Low-Code-Plattformen verändern die Art und Weise, wie Unternehmen Machine Learning (ML) einsetzen. Indem sie komplexe Prozesse vereinfachen, erleichtern sie die Erstellung von Echtzeit-Workflows, die Datenströme verarbeiten und verwertbare Erkenntnisse liefern. Da der IT-Fachkräftemangel bis 2026 voraussichtlich 90 % der Unternehmen betreffen wird, helfen Tools wie Latenode, OutSystems und Microsoft Power Automate Teams dabei, Zeit zu sparen und Kosten um bis zu 70 % zu senken – bei einer Verkürzung der Entwicklungszeiten um bis zu 90 %. Diese Plattformen ermöglichen es Unternehmen, ML-Modelle mit Geschäftssystemen zu verbinden, und bieten praktische Lösungen für Betrugserkennung, Kundenstimmungsanalyse und vieles mehr. Sehen wir uns an, wie sie funktionieren und welche Plattform zu Ihren Anforderungen passt.
So automatisieren und skalieren Sie ML-Workflows: ML-Workflow-Automatisierung in Wallaroo
1. Latenode
Latenode ist eine Plattform, die visuelles Design mit Machine-Learning-Funktionen (ML) verbindet und Nutzern Zugriff auf mehr als 200 KI-Modelle in einer einheitlichen Umgebung bietet. Im Folgenden sehen wir uns an, wie Latenode Echtzeit-ML-Anforderungen mit seinen herausragenden Funktionen erfüllt.
Echtzeit-ML-Funktionen
Latenode vereinfacht die Echtzeit-Datenverarbeitung mit seinem visuellen Workflow-Builder, der auch JavaScript für individuelle Logik unterstützt. Durch die direkte Integration führender KI-Modelle können Entwickler komplexe ML-Workflows erstellen, ohne mehrere Tools verwalten zu müssen.
Anstatt pro Aufgabe abzurechnen, verwendet Latenode ein ausführungsbasiertes Preismodell. Dieses Modell beginnt mit 300 Ausführungs-Credits pro Monat im kostenlosen Tarif und hilft Unternehmen, ML-Kosten effektiver zu verwalten und vorherzusagen. Darüber hinaus unterstützt Latenode über eine Million NPM-Pakete, sodass Entwickler spezialisierte ML-Bibliotheken oder individuelle Algorithmen integrieren können. Diese Flexibilität ist besonders nützlich, um vortrainierte Modelle mit maßgeschneiderten Datenverarbeitungs-Workflows zu kombinieren.
Integrationsmöglichkeiten
Mit Verbindungen zu mehr als 300 Anwendungen und Services bietet Latenode umfangreiche Möglichkeiten zum Aufbau von ML-Datenpipelines. Die Integrationen umfassen Tools für Datenmanagement, Dokumentation und Zahlungen und sorgen für eine reibungslose Konnektivität. Webhook-Trigger ermöglichen es, sofort auf externe Ereignisse zu reagieren – ideal für Echtzeit-Anwendungsfälle wie Betrugserkennung, Empfehlungssysteme oder automatisierte Inhaltsmoderation.
Die Plattform umfasst außerdem eine integrierte Datenbank, mit der Teams strukturierte Daten direkt speichern und abfragen können. Diese Funktion ist besonders praktisch für die Verwaltung von Trainingsdatensätzen, die Nachverfolgung der Modellleistung oder die Pflege von Interaktionsprotokollen.
Skalierbarkeit und Compliance
Latenode wurde für die Skalierung auf Anforderungen von Unternehmen entwickelt. Self-Hosting-Optionen sorgen dafür, dass Unternehmen die vollständige Kontrolle über ihre Daten behalten und Compliance-Anforderungen in Bereichen wie Gesundheitswesen, Finanzwesen und Verwaltung erfüllen. Selbst gehostete Setups behalten alle Plattformfunktionen bei und schützen gleichzeitig die Datensouveränität.
Für Unternehmen unterstützt Latenode bis zu 150 parallele Ausführungen und ermöglicht damit eine hochvolumige ML-Verarbeitung in Echtzeitanwendungen. Unbegrenzte Workflow-Laufzeiten in Enterprise-Tarifen ermöglichen die Ausführung komplexer, langlaufender ML-Workflows. Darüber hinaus bietet die Plattform Tools wie Ausführungsverlauf und die Funktion zur erneuten Workflow-Ausführung, die für Debugging und Workflow-Optimierung entscheidend sind. Enterprise-Nutzer erhalten außerdem Zugriff auf Ausführungsprotokolle, die bis zu 60 Tage gespeichert werden, um Datenflüsse nachzuverfolgen, Engpässe zu identifizieren und die Modellleistung zu verbessern.
Preise und Nutzen
Latenodes Preisgestaltung setzt auf Effizienz und konzentriert sich auf Ausführungs-Credits statt auf die Nutzeranzahl oder das Aufgabenvolumen. Der Start-Tarif für 19 $ pro Monat umfasst 5.000 Ausführungs-Credits und unterstützt bis zu 10 aktive Workflows. Für Teams mit moderaten ML-Workloads bietet der Team-Tarif 25.000 Credits und 40 Workflows für 59 $ pro Monat.
Für umfangreichere Anforderungen beginnt der Enterprise-Tarif bei 299 $ pro Monat und umfasst individuelle Credit-Kontingente, unbegrenzte Workflow-Laufzeiten und priorisierten Support. Dieser Tarif reduziert außerdem die Mindestkosten pro Ausführung für kurze Aufgaben – Ausführungen unter drei Sekunden kosten nur 0,1 Credit – und ist damit kosteneffizient für ML-Vorgänge mit hoher Frequenz. Planbare Zusatzkosten, wie die Möglichkeit, im Team-Tarif bis zu 150.000 zusätzliche Credits hinzuzufügen, gewährleisten Flexibilität während Spitzenzeiten oder unerwarteter Lastspitzen, ohne dass es zu Serviceunterbrechungen kommt.
2. OutSystems
OutSystems ist eine für den Unternehmenseinsatz entwickelte Low-Code-Plattform, die inzwischen um Machine-Learning-Funktionen erweitert wurde. Sie integriert ML-Modelle über REST-APIs und individuellen Code und bietet visuelle Tools für die Verwaltung grundlegender ML-Aufgaben. Die Einrichtung von Echtzeit-Workflows erfordert jedoch häufig zusätzliche Konfiguration.
Die Plattform verbindet sich nahtlos mit einer Vielzahl von Unternehmenssystemen und Datenbanken. Für Machine-Learning-Anwendungen nutzt sie in der Regel Webservice-Verbindungen zu externen KI-Anbietern. Dieser Ansatz bietet zwar Flexibilität, erfordert jedoch oft mehr Entwicklungsaufwand für eine effektive Implementierung.
OutSystems bietet sowohl Cloud- als auch On-Premises-Bereitstellungsoptionen und erfüllt damit Anforderungen an Datensouveränität und Compliance. Die Skalierbarkeit und Lizenzstruktur erfordern jedoch eine sorgfältige Planung, insbesondere bei ressourcenintensiven Echtzeit-ML-Workloads. Im nächsten Abschnitt werden die Stärken und Einschränkungen dieser Plattformen genauer betrachtet.
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3. Microsoft Power Automate
Microsoft Power Automate kombiniert Workflow-Automatisierung mit Machine Learning über seinen AI Builder und ermöglicht die Umsetzung intelligenter Prozesse, ohne tiefgehende Data-Science-Kenntnisse vorauszusetzen.
Echtzeit-Machine-Learning-Funktionen
Power Automate ermöglicht es Workflows, durch Echtzeit-Prognosefunktionen sofortige, datenbasierte Entscheidungen zu treffen. AI Builder bietet sowohl vorgefertigte als auch anpassbare Modelle und unterstützt Aufgaben wie Predictive Analytics, Stimmungsanalyse, Bild- und Texterkennung sowie automatisierte Entscheidungsfindung. Diese Funktionen ermöglichen es Workflows, sich dynamisch anzupassen, sobald neue Daten verfügbar werden.
Nutzer können beispielsweise AI Builder verwenden, um die Kundenstimmung zu analysieren, Texte in bestimmte Kategorien einzuordnen, Sprachen automatisch zu erkennen oder wichtige Details aus Dokumenten zu extrahieren. Die Lösung unterstützt sogar GPT-gestützte Textgenerierung, sodass Workflows dynamische Inhalte auf Grundlage nutzerdefinierter Prompts erstellen können. Diese Machine-Learning-Tools sind nahtlos in das umfassendere Automatisierungsökosystem von Power Automate integriert und steigern dessen Benutzerfreundlichkeit und Flexibilität.
Integration und Dokumentenverarbeitung
Die Dokumentenverarbeitungsfunktionen von Power Automate sind auf verschiedene Anwendungsfälle zugeschnitten, etwa die Datenextraktion aus Visitenkarten, Rechnungen, Belegen und Ausweisdokumenten. Für jeden Dokumenttyp steht ein spezialisiertes Extraktionsmodell zur Verfügung, um die Genauigkeit sicherzustellen. Darüber hinaus lassen sich Aufgaben der Textverarbeitung wie Spracherkennung, Entitätsextraktion und Textklassifizierung mit integrierten oder individuell trainierten Modellen umsetzen. Diese Funktionen machen Power Automate sowohl für kleinere Aufgaben als auch für Implementierungen auf Unternehmensebene geeignet.
Skalierbarkeit und Sicherheit
Power Automate basiert auf der unternehmensweiten Infrastruktur von Microsoft und ist für die Verarbeitung umfangreicher Machine-Learning-Workflows ausgelegt. Die Integration in Microsofts Compliance-Framework stellt sicher, dass Workflows regulatorische Standards erfüllen, und bietet eine sichere Umgebung für die Verwaltung sensibler Daten.
Flexible Preisstruktur
Power Automate verwendet ein nutzungsbasiertes Preismodell, dessen konkrete Tarife im Microsoft Power Platform Licensing Guide aufgeführt sind. Dieser transparente Ansatz ermöglicht es Unternehmen, ihre Investitionen in Machine-Learning-Automatisierung effektiv zu planen und nur für die Funktionen zu bezahlen, die sie benötigen. Da umfangreiche technische Fachkenntnisse nicht erforderlich sind, eröffnet Microsoft Power Automate auch nichttechnischen Nutzern die Möglichkeit, fortschrittliche Machine-Learning-Workflows einfach zu erstellen.
Plattformvergleich: Stärken und Schwächen
Bei der Auswahl einer Plattform ist es wichtig, deren Stärken und Einschränkungen gegen die spezifischen Anforderungen Ihres Teams abzuwägen. Dieser Vergleich zeigt, wie gut die einzelnen Plattformen die Echtzeitverarbeitung mit Machine Learning (ML) unterstützen und KI-Funktionen nahtlos integrieren. Hier ist ein genauerer Blick auf die Kernfunktionen von Latenode, OutSystems und Microsoft Power Automate.
Latenode zeichnet sich durch anpassungsfähige Workflows aus, die visuelle Tools und Programmieroptionen kombinieren. Es bietet über 300 Integrationen, Unterstützung für NPM-Pakete und eine ausführungsbasierte Preisgestaltung ab 19 $/Monat. Die erweiterten Funktionen können jedoch einen stärkeren technischen Hintergrund erfordern, um das volle Potenzial auszuschöpfen.
OutSystems richtet sich an groß angelegte Unternehmensanwendungen und bietet eine leistungsstarke visuelle Entwicklungsumgebung sowie umfangreiche Tools für komplexe Anforderungen. Allerdings passen das Preismodell und der Fokus auf vollständige App-Entwicklung möglicherweise nicht optimal zu Teams, die ausschließlich Echtzeit-ML-Workflow-Automatisierung benötigen.
Microsoft Power Automate ist tief in das Microsoft-Ökosystem integriert und bietet Tools wie AI Builder mit vorgefertigten Modellen für Aufgaben wie Dokumentenverarbeitung und Stimmungsanalyse. Das macht die Plattform besonders attraktiv für Teams, die bereits Microsoft-Services nutzen. Der Fokus auf visuelle Workflows kann jedoch die Flexibilität bei hochgradig technischen oder individuellen Implementierungen einschränken.
| Funktion | Latenode | OutSystems | Microsoft Power Automate |
|---|---|---|---|
| Echtzeit-ML | Starke ML- und Code-Unterstützung | ML-Integration verfügbar | AI Builder mit vorgefertigten Modellen |
| Integrationsmöglichkeiten | Über 300 Integrationen, NPM-Unterstützung | Leistungsstarke API-Integrationen | Konnektoren für das Microsoft-Ökosystem |
| Skalierbarkeit | Self-Hosting verfügbar | Skalierbarkeit für Unternehmen | Microsoft-Cloud-Infrastruktur |
| Preismodell | Ausführungsbasiert (19 $/Monat) | Enterprise-Preisgestaltung | Nutzungsbasiert |
| Technische Flexibilität | Hoch (visuell & Code) | Hoch für Unternehmen | Mittel, mit Fokus auf visuelle Tools |
| Lernkurve | Moderat | Anspruchsvoller | Niedrig bis moderat |
Die ideale Plattform hängt von der technischen Expertise Ihres Teams, Ihren bestehenden Tools und Ihrem Budget ab. Für Unternehmen, die bereits in das Microsoft-Ökosystem investiert haben, bietet Microsoft Power Automate eine nahtlose Integration. Wenn Sie jedoch ein Gleichgewicht aus Programmierflexibilität und visueller Einfachheit suchen, könnte Latenode die bessere Wahl sein, insbesondere für Echtzeit-ML-Workflows. OutSystems eignet sich dagegen gut für Unternehmen, die groß angelegte und komplexe Projekte umsetzen.
Fazit
Die Betrachtung von Low-Code-Plattformen für Echtzeit-Machine-Learning-Workflows zeigt für jede Option unterschiedliche Stärken und Zielgruppen. Latenode hebt sich durch seine benutzerfreundliche visuelle Oberfläche, Programmierflexibilität und KI-orientierte Konzeption hervor. Seine ausführungsbasierte Preisgestaltung und Self-Hosting-Funktionen machen es zu einer guten Wahl für wachsende Teams, die fortschrittliche Automatisierung benötigen und gleichzeitig die vollständige Kontrolle über ihre Daten behalten möchten.
Für kleine Teams und Startups bietet Latenode eine kostengünstige Möglichkeit, anspruchsvolle ML-Automatisierung umzusetzen. Die skalierbare Preisgestaltung und die breite Auswahl an Integrationen ermöglichen es Teams mit begrenzten Ressourcen, produktionsreife Lösungen effizient aufzubauen. Die Kombination aus Drag-and-Drop-Workflows und individueller JavaScript-Unterstützung gewährleistet Flexibilität ohne überwältigende Komplexität. Andere Plattformen richten sich hingegen an spezifische Unternehmensanforderungen und Ökosysteme.
OutSystems ist ideal für große Unternehmen, die Governance, Compliance und robuste Sicherheitsfunktionen priorisieren.
Microsoft Power Automate eignet sich gut für Unternehmen, die bereits fest im Microsoft-Ökosystem verankert sind, und bietet nahtlose Kompatibilität mit bestehenden Tools.
Letztlich hängt die richtige Plattform von der technischen Expertise Ihres Teams, Ihren Tools und Ihren Unternehmenszielen ab. Teams, für die Datenhoheit im Vordergrund steht, bevorzugen möglicherweise Self-Hosting-Optionen, während Unternehmen mit Bedarf an schneller Bereitstellung von cloudnativen Plattformen mit zahlreichen vorgefertigten Konnektoren profitieren können.
Der Schlüssel zum Erfolg liegt darin, eine Plattform zu wählen, die Ihren aktuellen Anforderungen entspricht und zugleich die Flexibilität bietet, sich an wachsende Anforderungen anzupassen.
