Wie Unternehmen KI-SaaS-Produkte entwickeln

Generierung strukturierter Ausgaben innerhalb echter Benutzeroberflächen

Einige der wirkungsvollsten KI-Funktionen generieren keine Inhalte, sondern eine Struktur, auf der Sie aufbauen können.

Excalidraw AI ist ein perfektes Beispiel. Sie beschreiben den gewünschten Ablauf - "ein Nutzer meldet sich an, verifiziert seine E-Mail und ruft das Dashboard auf" - und die KI schreibt den entsprechenden Mermaid.js-Code. Das Diagramm erscheint sofort und kann innerhalb der App vollständig bearbeitet werden. Sie fangen nicht bei Null an - Sie erhalten eine intelligente, strukturierte Basis, die zum Anwendungsfall passt.

Es handelt sich nicht um eine statische Grafik. Es ist ein mitdenkender Code, der in einen visuellen Arbeitsablauf verwandelt wurde, den Sie bearbeiten können.

Andere Tools erforschen dies ebenfalls - wie Uizard, das Eingabeaufforderungen in UI-Layouts umwandelt, und Retool, bei dem die KI Frontends und Backend-Abfragen auf der Grundlage der Benutzerziele konfiguriert.

In all diesen Fällen hilft das LLM dem Benutzer nicht nur dabei, schneller voranzukommen - es produziert auch Ergebnisse in der Muttersprache des Produkts.

In den Arbeitsablauf integrierte entscheidungsunterstützende Agenten

Die meisten SaaS-Tools gehen davon aus, dass der Nutzer weiß, was er als Nächstes tun muss. KI ändert das.

Jetzt gibt es eingebettete Agenten, die den aktuellen Status eines Projekts, eines Problems oder eines Dokuments lesen und die nächste Aktion vorschlagen können.

Unter Linearfasst die KI Fehler und Probleme zusammen und schlägt dann eine Priorisierung auf der Grundlage von Schweregrad, Häufigkeit oder Blocker-Status vor. Es geht nicht nur darum, Tickets zusammenzufassen, sondern auch die Dringlichkeit zu interpretieren und das Team zum Handeln anzuregen, indem es die Rolle eines vertikalen KI-Agenten übernimmt, der im Wesentlichen als Brücke zwischen den Abteilungen fungiert.

Asana AI macht etwas Ähnliches mit Projektdaten. Sie erkennt festgefahrene Aufgaben, falsch ausgerichtete Verantwortliche oder Zeitplanabweichungen - und schlägt unauffällig Aktualisierungen vor, um die Arbeit wieder ins Gleichgewicht zu bringen.

Diese Art von Agenten generiert keine Inhalte. Er liest Signale innerhalb des Systems - Aufgabenfortschritt, Aufgaben, Eingaben - und macht kleine, hilfreiche Schritte, die die Richtung der Arbeit ändern.

KI-natives Onboarding, das sich an den Benutzer anpasst

Die meisten Onboarding-Flows sind statisch - ein paar geführte Klicks, vielleicht eine Checkliste. Aber LLMs machen es möglich, mit dem zu beginnen, was der Nutzer will, und darauf aufzubauen.

In Coda fühlt sich das Onboarding eher wie ein Gespräch an. Sie beschreiben, was Sie zu tun versuchen - einen Teamausflug planen, Kundenleistungen verwalten, Gewohnheiten nachverfolgen - und die KI erstellt ein Gerüst für den Arbeitsbereich, damit Sie loslegen können. Tabellen, Schaltflächen, Formeln - alles schon vorhanden.

Guidde verfolgt einen anderen Ansatz: Es nutzt Produkt-Metadaten und künstliche Intelligenz, um auf der Grundlage Ihrer Eingaben automatisch In-App-Walkthroughs zu generieren. Sie sagen, welche Art von Anleitung Sie benötigen, und Guidde erstellt den Ablauf - keine manuelle Erfassung erforderlich.

Was früher eine Tour war, ist heute ein Vorsprung.

Sie kommen mit Absicht. Das Produkt reagiert auf die Struktur.

Von der strukturierten Ausgabe bis zum adaptiven Onboarding ist jeder Anwendungsfall, den wir behandelt haben, auf eine Infrastruktur angewiesen , die natürliche Sprache, Kontext, Speicher und dynamische Ausgaben verarbeiten kann. Einige dieser Tools arbeiten hinter den Kulissen. Andere sind direkt in den stack eingebettet.

Werfen wir einen Blick auf die wichtigsten Plattformen, die KI-native SaaS derzeit antreiben - die Plattformen, die Ihnen helfen, Agenten zu erstellen, RAG-Pipelines zu verwalten, Eingaben zu strukturieren und LLMs in reale Workflows einzubinden.

1. Botpress

Botpress ist genau das Richtige für Sie, wenn Sie Agenten entwickeln, die mehr tun müssen, als nur Fragen zu beantworten. Es wurde für Teams entwickelt, die echte Kontrolle über das Verhalten von KI haben möchten - mit einer Kombination aus Logik, Speicher, Aktionsabläufen und Multichannel-Bereitstellung an einem Ort.

Sie können es mit jedem Backend verbinden, Kontext über Abzweigungen hinweg weitergeben, API-Aufrufe verarbeiten und echte Ergebnisse auslösen - und das alles innerhalb derselben Unterhaltung. Besonders stark ist er in Situationen, in denen der Chat das Verhalten steuern und nicht nur Antworten geben soll. Ob es um das Onboarding von Benutzern, die Planung von Besuchen, die Abwicklung interner Abläufe oder die Weiterleitung von Supportanfragen geht, Botpress sorgt für einen nahtlosen Ablauf.

Die Plattform unterstützt auch das Web, Plattformen wie WhatsApp und Telegramund benutzerdefinierte SDKs - damit Ihr Agent dort ist, wo Ihre Nutzer bereits sind.

Wesentliche Merkmale:

• Volle Kontrolle über Logik, Speicher und API-Aktionen
• Integrierte Tools für Tests, Analysen und Versionierung
• Mehrkanalige Unterstützung (Web, WhatsApp, Slack, benutzerdefiniert)
• Einfache Übergabe an Live-Agenten, Fallback-Flows und benutzerdefinierte UI-Widgets

Preisgestaltung:

• Kostenloser Plan: $0/Monat mit $5 AI-Guthaben inklusive
• Plus$89/Monat - einschließlich Live-Agentenübergabe und Analysen
• Team: $495/Monat - zusätzlich Rollenmanagement, SSO, Zusammenarbeit
• Unternehmen: Benutzerdefinierte Preise für große Teams oder Teams mit hohem Konformitätsdruck

2. LangChain

LangChain ist das Rückgrat für viele KI-Funktionen, die überhaupt nicht wie ein Chat aussehen - Planungsagenten, interne Kopiloten, Analyseerklärer, was auch immer. Sie ist flexibel, modular und bietet Entwicklern eine klare Möglichkeit, LLMs mit Tools, APIs und Speicher zu verbinden.

Diese Flexibilität geht mit einigen Kompromissen einher. LangChain ist sehr SDK-zentriert - die meisten der Orchestrierung und Debugging passieren tief in Python oder JavaScript. Sie haben einen No-Code-Builder namens LangFlow eingeführt, aber es ist noch früh und es fehlt der Schliff oder die Stabilität der Kern-SDK-Erfahrung.

Wenn Sie jedoch die volle Kontrolle darüber haben wollen, wie Ihr Agent denkt, plant und handelt, ist dies das Werkzeug, zu dem die meisten Menschen greifen.

Wesentliche Merkmale:

• Agentenrahmen mit Unterstützung für Werkzeugnutzung, Planung und Speicher
• Native Unterstützung für OpenAI , RAG-Pipelines, Vektorsuche
• Modularer Aufbau für die Verkettung von Arbeitsabläufen und Argumentationsschritten
• Funktioniert mit den meisten APIs, Vektor-DBs und Dokumentenladern

Preisgestaltung:

• LangChain OSS: Frei und quelloffen
• LangSmith (Fehlersuche + Überwachung): Derzeit kostenlos; nutzungsabhängige Preise in Kürze

3. Kiefernzapfen

Pinecone ist die Vektordatenbank, die in fast jedem RAG-Produktionssystem auftaucht - und das aus gutem Grund. Sie ist schnell, skalierbar und ermöglicht das Speichern und Abrufen von hochdimensionalen Daten mit minimaler Einrichtung. Ob Sie Support-Tickets, interne Dokumente oder strukturiertes Wissen indizieren, Pinecone macht es einfach, relevanten Kontext in Ihre LLM zu bringen.

Der neu veröffentlichte Pinecone Assistant macht dies noch einfacher. Er übernimmt das Chunking, die Einbettung und den Abruf hinter den Kulissen, sodass Teams datenbewusste Agenten und Suchfunktionen erstellen können, ohne die Infrastruktur verwalten zu müssen.

Es ist selten das Einzige in Ihrem stack - aber wenn es auf schnellen, gefilterten Abruf ankommt, ist Pinecone das, was die meisten Teams wählen. Verbinden Sie es mit LangChain oder Cohere, und Sie haben eine zuverlässige Grundlage für jeden RAG-basierten Assistenten.

Wesentliche Merkmale:

• Schnelle, produktionsreife Vektorsuche
• Pinecone Assistant (2025): Komplexität des Abrufs
• Metadatenfilter, mandantenfähige Indizierung, hybrides Scoring
• Verwaltete Infrastruktur - kein Hosting oder Tuning erforderlich

Preisgestaltung:

• Starter: Kostenlos bis zu 5M Vektoren
• Standard: Nutzungsbasierte, elastische Skalierung
• Unternehmen: Dedizierte Kapazität und Unterstützung

4. Kohärenz

Cohere begann als erste Adresse für schnelle, hochwertige Einbettungen - und dominiert diesen Bereich immer noch. Aber im letzten Jahr hat es sich zu einer breiteren Plattform entwickelt, die dank Tools wie der Rerank-API und gehosteten Command R-Modellen die Retrieval-Augmented Generation (RAG) unterstützt.

Die Rerank-API ist das Alleinstellungsmerkmal von Cohere. Sie ermöglicht es Ihnen, Suchergebnisse neu zu ordnen, je nachdem, wie gut sie mit einer Anfrage übereinstimmen. Anstatt also 20 rohe Chunks an Ihren LLM zu übermitteln, senden Sie 3, die wichtig sind. Das Ergebnis: schnellere Antworten, geringerer Token-Verbrauch und schärfere Antworten, die den Eindruck erwecken, dass sie beabsichtigt sind.

Außerdem erhalten Sie mehrsprachige Unterstützung, Long-Context-Awareness und einen optionalen gehosteten stack , der Einbettungen, Suche und Rerank an einem Ort verwaltet - eine Feinabstimmung ist nicht erforderlich.

Cohere glänzt, wenn Sie verbessern müssen , was Ihr Modell sieht - und nicht, wie es begründet. Kombinieren Sie die Rerank-API mit einem guten Vektorspeicher wie Pinecone und einem intelligenten Orchestrator wie LangChain, und Sie erhalten kürzere, genauere und besser erklärbare Antworten.

Wesentliche Merkmale:

• Rerank v3.5 für eine schärfere, kontextabhängige Auswahl von Antworten
• Gehosteter stack mit APIs mit niedriger Latenzzeit
• Funktioniert gut mit Pinecone, LangChain und LlamaIndex

Preisgestaltung:

• Einbettungen: Kostenlos bis zu 100k Abfragen/Monat
• Rerank: nutzungsbasiert (Kontakt für Preisgestaltung)

5. LlamaIndex

LlamaIndex basiert auf einer bestimmten Idee: Ihre KI ist nur so gut wie die Daten, die Sie ihr geben. Und wenn Sie diese Daten aus PDFs, Wikis, Datenbanken oder Tabellenkalkulationen abrufen, können Sie sie mit LlamaIndex für den Abruf vorbereiten - mit Struktur, Metadaten und intelligentem Routing.

Anders als Pinecone, das die Vektorsuche übernimmt, oder Cohere, das die Relevanz neu ordnet, konzentriert sich LlamaIndex auf die Pipeline, die das Modell speist. Es chunkelt und indexiert Ihre Quellen, verfolgt die Metadaten der Dokumente und leitet Abfragen auf der Grundlage von Struktur und Absicht weiter - nicht nur auf der Basis von Schlüsselwörtern oder Einbettungen.

Es ist besonders nützlich für Teams, die KI-Produkte entwickeln, die auf domänenspezifische Inhalte angewiesen sind - Produkthandbücher, Kundendaten, technische Protokolle -, bei denen es auf den Kontext ankommt und eine generische Abfrage nicht funktioniert.

LlamaIndex überschneidet sich in einigen Bereichen mit LangChain, konzentriert sich aber eher auf die Datenvorbereitung und Indizierung und nicht auf die Planung von Agenten oder die Verwendung von Tools.

Wesentliche Merkmale:

• Indizierungspipelines für strukturierte und unstrukturierte Daten
• Intelligente Weiterleitung von Anfragen und Quellenverfolgung
• Funktioniert mit Pinecone, Chroma oder lokalen Speicherplätzen
• Passt am besten zu Agenten, die einen hochgradig vertrauenswürdigen internen Datenzugriff benötigen

Preisgestaltung:

• Offene Quelle: Frei (MIT)

6. Vercel AI

Vercel AI SDK ist für Teams, die wollen, dass sich KI wie ein Teil des Produkts anfühlt - und nicht nur wie ein in die Ecke gestellter Chatbot. Es hilft Ihnen, reaktionsschnelle, chatähnliche Schnittstellen innerhalb Ihrer App mit React, Svelte oder Next.js zu erstellen - mit voller Unterstützung für Streaming-Antworten, Speicher und den Aufruf externer Tools.

Es wurde von demselben Team entwickelt, das auch für Next.js verantwortlich ist. Das zeigt sich darin, wie gut es den Zustand des Frontends und die UX handhabt. Die neueste Version bietet außerdem Unterstützung für MCP(Model Context Protocol) - einen kommenden Standard für die Strukturierung von Modelleingaben, die Verwendung von Tools und die Erdung von Quellen. Das bedeutet sauberere APIs, einfachere Anpassung und bessere Kontrolle darüber, was Ihr Assistent tut.

Sie erstellen hier keine Agenten - aber wenn Sie bereits einen haben, können Sie ihn so in ein ausgefeiltes Produkterlebnis verwandeln. Das SDK fügt sich nahtlos in jeden stack ein, und seine Unterstützung für MCP, die Verwendung von Tools und Streaming macht es ideal für KI-Schnittstellen, die sich nativ anfühlen sollen.

Wesentliche Merkmale:

• Hinzufügen von KI-Schnittstellen direkt in React- oder Svelte-Anwendungen
• Streaming, Chat-Verlauf, Tool-Unterstützung und Erdung
• Unterstützt MCP für strukturiertes, kontrollierbares Modellverhalten
• Entwickelt von den Machern von Next.js - optimiert für Frontend UX

Preisgestaltung:

• Quelloffenes SDK: Kostenlos
• Vercel-Hosting: Verbrauchsabhängig (Rechenleistung + Bandbreite)

7. Machen Sie

Make ist wie Klebeband für SaaS-Produkte - vor allem in der Anfangsphase der Integration von KI. Es ist eine visuelle Automatisierungsplattform, mit der Sie Apps zusammenfügen, Workflows auslösen und sogar KI-Modelle einbinden können, ohne viel Code zu schreiben.

Es zeichnet sich dadurch aus, dass es Produktteams die Möglichkeit bietet, KI-Verhalten zu prototypisieren, ohne dass ein komplettes Backend oder eine Orchestrierungsschicht erforderlich ist. Müssen Sie ein Support-Follow-up auslösen, wenn ein Nutzer in einem Chat negatives Feedback gibt? Verwenden Sie Make. Möchten Sie diese Nachricht mit OpenAI zusammenfassen und in Ihrem Hubspot CRM protokollieren? Verwenden Sie ebenfalls Make.

Es ist nicht für komplexe Planungsagenten oder tiefgreifende Tools konzipiert, aber für Aufgaben, bei denen Sie einfach nur eine Verbindung von A nach B nach C herstellen müssen, ist es schnell, flexibel und freundlich. Dies ist besonders nützlich, wenn Ihr Produkt nicht auf KI ausgerichtet ist, Sie aber etwas Intelligenz hinter den Kulissen einbetten möchten.

Wesentliche Merkmale:

• Visueller Builder mit Hunderten von vorgefertigten App-Integrationen
• Einfache Auslösung von Aktionen durch KI-Eingaben (z. B. GPT → E-Mail/Senden/CRM)
• Eingebautes OpenAI , plus HTTP- und webhook
• Hervorragend geeignet für Team-Ops, Feedback-Schleifen und leichte Automatisierung
  
  

Preisgestaltung:

• Kostenlos: 1.000 Operationen/Monat, 2 aktive Szenarien
• Core: $9/Monat - für kleine Teams und leichte Nutzung
• Pro: $16/Monat - mehr Operationen, Zeitplanung und Fehlerbehandlung
• Unternehmen: Benutzerdefiniert - für Teams mit geschäftskritischen Abläufen

1. Machen Sie KI zu einem Teil des Produkts, nicht nur zu einem Add-on

Künstliche Intelligenz sollte Ihr Haupterlebnis unterstützen und nicht im Hintergrund bleiben. Wenn sie sich wie ein losgelöstes Feature anfühlt - wie ein Chat-Fenster, das in der Ecke schwebt - wird sie nicht genutzt.

Integrieren Sie stattdessen KI in die Arbeitsabläufe, auf die sich die Mitarbeiter bereits verlassen. In Linear unterstützt KI die Nachverfolgung und Priorisierung von Problemen. In Coda werden Tabellen und Logik um die Ziele des Benutzers herum aufgebaut. Diese Funktionen fühlen sich nicht getrennt an - sie sind Teil der Funktionsweise des Produkts.

Beginnen Sie damit, herauszufinden, wo Benutzer steckenbleiben oder wo die Arbeit sich verlangsamt. Nutzen Sie KI, um diese Momente zu glätten, nicht nur um zu beeindrucken.

2. Auf Absicht aufbauen, nicht nur auf Input

LLMs funktionieren am besten, wenn sie verstehen, warum jemand etwas tut - und nicht nur, was er getippt hat. Das bedeutet, dass Ihr Produkt die Absicht des Nutzers frühzeitig erfassen und die Abläufe entsprechend gestalten sollte.

Das ist es, was Tools wie Notion AI oder Duolingo Max so nützlich macht. Sie reagieren nicht einfach nur - sie gestalten ihre Antworten auf der Grundlage von Kontext und Zielen. Das funktioniert nur, wenn Sie Ihre UX so strukturieren, dass Sie den Nutzer leiten und von seiner Absicht lernen, nicht nur von seinen Worten.

Fragen Sie: Was will der Benutzer erreichen? Dann bauen Sie darauf auf.

3. Den Nutzern Sichtbarkeit und Kontrolle geben

KI sollte Entscheidungen unterstützen, nicht in einer Blackbox treffen. Die Benutzer sollten verstehen, was das Modell tut, woher es seine Informationen hat und wie es sein Verhalten anpassen kann.

Gute KI-Schnittstellen erklären, warum sie etwas vorgeschlagen haben. Sie ermöglichen es den Nutzern, etwas erneut zu versuchen, zu bearbeiten oder Alternativen zu erkunden. Dies hilft den Nutzern, Vertrauen aufzubauen, und verhindert, dass sie sich zu sehr auf die Automatisierung verlassen.

Legen Sie Datenquellen offen, zeigen Sie Prompt-Logik an, wenn sie sinnvoll ist, und lassen Sie immer Raum für manuelle Überschreibungen.

4. Vorbereitung auf Grenzfälle und Fehlschläge

LLMs werden sich nicht immer so verhalten, wie Sie es erwarten. Sie können den Kontext übersehen, vage Ergebnisse produzieren oder Anweisungen falsch interpretieren. Ihr Produkt sollte dafür gerüstet sein.

Fügen Sie Leitplanken hinzu. Verwenden Sie Konfidenzwerte, um unsichere Antworten weiterzuleiten. Erlauben Sie elegante Rückgriffe auf andere große Sprachmodelle oder menschliche Unterstützung. Und das Wichtigste: Verfolgen Sie, wie Benutzer mit der KI interagieren, damit Sie lernen können, wo sie hilfreich ist - und wo sie überarbeitet werden muss.

KI soll Ihr Produkt verbessern, nicht unberechenbar machen.

5. Beginnen Sie mit einem starken Anwendungsfall und erweitern Sie ihn schrittweise

Sie müssen nicht Ihr gesamtes Produkt vom ersten Tag an KI-gesteuert machen. Die erfolgreichsten Teams fangen klein an - eine Funktion, ein Arbeitsablauf - und verbessern ihn so lange, bis sich die Benutzer täglich darauf verlassen.

Das kann das Onboarding, die Dokumentensuche, Analysezusammenfassungen oder die Aufgabenautomatisierung sein. Konzentrieren Sie sich auf einen Bereich, in dem KI Reibungsverluste verringern oder die Geschwindigkeit erhöhen kann, und sorgen Sie dafür, dass es gut funktioniert, bevor Sie es ausweiten.

Starke, zuverlässige Funktionen schaffen Vertrauen. Sobald sich Ihre Nutzer auf sie verlassen, wird die Ausweitung auf andere Anwendungsfälle viel einfacher.