Glide
AllgemeinKI-Apps ohne Code erstellen und deployen
Die ML-Kategorie ist eine breite Sammlung von 674 Tools, die maschinelles Lernen branchenübergreifend und funktionsübergreifend einsetzen – von medizinischer Dokumentation und juristischer Recherche bis hin zu Nutzerforschung, Code-Generierung und Content-Erstellung. Sie erfasst KI-Anwendungen, die sich nicht sauber in eine einzelne Branche einordnen lassen.
KI-Apps ohne Code erstellen und deployen
KI-gestützte Präsentationen für PowerPoint und Google Slides
KI-Inhaltserstellung für Unternehmen
Echtzeit-Stimmwechsler für Discord, Zoom und OBS
Praxismanagement für medizinische Einrichtungen
Online-Kurs für KI-Prompt-Engineering
Eine API für über 500 KI-Modelle
CIM-Analyse und DDQ-Bearbeitung automatisieren
Pressemappen erstellen und an Medien verteilen
KI-Notizen für Studierende und Forscher
Aus beliebigem Text automatisch Zusammenfassungen erstellen
Erkenntnisse aus Bewertungen, Umfragen und Social Media gewinnen
YouTube-Skripte generieren und Konkurrenz-Kanäle beobachten
Günstige Rechtsdokument-Vorlagen für Startups
Automatisiertes Code-Review direkt in GitHub
Prompts speichern und in einer Bibliothek teilen
Videoinhalte transkribieren und übersetzen
Erweitertes ChatGPT-Interface mit System-Prompts erkunden
Autonomer PR-Agent, der Journalisten anschreibt und Podcasts bucht
Bildschirmrekorder mit KI-Transkription und Meeting-Notizen
KI-Chatbot für Twitch und Kick mit individuellen Persönlichkeiten und Spielen
KI-Schreibhilfe für Essays, E-Mails und Skripte
Hochwertige Inhalte mit ChatGPT direkt in WordPress generieren
Stimme mit KI-Effekten und Filtern verändern
Da diese Kategorie so viele Bereiche abdeckt, ist das Durchsuchen nach konkretem Anwendungsfall effizienter als das Scrollen durch die vollständige Liste. Tools wie Hippo Scribe und SopCreator bedienen sehr spezifische professionelle Abläufe, während andere wie User Evaluation oder Userpersona auf Produkt- und UX-Teams ausgerichtet sind. Das Qualitätsniveau innerhalb der Kategorie ist uneinheitlich: Manche Tools sind ausgereifte Produkte mit Unternehmenskunden, andere frühe Experimente. Bei der Bewertung eines Tools in diesem Bereich sollte man nach Belegen für tatsächliche Genauigkeit und Zuverlässigkeit im eigenen spezifischen Bereich suchen, da ML-Leistung je nach Aufgabe erheblich variiert. Integrationstiefe und Datenverarbeitung sind oft die entscheidenden Faktoren für den geschäftlichen Einsatz. Preismodelle sind vielfältig – von nutzungsbasierter API-Abrechnung bis hin zu Pauschal-SaaS-Abonnements. Open-Source-Alternativen existieren für viele der zugrundeliegenden Aufgaben, daher lohnt es sich für Teams mit technischen Ressourcen, kommerzielle Tools mit selbst betriebenen Optionen zu vergleichen.