Ich habe 5 leistungsstarke Databricks-Alternativen für den Bau von KI-Agenten im Jahr 2025 getestet

Databricks ist ein absolutes Kraftpaket für Data Science, aber als mein Ziel darin bestand, einen intelligenten KI-Agenten für unser Support-Team zu entwickeln, fühlte es sich an, als würde ich mit Kanonen auf Spatzen schießen. Die schiere Komplexität und die Kosten waren einfach zu viel für etwas, das meiner Meinung nach eine einfache Aufgabe sein sollte: eine KI, die unser Geschäft versteht und unseren Kunden wirklich helfen kann.

Diese kleine Frustration schickte mich auf eine Entdeckungsreise, auf der Suche nach fokussierteren, erschwinglicheren und benutzerfreundlicheren Databricks-Alternativen. Ich suchte nach Tools, die speziell für die Erstellung von KI-Agenten entwickelt wurden, die Kundenservice, ITSM und interne Fragen und Antworten bewältigen können. Ich wollte keine Petabytes an Daten verarbeiten; ich wollte einfach nur etwas, das schnell echten Geschäftswert liefert.

Dieser Artikel ist das Ergebnis meiner Suche. Ich werde fünf verschiedene Wege aufzeigen, wie man die Aufgabe erledigen kann, von All-in-One-Plattformen bis hin zur Entwicklung einer eigenen Lösung, damit Sie das richtige Werkzeug auswählen können, ohne einen Doktortitel in Daten-Engineering zu benötigen.

Was ist Databricks (und warum Sie Alternativen zu Databricks benötigen könnten)?

Databricks ist eine einheitliche Daten- und KI-Plattform, die von denselben Leuten entwickelt wurde, die auch Apache Spark ins Leben gerufen haben. Sie ist für die Verarbeitung von Daten im großen Maßstab, Data Warehousing und maschinelles Lernen konzipiert. Die große Idee dahinter ist das „Lakehouse“, das versucht, das Beste aus beiden Welten zu bieten: die Flexibilität eines Data Lake und die Leistung eines Data Warehouse.

Und ehrlich gesagt, es ist brillant in dem, was es tut. Wenn Sie ein riesiges Unternehmen sind, das versucht, Data-Engineering- und Data-Science-Workflows zu bändigen, um komplexe Modelle mit riesigen Datenmengen zu trainieren, steht Databricks wahrscheinlich auf Ihrer Auswahlliste.

Aber für das sehr spezifische Ziel, einen funktionalen KI-Support-Agenten zu erstellen, bringt es einige große Kopfschmerzen mit sich:

• Die Einrichtung ist ein Ungetüm. Der Einstieg ist kein Spaziergang. Sie benötigen spezialisierte Kenntnisse in Daten-Engineering und maschinellem Lernen, um Cluster zu konfigurieren, Notebooks zu verwalten und Modelle in die Produktion zu bringen. Es ist nichts, was ein Support- oder IT-Manager einfach so in die Hand nehmen und loslegen kann.

• Die Kosten können aus dem Ruder laufen. Die Preisgestaltung basiert auf Databricks Units (DBUs), die messen, wie viel Rechenleistung Sie pro Sekunde verbrauchen. Für einen KI-Agenten, der für Kunden ständig „online“ sein muss, können diese Kosten unvorhersehbar und schwindelerregend hoch werden.

• Es dauert ewig, bis man Ergebnisse sieht. Der Weg von der Anmeldung bis zu einem Agenten, der echte Kundenfragen bearbeiten kann, kann Monate der Entwicklung, des Trainings und der Feinabstimmung dauern.

• Es verbindet sich nicht dorthin, wo das Wissen lebt. Databricks ist großartig im Umgang mit sauberen, strukturierten Daten in seinem Lakehouse. Aber es hat Schwierigkeiten, sich in Echtzeit mit dem unordentlichen, unstrukturierten Wissen zu verbinden, wo das Wissen lebt, in alten Helpdesk-Tickets, ausufernden Google Docs und chaotischen Slack-Threads.

Für viele von uns geht es nicht nur darum, eine KI zu bauen, sondern darum, ein Geschäftsproblem zu lösen. Und dafür braucht man eine andere Art von Werkzeug.

Meine Kriterien für die besten Databricks-Alternativen für KI-Agenten

Um das richtige Werkzeug für die Aufgabe zu finden, habe ich die Big-Data-Benchmarks komplett ignoriert. Stattdessen habe ich mich auf das konzentriert, was wirklich zählt, wenn man den Support automatisieren und sein Team unterstützen möchte. Mein Ziel war es nicht, eine Plattform zu finden, die mehr Daten verarbeiten kann, sondern eine, die schneller und effizienter einen geschäftlichen Mehrwert liefert.

Hier ist, wonach ich gesucht habe:

• Time-to-Value: Wie schnell kommt man von null zu einem funktionierenden KI-Agenten? Ich wollte Lösungen, die mir Ergebnisse in Minuten oder Stunden zeigen können, nicht in Wochen oder Monaten.

• Benutzerfreundlichkeit: Ist die Plattform wirklich für jemanden ohne Programmierkenntnisse selbst zu bedienen, oder braucht man ein ganzes Entwicklerteam, um etwas zu erledigen?

• Wissenskonnektivität: Wie gut zieht es Wissen aus all den verschiedenen Orten ein, an denen Informationen verstreut sind? Ich spreche von Helpdesks, Wikis, Chat-Tools und internen Dokumenten.

• Anpassung des Workflows: Kann man die Persönlichkeit der KI tatsächlich steuern, ihr sagen, was sie tun soll, und entscheiden, welche Fragen sie bearbeiten und welche sie an einen Menschen weitergeben soll?

• Transparente Preisgestaltung: Sind die Kosten vorhersehbar? Ich suchte nach klaren, im Voraus bekannten Preisen ohne verwirrende Metriken oder versteckte Gebühren, die einen dafür bestrafen, wenn man erfolgreich ist.

Die Top 5 Databricks-Alternativen für KI-Agenten auf einen Blick

Nach eingehender Prüfung habe ich festgestellt, dass die Optionen im Allgemeinen in einige verschiedene Kategorien fallen. Hier ist eine kurze Übersicht:

• eesel AI: Die beste Lösung für Teams, die leistungsstarke, selbstbedienbare KI-Agenten wollen, die mit ihren bestehenden Tools funktionieren. Die Einrichtung ist schockierend einfach und hat einen vorhersehbaren Abonnementpreis.

• Helpdesk-native KI: Eine gute Option für Teams, die in ihrem Helpdesk (wie Zendesk oder Intercom) leben und atmen und nicht möchten, dass die KI viel über die Außenwelt weiß. Die Einrichtung ist einfach, aber es ist normalerweise ein Add-on zu Ihrer Helpdesk-Rechnung.

• Der DIY-Stack: Für große Unternehmen mit dedizierten KI-Teams, die totale Kontrolle benötigen und das entsprechende Budget haben. Es ist unglaublich komplex zu bauen und die „kostenlosen“ Open-Source-Teile sind mit hohen Infrastruktur- und Entwicklerkosten verbunden.

• Cloudera: Dieses ist für große Unternehmen, die On-Premise- oder Hybrid-Cloud-Datenmanagement benötigen. Wie Databricks ist es sehr komplex und hat einen Preis auf Unternehmensebene.

• Cloud Data Warehouse KI: Dies ist sinnvoll für Teams, die vollständig auf einen einzigen Cloud-Anbieter wie AWS oder GCP setzen. Es kann kompliziert sein, mit einem Pay-as-you-go-Modell, das schwer vorherzusagen ist.

Ein detaillierter Blick auf 5 leistungsstarke Databricks-Alternativen

Okay, lassen Sie uns ins Detail gehen, was jede dieser Optionen ausmacht, einschließlich ihrer Stärken, Schwächen und wie viel sie Sie kosten werden.

1. eesel AI

eesel AI ist eine KI-Plattform, die von Grund auf für Kundenservice, ITSM und internen Support entwickelt wurde. Anstatt Sie zu zwingen, Ihre aktuellen Systeme zu ersetzen, schließt es sich einfach an sie an. Es verbindet sich mit Ihrem Helpdesk, Ihren Chat-Tools und Wissensdokumenten, um den Support zu automatisieren, Agenten beim Verfassen von Antworten zu helfen und Chatbots zu betreiben.

Warum es auf der Liste ist: Es ist das komplette Gegenteil von Databricks in Bezug auf Komplexität und Time-to-Value. Ich war wirklich überrascht, als ich mich anmeldete und innerhalb von 15 Minuten einen funktionierenden KI-Agenten erstellte, der aus unseren echten Geschäftsdaten lernte, wie z. B. alten Zendesk-Tickets und internen Confluence-Seiten.

Was mir gefallen hat:

• Es ist wirklich selbstbedienbar: Sie können von der Anmeldung bis zu einem Live-KI-Agenten gelangen, ohne mit einem Vertriebsmitarbeiter zu sprechen oder an einer obligatorischen Demo teilzunehmen. Es ist für normale Menschen gemacht.

• Es vereint Ihr gesamtes Wissen: Es lernt sofort aus Ihren alten Tickets, Makros, Hilfe-Center-Artikeln, Google Docs, Slack-Verläufen und über 100 anderen Quellen.

• Sie haben die volle Kontrolle über den Workflow: Ein einfacher Prompt-Editor ermöglicht es Ihnen, die Persönlichkeit, den Tonfall der KI zu definieren und sogar benutzerdefinierte Aktionen einzurichten (wie das Nachschlagen einer Bestellung in Shopify oder das Erstellen eines Jira-Tickets).

• Sie können es risikofrei testen: Sie können Ihre KI gegen Tausende Ihrer historischen Tickets laufen lassen, um genau zu sehen, wie sie abgeschnitten hätte. Dies gibt Ihnen eine klare Vorstellung von Ihrem ROI, bevor sie jemals mit einem echten Kunden spricht.

Ein Screenshot der eesel AI Simulationsfunktion, die eine sichere Testumgebung bietet und eine der leistungsstarken Alternativen zu Databricks ist.::Ein Screenshot der eesel AI Simulationsfunktion, die eine sichere Testumgebung bietet.::Ein Screenshot der eesel AI Simulationsfunktion, die eine sichere Testumgebung bietet und eine der leistungsstarken Alternativen zu Databricks ist.

Was zu beachten ist: Es ist keine allgemeine Big-Data-Plattform. Wenn Sie komplexe Data-Science-Abfragen durchführen oder einen riesigen Data Lake verwalten müssen, ist dies nicht das richtige Werkzeug für Sie. Es konzentriert sich ausschließlich auf Konversations-KI und Workflow-Automatisierung.

Preisgestaltung: eesel AI hat transparente Abonnementpläne ohne Gebühren pro Lösung, sodass Ihre Kosten immer vorhersehbar sind.

• Der Team-Plan kostet 239 $/Monat (jährlich abgerechnet) und bietet Ihnen bis zu 1.000 Interaktionen pro Monat, 3 Bots und die Möglichkeit, auf Dokumenten und Websites zu trainieren.

• Der Business-Plan kostet 639 $/Monat (jährlich abgerechnet) und erhöht dies auf 3.000 Interaktionen, unbegrenzte Bots und fügt das Training auf vergangenen Tickets und erweiterte KI-Aktionen hinzu.

• Ein Custom-Plan ist für größere Anforderungen mit unbegrenzten Interaktionen und fortschrittlicheren Integrationen verfügbar.

2. Helpdesk-native KI

Dies sind die KI-Funktionen, die direkt in große Helpdesk-Plattformen wie Zendesk oder Intercom integriert sind. Sie bieten Ihnen integrierte Chatbots und Agent-Assist-Tools, die direkt im Helpdesk leben, den Sie bereits verwenden.

Warum es auf der Liste ist: Für Teams, die in der Welt ihres Helpdesks vollkommen zufrieden sind und nur einige grundlegende KI-Funktionen benötigen, ist dies oft der Weg des geringsten Widerstands.

Was mir gefallen hat: Die Integration ist natürlich nahtlos, und die Benutzeroberfläche ist Ihren Agenten bereits vertraut, sodass es keine große Lernkurve gibt.

Was zu beachten ist: Sie sind vollständig an die KI-Vision dieses einen Anbieters gebunden. Diese Tools haben oft Schwierigkeiten, aus Wissen zu lernen, das außerhalb des Helpdesks selbst liegt (wie Ihre internen Confluence-Seiten oder verstreute Google Docs), was zu ziemlich allgemeinen Antworten führt. Sie haben auch sehr wenig Kontrolle über das Verhalten, die Aktionen oder wann ein Ticket an einen Menschen eskaliert werden soll.

Preisgestaltung: Dies sind in der Regel teure Add-ons zu Ihrem bestehenden Helpdesk-Plan, und viele berechnen Ihnen pro Lösung, was zu beängstigenden, unvorhersehbaren Rechnungen führen kann.

• Zendesk AI: Es ist in ihren Suite-Plänen (ab 55 $/Agent/Monat) enthalten, aber die Basis-KI ist ziemlich begrenzt. Fortgeschrittenere Funktionen kosten extra. Sie haben auch eine Pay-as-you-go-Option für 2 $ pro automatisierter Lösung, was sich schnell summiert.

• Intercom Fin: Sie können den Fin AI Agent für 0,99 $ pro Lösung erhalten, mit einem monatlichen Minimum von 50 Lösungen. Selbst wenn Sie bereits für einen Intercom-Plan bezahlen, müssen Sie die 0,99 $ zusätzlich zu Ihrem Sitzplatzpreis bezahlen. Dieses Modell bestraft Sie buchstäblich dafür, erfolgreich zu sein.

3. Ein DIY-Stack

Dies ist der „selbstgemachte“ Ansatz. Dabei werden Open-Source-Frameworks wie LangChain, eine Vektordatenbank wie Pinecone und ein großes Sprachmodell (LLM) über eine API miteinander verbunden, um einen KI-Agenten von Grund auf zu erstellen.

Warum es auf der Liste ist: Dies ist die ultimative Power-User-Option. Sie bietet maximale Flexibilität und ist das, was ein hochtechnisches Team mit einem großen Budget tun könnte, wenn es totale Kontrolle wünscht.

Was mir gefallen hat: Sie haben die vollständige Kontrolle über jedes einzelne Teil Ihres Stacks. Keine Anbieterbindung.

Was zu beachten ist: Der Entwicklungs- und laufende Wartungsaufwand ist enorm. Dies ist nicht nur ein Projekt; es ist ein Vollzeitjob für ein engagiertes Team von teuren KI-Ingenieuren. Sie müssen alles selbst bauen: die Benutzeroberfläche, die Reporting-Dashboards, die Testumgebung und alle Integrationen.

Wie jemand auf Reddit weise bemerkte, als er über diese Art von Einrichtung sprach: ‚Es ist eine Falle!‘

Reddit

Preisgestaltung: Während einige der Kern-Frameworks Open Source sind, ist dieser Weg alles andere als kostenlos. Sie werden hohe Rechnungen für LLM-API-Aufrufe, Cloud-Hosting, Nutzung der Vektordatenbank und natürlich die Gehälter des Ingenieurteams haben, das zum Aufbau und zur Wartung benötigt wird. Selbst LangChains eigene Plattform, LangSmith, hat einen Team-Plan, der bei 39 $ pro Arbeitsplatz/Monat beginnt, plus Nutzungsgebühren, was zeigt, dass selbst die „kostenlosen“ Tools Plattformkosten haben.

4. Cloudera

Cloudera ist eine Unternehmensdatenplattform, die, ähnlich wie Databricks, aus dem Hadoop-Ökosystem hervorgegangen ist. Es ist bekannt für seine starke Sicherheit, Governance und seine Fähigkeit, On-Premise zu laufen, was für einige Unternehmen ein großer Vorteil ist.

Warum es auf der Liste ist: Es ist eine der direktesten Alternativen zu Databricks aus der Big-Data-Welt. Es dient auch als großartige Erinnerung daran, dass, wenn Ihr Hauptziel ein KI-Agent ist, eine vollwertige Datenplattform oft ein massiver Overkill ist.

Was mir gefallen hat: Es ist eine solide Wahl für stark regulierte Branchen wie Finanzen oder Gesundheitswesen, die strenge Datenkontrollanforderungen haben und alles vor Ort halten müssen.

Was zu beachten ist: Es ist unglaublich komplex und teuer einzurichten und zu verwalten. Die gesamte Plattform ist für die Batch-Datenverarbeitung im großen Maßstab konzipiert, nicht für den Echtzeit-Dialog, den ein moderner Support-Agent benötigt.

Preisgestaltung: Die Preisgestaltung von Cloudera ist auf große Unternehmen ausgerichtet und beinhaltet einen langen Verkaufszyklus. Seine Cloud-Dienste werden mit einer „Cloudera Compute Unit (CCU)“ bepreist, was die Kostenprognose schwierig macht. Zum Beispiel wird ihr KI-Dienst mit 0,20 $/CCU pro Stunde gelistet, aber das beinhaltet nicht einmal die zugrunde liegenden Cloud-Infrastrukturkosten. Die On-Premise-Lösungen sind „Vertrieb kontaktieren“, was Sie wissen lässt, dass es sich um einen großen, langfristigen Vertrag handelt.

5. Cloud Data Warehouse KI

Dieser Ansatz bedeutet, die maschinellen Lernfunktionen zu nutzen, die in große Cloud-Datenlager integriert werden. Mit diesen Tools können Sie bereits bekannte SQL-Befehle verwenden, um ML-Modelle direkt auf Daten zu erstellen und bereitzustellen, die Sie in Ihrem Lager gespeichert haben.

Warum es auf der Liste ist: Für Unternehmen, die bereits tief im Ökosystem eines einzelnen Cloud-Anbieters (wie AWS oder GCP) verwurzelt sind und alle ihre Daten an einem Ort haben, kann dies wie ein einfacher Sieg erscheinen.

Was mir gefallen hat: Es integriert sich eng in Ihre bestehenden Cloud-Daten und -Dienste, was Teile der Datenpipeline vereinfachen kann.

Was zu beachten ist: Diese Tools sind für strukturierte, tabellarische Daten konzipiert – denken Sie an saubere Zeilen und Spalten. Es ist unglaublich schwierig, Modelle auf dem reichen, unordentlichen, unstrukturierten Wissen zu trainieren, das in Hilfeartikeln, früheren Support-Tickets oder internen Wikis zu finden ist. Dies ist eine große Einschränkung, die oft zu generischen, wenig hilfreichen KI-Antworten führt, die echte Kundenprobleme nicht lösen können.

Preisgestaltung: Es ist das klassische Pay-as-you-go-Cloud-Modell. Obwohl das flexibel klingt, können die Kosten ein Albtraum sein, um sie zu verfolgen und vorherzusagen. Sie werden separat für Datenspeicherung, Abfrageberechnung, Modelltraining und API-Aufrufe abgerechnet, was die Budgetierung zu einem Kopfzerbrechen macht.

Dieses Video stellt einige Alternativen zu Databricks vor, die unterschiedlichen Bedürfnissen und Vorlieben entsprechen können.

Wie Sie die richtige Databricks-Alternative für sich auswählen

Fühlen Sie sich ein wenig verloren? Keine Sorge. Die Wahl des richtigen Weges wird viel einfacher, wenn Sie sich ein paar einfache Fragen stellen.

• Welches Problem lösen Sie wirklich? Versuchen Sie, ein großes Big-Data-Analyse-Rätsel zu lösen oder einen operativen Arbeitsablauf zu beheben? Wenn Sie Ticket-Antworten automatisieren möchten, ist ein für die Automatisierung entwickeltes Werkzeug fast immer besser geeignet als eine Datenplattform.

• Seien Sie ehrlich über die Fähigkeiten Ihres Teams. Haben Sie eine Crew von Dateningenieuren und ML-Wissenschaftlern, die bereit sind, eine komplexe Plattform zu verwalten? Oder benötigen Sie eine No-Code, Self-Service-Lösung, die Ihr Support- oder IT-Manager übernehmen kann?

• Wo leben Ihre Antworten? Erstellen Sie eine Liste aller Orte, an denen die Informationen zur Lösung von Kundenproblemen versteckt sind. Das beste Werkzeug wird eines sein, das sich mit allen von ihnen verbinden kann, nicht nur mit einer einzigen, sauberen Datenbank.

• Fordern Sie einen Praxistest. Fallen Sie nicht auf eine polierte Demo herein, die perfekte Daten verwendet. Der beste Weg, einen KI-Agenten zu bewerten, ist, ihn an Ihren eigenen unordentlichen, historischen Daten zu testen. Suchen Sie nach Tools, die einen Simulationsmodus oder eine kostenlose Testversion anbieten, mit der Sie Ihre tatsächlichen Wissensquellen verbinden können.

Das Urteil über Databricks-Alternativen: Benötigen Sie wirklich eine Big-Data-Plattform?

Während Plattformen wie Databricks und Cloudera unglaubliche technische Meisterleistungen für Data Science im großen Maßstab sind, sind sie oft das falsche Werkzeug für die Erstellung von KI-Agenten für Geschäftsteams. Sie für die Support-Automatisierung zu verwenden, ist wie einen theoretischen Physiker zu beauftragen, einen tropfenden Wasserhahn zu reparieren. Sie könnten es irgendwann herausfinden, aber es wird langsam, teuer und viel komplizierter sein, als es sein muss.

Der Trend in der KI verschiebt sich hin zu zugänglicheren, selbstbedienbaren Plattformen, die ein spezifisches Geschäftsproblem lösen und dies außergewöhnlich gut tun. Bei der Automatisierung des Supports und dem Erschließen internen Wissens sollte der Fokus auf Geschwindigkeit, Benutzerfreundlichkeit und der Verbindung mit den Werkzeugen liegen, die Ihr Team bereits jeden Tag verwendet.

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Bereit zu sehen, was ein KI-Agent, der auf Ihrem echten Geschäftswissen trainiert wurde, leisten kann? Sie können aufhören, sich mit komplexen Datenplattformen herumzuschlagen, und es selbst herausfinden.

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