Top No-Code-ML-Plattformen: ChatGPT-Alternativen

Wir haben 3 No-Code-Machine-Learning-Plattformen anhand wichtiger Metriken verglichen: Datenverarbeitung (Umgang mit fehlenden Werten, Ausreißern), Modelleinrichtung und Benutzerfreundlichkeit, Ausgabe von Genauigkeitsmetriken, Verfügbarkeit von Visualisierungen sowie wesentliche Einschränkungen oder Anmerkungen, die während des Tests beobachtet wurden.

No-Code-Machine-Learning-Tools-Benchmark

Hinweis: Die Bewertungen stellen die durchschnittliche Leistung über kNN und logistische Regression dar, sofern zutreffend. Die Ergebnisse können je nach Komplexität des Datensatzes variieren.

ChatGPT Data Analyst, Akkio und Gemini unterstützen das Modelltraining und wurden mit demselben Datensatz und zwei grundlegenden Klassifikationsmodellen – k-Nearest Neighbors und logistische Regression – verglichen. Gigasheet unterstützt kein Modelltraining und wurde von diesem Teil des Vergleichs ausgeschlossen. Weitere Details finden Sie in unserer Benchmark-Methodik.

ChatGPT Data Analyst erzielte die beste Gesamtleistung mit der höchsten durchschnittlichen Genauigkeit und dem höchsten F1-Score über beide Modelle hinweg.

Akkio lieferte klare Genauigkeitswerte und klassenweise Metriken, was es für grundlegende Vorhersageaufgaben und die Untersuchung von Feature-Einflüssen nutzbar macht, obwohl die Leistung nah an der Baseline blieb.

Gemini führte eine vollständige End-to-End-Pipeline mit vollständiger Vorverarbeitung und detaillierter Metrikberichterstattung durch, aber die Genauigkeit bei diesem Datensatz war mit 11 % niedrig.

Diese Ergebnisse zeigen, dass die Modellleistung selbst bei No-Code-ML-Plattformen stark von der Datenqualität, der geeigneten Modellwahl und ausgewogenen Eingabedaten abhängt. Während solche Tools Machine-Learning-Workflows vereinfachen, sind eine durchdachte Datenaufbereitung und -bewertung der Schlüssel zur Erstellung zuverlässiger Vorhersagemodelle.

Vergleich von No-Code-Machine-Learning-Tools

No-Code-Machine-Learning-Tools

1- Akkio KI Analytics

Akkio ist eine No-Code-Machine-Learning-Plattform, die es Nutzern ermöglicht, schnell Vorhersagemodelle zu erstellen und bereitzustellen, mit automatisierter Datenbereinigung und einer einfachen Benutzeroberfläche. Obwohl sie klare Bewertungsmetriken wie Genauigkeit und F1-Score bietet, fehlen ihr Anpassungsoptionen und erweiterte Kontrolle über das Modelltraining.

Vorteile

1. Benutzerfreundliche Oberfläche. Keine Programmierkenntnisse erforderlich, ideal für Nutzer ohne Data-Science-Hintergrund.
2. Intelligente, automatisierte Bereinigung. Behandelt fehlende Werte, Ausreißer und redundante Daten effizient.
3. Integrierter Chatbot. Führt Nutzer interaktiv durch Datenexploration und Modellierung.

Nachteile

1. Begrenzte Anpassbarkeit. Keine Kontrolle über Algorithmusauswahl oder Trainingsprozess.
2. Keine erweiterten Modellierungsoptionen. Das Fehlen von Tuning-Tools deutet darauf hin, dass die Plattform auf Nutzer ohne ML-Expertise abzielt.
3. Begrenzte Modelltransparenz. Nutzer können nicht einsehen oder ändern, wie das Modell aufgebaut oder trainiert wird.

2- Gigasheet

Gigasheet funktioniert eher wie eine browserbasierte Tabellenkalkulation als eine vollständige KI-gesteuerte Datenanalyseplattform. Es bietet grundlegende Filterung und manuelle Diagrammerstellung, aber keine automatisierten Machine-Learning-Funktionen oder Unterstützung für komplexe Vorhersageaufgaben.

Vorteile

1. Webbasiertes Tool mit vertrauter Tabellenkalkulationsoberfläche, einfach für Excel-Nutzer.
2. Geeignet für einfache Datenanalyseaufgaben ohne Code schreiben zu müssen.
3. No-Code-Plattform, zugänglich für Business-Analysten oder nicht-technische Nutzer.

Nachteile

1. Keine Machine-Learning-Modelle und keine prädiktiven Analysefunktionen.
2. Begrenzte Datenanalysefunktionen, nur grundlegende Filterung und Diagrammerstellung.
3. Keine Unterstützung für natürliche Sprachverarbeitung oder KI-Anwendungen.

3- Gemini

Gemini ist ein No-Code-KI-Tool, das natürliche Sprachabfragen unterstützt, um Feature Engineering, Modelltraining und -bewertung zu automatisieren. Obwohl es eine vollständige ML-Pipeline und umfangreiche Visualisierungen bietet, wird seine Vorhersageleistung durch Datenungleichgewicht und Modelleinschränkungen begrenzt.

Vorteile

1. Ermöglicht Nutzern, benutzerdefinierte Machine-Learning-Modelle ohne Code zu erstellen.
2. Unterstützt natürliche Sprachverarbeitung für vollständig konversationelle Workflows.
3. Behandelt Datenanalyse, Feature Engineering und Modellbewertung End-to-End.

Nachteile

1. Die Genauigkeit war beim Datensatz des No-Code-Machine-Learning-Tools-Benchmarks sehr niedrig.
2. Die fehlende Hyperparameter-Kontrolle mag Nutzern mit begrenzter ML-Expertise entgegenkommen, schränkt aber Power-User ein.
3. Beste Ergebnisse erfordern ausgewogene Datensätze für erfolgreiche Modellleistung.

4- ChatGPT Data Analyst

ChatGPT Data Analyst ermöglicht es Nutzern, Machine-Learning-Modelle durch natürlichsprachliche Anweisungen zu erstellen und automatisiert alles von der Vorverarbeitung bis zur Modellbewertung. Es schneidet bei grundlegenden Klassifikationsaufgaben gut ab und bietet datenschutzbewusste, konversationelle Datenanalyse.

Vorteile

1. Vorhersagemodelle werden aus natürlicher Sprache erstellt; keine Machine-Learning-Programmierung erforderlich.
2. Stark bei explorativer Datenanalyse und visuellen Zusammenfassungen.
3. Deckt den gesamten Workflow in einer Oberfläche ab: Daten-Upload, Bereinigung, Modelltraining, Bewertung und Diagrammerstellung.

Nachteile

1. kNN schnitt bei demselben Datensatz schlechter ab als die logistische Regression, was darauf hindeutet, dass Feature-Auswahl oder Klassenausgleich helfen würden, aber das Tool zeigt diese nicht als anpassbare Schritte an.
2. Erlaubt keine vollständige Anpassung des ML-Modelltrainings.
3. Die Ausgabequalität hängt von der Klarheit der Prompts ab; vage Prompts produzieren oberflächliche Analysen.

ML-Plattformen mit No-Code-Schnittstellen

Am Enterprise-Ende des No-Code-Spektrums haben mehrere etablierte KI- und Machine-Learning-Plattformen konversationelle und natürlichsprachliche Schnittstellen hinzugefügt, die Organisationen mit dedizierten Datenteams eine ähnliche Zugänglichkeit bieten.

DataRobot

DataRobot ist eine Enterprise-KI-Plattform, die das Training, die Bewertung, die Bereitstellung und das Monitoring von Machine-Learning-Modellen für prädiktive, generative und agentenbasierte KI-Anwendungsfälle mit integrierter Governance automatisiert.

Die Agent Assist-Funktion fügt eine natürlichsprachliche Ebene hinzu, die Nutzern hilft, Agentenspezifikationen zu entwerfen, Tool-Code zu generieren und Simulationen über die DataRobot-CLI auszuführen.¹

SAS Viya

SAS Viya ist eine cloud-native Daten- und KI-Plattform für den gesamten Machine-Learning-Lebenszyklus, die Daten verbindet, Modelle erstellt und governed sowie Entscheidungen über visuelle und codebasierte Schnittstellen operationalisiert.

Viya Copilot erweitert die Plattform um einen konversationellen Assistenten für Datenexploration, Modell-Pipeline-Entwicklung und Modellmanagement, sodass Nicht-Entwickler mit der Plattform in einfacher Sprache arbeiten können.²

Dataiku

Dataiku ist eine Enterprise-Plattform für Analytik, Machine Learning und KI-Agenten, die Datenaufbereitung, Modellerstellung und Bereitstellung entweder über visuelle Logikbausteine oder vollständige Code-Frameworks unter einer einheitlichen Governance-Ebene abdeckt.

Der Agent Hub ermöglicht es Business-Nutzern, Prompts, Tools und Unternehmensdaten zu kombinieren, um Agenten ohne Code zu erstellen, verbunden mit denselben governed Datensätzen, die das Datenteam bereits pflegt.

Amazon SageMaker Canvas

Amazon SageMaker Canvas ist der No-Code-Machine-Learning-Service von AWS für Business-Analysten mit einer visuellen Oberfläche, die Modelle ohne Code erstellt, bewertet und bereitstellt. Es nutzt AutoML, um Modelle für Regression, Klassifikation, Zeitreihenprognose, NLP, Computer Vision und Foundation-Model-Fine-Tuning zu trainieren, und beinhaltet Amazon Q Developer für konversationelle Anleitung von der Datenaufbereitung bis zur Bereitstellung. ³

Microsoft Fabric AutoML

Microsoft Fabric AutoML ist eine Low-Code-Schnittstelle innerhalb von Microsoft Fabric Data Science, die den ML-Workflow durch einen geführten Assistenten automatisiert. Nutzer wählen eine Lakehouse-Tabelle oder -Datei, wählen eine ML-Aufgabe (Regression, binäre oder Multi-Class-Klassifikation oder Prognose), wählen einen AutoML-Modus (Quick Prototype, Interpretable, Best Fit oder Custom), und der Assistent generiert ein vorkonfiguriertes Notebook, das den Versuch ausführt und Metriken über MLflow innerhalb der bestehenden Experiment- und Modellelemente von Fabric protokolliert.⁴

LLM-basierte Datenanalysetools

Large Language Models haben die Datenanalyse transformiert, indem sie Nutzern ermöglichen, Fragen in natürlicher Sprache zu stellen, anstatt Code oder Formeln zu schreiben. Diese Tools integrieren konversationelle KI mit Tabellenkalkulations- und Visualisierungsfunktionen und machen die Datenexploration für nicht-technische Nutzer zugänglich.

Claude für die Datenanalyse

Claude analysiert hochgeladene CSV-Dateien und generiert interaktive Visualisierungen über die Artifacts-Funktion. Anthropic hat die Plattform mit Codeausführungsfunktionen erweitert, die Generierung von Python-/Node.js-Skripten und die Erstellung herunterladbarer Dateien ermöglichen.

Wichtige Funktionen:

• Interaktive Datenvisualisierungen mit Artifacts (Diagramme, Dashboards, Berichte)
• Statistische Analyse mit natürlichsprachlichen Erklärungen
• Herunterladbare Ausgaben (Tabellenkalkulationen, CSVs, Berichte, PNG-Visualisierungen)
• Google Sheets-Integration durch das Claude for Sheets-Add-on
• Multi-Datei-Analyse und Querverweise zwischen Datensätzen

Microsoft Copilot für Excel

Microsoft Copilot integriert sich direkt über eine Seitenleistenoberfläche in Excel und ermöglicht Formelerstellung, Datenbereinigung, Pivot-Tabellen und Diagrammerstellung per natürlicher Sprache.

Wichtige Funktionen:

• Natürlichsprachliche Formelerstellung mit Schritt-für-Schritt-Erklärungen
• Automatisierung von Datenbereinigung und -transformation
• Pivot-Tabellen- und Diagrammerstellung
• Enterprise-Grade-Sicherheit innerhalb des Microsoft-Ökosystems
• Integration mit Microsoft 365-Apps (Word, PowerPoint, Outlook, Teams)

Tableau Pulse

Tableau Pulse liefert KI-generierte Erkenntnisse und automatisiertes Monitoring für Tableau Cloud-Nutzer. Die Plattform nutzt generative KI, um Trends, Ausreißer und Treiber zu erkennen und fasst sie in natürlicher Sprache mit proaktiven Warnmeldungen zusammen.

Wichtige Funktionen:

• Automatisierte natürlichsprachliche Zusammenfassungen von Datenänderungen
• Proaktive Warnmeldungen per Slack, E-Mail und mobiler App
• Erweitertes Q&A (Discover) für konversationelle Metrikerkundung
• Zielverfolgung mit On-Track/Off-Track-Statusindikatoren
• Echtzeit-Anomalieerkennung und -Prognose

Julius KI

Julius KI ist auf statistische Analyse über eine konversationelle Oberfläche spezialisiert. Nutzer laden Datensätze (CSV, Excel, PDF, Google Sheets) hoch und fordern Analysen oder statistische Tests in einfachem Englisch an.

Wichtige Funktionen:

• Statistische Tests (p-Werte, ANOVA, Stichprobengröße, Regression)
• Python- und R-Codegenerierung für Reproduzierbarkeit
• Mehrere Exportformate für Diagramme und Ergebnisse
• Korrelationsanalyse und Datenvisualisierung
• Notebook-artige Workflows für iterative Analyse

No-Code-Machine-Learning-Tools Benchmark-Methodik

Um die Benutzerfreundlichkeit und die Fähigkeiten von No-Code-Machine-Learning-Plattformen zu bewerten, haben wir vier weit verbreitete Tools ausgewählt: Akkio, Gigasheet, Gemini und ChatGPT Data Analyst. Jede Plattform wurde mit demselben Datensatz getestet und durch eine konsistente Reihe von Aufgaben geführt, darunter Datenbereinigung, explorative Analyse, Modelltraining (mit kNN und logistischer Regression) sowie Leistungsbewertung basierend auf Genauigkeit, Precision, Recall, F1-Score und Konfusionsmatrix-Ausgaben.

Wir haben uns auf drei Schlüsselkriterien konzentriert:

1. Benutzerfreundlichkeit: Wie intuitiv und zugänglich die Oberfläche (Drag-and-Drop-Oberfläche, Datenaufbereitung) für nicht-technische Personen ist.
2. Analysetiefe: Die Fähigkeit der Plattform, Daten zu verarbeiten, Modelle zu erstellen und nützliche Metriken zu liefern.
3. Flexibilität und Anleitung: Nutzer können natürlich interagieren, Alternativen erkunden und sinnvolles Feedback erhalten.

Alle Tests wurden unter kostenlosen oder Standardzugriffsstufen durchgeführt, um reale Nutzererfahrungen widerzuspiegeln.

Verpassen Sie nicht unsere Benchmarks und datengestützten Erkenntnisse. Die Schaltfläche öffnet Google; die Auswahl von AIMultiple bestätigt, dass Sie AIMultiple häufiger in den Google-Suchergebnissen sehen möchten.

Als bevorzugte Quelle hinzufügen

Vorteile von No-Code-ML-Plattformen

No-Code-ML-Tools automatisieren die Modellerstellung, das Training und die Bereitstellung für nicht-technische Nutzer und beseitigen die Notwendigkeit, Code zu schreiben oder Infrastruktur zu verwalten. Einige Plattformen enthalten auch einsatzbereite Modelle für Aufgaben wie Textklassifikation und Bilderkennung, sodass Business-Nutzer Machine Learning ohne ML-Expertise auf ihre eigenen Daten anwenden können.

Übersicht über Machine-Learning-Modelle

No-Code-Tools ermöglichen es Business-Nutzern und Analysten, ML-Modelle ohne Code zu erstellen und bereitzustellen. Sie bewältigen Standardaufgaben wie Klassifikation, Regression und tabellarische Vorhersage gut, decken jedoch in der Regel keine fortgeschrittenen Workloads wie Objekterkennung, Empfehlungssysteme oder benutzerdefinierte neuronale Netzwerkarchitekturen ab, die weiterhin codebasierte Frameworks und Data-Science-Expertise erfordern.

FAQs

Zitieren Sie diesen Benchmark

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},
  title  = {{Top No-Code-ML-Plattformen: ChatGPT-Alternativen}},
  year   = {2026},
  month  = jun,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/no-code-ml-platforms}},
  note   = {AIMultiple. Abgerufen am 17. Juni 2026}
}

Referenzlinks

1.

February 2026: DataRobot docs

2.

SAS expands SAS Viya with governed AI assistants and agentic AI capabilities

Cision PR Newswire

3.

Amazon SageMaker Canvas - Amazon SageMaker AI

4.

Use AutoML (interface) - Microsoft Fabric | Microsoft Learn

Cem Dilmegani

Leitender Analyst

Folgen auf

Cem ist seit 2017 leitender Analyst bei AIMultiple. AIMultiple informiert monatlich Hunderttausende von Unternehmen (laut similarWeb), darunter 60% der Fortune 500.

Cems Arbeit wurde von führenden globalen Publikationen zitiert, darunter Business Insider, Forbes, Washington Post, globalen Unternehmen wie Deloitte, HPE und NGOs wie dem World Economic Forum sowie supranationalen Organisationen wie der European Commission.

Während seiner Karriere war Cem als Tech-Berater, Tech-Einkäufer und Tech-Unternehmer tätig. Er beriet Unternehmen über ein Jahrzehnt lang bei McKinsey & Company und Altman Solon in Technologieentscheidungen. Er veröffentlichte auch einen McKinsey-Bericht zur Digitalisierung.

Er leitete die Technologiestrategie und Beschaffung eines Telekommunikationsunternehmens und berichtete dabei direkt an den CEO. Zudem führte er das kommerzielle Wachstum des Deep-Tech-Unternehmens Hypatos an, das innerhalb von 2 Jahren von null auf einen siebenstelligen jährlich wiederkehrenden Umsatz und eine neunstellige Bewertung anwuchs. Cems Arbeit bei Hypatos wurde von führenden Technologiepublikationen wie TechCrunch und Business Insider aufgegriffen.

Cem spricht regelmäßig auf internationalen Technologiekonferenzen. Er schloss sein Studium an der Bogazici University als Computer-Ingenieur ab und hat einen MBA von der Columbia Business School.

Vollständiges Profil anzeigen

Seien Sie der Erste, der kommentiert

Ihre E-Mail-Adresse wird nicht veröffentlicht. Alle Felder sind erforderlich. Kommentare werden in ihrer Originalsprache belassen.

Name

E-Mail-Adresse

Kommentar

0/450

Kommentar posten