Sie interessieren sich also für GigaML. Die Plattform hat definitiv Wellen geschlagen als KI-Plattform für den Kundensupport in Großunternehmen, besonders für Firmen, die Unmengen von Telefonanrufen bearbeiten. Sie bringt einige leistungsstarke Tools mit, aber das Label „Enterprise“ hat auch seine Tücken, wie Komplexität, hohe Kosten und eine längere Einrichtungszeit.
In diesem Testbericht führen wir Sie durch die Funktionen von GigaML, zeigen, wo die Plattform wirklich glänzt und wo sie möglicherweise Schwächen hat. Wir werden Ihnen auch einen anderen Ansatz für Teams vorstellen, die eine leistungsstarke KI ohne den mit Großunternehmen verbundenen Aufwand suchen.
Was ist GigaML?
Im Kern bietet GigaML KI-Agenten, die den Kundensupport per Sprache und Chat abwickeln. Sie haben sich ihren Ruf durch die Zusammenarbeit mit riesigen B2C-Unternehmen wie DoorDash erarbeitet und bewiesen, dass sie eine massive Anzahl von Kundenanfragen bewältigen können.
Ihr Hauptverkaufsargument ist eine Sprach-KI, die natürlich und emotional intelligent klingt und entwickelt wurde, um das Chaos eines belebten Callcenters zu bewältigen. Sie geben an, ein System „innerhalb von zwei Wochen einsatzbereit“ machen zu können, was für ein großes Unternehmen auf dem Papier großartig klingt. Technisch gesehen verwendet GigaML feinabgestimmte große Sprachmodelle (LLMs), die On-Premise (vor Ort) bereitgestellt werden können. Für Unternehmen mit strengen Datenschutzrichtlinien ist es ein riesiger Vorteil, alle Daten auf den eigenen Servern zu behalten.
Ein genauerer Blick auf die Kernfunktionen von GigaML
Die Plattform von GigaML basiert auf einigen Schlüsselkomponenten, mit denen Sie KI-Agenten für den großflächigen Einsatz erstellen, verwalten und anpassen können. Schauen wir uns diese genauer an.
Der Agent Canvas zum Erstellen von KI-Workflows
Stellen Sie sich den Agent Canvas als die Kommandozentrale für Ihre KI vor. Es ist ein visuelles Werkzeug, mit dem Sie das Verhalten Ihres KI-Agenten gestalten, seine Richtlinien festlegen, ihn testen und beobachten können, wie er mit Kunden interagiert. Es ist ein komplettes System, um eine maßgeschneiderte KI von Grund auf zu erstellen.
Aber hier ist der Haken: Ein so leistungsstarkes Werkzeug bedeutet in der Regel viel Einrichtungs- und laufenden Wartungsaufwand. Es ist nichts, was man einfach einschaltet und dann vergisst. Tatsächlich hat GigaML Stellenausschreibungen für Positionen wie „Agent Engineer“. Wenn ein Unternehmen einen speziellen Ingenieur einstellen muss, nur um seine Software zu betreiben, wissen Sie, dass es sich nicht gerade um eine Plug-and-Play-Lösung handelt. Das ist meilenweit entfernt von eesel AI, das Ihnen ein unkompliziertes Self-Service-Dashboard bietet. Mit eesel AI kann ein nicht-technischer Support-Manager seinen Helpdesk verbinden, einen KI-Agenten einrichten und in nur wenigen Minuten live gehen – ganz ohne Programmierung.
Ein Screenshot des Bildschirms für Anpassungen und Aktions-Workflows in eesel AI, einer Alternative zu GigaML.Ein einfühlsames und natürliches Spracherlebnis
Okay, Ehre, wem Ehre gebührt: Die Sprach-KI von GigaML ist wirklich gut. Sie wurde entwickelt, um ein ziemlich beeindruckendes Erlebnis am Telefon zu bieten. Sie umfasst Funktionen wie personalisierte Stimmen, die zu Ihrer Marke passen, superschnelle Reaktionszeiten und die Fähigkeit, mit Unterbrechungen und verschiedenen Akzenten umzugehen.
Wenn Ihre oberste Priorität die Automatisierung des Telefonsupports mit einer KI ist, die unheimlich menschlich klingt, ist GigaML definitiv einen Blick wert.
Smarte Einblicke zur Leistungsanalyse
GigaML enthält eine Funktion namens „Smart Insights“, die Konversationsprotokolle durchsucht, um Muster zu finden und Verbesserungsmöglichkeiten vorzuschlagen. Sie kann wiederkehrende Probleme erkennen und Änderungen an der Konfiguration Ihres Agenten empfehlen, um Ihnen zu helfen, Ziele wie die Erstlösung zu erreichen.
Das ist hilfreich, um im Laufe der Zeit Verbesserungen vorzunehmen, aber es ist ein bisschen so, als würde man in den Rückspiegel schauen. Sie analysieren, was bereits passiert ist, um zu versuchen, es beim nächsten Mal besser zu machen. Im Gegensatz dazu geht es beim Actionable Reporting von eesel AI mehr um den Blick nach vorne. Es sagt Ihnen nicht nur, was die KI getan hat; es weist automatisch auf spezifische Lücken in Ihrer Wissensdatenbank hin. Dies gibt Ihnen eine klare, sofortige To-Do-Liste, um die KI genauer zu machen, ohne dass Sie seitenlange Protokolle durchlesen müssen.
Was Sie vor der Entscheidung für GigaML bedenken sollten
Obwohl die Funktionen robust sind, bringt GigaMLs Fokus auf große Unternehmen einige praktische Einschränkungen mit sich, über die Sie nachdenken sollten, bevor Sie den Vertrag unterzeichnen.
Ein auf Großunternehmen ausgerichteter Einrichtungs- und Bereitstellungsprozess
GigaMLs Versprechen, Sie „innerhalb von zwei Wochen einsatzbereit“ zu machen, mag für ein Enterprise-Tool schnell klingen, aber dieser Zwei-Wochen-Zeitraum ist wahrscheinlich vollgepackt mit Meetings. Sie können mit mehreren Verkaufsgesprächen, einer verpflichtenden Demo, Vertragsverhandlungen und einem guten Teil der Zeit Ihres Ingenieurteams rechnen, um alles zu integrieren.
Bei eesel AI ist der Ansatz völlig anders. Sie können sich selbst anmelden, Ein-Klick-Integrationen verwenden, um Ihren Helpdesk zu verbinden, und haben einen funktionierenden KI-Agenten in weniger Zeit, als man zum Kochen einer Kanne Kaffee braucht. Sie müssen nicht darauf warten, dass Sie jemand zurückruft.
Ein Bereitstellungsmodell, das einen Vertrauensvorschuss erfordert
GigaML ermöglicht zwar Tests, aber ihr Modell bietet keine risikofreie Möglichkeit zu sehen, wie der Agent bei Ihren tatsächlichen Kundenproblemen abschneiden wird, bevor Sie einen Vertrag unterzeichnet haben. Sie treffen oft eine große Entscheidung auf der Grundlage einer ausgefeilten Demo, die darauf ausgelegt ist, gut auszusehen.
Hier macht der leistungsstarke Simulationsmodus von eesel AI wirklich einen Unterschied. Er ermöglicht es Ihnen, Ihren KI-Agenten gegen Tausende Ihrer eigenen vergangenen Support-Tickets in einer sicheren Umgebung zu testen. Sie können genau sehen, wie die KI geantwortet hätte, eine genaue Vorhersage ihrer Lösungsrate erhalten und Bereiche zur Verbesserung finden – alles, bevor sie jemals mit einem echten Kunden spricht. Das nimmt das ganze Rätselraten beim Start.
Das Simulations-Dashboard von eesel AI, eine Funktion, die sich vom Bereitstellungsmodell von GigaML abhebt.Nicht vernetzte Wissensquellen
Nach dem, was wir auf der Website von GigaML sehen können, lernen ihre KI-Agenten aus Trainingsdokumenten, die Sie manuell hochladen müssen. Das ist ein klassisches Problem bei KI-Systemen. Das Wissen Ihres Unternehmens ist kein statischer Haufen von Dokumenten; es lebt in Wikis, geteilten Laufwerken und vergangenen Konversationen, und es ändert sich ständig. Ein manueller Upload-Prozess ist mühsam und garantiert praktisch, dass Ihre KI mit veralteten Informationen arbeitet.
eesel AI wurde entwickelt, um genau dieses Problem durch seine Fähigkeit zu lösen, Wissen sofort zu vereinheitlichen. Es verbindet sich direkt mit allen Orten, an denen das Wissen Ihres Teams bereits existiert, wie Ihrem Helpdesk (Zendesk), Wikis (Confluence) und Cloud-Speichern (Google Docs). Es lernt auch automatisch aus Ihren vergangenen Tickets, sodass seine Antworten immer auf den aktuellsten Informationen basieren, ohne manuelle Fütterung.
Eine Infografik, die zeigt, wie eesel AI Wissen aus mehreren Quellen vereinheitlicht – ein Hauptunterschied zu GigaML.GigaML Preise
Sprechen wir über Geld. Oder, im Fall von GigaML, sprechen wir darüber, nicht über Geld zu sprechen, denn sie veröffentlichen ihre Preise nicht online. Um eine Zahl zu bekommen, müssen Sie sich an deren Vertriebsteam wenden und einen „Sprechen Sie mit uns“- oder „Holen Sie sich eine personalisierte Demo“-Button verwenden.
Das ist bei Unternehmenssoftware ziemlich üblich, verrät aber ein paar Dinge. Die Preisgestaltung ist auf große Budgets zugeschnitten, nicht für Teams, die eine vorhersagbare, skalierbare Lösung benötigen. Sie werden wahrscheinlich auch einen Jahres- oder Mehrjahresvertrag unterzeichnen. Und vergessen Sie das einfache Ausprobieren – es gibt keine Möglichkeit, sich mit einer Kreditkarte für einen flexiblen Monatsplan anzumelden. Dieser Mangel an Transparenz macht es schwierig, GigaML wirklich zu bewerten, ohne sich auf einen kompletten Verkaufsprozess einzulassen.
| Merkmal | GigaML | eesel AI |
|---|---|---|
| Öffentliche Preise | Nicht verfügbar | Vollständig transparent |
| Kostenlose Testversion | Unbekannt, erfordert Demo | Ja, Self-Service |
| Monatliche Pläne | Unwahrscheinlich, Fokus auf Großunternehmen | Ja, jederzeit kündbar |
| Gebühren pro gelöstem Fall | Unbekannt | Keine, planbare Tarife |
eesel AI: Die einfache und leistungsstarke Alternative zu GigaML
Wenn Sie bis hierher gelesen haben, haben Sie das Muster wahrscheinlich erkannt. Enterprise-Tools wie GigaML bedeuten oft langsame Einrichtung, komplizierte Software und versteckte Preise. Sie sind für Unternehmen gemacht, die Teams von Ingenieuren und monatelange Zeit für ein neues Tool haben.
Für alle anderen gibt es eesel AI. Es ist die perfekte Alternative für Teams, die zuverlässige KI-Automatisierung ohne den ganzen Ballast von Enterprise-Lösungen wollen.
Der Weg mit GigaML
Der Einstieg umfasst in der Regel die Kontaktaufnahme mit dem Vertrieb, die Teilnahme an einer Demo, die Einholung eines individuellen Angebots, Vertragsverhandlungen und anschließend mindestens zwei Wochen, die Ihr technisches Team mit der Implementierung verbringt, bevor Sie endlich live gehen können.
Der Weg mit eesel AI
Sie können sich für eine kostenlose Testversion anmelden, Ihren Helpdesk in etwa fünf Minuten verbinden, eine Simulation durchführen, um zu sehen, wie es mit Ihren Daten funktioniert, und dann einen einfachen Monatsplan aktivieren. Sie können noch heute live gehen.
Letztendlich läuft es darauf hinaus:
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In Minuten live gehen, nicht in Monaten: Eine echte Self-Service-Einrichtung mit Ein-Klick-Integrationen bringt Sie sofort an den Start.
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Volle Kontrolle und risikofreies Testen: Feingranulare Steuerungsmöglichkeiten und ein leistungsstarker Simulationsmodus lassen Sie eine KI mit absolutem Vertrauen starten.
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Transparente und planbare Preise: Klare Monats- und Jahrespläne ohne überraschende Gebühren, die davon abhängen, wie viele Tickets Sie lösen.
Ist GigaML die richtige KI für Ihr Support-Team?
GigaML ist ein ernstzunehmendes Werkzeug für riesige, auf Sprachanwendungen spezialisierte Unternehmen, die über das Budget, die Zeit und das technische Personal verfügen, um ein komplexes, maßgeschneidertes System zu betreiben. Seine Sprach-KI ist erstklassig und für die anspruchsvolle Automatisierung von Callcentern gemacht.
Aber für die meisten Unternehmen, die einfach eine flexible, schnelle und benutzerfreundliche KI-Support-Plattform benötigen, ist eesel AI eine weitaus praktischere und transparentere Wahl. Sie erhalten Leistung auf Enterprise-Niveau in einem Paket, das jeder in Ihrem Support-Team tatsächlich nutzen kann.
Dieses Video erklärt, wie die Modelle von GigaML On-Premise (vor Ort) bereitgestellt werden können.
Warum überzeugen Sie sich nicht selbst? Sie können Ihren Helpdesk verbinden und in den nächsten Minuten mit der Simulation Ihres KI-Agenten beginnen.
Häufig gestellte Fragen
GigaML bietet hauptsächlich KI-Agenten, die den Kundensupport per Sprache und Chat für große B2C-Unternehmen abwickeln. Es ist spezialisiert auf die Automatisierung von Antworten und die Lösung einer hohen Anzahl von Kundenanfragen, insbesondere in Callcentern.
Die Sprach-KI von GigaML wird als sehr einfühlsam und natürlich klingend angesehen. Sie wurde entwickelt, um ein beeindruckendes Telefonerlebnis zu bieten, einschließlich personalisierter Stimmen, schneller Reaktionszeiten und der Fähigkeit, mit Unterbrechungen und verschiedenen Akzenten umzugehen.
Obwohl GigaML eine zweiwöchige Einrichtung vorschlägt, erfordert dieser Zeitraum wahrscheinlich ein erhebliches Engagement Ihres Ingenieurteams, mehrere Verkaufsgespräche, obligatorische Demos und Vertragsverhandlungen. Es handelt sich um einen auf Großunternehmen ausgerichteten Bereitstellungsprozess, der dedizierte interne Ressourcen erfordert.
GigaML ist hauptsächlich für Großunternehmen mit beträchtlichen Budgets, dedizierten technischen Teams und komplexen Anforderungen konzipiert. Für die meisten Unternehmen, die eine flexible, schnelle und benutzerfreundliche KI-Support-Plattform suchen, könnte es sich als übermäßig komplex und kostspielig erweisen.
Die Preise von GigaML werden nicht online veröffentlicht, da sie auf große Unternehmensbudgets zugeschnitten sind und eine personalisierte Demo sowie ein Verkaufsgespräch erfordern. Dieser Ansatz deutet auf einen Fokus auf individuelle, oft mehrjährige Verträge anstatt auf transparente Self-Service-Pläne hin.
GigaML lernt typischerweise aus Trainingsdokumenten, die Benutzer manuell hochladen müssen. Das bedeutet, dass Ihr Team diese statischen Dokumente aktiv verwalten und aktualisieren muss, um sicherzustellen, dass die KI immer über die aktuellsten Informationen verfügt.
