Dust

Was es ist

Dust ist eine Enterprise-Plattform, um KI-Agenten über die Tools und Daten Ihres Unternehmens zu bauen und zu steuern. Sie verbinden die Quellen — Slack, Notion, Google Drive, Salesforce, HubSpot, GitHub, Confluence, Snowflake — und bauen dann Agenten in einem No-Code-Builder mit Anweisungen in natürlicher Sprache, der Wahl des zugrunde liegenden Modells (Anthropic, OpenAI, Gemini, Mistral) und der Menge an Tools, die der Agent aufrufen darf. Die Retrieval-Schicht (RAG plus ein Table-Query-Modus, der SQL über strukturierte Daten ausführt) und ein zweischichtiges Berechtigungsmodell unterscheiden Dust von „einen Chatbot auf unser Wiki richten”. Der Kern ist Open Source unter MIT-Lizenz; die meisten Teams kaufen den gemanagten Cloud-Dienst. Dust hat im Mai 2026 eine Series-B-Runde über $40M aufgenommen (angeführt von Abstract und Sequoia, mit Snowflake Ventures und Datadog), meldet über 3.000 Organisationen und über 300.000 ausgerollte Agenten und schloss 2025 mit 240% Net Revenue Retention und null Churn ab.

Warum es in RevOps, Legal und Recruiting auftaucht

Derselbe Workspace bedient alle drei, weil der Wert eine einzige gesteuerte Agenten-Schicht über dem SaaS ist, das jedes Team bereits nutzt:

• RevOps baut einen Account-Research-Agenten, der Salesforce-Notizen, Gong-Calls und den Slack-Deal-Channel zu einem Pre-Call-Briefing zusammenführt, oder einen Deal-Desk-Agenten, der einen ersten Entwurf des Redlines eines MSA verfasst.
• Legal Ops richtet einen Agenten auf das Vertrags-Repository und das Policy-Wiki, um „Was ist unsere Position zu unbegrenzter Haftungsfreistellung?” mit der Klausel und der Quelle zu beantworten, nicht mit einer halluzinierten Paraphrase.
• Recruiting betreibt einen Agenten, der einen Kandidaten anhand des Scorecards und der Stellenbeschreibung zusammenfasst und dabei aus dem ATS und den Interview-Notizen zieht.

Da Agenten über denselben Connector-Graph, dieselben Berechtigungen und denselben Audit-Trail lesen und schreiben, lassen sich ein RevOps-Agent und ein Legal-Agent unter einer Policy steuern statt mit sechs Einzel-Tools.

Preise

• Pro — €29 pro Nutzer/Monat (etwa $31), 14-Tage-Trial, kein Sitzplatz-Minimum. Self-Service, fester Tarif für zusätzliche Modellnutzung, SOC 2, ~1 GB Speicher pro Nutzer. Das ist der transparente Einstiegspunkt und das, was Käufer dem „Rufen Sie uns an” von Glean gegenüberstellen.
• Enterprise — individuell, Minimum von 100 Mitgliedern. Ergänzt SSO (Okta, Entra ID, JumpCloud), SCIM-Provisioning, Datenhosting in den USA/EU, erweiterte Kontrollen und dedizierten Support. Der Modellverbrauch im Enterprise-Tarif wechselt zu programmatischer, nutzungsbasierter Preisgestaltung — die Gesamtsumme hängt also davon ab, wie stark die Agenten laufen, nicht nur von der Sitzplatzzahl.

Budgetieren Sie den Sitzplatzpreis plus die Nutzungs-Tail. Intensive agentische Workflows (langes Retrieval, häufige Tool-Aufrufe) treiben den Token-Verbrauch deutlich über das, was ein Mentalmodell mit festem Sitzplatzpreis vorhersagt.

Am besten für

• Ops-getriebene Organisationen (20–500 Sitzplätze), die viele Agenten über RevOps, Legal und Recruiting aus einem Workspace heraus bauen und steuern wollen, statt ein separates KI-Feature in jedem SaaS-Tool zu kaufen.
• Teams, die Modellwahl, MCP-natives Tool-Calling und EU-Datenhosting schätzen und jemanden haben, der bereit ist, Agenten-Design und Berechtigungen zu verantworten.

Alternativen und wann Sie sie wählen sollten

• Glean — wählen Sie es, wenn der Hauptschmerz das Finden von Informationen über fragmentierte Systeme ist, nicht das Bauen von Agenten, die handeln. Gleans berechtigungsbewusste Enterprise-Suche und die Connector-Breite führen die Kategorie an; Dust führt bei individuellen Agenten und transparenten Preisen. Wenn 70%+ der Arbeit „Wo ist die Antwort?” ist, wählen Sie Glean.
• Microsoft 365 Copilot — wählen Sie es, wenn Ihr Team in Outlook, Teams und SharePoint lebt und Sie KI innerhalb dieser Suite statt einer separaten Agenten-Plattform wollen. Die größte installierte Basis als Default und günstiger einzuführen, wenn M365 bereits den Großteil der Oberfläche abdeckt.
• Relevance AI — der am schnellsten wachsende No-Code-„AI-Workforce”-Anbieter, den Ops-Teams Dust gegenüberstellen. Wählen Sie es, wenn die Aufgabe Multi-Agenten-Prozessautomatisierung ist (ein Agenten-Team, das einen Back-Office-Workflow Ende zu Ende ausführt) statt eines wissensgestützten Assistenten über Ihrem SaaS.

Worauf Sie achten sollten

• Der Nutzungspreis ist das echte Budget, nicht der Sitzplatzpreis. Die €29-Schlagzeile verbirgt Modell-Verbrauchskosten, die mit dem skalieren, was Agenten abrufen und an Tools aufrufen. Guard: Fahren Sie einen 30-Tage-Pro-Pilot mit Ihrem tatsächlich volumenstärksten Use Case, bevor Sie Enterprise unterschreiben, und lesen Sie den Token-Verbrauch vom Dashboard ab, statt ihn aus Sitzplätzen zu schätzen.
• Agenten-Qualität folgt der Berechtigungs-Hygiene an der Quelle. Ein überfreigegebener Drive-Ordner oder eine veraltete ACL wird jedem Nutzer zugänglich, der den Agenten fragen kann. Guard: Auditieren Sie die Berechtigungen der 5 wichtigsten verbundenen Systeme vor dem Rollout und stellen Sie schreibfähige Tools (alles, was Salesforce bearbeitet oder Slack-Nachrichten sendet) hinter einen Freigabeschritt, bis Sie den Ausgaben des Agenten vertrauen.
• Jemand muss das Agenten-Design verantworten. Self-Service bedeutet nicht selbstwartend — ungesteuerter Agenten-Wildwuchs produziert 50 halb funktionierende Bots und keine Audit-Story. Guard: Benennen Sie einen Verantwortlichen für die Agenten-Bibliothek und prüfen Sie neue schreibfähige Agenten in fester Kadenz, statt jedes Team seinen eigenen ausrollen zu lassen.