Dust erreicht 6 Millionen US-Dollar ARR und hilft Unternehmen beim Aufbau von KI-Agenten, die tatsächlich etwas tun, anstatt nur zu reden

Dust , eine zwei Jahre alte KI-Plattform, die Unternehmen beim Aufbau von KI-Agenten unterstützt, die komplette Geschäftsabläufe abwickeln können, hat einen Jahresumsatz von sechs Millionen US-Dollar erzielt – eine Versechsfachung gegenüber einer Million US-Dollar vor einem Jahr. Das rasante Wachstum des Unternehmens signalisiert einen Wandel in der KI-Nutzung in Unternehmen – weg von einfachen Chatbots hin zu komplexen Systemen, die konkrete Aktionen in allen Geschäftsanwendungen ausführen können.

Das in San Francisco ansässige Startup gab am Donnerstag bekannt, dass es als Teil des „Powered by Claude“-Ökosystems von Anthropic ausgewählt wurde. Damit hebt es eine neue Kategorie von KI-Unternehmen hervor, die spezialisierte Unternehmenstools auf der Grundlage fortschrittlicher Sprachmodelle entwickeln, anstatt ihre eigenen KI-Systeme von Grund auf neu zu entwickeln.

„Nutzer wünschen sich mehr als nur Dialogschnittstellen“, sagte Gabriel Hubert, CEO und Mitgründer von Dust, in einem Interview mit VentureBeat. „Anstatt einen Entwurf zu erstellen, wollen sie das eigentliche Dokument automatisch erstellen lassen. Statt Besprechungszusammenfassungen benötigen sie CRM-Datensätze, die ohne manuelle Eingriffe aktualisiert werden.“

Die Plattform von Dust geht weit über die KI-Tools im Chatbot-Stil hinaus, die die anfängliche Unternehmensakzeptanz dominierten. Anstatt einfach nur Fragen zu beantworten, können die KI-Agenten von Dust automatisch GitHub-Probleme erstellen, Kalenderbesprechungen planen, Kundendaten aktualisieren und sogar Code-Reviews basierend auf internen Codierungsstandards durchführen – und das alles unter Einhaltung unternehmensweiter Sicherheitsprotokolle.

Der Ansatz des Unternehmens wird anhand eines konkreten Beispiels deutlich, das Hubert beschrieb: Ein Business-to-Business-Vertriebsunternehmen nutzt mehrere Dust-Agenten zur Bearbeitung von Gesprächsprotokollen. Ein Agent analysiert, welche Verkaufsargumente bei potenziellen Kunden Anklang fanden und aktualisiert automatisch die Battle Cards in Salesforce. Gleichzeitig identifiziert ein anderer Agent Funktionswünsche von Kunden, ordnet sie der Produkt-Roadmap zu und generiert in manchen Fällen automatisch GitHub-Tickets für kleinere Features, die als entwicklungsreif gelten.

„Jedes Anrufprotokoll wird von mehreren Agenten analysiert“, erklärte Hubert. „Ein Sales-Battle-Card-Optimizer-Agent analysiert die Argumente des Verkäufers, welche überzeugend waren und beim potenziellen Kunden Anklang fanden. Diese Erkenntnisse fließen in einen Salesforce-Prozess ein.“

Dieser Automatisierungsgrad wird durch das Model Context Protocol (MCP) ermöglicht, einen neuen Standard von Anthropic, der KI-Systemen die sichere Verbindung mit externen Datenquellen und Anwendungen ermöglicht. Guillaume Princen, Head of EMEA bei Anthropic, beschrieb MCP als „eine Art USB-C-Verbindung zwischen KI-Modellen und Apps“, die es Agenten ermöglicht, auf Unternehmensdaten zuzugreifen und gleichzeitig Sicherheitsgrenzen einzuhalten.

Der Erfolg von Dust spiegelt umfassendere Veränderungen in der Art und Weise wider, wie Unternehmen KI implementieren. Anstatt maßgeschneiderte Modelle zu entwickeln, nutzen Unternehmen wie Dust zunehmend leistungsfähigere Basismodelle – insbesondere die Claude 4-Suite von Anthropic – und kombinieren diese mit spezieller Orchestrierungssoftware.

„Wir wollen unseren Kunden einfach Zugang zu den besten Modellen bieten“, sagte Hubert. „Und ich denke, Anthropic ist derzeit führend, insbesondere bei programmierbezogenen Modellen.“ Das Unternehmen berechnet seinen Kunden 40 bis 50 US-Dollar pro Nutzer und Monat und betreut Tausende von Arbeitsplätzen, von kleinen Startups bis hin zu großen Unternehmen mit Tausenden von Mitarbeitern.

Die Claude-Modelle von Anthropic erfreuen sich besonders großer Beliebtheit bei Programmieraufgaben. Das Unternehmen meldete in den letzten vier Wochen nach der Veröffentlichung der neuesten Claude-4-Modelle einen Anstieg der Claude-Code-Nutzung um 300 %. „Opus 4 ist das leistungsstärkste Programmiermodell der Welt“, so Princen. „Wir waren bereits führend im Programmierrennen. Das untermauern wir jetzt.“

Der Übergang zu KI-Agenten, die geschäftssystemübergreifend agieren können, bringt neue Sicherheitskomplexitäten mit sich, die bei einfachen Chatbot-Implementierungen nicht existierten. Dust begegnet diesem Problem durch eine „native Berechtigungsebene“, wie Hubert es nennt, die Datenzugriffsrechte von den Nutzungsrechten der Agenten trennt.

„Die Erstellung von Berechtigungen sowie die Verwaltung von Daten und Tools sind Teil des Onboarding-Prozesses, um die Offenlegung sensibler Daten zu minimieren, wenn KI-Agenten über mehrere Geschäftssysteme hinweg arbeiten“, erklärt das Unternehmen in der technischen Dokumentation. Dies wird entscheidend, wenn Agenten GitHub-Probleme erstellen, CRM-Datensätze aktualisieren oder Dokumente im gesamten Technologie-Stack eines Unternehmens ändern können.

Das Unternehmen implementiert eine unternehmensgerechte Infrastruktur mit den Zero Data Retention-Richtlinien von Anthropic und stellt sicher, dass sensible Geschäftsinformationen, die von KI-Agenten verarbeitet werden, nicht vom Modellanbieter gespeichert werden. Dies geht auf ein zentrales Anliegen von Unternehmen ein, die die Einführung von KI in großem Maßstab in Erwägung ziehen.

Das Wachstum von Dust ist Teil eines Ökosystems, das Anthropic als „KI-native Startups“ bezeichnet – Unternehmen, die ohne fortschrittliche KI-Fähigkeiten nicht existieren könnten. Diese Firmen bauen ihr Geschäft nicht durch die Entwicklung eigener KI-Modelle auf, sondern durch die Entwicklung anspruchsvoller Anwendungen auf Basis bestehender Basismodelle.

„Diese Unternehmen haben ein sehr gutes Gespür dafür, was ihre Endkunden für den jeweiligen Anwendungsfall benötigen und wünschen“, erklärte Princen. „Wir stellen ihnen die Werkzeuge zur Verfügung, mit denen sie ihr Produkt an die spezifischen Kunden und Anwendungsfälle anpassen können, die sie benötigen.“

Dieser Ansatz stellt einen bedeutenden Strukturwandel in der KI-Branche dar. Anstatt dass jedes Unternehmen seine eigenen KI-Fähigkeiten entwickeln muss, können spezialisierte Plattformen wie Dust die Orchestrierungsebene bereitstellen, die leistungsstarke KI-Modelle für spezifische Geschäftsanwendungen nutzbar macht.

Der Erfolg von Unternehmen wie Dust deutet darauf hin, dass der Markt für Enterprise-KI die experimentelle Phase hinter sich lässt und sich der praktischen Umsetzung nähert. Anstatt menschliche Arbeitskräfte vollständig zu ersetzen, sollen diese Systeme Routineaufgaben und den Kontextwechsel zwischen Anwendungen eliminieren, sodass sich die Mitarbeiter auf höherwertige Tätigkeiten konzentrieren können.

„Indem wir universelle KI-Grundelemente bereitstellen, die alle Arbeitsabläufe im Unternehmen intelligenter machen, sowie ein geeignetes Berechtigungssystem, legen wir den Grundstein für ein zukunftssicheres Agentenbetriebssystem“, sagte Hubert.

Zu den Kunden des Unternehmens zählen Organisationen, die davon überzeugt sind, dass KI die Geschäftsabläufe grundlegend verändern wird. „Allen Kunden ist gemeinsam, dass sie sehr zukunftsorientiert sind und davon überzeugt sind, dass diese Technologie vieles verändern wird“, bemerkte Hubert.

Da KI-Modelle immer leistungsfähiger werden und Protokolle wie MCP ausgereifter sind, dürfte die Unterscheidung zwischen KI-Tools, die lediglich Informationen liefern, und solchen, die Aktionen ausführen, zu einem wichtigen Unterscheidungsmerkmal im Unternehmensmarkt werden. Das schnelle Umsatzwachstum von Dust deutet darauf hin, dass Unternehmen bereit sind, höhere Preise für KI-Systeme zu zahlen, die echte Arbeit erledigen und nicht nur dabei assistieren können.

Die Auswirkungen reichen über einzelne Unternehmen hinaus und betreffen die gesamte Struktur von Unternehmenssoftware. Wenn KI-Agenten Workflows über getrennte Geschäftsanwendungen hinweg nahtlos integrieren und automatisieren können, könnte dies die Denkweise von Unternehmen hinsichtlich Softwarebeschaffung und Workflow-Design verändern – und möglicherweise die Komplexität reduzieren, die Unternehmenstechnologie-Stacks lange Zeit beeinträchtigt hat.

Das vielleicht deutlichste Zeichen dieses Wandels ist Huberts Selbstverständlichkeit, KI-Agenten nicht als Werkzeuge, sondern als digitale Mitarbeiter zu beschreiben, die täglich zur Arbeit erscheinen. In einer Geschäftswelt, die jahrzehntelang Systeme mit APIs und Integrationsplattformen vernetzt hat, beweisen Unternehmen wie Dust, dass es in Zukunft vielleicht nicht mehr nötig sein wird, alles zu vernetzen – sondern KI lediglich beizubringen, das Chaos zu meistern, das wir bereits geschaffen haben.