Wofür wird DeepSeek verwendet?

Jake, ein 28-jähriger Marketing-Experte in einem kleinen Produktteam, kennt das Chaos fragmentierter Arbeitsabläufe. Sein Team verwendet mehrere KI-Modelle, von ChatGPT bis Claude, und implementiert sie in die Automatisierungs-Workflows, doch Ineffizienzen bestehen weiterhin. Zeitaufwändige manuelle Aufgaben, fehlende Synchronisierung zwischen Abteilungen und inkonsistente Integrationsstrategien verlangsamen die Produktentwicklungszyklen.

Eine kurze Suche nach Automatisierungsproblemen zeigt, dass Jake mit diesem Problem nicht allein ist. Kleine und mittelgroße Teams weltweit haben mit unzusammenhängenden Arbeitsabläufen, begrenzter Skalierbarkeit ihrer KI-Tools und hohen Implementierungskosten zu kämpfen. Viele Lösungen versprechen Effizienz, erfordern aber erhebliche Investitionen in die Infrastruktur oder Lernkurven, die für Teams unpraktisch sind. 

Sie fragen sich oft, wozu DeepSeek dient und ob es das fehlende Teil in ihrem Automatisierungspuzzle sein könnte. Schließlich sind beide Modelle, V3 und R1, Teil der Bibliothek von Latenode mit Plug-and-Play-Modellintegrationen. Lassen Sie es uns herausfinden!

Was bedeutet DeepSeek heute wirklich? Wie löst es Ihre Probleme?

Jake und sein Team dachten einst, alle KI-Modelle seien gleich – geschlossene Systeme, die Antworten produzieren, ohne dass man einen Blick ins Innere werfen kann. Dann entdeckten sie DeepSeek, eine Reihe von Tools eines in China ansässigen Unternehmens, und das veränderte ihre Herangehensweise an ihre Arbeit. So können DeepSeek V3 und R1 die echten Herausforderungen Ihres Teams mit praktischen Lösungen bewältigen.

DeepSeek R1: Komplexe Probleme lösen

Angenommen, Sie debuggen einen Algorithmus, der die Leistung verlangsamt, oder müssen Systemprobleme vorhersagen, bevor sie auftreten. DeepSeek R1 ist für schwierige Aufgaben konzipiert. So wird es verwendet:

• Marktanalyse : Tiger Brokers verwendet R1 in seinem TigerGPT-Assistenten, um Live-Marktdaten zu verarbeiten, Aktienwerte zu schätzen und Trends zu erkennen. Für Ihr Team könnte dies bedeuten, die Servernutzung zu analysieren, um Spitzenlasten vorherzusagen.
• Erweiterte Codierung: R1 bewältigt schwierige Programmierprobleme wie die von CodeForces, wo es eine Bewertung von 1691 erreicht. Sie können es verwenden, um effizienten Code zum Sortieren großer Datensätze oder zum Beheben eines Parallelitätsproblems zu schreiben.
• Mathematische Herausforderungen: Es löst komplexe mathematische Aufgaben genau (97.3 % bei MATH-500). Beispielsweise die Aufgabenebene „Netzwerklatenz berechnen“ oder „Ressourcen in einem verteilten System optimieren“.

R1 arbeitet Schritt für Schritt und erklärt seine Aktionen und Denkprozesse. Das macht es ideal, wenn Sie präzise Ergebnisse benötigen, wie etwa bei der Planung einer Funktion, bei der Fehler keine Option sind. Zum Beispiel:

DeepSeek V3: Tägliche Aufgaben bewältigen

Stellen Sie sich nun vor, Sie müssen eine Funktion schnell fertigstellen, aber die Dokumentation ist unklar oder Ihr UI-Text wirkt fade. DeepSeek V3 beschleunigt Routinearbeiten. Dafür ist es gut:

• Klares Schreiben: Ein kleines Startup könnte V3 verwenden, um grobe Entwürfe in lesbare Blogbeiträge umzuwandeln – indem es Ideen ordnet, Überflüssiges streicht und den Ton anpasst. Ihr Team könnte API-Dokumente verfeinern oder schnell bessere Fehlermeldungen schreiben.
• Schnellcode: V3 schreibt schnell sauberen Code (65.2 % bei HumanEval). Benötigen Sie ein Python-Skript zur Verarbeitung von Protokollen oder einen REST-Endpunkt für eine Demo? Es spart Zeit bei grundlegenden Aufgaben.
• Zusammenfassungen: Es verkürzt lange Berichte auf die wichtigsten Punkte. Geben Sie ihm eine 20-seitige Spezifikation und erhalten Sie eine einseitige Übersicht, um Ihre Entwickler und Manager auf den neuesten Stand zu bringen.

V3 konzentriert sich auf Geschwindigkeit und Flexibilität, falls Sie innerhalb knapper Fristen ein solides Ergebnis benötigen. Wenn Sie sich jemals gefragt haben, „wofür DeepSeek verwendet wird“, ist dies ein wichtiger Teil davon: die tägliche Arbeit reibungsloser zu gestalten.

Warum es zu Ihrem Team passt

Was ist das Besondere an DeepSeek? Es benötigt keine teure Hardware – sowohl V3 als auch R1 laufen auf erschwinglichen Setups (wie AMD-GPUs oder Huawei Ascend NPUs) und sind Open Source unter der MIT-Lizenz. Egal, ob Sie ein kleines Startup oder ein großes Team sind, es ist zugänglich.

• V3: Beschleunigt das Schreiben, Codieren und Kommunizieren – denken Sie an die Fertigstellung einer Versionsnotiz oder das Codieren eines Skripts vor dem Mittagessen.
• R1: Taucht in schwierige Probleme ein – denken Sie an die Gestaltung eines Datenbanklayouts oder die Vorhersage von App-Problemen vor der Markteinführung.

Für Jakes Team reduziert DeepSeek, dessen Bedeutung mit dem gründlichen Eintauchen in Herausforderungen zusammenhängt, Routinearbeiten und ermöglicht es ihnen, das Wesentliche zu entwickeln. Stellen Sie sich vor, Ihr Team verwendet V3, um schnell eine Demo vorzubereiten, während R1 das Backend testet. So lässt sich DeepSeek klar erklären: nützlich, leistungsstark und bereit für Ihre Crew.

Lohnt sich DeepSeek? Warum suchen Menschen nach Tools wie DeepSeek?

Jake öffnete das Inhalts-Dashboard und sah, dass drei verschiedene KI-Tools widersprüchliche Entwürfe für denselben Artikel generiert hatten. Der automatisierte Workflow des Marketingteams hatte einen Blogbeitrag geplant, der noch nicht einmal fertiggestellt war. Und als er versuchte, das Problem zu beheben, stellte er fest, dass niemand nachvollziehen konnte, woher der Inhalt ursprünglich stammte.

Er verbrachte den halben Tag mit der Fehlerbehebung, anstatt wirklich an neuen Ideen zu arbeiten. Da wurde ihm klar: Die Automatisierung machte seine Arbeit nicht einfacher. Sie erschwerte sie. Er begann sich zu fragen, wofür DeepSeek verwendet wird und ob es das Arbeitschaos lösen könnte, mit dem sein Team konfrontiert war.

Zu viele Tools, nicht genug Synchronisierung

Jakes Unternehmen verwendet für alles unterschiedliche Tools: eines für KI-generierte Inhalte, ein anderes für die Planung, ein drittes für Analysen. Keines davon kommuniziert richtig miteinander und jeder geht davon aus, dass jemand anderes den Workflow verwaltet. Das Ergebnis?

• Blogbeiträge, die mit veralteten Informationen online gehen
• KI-Tools generieren Inhalte, die nicht zur Stimme der Marke passen
• Automatisierte E-Mails zum falschen Zeitpunkt gesendet
• Berichte voller inkonsistenter Daten

Was eigentlich eine gut geölte Maschine sein sollte, fühlt sich jetzt wie ein Flickenteppich aus unverbundenen Teilen an. An diesem Punkt beginnt Jake zu erforschen, was das Besondere an DeepSeek ist und ob es einen stärker vernetzten Workflow schaffen kann.

Automatisierung, die mehr manuelle Arbeit erfordert

Als Jakes Team die Automatisierung einrichtete, sparte es ihnen viele Stunden Arbeit. Doch jetzt kommt es jedes Mal zu Unterbrechungen der Arbeitsabläufe, wenn das Unternehmen ein neues Produkt auf den Markt bringt.

• Neue Inhaltstypen passen nicht in die vorhandenen Vorlagen
• KI-generierter Text muss ständig bearbeitet werden, um natürlich zu klingen
• Automatisierte Workflows planen die falschen Kampagnen

Anstatt schneller voranzukommen, verbringt das Team mehr Zeit damit, Fehler zu beheben. Jake fragt sich, wo DeepSeek im Vergleich zu modernen KI-Modellen angesiedelt ist und ob es eine skalierbarere, anpassbarere Lösung bietet als die starren Systeme, die sie jetzt verwenden.

Keine klare Möglichkeit, das Geschehen zu verfolgen

Jakes größtes Problem ist nicht nur, dass die Automatisierung nicht reibungslos funktioniert. Es ist auch, dass niemand weiß, warum etwas schief geht.

• Ein Bericht liegt vor, aber es ist unklar, woher die Zahlen stammen
• KI-generierte Inhalte werden in einem Entwurfsordner angezeigt, aber niemand erinnert sich daran, sie erstellt zu haben
• Eine Kampagne wird mit einem alten Promo-Code live geschaltet, aber die Ursache des Problems liegt tief in einem Workflow, den niemand vollständig versteht.

Plötzlich war Automatisierung nicht mehr nur eine Annehmlichkeit. Sie war eine potenzielle Belastung. Jake brauchte ein Tool, das Prozesse automatisieren und gleichzeitig Sicherheit und Compliance unter Kontrolle halten konnte. Er begann zu recherchieren, was DeepSeek für die Workflow-Stabilität bedeutet und ob es seinem Team helfen könnte, die Kontrolle über die Automatisierung zurückzugewinnen.

Es ist Zeit für intelligentere Automatisierung

Jake sucht nicht nach mehr Automatisierung. Er sucht nach besserer Automatisierung. Er braucht ein System, das:

• Verbindet Tools nahtlos, damit Arbeitsabläufe nicht unterbrochen werden
• Bietet Transparenz, sodass er weiß, woher Inhalte und Daten stammen
• Passt sich an das Unternehmenswachstum an, ohne dass ständige manuelle Korrekturen erforderlich sind
• Sorgt für Sicherheit bei der Automatisierung ohne zusätzliche Komplexität

Deshalb suchen Teams wie das von Jake nach Lösungen wie DeepSeek. Sie brauchen nicht nur KI-Automatisierung. Sie brauchen Automatisierung, die wirklich funktioniert. Als Jake tiefer in die Verwendung von DeepSeek in Latenode eintaucht, erkennt er, dass es die Flexibilität und Transparenz bietet, nach der sein Team so lange gesucht hat.

Was ist das Besondere an Deepseek auf Latenode? 

Jake hat keine Zeit, sich um die Automatisierung zu kümmern. Er braucht Tools, die tatsächlich funktionieren und nicht bei jedem Update oder jeder neuen Anfrage kaputt gehen. Er kümmert sich um die Erstellung von Inhalten, Datenberichte und Kundenanfragen, aber das eigentliche Problem ist nicht die Arbeitsbelastung. Es sind die Ineffizienzen, die sich in verstreuten Tools, manuellen Korrekturen und endlosen Kontextwechseln verbergen.

Hier macht Latenode den Unterschied. Es verbindet alles an einem Ort und ermöglicht Jake, Automatisierungen zu erstellen, die für seine Arbeit sinnvoll sind – ohne im Code zu ertrinken. Lassen Sie uns DeepSeek-Anwendungsfälle auf Latenode erklären.

Inhalte ohne Chaos in Bewegung halten

Jakes Team führt einen stetigen Strom von Blogbeiträgen, Social-Media-Updates und E-Mail-Kampagnen durch. Dabei sollte alles ganz einfach sein: erstellen, planen, veröffentlichen. Stattdessen ist es ein Wirrwarr aus Google Docs, Trello-Boards und Slack-Nachrichten in letzter Minute.

So kann Jake einen Flow einrichten, der:

• Holt Entwürfe aus Google Docs und stellt sie automatisch in WordPress oder Webflow in die Warteschlange.
• Plant Social-Media-Posts, sobald ein Blog live geht, und verknüpft alles ohne zusätzliche Klicks.
• Verfolgt Genehmigungen in Notion, sodass nichts in endlosen Threads verloren geht.

Kein Suchen mehr nach der neuesten Version. Keine überraschenden Posts mehr, die live gehen, bevor sie fertig sind. Das System läuft reibungslos und Jakes Team bleibt tatsächlich dem Zeitplan voraus.

Zur Inspiration schauen Sie sich diese Vorlage an: Automatisierte Inhaltserstellung mit DeepSeek und Perplexity.

Geschäfte ohne Engpässe am Laufen halten

Jakes Vertriebsteam arbeitet schnell, aber ihre Pipeline ist ein einziges Chaos. Leads kommen über Webformulare, LinkedIn-Nachrichten und E-Mail-Anfragen herein, aber sie zu verfolgen? Da gerät alles ins Wanken. Einige Leads bleiben unberührt in einer Tabelle liegen. Andere gehen in langen E-Mail-Threads verloren. Follow-ups erfolgen spät – wenn überhaupt.

Anstatt jeden neuen Kontakt manuell zu sortieren, kann Jake eine Latenode-Automatisierung einrichten, die:

• Erfasst Leads von HubSpot und fügt sie einer zentralen Datenbank (wie Google Sheets) hinzu.
• Bereichert Kontaktdaten automatisch mit Unternehmensdetails, Berufsbezeichnungen und Engagement-Verlauf unter Verwendung des LinkedIn Data Scraper-Knotens.
• Löst personalisierte E-Mail-Sequenzen mit DeepSeek und Gmail aus.
• Benachrichtigt den richtigen Vertriebsmitarbeiter über Slack, wenn ein wertvoller Lead eingeht – keine verpassten Gelegenheiten mehr.

Jetzt stapeln sich Leads nicht einfach in einer Tabelle. Sie durchlaufen die Pipeline ohne manuelles Eingreifen, sodass jede Chance die Aufmerksamkeit erhält, die sie verdient. Auf diese Weise muss Jakes Team nicht verlorenen E-Mails hinterherjagen.

Schauen Sie sich zur Inspiration diese Vorlage an: Analysieren Sie die LinkedIn-Seite des potenziellen Kunden mit LinkedIn Scraper und schreiben Sie anschließend mit DeepSeek eine E-Mail.

Schneller und persönlicher Kundensupport

Jakes Unternehmen ist nicht groß, aber die Kunden erwarten schnelle Antworten. Das Team ist mit Support-Tickets überlastet und jedes Problem muss unverzüglich sortiert, eskaliert oder gelöst werden. Anstatt sich auf manuelle Triage zu verlassen, automatisiert Jake den Prozess:

• Neue Tickets in Intercom werden automatisch markiert und priorisiert. Dringende Probleme werden markiert. Einfache Probleme erhalten KI-generierte Antworten von DeepSeek.
• Kundenanfragen werden mit Slack synchronisiert. Die richtigen Teammitglieder werden sofort benachrichtigt – es ist nicht nötig, Dashboards zu führen.
• Das Feedback wird in Echtzeit analysiert. NPS-Werte und Stimmungsverfolgung helfen dabei, Probleme zu erkennen, bevor sie zu echten Problemen werden.

In diesem Fall fühlt sich kein Kunde ignoriert. Kein Ticket geht verloren. Das Support-Team bleibt reaktionsfähig, ohne auszubrennen.

Zur Inspiration schauen Sie sich diese Vorlage an: Mit Intercom verbundener KI-Chatbot mit Kontextbeibehaltung, der ChatGPT und Google Sheets verwendet. 

Wo ist Deepseek im Vergleich zu anderen KI-Modellen angesiedelt?

DeepSeek gehört zu den flexibelsten KI-Tools, die heute verfügbar sind. Aber seine Stärken lernt man am besten kennen, wenn man nicht nur darüber liest. Versuchen Sie, DeepSeek mit Latenode in Ihre Arbeitsabläufe zu integrieren. 

Automatisieren Sie die Inhaltsverarbeitung, Datenanalyse oder den Kundensupport und vergleichen Sie die Leistung mit anderen KI-Modellen. Sehen Sie, wie es Ihre realen Herausforderungen bewältigt, wo es gut ist und wo nicht. Richten Sie ein schnelles Latenode-Szenario ein, verbinden Sie DeepSeek und erleben Sie aus erster Hand, wie KI Ihre täglichen Aufgaben rationalisieren kann. Die besten Erkenntnisse erhält man durch praktische Experimente.

Häufig gestellte Fragen zu DeepSeek

Was ist DeepSeek? 

DeepSeek ist ein KI-gestütztes Automatisierungstool zur Optimierung von IT-Workflows, Verbesserung der Sicherheit und Steigerung der Effizienz bei der Softwareentwicklung und dem Datenmanagement.

Wo ist DeepSeek ansässig? 

DeepSeek wurde von einem bahnbrechenden chinesischen Startup entwickelt, das sich auf die Entwicklung intelligenter, skalierbarer KI-gesteuerter Automatisierungslösungen konzentriert.

Was macht DeepSeek so besonders? 

Im Gegensatz zu herkömmlichen Automatisierungstools verfügt DeepSeek über eine Architektur, die auf einem Mix aus Experten basiert und so Effizienz, Flexibilität und Kosteneffizienz für IT-Teams jeder Größe ermöglicht.

Wie wird DeepSeek in der IT-Automatisierung verwendet? 

DeepSeek automatisiert die Codegenerierung, hilft bei der Datenanalyse, optimiert Arbeitsabläufe und verbessert die Sicherheitskonformität – wodurch der manuelle Arbeitsaufwand reduziert und die Produktivität gesteigert wird.

Wie schneidet DeepSeek im Vergleich zu anderen KI-Modellen ab? 

DeepSeek zeichnet sich durch seine hohe Geschwindigkeit, geringe Latenz, Open-Source-Transparenz und kostengünstige Integration aus und ist damit eine ausgezeichnete Wahl für kleine und mittelgroße IT-Teams.

Können nicht-technische Teams DeepSeek verwenden? 

Ja! Durch die Integration in Plattformen wie Latenode ermöglicht DeepSeek auch technisch nicht versierten Benutzern die Erstellung automatisierter Workflows ohne umfassende Programmierkenntnisse.

Wie sieht die Zukunft von DeepSeek aus? 

DeepSeek entwickelt sich kontinuierlich weiter. Zukünftige Verbesserungen umfassen KI-Entscheidungsfindung in Echtzeit, tiefere DevOps-Integration und erweiterte Governance-Tools für einen verantwortungsvollen KI-Einsatz.

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