Die 5 besten Snorkel AI Alternativen 2025 (Für den Aufbau & die Anwendung von KI)

Sie suchen also nach Alternativen zu Snorkel AI. Das bedeutet wahrscheinlich, dass Sie vor einer großen Frage stehen: Investieren Sie eine Menge Zeit und Ressourcen in die Entwicklung eines benutzerdefinierten KI-Modells von Grund auf, oder greifen Sie zu einem fertigen KI-Tool und beginnen sofort mit der Lösung von Geschäftsproblemen?

Snorkel AI ist eine fantastische Plattform für den ersten Weg und hilft Ihnen dabei, Ihre Daten akribisch für das Training neuer Modelle vorzubereiten. Aber für viele Teams, insbesondere im Kundensupport oder in der IT, ist das Ziel nicht, KI-Forscher zu werden. Es geht darum, mühsame Arbeit zu automatisieren und den Leuten schnell Antworten zu geben. Dieser Leitfaden beleuchtet beide Seiten der Medaille und schlüsselt die Top-Tools für die Hardcore-Datenkennzeichnung sowie einen viel direkteren Weg zu Ergebnissen mit KI auf.

Was ist Snorkel AI?

Snorkel AI hat seinen Ursprung im Stanford AI Lab und hat sich seitdem zu einem wichtigen Akteur in der KI-Datenentwicklung entwickelt. Das Besondere daran ist die sogenannte programmatische Datenkennzeichnung. Anstatt dass eine Person Tausende von Datensätzen manuell kennzeichnet (z. B. „diese E-Mail ist Spam“, „diese nicht“), schreiben Sie Regeln oder Funktionen, um dies automatisch zu tun. Es ist eine intelligente Methode, um riesige Datensätze, insbesondere Text, zu verarbeiten.

Der Haken? Es ist wirklich technisch. Dies ist eine Plattform für Data-Science- und Machine-Learning-Teams, die über die Fähigkeiten verfügen, ihre eigenen KI-Modelle zu erstellen, zu trainieren und zu warten. Wenn Sie nur, sagen wir, die Anzahl der Support-Tickets reduzieren möchten, könnte dieser „Do-it-yourself“-Ansatz bedeuten, dass Sie Monate oder sogar Jahre warten müssen, um echte Ergebnisse zu sehen.

Die zwei Wege bei der Betrachtung von Snorkel AI-Alternativen: Erstellen vs. Anwenden

Die Wahl des richtigen Werkzeugs hängt letztendlich davon ab, was Sie erreichen möchten. Es lohnt sich, einen Moment innezuhalten, um herauszufinden, zu welchem dieser beiden Lager Sie gehören.

• Der ‚Von Grund auf neu erstellen‘-Pfad: Dies ist die Welt von Snorkel AI, Labelbox und Scale AI. Hier besteht die Hauptaufgabe darin, enorme Datenmengen vorzubereiten und zu kennzeichnen, um ein Modell zu trainieren oder zu verfeinern. Es ist eine langfristige, teure und zutiefst technische Reise, die ein engagiertes Team von ML-Ingenieuren und Datenwissenschaftlern erfordert. Der Preis am Ende ist Ihr ganz eigenes KI-Modell, das für eine sehr spezifische, komplexe Aufgabe entwickelt wurde.

• Der ‚Anwenden und loslegen‘-Pfad: Hier kommt eine Plattform wie eesel AI ins Spiel. Anstatt etwas von Grund auf neu zu erstellen, nehmen Sie eine leistungsstarke, vorab trainierte KI und wenden sie direkt auf Ihr Unternehmen an. Der Fokus liegt darauf, schnell loszulegen, einfach zu bedienen zu sein und fast sofort einen Return on Investment zu sehen. Sie verbinden einfach Ihre bestehenden Wissensdatenbanken und Tools, und die KI ist in Minuten einsatzbereit, nicht in Monaten. Dies ist perfekt für den Kundensupport, IT-Helpdesks und das interne Wissensmanagement, wo das eigentliche Ziel darin besteht, die Dinge einfach reibungsloser zu gestalten.

Dieser Leitfaden enthält die besten Optionen für beide Wege, damit Sie finden können, was für die Ziele Ihres Teams sinnvoll ist, sowohl für heute als auch für die lange Frist.

Unsere Kriterien für die besten Alternativen zu Snorkel AI

Um diese Liste zusammenzustellen, habe ich diese Tools aus verschiedenen Blickwinkeln betrachtet und dabei sowohl die technisch versierten als auch die geschäftsorientierten Teams berücksichtigt.

• Geschwindigkeit bis zu den Ergebnissen: Wie schnell können Sie es tatsächlich in Betrieb nehmen und sehen, dass es einen Unterschied macht? Sprechen wir von Minuten oder Monaten?

• Benutzerfreundlichkeit: Benötigen Sie ein Team von Entwicklern auf Abruf, oder kann auch eine nicht-technische Person Dinge erledigen?

• Fokus: Handelt es sich um ein allgemeines Toolkit zum Erstellen von Modellen oder ist es darauf ausgelegt, ein spezifisches Geschäftsproblem zu lösen, wie z. B. die Automatisierung des Supports?

• Kontrolle: Wie sehr können Sie das Verhalten der KI, die Quellen, aus denen sie lernt, und wie sie sich in Ihre Arbeitsabläufe einfügt, anpassen?

• Preisgestaltung: Ist der Preis klar und einfach, oder betreten Sie ein Minenfeld aus versteckten Gebühren und langfristigen Verträgen?

Vergleich der besten Alternativen zu Snorkel AI für 2025

Hier ist ein kurzer Überblick darüber, wie sich unsere Top-5-Picks im Vergleich schlagen.

Tool	Am besten geeignet für	Zeit bis zur Wertschöpfung	Benutzerfreundlichkeit	Hauptfokus	Preismodell
eesel AI	Anwendung von KI zur Automatisierung von Support & IT	Minuten	Self-Service, No-Code	Geschäftsautomatisierung	Abonnementbasiert, transparent
Labelbox	Erstellung von KI mit Mensch-im-Kreislauf-Daten	Wochen bis Monate	Mäßig, für technische Anwender	Datenkennzeichnung & Annotation	Benutzerdefiniert/Nutzungsbasiert
SuperAnnotate	Erstellung von KI mit komplexen Annotationsanforderungen	Wochen bis Monate	Mäßig, für technische Anwender	Multimodale Datenannotation	Benutzerdefiniert/Nutzungsbasiert
refinery	Erstellung von KI mit einem Open-Source-Framework	Tage bis Wochen	Hoch, erfordert Entwickler	Datenzentrierte RAG-Pipelines	Open-Source (selbst gehostet)
Scale AI	Auslagerung groß angelegter Datenkennzeichnung	Monate	N/A (Managed Service)	Verwaltete Datenkennzeichnung	Pro Projekt, hohe Kosten

Die Top 5 Alternativen zu Snorkel AI im Jahr 2025

Okay, lassen Sie uns ins Detail gehen und die besten Alternativen betrachten, egal ob Sie sich darauf vorbereiten, ein Modell zu erstellen, oder einfach nur KI heute schon einsetzen möchten.

1. eesel AI

eesel AI ist unsere erste Wahl für Teams, die den ganzen Aufwand der Modellerstellung überspringen und direkt zur Lösung von Geschäftsproblemen übergehen möchten. Es ist eine KI-Plattform für Kundenservice, IT und internen Support, die sich direkt in die Tools integriert, die Sie bereits verwenden, wie Zendesk, Slack und Confluence. Anstatt monatelang Daten zu kennzeichnen, verbinden Sie einfach Ihre Wissensquellen. Von dort aus erstellt eesel AI autonome Agenten und Copiloten, die Tickets lösen, Fragen beantworten und Ihren menschlichen Agenten zur Hand gehen können.

Vorteile:

• Einrichtung in buchstäblich Minuten: Dies ist eine echte Self-Service-Plattform. Sie können sich anmelden und einen KI-Agenten in Betrieb nehmen, ohne jemals mit einem Vertriebsmitarbeiter zu sprechen. Die Integrationen erfolgen mit einem Klick, sodass keine Entwickler benötigt werden.

• Testen vor dem Start: Es verfügt über eine coole Simulationsfunktion, die die KI auf Ihren vergangenen Tickets ausführt. Auf diese Weise können Sie genau sehen, wie sie abgeschnitten hätte, und eine reale ROI-Schätzung erhalten, bevor Sie sie für Ihre Kunden aktivieren.

Ein Screenshot der eesel AI-Simulationsfunktion, ein wichtiges Unterscheidungsmerkmal unter den Snorkel AI-Alternativen, der zeigt, wie Benutzer die KI-Leistung an vergangenen Tickets vor der Bereitstellung testen können.

• Sie haben das Sagen: Sie entscheiden genau, welche Tickets die KI bearbeitet. Sie können ihre Persönlichkeit anpassen, ihr benutzerdefinierte Aufgaben geben (wie das Nachschlagen eines Bestellstatus) und ihr Wissen begrenzen, um sie beim Thema zu halten.

Das Anpassungs-Dashboard in eesel AI, wo Benutzer Regeln und Schutzmaßnahmen festlegen können, was die Kontrollfunktionen der Plattform als eine der Top-Alternativen zu Snorkel AI hervorhebt.

• Klare, einfache Preisgestaltung: Die Pläne basieren auf der Nutzung. Keine seltsamen Gebühren pro Lösung, die am Ende des Monats zu einer überraschenden Rechnung führen.

Nachteile:

• Es ist kein Werkzeug zum Erstellen oder Trainieren eigener KI-Modelle von Grund auf.

• Es ist stark auf Support-, IT- und interne Wissensanwendungsfälle fokussiert und daher nicht die richtige Wahl für Aufgaben wie die Analyse medizinischer Bilder.

Preisgestaltung: eesel AI bietet eine 7-tägige kostenlose Testversion und unkomplizierte Abonnementpläne.

• Team: Für 299 $ pro Monat (239 $/Monat bei jährlicher Zahlung) erhalten Sie bis zu 3 Bots und 1.000 KI-Interaktionen sowie den AI Copilot für Helpdesks und Slack.

• Business: Für 799 $ pro Monat (639 $/Monat bei jährlicher Zahlung) erhalten Sie unbegrenzte Bots und 3.000 Interaktionen. Dies schaltet den vollständigen AI Agent, das Training mit vergangenen Tickets und erweiterte Aktionen frei.

• Custom: Sie können mit dem Vertriebsteam über unbegrenzte Interaktionen und andere Funktionen auf Unternehmensebene sprechen.

Ein Bild der klaren, abonnementbasierten Preisseite von eesel AI, das das transparente Preismodell hervorhebt, das es von anderen Snorkel AI-Alternativen unterscheidet.

2. Labelbox

Labelbox ist ein weiterer großer Name für Teams, die den „Erstellen“-Pfad einschlagen und ein direkter Konkurrent von Snorkel sind. Es ist eine umfassende Suite von Werkzeugen zur Datenkennzeichnung, zur Erkennung von Modellfehlern und zur Organisation Ihrer Daten-Workflows. Wo Snorkel auf automatische Kennzeichnung setzt, ist Labelbox fantastisch für Projekte, die eine menschliche Note erfordern und es Ihrem Expertenteam ermöglichen, über eine ziemlich saubere Benutzeroberfläche zusammenzuarbeiten.

Vorteile:

• Es kann alle Arten von Daten verarbeiten: Bilder, Video, Text und Audio.

• Ideal für Projekte, die eine qualitativ hochwertige, nuancierte Kennzeichnung durch echte Menschen erfordern.

• Es kombiniert Datenkennzeichnung, -verwaltung und Modellprüfung an einem Ort.

Nachteile:

• Es ist ein guter Teil an Einrichtung und Verwaltung erforderlich.

• Ihr Hauptabonnementplan hat eine benutzerdefinierte Preisgestaltung, was die Budgetierung zu einem Ratespiel machen kann.

• Die Plattform dreht sich alles um die Vorbereitung von Daten; sie bietet keine gebrauchsfertige Lösung für ein Geschäftsproblem.

Preisgestaltung: Die Preisgestaltung von Labelbox ist eine Mischung aus Software und Dienstleistungen.

• Kostenlose Stufe: Sie haben einen ziemlich anständigen kostenlosen Plan für Einzelpersonen und kleine Teams, der sich hervorragend für den Einstieg eignet.

• Abonnement-Stufe: Dies ist ihr Unternehmensangebot mit benutzerdefinierter Preisgestaltung. Sie müssen mit ihnen sprechen, um ein Angebot zu erhalten.

• Dienstleistungen: Wenn Sie möchten, dass sie die Datenkennzeichnung für Sie übernehmen, ist dies ein weiteres individuelles Angebot.

3. SuperAnnotate

SuperAnnotate ist ein weiterer starker Akteur in der Welt der Datenannotation, der besonders für seine hohe Anpassbarkeit bekannt ist. Es eignet sich hervorragend für wirklich komplexe Projekte, wie z. B. im Bereich Computer Vision, wo Sie möglicherweise Ihre eigenen spezifischen Annotationswerkzeuge und Qualitätsprüfungen erstellen müssen. Sie bieten sowohl die Software als auch verwaltete Dienstleistungen an, um die Kennzeichnung für Sie zu übernehmen.

Vorteile:

• Super flexible Plattform, die Sie für einzigartige Projekte nach Ihren Wünschen anpassen können.

• Verfügt über solide Werkzeuge zur Verwaltung Ihrer Projekte und zur Sicherstellung einer hohen Qualität.

• Es ist so konzipiert, dass Ihre internen Teams, externe Helfer und QA-Leute alle an einem Ort zusammenarbeiten können.

Nachteile:

• Es kann für einfachere Kennzeichnungsaufgaben etwas übertrieben sein.

• Die Preisgestaltung ist nicht öffentlich, sodass Sie nicht schnell überprüfen können, ob es in Ihr Budget passt, ohne ein Verkaufsgespräch zu führen.

• Es ist für Teams konzipiert, die eine feinkörnige Kontrolle über den Annotationsprozess wünschen, nicht für diejenigen, die einfach alles auslagern möchten.

Preisgestaltung: SuperAnnotate hält seine Preise unter Verschluss. Sie müssen eine Demo anfordern, um ein Angebot für einen ihrer Pläne zu erhalten, was die Dinge verlangsamen kann, wenn Sie nur Optionen vergleichen möchten.

4. refinery

Wenn Sie nach einer Open-Source-Option suchen, ist refinery die beste Wahl. Vom Team bei Kern AI entwickelt, ist es für entwicklergeführte Teams konzipiert, die die volle Kontrolle über ihre Datenpipelines haben möchten, ohne an die Plattform eines bestimmten Unternehmens gebunden zu sein. Es eignet sich besonders gut für den Aufbau zuverlässigerer RAG-Systeme und hilft Ihnen, Ihre Daten so zu strukturieren, dass diese seltsamen KI-„Halluzinationen“ vermieden werden.

Vorteile:

• Es ist Open-Source, also flexibel und entwicklerfreundlich.

• Eine großartige Wahl für die Erstellung und Verbesserung von RAG-basierten Anwendungen.

• Sie können es selbst hosten, was ein großes Plus für die Datensicherheit ist.

Nachteile:

• Sie benötigen ernsthafte technische Expertise, um es einzurichten und am Laufen zu halten.

• Es hat nicht die polierte, benutzerfreundliche Oberfläche, die Sie von einem kommerziellen Produkt erhalten würden.

• „Kostenlos“ beinhaltet nicht die Kosten für die Server und die Ingenieure, die Sie zum Betrieb benötigen.

Preisgestaltung: Es ist kostenlos und Open-Source. Die wahren Kosten liegen in der Zeit und Infrastruktur, die Ihr Team dafür aufwenden muss. Kern AI bietet eine kommerzielle Plattform für größere Unternehmen an, aber dafür müssen Sie sich an deren Vertriebsteam wenden.

5. Scale AI

Scale AI ist der große Anbieter. Wenn Sie einen Berg von Daten haben und einfach Geld auf das Problem werfen wollen, um es zu lösen, ist Scale eine Option. Sie verfügen über eine riesige globale Belegschaft von menschlichen Annotatoren und können den gesamten Prozess für Sie übernehmen. Der Nachteil ist, dass es sich wie eine „Blackbox“ anfühlen kann, bei der Sie nicht viel Einblick in das haben, was passiert.

Vorteile:

• Bietet Zugang zu einer riesigen Belegschaft zur Kennzeichnung enormer Datensätze.

• Sie haben mit allen großen Namen wie OpenAI und Microsoft zusammengearbeitet.

Nachteile:

• Der Preis ist sehr hoch und für viele Teams unerreichbar.

• Sie erhalten nicht viel Kontrolle oder Einblick, wie Ihre Daten gekennzeichnet werden.

• Meta hat kürzlich eine riesige Summe in sie investiert, was einige Konkurrenten zögern lassen könnte, ihre Dienste zu nutzen.

Preisgestaltung: Die Preisgestaltung von Scale AI richtet sich fast ausschließlich an große Unternehmen.

• Enterprise: Dies ist ihr Hauptangebot, und Sie müssen eine Demo buchen, um einen Preis zu erhalten.

• Self-Serve: Sie haben eine Pay-as-you-go-Option, wenn Sie Ihre eigenen Kennzeichner mitbringen, aber das ist eindeutig nicht ihr Hauptfokus.

Dieses Video von einem Snorkel AI-Ingenieur erklärt, wie man Sprachmodelle an menschliche Vorlieben anpasst, ein Schlüsselkonzept für Teams, die ihre eigene KI entwickeln.

Wie man die richtige Plattform auswählt

Sie sind unentschlossen? Stellen Sie sich einfach eine Frage: „Ist mein Hauptziel, ein brandneues KI-Modell zu erstellen, oder geht es darum, ein Geschäftsproblem zu lösen?“

• Wenn Ihr Ziel Forschung und Entwicklung ist, Sie Datenwissenschaftler im Team haben und das Budget für die Entwicklung von etwas Eigenem vorhanden ist, dann ist eine Datenentwicklungsplattform wie Labelbox oder SuperAnnotate am sinnvollsten.

• Wenn Ihr Ziel jedoch darin besteht, die Supportkosten zu senken, Ihre Agenten effizienter zu machen oder mehr IT-Tickets in diesem Quartal zu bearbeiten, ist eine anwendungsorientierte Plattform der richtige Weg. Ein Tool wie eesel AI liefert sofort einen Mehrwert, indem es die Arbeit, die Sie bereits erledigen, mit dem Wissen, das Sie bereits haben, automatisiert – und das alles ohne eine einzige Zeile Code zu schreiben.

Der intelligentere Weg zum KI-gestützten Support

Sehen Sie, die Entwicklung eines benutzerdefinierten KI-Modells klingt auf dem Papier cool. Aber für die meisten Unternehmen ist es ein langer, teurer Weg ohne Garantie auf einen Erfolg am Ende. Der schnellere, praktischere Schritt ist die Nutzung einer Plattform, die all diese schwere Arbeit bereits für Sie erledigt hat.

Mit einer Lösung wie eesel AI können Sie einen leistungsstarken und sicheren KI-Agenten in wenigen Minuten in Betrieb nehmen. Sie erhalten alle Vorteile der KI, wie 24/7-Support und sofortige Antworten, ohne den massiven Aufwand eines vollwertigen Data-Science-Projekts. Sie können klein anfangen, die Leistung sehen und dann skalieren, wenn Sie die Ergebnisse sehen.

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