Veröffentlicht July 31, 2025 in Leitfäden

Eine Überprüfung von Airtable AI im Jahr 2025: Wie es das Zusammenfassen, Kategorisieren und Skalieren von Daten handhabt.

Kenneth Pangan

Kenneth Pangan

Schriftsteller

Seien wir ehrlich, die meisten Unternehmen fühlen sich, als würden sie in Daten ertrinken. Sie sind über endlose Tabellenkalkulationen verstreut, in langen Dokumenten vergraben und in Dutzenden verschiedener Apps gefangen. Aus diesem Ozean an Informationen etwas Nützliches zu machen, ist ein riesiger Kopfschmerz. Hier kommen KI-Tools ins Spiel, die versprechen, die Punkte zu verbinden und nützliche Erkenntnisse aus dem Chaos zu ziehen.
Eines der meistdiskutierten Tools in diesem Bereich stammt von Airtable, der beliebten No-Code-Plattform, die viele Teams bereits zur Organisation ihrer Arbeit nutzen. Sie haben kürzlich Airtable AI eingeführt, einen Assistenten, der die Datenverwaltung direkt in Ihren bestehenden Datenbanken automatisiert.
Also, was ist die wahre Geschichte? In diesem Testbericht werfen wir einen praktischen Blick auf die Hauptfunktionen von Airtable AI zum Zusammenfassen, Kategorisieren und Skalieren Ihrer Daten. Wir werden besprechen, wo es gut funktioniert, wo es möglicherweise nicht die beste Wahl für spezialisierte Teams ist und was das Preismodell tatsächlich für Ihr Budget bedeutet. Am Ende sollten Sie ein viel klareres Bild davon haben, ob es das richtige Tool für Ihr Unternehmen im Jahr 2025 ist.
Was ist Airtable AI?
Bevor wir zum KI-Teil kommen, lassen Sie uns einen kurzen Rückblick darauf werfen, was Airtable ist. Im Kern ist Airtable eine flexible, cloudbasierte Plattform, die wie eine Tabellenkalkulation aussieht und sich anfühlt, aber die Kraft einer Datenbank dahinter hat. Es ist die Anlaufstelle für Teams, die alles von Projektzeitplänen bis hin zu Marketingkampagnen verwalten, ohne Code schreiben zu müssen.
Airtable AI ist kein separates Produkt, das Sie kaufen und installieren müssen. Stattdessen ist es ein Satz von Funktionen, die direkt in das Airtable-Erlebnis integriert sind, das Sie bereits kennen. Denken Sie daran als einen intelligenten Assistenten, der in Ihren Datenbanken und Workflows lebt. Sein Hauptzweck ist es, generative KI in Ihre Daten zu bringen, sodass Sie lange Textstränge zusammenfassen, neue Inhalte generieren, Informationen automatisch sortieren und sogar neue Apps mit einfachem Englisch erstellen können.

Seine größte Stärke ist, dass es mit den Daten arbeitet, die bereits in Airtable vorhanden sind. Sie füttern es mit Informationen, indem Sie Datensätze erstellen und Felder ausfüllen, und die KI hilft Ihnen, alles zu verstehen. Dies ist ein wichtiger Punkt, den man sich merken sollte, da er einige seiner Einschränkungen im Vergleich zu anderen KI-Lösungen erklärt, die auf Ihren vorhandenen Tools arbeiten können, ohne dass Sie zuerst alle Ihre Daten verschieben müssen.

Wie Airtable AI Daten zusammenfasst und analysiert

Eines der größten Versprechen von Airtable AI ist seine Fähigkeit, Bedeutung in großen Mengen unstrukturierter Daten zu finden. Ob es sich um Seiten von Text oder Tausende von Datensätzen handelt, das Ziel ist es, die wichtigen Dinge zu finden. Schauen wir uns an, wie es das tatsächlich macht.

Erkenntnisse mit natürlicher Sprache mit Airtable AI aufdecken

Das beeindruckendste Merkmal hier ist die Möglichkeit, mit Ihren Daten “zu chatten”. Anstatt mit komplexen Filtern oder Formeln herumzuspielen, können Sie einfach Fragen in natürlicher Sprache stellen. Zum Beispiel könnten Sie fragen: “Was waren die Hauptthemen aus unserer letzten Kundenfeedback-Umfrage?” oder “Welche Produktlinie hatte die beste Marge im dritten Quartal?”. Die KI durchsucht Ihre Datensätze, zieht bei Bedarf Informationen aus verschiedenen Tabellen und gibt Ihnen eine direkte Antwort. Es ist, als hätte man einen Datenanalysten auf Abruf.

KI-gestützte Dokumentenanalyse mit Airtable AI

Ein weiteres nützliches Tool ist die Dokumentenanalyse-Funktion. Sie können Dateien wie PDFs oder Word-Dokumente in einen Airtable-Datensatz hochladen und der KI anweisen, sie nach bestimmten Details zu durchsuchen. Stellen Sie sich ein juristisches Team vor, das Dutzende von Verträgen hochlädt. Sie könnten Airtable AI bitten, alle zu lesen und automatisch die Namen der Gegenparteien, die Wirksamkeitsdaten und die Verlängerungsklauseln in eine saubere, organisierte Tabelle zu extrahieren. Dies könnte eine Menge Zeit bei der manuellen Dateneingabe sparen.

Der Haken bei Airtable AI für Kundenservice- und IT-Teams

Hier stoßen wir auf das erste echte Problem. Diese Funktionen sind fantastisch, aber sie funktionieren am besten, wenn alle Ihre Daten bereits ordentlich in Airtable organisiert sind. Für Teams im Kundenservice oder IT-Bereich befinden sich die wichtigsten Informationen in spezialisierten Tools wie Zendesk, Jira Service Management oder Intercom. Diese Informationen in Airtable zu bekommen, bedeutet, eine Datensynchronisation einzurichten oder manuelle Exporte durchzuführen, was nur eine weitere Komplexitätsebene und ein weiteres System darstellt, das überwacht werden muss.

Ein anderer Ansatz ist die Verwendung eines Tools, das als Intelligenzschicht über Ihren bestehenden Systemen fungiert. Zum Beispiel verbindet sich eesel AI direkt mit Ihrem Helpdesk, internen Dokumenten in Confluence und Chat-Tools wie Slack, ohne dass Sie etwas verschieben müssen. Es analysiert die Daten genau dort, wo sie sind, und bietet Ihnen Einblicke und Automatisierung ohne den zusätzlichen Aufwand.

Wie Airtable AI Workflows kategorisiert und automatisiert

Sobald Sie Ihre Daten analysiert haben, ist der nächste logische Schritt, etwas damit zu tun. Airtable AI bietet einige intelligente Möglichkeiten, um von der Analyse zur Aktion überzugehen, indem es seine Automatisierungs- und “AI Field”-Funktionen nutzt.

Verwendung von AI-Feldern in Airtable AI für intelligente Kategorisierung

Das “AI Field” ist ein wesentlicher Bestandteil der Funktionsweise von Airtable AI. Es handelt sich um einen speziellen Feldtyp, den Sie die KI basierend auf den Inhalten anderer Felder für Sie ausfüllen lassen können. Angenommen, Sie haben eine Basis zur Verfolgung von Kundenbewertungen. In einem Feld haben Sie den vollständigen Text der Bewertung. Sie können dann ein AI-Feld namens “Sentiment” erstellen und der KI mitteilen, die Bewertung zu lesen und sie als “Positiv,” “Negativ” oder “Neutral” zu kennzeichnen. So haben Sie im Handumdrehen einen Textblock in strukturierte Daten verwandelt, auf die Sie Berichte erstellen können.

Automatisierungen aus Airtable AI-Ausgaben auslösen

Diese intelligente Kennzeichnung wird noch besser, wenn Sie sie mit Airtables integriertem Automatisierungs-Engine verbinden. Die Ausgabe eines AI-Feldes kann einen Workflow starten. Wenn die KI beispielsweise die Stimmung einer Bewertung als “Negativ” einstuft, können Sie eine Automatisierung einrichten, die automatisch eine Aufgabe für einen Support-Manager erstellt, um nachzufassen, oder eine Warnung in einem Slack-Kanal postet. Dies hilft, die Lücke zwischen dem Finden einer Erkenntnis und dem Handeln darauf zu schließen.

Wo die allgemeine Automatisierung in Airtable AI einfach nicht ausreicht

Während diese Automatisierungen für allgemeine Aufgaben großartig sind, reichen sie für spezialisiertere Teams nicht immer aus. Der Kundensupport beispielsweise benötigt Workflows, die weit mehr leisten als nur einfaches Labeling. Ein Support-Ticket mit einem Sentiment zu versehen, ist nur der erste Schritt. Was muss als Nächstes geschehen?

Hier zeigt ein speziell für Support-Teams entwickeltes Tool wirklich seinen Wert. Eine Lösung wie eesel AI bietet ein komplettes Toolset für den gesamten Ticket-Lebenszyklus. Sein AI Triage kann dieses “Negative” Ticket automatisch an den richtigen Produktexperten senden. Der AI Copilot kann dann eine personalisierte, einfühlsame Antwort für den Agenten entwerfen, indem er aus Tausenden von vergangenen Tickets lernt. Und für häufige Fragen kann der AI Agent das Ticket eigenständig lösen, sodass Ihr Team sich auf schwierigere Probleme konzentrieren kann. Das ist ein Grad an spezialisierter Automatisierung, den ein allgemeines Tool einfach nicht nachahmen kann.

Skalierung Ihres Unternehmens mit Airtable AI: Funktionen und Einschränkungen

Airtable AI bietet auch Funktionen, die wachsenden Unternehmen helfen sollen. Doch je größer die Unternehmen werden, desto offensichtlicher wird oft das Problem “Generalist vs. Spezialist”.

KI-Webrecherche mit Airtable AI zur Datenanreicherung

Airtable AI kann die Websuche nutzen, um öffentlich verfügbare Informationen zu Ihren Datensätzen hinzuzufügen. Wenn Sie beispielsweise eine Liste von Firmennamen in einer Datenbank haben, können Sie KI-Felder für “Branche,” “Unternehmensgröße” und “Standort der Zentrale” erstellen. Die KI wird dann online nach diesen Informationen suchen und die Felder für Sie ausfüllen, was Ihrem Team viel manuelle Recherche erspart.

No-Code-App-Erstellung mit Cobuilder in Airtable AI

Eine der neuesten und interessantesten Funktionen ist der Cobuilder. Er ermöglicht es Ihnen, eine Anwendung, die Sie möchten, in einfachem Englisch zu beschreiben, und Airtable AI generiert die gesamte Struktur für Sie, einschließlich aller Tabellen, Felder und Verbindungen. Sie könnten zum Beispiel eingeben: “Erstelle eine App, um unsere Marketingkampagnen-Assets und deren Leistung zu verfolgen,” und es wird Ihnen einen soliden Ausgangspunkt zum Weiterarbeiten bieten.

Die Skalierbarkeitsherausforderung von Airtable AI: ein Alleskönner

Während diese Funktionen großartig sind, um den Anfang zu machen, heben sie die Hauptproblematik hervor, ein allgemeines Werkzeug für kritische Geschäftsprozesse zu verwenden. Wenn ein Unternehmen wächst, werden seine Bedürfnisse spezifischer. Ein Marketingteam könnte mit einer einfachen App von Cobuilder beginnen, aber bald werden sie Integrationen mit ihren Analyseplattformen und Werbenetzwerken benötigen.

Ein wachsendes Support-Team kann nicht auf einer schnell erstellten App laufen. Sie benötigen Sicherheit auf Unternehmensebene, detaillierte Berechtigungen, menschliche Aufsicht für die KI und vor allem eine Möglichkeit, die Leistung der KI zu simulieren, bevor sie jemals mit einem Kunden spricht. Hier ist eine spezialisierte Plattform die bessere Wahl. eesel AI zum Beispiel ist speziell für kundenorientierte Teams konzipiert und bietet Funktionen wie simulierte Umgebungen auf Basis Ihrer vergangenen Tickets. Dies ermöglicht es Ihnen, die Genauigkeit der KI zu testen und ihren Wert zu beweisen, bevor Sie eine einzige Kundeninteraktion automatisieren, was Ihnen das Vertrauen gibt, zu skalieren.

Airtable AI Preisgestaltung: das Kreditsystem verstehen

Die Preisgestaltung von Airtable AI ist keine einfache Pauschalgebühr, was etwas verwirrend sein kann. Sie basiert auf einem “Kreditsystem”, bei dem verschiedene KI-Aktionen eine bestimmte Anzahl von Credits verbrauchen. Komplexere Aufgaben, wie das Zusammenfassen eines langen Dokuments, verbrauchen mehr Credits als einfachere, wie das Kategorisieren von Stimmungen.

Laut der Preisseite von Airtable beinhalten bezahlte Pläne ein monatliches Kontingent an KI-Credits. Zum Beispiel bietet der Team-Plan (20 $ pro Benutzer/Monat, jährlich abgerechnet) 15.000 Credits pro Monat für jeden bezahlten Benutzer. Obwohl das nach viel klingt, ist eine häufige Beschwerde von Nutzern, dass die variable Natur der Kreditnutzung es schwierig macht, die Kosten vorherzusagen und zu budgetieren, besonders wenn die Nutzung wächst. Ein Monat könnte in Ordnung sein, und im nächsten könnten Sie alle Ihre Credits für ein einziges großes Projekt verbrauchen.

Dies unterscheidet sich von einem vorhersehbareren Modell. Zum Beispiel verwenden Plattformen wie eesel AI ein einfaches, interaktionsbasiertes Preissystem. Eine KI-gestützte Antwort oder eine automatisierte Aktion (wie das Taggen eines Tickets) entspricht einer Interaktion. Dies macht es einfach, Ihre Kosten zu prognostizieren und Ihre Support-Automatisierung zu skalieren, ohne von unerwarteten Rechnungen überrascht zu werden.

FunktionAirtable AIeesel AI
Preis-MetrikKI-CreditsKI-Interaktionen
VorhersehbarkeitNiedrig (variiert je nach Aufgabenkomplexität & Datenmenge)Hoch (1 Antwort/Aktion = 1 Interaktion)
Am besten geeignet fürTeams mit variablen, projektbasierten KI-BedürfnissenTeams, die vorhersehbare, skalierbare Kosten benötigen (z.B. Support)
Offizieller LinkAirtable Preisgestaltungeesel AI Preisgestaltung

Ist Airtable AI das richtige Werkzeug für Ihr Unternehmen?

Also, was ist das Fazit? Airtable AI ist ein fantastisches und leistungsstarkes Werkzeug für jedes Team, das bereits tief im Airtable-Ökosystem verwurzelt ist. Es ist hervorragend geeignet, um interne Projekte zu organisieren, Marketingoperationen zu verwalten und leichtere Geschäftsprozesse zu automatisieren, bei denen alle Daten bereits an einem Ort sind.

Aber seine größte Stärke, die enge Integration mit der Airtable-Plattform, ist auch seine größte Einschränkung. Es ist eine mächtige, allgemeine KI. Für spezialisierte, hochvolumige Aufgaben wie Kundendienst, ITSM oder internen HR-Support ist eine spezialisierte KI-Plattform, die mit Ihren vorhandenen Tools arbeitet, fast immer die skalierbarere, sicherere und kosteneffizientere Wahl auf lange Sicht.

Geben Sie Ihrem Support und IT einen echten Schub mit eesel AI

Wenn Sie KI in Ihre Support- und IT-Workflows integrieren möchten, benötigen Sie ein Werkzeug, das speziell für diese Aufgabe entwickelt wurde. eesel AI ist eine Intelligenzschicht, die sich direkt in Ihr bestehendes Helpdesk, Chat-Tools und Wissensquellen einfügt. Es zwingt Sie nicht, Ihre Daten zu verschieben oder die Tools, die Ihr Team bereits kennt und mag, aufzugeben; es macht sie einfach intelligenter.

Mit eesel AI können Sie Frontline-Support automatisieren, Agenten einen KI-Copilot geben, der perfekte Antworten in Sekunden entwirft, und Ihre Ticket-Warteschlange mit intelligenter, automatisierter Triage ordentlich halten. Es ist die spezialisierte Kraft, die Sie benötigen, um großartigen Service zu bieten, während Sie wachsen.

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Häufig gestellte Fragen

Nein, es ist kein eigenständiges Produkt. Airtable AI ist eine Reihe von Funktionen, die direkt in die Airtable-Plattform integriert sind und verfügbar in kostenpflichtigen Plänen sind, die ein monatliches Kontingent an AI-Credits pro Benutzer enthalten.

Die größte Einschränkung ist, dass es nur mit Daten innerhalb von Airtable funktioniert, sodass Sie zuerst Daten von Ihren Helpdesk-Tools wie Zendesk oder Jira importieren oder synchronisieren müssen. Es fehlen auch spezialisierte Automatisierungsfunktionen für den Support, wie AI-gestützte Ticket-Triage oder das Verfassen von Antworten durch Agentenunterstützung.

Airtable AI verwendet ein Kreditsystem, bei dem verschiedene AI-Aufgaben je nach Komplexität eine unterschiedliche Anzahl von Credits verbrauchen. Dies kann die Kosten schwer vorhersehbar machen, da eine große oder komplexe Aufgabe einen erheblichen Teil Ihres monatlichen Kreditkontingents aufbrauchen könnte.

Nein, es kann nicht direkt mit externen Daten arbeiten. Um seine Funktionen zu nutzen, müssen Sie Ihre Daten zuerst in eine Airtable-Basis importieren, entweder manuell, durch eine Integration oder durch das Einrichten einer Datensynchronisation von einer anderen Anwendung.

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Kenneth Pangan

Kenneth Pangan is a marketing researcher at eesel with over ten years of experience across various industries. He enjoys music composition and long walks in his free time.