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Beste White Label AI-Tools für SaaS-Unternehmen

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Christian Perry
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Künstliche Intelligenz ist die neue Grundlage für SaaS, wo Geschwindigkeit und Differenzierung die beiden Währungen des Überlebens sind. 

Ihre Kunden staunen nicht mehr über KI. Sie erwarten sie, genauso wie sie eine Login-Taste oder ein Dashboard erwarten.

Das Problem für SaaS-Unternehmen besteht darin, KI-Funktionen bereitzustellen, ohne ihre Burn-Rate in die Höhe zu treiben oder die Produktgeschwindigkeit zu verlangsamen.

Glücklicherweise können Sie mit White-Label-KI-Tools KI-gestützte Funktionen so tief eingebettet einsetzen, dass die Kunden sie als Ihre Innovation wahrnehmen.

In diesem Beitrag erkläre ich Ihnen genau, wie Sie ein White-Label-KI-Tool in Ihr SaaS integrieren können, und nenne Ihnen die besten White-Label-KI-Plattformen, die es derzeit auf dem Markt gibt. 

Wichtigste Erkenntnisse

  • Die Entwicklung von KI von Grund auf ist eine langsame, teure Angelegenheit, während SaaS-Startups mit White-Label-KI innerhalb weniger Wochen Funktionen auf Unternehmensniveau mit "eingebauter" Markenintelligenz erhalten.

  • White-Label-KI ist nützlich als SEO-Content-Maschinen, KI-Chat-Assistenten, Lebenslauf-Ersteller, Deepfake-Erkennung und mehr.

  • Die besten White-Label-KI-Tools bieten Branding-Kontrolle, Skalierbarkeit, Compliance-konformen Datenschutz und API-Flexibilität.

  • Sie können White-Label-KI als APIs, SDKs/Widgets oder vollständige Dashboards integrieren.

  • Clevere SaaS-Unternehmen monetarisieren White-Label-KI, indem sie sie an die Nutzung koppeln (Tokens/Abfragen), sie hinter Premium-Tiers verstecken, KI-Credits verkaufen oder modulare Add-ons anbieten.

Was ist White Labeling bei SaaS?

White Labeling bedeutet, dass ein Unternehmen ein Softwareprodukt herstellt und es dann an ein anderes Unternehmen lizenziert, das es unter seiner eigenen Marke verkauft.

Die Kernplattform, die Codebasis und die Infrastruktur bleiben die gleichen wie beim ursprünglichen Hersteller, aber das Kundenunternehmen kann die Oberfläche so anpassen, dass es aussieht, als hätte es sie selbst entwickelt.

Für den ursprünglichen Entwickler ist es ein Maßstabsspiel.

Machen Sie sich nie wieder Sorgen, dass KI Ihre Texte erkennt. Undetectable AI Kann Ihnen helfen:

  • Lassen Sie Ihr AI-unterstütztes Schreiben erscheinen menschenähnlich.
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Sie können ein und denselben Motor an Dutzende (oder Hunderte) von Marken verkaufen, weil jeder Kunde unterschiedliche Kundensegmente anspricht. 

Und für den Wiederverkäufer ist es eine Abkürzung zur Glaubwürdigkeit, da die Kunden vom ersten Tag an eine ausgefeilte Plattform sehen und nicht eine fehlerhafte, intern zusammengeschusterte "Beta".

Wie SaaS-Startups White Label AI nutzen

Training eines proprietären großen Sprachmodells oder Aufbau einer KI-gestützten Empfehlungsmaschine von Grund auf ist für die meisten Start-ups unerreichbar. White-Label-KI-Tools schließen diese Lücke.

Hier erfahren Sie, wie SaaS-Startups sie nutzen:

  • Durch die Einbindung von KI in Nischenplattformen kann beispielsweise ein Projektmanagement-Tool einen White-Label-KI-Zusammenfassungsdienst integrieren, so dass Teams sofort Sitzungsprotokolle destillieren können. 
  • Das Anbieten von KI als Premium-Upsell, wie z. B. bei einem CRM-Startup, das KI-gestütztes Lead Scoring unter seiner eigenen Marke verkauft, obwohl das zugrunde liegende KI-Modell zu einem White-Label-Anbieter gehört.
  • Schnelleres Expandieren in vertikale Bereiche. Mit White-Label-KI kann ein SaaS-Unternehmen Funktionen auf verschiedene Branchen zuschneiden, ohne sie komplett neu entwickeln zu müssen.

Vorteile von White Label AI für SaaS-Unternehmen

White Label AI ist ein Wachstumsbeschleuniger, wenn es richtig gemacht wird. 

Der erste und offensichtlichste Vorteil ist die Geschwindigkeit. Die Entwicklung benutzerdefinierter KI-Funktionen von Grund auf erfordert mindestens ein Jahr der Einstellung, Datensatzkuratierung, Modellschulung und endlose QA-Zyklen. 

Im Gegensatz dazu können Sie mit White-Label-KI die gleichen Funktionen innerhalb weniger Wochen einführen.

Es wurde berichtet, dass 61% der Unternehmen, die White-Label-KI einsetzen, schneller auf den Markt kommen als diejenigen, die intern entwickeln. 

Außerdem ist die Entwicklung von KI im eigenen Haus mit einem ständigen Ressourcenaufwand verbunden. Sie benötigen Ingenieure für maschinelles Lernen, Datenwissenschaftler, eine enorme Rechenleistung und ständige Nachschulungen, damit Ihre Modelle funktionieren.

White-Label-KI verlagert diese Last auf den Anbieter, da sich Ihr Team ausschließlich auf die Nutzererfahrung konzentriert.

Hinzu kommt der Faktor Glaubwürdigkeit. Unternehmenskunden erwarten KI-gesteuerte Funktionen als Standard in modernen Plattformen.

KI-Fähigkeiten unter Ihrer eigenen Marke öffnen sofort die Türen für höherwertige Geschäfte, die sonst unerreichbar wären.

Wichtige Merkmale eines White Label AI-Tools

Es gibt verschiedene Arten von White-Label-KI-Tools. Einige Tools sind kaum mehr als Rebranding-APIs mit begrenzter Anpassung, während andere vollwertige KI-Engines für den Einsatz in Unternehmen sind.

Die folgenden Merkmale sind jedoch das, was Sie bei einem funktionellen, startfreundlichen Tool suchen müssen:

  • Tiefgreifende Branding-Kontrolle: Sie sollten in der Lage sein, die Benutzeroberfläche, die Domain, die Farbschemata, die E-Mail-Vorlagen und den Ton der KI-generierten Ausgaben anzupassen.
  • Skalierbare Infrastruktur: KI-Workloads sind rechenintensiv. Ihre Leistung sollte konstant bleiben, egal ob Sie 100 oder 100.000 Nutzer haben. Entscheiden Sie sich nur für White-Label-KI-Anbieter mit etablierter Cloud-Infrastruktur. Bonuspunkte gibt es, wenn sie echte Leistungs-Benchmarks statt "99,9% Betriebszeit"-Behauptungen vorlegen können.
  • Datenschutz: Wenn Sie mit sensiblen oder regulierten Daten umgehen, muss Ihr White-Label-Anbieter die gleichen Compliance-Standards erfüllen, für die Sie verantwortlich sind, d. h. GDPR, HIPAA, SOC 2 oder ISO 27001 usw. 
  • API-Flexibilität: Das Tool sollte sich gut in Ihre bestehenden CRM-, ERP-, Analyseplattformen oder Nischensysteme integrieren lassen.

Die wichtigsten Anwendungsfälle für White Label AI in SaaS

White-Label-KI ist ein Kundenbindungsmagnet für SaaS-Unternehmen, die sie bewusst einsetzen.

Im Folgenden werde ich einige der kommerziell realisierbaren und weit verbreiteten Anwendungsfälle erörtern.

Schreiben von Inhalten und SEO

Wenn es etwas gibt, wovon SaaS-Plattformen nicht wegkommen, dann sind es Inhalte, und genau deshalb sind Schreiben und SEO die heißesten White-Label-Integrationen im SaaS-Bereich.

Anstatt Sprachmodelle von Grund auf neu zu entwickeln (was unrealistisch ist, wenn man nicht gerade eine Milliarde auf der hohen Kante liegen hat), setzen SaaS-Unternehmen White-Label-KI-Tools ein und bieten sofort Inhaltsdienste unter ihrer eigenen Marke an.

Es ist ziemlich einfach, Einnahmequellen zu erschließen, indem man White-Label-fähige Tools wie

KI-Chat-Assistenten und KI-Kundensupport

Kundengespräche sind chaotisch.

Sie geschehen über Zeitzonen, Sprachen und Stimmungen hinweg und hören nie auf. Mit einem White-Label-KI-Assistenten können Sie sofort und rund um die Uhr intelligenten Support, Sales Enablement und Onboarding anbieten, ohne Heerscharen von Agenten einstellen zu müssen.

Das Schöne am White Labelling ist, dass die Nutzer ihren Assistenten so anpassen, dass er den Ton und die Wissensbasis der Marke widerspiegelt.

Es wird sich nie so anfühlen, als würde man mit einem Add-on eines Drittanbieters sprechen.

Der Aspekt der Monetarisierung ist ebenso stark. Sie können den Assistenten als Premium-Funktion verpacken und pro Sitzplatz, pro Gespräch oder pro Nutzungsstufe abrechnen.

Automatisierung von E-Mails, Lebensläufen oder Dokumenten

Keiner von uns wacht auf und freut sich auf einen Lebenslauf formatierenein Anschreiben verfassen oder Dokumentenvorlagen nachgehen.

Dabei handelt es sich um kritische, zeitraubende Aufgaben in allen Branchen.

White-Label-KI-Tools im SaaS-Bereich haben es Plattformen ermöglicht, die Erstellung, Formatierung und Einhaltung von Vorschriften in großem Umfang zu automatisieren.

Es gibt viele solcher praktischen Anwendungen für verschiedene Branchen.

Zum Beispiel gibt es KI-unterstützte Lebenslauferstellung für HR- und Recruiting-SaaS, ähnlich wie "Easy Apply" von LinkedIn, aber mit vollem Branding innerhalb Ihres HR-Tools.

Oder bieten Sie Automatisierungstools an, die NDAs, Verträge oder Compliance-Berichte für Legal Tech SaaS entwerfen.

Tools zur Erkennung oder Moderation (AI Image, Scam, Deepfake, etc.)

Das Internet hat ein Inhaltsproblem. Nicht nur zu viel davon, sondern zu viel von der falschen Sorte, d. h. Betrug, gefälschte Bewertungen, Deepfakes, explizite Bilder.

SaaS-Unternehmen können KI-Modelle einbinden, die darauf trainiert sind, Betrug, unangemessene Inhalte oder manipulierte Medien zu erkennen, und diese unter ihrer eigenen Marke anbieten.

Social Media SaaS können beispielsweise KI-Modelle verwenden, um Hassreden, Spam oder explizite Bilder zu kennzeichnen, bevor sie online gehen.

Bildungsplattformen können KI-Detektoren zur Erkennung von Plagiaten und KI-generierten Aufsätzen integrieren.

Communication SaaS kann die Deepfake-Erkennung nutzen, um sicherzustellen, dass hochgeladene Bilder und Videos authentisch sind, und um Marken vor Rufschädigung zu schützen (oder davor, versehentlich den nächsten viralen "KI-generierten Promi-Skandal" zu hosten).

Hier ist zum Beispiel ein KI-Bild eines Flamingos, das mit Stable Diffusion erzeugt wurde.

Nun, lassen Sie uns die Undetectable's AI-Detektor zu testen, um zu sehen, ob es genau erkennen kann, ob das Bild KI-generiert ist.

Wie Sie sehen können, hat der Bild-KI-Detektor von Undetectable AI dieses Bild als 100% AI-generiert gekennzeichnet.

Beste White Label AI-Tools für SaaS-Unternehmen 

Auf dem Markt gibt es Hunderte von Anbietern von KI-White-Label-Tools.

Aber erfüllen alle von ihnen die Anforderungen? Nein, natürlich nicht. Hier sind also unsere Top 3: 

Unerkennbare KI: Humanisierung von Inhalten + Erkennung

Eine der größten Herausforderungen im SaaS-Bereich ist derzeit die Balance zwischen KI-Effizienz und Authentizität. 

Ja, generative KI kann Aufsätze, Blogbeiträge und Produkttexte in Sekundenschnelle erstellen, aber wenn diese Inhalte Plagiatsprüfungen oder KI-Detektoren überlisten, sinkt ihr Wert sofort.

Das ist das Problem, zu dessen Lösung Undetectable AI entwickelt wurde.

Unerkennbare KI bietet SaaS-Unternehmen eine Reihe von Tools zur Erstellung von Inhalten, die nicht nur Text generieren, sondern auch dafür sorgen, dass dieser als authentisch menschlich durchgeht.

Es bietet die folgenden Werkzeuge:

Chatbot-Builder: Tidio, Manychat, Botpress

Chatbots in SaaS sind KI-gesteuerte Interaktionsmaschinen, die Vertrieb, Support und Onboarding mit beängstigender Effizienz erledigen.

Tidio, Manychat und Botpress sind einige White-Label-Chatbot-Anbieter mit außergewöhnlichen Funktionen:

  • Tidio kombiniert KI-gesteuerte Chats mit Live-Agenten, damit die Kunden nicht in Bot-Schleifen stecken bleiben. SaaS-Anbieter, die CRMs, Helpdesk-Plattformen oder sogar E-Commerce-Tools anbieten, können Tidio als White-Label anbieten, während die menschliche Aufsicht intakt bleibt.
  • Manychat ist für marketinglastige SaaS mit der besten Automatisierung über Messenger, Instagram und WhatsApp. Wenn Ihre Kunden Online-Shops oder Dienstleistungsunternehmen betreiben, können sie mit Manychat auch die Lead-Erfassung automatisieren. Es ist eine umsatzsteigernde Automatisierung, für die Sie Premium-Tarife verlangen können.
  • Botpress ist modular, quelloffen und API-basiert und eignet sich daher hervorragend für SaaS-Lösungen für regulierte Branchen oder benutzerdefinierte Workflows (Gesundheitswesen, Finanzen, öffentlicher Sektor).

DeepAI, OpenAI oder Cohere für benutzerdefinierten API-Zugang

Einige SaaS-Unternehmen wollen kein fertiges Tool. Sie wollen einfach nur rohe KI, die sie direkt in ihre Arbeitsabläufe und Produktfunktionen einbinden können.

Hier kommt der benutzerdefinierte API-Zugang von Anbietern wie DeepAI, OpenAI und Cohere ins Spiel.

  • DeepAI ist ein budgetfreundlicher White-Label-Anbieter mit einer Reihe von APIs für die Texterstellung, Bilderzeugung und Moderation, ohne dass Sie sich an hohe Lizenzkosten binden müssen.
  • Öffnen SieAI-APIs sind für Unternehmen mit großer Reichweite. Die GPT-gesteuerten APIs ermöglichen Chat-Schnittstellen, Dokumentenzusammenfassungen, Codierassistenten und mehrsprachige Unterstützung in großem Umfang.
  • Cohere's APIs konzentrieren sich auf NLP (Natural Language Processing), d. h. Klassifizierung, semantische Suche, Zusammenfassung und Einbettung. Cohere bietet die Infrastruktur, um Text verwertbar zu machen. 

Wie man eine White Label AI-Lösung integriert

Es gibt 3 Möglichkeiten, White-Label-KI-Tools in Ihr SaaS zu integrieren.

  1. API-Integration ist der flexibelste Weg, bei dem die Anbieter APIs bereitstellen, die Sie direkt mit Ihrem Backend verbinden können. So können Sie genau steuern, wie die KI-Funktionen in Ihrem SaaS erscheinen, wofür Sie natürlich ein starkes Entwicklerteam benötigen.
  1. SDKs und eingebettete Widgetsdie von Tidio oder Undetectable AI angeboten werden, sind ähnlich wie Plug-and-Play-Module. Sie müssen nur in Ihre App eingefügt werden und lassen sich daher schneller starten als Roh-APIs. 
  1. Einige Anbieter liefern vollständige, sofort umgestaltete Dashboards die Sie als Ihr eigenes SaaS-Produkt anbieten. Es erfordert den geringsten technischen Aufwand, aber es gibt nicht viel, was Sie mit UX und Workflow-Anpassung tun können.

Monetarisierungsstrategien für White Label AI

White-Label-KI schafft neue Umsatzmöglichkeiten für Ihr SaaS. Hier erfahren Sie, wie Sie diese KI-Integrationen monetarisieren können:

  • Binden Sie Ihre KI-Funktionen an Verbrauchsmetriken, z. B. Tokens, Abfragen, generierte Wörter, erstellte Bilder usw. Es ist das gleiche Modell, auf dem OpenAI basiert, und es funktioniert ziemlich gut, wenn Sie es in Ihre SaaS einbinden.
  • Behalten Sie Ihren SaaS-Basisplan bei, aber schieben Sie KI in höhere Tiers, damit Ihre KI-Funktionen als Premium angesehen werden. HubSpot zum Beispiel bietet sein CRM kostenlos an, aber die KI-gestützte Prognosefunktion ist im kostenpflichtigen Pro-Tarif enthalten.
  • Verkaufen Sie "KI-Credits", die Kunden verbrauchen, wenn sie Aufgaben ausführen. Bei diesem Modell kaufen die Nutzer Credits und bleiben dann, um ihre Credits aufzubrauchen.
  • Bieten Sie alle Ihre KI-Module als separate Add-ons auf Ihrem SaaS-Marktplatz an, und lassen Sie Ihre Kunden die Module auswählen und bezahlen, die sie benötigen.

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Schlussgedanken

Wir haben hier eine ganze Reihe von Themen behandelt, und ich hoffe, Sie haben inzwischen ein oder zwei Dinge darüber gelernt, wie White-Label-KI-Tools Ihrem SaaS-Unternehmen einen echten Vorteil verschaffen.

Im heutigen Geschäftsleben müssen Sie das Rad nicht mehr neu erfinden. Übernehmen Sie einfach das Rad, passen Sie es an und skalieren Sie es mit Hilfe von White-Label-Tools, ohne Ihre Marke aus den Augen zu verlieren.

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Apropos clevere Spielzüge: Unerkennbare KI ist sicherlich eine wertvolle Ergänzung für Ihren KI-Toolstack.

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