Ich habe 2025 sechs der besten Labelf-Alternativen getestet (hier ist, was ich herausgefunden habe).

Nachdem ich einige Wochen mit verschiedenen NLP-Tools verbracht habe, möchte ich einige Notizen teilen. Insbesondere habe ich nach den besten Alternativen zu Labelf im Jahr 2025 gesucht.

Labelf AI ist eine solide Low-Code-Plattform zum Erstellen eigener Textklassifikationsmodelle. Aber was, wenn das nicht ganz das ist, was Sie brauchen? Vielleicht suchen Sie nach anderen Funktionen, besseren Verbindungen zu Ihrer Support-Software oder einfach nach einem schnelleren Weg, um eine KI in Betrieb zu nehmen, ohne selbst ein Modell erstellen zu müssen. Wenn Ihnen das bekannt vorkommt, sollte diese Liste helfen. Ich habe sechs Top-Alternativen aufgeschlüsselt, jede mit ihren eigenen Vorteilen, um Ihnen zu helfen, herauszufinden, was für Ihr Team funktioniert.

Was sind Textklassifikations- und No-Code-KI-Plattformen?

Grundsätzlich lehren Textklassifikationsplattformen einen Computer, wie man Text liest und sortiert. Stellen Sie sich vor, Sie haben einen riesigen, unordentlichen Stapel von Kunden-E-Mails. Diese Tools helfen Ihnen, sie in ordentliche Stapel wie "Fehlerberichte", "Funktionsanfragen" oder "Abrechnungsfragen" zu sortieren. Dieser Sortierprozess wird Datenkennzeichnung genannt und ist der Beginn des Trainings eines benutzerdefinierten KI-Modells.

Der ganze "No-Code"-Teil bedeutet einfach, dass diese Plattformen für normale Leute gebaut sind, nicht nur für Datenwissenschaftler, mit einfachen Oberflächen zum Kennzeichnen von Daten und Trainieren eines Modells. Aber es gibt einen großen Unterschied zu beachten: Einige Tools geben Ihnen den Werkzeugkasten, um eine KI von Grund auf zu bauen, während andere Ihnen eine einsatzbereite KI-Anwendung liefern. Es ist der Unterschied zwischen dem Architekten und dem, der einfach ins Haus einzieht.

Was ich bei diesen Labelf-Alternativen gesucht habe

Um diese Liste zusammenzustellen, habe ich nicht nur Kästchen auf einer Feature-Liste abgehakt. Ich habe mich darauf konzentriert, was für ein Unternehmen wirklich wichtig ist. Ich wollte wissen, wie schnell ein Team ohne Datenwissenschaftler in Betrieb gehen kann. Ich habe auch sichergestellt, dass jedes Tool wirklich gut im Umgang mit Text ist, von Support-Tickets bis hin zu internen Dokumenten.

Ein großer Punkt für mich war, wie schnell man einen echten Nutzen sehen kann, wie lange es dauert, von der Einrichtung zu einer KI zu gelangen, die tatsächlich hilft? Und schließlich habe ich untersucht, wie gut sie mit der Software, die Sie bereits verwenden, wie Ihrem Helpdesk oder Wissensdatenbank, zusammenarbeiten.

Die besten Labelf-Alternativen auf einen Blick

Tool	Am besten geeignet für	Hauptmerkmal	Preismodell
eesel AI	Automatisierung des Kundensupports	Trainiert automatisch an vergangenen Tickets, um einen autonomen Agenten zu erstellen	Feste monatliche Gebühr (keine Kosten pro Lösung)
MonkeyLearn	Allgemeine Textanalyse	Vorgefertigte Modelle und ein No-Code-Modell-Builder	Individuelle Pläne
Lang.ai	CX-Ticket-Tagging & Routing	KI-gestützte Themen-Erkennung für Support-Workflows	Individuelle Pläne
Label Studio	DIY-Datenkennzeichnungsprojekte	Open-Source und hoch konfigurierbare Annotationsoberfläche	Kostenlos (Open Source) / Enterprise-Plan
Snorkel AI	Enterprise-Datenwissenschaftsteams	Programmatische Datenkennzeichnung für groß angelegte Datensätze	Individuelle Enterprise-Pläne
DeepOpinion	Dokumentenintensive Workflows	No-Code-Automatisierung zur Verarbeitung von Rechnungen, Formularen usw.	Individuelle Pläne

Ein genauerer Blick auf die 6 besten Labelf-Alternativen

Hier ist eine Aufschlüsselung jeder Plattform, einschließlich dessen, was mir gefallen hat, was zu beachten ist und für wen sie wirklich geeignet ist.

1. eesel AI: Eine lösungsorientierte Labelf-Alternative

Während die meisten Tools auf dieser Liste Ihnen die Teile zum Erstellen eines KI-Modells geben, ist eesel AI anders, es gibt Ihnen einen einsatzbereiten KI-Agenten. Es ist für Teams gebaut, die das Ergebnis (automatisierte Ticketlösung, sofortige Antworten) wollen, ohne Monate damit zu verbringen, Daten zu kennzeichnen und ein Modell von Grund auf zu trainieren. Sie verbinden es einfach mit Ihrem Helpdesk und Ihren Wissensquellen, es lernt selbstständig aus Ihren vergangenen Gesprächen, und Sie können es in wenigen Minuten live schalten.

Was mir gefallen hat: Es ist unglaublich unkompliziert. Sie können ernsthaft in etwa 10 Minuten von der Anmeldung zu einem funktionierenden KI-Agenten gelangen, ohne dass ein Verkaufsgespräch erforderlich ist. Es lernt automatisch aus all Ihrem vorhandenen Wissen, vergangenen Tickets, Help-Centern, Google Docs und Confluence, sodass seine Antworten tatsächlich genau und relevant sind. Mein Lieblingsteil ist die risikofreie Simulation; Sie können die KI an Ihren alten Tickets testen, um genau zu sehen, wie sie abgeschnitten hätte und Ihren ROI berechnen, bevor sie jemals mit einem echten Kunden spricht. Sie haben auch die volle Kontrolle darüber, welche Tickets die KI bearbeitet und was sie tun kann.

Was zu beachten ist: Es ist sehr auf Kundenservice, ITSM und internen Support fokussiert. Wenn Sie nach einem Allzweck-Tool suchen, um zufällige NLP-Modelle für andere Dinge zu erstellen, ist dies nicht das Richtige.

Preisgestaltung: Beginnt bei 299 $/Monat für den Team-Plan, mit vorhersehbarer, transparenter Preisgestaltung, die Ihnen keine Kosten pro Lösung berechnet.

2. MonkeyLearn: Eine vielseitige Labelf-Alternative für Textanalyse

MonkeyLearn ist eine wirklich vielseitige, No-Code-Textanalyseplattform. Sie ermöglicht es Ihnen, Ihre eigenen maschinellen Lernmodelle für Dinge wie die Ermittlung von Kundenstimmungen, die Klassifizierung von Themen oder das Herausziehen von Schlüsselwörtern zu erstellen. Es ist eine solide Option, wenn Ihr Team eine Vielzahl von Textanalyseprojekten hat und nicht nur ein spezifisches Ziel.

Was mir gefallen hat: Die Benutzeroberfläche ist sauber und leicht zu verstehen, selbst wenn Sie neu in diesem Bereich sind. Sie haben auch eine Bibliothek mit vorgefertigten Modellen, die Ihnen einen Vorsprung verschaffen kann. Es verbindet sich gut mit Tools wie Google Sheets, Zapier und Zendesk.

Was zu beachten ist: Sie müssen immer noch die Arbeit des Sammelns, Bereinigens und manuellen Kennzeichnens von Daten leisten, um Ihre Modelle zu trainieren. Es fühlt sich mehr wie ein Werkzeugkasten für verschiedene Aufgaben an, anstatt eine vollständige Lösung für ein spezifisches Problem wie Support-Automatisierung.

Preisgestaltung: Sie müssen sich für eine individuelle Preisgestaltung an sie wenden.

3. Lang.ai: Eine Labelf-Alternative für CX-Automatisierung

Lang.ai ist ein weiterer starker Akteur in der Welt des Kundensupports. Es ist eine No-Code-KI-Plattform, die Ihnen hilft, Einblicke aus Support-Gesprächen zu gewinnen und Teile Ihres Workflows zu automatisieren. Ihre wahre Stärke liegt darin, Tickets genau zu taggen und zu routen, basierend auf dem, was der Kunde will, was den Agenten viel manuelle Arbeit ersparen kann.

Was mir gefallen hat: Es hat enge Integrationen mit großen Helpdesks wie Zendesk und Salesforce. Es ist wirklich gut darin, neuen Tickets automatisch Tags hinzuzufügen, was beim Routing und bei der Analyse sehr hilft. Es hilft Ihnen, das "Warum" zu verstehen, warum Kunden sich melden.

Was zu beachten ist: Es ist mehr darauf ausgerichtet, Agenten zu helfen, indem es Tickets taggt und routet, anstatt ein vollständig autonomer Agent zu sein, der Tickets selbstständig schließt. Die Einrichtung kann auch etwas mehr Arbeit erfordern als ein Plug-and-Play-Tool.

Preisgestaltung: Nicht öffentlich gelistet; Sie müssen eine Demo buchen.

4. Label Studio: Eine Open-Source-Labelf-Alternative

Für Teams mit Entwicklern, die volle Kontrolle wollen, ist Label Studio eine großartige Wahl. Es ist ein beliebtes Open-Source-Tool zur Datenkennzeichnung, das unglaublich flexibel ist und mit allen Arten von Daten, einschließlich Text, arbeitet. Denken Sie daran als die ultimative DIY-Alternative; es gibt Ihnen ein solides Framework, um den Kennzeichnungsteil Ihres KI-Projekts zu handhaben.

Was mir gefallen hat: Es ist kostenlos und Open-Source, was bedeutet, dass Sie damit so ziemlich alles machen können, was Sie wollen. Die Benutzeroberfläche ist super flexibel, sodass Sie sie auch für die kompliziertesten Kennzeichnungsaufgaben einrichten können. Außerdem hat es eine große Community hinter sich.

Was zu beachten ist: Dies ist ein vollständiges DIY-Projekt. Sie müssen es selbst hosten und die technischen Fähigkeiten haben, es einzurichten und am Laufen zu halten. Und denken Sie daran, es macht nur den Kennzeichnungsteil. Sie sind immer noch dafür verantwortlich, das eigentliche Modell zu erstellen, zu trainieren und bereitzustellen, was eine riesige Aufgabe ist.

Preisgestaltung: Kostenlos. Sie haben auch eine kostenpflichtige Enterprise-Version mit mehr Funktionen und Support.

5. Snorkel AI: Eine Enterprise-Grade-Labelf-Alternative

Snorkel AI hat einen einzigartigen Ansatz zur Datenkennzeichnung. Anstatt alles manuell taggen zu lassen, verwendet es programmatische Kennzeichnung, bei der Datenwissenschaftler Code schreiben, um riesige Datensätze automatisch zu kennzeichnen. Es ist eine ernsthaft leistungsstarke Plattform für Enterprise-Teams, die fortschrittliche KI-Anwendungen auf ihren eigenen Daten aufbauen.

Was mir gefallen hat: Es kann massive Datensätze unglaublich schnell kennzeichnen. Dies ermöglicht es Teams, einige wirklich komplexe und genaue KI-Modelle zu erstellen. Es ist definitiv für ernsthafte, groß angelegte KI-Arbeiten gebaut.

Was zu beachten ist: Die Lernkurve ist steil. Es ist für Datenwissenschaftler und ML-Ingenieure gemacht, nicht für Ihr durchschnittliches Geschäftsteam. Es ist kein Low-Code-Tool, das Sie einfach aufgreifen und für eine einfache Aufgabe verwenden können.

Preisgestaltung: Verfügbar über individuelle Enterprise-Pläne.

6. DeepOpinion: Eine Labelf-Alternative für Dokumentenautomatisierung

DeepOpinion ist eine No-Code-KI-Plattform, die entwickelt wurde, um Workflows zu automatisieren, die mit viel Text und Dokumenten zu tun haben. Es ist großartig bei Aufgaben wie dem Herausziehen von Informationen aus Rechnungen, dem Sortieren von Verträgen oder der Verarbeitung von Formularen. Wenn Ihr Hauptproblem darin besteht, mit strukturierten Dokumenten anstelle von Konversationstext umzugehen, ist DeepOpinion einen Blick wert.

Was mir gefallen hat: Es ist wirklich stark, wenn es um die Dokumentenverarbeitung und das Herausziehen von Daten geht. Die No-Code-Oberfläche ermöglicht es Geschäftsanwendern, Modelle für bestimmte Dokumenttypen zu trainieren, ohne programmieren zu müssen. Es ist großartig, um sich von sich wiederholenden Back-Office-Arbeiten zu befreien.

Was zu beachten ist: Es ist nicht wirklich für konversationelle KI gebaut, wie Support-Chatbots oder Ticket-Automatisierung. Sein Hauptaugenmerk liegt auf internen Prozessen, nicht so sehr auf kundenorientierten Interaktionen.

Preisgestaltung: Nicht öffentlich verfügbar; Sie müssen sich an ihr Vertriebsteam wenden.

Wie wählen Sie die richtige Labelf-Alternative aus?

Das beste Tool hängt wirklich nur von Ihrem Ziel ab. Sie müssen sich eine Frage stellen: "Versuche ich, ein benutzerdefiniertes KI-Modell zu erstellen, oder versuche ich, ein Geschäftsproblem zu lösen?"

Wenn Sie in einem Datenwissenschaftsteam sind und die volle Kontrolle benötigen, um ein Modell von Grund auf zu erstellen, macht etwas Open-Source wie Label Studio oder ein Enterprise-Tool wie Snorkel AI Sinn. Wenn Sie ein Geschäftsteam sind, das ein flexibles Toolkit für verschiedene Textprojekte benötigt, bietet MonkeyLearn eine gute Balance.

Aber wenn Sie in einem Support- oder IT-Team sind und Ihr Hauptziel darin besteht, Tickets zu reduzieren und die Dinge jetzt effizienter zu machen, brauchen Sie kein Modellbau-Kit. Sie brauchen eine Lösung, die sofort funktioniert. Da kommt ein Tool wie eesel AI wirklich zur Geltung. Es überspringt den gesamten manuellen Bauprozess und gibt Ihnen einfach einen funktionierenden KI-Agenten, der aus Ihren vorhandenen Daten lernt.

Der schnellste Weg, um automatisierten Support mit Labelf-Alternativen zu erhalten

Während Labelf und viele der Tools auf dieser Liste Ihnen die Rohmaterialien geben, um eine KI zu bauen, überlassen sie Ihnen die harte Arbeit: Tonnen von Daten zu kennzeichnen, ein Modell zu trainieren und es in Ihre Systeme zu integrieren. Dieser ganze Prozess kann Monate dauern und erfordert normalerweise jemanden mit sehr spezifischen Fähigkeiten.

Für Teams, die einfach Ergebnisse wollen, gibt es einen direkteren Weg. Anstatt von Grund auf neu zu bauen, können Sie eine Lösung verwenden, die bereits für die Aufgabe gebaut wurde. eesel AI wurde genau dafür entwickelt. Es nimmt all das Wissen, das Sie bereits haben, in vergangenen Support-Tickets, Ihrem Help-Center, Ihren internen Dokumenten und verwandelt es in einen KI-Agenten, der Probleme lösen und Fragen beantworten kann, sodass Ihr Team für wichtigere Arbeiten frei wird.

Wenn Sie neugierig sind, wie schnell Sie eine KI für Ihr Unternehmen zum Laufen bringen können, können Sie eesel AI kostenlos ausprobieren und es selbst in nur wenigen Minuten sehen.