Deepslate

Deepslate ist ein europäisches KI-Labor und Anbieter einer Enterprise-Plattform für sprachbasierte künstliche Intelligenz. Das Unternehmen entwickelt ein natives Speech-to-Speech-Modell, das Sprache direkt versteht, verarbeitet und beantwortet. Der Fokus liegt auf schnellen, mehrsprachigen und natürlich geführten Sprachinteraktionen für den produktiven Unternehmenseinsatz.

Das Unternehmen positioniert seine Lösung als europäische Alternative für Organisationen, die hohe Anforderungen an Latenz, Datenschutz und Bereitstellungsoptionen haben. Die Datenverarbeitung und Speicherung erfolgen innerhalb der Europäischen Union. Zusätzlich zur EU-Cloud können Unternehmenskunden die Technologie auf ihrer eigenen Infrastruktur betreiben. Deepslate gibt an, GDPR-konform und ISO 27001 zertifiziert zu sein.

Die Plattform richtet sich an Unternehmen, Contact Center und Softwareanbieter, die große Mengen an Telefongesprächen automatisieren möchten. Zu den genannten Anwendungsfeldern gehören Banken, Versicherungen, Gesundheitswesen, E-Commerce und Energieversorger. Dabei soll die Voice AI auch bei hohen Gesprächsvolumina eine niedrige Fehlerquote, mehrsprachige Kommunikation und eine geringe Notwendigkeit menschlicher Korrekturen ermöglichen.

Für Entwickler stellt Deepslate Integrationen für LiveKit und Pipecat, SDKs für Python und Node.js sowie Schnittstellen über WebSocket, WebRTC und SIP bereit. Kunden können zunächst im Browser einen Agenten konfigurieren und testen und ihn anschließend über eine Telefonnummer, eine Anwendung oder eine bestehende technische Infrastruktur ausrollen.

Zum Start bietet das Unternehmen kostenlose Credits und ein nutzungsabhängiges Modell an. Für größere Implementierungen stehen Enterprise-Angebote mit garantierten Kapazitäten, Service-Level-Agreements, Zero Data Retention, Self-Hosting, persönlichem Onboarding und einem festen Ansprechpartner zur Verfügung. Deepslate wird unter anderem von 42CAP, Alstin Capital und SIVentures unterstützt und gab eine Finanzierungsrunde über 7,7 Millionen Euro bekannt.

Die Plattform bietet ein natives Speech-to-Speech-Voice-AI-Modell, das gesprochene Eingaben direkt verarbeitet und gesprochene Antworten erzeugt. Anders als herkömmliche Voice-AI-Architekturen benötigt das Modell keine separate Kette aus Speech-to-Text, Large Language Model und Text-to-Speech. Dadurch sollen natürliche, schnelle und unterbrechungsfreie Gespräche ermöglicht werden.

Das Modell unterstützt 27 Sprachen und ist auf Echtzeitkommunikation ausgelegt. Laut Anbieter beginnt es innerhalb von rund 440 Millisekunden mit der Sprachausgabe. Funktionen wie serverseitige Spracherkennung, native Unterbrechungsbehandlung, kontextbezogenes Schlussfolgern und mehrstufige Verifizierung sind auf den Einsatz in Live-Gesprächen ausgerichtet.

Nutzer können über den Browser mit einem Voice Agent interagieren und aus Vorlagen wählen, beispielsweise für Versicherungs-FAQs, Vertriebsqualifizierung oder Energieversorger. Anschließend lassen sich eigene Telefonnummern über SIP anbinden oder Anwendungen über WebRTC integrieren. Für Entwickler stehen außerdem APIs, WebSockets sowie SDKs und Plugins für LiveKit, Pipecat, Python und Node.js zur Verfügung.

Die Plattform unterstützt Function Tools und Webhooks für den Abruf aktueller Daten, gehostete Stimmen und Voice Cloning sowie Gesprächsprotokolle. Das Modell kann damit in bestehende Anwendungen, Contact-Center-Umgebungen und digitale Plattformen integriert werden.

Für den produktiven Betrieb bietet das Unternehmen EU-basiertes Hosting, optional Zero Data Retention sowie Self-Hosting auf der eigenen Infrastruktur an. Die Lösung ist GDPR-konform und nach ISO 27001 zertifiziert. Als Einsatzbereiche nennt das Unternehmen unter anderem Banken, Versicherungen, das Gesundheitswesen, E-Commerce, Contact Center und weitere Branchen mit hohem Volumen an Kundeninteraktionen.

Der Einstieg ist ohne Kreditkarte möglich. Ein nutzungsabhängiges Preismodell, WebRTC-, SIP- und API-Anbindungen sowie Angebote für Unternehmen mit hohen Gesprächsvolumina sollen eine schrittweise Skalierung vom ersten Prototyp bis zum großflächigen Einsatz ermöglichen.