Ich habe 7 führende Scale AI-Alternativen für 2025 überprüft, um einen besseren Weg zum Aufbau von KI zu finden

Sie suchen also nach Alternativen zu Scale AI. Es scheint, als wären heutzutage viele Leute auf der Suche. Zwischen der Übernahme durch Meta und den üblichen Sorgen über hohe Kosten und mangelnde Kontrolle sehen sich viele Teams nach anderen Optionen um.

Aber hier ist ein Gedanke: Was, wenn die beste Alternative nicht einfach nur ein weiteres Unternehmen für Datenkennzeichnung ist? Ich habe mir 7 verschiedene Optionen angesehen, von den üblichen Verdächtigen bis hin zu KI-Automatisierungstools, um einen Weg zu finden, der Sie ins Ziel bringt und nicht nur an den Startblock mit Rohdaten.

Was ist Scale AI und warum suchen die Leute nach Alternativen zu Scale AI?

Scale AI ist im Grunde ein Dienst, der von Menschen gelabelte Daten für das Training von Machine-Learning-Modellen bereitstellt. Sie übergeben Ihre Rohdaten – Bilder, Texte, was auch immer Sie haben – und die Mischung aus Software und Menschen bei Scale annotiert sie, damit Ihre KI-Modelle sie verstehen können.

Es ist ein leistungsstarker Dienst, aber er ist nicht immer die richtige Wahl. Hier sind die Gründe, warum viele Teams anfangen, sich anderswo umzusehen.

Erstens können die Kosten echtes Kopfzerbrechen bereiten. Die Preisgestaltung ist oft unvorhersehbar, was es für jeden ohne ein riesiges Budget schwierig macht, an Bord zu kommen.

Wir haben ein Angebot für unser Projekt erhalten, und es war astronomisch. Die Preisgestaltung pro Aufgabe fühlte sich völlig unvorhersehbar an, was eine effektive Budgetierung unmöglich machte. Wir mussten nach anderen Optionen suchen.

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Dann gibt es das „Black-Box“-Gefühl. Ihre wichtigsten Daten zur Kennzeichnung abzugeben, kann sich so anfühlen, als würden Sie sie einfach über eine Mauer werfen und auf das Beste hoffen. Sie haben wenig Mitspracherecht oder Einblick, wie die Arbeit erledigt wird, was die Qualitätskontrolle zu einem Ratespiel macht.

Die jüngste Investition von Meta in Scale AI sorgte ebenfalls für einige hochgezogene Augenbrauen. Wenn Sie mit Meta konkurrieren, fühlen Sie sich vielleicht nicht wohl dabei, dass sie so eng mit Ihrem Datenlieferanten verbunden sind.

Und vielleicht der größte Grund: Für viele Aufgaben, wie zum Beispiel den Kundensupport, ist die Datenkennzeichnung nur ein langer, teurer Umweg. Das Ziel ist eine funktionierende KI, die ein Problem löst, nicht ein perfekt gelabelter Datensatz.

Meine Kriterien für die Auswahl der besten Alternativen zu Scale AI

Um diese Liste wirklich nützlich zu machen, habe ich nicht einfach nur einen Haufen Nachahmer von Scale AI zusammengestellt. Ich habe diese Tools aus der Perspektive betrachtet, was ein Team wirklich braucht, um ein KI-Projekt zum Laufen zu bringen.

• Wofür ist es? Ist es ein Allzweck-Tool zur Kennzeichnung jeder Art von Daten oder wurde es für eine spezifische Aufgabe wie den Kundensupport entwickelt?

• Wie schwierig ist der Einstieg? Können Sie sich einfach anmelden und loslegen, oder müssen Sie einen Verkaufsanruf buchen und ein Ingenieurteam zusammenstellen?

• Können Sie der Qualität vertrauen? Wie viel Kontrolle haben Sie über den Prozess und das Endergebnis?

• Ist die Preisgestaltung klar? Wissen Sie, wofür Sie bezahlen, oder warten versteckte Gebühren auf Sie?

Vergleich der Alternativen zu Scale AI für 2025

Hier ist ein kurzer Vergleich der Tools, die es in die engere Auswahl geschafft haben.

Die 7 besten Alternativen zu Scale AI im Jahr 2025

Okay, lassen Sie uns ins Detail gehen. Hier ist die Aufschlüsselung meiner Top-Picks, beginnend mit der Option, die es Ihnen ermöglicht, den Kennzeichnungsteil komplett zu überspringen.

1. eesel AI

Wenn Ihr Ziel die Automatisierung des Kundensupports ist, verfolgt eesel AI einen völlig anderen Ansatz. Anstatt ein Vermögen auszugeben und monatelang auf die Kennzeichnung von Daten für einen benutzerdefinierten Support-Bot zu warten, können Sie mit eesel einen KI-Agenten starten, der direkt aus dem Wissen lernt, das Sie bereits haben, wie zum Beispiel frühere Tickets, Help-Center-Artikel und interne Dokumente.

Sie können es in wenigen Minuten zum Laufen bringen. Es verbindet sich mit einem Klick mit Helpdesks wie Zendesk oder Freshdesk, und Sie können alles selbst einrichten. Das Beste daran ist ein Simulationsmodus, mit dem Sie sehen können, wie es vergangene Tickets gehandhabt hätte, sodass Sie es ohne Risiko testen können, bevor Sie es aktivieren. Es bringt Sie direkt zu dem Ergebnis, das Sie wollen: Kundenprobleme schneller lösen.

Ein Screenshot des eesel AI Simulationsmodus, der zeigt, wie die KI vergangene Tickets gehandhabt hätte, und demonstriert eine risikofreie Möglichkeit, die Automatisierung unter den Alternativen zu Scale AI zu testen.

• Vorteile: Unglaublich einfach selbst einzurichten, lernt automatisch aus Ihrem bestehenden Wissen und hat einen großartigen Simulationsmodus für risikofreie Tests. Die Preisgestaltung ist ebenfalls erfrischend klar.

• Nachteile: Es ist speziell für den Kundenservice, ITSM und internen Support entwickelt, also nicht für das allgemeine Modelltraining geeignet.

• Preisgestaltung: eesel AI hat eine transparente, pauschale Preisgestaltung. Der Team-Plan kostet 299 $/Monat und der Business-Plan 799 $/Monat, mit Rabatten bei jährlicher Zahlung. Keine versteckten Gebühren pro Lösung.

2. Labelbox

Labelbox ist ein großer Name in diesem Bereich und eine solide direkte Alternative zu Scale AI, besonders wenn Sie mehr praktische Kontrolle wünschen. Es bietet Ihnen ein ganzes Toolkit zur Annotation von Daten, zur Verwaltung Ihrer Datensätze und zur Überprüfung der Leistung Ihres Modells. Es ist eine Software-First-Lösung, was bedeutet, dass es Ihr eigenes Team (oder deren On-Demand-Mitarbeiter) befähigt, den Kennzeichnungsprozess zu verwalten.

• Vorteile: Eine leistungsstarke Plattform mit guten Automatisierungs- und Qualitätskontroll-Tools. Sie eignet sich hervorragend für die Zusammenarbeit im Team und passt gut in bestehende MLOps-Pipelines.

• Nachteile: Für kleinere Teams kann es teuer werden, und es gibt eine gewisse Lernkurve, weil es so viel kann. Die Preise sind nicht öffentlich.

• Preisgestaltung: Labelbox hat einen kostenlosen Plan für Einzelpersonen, der jedoch begrenzt ist. Für den tatsächlichen geschäftlichen Gebrauch müssen Sie einen Verkaufsanruf für ein individuelles Angebot vereinbaren, was eine Budgetierung ohne vorheriges Gespräch unmöglich macht.

3. SuperAnnotate

SuperAnnotate ist für die ganz Großen gemacht. Es ist eine Plattform auf Unternehmensebene, die dafür bekannt ist, dass man so gut wie jeden Teil des Annotationsprozesses anpassen kann. Sie ist für Teams konzipiert, die an komplizierten Computer-Vision- und NLP-Projekten arbeiten, bei denen eine feingranulare Kontrolle ein Muss ist. Es verarbeitet alle Arten von Daten (Bilder, Video, Text, LiDAR) und verfügt über solide Werkzeuge für Qualitätsprüfungen und Projektmanagement.

• Vorteile: Sehr flexibel und anpassbar, ideal für Projekte mit verschiedenen Datentypen und bietet erstklassige Qualitätskontrollfunktionen.

• Nachteile: Es ist wirklich auf große Unternehmen ausgerichtet und kann für kleine Teams überdimensioniert sein. Die Ersteinrichtung kann komplex sein.

• Preisgestaltung: Die Preisseite von SuperAnnotate zeigt verschiedene Stufen, aber keine tatsächlichen Preise. Sie müssen eine Demo buchen oder den Vertrieb kontaktieren, um Zahlen zu erhalten, was wiederum eine Hürde im Bewertungsprozess darstellt.

4. Encord

Encord ist ein weiterer Schwergewichtler bei der Erstellung von qualitativ hochwertigen Trainingsdaten, mit einem echten Fokus auf KI-gestützte Kennzeichnung. Es ist besonders gut bei der Annotation von kniffligen Video- und medizinischen Bilddaten. Encord verwendet „Mikro-Modelle“, um Teile der Annotationsarbeit zu automatisieren, was viel Zeit sparen und die Konsistenz wahren kann. Es ist eine großartige Option, wenn Sie die Dinge beschleunigen möchten, ohne die Qualität zu beeinträchtigen.

• Vorteile: Ausgezeichnete KI-gestützte Kennzeichnungswerkzeuge, großartige Unterstützung für Video- und medizinische Daten (wie DICOM) und solide Sicherheitsfunktionen.

• Nachteile: Könnte mehr sein, als Sie für einfache Annotationsaufgaben benötigen. Und wie bei den anderen wird die Preisgestaltung geheim gehalten.

• Preisgestaltung: Die Preise von Encord sind ebenfalls hinter einem „Jetzt starten“- oder „Vertrieb kontaktieren“-Button versteckt. Sie werden keine Zahlen auf ihrer Website finden.

5. V7

V7 dreht sich alles um die Verarbeitung komplexer visueller Daten, insbesondere für Computer-Vision-Projekte. Die Leute mögen besonders die saubere Benutzeroberfläche und die intelligenten Automatisierungsfunktionen, wie die modellgestützte Kennzeichnung und automatische Qualitätsprüfungen. V7 ist bei Teams im Gesundheitswesen und in den Biowissenschaften sehr beliebt, weil es DICOM und andere medizinische Bildformate so gut handhabt.

• Vorteile: Einfach zu bedienende Benutzeroberfläche, fantastisch für medizinische und wissenschaftliche Bilder und verfügt über eine starke KI-gestützte Automatisierung.

• Nachteile: Der Preis kann für kleinere Projekte ein Hindernis sein, und es ist sehr auf visuelle Daten ausgerichtet.

• Preisgestaltung: Die Preisgestaltung von V7 ist vollständig individuell. Sie berechnen ein Angebot basierend auf einer Plattformgebühr, der Anzahl der Benutzer und der verarbeiteten Datenmenge. Sie müssen einen 30-minütigen Anruf buchen, um einen Preis zu erhalten.

6. Label Your Data

Label Your Data verfolgt einen "Best-of-both-worlds"-Ansatz. Sie bieten sowohl eine Plattform, die Sie selbst nutzen können, als auch einen vollständig verwalteten Service, bei dem sie die Kennzeichnung für Sie übernehmen. Das ist großartig für Teams, die ein großes Projekt auslagern möchten, aber dennoch die Möglichkeit haben wollen, kleinere Aufgaben intern zu erledigen. Sie haben auch einen guten Ruf für Sicherheit und hohe Qualität.

• Vorteile: Ein flexibles Hybridmodell, starke Sicherheit und ein kostenloser Pilotversuch zum Testen. Ihre Preisgestaltung ist ebenfalls sehr klar.

• Nachteile: Die Self-Service-Plattform ist hauptsächlich für Computer Vision; für NLP und Audio müssen Sie ihren verwalteten Service nutzen.

• Preisgestaltung: Es ist erfrischend, ein klares Modell zu sehen. Label Your Data listet ihre Preise direkt auf ihrer Website auf. Sie berechnen pro Objekt (z. B. 0,02 $ für einen Begrenzungsrahmen) oder pro Stunde (6 $/Stunde). Der kostenlose Pilotversuch ist eine nette Geste.

7. CVAT

Für Teams mit den technischen Fähigkeiten und wenig Budget ist CVAT die DIY-, Open-Source-Option. Es wurde ursprünglich von Intel entwickelt und ist ein leistungsstarkes und kostenloses Werkzeug zur Annotation von Bildern und Videos. Da es Open-Source ist, haben Sie die totale Kontrolle. Sie können es nach Belieben anpassen und auf Ihren eigenen Servern hosten, um Ihre Daten privat zu halten.

• Vorteile: Völlig kostenlos zu verwenden, hochgradig anpassbar und unterstützt eine Vielzahl von Computer-Vision-Aufgaben.

• Nachteile: Der Haken? Sie sind die IT-Abteilung. Sie benötigen das technische Know-how, um es einzurichten, zu hosten und am Laufen zu halten. Es gibt keinen Kundensupport, den Sie anrufen können, wenn Sie nicht weiterkommen.

• Preisgestaltung: CVAT kann kostenlos heruntergeladen und verwendet werden. Die wahren „Kosten“ liegen in der Zeit und den Engineering-Ressourcen, die Sie für die Verwaltung aufwenden werden.

Wie man zwischen den Alternativen zu Scale AI wählt: Datenkennzeichnungsplattform vs. KI-Automatisierung

Also, wie wählen Sie den richtigen Weg? Es kommt wirklich darauf an, was Sie erreichen wollen.

Sie sollten wahrscheinlich bei einer Datenkennzeichnungsplattform (wie Labelbox oder CVAT) bleiben, wenn:

• Sie etwas völlig Neues entwickeln, wie zum Beispiel ein KI-Modell zur Erkennung seltener Herstellungsfehler.

• Sie ein MLOps-Team und das Budget für ein langfristiges Projekt zum Trainieren und Anpassen eines benutzerdefinierten Modells haben.

• Das Wichtigste, was Sie am Ende des Tages benötigen, ist ein hochpräzises, individuell trainiertes Modell.

Sie sollten sich eine KI-Automatisierungsplattform (wie eesel AI) ansehen, wenn:

• Sie versuchen, ein häufiges Geschäftsproblem zu lösen, wie zum Beispiel die schnellere Bearbeitung Ihrer Kundensupport-Warteschlange oder interner IT-Tickets.

• Ihr Hauptziel ist es, so schnell wie möglich eine funktionierende KI-Lösung live zu schalten.

• Sie bereits eine Menge nützlicher Informationen (alte Tickets, Hilfeartikel) haben, aus denen eine KI lernen könnte, ohne dass Sie etwas von Hand kennzeichnen müssen.

Ein Workflow-Diagramm, das die traditionelle Datenkennzeichnung mit einem direkten KI-Automatisierungsansatz vergleicht und den Lesern hilft, zwischen verschiedenen Arten von Alternativen zu Scale AI zu wählen.

Für die meisten Unternehmen wird dieser zweite Weg viel, viel schneller zu Ergebnissen führen.

Dieses Video bietet einen Einblick in verschiedene KI-Tools, die für Forschung und Datenanalyse verfügbar sind, was für Teams relevant ist, die Alternativen zu Scale AI evaluieren.

Alternativen zu Scale AI: Aufhören zu labeln, anfangen zu liefern

Obwohl es viele gute Alternativen zu Scale AI für die Datenkennzeichnung gibt, lohnt es sich zu fragen, ob die Datenkennzeichnung das Problem ist, das Sie tatsächlich lösen müssen. Der gesamte Prozess – Daten annotieren, ein Modell trainieren, es bereitstellen – ist lang, kompliziert und teuer.

Für wichtige Geschäftsfunktionen wie den Kundensupport zeigen Tools wie eesel AI, dass es einen anderen Weg gibt. Sie benötigen nicht immer ein riesiges Datenkennzeichnungsprojekt, um einen großartigen KI-Agenten zu erhalten. Indem Sie das Wissen nutzen, das Sie bereits haben, können Sie in wenigen Minuten eine intelligente, selbstbedienende KI starten und sofort eine Wirkung sehen. Es geht darum, Ihren Fokus vom Aufbau einer KI von Grund auf auf die Konfiguration eines intelligenten Systems zu verlagern, das einfach funktioniert.

Wenn Ihr Ziel darin besteht, Probleme schneller zu lösen und Kunden glücklicher zu machen, ist es vielleicht an der Zeit, die Kennzeichnungswarteschlange zu überspringen.

Bereit zu sehen, was ein KI-Agent mit Ihrem vorhandenen Wissen tun kann? Starten Sie noch heute Ihre kostenlose Testversion von eesel AI und sehen Sie, wie schnell Sie Ihren Support automatisieren können.