Die 5 besten GigaML-Alternativen für KI-Unternehmenssupport im Jahr 2025

Der Hype um KI für Unternehmen ist heutzutage kaum zu übersehen. Unternehmen wie GigaML, die gerade eine massive $61-Millionen-Finanzierungsrunde abgeschlossen haben, sind überall in den Nachrichten und versprechen KI-Agenten, die Millionen von Kundenanrufen mit nahezu menschlicher Empathie bearbeiten können. Das ist spannend und regt zum Nachdenken an, oder? Wie könnte diese Art von Technologie unsere eigenen Support-Abläufe verändern?

Aber die Realität ist: Die Lösung mit dem größten Hype ist nicht automatisch die beste für jedes Team. Abhängig von Ihrer Größe, Ihrem Budget und wie schnell Sie Dinge erledigen müssen, könnte ein anderes Tool eine viel bessere Wahl sein. Deshalb habe ich mich entschlossen, tief in die Materie einzutauchen und die besten GigaML-Alternativen zu finden. Wenn Sie nach einer leistungsstarken KI-Lösung suchen, aber eine bessere Mischung aus Geschwindigkeit, Flexibilität und ehrlicher Preisgestaltung benötigen, ist diese Liste genau das Richtige für Sie.

Was ist GigaML? Die Grundlage für GigaML-Alternativen

GigaML ist eine KI-Plattform, mit der Sie benutzerdefinierte KI-Agenten für den Kundensupport erstellen und starten können. Das große Versprechen sind unglaublich ausgeklügelte Agenten, die komplexe Konversationen, besonders am Telefon, bewältigen können.

Ihr Pitch konzentriert sich auf einige Schlüsselelemente: ein „Agent Canvas“ zur Erstellung Ihrer Agenten, „Smart Insights“ für Analysen und ein Spracherlebnis, das sich natürlich und emotional intelligent anfühlen soll. Sie sagen auch, dass sie Sie „in zwei Wochen startklar machen können“, was darauf hindeutet, dass sie auf groß angelegte, praxisnahe Setups für große Unternehmenskunden abzielen.

Warum Sie nach GigaML-Alternativen suchen sollten

Auch wenn ein maßgeschneiderter, leistungsstarker KI-Agent auf dem Papier fantastisch klingt, ist er nicht immer das richtige Werkzeug für die Aufgabe. Nach einiger Recherche habe ich einige praktische Gründe gefunden, warum ein Team anfangen könnte, nach etwas anderem zu suchen.

Zunächst einmal geht es darum, schnell voranzukommen und die Dinge selbst in die Hand zu nehmen. Seien wir ehrlich, ein zweiwöchiges Setup, das mit einer obligatorischen Demo und einem Verkaufsgespräch beginnt, funktioniert einfach nicht für Teams, die gestern eine Lösung brauchten. Einige von uns möchten sich anmelden, ihre Tools verbinden und in wenigen Minuten sehen, ob es funktioniert, anstatt auf einen formellen Onboarding-Prozess zu warten.

Dann ist da noch die Geldfrage, oder das Fehlen einer solchen. Die Preisgestaltung von GigaML ist nicht öffentlich, was normalerweise bedeutet: „teuer und kompliziert.“ Für jeden, der versucht, ein vorhersehbares Budget einzuhalten, sind Plattformen mit klaren, im Voraus bekannten Preisen eine viel sicherere Wahl. Das Letzte, was Sie wollen, ist eine überraschende Rechnung, weil Sie einen geschäftigen Support-Monat hatten.

Schließlich will nicht jeder seinen gesamten Workflow über den Haufen werfen. Viele von uns sind mit ihrem aktuellen Helpdesk zufrieden, sei es Zendesk, Freshdesk oder Intercom. Die beste KI-Lösung sollte eine intelligente Ebene sein, die sich in das integriert, was Sie bereits verwenden, und kein „Rip and Replace“-System, das Ihr Team zwingt, alles von Grund auf neu zu lernen. Die Möglichkeit, eine KI mit den eigenen historischen Daten zu testen, bevor sie mit einem Kunden spricht, ist ebenfalls ein riesiger Vorteil. So können Sie sie zuversichtlich einführen, ohne Ihr Kundenerlebnis aufs Spiel zu setzen.

Wie wir die besten GigaML-Alternativen bewertet haben

Um diese Liste wirklich nützlich zu machen, habe ich mich auf die Dinge konzentriert, die für echte Support-Teams von Bedeutung sind. Es geht nicht nur um auffällige Funktionen, sondern darum, was Tag für Tag einen Mehrwert bringt.

• Einfache Implementierung: Wie schnell können Sie von der Anmeldung zu einer funktionierenden KI gelangen? Können Sie alles selbst erledigen oder müssen Sie auf eine Verkaufsdemo warten?

• Anpassung und Kontrolle: Können Sie wirklich kontrollieren, was die KI sagt und tut? Das bedeutet, ihre Persönlichkeit zu definieren, zu entscheiden, welche Tickets sie bearbeiten soll, und sie für benutzerdefinierte Aktionen mit anderen Tools zu verbinden.

• Integration von Wissensquellen: Wie lernt sie Ihr Unternehmen kennen? Kann sie nur ein öffentliches Hilfe-Center lesen oder kann sie auf die beste Wissensquelle zugreifen, die Sie haben: Ihre vergangenen Support-Tickets, internen Wikis und andere Dokumente?

• Preismodell: Ist die Preisgestaltung klar und vorhersehbar? Oder werden Sie mit versteckten Gebühren pro Lösung bestraft, die Sie tatsächlich für Ihren Erfolg bestrafen?

• Testen und Berichterstattung: Können Sie die KI sicher in einer Sandbox testen, bevor sie live geht? Und liefert sie Berichte, die Ihnen tatsächlich helfen, besser zu werden?

GigaML-Alternativen im Vergleich

Hier ist ein kurzer Überblick, wie die Top-Alternativen zu GigaML auf einen Blick abschneiden.

Merkmal	eesel AI	Vertex AI	Cohere	Zowie	OpenMic AI
Hauptanwendungsfall	All-in-One-Support-Automatisierung	Plattform zur Entwicklung von ML-Modellen	Grundlegende LLMs für Entwickler	E-Commerce-Chatbot	Emotional intelligente Sprach-KI
Einfachheit der Einrichtung	Self-Service, in Minuten	Erfordert Entwickler, komplex	Erfordert Entwickler, komplex	Geführtes Onboarding	Geführtes Onboarding
Helpdesk-Integration	Ein-Klick (kein Rip/Replace)	Individuelle Entwicklung erforderlich	Individuelle Entwicklung erforderlich	Ja, Hauptfokus	Ja, Integrationen verfügbar
Simulationsmodus	Ja, mit historischen Tickets	Nein	Nein	Begrenzt	Nein
Preismodell	Transparente, pauschale Tarife	Nutzungsbasiert (Rechenleistung, Tokens)	Nutzungsbasiert (Tokens)	Preis auf Anfrage	Pro Minute, gestaffelte Tarife
Am besten geeignet für	Teams, die Geschwindigkeit und Kontrolle wollen	Unternehmen mit ML-Teams	Entwickler, die eigene Apps erstellen	E-Commerce-Marken	Sprachzentrierter Support

Die 5 besten GigaML-Alternativen im Jahr 2025

1. eesel AI

eesel AI ist meine erste Wahl, weil es Leistung auf Unternehmensniveau ohne die üblichen Kopfschmerzen großer Unternehmen bietet. Es ist eine Self-Service-Plattform, die Sie in wenigen Minuten mit Ihrem bestehenden Helpdesk und Ihren Wissensdatenbanken verbinden können. Von dort aus können Sie den Support automatisieren, Ihren Agenten unter die Arme greifen und Chatbots starten. Es ist wirklich für Teams konzipiert, die schnell vorankommen und die Kontrolle behalten wollen.

Warum es eine Top-GigaML-Alternative ist

• In Minuten live gehen: Hier hebt es sich wirklich ab. Während GigaML von einer zweiwöchigen Einrichtung spricht, können Sie eesel AI mit einem einzigen Klick mit Ihrem Helpdesk verbinden und fast sofort Ergebnisse sehen. Sie müssen keine obligatorische Verkaufspräsentation durchsitzen, um loszulegen.

• Volle Kontrolle und kein „Rip and Replace“: eesel AI arbeitet direkt auf den Tools, die Sie bereits verwenden. Es lernt aus Ihren vergangenen Tickets, Confluence-Seiten, Google Docs und über 100 anderen Apps. Sie können den einfachen Prompt-Editor verwenden, um den genauen Ton und das Verhalten der KI einzustellen und sogar benutzerdefinierte Aktionen einzurichten, damit sie beispielsweise Bestellinformationen abruft oder Tickets automatisch kennzeichnet.

• Risikofreie Simulation: Bevor die KI jemals mit einem Kunden interagiert, können Sie sie in einem Simulationsmodus über Tausende Ihrer vergangenen Tickets laufen lassen. Dies gibt Ihnen eine klare Prognose Ihrer potenziellen Lösungsrate und Kosteneinsparungen, sodass Sie mit genauen Erwartungen starten können.

Preisgestaltung

Die Preisgestaltung für eesel AI ist erfrischend unkompliziert. Es gibt keine Gebühren pro Lösung, sodass Ihre Rechnung nicht unerwartet ansteigt.

• Team-Plan: 299 $/Monat (239 $/Monat bei jährlicher Abrechnung) für bis zu 1.000 KI-Interaktionen. Dies beinhaltet den KI-Copiloten für Agenten, Slack-Integration und Training auf Ihren Dokumenten.

• Business-Plan: 799 $/Monat (639 $/Monat bei jährlicher Abrechnung) für bis zu 3.000 KI-Interaktionen. Dies schaltet den vollen KI-Agenten, das Training auf vergangenen Tickets, benutzerdefinierte Aktionen und den leistungsstarken Simulationsmodus frei.

• Individueller Plan: Für größere Teams, die unbegrenzte Interaktionen, spezielle Integrationen und komplexere Arbeitsabläufe benötigen.

Sie können mit einem monatlichen Plan beginnen und jederzeit kündigen, was ein Maß an Flexibilität ist, das man bei den meisten großen Unternehmensplattformen einfach nicht findet.

Am besten geeignet für

Unternehmen jeder Größe, die eine leistungsstarke, benutzerdefinierte KI für den Support schnell und kostengünstig einsetzen möchten, ohne ihre bestehenden Arbeitsabläufe ändern zu müssen.

2. Vertex AI (von Google)

Vertex AI ist Googles riesige Alleskönner-Plattform für maschinelles Lernen. Stellen Sie es sich weniger als ein Plug-and-Play-Support-Tool vor, sondern eher als eine riesige Werkstatt, gefüllt mit jedem einzelnen Werkzeug, von dem ein KI-Entwickler träumen könnte. Es ist für Datenwissenschafts- und Ingenieurteams konzipiert, um ihre eigenen ML-Modelle von Grund auf zu erstellen, bereitzustellen und zu skalieren, einschließlich komplexer Konversations-KI.

Warum es eine GigaML-Alternative ist

Für riesige Unternehmen mit eigenen dedizierten ML-Teams bietet Vertex AI praktisch unbegrenzte Möglichkeiten, eine vollständig benutzerdefinierte KI-Lösung zu erstellen.

Vorteile

• Es ist unglaublich leistungsstark, skalierbar und in das gesamte Google Cloud-Ökosystem integriert.

• Sie erhalten Zugang zu Googles hochmodernen Modellen wie Gemini.

Nachteile

• Dies ist bei weitem keine Out-of-the-Box-Lösung. Sie benötigen ernsthaftes technisches Know-how, Entwicklerressourcen und viel Zeit, um etwas Nützliches für ein Support-Team zu erstellen.

• Die Preisgestaltung ist extrem komplex und basiert darauf, wie viele verschiedene Rechenressourcen Sie nutzen.

Preisgestaltung

Die Preise für Vertex AI sind nutzungsabhängig und können von Monat zu Monat stark variieren. Ihnen wird alles in Rechnung gestellt, von Modelltraining und -bereitstellung bis hin zu Vorhersagen und Datenspeicherung. Zur Veranschaulichung: Die Texterstellung mit einem Gemini-Modell beginnt bei etwa 0,0001 $ pro 1.000 Zeichen, aber das ist nur ein kleiner Teil des Puzzles. Rechnen Sie damit, dass Sie eine Tabelle benötigen, nur um Ihre Kosten im Auge zu behalten.

Am besten geeignet für

Große Unternehmen mit internen ML-Ingenieurteams, die ihre KI-Infrastruktur von Grund auf neu aufbauen.

3. Cohere

Cohere bietet Entwicklern über eine API Zugang zu leistungsstarken, auf Unternehmen ausgerichteten Large Language Models (LLMs). Es ist keine fertige Support-Plattform, sondern vielmehr die grundlegende Technologie, die Sie zum Erstellen Ihrer eigenen benutzerdefinierten KI-Anwendungen verwenden würden. Cohere legt zudem großen Wert auf Datenschutz und Sicherheit, was es zu einer beliebten Wahl für Unternehmen in regulierten Branchen gemacht hat.

Warum es eine GigaML-Alternative ist

Es ist eine solide Option für technikaffine Unternehmen, die die Freiheit wollen, ein vollständig benutzerdefiniertes KI-Support-Tool zu erstellen, das ein sicheres und leistungsstarkes LLM als Motor verwendet.

Vorteile

• Hochwertige Sprachmodelle, die speziell für Geschäftsanwendungsfälle entwickelt wurden.

• Ein starker Fokus auf Datensicherheit mit Optionen zur Bereitstellung in einer privaten Cloud oder sogar vor Ort.

Nachteile

• Genau wie Vertex AI ist es ein Entwickler-Toolkit, kein fertiges Produkt für ein Support-Team. Sie müssen die gesamte Anwendung um ihre API herum aufbauen.

• Es erfordert viele Ingenieurressourcen, um es zum Laufen zu bringen und zu warten.

Preisgestaltung

Cohere hat einen kostenlosen Tarif für Entwickler zum Herumspielen und Erstellen von Prototypen. Für die Produktion basiert die Preisgestaltung auf der Nutzung und wird pro Million verarbeiteter Tokens des Modells berechnet. Dies ist flexibel, könnte aber für Support-Teams mit hohem Ticketaufkommen unvorhersehbar sein. Für detaillierte Unternehmenspreise müssen Sie mit dem Vertriebsteam sprechen.

Am besten geeignet für

Entwickler und Unternehmen, die ein leistungsstarkes und sicheres grundlegendes LLM benötigen, um ihre eigenen KI-gestützten Tools zu erstellen.

4. Zowie

Zowie ist eine KI-Kundenservice-Plattform, die sich voll und ganz auf die E-Commerce-Welt konzentriert. Sie bietet KI-gestützte Chatbots, die darauf ausgelegt sind, häufige Fragen von Käufern zu Bestellungen, Rücksendungen, Versand und Produkten zu beantworten. Sie integriert sich auch tief in Plattformen wie Shopify.

Warum es eine GigaML-Alternative ist

Zowie ist ein direkter Konkurrent im Bereich des KI-Supports, hat sich aber eine sehr spezifische Nische im E-Commerce geschaffen, was es zu einer sehr relevanten Alternative für jede Einzelhandelsmarke macht.

Vorteile

• Es ist speziell für den E-Commerce entwickelt, mit tiefen Integrationen in große Einkaufsplattformen.

• Es kann viele häufige, einzelhandelsspezifische Fragen direkt nach der Einrichtung automatisieren.

Nachteile

• Es ist nicht so flexibel, wenn Ihr Unternehmen nicht im E-Commerce tätig ist.

• Die Preisgestaltung ist versteckt. Sie müssen eine Demo und einen Verkaufsprozess durchlaufen, um ein Angebot zu erhalten.

• Sie erhalten möglicherweise nicht das gleiche Maß an detaillierter Kontrolle über Arbeitsabläufe wie bei offeneren Plattformen.

Preisgestaltung

Sie müssen das Zowie-Vertriebsteam kontaktieren, um ein individuelles Angebot zu erhalten. Dieser Mangel an Transparenz macht es schwierig, es mit anderen Optionen zu vergleichen, ohne sich auf einen vollständigen Verkaufszyklus einzulassen.

Am besten geeignet für

E-Commerce-Unternehmen, die einen spezialisierten KI-Chatbot für die Bearbeitung häufiger einkaufsbezogener Fragen wünschen.

5. OpenMic AI

OpenMic AI ist eine Sprach-KI-Plattform, die sich auf das konzentriert, was sie „emotionale Intelligenz“ nennt. Die ganze Idee ist, empathische, menschenähnliche Gespräche zu schaffen, hauptsächlich für die Bearbeitung von Telefonanrufen. Sie versucht, das Gefühl hinter den Worten eines Kunden zu verstehen und so zu reagieren, dass es zu seinem Ton passt.

Warum es eine GigaML-Alternative ist

Es geht das Problem aus einem einzigartigen Blickwinkel an, indem es sich auf die emotionale Seite von Sprachanrufen konzentriert, was einen klaren Kontrast zu GigaMLs breiterem, prozessorientierterem Ansatz darstellt.

Vorteile

• Ein starker, spezialisierter Fokus darauf, Sprachgespräche natürlich und empathisch klingen zu lassen.

• Transparente Preispläne pro Minute machen es einfach, Ihre Kosten zu verstehen.

Nachteile

• Der enge Fokus auf Sprache bedeutet, dass es wahrscheinlich nicht die beste Wahl für Unternehmen ist, die den Support über Textkanäle wie E-Mail und Chat automatisieren müssen.

• Es ist eher ein Nischenwerkzeug für die Sprachautomatisierung als eine All-in-One-Plattform für den Support.

Preisgestaltung

Die Preise von OpenMic AI sind gestaffelt und basieren auf der Anzahl der genutzten Minuten.

• Starter: 29 $/Monat für 100 Minuten.

• Business: 199 $/Monat für 1.000 Minuten (danach 0,15 $/Min).

• Pro: 450 $/Monat für 2.500 Minuten (danach 0,13 $/Min).

• Agentur & Enterprise: Individuelle Pläne für höhere Volumina sind verfügbar.

Obwohl die Preisgestaltung transparent ist, kann ein Pro-Minute-Modell teuer und unvorhersehbar werden, wenn das Anrufvolumen ansteigt.

Am besten geeignet für

Unternehmen, die ihrem Telefonsupport eine sehr persönliche, empathische Note verleihen möchten.

Wie Sie die richtigen GigaML-Alternativen für Ihr Team auswählen

Fühlen Sie sich von den Optionen etwas überfordert? Keine Sorge. Hier sind ein paar einfache Fragen, die Sie sich stellen sollten, um die richtige Wahl zu treffen.

• Wie sieht Ihr Workflow jetzt aus? Das beste Werkzeug ist eines, das das Leben Ihres Teams einfacher und nicht schwerer macht. Suchen Sie nach etwas, das sich in den Helpdesk integriert, den Sie bereits verwenden, anstatt Sie zu zwingen, alles auf ein neues System umzustellen.

• Können Sie es risikofrei ausprobieren? Sie würden kein Auto kaufen, ohne es probezufahren. Verpflichten Sie sich nicht zu einer KI, ohne zu sehen, wie sie mit Ihren tatsächlichen Daten umgeht. Ein guter Simulationsmodus, der auf Ihren historischen Tickets läuft, ist der beste Weg, um zu sehen, wie sie sich verhalten wird.

• Ist die Preisgestaltung ehrlich? Ihr Budget hat einen Grund. Wählen Sie eine Plattform mit einem klaren, vorhersehbaren Preismodell, das Sie nicht dafür bestraft, mehr Tickets zu lösen. Pauschale Tarife sind Ihr Freund.

• Wie schnell müssen Sie Ergebnisse sehen? Seien Sie ehrlich: Wie viel Zeit und wie viele Leute können Sie dafür aufwenden? Wenn ein mehrwöchiges, entwicklerintensives Projekt nicht in Frage kommt, suchen Sie nach einer Self-Service-Lösung, die vom ersten Tag an helfen kann.

Die beste GigaML-Alternative ist die, die zu Ihrem Workflow passt

GigaML ist offensichtlich eine leistungsstarke Plattform. Für eine bestimmte Art von riesigem Unternehmen mit tiefen Taschen und einem langen Zeithorizont könnte es eine perfekte Lösung sein. Aber für den Rest von uns ist der Markt voll von fantastischen Alternativen, die unterschiedliche Stärken ausspielen.

Für Teams, denen Geschwindigkeit, Kontrolle, einfache Integration und vorhersehbare Kosten wichtig sind, ist eine Lösung, die für die Realitäten eines modernen Support-Teams entwickelt wurde, fast immer die bessere Wahl. Es geht darum, ein Werkzeug zu finden, das für Sie arbeitet, nicht eines, das Sie dazu bringt, für es zu arbeiten.

Wenn Sie sehen möchten, wie schnell Sie eine unternehmenstaugliche KI einrichten können, die aus Ihren eigenen Daten lernt und sich direkt in Ihren Workflow integriert, sollten Sie sich eesel AI ansehen. Es wurde von Anfang an entwickelt, um genau diese Probleme zu lösen.