Tricuss

Tricuss positioniert sich als KI-Plattform für Menschen, die Entscheidungen aus experimentellen und operativen Daten treffen. Der Kerngedanke: Eine Forschungsfrage sollte nicht Tage an SQL-Arbeit, Tabellenkalkulation und manueller Literaturrecherche erfordern. Der Co-Researcher-Agent vereint die Forschungsgüter, die ein Unternehmen bereits besitzt – Datensätze, Dokumente, frühere Studien – und führt den gesamten Workflow von der Frage zur Antwort. Der Data-Research-Agent liest nicht nur Zahlen, sondern auch publizierte Fachartikel und liefert Erkenntnisse sowie vorgeschlagene nächste Schritte.

Darunter liegt eine „KI-ready“-Datenschicht. Tricuss baut auf Data-Lakehouse-, Hadoop- und Spark-Technologien auf und hilft Kunden auch, die grundlegende Daten-Governance und Integration (geplante Synchronisierung, Schema-Updates, ETL) aufzusetzen, an der KI-Projekte üblicherweise scheitern. Das Unternehmen nennt einen Durchsatz von 10 Millionen Datensätzen in rund 12 Sekunden und wirbt damit, Analysezyklen von Tagen auf Sekunden zu verkürzen sowie Versuchsplanung und Ursachenanalyse um bis zu 100x zu beschleunigen.

Neu hinzugekommen ist ein gemeinsamer KI-Arbeitsplatz: ein Workspace für die Dateien und Agenten eines Teams, in dem man stöbern, Fragen stellen und jede Konversation in ein bearbeitbares Dokument überführen kann. Tricuss richtet sich an industrielle Forschung, Fertigung und ähnliche Umfelder, in denen Tiefe, Geschwindigkeit und breiter Teamzugang zugleich zählen. Preise werden nicht veröffentlicht – Interessenten werden über eine Demo-Anfrage geführt.