Die 10 besten Softwarelösungen für maschinelles Sehen im Jahr 2026

Bewertungen der besten Computer-Vision-Software

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   SuperAnnotate

   Am besten für das Management großer Annotationsteams geeignet

   • Kostenlose Demo verfügbar
   • Preise auf Anfrage

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   Customer Rating:4.9/5This rating combines scores from multiple user review sites to reflect overall customer sentiment about the product.

   

   SuperAnnotate ist eine Plattform für das Management von Annotationsprojekten, die speziell für Computer-Vision-Teams entwickelt wurde. Sie bietet fortschrittliche Werkzeuge für das Labeln von Bild-, Video-, Text- und Audiodaten, Zusammenarbeit sowie Qualitätssicherungs-Workflows.

   Für wen ist SuperAnnotate am besten geeignet?

   Annotationsmanager und Datenwissenschaftsleiter in Unternehmen, die große, verteilte Teams für Projekte zur Datenannotation im Bereich Computer Vision koordinieren.

   Warum ich SuperAnnotate ausgewählt habe

   Ich habe SuperAnnotate als eine der besten Plattformen ausgewählt, weil mein Team auf die fortschrittlichen Werkzeuge für das Annotationsmanagement angewiesen ist, um große Teams zu koordinieren, Qualitätssicherungs-Workflows über Bild- und Videodaten hinweg anzuwenden und den Projektfortschritt in großem Maßstab zu verfolgen. Die Kollaborationsfunktionen ermöglichen eine reibungslose Abwicklung komplexer Daten-Pipelines.

   SuperAnnotate Hauptfunktionen

   • Multimodale Annotationsunterstützung: Labeln von Bildern, Videos, Text- und Audiodaten in einheitlichen Projekten.
   • Python SDK und API: Automatischer Datenimport und -export sowie Integration in eigene ML-Pipelines.
   • Erweiterte Taxonomie-Konfiguration für Labels: Erstellung komplexer, hierarchischer Labelstrukturen, die auf jedes Projekt zugeschnitten werden können.
   • Integriertes Management von Dienstleistern und Teams: Organisation von Aufgaben über interne Teams und externe Dienstleister für Datenannotation hinweg.

   SuperAnnotate Integrationen

   SuperAnnotate bietet native Integrationen mit AWS S3, GCP, Nvidia, Databricks, Snowflake und IBM Cloud. Ein Python SDK und eine REST API stehen für kundenspezifische Integrationen in bestehende Machine-Learning-Pipelines zur Verfügung.

   Pros and Cons

   Pros:

   • Multimodale Annotation auf einer Plattform
   • Fortschrittliche Kollaborations- und QA-Workflows
   • Dienstleister- und Teammanagement inklusive

   Cons:

   • Keine integrierte Modelltrainingsfunktion
   • Berichtswesen beschränkt sich auf annotationsrelevante Kennzahlen
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   • Check out SuperAnnotate on their website
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   Amazon Rekognition

   Am besten für cloudnative Bild- und Videoanalyse

   • 12 Monate kostenloses Nutzungskontingent verfügbar
   • Ab $0.001/Bild

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   Amazon Rekognition ist eine cloudbasierte Computer-Vision-Plattform, die Bild- und Videoanalyse, Objekt- und Gesichtserkennung, Inhaltsmoderation, Szenenbeschriftung sowie Unterstützung für die Entwicklung individueller Vision-Modelle bietet.

   Für wen ist Amazon Rekognition am besten geeignet?

   Teams, die große Mengen von Bild- oder Videodaten auf AWS-Infrastruktur verwalten oder skalierbare, cloud-native Computer-Vision-Workflows aufbauen.

   Warum ich Amazon Rekognition ausgewählt habe

   Ich habe Amazon Rekognition als eines der besten Tools ausgewählt, weil ich riesige Mengen an Bild- und Videodaten direkt in der Cloud analysieren kann. Ich verlasse mich auf die Analyse von Videoströmen in Echtzeit und die individuelle Bildklassifizierung, um die Inhaltsmoderation und Gesichtserkennung bei groß angelegten Projekten zu automatisieren.

   Hauptfunktionen von Amazon Rekognition

   • Gesichtsvergleich und -suche: Gesichter in Bildern oder Videos mit Sammlungen in großem Maßstab abgleichen.
   • Texterkennung (OCR): Text aus Bildern in verschiedenen Schriften und Formaten erkennen und extrahieren.
   • Bildmoderation: Explizite, anstößige oder unsichere Bildinhalte mit vortrainierten Klassifizierern erkennen.
   • Prominentenerkennung: Bekannte Persönlichkeiten in Fotos und Videos automatisch markieren.

   Amazon Rekognition-Integrationen

   Amazon Rekognition bietet native Integrationen im gesamten AWS-Ökosystem, einschließlich S3, Lambda, Kinesis, SageMaker Ground Truth, SNS und SQS. Für individuelle Integrationen steht eine API zur Verfügung.

   Pros and Cons

   Pros:

   • Vortrainierte Modelle für gängige Bildaufgaben
   • Echtzeit-Video- und Bildanalysefunktionen
   • Skaliert für die Verarbeitung großer Datenmengen in der Cloud

   Cons:

   • Keine Offline- oder On-Premises-Bereitstellung möglich
   • Fehlen von pixelgenauen Segmentierungsfunktionen
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   Chooch AI

   Am besten für branchenspezifische visuelle Erkennung

   • Kostenlose Demo verfügbar
   • Preise auf Anfrage

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   Customer Rating:4/5This rating combines scores from multiple user review sites to reflect overall customer sentiment about the product.

   

   Chooch AI ist eine Computer-Vision-Plattform, die für Organisationen entwickelt wurde, die individuelles Training, schnelle Annotation und skalierbare Modellbereitstellung in Cloud-, Edge- und On-Premises-Umgebungen benötigen.

   Für wen ist Chooch AI am besten geeignet?

   Chooch AI eignet sich für ML-Ingenieure und IT-Teams in den Bereichen Fertigung, Gesundheitswesen oder Industrie, die maßgeschneiderte visuelle Erkennung für komplexe Umgebungen benötigen.

   Warum ich Chooch AI ausgewählt habe

   Ich habe Chooch AI als eines der besten ausgewählt, weil es mir vorgefertigte visuelle Erkennungsmodelle bietet, die speziell für Gesundheitswesen, Fertigung und öffentliche Sicherheit entwickelt wurden. Mein Team setzt diese Modelle auf Edge-Geräten für die Echtzeit-Erkennung in industriellen Anwendungsfällen ein.

   Chooch AI Hauptfunktionen

   • Intelligente Annotation: Automatisiert das Labeln von Objekten in Bildern und Videos mit Begrenzungsrahmen und Polygonen.
   • Kontinuierliches Lernen: Ermöglicht das erneute Training bereitgestellter Modelle mit neuen Daten zur Verbesserung der Genauigkeit.
   • Edge-Bereitstellung: Führt Vision-Modelle auf Geräten wie Nvidia Jetson für latenzarme Verarbeitung aus.
   • Integrierte API und SDK: Bietet eine REST-API und SDKs, um Computer-Vision-Fähigkeiten in Anwendungen zu integrieren und zu nutzen.

   Chooch AI Integrationen

   Natives Integrationsangebot ist nicht öffentlich gelistet. Chooch AI stellt eine API und SDKs zur Verfügung, um individuelle Integrationen zu erstellen.

   Pros and Cons

   Pros:

   • Branchentaugliche visuelle Erkennungsmodelle verfügbar
   • Unterstützt Bereitstellung auf Edge, Cloud, On-Premises
   • Individuelles KI-Modelltraining für einzigartige Datensätze

   Cons:

   • Wenig öffentliche Nutzerbewertungen von Drittanbietern
   • Eingeschränkte 3D- oder Zeitreihenanalyse
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   V7

   Am besten für integrierte Bild- und Videoannotation

   • Kostenlose Demo verfügbar
   • Preise auf Anfrage

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   V7 ist eine Computer-Vision-Plattform, die für Teams entwickelt wurde, die fortschrittliche Werkzeuge für das Labeln, Annotieren und Verwalten großer Mengen von Bildern und Videos benötigen.

   Für wen ist V7 am besten geeignet?

   Ideal für Machine-Learning- und Data-Science-Teams in Branchen wie Gesundheitswesen, Automobil oder Fertigung, die detaillierte Workflows für die Bild- und Videoannotation erfordern.

   Warum ich V7 ausgewählt habe

   Ich habe V7 als eines der besten ausgewählt, weil ich komplexe Bild- und Video-Annotation-Projekte in einem einzigen Arbeitsbereich verwalten kann. Ich nutze integrierte Werkzeuge wie Auto-Labeling mit Segmentierungsmodellen und Video-Objektverfolgung, alles eingebunden in einen Review- und QA-Workflow.

   V7 Hauptfunktionen

   • Konsens- und QA-Workflows: Zuweisung von Annotation-Aufgaben und Verwaltung von mehrstufigen Überprüfungsprozessen zur Qualitätssicherung.
   • Versionierung von Datensätzen: Nachverfolgung von Änderungen und Verwaltung verschiedener Versionen annotierter Datensätze für Audit und Reproduzierbarkeit.
   • Unterstützung von DICOM und medizinischen Bildformaten: Annotieren und Verwalten spezialisierter medizinischer Formate wie DICOM und NifTI direkt auf der Plattform.
   • Python SDK und REST API: Integration von Datenmanagement und Annotation-Pipelines in eigene ML- oder Automatisierung-Workflows.

   V7-Integrationen

   V7 bietet native Integrationen mit AWS und Google Cloud sowie eine API für den Aufbau eigener Integrationen.

   Pros and Cons

   Pros:

   • Unterstützt medizinische Formate wie DICOM und NifTI
   • Integrierte Video-Objekt- und Frameannotation
   • Anpassbare QA- und Konsens-Review-Workflows

   Cons:

   • Keine integrierte Modelltrainingsfunktion
   • Eingeschränkte Unterstützung für 3D- und Lidar-Annotation
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   Viso Suite

   Am besten für den Aufbau von End-to-End-KI-Vision-Pipelines geeignet

   • Kostenloser Plan + kostenlose Demo verfügbar
   • Ab $30/Monat

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   Viso Suite ist eine End-to-End-Computer-Vision-Plattform zum Erstellen, Trainieren, Bereitstellen und Verwalten von KI-Vision-Pipelines in großem Maßstab über Edge-, On-Premises- und Cloud-Umgebungen hinweg.

   Für wen eignet sich Viso Suite am besten?

   Unternehmen und IT-Teams, die groß angelegte visuelle KI-Workflows über mehrere Standorte, Branchen und Edge- oder Hybrid-Infrastruktur-Umgebungen hinweg implementieren.

   Warum habe ich Viso Suite ausgewählt?

   Ich habe Viso Suite als eine der besten Lösungen ausgewählt, weil ich komplette KI-Vision-Pipelines vom Sammeln der Daten bis zur Echtzeit-Inferenz in einer einheitlichen Umgebung entwerfen, bereitstellen und verwalten kann. Der No-Code-Workflow-Builder und die Unterstützung für Edge-, Cloud- und On-Premise-Bereitstellung machen Großprojekte praktisch umsetzbar.

   Wichtige Funktionen von Viso Suite

   • Fortschrittliche Objekterkennungsmodelle: Wählen Sie aus einer Bibliothek modernster Modelle für komplexe visuelle Erkennungsaufgaben.
   • Kollaborative Annotation-Workflows: Mehrere Benutzer können Datensätze mit integrierten QA-Tools kennzeichnen und überprüfen.
   • Echtzeit-Videostream-Verarbeitung: Analysieren und verfolgen Sie visuelle Daten von Tausenden von Live-Kameras gleichzeitig.
   • Detaillierte rollenbasierte Zugriffskontrolle: Verwalten Sie Sicherheit und Nutzerrechte für Projekte auf Workspace- und Deploy-Ebene.

   Viso Suite Integrationen

   Viso Suite bietet native Integrationen mit IP-Kamerasystemen, Google Cloud Platform, Azure und AWS und stellt eine API für kundenspezifische Integrationen bereit.

   Pros and Cons

   Pros:

   • Skalierbar auf Tausende von Edge- oder Cloud-Geräten
   • Integrierter kollaborativer Datenannotations-Workflow
   • Unterstützt komplexe Videoanalysen mit mehreren Kameras

   Cons:

   • Wenig Drittanbieterbewertungen oder Community-Unterstützung
   • Annotation-Tools beschränken sich auf 2D-Daten
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   Roboflow

   Am besten für schnelle Modellbereitstellung mit eigenen Datensätzen

   • Kostenloser Plan + kostenlose Testversion + kostenlose Demo verfügbar
   • Ab $99/Monat

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   Customer Rating:4.8/5This rating combines scores from multiple user review sites to reflect overall customer sentiment about the product.

   

   Roboflow ist eine Computer-Vision-Plattform zum Erstellen, Annotieren, Trainieren und Bereitstellen von individuellen Bildklassifizierungs- und Objekterkennungsmodellen mit eigenen Datensätzen.

   Für wen ist Roboflow am besten geeignet?

   ML-Ingenieure und Entwickler in Startups oder Unternehmen, die benutzerdefinierte Computer-Vision-Modelle schnell bereitstellen und iterativ weiterentwickeln müssen.

   Warum ich Roboflow ausgewählt habe

   Ich habe Roboflow als eines der besten ausgewählt, weil ich meine eigenen Datensätze hochladen, sie annotieren und individuelle Computer-Vision-Modelle in wenigen Minuten bereitstellen kann. Mein Team nutzt die Modell-Trainingspipeline und die One-Click-Bereitstellungstools, um die schnelle Iteration zu optimieren.

   Wichtige Funktionen von Roboflow

   • Vorinstallierte Modellsammlung: Wählen Sie aus einer Sammlung öffentlicher Computer-Vision-Modelle, die einsatzbereit oder für Feinabstimmungen bereit sind.
   • API- und SDK-Zugriff: Verbinden Sie Modelle direkt mit Ihren Anwendungen über REST-APIs und unterstützte SDKs.
   • Kollaborativer Annotationsarbeitsbereich: Weisen Sie Annotationsaufgaben zu, überprüfen Sie den Fortschritt und verwalten Sie Datensätze gemeinsam mit Teammitgliedern auf einer zentralen Plattform.
   • Unterstützung mehrerer Exportformate: Exportieren Sie Datensätze und Modelle in Formate, die mit TensorFlow, PyTorch, YOLO und mehr kompatibel sind.

   Roboflow Integrationen

   Roboflow bietet native Integrationen mit HuggingFace, Google Cloud Vision, Supervisely, SuperAnnotate, OBS, IBM Cloud, LabelMe, YOLOv8 und mehr. Zapier wird unterstützt und eine API steht für kundenspezifische Integrationen zur Verfügung.

   Pros and Cons

   Pros:

   • Schnelle Bereitstellung individueller Vision-Modelle
   • Integrierter kollaborativer Datenanmerkungsarbeitsbereich
   • Unterstützt den Export in gängige KI-Modellformate

   Cons:

   • Keine native Unterstützung für 3D-Annotation
   • Erweiterte Videoanalysefunktionen sind eingeschränkt
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   Encord

   Am besten für automatisierte Datenannotation im großen Maßstab

   • Kostenlose Demo verfügbar
   • Preise auf Anfrage

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   Customer Rating:4.8/5This rating combines scores from multiple user review sites to reflect overall customer sentiment about the product.

   

   Encord ist eine datenzentrierte Computer-Vision-Softwareplattform, die groß angelegte Tools zur Annotation von Bildern, Videos und multimodalen Daten bietet. Dazu gehören integrierte automatisierte Beschriftungen, Qualitätssicherungs-Workflows und Workflow-Management, speziell entwickelt für KI-Teams in Unternehmen.

   Für wen ist Encord am besten geeignet?

   Datenwissenschaftsteams und ML-Ingenieure in regulierten Branchen, die großflächige, automatisierte Annotation für komplexe Computer-Vision-Projekte benötigen.

   Warum ich Encord ausgewählt habe

   Ich habe Encord zu den besten gezählt, weil ich mit KI-gestützten Beschriftungs-Workflows Annotationen für riesige Datensätze automatisieren, fortschrittliche Tools für Bilder, Videos und 3D nutzen und auf integrierte Qualitätssicherungsprozesse zurückgreifen kann, um komplexe Computer-Vision-Aufgaben im großen Maßstab zu bewältigen.

   Encord Schlüsselfunktionen

   • Multimodale Annotationstools: Annotieren Sie Bilder, Videos, LiDAR- und Textdaten in einer Plattform.
   • Integriertes Active Learning: Nutzen Sie Model-in-the-Loop-Funktionen, um Edge Cases zu identifizieren und zu priorisieren.
   • Kollaborative Projektarbeitsbereiche: Ermöglichen gleichzeitige Annotation und Überprüfung durch große Teams.
   • Rollenbasierte Zugriffskontrolle: Legen Sie Rollen und Berechtigungen für Teams fest, um Sicherheit und Compliance zu gewährleisten.

   Encord Integrationen

   Encord bietet native Integrationen mit AWS S3, Google Cloud Storage und Azure Blob Storage. Eine API ist für individuelle Integrationen verfügbar.

   Pros and Cons

   Pros:

   • Automatisierte Annotation für großvolumige Bilddatensätze
   • Fortgeschrittene QA- und Audit-Trail-Workflows
   • Unterstützt Video-, 3D- und multimodales Labeling

   Cons:

   • Keine integrierte Modell-Trainingspipeline
   • Annotierungsoberfläche kann bei riesigen Datensätzen verzögern
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   Labelbox

   Am besten für fortgeschrittene Daten-Labeling-Workflows

   • Kostenlose Testversion verfügbar
   • Preis auf Anfrage

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   Customer Rating:4.5/5This rating combines scores from multiple user review sites to reflect overall customer sentiment about the product.

   

   Labelbox ist eine Plattform für Computer-Vision-Daten-Labeling, die Ihrem Team fortschrittliche Werkzeuge bietet, um große Bild-, Video- und 3D-Datensätze für Machine-Learning-Workflows zu annotieren, zu verwalten und einer Qualitätskontrolle zu unterziehen.

   Für wen ist Labelbox am besten geeignet?

   Labelbox eignet sich besonders für Data-Science-Teams und ML-Ingenieure in mittelständischen bis großen Unternehmen, die groß angelegte Computer-Vision-Projekte durchführen.

   Warum habe ich Labelbox ausgewählt?

   Ich habe Labelbox als leistungsstarkes Tool ausgewählt, da ich auf dessen fortschrittliche Daten-Labeling-Workflows für groß angelegte Bild-, Video- und 3D-Annotationen vertraue. Mein Team nutzt die Auto-Labeling- und Überprüfungsfunktionen, um die Qualitätssicherung zu beschleunigen und die Zusammenarbeit an komplexen Datensätzen zu ermöglichen.

   Wichtige Funktionen von Labelbox

   • Anpassung des Label-Editors: Erstellen Sie maßgeschneiderte Annotierungsoberflächen für spezielle Computer-Vision-Datentypen.
   • Ontologie-Management: Definieren Sie hierarchische Labelstrukturen, die den Anforderungen Ihres Projekts entsprechen.
   • Modellunterstützte Annotation: Integrieren Sie Ihre Modelle, um Vor-Labels zu generieren und Active-Learning-Strategien zu nutzen.
   • Python SDK und API: Profitieren Sie von Automatisierungs- und Integrationsmöglichkeiten für die Verwaltung großer Datenbestände und Workflows.

   Labelbox-Integrationen

   Labelbox bietet native Integrationen mit Google Cloud Storage, Amazon S3, Snowflake, MySQL, Kafka, Looker, Redshift, MotherDuck und weiteren. Eine API steht für kundenspezifische Integrationen bereit.

   Pros and Cons

   Pros:

   • Verarbeitet groß angelegte Daten-Annotationen
   • Unterstützt Bild-, Video- und 3D-Labeling
   • Fortschrittliche Automatisierung für Qualitätssicherungs-Workflows

   Cons:

   • Kein integriertes Training von Computer-Vision-Modellen
   • Gelegentliche Plattformverzögerungen bei sehr großen Datensätzen
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   Clarifai

   Am besten geeignet für skalierbares Management des gesamten KI-Modell-Lebenszyklus

   • 14-tägige kostenlose Testversion verfügbar
   • Preis auf Anfrage

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   Customer Rating:4.3/5This rating combines scores from multiple user review sites to reflect overall customer sentiment about the product.

   

   Clarifai ist eine Enterprise-Computer-Vision-Plattform zur Entwicklung, zum Training und zur Bereitstellung von Bild- und Videoerkennungsmodellen in großem Maßstab, mit umfangreichen Tools für das Management von benutzerdefinierten Modellen, Datenannotation und Echtzeit-Visualanalyse.

   Für wen ist Clarifai am besten geeignet?

   Unternehmen und Teams mit dedizierten Machine-Learning-Ingenieuren oder Data Scientists, die an groß angelegten Computer-Vision-Projekten arbeiten.

   Warum ich Clarifai ausgewählt habe

   Ich habe Clarifai als eines der besten ausgewählt, weil ich jede Phase meiner KI-Modell-Pipeline, von der Datensatzannotation bis zur Bereitstellung, in einem System verwalten kann. Ich verlasse mich auf das fortschrittliche MLOps, die leistungsstarke Videoanalyse und die reibungslosen Bereitstellungsoptionen am Edge.

   Wichtige Funktionen von Clarifai

   • Bibliothek mit vortrainierten Modellen: Zugriff auf eine große Auswahl sofort einsetzbarer Computer-Vision-Modelle für eine schnelle Implementierung.
   • Kollaborative Datenannotations-Tools: Teams können große Bild- und Videodatensätze gemeinsam in einem geteilten Arbeitsbereich markieren und verwalten.
   • API- und SDK-Integrationen: Modelle und Workflows mit Ihren Anwendungen über REST-APIs und mehrere Programmiersprachen-SDKs verbinden.
   • Anpassbare Workflow-Pipelines: Entwerfen und verwalten Sie End-to-End-Prozesspipelines für visuelle Daten, die auf komplexe Projektanforderungen zugeschnitten sind.

   Clarifai-Integrationen

   Clarifai bietet native Integrationen mit Snowflake und Amazon S3 und stellt eine API sowie SDKs für maßgeschneiderte App-Integrationen in Python, Java und Node.js bereit.

   Pros and Cons

   Pros:

   • Vortrainierte Modelle für viele Bildaufgaben
   • Schnelle Annotation und Kollaborations-Workflows
   • On-Premises-, Cloud- und Edge-Bereitstellungsoptionen

   Cons:

   • Komplexe Automatisierungs-Setups für fortgeschrittene Pipelines
   • Begrenzte veröffentlichte Benchmarks für einige Modelle
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    Scale AI

    Am besten für Annotation-Services auf Unternehmensniveau geeignet

    • Kostenlose Demo verfügbar
    • Preise auf Anfrage

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    Scale AI ist eine unternehmensorientierte Computer Vision Software-Plattform, die umfangreiche Annotation, Datenverwaltung und skalierbare APIs für Workflows mit Bild-, Video- und 3D-Daten bietet.

    Für wen ist Scale AI am besten geeignet?

    Scale AI eignet sich für große Unternehmen und fortgeschrittene KI-Teams, die anspruchsvolle Computer Vision-Projekte und komplexe, umfangreiche Datenannotations-Workflows verwalten.

    Warum ich Scale AI ausgewählt habe

    Ich habe Scale AI als eine der besten Lösungen ausgewählt, weil ich mich bei großen, komplexen Computer Vision-Datensätzen auf die Annotation in Unternehmensqualität verlasse. Mein Team nutzt die fortschrittlichen Annotations-Workflows, schnellen QA-Prozesse und die Unterstützung für Video- und 3D-Daten bei anspruchsvollen Vision-Projekten.

    Wichtige Funktionen von Scale AI

    • Unterstützung multimodaler Daten: Bilder, Videos, LiDAR und Textdaten annotieren – optimiert für Sprachmodelle – alles innerhalb einer einheitlichen Plattform.
    • API-gesteuerte Integration: Datenpipelines über REST-APIs verbinden für optimierte Datenverwaltung und Automatisierung.
    • Echtzeit-Kollaborationstools: Mehrere Benutzer können gleichzeitig visuelle Labels prüfen, kommentieren und anpassen.
    • Sichere Datenumgebung: Schutz sensibler Informationen durch Zugriffssteuerungen und Datenschutzmaßnahmen auf Unternehmensniveau.

    Scale AI Integrationen

    Native Integrationen sind nicht öffentlich gelistet. Scale AI stellt eine API für individuelle Integrationen bereit.

    Pros and Cons

    Pros:

    • Großvolumige Annotation für komplexe Datentypen
    • Fortschrittliche Qualitätskontrolle bei annotierten Datensätzen
    • Unterstützt 2D-, 3D- und Videoannotation

    Cons:

    • Begrenzte Eignung für kleine Teamprojekte
    • Keine klare Dokumentation nativer Integrationen von Drittanbietern
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