No-Code AI: Vorteile, Branchen & Hauptunterschiede

No-Code AI-Tools ermöglichen es Benutzern, KI-Anwendungen zu erstellen, zu trainieren oder bereitzustellen, ohne Code zu schreiben. Diese Plattformen verlassen sich typischerweise auf Drag-and-Drop-Oberflächen, natürliche Sprach-Prompts, geführte Einrichtungswizards oder visuelle Workflow-Builder. Dieser Ansatz senkt die Einstiegshürden und macht die KI-Entwicklung für Benutzer ohne Programmierkenntnisse zugänglich.

In jüngster Zeit hat sich No-Code AI weit über einfache Automatisierung und Prototypen in der Frühphase hinaus entwickelt. Viele Plattformen unterstützen jetzt Workflows auf Produktionsniveau, verarbeiten verschiedene Datentypen wie Text und Bilder und enthalten agentenähnliche Funktionen, die es Modellen ermöglichen, Aufgaben auszuführen, anstatt nur Ausgaben zu generieren.

Entdecken Sie wichtige branchenspezifische Anwendungen, führende No-Code-Plattformen und kritische Unterschiede zu AutoML.

No-Code AI-Plattformen

Um No-Code AI handlungsorientiert zu machen, finden Sie hier einige führende Plattformen und Tools, die nicht-technische Benutzer heute in verschiedenen KI-Fähigkeiten erkunden können, einschließlich Sprachmodellen, Vision, Automatisierung und Analytik:

LLM-basierte Plattformen

ChatGPT Custom GPTs (OpenAI)

Erstellen Sie maßgeschneiderte KI-Assistenten mit spezifischem Verhalten, Tonfall oder Wissen. Einrichtung über natürliche Sprachanweisungen und Datei-Uploads. Ab Februar 2026 laufen GPTs standardmäßig auf GPT-5.2, „Apps" haben „Connectors" für die Tool-Integration ersetzt, und der Voice-Modus wird jetzt unterstützt.

Flowise

Ein Drag-and-Drop-Visual-Builder zum Erstellen von LLM-basierten Apps (z. B. Chatbots, Agenten, RAG-Pipelines) mit LangChain im Hintergrund. Ideal für Prototyping.

MagickML

Eine visuelle No-Code-Oberfläche zum Verketteln von LLMs und APIs zur Erstellung von konversationeller KI, Workflows und Tools. Entwickelt für Nicht-Programmierer mit Agentenunterstützung.

MindStudio

Bietet Zugang zu über 200 KI-Modellen über eine visuelle Oberfläche, sodass Benutzer Workflows erstellen können, ohne separate API-Schlüssel oder Abrechnungen für jeden Anbieter verwalten zu müssen.

Es enthält einen Drag-and-Drop-Workflow-Builder mit vorgefertigten Modulen, eine KI-„Architekt"-Funktion, die Workflow-Gerüste aus Textbeschreibungen generiert, und Unterstützung für die dynamische Tool-Auswahl, sodass Agenten Tools zur Laufzeit auswählen können.

No-Code-Daten- & prädiktive KI-Tools

Levity

Trainiert Modelle für Dokumentenklassifizierung, Stimmungsanalyse oder Bilderkennung. Integration mit Zapier und Slack.

Obviously.AI

Laden Sie Ihren Datensatz hoch und generieren Sie Vorhersagen (z. B. Kundenabwanderung, Umsatzprognose).

No-Code-KI-Analytik & Dashboards

MonkeyLearn

Bietet Textanalysetools (z. B. Keyword-Extraktion, Stimmungsanalyse) mit einer intuitiven Dashboard und Integrationen für Tabellenkalkulationen und Apps.

Automatisierung & Workflows

Creatio

Eine No-Code-Agenten-Plattform, die CRM, Prozessautomatisierung und KI-Fähigkeiten in einer einzigen Plattform kombiniert.

Durch sein KI-Command Center können Organisationen KI-Agenten ohne Programmierung entwerfen, bereitstellen und verwalten und dabei die volle Sichtbarkeit und Governance über die KI-Nutzung aufrechterhalten. Creatio bietet auch vorgefertigte und anpassbare KI-Agenten für Vertrieb, Marketing und Service, die Teams dabei helfen, Aufgaben zu automatisieren, Workflows zu orchestrieren und Erkenntnisse im gesamten Unternehmen zu generieren.

Bardeen

Eine Browser-Automatisierungsplattform, die KI-Agenten und No-Code-Automatisierung für wiederkehrende Aufgaben wie Berichterstattung, E-Mail-Sortierung und Terminplanung kombiniert.

Make.com (ehemals Integromat)

Bietet LLM-Module zur Automatisierung von Workflows wie E-Mail-Erstellung, Dokumenten-Erstellung oder Weiterleitung von Anfragen basierend auf Eingaben in natürlicher Sprache.

Zu den Funktionen gehören native KI-Agenten mit visueller Orchestrierung und Reasoning-Panels, ein KI-Web-Suchmodul, MCP-Client-Integration für standardisierte Tool-Nutzung und der Maia-KI-Assistent, der beim Erstellen von Automatisierungen mit natürlicher Sprache hilft.

Zapier AI

Bietet KI-gestützte Automatisierungen mit Tools wie OpenAI, die logikbasierte Workflows (z. B. Zusammenfassen von E-Mails, Entwerfen von Antworten, Klassifizieren von Nachrichten) ermöglichen.

Vibe Coding/App-Builders

Base 44

Ermöglicht es Benutzern, natürliche Sprach-Prompts in Full-Stack-Web- und Mobile-Anwendungen umzuwandeln, indem Backend-Infrastruktur (Datenbanken, APIs, Auth, Speicher, Zahlungen) und Frontend-Logik automatisch aus reinem Englisch generiert werden.

Es enthält KI-gesteuerte Funktionen wie Builder-Chat und Diskussionsmodus; Kerninfrastruktur wie Datenbankverwaltung, Dateispeicher, E-Mail-Systeme und Zahlungsabwicklung; sowie App-Verwaltungstools wie benutzerdefinierte Domains, Workflow-Automatisierung und Analytik.

Lovable

Lovable.dev ist ein Web-Builder, der es Benutzern ermöglicht, Anwendungen unter Verwendung von natürlichen Sprach-Prompts anstelle von manuellem Codieren zu erstellen, zu iterieren und bereitzustellen. Benutzer können beschreiben, wie ihre App oder Website funktioniert, und die Plattform generiert ein funktionierendes Frontend, Backend, Datenbank, Authentifizierung und Integrationen mit bearbeitbarem echem Code und Bereitstellungsoptionen.

Bolt.new (von StackBlitz)

Browserbasierter KI-App-Builder, der Claude verwendet, um Full-Stack-Anwendungen aus Text-Prompts mit sofortigen Vorschauen via WebContainer-Technologie zu generieren.

No-Code mit KI-Agenten: Leistungsstärkere Citizen-Agent-Builders

Neue Forschungsergebnisse zeigen, dass No-Code-Tools leistungsfähiger werden, indem sie Schnittstellen in natürlicher Sprache mit agentenbasierter Orchestrierung kombinieren. Dies ermöglicht es Nicht-Experten, mehrstufige KI-Workflows und Anwendungen zu erstellen, ohne Code oder Infrastruktur zu berühren.

AIAP-Studie: Workflows in natürlicher Sprache, die von mehreren Agenten unterstützt werden

AIAP zeigt, wie eine No-Code-Plattform mehrdeutige Benutzeranweisungen in strukturierte Workflows umwandeln kann. Das System verwendet mehrere interne Agenten, die die Anfrage interpretieren, sie in Aufgaben zerlegen, Daten und Aktionen extrahieren und diese Aktionen den richtigen Tools zuordnen.¹

Bemerkenswerte Fähigkeiten umfassen:

• Umgangssprachliche Eingaben in klare und geordnete Schritte umwandeln.
• Daten, Aktionen und Kontext direkt aus natürlicher Sprache identifizieren und visualisieren.
• Automatisches Zuordnen von vom Benutzer beschriebenen Aktionen zu geeigneten APIs oder Modellen.
• Nicht-Experten ermöglichen, End-to-End-KI-Dienste zu erstellen, wie in Benutzerstudien gezeigt, bei denen Teilnehmer funktionale Workflows nur mit natürlichen Sprach-Prompts und modularen Blöcken erstellten.

LLM4FaaS-Studie: Generieren und Bereitstellen von Anwendungen durch natürliche Sprache

LLM4FaaS konzentriert sich auf eine andere Ebene der No-Code-Entwicklung: Das Umwandeln von Beschreibungen in natürlicher Sprache in bereitstellbare Anwendungen.

Es integriert ein LLM mit einer Function-as-a-Service-Plattform, sodass Benutzer die gewünschte Funktionalität beschreiben können, während das System Code-Generierung, Verpackung und Bereitstellung automatisch übernimmt.²

Wichtige Erkenntnisse umfassen:

• Benutzer schreiben Beschreibungen; das System erstellt Prompts, generiert Code und stellt ihn bereit, ohne technisches Wissen zu erfordern.
• Das FaaS-Backend entfernt operative Aufgaben wie Server-Einrichtung oder Runtime-Konfiguration.
• In Bewertungen mit echten Benutzer-Prompts erreichte LLM4FaaS eine 71% semantische Bestehensquote und übertraf eine Nicht-FaaS-Basislinie und ein bestehendes LLM-Ausführungstool.

No-Code AI in verschiedenen Branchen

Abbildung 1: Online-Interesse an No-Code AI.

Finanzen

Finanzinstitute können No-Code AI-Tools für prädiktive Analysen, Stimmungsanalyse, Betrugserkennung und Kunden-Datenanalyse verwenden.

Diese Tools helfen dabei, genaue prädiktive Modelle zu erstellen und Aufgaben wie die Analyse historischer Daten, den Aufbau linearer Regressionsmodelle oder die Integration von KI zur Risikobewertung durchzuführen, alles ohne Code zu erfordern.

Gesundheitswesen

No-Code AI-Lösungen helfen Gesundheitsdienstleistern, strukturierte und unstrukturierte Daten für Patientendiagnostik, Bildklassifizierung (z. B. Röntgen oder MRT) und prädiktive Analysen zu analysieren. Dieser No-Code-Ansatz beschleunigt die KI-Einführung in der medizinischen Forschung und operative Effizienz.

Beispielsweise ermöglichen KI-Gesundheitswesen-Tools Anbietern, optimale Behandlungen zu identifizieren, indem sie Patientendaten analysieren, einschließlich Genetik, Lebensstil und Krankengeschichte, um personalisierte Behandlungspläne zu entwickeln. Dieser Ansatz verbessert die Wirksamkeit der Behandlung, minimiert Nebenwirkungen und reduziert Kosten durch Vermeidung unnötiger Eingriffe.

Einzelhandel und E-Commerce

Einzelhändler und E-Commerce-Unternehmen können No-Code AI für Kundensegmentierung, Stimmungsanalyse aus Textdaten, prädiktive Umsatzprognosemodelle und personalisiertes Marketing mit generativen KI-Tools verwenden.

Beispielsweise ermöglicht die Personalisierung von Websites mit KI und maschinellem Lernen die Anpassung des Online-Shopping-Erlebnisses basierend auf Kundenverhalten und -präferenzen, wie Kaufhistorie und Surfverhalten. Es bietet personalisierte Produktempfehlungen und Marketingbotschaften, was Kundenbeziehungen und Loyalität verbessert.

Ein weiteres Beispiel für die Nutzung von No-Code AI im Einzelhandel ist die Implementierung von Self-Checkout-Systemen. Self-Checkout-Systeme helfen, Transaktionen zu vereinfachen, indem sie Kunden ermöglichen, Käufe unabhängig abzuschließen. Diese Systeme helfen, Aufgaben wie Artikel-Scannen und Zahlungsabwicklung für ein reibungsloses Checkout-Erlebnis zu automatisieren.

Produktion

No-Code AI-Plattformen helfen Produktions unternehmen dabei, Aufgaben wie Objekterkennung, Anomalieerkennung und vorausschauende Wartung mit Computer Vision und automatisiertem maschinellem Lernen zu automatisieren. Diese Tools können auch Geschäftsdaten analysieren und Prozesse optimieren, ohne Datenwissenschaftsexpertise zu benötigen.

Beispielsweise ermöglichen No-Code AI-Tools Herstellern, Prozesse für eine nachhaltige Produktion zu optimieren. Process Mining-Tools helfen, Engpässe zu identifizieren und zu beseitigen, indem sie die Leistung über Regionen hinweg analysieren, bis hin zu einzelnen Schritten, einschließlich Dauer, Kosten und Personal.

Diese Erkenntnisse ermöglichen es Herstellern, Workflows zu straffen und konsistente Systeme einzurichten, um pünktliche und genaue Lieferungen sicherzustellen, trotz des Betriebs mehrerer Fabriken in verschiedenen Regionen.

Marketing und Werbung

Marketer können Daten analysieren, um gezielte Kampagnen mit generativen KI-Modellen für Content-Erstellung, Bildgenerierung und natürliche Sprachverarbeitung mit No-Code-Tools zu erstellen. Diese Tools ermöglichen es ihnen, Kundendaten effizient zu verwalten und KI-Lösungen mit nur wenigen Klicks bereitzustellen.

Bildung

Bildungs-Einrichtungen können No-Code AI nutzen, um KI-Assistenten zu entwickeln, Daten zur Schülerleistung zu analysieren und KI in Lernplattformen zu integrieren.

Beispielsweise hilft ChatGPT Lehrern, ihren Workflow zu verbessern, indem es Unterstützung bei Grammatikprüfungen, Schreibbewertung und Benotung bietet. Lehrer können ChatGPT zum Korrekturlesen von Lehrplänen, zum Geben von Feedback zu Schülerarbeiten und zum Unterrichten von Grammatik und Schreibfähigkeiten verwenden.

Zusätzlich unterstützt ChatGPT bei der Benotung, indem es Inhalt, Struktur und Kohärenz in Schülerarbeiten analysiert, automatisiertes Feedback bietet und bei der Erstellung von Benotungsrubriken hilft, die mit Lernzielen übereinstimmen.

Technologie und Startups

Startups können von No-Code AI-Tools profitieren, die es ihnen ermöglichen, schnell KI-Modelle zu prototypisieren, sodass Benutzer generative KI-Modelle mit Computer Vision und End-to-End-Prozessen testen können.

Beispielsweise kann ein Tech-Startup No-Code AI-Tools verwenden, um einen intelligenten Chatbot zur Automatisierung des Kundensupports zu erstellen. Sie können den Chatbot trainieren, um FAQs zu behandeln, häufige Probleme zu beheben und komplexe Anfragen an menschliche Agenten weiterzuleiten.

Mit No-Code-Plattformen kann das Team den Chatbot mit ihrer Website und CRM-Systemen integrieren, ohne Code schreiben zu müssen.

Logistik und Lieferkette

Unternehmen in Logistik können No-Code-Tools verwenden, um strukturierte und unstrukturierte Daten zu analysieren, die Nachfrage vorherzusagen, Routen zu optimieren und den Bestand zu verwalten.

Beispielsweise können KI-gesteuerte Bots mit Computer Vision wiederkehrende Inventaraufgaben wie das Echtzeit-Scannen automatisieren. Diese Bots können das Inventarmanagement in Lagern und Einzelhandelsgeschäften unterstützen und die Effizienz und Genauigkeit verbessern.

Was kommt als nächstes für No-Code AI?

Die Richtung von No-Code AI wird klarer, da die Forschung fortschreitet und mehr Tools auf den Markt kommen. Der allgemeine Trend zeigt auf Plattformen, die komplexere Aufgaben unterstützen und gleichzeitig für nicht-technische Benutzer zugänglich bleiben.

Wachsender Einsatz von agentic, multimodalen und Multi-Agent-Systemen

Neue Forschungsanstrengungen deuten auf einen Wandel hin zu Systemen, die breitere Eingaben verarbeiten und mehrere Schritte koordinieren können. Diese Entwicklungen ermöglichen es Benutzern, Workflows zu erstellen, die Text, Bilder und potenziell Video in einer einzigen Umgebung verarbeiten.

Solche Workflows können auch Aktionen auslösen, anstatt nur Vorhersagen zu treffen, was die Bandbreite möglicher Anwendungen erweitert.

Erweiterung von Open-Source- und selbst hostbaren Plattformen

Mehr Teams wählen Tools, die sie auf ihrer eigenen Infrastruktur bereitstellen können. Dies hilft Organisationen, die Kontrolle über ihre Daten zu behalten, die Abhängigkeit von externen Anbietern zu verringern und Tools an ihre spezifischen Anforderungen anzupassen.

Das Wachstum dieser Plattformen gibt technischen Teams zusätzliche Flexibilität und unterstützt gleichzeitig Nicht-Code-Schnittstellen für Alltagsbenutzer.

Tiefere Integration in Unternehmensprozesse

No-Code AI geht über isolierte Automatisierungen hinaus. Organisationen beginnen, diese Tools in breitere Prozesse zu integrieren, einschließlich interner Systeme, Kundensupport, Analytik und Workflow-Koordination.

Verbesserungen bei Benutzerfreundlichkeit und Abstraktion

Viele Plattformen arbeiten daran, die Benutzererfahrung zu vereinfachen. Klarere Schnittstellen, geführte Workflows und bessere Erklärungen des Modellverhaltens helfen Benutzern zu verstehen, was das System tut.

Gleichzeitig zielen die Tools darauf ab, genügend Konfigurationsoptionen für Teams anzubieten, die mehr Kontrolle benötigen. Die Balance zwischen Einfachheit und Flexibilität wird wahrscheinlich ein wichtiges Designziel bleiben.

Hauptvorteile von No-Code AI-Lösungen

No-Code AI-Lösungen senken die Einstiegshürden für Einzelpersonen und Unternehmen, um mit KI und maschinellem Lernen zu experimentieren. Diese Lösungen ermöglichen es Unternehmen, KI-Modelle schnell und kostengünstig einzuführen, sodass ihre Domänenexperten von der neuesten Technologie profitieren können.

Es kombiniert Geschäftserfahrung mit KI

Wissenschaft ist immer noch ein aufstrebendes Feld, und die meisten Datenwissenschaftler haben weniger Geschäftserfahrung als Domänenexperten.

Mit diesen No-Code-Lösungen können Geschäftsanwender ihre domänenspezifische Erfahrung nutzen und schnell KI-Lösungen erstellen.

Es ist schnell und kostengünstig

Das Erstellen benutzerdefinierter KI-Lösungen erfordert das Schreiben von Code, das Bereinigen von Daten, das Kategorisieren und Strukturieren von Daten, das Trainieren des Modells und das Debuggen. Dies dauert noch länger für diejenigen, die mit Datenwissenschaft nicht vertraut sind.

Einer der offensichtlichsten Vorteile von Automatisierung und No-Code-Technologien sind die Einsparungen, die sie bieten. Unternehmen können den Bedarf an Datenwissenschaftlern reduzieren, indem sie ihre Geschäftsanwender Machine-Learning-Modelle erstellen lassen.

Es hilft Datenwissenschaftlern, sich zu konzentrieren

Für Unternehmen, die bereits ein Datenwissenschaftsteam haben, verlagern Anfragen von anderen Mitarbeitern den Fokus des Datenwissenschaftsteams auf leicht zu lösende Aufgaben. No-Code-Lösungen minimieren diese ablenkenden Anfragen, indem sie Geschäftsanwendern ermöglichen, sie selbst anzugehen.

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Was sind die Herausforderungen?

Skalierbarkeitsgrenzen

No-Code AI-Tools machen es einfach, Prototypen und kleine interne Automatisierungen zu erstellen, aber sie haben oft Schwierigkeiten, wenn die Arbeitslast wächst. Dies geschieht, weil Benutzer wenig Kontrolle über die zugrunde liegende Infrastruktur haben. Wenn sich Projekte erweitern, werden die versteckten Einschränkungen der Plattform sichtbarer.

Zu den wichtigsten Problemen gehören:

• Die Leistung verlangsamt sich beim Umgang mit größeren Datensätzen oder höheren Anfragevolumina.
• Anbietergrenzen für Datengröße, API-Durchsatz oder verfügbare Modelltypen.
• Unfähigkeit, die Systemarchitektur zu ändern, wie z. B. benutzerdefinierte Vorverarbeitung oder Workflow-Logik.
• Fehlen detaillierter Konfigurationsoptionen, auf die technische Teams angewiesen sind, um große Systeme effizient zu halten.

Leistungs- und Generalisierungsgrenzen

Viele No-Code AI-Tools verlassen sich auf vortrainierte Modelle oder vereinfachte Trainingsoberflächen. Diese Abkürzungen helfen nicht-technischen Benutzern, schnell zu starten, aber sie schränken auch ein, wie weit die Leistung für spezialisierte Aufgaben gesteigert werden kann.

Häufige Einschränkungen umfassen:

• Minimale oder kein Zugang zu Fine-Tuning-Parametern über hochrangige Kontrollen hinaus.
• Vereinfachte Trainingsschleifen, die Experimente mit Modelldesign einschränken.
• Eingeschränkte Datenpipelines, die keine erweiterte Feature-Engineering unterstützen können.
• Höheres Risiko von Overfitting bei der Arbeit mit kleinen oder engen Datensätzen.

Governance, Sicherheit und verantwortungsvolle Nutzung

Da No-Code AI-Tools leistungsfähiger werden, werfen sie zusätzliche Fragen zur Aufsicht und zum Datenschutz auf. Organisationen müssen verstehen, wie Daten durch das System fließen und wer darauf zugreifen kann.

Wichtige Überlegungen umfassen:

• Datenschutzbedenken entstehen, wenn sensible Informationen auf eine externe Plattform hochgeladen werden.
• Eingeschränkte Sichtbarkeit, wie Modelle Entscheidungen treffen, was in regulierten Umgebungen erforderlich sein kann.
• Zugriffskontrolle und Audit-Bedürfnisse, wie das Nachverfolgen, wer einen Workflow erstellt, geändert oder bereitgestellt hat.

Was sind die Unterschiede zwischen AutoML und No-Code AI?

AutoML und No-Code AI sind beide Tools, die entwickelt wurden, um die Entwicklung von KI- und Machine-Learning-(ML)-Modellen zu vereinfachen, aber sie dienen verschiedenen Benutzergruppen und Zwecken mit wichtigen Unterschieden:

Zielgruppe

• AutoML: Hauptsächlich an Datenwissenschaftler und technische Benutzer gerichtet, die Expertise in Datenwissenschaft und maschinellem Lernen haben.
• No-Code AI: Für Benutzer ohne technisches Wissen, wie Business-Analysten, Pädagogen, HR-Profis, Vertrieb und Marketingleute.

Komplexität vs. Einfachheit

• AutoML: Bietet Transparenz und Kontrolle über die gesamte ML-Pipeline, einschließlich Datenvorverarbeitung, Feature-Engineering, Modellauswahl und Hyperparameter-Tuning. Diese Komplexität ermöglicht es Datenwissenschaftlern, Modelle anzupassen und zu verfeinern, um spezifische Bedürfnisse zu erfüllen.
• No-Code AI: Vereinfacht den Prozess durch Abstraktion der Details der ML-Pipeline. Benutzer interagieren mit einfach zu bedienenden visuellen Schnittstellen für eine schnelle Modellentwicklung ohne technische Komplexität.

Flexibilität vs. Benutzerfreundlichkeit

• AutoML: Bietet größere Flexibilität für erweiterte Anpassung und Fine-Tuning, was es für komplexe Projekte geeignet macht, die präzise Kontrolle erfordern.
• No-Code AI: Priorisiert Benutzerfreundlichkeit und Zugänglichkeit, was es ideal für einfache Anwendungsfälle macht, aber weniger anpassbar für fortgeschrittene oder nuancierte Anforderungen.

Am besten für

• AutoML: Erfahrene Benutzer, die wiederkehrende Aufgaben in der ML-Entwicklung verwalten möchten, während sie die Fähigkeit behalten, bestimmte Aspekte der Pipeline anzupassen.
• No-Code AI: Nicht-technische Benutzer, die schnell KI-Lösungen entwickeln müssen, wie prädiktive Modelle oder Datenanalyse, ohne in die technischen Details einzutauchen.

FAQs

Diese Forschung zitieren

Wählen Sie das Format, das zu Ihrem Veröffentlichungsort passt. Wenn Sie die Link-Version in Ihr CMS einfügen, bleibt der Backlink erhalten.

@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem and Ermut, Sıla},
  title  = {{No-Code AI: Vorteile, Branchen & Hauptunterschiede}},
  year   = {2026},
  month  = jun,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/no-code-ai}},
  note   = {AIMultiple. Abgerufen am 23. Juni 2026}
}

Referenzlinks

1.

https://arxiv.org/pdf/2508.02470

2.

https://arxiv.org/pdf/2502.14450

Cem Dilmegani

Leitender Analyst

Folgen auf

Cem ist seit 2017 leitender Analyst bei AIMultiple. AIMultiple informiert monatlich Hunderttausende von Unternehmen (laut similarWeb), darunter 55 % der Fortune 500. Cems Arbeit wurde von führenden globalen Publikationen wie Business Insider, Forbes und der Washington Post, von globalen Unternehmen wie Deloitte und HPE sowie von NGOs wie dem Weltwirtschaftsforum und supranationalen Organisationen wie der Europäischen Kommission zitiert. Weitere namhafte Unternehmen und Ressourcen, die AIMultiple referenziert haben, finden Sie hier. Im Laufe seiner Karriere war Cem als Technologieberater, Technologieeinkäufer und Technologieunternehmer tätig. Über ein Jahrzehnt lang beriet er Unternehmen bei McKinsey & Company und Altman Solon in ihren Technologieentscheidungen. Er veröffentlichte außerdem einen McKinsey-Bericht zur Digitalisierung. Bei einem Telekommunikationsunternehmen leitete er die Technologiestrategie und -beschaffung und berichtete direkt an den CEO. Darüber hinaus verantwortete er das kommerzielle Wachstum des Deep-Tech-Unternehmens Hypatos, das innerhalb von zwei Jahren von null auf einen siebenstelligen jährlichen wiederkehrenden Umsatz und eine neunstellige Unternehmensbewertung kam. Cems Arbeit bei Hypatos wurde von führenden Technologiepublikationen wie TechCrunch und Business Insider gewürdigt. Er ist ein gefragter Redner auf internationalen Technologiekonferenzen. Cem absolvierte sein Studium der Informatik an der Bogazici-Universität und besitzt einen MBA der Columbia Business School.

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Recherchiert von

Sıla Ermut

Branchenanalyst

Folgen auf

Sıla Ermut ist Branchenanalystin bei AIMultiple und spezialisiert auf E-Mail-Marketing und Vertriebsvideos. Zuvor war sie als Personalberaterin in Projektmanagement- und Beratungsunternehmen tätig. Sıla hat einen Master of Science in Sozialpsychologie und einen Bachelor of Arts in Internationalen Beziehungen.

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Evgeniy Mamchenko

Jun 02, 2021 at 13:41

You can try transfer learning for image classification without writing any code in an Android app called Pocket AutoML. It trains a model right on your phone without sending your photos to some "cloud" so it can even work offline.

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