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wie wir testen

42.080 Ingenieurstunden pro Jahr für die Prüfung von KI und Unternehmenssoftware

Erfahren Sie mehr über unsere Investitionen in Benchmarking, um eine realistische Testumgebung für verschiedene B2B-Technologielösungen zu schaffen.

Ansatz

Benchmarking ist schwierig. Jedes Unternehmen hat unterschiedliche Bedürfnisse, die sich außerhalb dieser Unternehmen nicht perfekt simulieren lassen. Unser Benchmarking-Ansatz basiert auf folgenden Säulen:

  • Kontinuierliche Verbesserung: Mit zunehmender Reife der Produkte entwickeln sich auch deren Anwendungsfälle weiter, und damit auch die Art und Weise, wie wir unsere Benchmarks durchführen.
  • Gleicher Zugang zu zusammenfassenden Ergebnissen und zur Methodik: Jede Marke und jeder Leser sieht dieselbe Methodik, dieselben Kennzahlen und dieselben veröffentlichten Ergebnisse. Abonnenten der Benchmarking-Dienste von AIMultiple erhalten zusätzlich granulare Ergebnisse auf Aufgabenebene.
  • Unabhängigkeit der Ergebnisse: Wir veröffentlichen, was wir messen. Abonnenten können sich nicht aus Benchmarks zurückziehen und die Ergebnisse in keiner Weise beeinflussen.
  • Relevante Anwendungsfälle: Es gibt unzählige Möglichkeiten, jede Technologielösung einzusetzen. Wir bemühen uns, möglichst realistische Benchmarks zu erstellen.
    • Wir werden zu langfristigen Nutzern der Produkte, die wir bewerten
    • Experten befragen
    • Analyse von Fallstudien und Rezensionen, um die Erfahrungen anderer Nutzer zu verstehen
  • Transparenz:
    • Wir wenden die wissenschaftliche Methode an und veröffentlichen unsere Vorgehensweise inklusive des Zeitpunkts jedes Benchmarks. Unser Ziel ist es, anderen zu helfen, unsere Messungen zu verstehen und unsere Ergebnisse bei Bedarf zu reproduzieren.
    • Wir möchten in jedem Benchmark Testdaten veröffentlichen. Dies kann jedoch zu Datenverfälschungen führen, da manche Produkte in den Testdaten besser abschneiden als in der Realität. Um dies zu vermeiden, führen wir die meisten unserer Tests mit separaten Testdatensätzen durch. Wir bemühen uns, diese separaten Testdatensätze nach Möglichkeit durch Open-Source-Datensätze zu ergänzen.
  • Reproduzierbarkeit: Die Leistung schwankt im Zeitverlauf. Daher führen wir für jede Metrik mehrere Messungen über einen längeren Zeitraum durch. In Fällen, in denen dies nicht erreicht wurde, werden wir diesen Punkt im Rahmen des Benchmarks hervorheben.

Benchmarks in Zahlen

KI:

Webdaten:

Anwendungssicherheit: 10 Web-Scans wurden für unseren DAST-Benchmark analysiert.

Datensicherheit: 5 DLP-Tools wurden anhand von über 10 Metriken in unserem DLP-Benchmark bewertet.

IT-Automatisierung:

Agentic AI:

  • Die Leistungsfähigkeit führender Agentic CLI-Tools im Einzelfall wurde anhand von 10 realen Problemstellungen evaluiert.

Hinter unseren Benchmarks

AIMultiple-Branchenanalysten arbeiten mit unserem Netzwerk von Geschäftsexperten und Hauptanalysten zusammen, um AIMultiple-Artikel zu schreiben und zu aktualisieren.

AIMultiple Akademie

Wir haben die AIMultiple Academy als strukturiertes Trainingsprogramm ins Leben gerufen, um die technischen Kompetenzen unseres Teams zu stärken. Unser CTO leitet diese praxisorientierten Schulungen und kombiniert theoretische Inhalte mit praktischen Aufgaben, die wertvolle Praxiserfahrung vermitteln. Mit dieser Initiative entwickeln wir unsere Analysten zu KI-kompetenten Entwicklern, die komplexe Produkte souverän bewerten und vergleichen können. Diese technische Weiterbildung ist eine strategische Investition in die Fähigkeit unseres Teams, fundiertere und aussagekräftigere Produktbewertungen und Benchmarks zu erstellen.

Warum also nicht einfach unsere Benchmarks per Vibe-Code erstellen?

  • Konstanz im Zeitverlauf: Unsere Benchmarks müssen wiederholt durchgeführt werden, um Leistungsverbesserungen zu messen. Auch wenn moderne Codierungswerkzeuge wie Cursor und Windsurf bei der Erstellung funktionsfähiger MVPs helfen können, erfordert die Bereitstellung dieser Anwendungen weiterhin fundierte Entwicklerkenntnisse, die über die reine Codegenerierung hinausgehen. Ohne entsprechende DevOps- und Infrastrukturexpertise fällt es Teams schwer, den Übergang vom Prototyp zur Produktionsumgebung zu meistern.
  • Sicherheit: Ohne angemessene Prüfung und Verständnis des im Rahmen von KI generierten Codes sind Systeme anfällig für Sicherheitslücken. Unsere Schulung legt Wert auf die Identifizierung und Minderung dieser potenziellen Angriffsvektoren, um die Sicherheit und Zuverlässigkeit der Benchmarks zu gewährleisten.
  • Hinweis: Obwohl KI Code generieren kann, benötigen unsere Analysten dennoch grundlegende Softwarekenntnisse, um diese Benchmarks korrekt zu interpretieren.

Gängige Konfidenzintervalle

Da wir nur eine begrenzte Anzahl von Tests durchführen, ist es notwendig, Konfidenzintervalle zu berechnen. Wir haben hierfür diese Formel und 95%-Konfidenzintervalle im gesamten Bericht verwendet.

Teilnehmer

Jeder Benchmark von AIMultiple umfasst die führenden Produkte seines Bereichs, und jeder Benchmark nennt die Kriterien, nach denen diese ermittelt wurden. Wir identifizieren führende Produkte anhand öffentlich überprüfbarer Kennzahlen zur Marktpräsenz wie der Mitarbeiterzahl, die in unserer Forschungsmethodik beschrieben sind.

Ein Produkt, das diese Schwelle noch nicht erreicht, kann dennoch aufgenommen werden, indem es die Benchmarking-Dienste von AIMultiple abonniert.

Wir danken Hunderten von Marken, die uns Zugang zu ihren Produkten gewähren, sei es durch die Bereitstellung von Guthaben oder großzügigen kostenlosen Testzeiträumen, die es uns ermöglichen, Lösungen zu vergleichen.

Zeitpunkt der Benchmarks

Wir wiederholen Benchmarks, wenn sich Produkte ändern. Abonnenten können nach einer größeren Version ihrer Lösung einen Benchmark einplanen lassen.

Jeder Benchmark gibt an, wann und in welcher Version jedes Produkt getestet wurde, sodass Sie erkennen können, wie aktuell die jeweilige Bewertung ist.

Warum Benchmarking in der B2B-Technologie wichtig ist

Transparente, datengestützte Benchmarks zur Produktleistung sind selten. Herkömmliche Branchenanalysten stützen sich auf intransparente und potenziell voreingenommene Bewertungen, bei denen ausschließlich folgende Daten veröffentlicht werden:

  • Qualitative (d. h. Marktverständnis) und quantitative Kriterien auf High-Niveau, anhand derer Produkte bewertet werden
  • High-Niveau-Bewertungen dieser Kriterien ohne Offenlegung der Bewertung zugrunde liegenden Werte

  • Analystenbias: Analysten bewerten die Antworten der Anbietervertreter, einschließlich qualitativer Aspekte. Anbietervertreter mit Geschäftsbeziehungen zu Branchenanalysten haben die Möglichkeit, diese Beziehungen durch regelmäßige Telefonate über das Jahr hinweg auszubauen. Anbietervertreter ohne solche Geschäftsbeziehungen präsentieren ihr Produkt hingegen in einem einzigen Telefonat.
  • Interessenkonflikt: Im Rahmen dieser Bewertungen werden die Vertreter der Anbieter nach ihren vertraulichen Daten (z. B. Umsatz, Funktionen, Roadmap usw.) befragt. Da offensichtlich ist, welche Antworten zu besseren Ergebnissen für den Anbieter führen (z. B. führt ein höherer Produktumsatz wahrscheinlich zu einer besseren Platzierung), besteht für die Anbieter ein Interessenkonflikt.

Unternehmen können bessere Technologieentscheidungen treffen, nachdem sie objektive und datengestützte Benchmarks geprüft haben.