
deepset
Founded Year
2018Stage
Series B | AliveTotal Raised
$45.6MValuation
$0000Last Raised
$30M | 2 yrs agoMosaic Score The Mosaic Score is an algorithm that measures the overall financial health and market potential of private companies.
-11 points in the past 30 days
About deepset
deepset specializes in natural language processing (NLP) and artificial intelligence (AI), providing solutions for enterprise AI teams. The company offers deepset Cloud, an LLM platform that enables the design, deployment, and monitoring of AI applications, and Haystack, an open-source NLP framework for building applications with LLMs. deepset primarily serves sectors such as finance, legal, insurance, and online media. It was founded in 2018 and is based in Berlin, Germany.
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ESPs containing deepset
The ESP matrix leverages data and analyst insight to identify and rank leading companies in a given technology landscape.
The open-source NLP libraries & frameworks market provides developers with freely available tools for natural language processing tasks including text analysis, entity recognition, language modeling, and text generation. These solutions offer pre-trained models, training frameworks, model architectures, and processing pipelines that developers can download, customize, and deploy on their own infra…
deepset named as Outperformer among 5 other companies, including Hugging Face, The Apache Software Foundation, and Rasa.
deepset's Products & Differentiators
deepset Cloud
End-to-end NLP platform
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Expert Collections containing deepset
Expert Collections are analyst-curated lists that highlight the companies you need to know in the most important technology spaces.
deepset is included in 2 Expert Collections, including Artificial Intelligence.
Artificial Intelligence
12,622 items
Companies developing artificial intelligence solutions, including cross-industry applications, industry-specific products, and AI infrastructure solutions.
Generative AI
2,806 items
Companies working on generative AI applications and infrastructure.
Latest deepset News
Jul 4, 2025
So kann Generative KI dabei helfen, Deutschlands Innovationsbremse zu lösen Bürokratieabbau ist kein einmaliges IT-Projekt, sondern letztlich Teil eines kontinuierlichen kulturellen Wandels. Die Bundesregierung sollte generative KI flächendeckend bereitstellen und so für alle Verwaltungen nutzbar machen. Share Artikel vor/zurück VonTeam Die Worte des neuen Bundeskanzlers Friedrich Merz in seiner Regierungserklärung klingen wie Musik in den Ohren der Startup-Szene: “Ein beherzter Rückbau der überbordenden Bürokratie” und die “Unternehmensgründung innerhalb von 24Stunden” sollen Deutschland zurück an die Spitze der Innovationsnationen katapultieren. Doch zwischen politischem Vorsatz und gelebter Praxis klafft eine Lücke, die Gründer:innen täglich spüren. Wie lässt sich diese Lücke schließen? Einen Beitrag zur schrittweisen Modernisierung von Verwaltungsprozessen kann generative KI leisten – insbesondere dort, wo wiederkehrende Abläufe automatisiert und Entscheidungsprozesse datenbasiert unterstützt werden können. Generative KI beschleunigt viele gängige Verfahren in bürokratischen Prozessen Die Vielzahl an Antragsformularen in deutschen Verwaltungsorganen sind nur die Spitze des Eisbergs. In den Ämtern kämpfen Sachbearbeiter:innen unter anderem mit heterogenen Datenquellen, fehlender Standardisierung und wachsender Regulierungsdichte – während gleichzeitig Fachkräfte fehlen. Das Ergebnis: lange Wartezeiten, Frust auf beiden Seiten und ein teures Handicap für die Wirtschaft. Generative KI kann Papierstapel zwar nicht abschaffen, wohl aber Prozesse beschleunigen. Large Language Models (LLMs) verstehen unstrukturierte Dokumente, führen Vollständigkeits- und Konsistenzprüfungen durch, erzeugen Prüfberichte oder füllen Anträge automatisch aus. Kombiniert mit domänenspezifischer Logik – wir sprechen von “Domain Intelligence” – entsteht ein digitaler Copilot, der sowohl Antragstellende als auch Verwaltung sicher durch den Prozess führt. So wird aus der Vision des neuen Kanzlers einer 24-Stunden-Gründung eine technisch realistische und skalierbare Option. Responsible AI als Voraussetzung, nicht als Widerspruch Wer über Domain Intelligence spricht, darf eines nicht aus dem Blick verlieren: Entbürokratisierung darf nicht zulasten von Verantwortung vollzogen werden – sie ist ihre Voraussetzung. Hierbei kann ein Responsible-AI-Framework helfen. Es dient als Orientierungshilfe und Werkzeug für den Prozess, um verantwortungsvoll mit Künstlicher Intelligenz (KI) umzugehen. Entlang von neun Handlungsfeldern können Organisationen sich selbst verorten, Lücken identifizieren und Aktionen formulieren. So lässt sich verantwortungsvolle KI in einen Wettbewerbsvorteil übersetzen, um daraus einen echten strategischen, wirtschaftlichen Vorteil zu ziehen. Der Effekt: Wer Vertrauen in Technologie schafft, reduziert automatisch den Kontrollaufwand – und beschleunigt so Prozesse ganz ohne zusätzliche Bürokratie. AI Experience (AIX) Design – der Mensch im Mittelpunkt Technologie allein löst jedoch keine strukturellen Probleme. Nur wenn KI die Menschen unterstützt statt ersetzt, entsteht ein echter Mehrwert für Verwaltung, Wirtschaft und Gesellschaft. Gerade im Kontext des Bürokratieabbaus zeigt sich: Es reicht nicht, KI einfach “auf bestehende Prozesse zu werfen”. Vielmehr muss der Einsatz intelligent gestaltet, sinnvoll integriert und mit einem klaren Nutzen für alle Beteiligten verbunden sein. Erfahrungsgemäß lassen sich drei konkrete Hebel identifizieren, mit denen der “Merz-Effekt” – also der schnelle, spürbare Abbau bürokratischer Hürden – Realität werden kann: Maßgeschneidertes KI-Erlebnis Ein KI basierter Antragsassistent bündelt Daten, schlägt passende Formulierungen vor und prüft regulatorische Anforderungen in Echtzeit. Antragstellende erhalten sofort Feedback, Verwaltungsteams standardisierte, strukturierte Datensätze. Automatisierte Kommunikation Rückfragen werden durch ein dialogorientiertes System geklärt, das Sprache in formale Struktur übersetzt und umgekehrt. Bearbeitende gewinnen Zeit für komplexe Fälle, Gründende sparen Nerven. Skalierbare Fachkompetenz KI macht Erfahrungswissen reproduzierbar: Jüngere Mitarbeitende können mithilfe des Systems Arbeiten erledigen, für die früher nur Top-Expert:innen infrage kamen. Das entlastet überforderte Behörden und erhöht die Servicequalität. Offenheit, Integration und europäische Zusammenarbeit Souveränität entsteht durch Transparenz. Genau diese bieten Open Source Technologien wie Haystack von Deepset. Sie lassen sich modular in bestehende IT-Landschaften integrieren, vermeiden Abhängigkeiten und Lockout-Effekte und stärken Europas Innovationskraft. Wer KI-gestützte Verwaltungsprozesse aufbauen will, muss nicht bei Null beginnen, sondern kann auf eine schnell wachsende, europäische Entwickler:innen-Community zurückgreifen. In einem Infrastrukturprojekt lässt sich so z. B. die Genehmigungsdauer um bis zu 40 % verkürzen. Die KI klassifiziert Eingaben, ergänzt fehlende Angaben automatisch und erstellt prüffähige Dokumente. Allein die automatisierte Vollständigkeitsprüfung spart dem Team pro Antrag durchschnittlich zwei Stunden. Hochgerechnet auf tausende Vorgänge ergibt sich ein volkswirtschaftlicher Nutzen, der weit über die reine Kosteneinsparung hinausgeht. Fazit: Jetzt handeln! Bürokratieabbau ist kein einmaliges IT-Projekt, sondern letztlich Teil eines kontinuierlichen kulturellen Wandels. Die Bundesregierung sollte generative KI flächendeckend mit Hilfe von wiederverwendbaren Services bereitstellen und so für alle Verwaltungen, egal in welchem Bundesland, einfach und schnell nutzbar machen. Verbindliche Responsible-AI-Leitlinien, ein transparentes Reporting und Förderprogramme für kommunale Pilotprojekte sind notwendig, um neue Lösungen rasch zu skalieren und nicht im Modellversuch zu verharren. So könnten sich Merz Versprechen messbar nachhalten lassen – etwa über Kennzahlen zu Durchlaufzeiten, Personaleinsatz und der Zufriedenheit von Antragstellenden. Deutschland hat das technische Know how, das nötige Werteverständnis und die absichernden Regularien, um Bürokratie neu zu denken. Was fehlt, um bestehende Prozesse radikal zu vereinfachen, ist lediglich der Mut und die Bereitschaft zur Veränderung. Wir sollten jedoch veraltete Prozesse nicht nur optimieren, sondern die KI auch dafür nutzen, grundsätzliche Probleme aufzudecken und Abläufe komplett zu hinterfragen bzw. den Mut zur Disruption und Neuerfindung haben. Mit verantwortungsvoller Generativer KI, offenen Technologien und einem klaren Fokus auf Nutzer:innen sowie deren Umwelt können wir den “Merz-Effekt” Realität werden lassen – und Gründungen in 24 Stunden vom politischen Versprechen zum wirtschaftlichen Alltag bzw. einen substanziellen Sprung in die richtige Richtung machen. Wer den Wandel jetzt angeht, verschafft sich – und dem Standort Deutschland – einen entscheidenden Vorsprung. Über den Autor Florian Dohmann ist Gründer & Co-CEO von Birds on Mars. Startup-Jobs: Auf der Suche nach einer neuen Herausforderung? In der unserer Jobbörse findet Ihr Stellenanzeigen von Startups und Unternehmen. Foto (oben): KI
deepset Frequently Asked Questions (FAQ)
When was deepset founded?
deepset was founded in 2018.
Where is deepset's headquarters?
deepset's headquarters is located at Zinnowitzerstr. 1, Berlin.
What is deepset's latest funding round?
deepset's latest funding round is Series B.
How much did deepset raise?
deepset raised a total of $45.6M.
Who are the investors of deepset?
Investors of deepset include Acequia Capital, System.One, Lunar Ventures, Google Ventures, Harpoon Ventures and 6 more.
Who are deepset's competitors?
Competitors of deepset include Humanloop, Recraft, Cohere, Goodfire, LightOn and 7 more.
What products does deepset offer?
deepset's products include deepset Cloud and 1 more.
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Compare deepset to Competitors

One AI specializes in generative artificial intelligence (AI) within the technology sector. The company offers services such as language analytics, customizable AI skills, and the processing of text, audio, and video data into structured, actionable insights. It primarily serves sectors such as customer service, e-commerce, media, healthcare, and government. It was founded in 2021 and is based in San Francisco, California.

Defined.ai operates within the artificial intelligence (AI) and machine learning sectors and provides a marketplace for various datasets, including multilingual speech and natural language processing data, as well as medical image analysis and content moderation resources. The company provides datasets for speech recognition, AI-driven diagnostics, and sentiment analysis, among other applications. Defined.ai was formerly known as DefinedCrowd. It was founded in 2015 and is based in Seattle, Washington.

Hugging Face is an open-source machine learning platform that focuses on artificial intelligence within the technology sector. The company provides a space for the machine learning community to develop models, share datasets, and host artificial intelligence (AI) applications, and offers enterprise solutions. Hugging Face was formerly known as Hugging Face. It was founded in 2016 and is based in Paris, France.
Mesh HQ provides artificial intelligence (AI) driven developer tools within the technology sector. The company has an AI companion that captures live context from various development environments and collaboration tools, manages code snippets, and supports multiple large language models, while ensuring local data processing for control. Its products integrate with tools such as Chrome, VS Code, Visual Studio, JetBrains, and Obsidian, to assist in the coding process for developers. It was founded in 2020 and is based in Cincinnati, Ohio.

AI21 Labs develops artificial intelligence systems and foundation models within the technology sector. The company offers generative AI solutions for enterprise workflows, including products like the engine for conversational AI and deployment options. It serves sectors that require AI integration, including financial technology, research, and business operations. It was founded in 2017 and is based in Tel-Aviv, Israel.

Bitext provides natural language processing (NLP) and natural language generation (NLG) technologies, emphasizing synthetic text and data services for the AI and machine learning industry. The company offers services including automated data labeling, multilingual NLP, and the verticalization of general-purpose artificial-intelligence (AI) models for various sectors such as customer support, banking, and travel. Bitext's solutions aim to improve the performance of large language models (LLMs) and conversational AI systems through tailored datasets and model fine-tuning. It was founded in 2008 and is based in Redwood City, California.
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