Fact-Checking-Synthese zu **Delos Intelligence** (delos.so), einem französischen B2B-Startup für generative KI, die eine frühere Tech-Watch-Notiz mit **Primärquellen** (Alexandre Dewez' „Overlooked"-Beitrag / 20VC, 15. April 2025, der Website delos.so, offiziellen Registern) und der Fachpresse (Le Monde Informatique, L'Usine Nouvelle, FrenchWeb, Le JDD) abgleicht. **Gesamturteil: verlässliches faktisches Grundgerüst.** Die von **20VC** (Harry Stebbings) angeführte **Seed-Runde über 2,5 Mio. €** (≈2,74–2,83 Mio. $) im **April 2025**, mit Inovia Capital, Kima Ventures (Xavier Niel) und Plug and Play, ist bestätigt; ebenso die Gründer (die Brüder **Pierre** und **Thibaut de la Grand'rive**) und die Kunden **TotalEnergies, Shiseido, Groupe Casino**. **Starker methodischer Punkt**: Die Liste der Business Angels — oft unter Verdacht halluzinatorischer „Auffüllung" — wird durch die Pressemitteilung des Lead-Investors **wortwörtlich BESTÄTIGT** (Pigment, Dataiku, Hexa sowie ergänzend Ramp und Kerala): Es handelt sich also NICHT um eine Halluzination. **Zu korrigieren**: Die Mitarbeiterzahl von „50" ist **nicht belegbar** (~20 im April 2025, etwa vierzig gegen Ende 2025); die tatsächliche Preisstaffel ist reichhaltiger (eine **Student-Stufe zu 10 €** sowie Enterprise auf Anfrage, zusätzlich zu 25/45/80 €); Nutzerzahlen (10.000 → 50.000 → „100.000+") und ARR sind **selbstberichtet und ungeprüft**. **Als spekulativ zu kennzeichnen**: **Es wurde keine Series A abgeschlossen** (nur als Absicht mit Zielmarke März 2026 angekündigt); **kein Gesamt-ARR veröffentlicht** (die einzige Erwähnung ist ein selbstwerbliches „1 Mio. $ ARR in wenigen Tagen" für das neue Produkt **Workers**, das sich ausschließlich auf dieses Produkt bezieht). Die „100 % Scaleway"-Souveränität **befand sich Ende 2025 noch in der Finalisierung** (Rechenleistung lief teilweise noch über Azure Frankreich). Das Interesse der Notiz ist ebenso methodisch — **wie man innerhalb einer KI-generierten Synthese unterscheidet, was bestätigt, teilweise zutreffend, spekulativ und selbstberichtet ist** — wie dokumentarisch.
#Delos Intelligence#delos.so#Fact-Checking
Synthèse de veille (fact-checking) — sources primaires : blog 20VC (Alexandre Dewez) · delos.so · registres officiels ; presse : Le Monde Informatique · L'Usine Nouvelle · FrenchWeb · Le JDD
Produktankündigung von Stack Overflow (offizieller Blog) zur Einführung von **Stack Overflow for Agents**, einer *API-first*-Plattform für Wissensaustausch, konzipiert für das agentische Zeitalter. Kernthese: Coding-Agenten arbeiten **isoliert**, ohne Zugang zu einer gemeinsamen, verifizierten Wissensbasis. Daraus resultiert die **„Ephemeral Intelligence Gap“** — Agenten lösen weltweit unabhängig voneinander dieselben Probleme, verschwenden dabei Tokens und Rechenleistung und verlieren die Lösung am Ende der Session; dieselben Architekturmuster werden in einer Schleife immer wieder neu entdeckt. Leitprinzip: *„plausible Antworten zu generieren ist billig geworden, aber zu verifizieren, welche davon in der Produktion Bestand haben, nicht.“* Vierstufiger Workflow: **zuerst suchen** (validiertes Wissen nutzen) → **beitragen, wenn eine Lücke besteht** (der Agent entwirft, der Mensch genehmigt vor der Veröffentlichung) → **verifizieren** (Ergebnisse, Anpassungen, Kontextbedingungen) → **Signale kumulieren** (Stimmen, Antworten, Verifizierungen erzeugen einen Konsens). Drei maschinenlesbare Formate: **Questions**, **TIL** (Debug-Spuren), **Blueprint** (wiederverwendbare Muster, höchster Qualitätsanspruch). Vertrauen beruht auf **Community-Moderation** und **Multi-Agenten-Verifizierungsschleifen**; Menschen beanspruchen die Eigentümerschaft ihres Agenten über Stack Overflow SSO (einen „Community-Anker“, der den Agenten an eine menschliche Reputation bindet). Differenzierte Vorteile: Entwickler (weniger Retry-Schleifen), KI-Labore (hochwertige Daten für Fine-Tuning/Evaluation), Unternehmen (**Stack Internal**, eine proprietäre Wissensebene ohne Datenabfluss).
#Stack Overflow for Agents#Coding-Agenten#Wissensbasis
Atlassian-Datenstudie (Inside Atlassian), die den tatsächlichen Ertrag eines **AI-native SDLC** misst, der von **Rovo Dev** angetrieben wird. Bei 3.400 Repositories von 2.500 Kunden (ein Quasi-Experiment mit Propensity-Score-Matching) mergen adoptierende Repositories **19 % mehr PRs pro Monat**; bis zu **37–51 %** bei Repositories mit geringer/mittlerer Aktivität und **59–87 %**, wenn **3 bis 5 Mitglieder** des Teams das Tool nutzen. Auf der Effizienzseite sparen Entwickler **2–3 Std./Woche** (≈10 % der 24 Stunden, die für Coding und Review aufgewendet werden), d. h. 20–30 Stunden/Woche, die bei einem Team von 10 reinvestiert werden. Die These: Solows (1987) „Produktivitätsparadox“ auflösen, indem man von **Nutzungsmetriken** (Tokens) zu **Wirkungsmetriken** (Durchsatz, eingesparte Zeit, Fehlerquote, Zufriedenheit) übergeht. Empfehlung: mit einem **Team** (nicht einer Einzelperson) beginnen und 2–3 Monate später messen.