Wählen Sie nach der Art der Daten, die Sie haben, nicht nach dem Marketing der Plattform. Geschäftliche Vorhersagen mit Tabellendaten (Abwanderung, Lead-Bewertung, Prognosen) gehören zu Obviously AI, H2O oder DataRobot. Für Bilder eignet sich Teachable Machine für einen schnellen Test und Roboflow oder Vertex AI AutoML für alles, was wirklich eingesetzt werden soll. Textklassifikation lohnt sich zunehmend überhaupt nicht mehr als eigene Plattform. Zwei Tools, die in den meisten Übersichten von 2026 weiterhin aufgeführt werden, sind keine sinnvollen Empfehlungen mehr - und genau dort setzt dieser Leitfaden an.
So wurde dieser Leitfaden erstellt
Dies ist ein Kaufratgeber, kein Benchmark. Niemand hier hat denselben Datensatz durch acht Plattformen laufen lassen und die Zeiten gemessen. Jede Übersicht, die Ihnen eine Sternebewertung für „Genauigkeit“ gibt, ohne den Datensatz zu veröffentlichen, fordert Sie dazu auf, einer Zahl zu vertrauen, die sie selbst erfunden hat. Die folgenden Informationen stammen aus der aktuellen Dokumentation und den veröffentlichten Preisen der jeweiligen Anbieter, geprüft im August 2026, sowie aus dem Punkt, den die meisten Listen auslassen: ob das Produkt überhaupt noch existiert.
Wenn die Preise hinter einem Verkaufsgespräch verborgen sind, wird das ausdrücklich angegeben und nicht geschätzt.
Zwei Plattformen, die Sie zuerst von Ihrer Auswahlliste streichen sollten
Lobe ist Geschichte
Microsofts Drag-and-drop-Bildklassifikator erscheint in den meisten Listen der „besten No-Code-ML-Tools“ weiterhin weit oben und wird gewöhnlich als kostenlos und anfängerfreundlich beschrieben. Die Entwicklung wurde 2021 eingestellt, sein Bildklassifikationsmodell im Januar 2023 eingestellt und die Desktop-Apps werden nicht mehr vertrieben. Wenn ein dieses Jahr veröffentlichter Leitfaden Lobe empfiehlt, hat der Autor nicht nachgesehen.
Die Alternativen sind Teachable Machine für einen schnellen Test und Roboflow oder Googles Vertex AI AutoML für alles, was Sie bereitstellen möchten.
Akkio ist ins höherpreisige Marktsegment gewechselt
Akkio war jahrelang die ehrliche Antwort auf „nichttechnisches Team, erstes Modell, kleines Budget“ - zu einem Self-Service-Preis von etwa 49 US-Dollar pro Nutzer und Monat. Seit Juli 2026 veröffentlicht das Unternehmen keine Self-Service-Preise mehr: Auf der Website gibt es nur noch eine einzelne Stufe, „Enterprise AI Analytics Platform“, die sich an Medienagenturen richtet und nur über ein Kontaktformular für den Vertrieb erhältlich ist.
Es könnte trotzdem das richtige Tool für Sie sein. Für ein zweiköpfiges Marketingteam ist es nicht länger das richtige erste Tool, und Listen, die weiterhin die 49-Dollar-Stufe nennen, beschreiben ein Produkt, das Sie nicht kaufen können.
Was No-Code-ML leistet - und wo die Grenze liegt
Diese Plattformen automatisieren die Modellierung, nicht das Denken. Laden Sie eine Tabelle hoch, benennen Sie die Spalte, deren Wert vorhergesagt werden soll, und die Plattform probiert verschiedene Algorithmen aus, stimmt sie ab und liefert das beste Modell samt Leistungsschätzung zurück. Dafür brauchte ein Data Scientist früher tatsächlich eine Woche.
Was sie nicht tun:
- Entscheiden, ob die Frage es wert ist, gestellt zu werden. Ein Modell, das Abwanderung mit 92 Prozent Genauigkeit vorhersagt, ist wertlos, wenn niemand entschieden hat, was passiert, sobald es anschlägt.
- Ihre Daten korrigieren. Jedes dieser Modelle trainiert problemlos mit einer undichten Spalte, die unauffällig bereits die Antwort enthält, und meldet eine spektakuläre Genauigkeit, die in der Produktion zusammenbricht.
- Ihnen auf eine relevante Weise sagen, dass das Modell falsch liegt. Die Gesamtgenauigkeit verschleiert den Fall, in dem das Modell bei den 90 Prozent der Kunden, die nie abwandern, hervorragend ist, bei den 10 Prozent, die es tun, aber nutzlos.
Letzteres ist die häufigste Art, wie ein No-Code-ML-Projekt stillschweigend scheitert.
Für geschäftliche Vorhersagen mit Tabellendaten
Abwanderung, Lead-Bewertung, Nachfrageprognosen, Betrugswarnungen. Hier findet der größte Teil des Business-ML statt, und hier sind diese Tools wirklich gut.
Obviously AI
Datenquelle verbinden, angeben, was vorhergesagt werden soll, und innerhalb weniger Minuten ein Modell erhalten. Der schnellste Weg von einer Tabelle zu einer Vorhersage und die richtige Wahl, um zu klären, „ob es hier überhaupt ein Signal gibt“, bevor jemand Budget bindet. Weniger geeignet für Modelle, die ein Jahr lang ausgeführt und überwacht werden sollen.
DataRobot
Automatisiertes ML mit den Aspekten, die in Unternehmen tatsächlich geprüft werden: Modell-Governance, Monitoring, Drift-Erkennung und Dokumentation. Die Oberfläche ist No-Code, die Konzepte sind es jedoch nicht. Daher eignet es sich eher für Datenanalysten als für Marketingfachleute. Enterprise-Preise, individuell pro Auftrag kalkuliert.
H2O AutoML
Open Source und kostenlos, bei standardmäßigen Tabellenaufgaben mit kommerziellen AutoML-Lösungen konkurrenzfähig. Sie brauchen jemanden, der mit einem Notebook oder einem laufenden Server umgehen kann. Daher ist es die starke Option für ein Team mit einer technisch versierten Person und ohne Budget - nicht für ein Team ohne beides.
Die Plattform liefert eine Zahl. Hannah entwickelt die Methode darum herum: welche Pipeline-Eingaben geeignet sind, was das Konfidenzintervall für die Zusage bedeutet und wie eine Prognose präsentiert wird, die die Führungsebene nicht stillschweigend abwertet.
Hannah anzeigen →Für Text
Zuerst die unangenehme Frage
Spezialisierte Plattformen zur Textklassifizierung wurden entwickelt, als benutzerdefinierte Klassifikatoren die einzige Möglichkeit waren, Support-Tickets nach Absicht zu sortieren oder Bewertungen nach Thema zu kennzeichnen. Ein allgemeines Modell kann das inzwischen anhand einer schriftlichen Anweisung erledigen - ganz ohne Trainingsdaten. Bei weniger als ein paar tausend Dokumenten pro Monat schlägt ein gut formulierter prompt, der in Batches ausgeführt wird, in der Regel den Aufwand, einen Trainingsdatensatz zu kennzeichnen.
Die Argumente für einen dedizierten Klassifikator sind bei hohem Volumen weiterhin überzeugend, wenn Kosten pro Aufruf und Latenz wichtig sind und Sie dieselbe Entscheidung jedes Mal identisch treffen müssen.
MonkeyLearn, jetzt Teil von Medallia
MonkeyLearn wurde 2022 von Medallia übernommen und seine Technologie in die Medallia Experience Cloud integriert. Wenn Sie das Produkt als eigenständige Self-Service-Lösung zu einem festen monatlichen Preis empfohlen finden, ist diese Information vermutlich veraltet. Prüfen Sie, was Medallia heute tatsächlich anbietet, bevor Sie Ihre Planung darauf ausrichten.
Ein Export von Vorhersagen ist keine Antwort. Clara formuliert zuerst die Frage, prüft, ob die Daten sie beantworten können, und macht aus der Datei etwas, worüber ein nicht technisch versierter Stakeholder entscheiden kann.
Clara anzeigen →Für Bilder
Teachable Machine
Das kostenlose Browser-Tool von Google. Kein Konto, keine Installation, ein funktionierender Bild-, Ton- oder Posensch zuordner in etwa fünfzehn Minuten - mit Ihrer Webcam oder hochgeladenen Dateien. So finden Sie heraus, ob Ihre Idee überhaupt plausibel ist. Es ist kein Produktionssystem und gibt auch nicht vor, eines zu sein.
Roboflow
Die praktische Wahl, sobald die Spielzeugversion funktioniert: Datenverwaltung, Kennzeichnung, Augmentierung, Training und Bereitstellung an einem Ort, speziell für Computer Vision entwickelt. Hier landen die meisten Teams nach Teachable Machine.
Google Vertex AI AutoML
Benutzerdefinierte Bildklassifizierung und Objekterkennung mit automatisierter Architektursuche in Google Cloud. Lohnt sich, wenn Sie bereits GCP nutzen, über einen großen gekennzeichneten Datensatz verfügen und eine Bereitstellung im Unternehmen benötigen. Für alles Kleinere zu umfangreich.
Clarifai
Computer Vision mit einer Bibliothek vorgefertigter Modelle für gängige Aufgaben wie Objekterkennung und Inhaltsmoderation sowie No-Code-Training eigener Modelle und einer API. Besonders stark, wenn ein vorgefertigtes Modell Ihre Aufgabe bereits abdeckt, weil Sie die Kennzeichnung vollständig überspringen.
Die Auswahl auf einen Blick
- Tabellenkalkulation, eine Vorhersage gewünscht, noch heute: Obviously AI.
- Tabellenkalkulation, eine technisch versierte Person, kein Budget: H2O AutoML.
- Reguliert, geprüft, mit Überwachung und Dokumentation: DataRobot.
- Bilder, eine Idee testen: Teachable Machine.
- Bilder, etwas Echtes bauen: Roboflow oder Vertex AI AutoML, wenn Sie bereits Google Cloud nutzen.
- Bilder, und ein vortrainiertes Modell deckt den Bedarf möglicherweise bereits ab: Clarifai.
- Text, mittleres Volumen: Probiere einen prompt aus, bevor du eine Plattform kaufst.
Eine Regel gilt für all das: Wähle das kleinste Tool, das die aktuelle Frage beantwortet. Die Kosten dafür, über ein kostenloses Tool hinauszuwachsen, sind ein Wochenende. Die Kosten für einen Unternehmenskundenvertrag, den du nicht gebraucht hättest, betragen ein Jahr.
Was DataRobot wirklich verkauft, ist Disziplin: die Frage richtig formulieren, die fehlerhafte Spalte erkennen, die zum Entscheidungsprozess passende Kennzahl auswählen und einen vertrauenswürdigen Test entwerfen. Leila übernimmt diesen Teil.
Leila ansehen →Der Teil, den keine Plattform löst
Jedes oben genannte Tool automatisiert den mittleren Teil der Arbeit. Die teuren Fehler passieren an beiden Enden: bei der Wahl einer Zielvariable, die sich nicht auf eine Entscheidung abbilden lässt, die irgendjemand treffen wird, und wenn du einem Stakeholder eine Wahrscheinlichkeitsspalte ohne beigefügte Empfehlung übergibst.
Wenn dein Team keine Datenfunktion hat, ist diese Lücke zuerst zu schließen, bevor die Wahl der Plattform überhaupt relevant wird.
Zusammenfassung:
Lass Lobe aus, da es nicht mehr existiert, und prüfe Akkios aktuelle Bedingungen, bevor du deine Planung auf der alten Stufe für 49 $ aufbaust. Für Prognosen kombiniere deine Plattform mit Hannah (Vertriebsprognosen); um einen Export in eine Entscheidung zu verwandeln, mit Clara (Datenanalystin); für das statistische Urteilsvermögen, das ein Unternehmenskundenvertrag tatsächlich verkauft, mit Leila (Data Scientist). 14,99 $, 14,99 $ und 19 $, alle funktionieren mit Claude, ChatGPT oder jedem AI-Chat, 30-Tage-Geld-zurück-Garantie.
Plattformstatus und Preise wurden im August 2026 geprüft. Anbieter ändern ihre Bedingungen ohne Vorankündigung. Prüfe daher die aktuellen Preise auf der Website des jeweiligen Anbieters, bevor du Budget bindest.
Bereit, das in die Praxis umzusetzen? Durchsuche die Tech- und Entwicklungs-Skills für Claude und ChatGPT oder entdecke alle Claude-Skills und die prompt-Bibliothek.