| Depict | |
| Typ | Aktiebolag |
|---|---|
| Huvudkontor | Stockholm, Sverige |
| Nyckelpersoner | Oliver Edholm (VD) |
| Bransch | Artificiell intelligens, E-handel, Software as a service |
| Historik | |
| Grundat | 2019 |
| Grundare | Oliver Edholm, Anton Osika |
| Övrigt | |
| Webbplats | depict |
| Redigera Wikidata | |
Depict (formellt registrerat som Depictai AB) är ett svenskt teknikföretag grundat 2019 som utvecklar AI-baserade mjukvarulösningar för e-handel. Företagets primära tjänst är en rekommendationsmotor och sökfunktion som använder datorseende (computer vision) och språkteknologi (NLP) för att förstå och rekommendera produkter till konsumenter online.
Företaget grundades 2019 i Stockholm av ingenjören och entreprenören Anton Osika samt den då 17-årige Oliver Edholm. Depict antogs tidigt till den amerikanska startup-acceleratorn Y Combinator, vilket bidrog till att bolaget snabbt kunde attrahera internationellt riskkapital.
År 2022 genomförde bolaget en så kallad Series A-runda och tog in 17 miljoner amerikanska dollar (motsvarande över 160 miljoner svenska kronor) i finansiering. Investeringsrundan leddes av den globala hedgefonden Tiger Global Management, med deltagande från bland andra EQT Ventures och det amerikanska riskkapitalbolaget Initialized Capital.
Mellan åren 2020 och 2023 agerade Anton Osika som teknisk chef (CTO) innan han lämnade sin operativa roll i bolaget för att grunda AI-företaget Lovable. Depict leds i april 2026 av medgrundaren Oliver Edholm.
Traditionella rekommendationssystem inom e-handel bygger i regel på analys av omfattande historisk försäljningsdata (kollaborativ filtrering). Denna metod är ofta begränsande för mindre och medelstora e-handelsföretag som saknar de stora datavolymer som krävs för tillförlitliga resultat. Inom datavetenskapen benämns detta fenomen som kallstartsproblemet (engelska: cold start problem).
Depicts mjukvara är utformad för att hantera denna problematik. I stället för att utgå från tidigare transaktioner tillämpar företagets modeller djupinlärning för att visuellt analysera produktbilder samt bearbeta textbaserade produktbeskrivningar. Genom en semantisk analys av produkternas egenskaper kan plattformen därmed generera rekommendationer och sökresultat oberoende av etablerad försäljningshistorik. Detta möjliggör automatisk indexering och rekommendation av helt nyinkomna artiklar och okända varumärken.