ist, gemeinsam zu prüfen:
- Welche Datenqualitätsprobleme treten real auf?
- Wo liefert semantische KI echten Mehrwert?
- Was muss in den MVP aufgenommen werden?
Am Ende steht nicht nur eine technische Auswertung, sondern eine klare Entscheidungsgrundlage für beide Seiten.
Wie viel unfertig dürfen wir uns das Ergebnis vorstellen?
Ein Pilot ist bewusst kein fertiges Produkt mit Hochglanz-Oberfläche. Sie erhalten funktionale Prototypen, Analysen und konkrete Erkenntnisse – keine perfekt polierte Suite. Dafür haben Sie die Möglichkeit, die Lösung aktiv mitzugestalten und früh Einfluss auf Funktionen, Workflows und Prioritäten zu nehmen.
Wie groß ist der Integrationsaufwand in dieser frühen Phase?
Wir halten den Einstieg bewusst einfach. Im Pilot arbeiten wir meist mit:
- Daten-Extrakt (CSV, DB-Dump, API-Testzugang)
- einer isolierten Testumgebung
Das minimiert Ihren IT-Aufwand und Ihr Risiko. Tiefergehende Integrationen sind erst nach MVP-Reife sinnvoll.
Welche Art von Mehrwert können wir realistisch erwarten – trotz MVP-Status?
Der größte Mehrwert im Pilot liegt in der Transparenz und dem Erkenntnisgewinn. Typische Ergebnisse sind:
- neue Sicht auf vorhandene Datenprobleme
- erste semantische Dublettenerkennung
- qualitative Bewertung von Datenfeldern
- konkrete Hypothesen für Business-Impact
Direkte Kosteneinsparungen sind möglich, aber nicht das primäre Ziel dieser frühen Phase.
Wie belastbar sind die KI-Ergebnisse schon?
Die Modelle liefern bereits stabile Tendenzen, sind aber noch im Lernmodus. Das bedeutet: Sie bekommen valide Indikatoren, keine endgültige Wahrheit. Ihr fachliches Feedback fließt direkt zurück in die Weiterentwicklung – das macht den Pilot besonders wertvoll für beide Seiten.
Welchen zeitlichen Aufwand haben unsere Fachabteilungen?
Wir wissen, dass Sie keine freien Ressourcen im Überfluss haben. Realistisch rechnen wir mit:
- einem fachlichen Sparringspartner
- kurzen Feedback-Schleifen
- punktuellen Abstimmungen
Der Zeitaufwand bleibt überschaubar – dafür ist der Einfluss auf die Produktentwicklung umso größer.
Was passiert mit unseren Erkenntnissen aus dem Pilot?
Die Erkenntnisse gehören nicht nur uns – sondern vor allem auch Ihnen. Sie erhalten:
- eine strukturierte Auswertung
- dokumentierte Learnings
- eine Entscheidungsvorlage für mögliches weiteres Vorgehen
Gleichzeitig nutzen wir das Feedback, um den MVP gezielt weiterzuentwickeln – mit Ihrem Use Case als Referenz.
Warum sollten wir mit einem so frühen Startup zusammenarbeiten?
Weil Sie hier echten Einfluss statt nur Lizenzsoftware bekommen. Sie sind kein Kunde von der Stange, sondern Mitgestalter eines zukünftigen Produkts.
Sie gehen bewusst ein kalkuliertes Innovationsrisiko ein – bekommen dafür aber:
- frühe technologische Einblicke
- Gestaltungsspielraum
- sehr persönliche Betreuung
- und häufig auch deutlich attraktivere Konditionen.
