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IBM wat... Bewertungen
](https://www.g2.com/de/products/ibm-watsonx-ai/reviews)

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IBM wat... Bewertungen
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# IBM watsonx.ai Funktionen

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## Modellentwicklung (5)

Unterstützte Sprachen

Unterstützt Programmiersprachen wie Java, C oder Python. Unterstützt Frontend-Sprachen wie HTML, CSS und JavaScript

Drag-and-Drop

Bietet Entwicklern die Möglichkeit, Codeteile oder Algorithmen beim Erstellen von Modellen per Drag & Drop zu verschieben

Vorgefertigte Algorithmen

Bietet Benutzern vorgefertigte Algorithmen für eine einfachere Modellentwicklung

Modell-Training

Liefert große Datensätze zum Trainieren einzelner Modelle

Feature-Entwicklung

Wandelt Rohdaten in Merkmale um, die das zugrunde liegende Problem für die Vorhersagemodelle besser darstellen

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## Machine-/Deep-Learning-Dienste (5)

Verarbeitung natürlicher Sprache

Bietet Dienstleistungen zur Verarbeitung natürlicher Sprache an

Generierung natürlicher Sprache

Bietet Dienstleistungen zur Generierung natürlicher Sprache an

Künstliche neuronale Netze

Bietet künstliche neuronale Netze für Benutzer

Verstehen natürlicher Sprache

Bietet Dienste zum Verstehen natürlicher Sprache

Deep Learning

Bietet Deep-Learning-Funktionen

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## Einsatz (13)

Managed Service

Verwaltet die intelligente Anwendung für den Benutzer und reduziert den Bedarf an Infrastruktur

Anwendung

Ermöglicht es Benutzern, maschinelles Lernen in Betriebsanwendungen einzubinden

Skalierbarkeit

Bietet leicht skalierbare Anwendungen und Infrastrukturen für maschinelles Lernen

Sprachliche Flexibilität

Ermöglicht Benutzern die Eingabe von Modellen, die in einer Vielzahl von Sprachen erstellt wurden.

Flexibilität des Rahmens

Ermöglicht es Benutzern, das Framework oder die Workbench ihrer Wahl auszuwählen.

Versionsverwaltung

Die Versionsverwaltung von Datensätzen, während Modelle durchlaufen werden.

Einfache Bereitstellung

Bietet eine Möglichkeit zum schnellen und effizienten Bereitstellen von Machine Learning-Modellen.

Skalierbarkeit

Bietet eine Möglichkeit, die Verwendung von Machine Learning-Modellen im gesamten Unternehmen zu skalieren.

Sprachliche Flexibilität

Ermöglicht Benutzern die Eingabe von Modellen, die in einer Vielzahl von Sprachen erstellt wurden.

Flexibilität des Rahmens

Ermöglicht es Benutzern, das Framework oder die Workbench ihrer Wahl auszuwählen.

Versionsverwaltung

Die Versionsverwaltung von Datensätzen, während Modelle durchlaufen werden.

Einfache Bereitstellung

Bietet eine Möglichkeit zum schnellen und effizienten Bereitstellen von Machine Learning-Modellen.

Skalierbarkeit

Bietet eine Möglichkeit, die Verwendung von Machine Learning-Modellen im gesamten Unternehmen zu skalieren.

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## Management (7)

Katalogisierung

Zeichnet alle Machine Learning-Modelle auf und organisiert sie, die im gesamten Unternehmen eingesetzt wurden.

Überwachung

Verfolgt die Leistung und Genauigkeit von Machine Learning-Modellen.

Regierend

Stellt Benutzer basierend auf der Autorisierung bereit, um Machine Learning-Modelle bereitzustellen und zu iterieren.

Modell-Registry

Ermöglicht Benutzern die Verwaltung von Modellartefakten und verfolgt, welche Modelle in der Produktion bereitgestellt werden.

Katalogisierung

Zeichnet alle Machine Learning-Modelle auf und organisiert sie, die im gesamten Unternehmen eingesetzt wurden.

Überwachung

Verfolgt die Leistung und Genauigkeit von Machine Learning-Modellen.

Regierend

Stellt Benutzer basierend auf der Autorisierung bereit, um Machine Learning-Modelle bereitzustellen und zu iterieren.

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## system (1)

Datenerfassung und -aufbereitung

Bietet dem Benutzer die Möglichkeit, eine Vielzahl von Datenquellen zur sofortigen Verwendung zu importieren

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## Datentyp (2)

Strukturierte Daten

Bietet Benutzern die Möglichkeit, synthetische strukturierte Daten zu generieren.

Datenbeschriftung/Annotation

Kann genaue Anmerkungen für synthetisierte Bilddaten bereitstellen.

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## Datentransformation (5)

Daten-Dienstprogramm

Ermöglicht es dem Benutzer, Einblick und Nutzen in die Daten zu erhalten.

Datenqualität

Bietet automatisierte Berichte über die Qualität der synthetisierten Daten.

Datenschutz

Gibt Benutzern die Möglichkeit, vertrauliche Daten aus Ihren Workflows zu entfernen, ohne das Datennutzen zu beeinträchtigen, indem Techniken wie Differential Privacy verwendet werden.

Datenformate

Ermöglicht die Aufnahme einer Vielzahl von Datenformaten (z.B. CSV, Hadoop, etc.)

Skala

Verfügt über die Fähigkeit, große Datenmengen effektiv und effizient zu konsumieren und zu synthetisieren.

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## Art der Synthese (2)

Vollständige Synthese

Verfügt über Funktionen zum Erstellen eines völlig neuen Datensatzes ohne tatsächliche Daten aus dem ursprünglichen Datensatz.

Partielle Synthese

Kann einen Teil eines Datensatzes synthetisieren und Daten belassen, die nicht privat oder sensibel sind.

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## Transaktionen (3)

Metriken

Kontrollieren Sie die Modellnutzung und -leistung in der Produktion

Infrastruktur-Management

Stellen Sie geschäftskritische ML-Anwendungen bereit, wo und wann immer Sie sie benötigen

Zusammenarbeit

Vergleichen Sie ganz einfach Experimente – Code, Hyperparameter, Metriken, Vorhersagen, Abhängigkeiten, Systemmetriken und mehr –, um Unterschiede in der Modellleistung zu verstehen.

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## Generative KI (4)

Textgenerierung

Ermöglicht Benutzern das Generieren von Text basierend auf einer Texteingabeaufforderung.

Textzusammenfassung

Fasst lange Dokumente oder Texte zu einer kurzen Zusammenfassung zusammen.

KI-Textgenerierung

Ermöglicht Benutzern das Generieren von Text basierend auf einer Texteingabeaufforderung.

Textzusammenfassung

Fasst lange Dokumente oder Texte zu einer kurzen Zusammenfassung zusammen.

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## Skalierbarkeit und Leistung - Generative KI-Infrastruktur (3)

Hohe Verfügbarkeit

Stellt sicher, dass der Service zuverlässig und bei Bedarf verfügbar ist, wodurch Ausfallzeiten und Serviceunterbrechungen minimiert werden.

Skalierbarkeit des Modelltrainings

Ermöglicht es dem Benutzer, das Training von Modellen effizient zu skalieren, was den Umgang mit größeren Datensätzen und komplexeren Modellen erleichtert.

Inferenz-Geschwindigkeit

Bietet dem Benutzer die Möglichkeit, während der Inferenzphase schnelle Antworten mit geringer Latenz zu erhalten, was für Echtzeitanwendungen von entscheidender Bedeutung ist.

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## Kosten und Effizienz - Generative KI-Infrastruktur (3)

Kosten pro API-Aufruf

Bietet dem Benutzer ein transparentes Preismodell für API-Aufrufe, das eine bessere Budgetplanung und Kostenkontrolle ermöglicht.

Flexibilität bei der Ressourcenzuweisung

Bietet dem Benutzer die Möglichkeit, Rechenressourcen bedarfsgerecht zuzuweisen, wodurch es kostengünstig wird.

Energieeffizienz

Ermöglicht es dem Benutzer, den Energieverbrauch sowohl während des Trainings als auch während der Inferenz zu minimieren, was für einen nachhaltigen Betrieb immer wichtiger wird.

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## Integration und Erweiterbarkeit - Generative KI-Infrastruktur (3)

Multi-Cloud-Unterstützung

Bietet dem Benutzer die Flexibilität, über mehrere Cloud-Anbieter hinweg bereitzustellen und so das Risiko einer Anbieterbindung zu verringern.

Integration von Datenpipelines

Bietet dem Benutzer die Möglichkeit, sich nahtlos mit verschiedenen Datenquellen und Pipelines zu verbinden und so die Datenerfassung und -vorverarbeitung zu vereinfachen.

API-Unterstützung und Flexibilität

Ermöglicht es dem Benutzer, die generativen KI-Modelle über APIs einfach in bestehende Workflows und Systeme zu integrieren.

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##### 
## Sicherheit und Compliance - Generative KI-Infrastruktur (3)

DSGVO und Einhaltung gesetzlicher Vorschriften

Hilft dem Benutzer, die Einhaltung der DSGVO und anderer Datenschutzbestimmungen aufrechtzuerhalten, was für weltweit tätige Unternehmen von entscheidender Bedeutung ist.

Rollenbasierte Zugriffskontrolle

Ermöglicht es dem Benutzer, Zugriffssteuerungen basierend auf Rollen innerhalb der Organisation einzurichten und so die Sicherheit zu erhöhen.

Datenverschlüsselung

Stellt sicher, dass Daten während der Übertragung und im Ruhezustand verschlüsselt werden, und bietet so eine zusätzliche Sicherheitsebene.

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## Benutzerfreundlichkeit und Unterstützung - Generative KI-Infrastruktur (2)

Qualität der Dokumentation

Bietet dem Benutzer eine umfassende und übersichtliche Dokumentation, die eine schnellere Einführung und Fehlerbehebung ermöglicht.

Community-Aktivitäten

Ermöglicht es dem Benutzer, den Grad der Community-Unterstützung und der verfügbaren Erweiterungen von Drittanbietern zu messen, was für die Problemlösung und die Erweiterung der Funktionalität nützlich sein kann.

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## Inhalteerstellung - KI-Inhalteerstellungsplattformen (6)

Ausgabequalität

Erstellt fertige oder nahezu fertige Inhalte mit minimalem menschlichem Eingriff über das Erstellen von Vorlagen und Aufforderungen hinaus.

Markenbildung

Erstellt hochwertige Inhalte, die den Markenrichtlinien entsprechen.

Leistung

Bietet Content-Erstellung in großem Umfang mit effizienten Reaktionszeiten und schneller Bearbeitung.

Markenstimmenausrichtung

Erstellt Inhalte, die den vordefinierten Markenstimme- und Messaging-Richtlinien entsprechen.

Multimodale Inhaltserstellung

Erzeugt multimodale Inhalte, einschließlich Text, Bilder, Audio oder Video, basierend auf Benutzereingaben, Anweisungen oder kontextuellen Eingaben.

Inhaltslokalisierung

Erstellt und passt Inhalte für mehrere Sprachen oder regionale Zielgruppen an.

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##### 
## Management - KI-Inhalteerstellungsplattformen (3)

Zusammenarbeit

Dient als zentrale Anlaufstelle für Teams, um bei groß angelegten Inhaltsprojekten zusammenzuarbeiten und zu koordinieren.

Sicherheit und Datenschutz

Gewährleistet die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften, um die Datenschutz und -sicherheit des Unternehmens zu gewährleisten.

Mäßigung

Enthält Leitplanken, um die Erzeugung schädlicher oder beleidigender Inhalte zu verhindern.

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## Integration - Maschinelles Lernen (1)

Integration

Unterstützt die Integration mit mehreren Datenquellen für nahtlose Dateneingabe.

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## Lernen - Maschinelles Lernen (3)

Trainingsdaten

Erhöht die Genauigkeit und Geschwindigkeit der Ausgabe durch effiziente Aufnahme und Verarbeitung von Trainingsdaten.

Handlungsfähige Erkenntnisse

Erzeugt handlungsorientierte Erkenntnisse, indem gelernte Muster auf wichtige Themen angewendet werden.

Algorithm - Algorithmus

Kontinuierlich verbessert und passt sich neuen Daten unter Verwendung spezifizierter Algorithmen an.

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## Prompt-Engineering - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps) (2)

Prompt-Optimierungstools

Bietet den Benutzern die Möglichkeit, Eingabeaufforderungen zu testen und zu optimieren, um die Qualität und Effizienz der LLM-Ausgabe zu verbessern.

Vorlagenbibliothek

Bietet den Benutzern eine Sammlung wiederverwendbarer Vorlagen für verschiedene LLM-Aufgaben, um die Entwicklung zu beschleunigen und die Ausgabe zu standardisieren.

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## Modellgarten - Operationalisierung großer Sprachmodelle (LLMOps) (1)

Modellvergleichs-Dashboard

Bietet Werkzeuge für Benutzer, um mehrere LLMs nebeneinander basierend auf Leistungs-, Geschwindigkeits- und Genauigkeitsmetriken zu vergleichen.

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## Benutzerdefiniertes Training - Betriebsführung von großen Sprachmodellen (LLMOps) (1)

Feinabstimmungsoberfläche

Bietet den Benutzern eine benutzerfreundliche Schnittstelle zur Feinabstimmung von LLMs auf ihre spezifischen Datensätze, was eine bessere Ausrichtung an den Geschäftsanforderungen ermöglicht.

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## Anwendungsentwicklung - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps) (1)

SDK- und API-Integrationen

Gibt den Benutzern Werkzeuge, um LLM-Funktionalität in ihre bestehenden Anwendungen über SDKs und APIs zu integrieren, was die Entwicklung vereinfacht.

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## Modellbereitstellung - Operationalisierung großer Sprachmodelle (LLMOps) (2)

Ein-Klick-Bereitstellung

Bietet den Benutzern die Möglichkeit, Modelle schnell in Produktionsumgebungen mit minimalem Aufwand und Konfiguration bereitzustellen.

Skalierbarkeitsmanagement

Bietet Benutzern Werkzeuge, um LLM-Ressourcen basierend auf der Nachfrage automatisch zu skalieren, was eine effiziente Nutzung und Kosteneffektivität gewährleistet.

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## Leitplanken - Betrieb von großen Sprachmodellen (LLMOps) (2)

Inhaltsmoderationsregeln

Benutzern die Möglichkeit geben, Grenzen und Filter festzulegen, um unangemessene oder sensible Ausgaben des LLM zu verhindern.

Richtlinienkonformitätsprüfer

Bietet den Nutzern Werkzeuge, um sicherzustellen, dass ihre LLMs den Compliance-Standards wie GDPR, HIPAA und anderen Vorschriften entsprechen, wodurch Risiko und Haftung reduziert werden.

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## Modellüberwachung - Betrieb von großen Sprachmodellen (LLMOps) (2)

Drift-Erkennungswarnungen

Benachrichtigt Benutzer, wenn die LLM-Leistung erheblich von den erwarteten Normen abweicht, was auf potenzielles Modell-Drift oder Datenprobleme hinweist.

Echtzeit-Leistungskennzahlen

Bietet den Nutzern Live-Einblicke in die Modellgenauigkeit, Latenz und Benutzerinteraktion, was ihnen hilft, Probleme schnell zu identifizieren und zu beheben.

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## Sicherheit - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps) (2)

Datenverschlüsselungswerkzeuge

Bietet Benutzern Verschlüsselungsfunktionen für Daten während der Übertragung und im Ruhezustand, um sichere Kommunikation und Speicherung bei der Arbeit mit LLMs zu gewährleisten.

Zugriffskontrollverwaltung

Bietet den Benutzern Werkzeuge, um Zugriffsberechtigungen für verschiedene Rollen festzulegen, wodurch sichergestellt wird, dass nur autorisiertes Personal mit LLM-Ressourcen interagieren oder diese ändern kann.

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## Gateways & Router - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps) (1)

Anforderungsweiterleitungsoptimierung

Bietet Benutzern Middleware, um Anfragen effizient an das geeignete LLM basierend auf Kriterien wie Kosten, Leistung oder spezifischen Anwendungsfällen zu leiten.

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## Inferenzoptimierung - Betriebsführung großer Sprachmodelle (LLMOps) (1)

Stapelverarbeitungsunterstützung

Benutzern Werkzeuge zur Verfügung stellen, um mehrere Eingaben parallel zu verarbeiten, was die Inferenzgeschwindigkeit und Kosteneffizienz für Szenarien mit hoher Nachfrage verbessert.

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## Anpassung - KI-Agenten-Ersteller (3)

Natürliche Sprachkonfiguration

Unterstützt die Konfiguration mit Anweisungen in natürlicher Sprache.

Tonanpassung

Benutzern die Anpassung des Tons des Agenten.

Sicherheitsleitplanken

Ermöglicht die Definition klarer Sicherheitsleitplanken für Agentenaktionen.

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## Funktionalität - KI-Agenten-Ersteller (4)

Omni-Kanal-Support

Bietet Unterstützung über Web, Mobilgeräte, Messaging-Apps und andere Kanäle.

Agentenmarke

Ermöglicht die Anpassung des Agenten-Brandings, einschließlich des visuellen Erscheinungsbildes und des Gesprächsstils.

Proaktive Reaktionsfähigkeiten

Rüstet Agenten mit proaktiven Reaktionsfähigkeiten basierend auf vordefinierten Auslösern aus.

Nahtlose menschliche Eskalation

Ermöglicht nahtlose Eskalation an menschliche Mitarbeiter für komplexe Probleme.

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## Daten und Analytik - KI-Agentenentwickler (3)

Analytik & Berichterstattung

Bietet Analysen und Berichte über die Leistung und Interaktionen von Agenten.

Kontextbewusstsein

Bietet Agenten die Möglichkeit, das kontextuelle Bewusstsein über Interaktionen hinweg aufrechtzuerhalten.

Datenschutzkonformität

Gewährleistet die Einhaltung von Datenschutz- und Governance-Anforderungen.

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## Integration - KI-Agentenbauer (4)

Arbeitsablaufautomatisierung

Automatisiert Workflows und Aktionen basierend auf Agentenantworten.

API-Nutzung

die Verwendung von APIs für die erweiterte Agentenkonfiguration.

Plattform-Interoperabilität

Ermöglicht Interoperabilität mit mehreren Plattformen für einheitliche Erlebnisse.

CRM-Datenintegration

Ermöglicht die Integration mit CRM-Daten, um Agentenantworten im Geschäftskontext zu verankern.

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## Agentic AI - Datenwissenschafts- und maschinelles Lernplattformen (7)

Autonome Aufgabenausführung

Fähigkeit, komplexe Aufgaben ohne ständige menschliche Eingabe auszuführen

Mehrstufige Planung

Fähigkeit, mehrstufige Prozesse zu analysieren und zu planen

Systemübergreifende Integration

Funktioniert über mehrere Softwaresysteme oder Datenbanken hinweg

Adaptives Lernen

Verbessert die Leistung basierend auf Feedback und Erfahrung

Natürliche Sprachinteraktion

Führt menschenähnliche Gespräche zur Aufgabenverteilung

Proaktive Unterstützung

Antizipiert Bedürfnisse und bietet Vorschläge ohne Aufforderung an

Entscheidungsfindung

Triff fundierte Entscheidungen basierend auf verfügbaren Daten und Zielen.

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## Datenaufnahme & -vorbereitung - Low-Code-Maschinenlernplattformen (3)

Automatische Datenprofilierung & Qualitätsbewertung

Analysiert eingehende Datensätze, um fehlende Werte, Verteilungen, Ausreißer und Datenqualitätsprobleme automatisch zu erkennen.

Unterstützung für Multi-Source-Connector

Ermöglicht Benutzern, Daten aus verschiedenen Quellen (Datenbanken, APIs, Cloud-Speicher, Tabellenkalkulationen) ohne benutzerdefinierte Programmierung zu importieren.

Schema-Drift / Änderungsdetektion

Benachrichtigt Benutzer automatisch, wenn das Schema eingehender Daten im Laufe der Zeit von der erwarteten Struktur abweicht.

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##### 
## Modellkonstruktion & Automatisierung - Low-Code-Maschinenlernplattformen (3)

Geführter Algorithmus & Hyperparameter-Empfehlung

Schlägt Kandidatenalgorithmen und Hyperparameter basierend auf den Datensatzmerkmalen vor oder wählt sie automatisch aus.

Code-Erweiterbarkeit

Ermöglicht es Benutzern, benutzerdefinierten Code (z.B. Python, R, SQL) oder benutzerdefinierte Module in Pipeline-Phasen einzufügen, um Flexibilität zu gewährleisten.

Automatisierte Merkmalsentwicklung

Schlägt automatisch abgeleitete Merkmale vor oder wendet sie an, um die Modellleistung zu verbessern.

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## Sicherheit, Governance & Compliance - Enterprise AI-Chatbots (4)

Prüfprotokollierung

Zeichnen Sie Chatbot-Interaktionen, administrative Aktionen und Antwortverläufe zur Überprüfung auf.

Rollenbasierte Zugriffskontrollen

Beschränkt den Zugriff und die Antworten des Chatbots basierend auf der Benutzeridentität und den Berechtigungen.

Datenresidenzkontrollen

Unterstützt regionale oder kundenspezifische Anforderungen an die Datenspeicherung und -verarbeitung

Antwort-Leitplanken

Wendet Governance-Richtlinien und Sicherheitskontrollen auf Chatbot-Ausgaben an

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## Wissen & Datenintegration - Enterprise AI-Chatbots (4)

Echtzeit-Datenabruf

Ruft aktuelle Informationen aus verbundenen Systemen während Gesprächen ab

API & Benutzerdefinierte Datenverbindungen

Integriert sich über APIs mit externen Systemen und proprietären Datenquellen

Wissensdatenbank-Integrationen

Verbindet sich mit interner Dokumentation, Wikis und Wissensmanagementsystemen

CRM- und ERP-Integrationen

Greift auf Kunden- und Betriebsdaten aus Geschäftssystemen zu und interagiert mit ihnen.

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## KI & Konversationsintelligenz - Unternehmens-KI-Chatbots (4)

Abruf-unterstützte Generierung (RAG)

Begründet Antworten in verbundenen Unternehmenswissensquellen und Live-Daten

Natürliches Sprachverständnis

Interpretiert Benutzerabsicht und Gesprächskontext aus freien, natürlichen Sprachabfragen

Mehrstufige Gespräche

Behält das Gesprächsgedächtnis und den Kontext über mehrere Benutzerinteraktionen hinweg bei.

Kontextuelle Antwortgenerierung

Erzeugt kontextbezogene Antworten unter Verwendung von LLMs und organisatorischen Datenquellen

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## Verwaltung & Bereitstellung - Enterprise AI-Chatbots (4)

Arbeitsablaufautomatisierung

Führt vordefinierte Geschäftsaktionen und Workflows aus konversationellen Anfragen aus

Eskalations-Workflows

Leitet ungelöste oder risikoreiche Interaktionen an menschliche Agenten oder Teams weiter.

Gesprächsanalyse

Überwacht die Nutzung des Chatbots, die Interaktionsqualität und die Leistungskennzahlen des Betriebs

Multi-Kanal-Bereitstellung

Bereitstellt Chatbot-Erlebnisse über Web, Messaging, Intranet und Support-Kanäle

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## Unternehmensführung - KI-Inhalts-Erstellungsplattformen (3)

Inhaltsmoderation

Bietet Leitplanken, um die Erstellung von schädlichen, anstößigen oder nicht konformen Inhalten zu verhindern.

AI Disclosure

Supports AI-generated content labeling or disclosure requirements.

Sicherheit & Datenschutz

Gewährleistet Sicherheit auf Unternehmensniveau, Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und Datenschutz.

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##### 
## Inhaltsoperationen - KI-Inhalts-Erstellungsplattformen (3)

Distribution Integrations

Integrates with marketing channels, CMS platforms, or publishing tools for content distribution.

Workflow-Management

Unterstützt Genehmigungs-Workflows für Inhalte und Prozesse des Content-Lifecycle-Managements.

Asset- und Inhaltsverwaltung

Zentralisiert die Verwaltung von generierten Inhalten und Markenressourcen über Teams und Kampagnen hinweg.

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## Top-bewertete Alternativen

[

 ![Databricks](https://images.g2crowd.com/uploads/product/hd_favicon/135d1c9e39e19ef56dc8d0bf90fce20f/databricks.svg "Databricks")

Databricks

4.6/5

(1,277)

](https://www.g2.com/de/products/databricks/reviews)

[

 ![Gemini Enterprise Agent Platform](https://images.g2crowd.com/uploads/product/hd_favicon/6efc32195e73db7d34376f30b0091141/gemini-enterprise-agent-platform.svg "Gemini Enterprise Agent Platform")

Gemini Enterprise Agent Platform

4.3/5

(652)

](https://www.g2.com/de/products/gemini-enterprise-agent-platform/reviews)

[

 ![SAS Viya](https://images.g2crowd.com/uploads/product/hd_favicon/bd7a361df879327ee92c1d048aada28e/sas-sas-viya.svg "SAS Viya")

SAS Viya

4.3/5

(758)

](https://www.g2.com/de/products/sas-sas-viya/reviews)

[
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](https://www.g2.com/de/products/ibm-watsonx-ai/competitors/alternatives)

IBM watsonx.ai Vergleiche

 ![Produkt-Avatar-Bild](https://images.g2crowd.com/uploads/product/image/small_square/small_square_5015a6ccbbe12278ba4392c1c0d806be/ibm-watson-studio.png "Produkt-Avatar-Bild")

IBM Watson Studio

4.2/5

(167)

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](https://www.g2.com/de/compare/ibm-watson-studio-vs-ibm-watsonx-ai)

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Databricks

4.6/5

(1,334)

[
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](https://www.g2.com/de/compare/databricks-vs-ibm-watsonx-ai)

 ![Produkt-Avatar-Bild](https://images.g2crowd.com/uploads/product/image/small_square/small_square_0957250e66d0bd9ef389ec04088ec094/red-hat-openshift-data-science.png "Produkt-Avatar-Bild")

Red Hat OpenShift Data Science

4.4/5

(25)

[
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##### Kategorien auf G2

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KI-Agentenbauer
](https://www.g2.com/de/categories/ai-agent-builders)[
KI-Inhaltsplattformen
](https://www.g2.com/de/categories/ai-content-creation-platforms)[
Maschinelles Lernen
](https://www.g2.com/de/categories/machine-learning)

[
Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen
](https://www.g2.com/de/categories/data-science-and-machine-learning-platforms)[
Generative KI-Infrastruktur
](https://www.g2.com/de/categories/generative-ai-infrastructure)[
MLOps-Plattformen
](https://www.g2.com/de/categories/mlops-platforms)[
Großes Sprachmodell-Betrieb (LLMOps)
](https://www.g2.com/de/categories/large-language-model-operationalization-llmops)[
Enterprise AI-Chatbots
](https://www.g2.com/de/categories/enterprise-ai-chatbots)[
Low-Code Machine-Learning-Plattformen
](https://www.g2.com/de/categories/low-code-machine-learning-platforms)[
Synthetische Daten
](https://www.g2.com/de/categories/synthetic-data)

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##### Mehr erkunden

[
Top-bewertete Low-Code-Software für die Entwicklung von mobilen Apps
](https://www.g2.com/de/discussions/top-rated-low-code-software-for-mobile-app-development)[
Top-SAP-Store für App-Lösungen
](https://www.g2.com/de/discussions/top-sap-store-for-app-solutions)[
Was ist das beste CPQ-Tool für große Unternehmen im Technologiebereich?
](https://www.g2.com/de/discussions/what-s-the-top-cpq-tool-for-large-companies-in-tech)

[
Beste Werkzeuge zur Sicherung von Daten in SaaS-Anwendungen
](https://www.g2.com/de/discussions/what-are-the-best-tools-for-securing-data-in-saas-applications)[
Beste Plattformen für die gemeinsame Dokumentenbearbeitung
](https://www.g2.com/de/discussions/what-are-the-best-platforms-for-collaborative-document-editing)[
Vor- und Nachteile Details
](https://www.g2.com/de/products/ibm-watsonx-ai/reviews?qs=pros-and-cons)

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[
Top-bewertete Low-Code-Software für die Entwicklung von mobilen Apps
](https://www.g2.com/de/discussions/top-rated-low-code-software-for-mobile-app-development)[
Top-SAP-Store für App-Lösungen
](https://www.g2.com/de/discussions/top-sap-store-for-app-solutions)[
Was ist das beste CPQ-Tool für große Unternehmen im Technologiebereich?
](https://www.g2.com/de/discussions/what-s-the-top-cpq-tool-for-large-companies-in-tech)

[
Beste Werkzeuge zur Sicherung von Daten in SaaS-Anwendungen
](https://www.g2.com/de/discussions/what-are-the-best-tools-for-securing-data-in-saas-applications)[
Beste Plattformen für die gemeinsame Dokumentenbearbeitung
](https://www.g2.com/de/discussions/what-are-the-best-platforms-for-collaborative-document-editing)[
Vor- und Nachteile Details
](https://www.g2.com/de/products/ibm-watsonx-ai/reviews?qs=pros-and-cons)