Skimle ist eine KI-gestützte Software für qualitative Datenanalyse, die Interviews, Berichte und Dokumente in strukturierte Erkenntnisse verwandelt und professionelle Gründlichkeit mit dem Tempo der KI verbindet. Unsere Kundinnen und Kunden berichten von einer dreimal schnelleren Analyse von Anfang bis Ende – mit mehr Zeit für Erkenntnisse und weniger für manuelles Transkribieren.
Einfache Sprachmodell-Werkzeuge wie ChatGPT oder Claude arbeiten als Blackbox und neigen zu Halluzinationen. Ältere Werkzeuge wie NVivo, MAXQDA oder Atlas.ti zwingen Sie dazu, die meiste Zeit mit manuellem Codieren statt mit der eigentlichen Analyse zu verbringen. Skimle ist anders gebaut: Sie erhalten einen gründlichen, automatisierten KI-Ablauf mit voller Transparenz in beide Richtungen und Kontrolle bei Ihnen.
Jedes Dokument wird systematisch ausgewertet, und jede Erkenntnis ist mit einem geprüften, wörtlichen Zitat verknüpft. Bearbeiten Sie Kategorien, verfolgen Sie Ergebnisse bis zur Quelle und entdecken Sie Muster automatisch – damit Ihre Zeit dem Verstehen Ihrer Daten gilt und nicht der Verwaltung von Dateien und Codebüchern.
Starten Sie dort, wo Ihre Daten liegen: Audio, Transkripte, Dokumente oder offene Antworten. Transkribieren, anonymisieren, kategorisieren und codieren Sie jeden Ausschnitt. Finden Sie Muster mit Mixed-Methods-Werkzeugen, arbeiten Sie mit KI-Agenten zusammen und exportieren Sie Ergebnisse in Berichte und Präsentationen.
Skimle hat über 1.000 zufriedene Nutzende an mehr als 100 Universitäten, in Forschungsagenturen und Beratungshäusern. Wir verbessern Skimle laufend gemeinsam mit unseren Kundinnen und Kunden.
Das Team hinter SkimleSchritt 1
Laden Sie Dokumente in jedem Format hoch, transkribieren Sie Audio und Video, anonymisieren Sie Transkripte oder erheben Sie neue Daten mit KI-gestützten Interviews.


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Skimle nimmt qualitative Daten in praktisch jedem Format entgegen, sodass Sie unabhängig davon starten können, wie Ihr Material ursprünglich erhoben oder abgelegt wurde. Laden Sie Interviewtranskripte als Word-Dokumente oder PDFs hoch, offene Umfrageantworten als CSV-Dateien, Konsultationsbeiträge als Textdateien, Dokumente aus dem Datenraum, Gesprächsprotokolle, Besprechungsnotizen und vieles mehr.
Audio- und Videodateien werden automatisch in der sicheren Umgebung von Skimle transkribiert – einschließlich der Erkennung mehrerer Sprechender und ohne externen Transkriptionsdienst. Audiodateien werden nach der Transkription sicher gelöscht. Mit Unterstützung für über 100 Sprachen und DSGVO-konformer Speicherung in der EU erfüllt Skimle auch anspruchsvollste Datenschutzanforderungen.
Skimle Anonymise erkennt personenbezogene Angaben in sechs Kategorien – Namen, Titel und Rollen, Orte, Organisationen, Daten und Sonstiges – und lässt Sie je Kategorie eigene Umwandlungsregeln anwenden, bevor Sie Ihr Material teilen, archivieren oder veröffentlichen.
Drei voreingestellte Compliance-Stufen decken die wichtigsten Fälle ab: von leichter Pseudonymisierung, bei der ein Schlüssel zur Re-Identifikation erhalten bleibt, bis zu starker Anonymisierung auf HIPAA-Niveau, bei der der Schlüssel vernichtet wird. Der Export enthält die anonymisierten Dateien, einen Prüfbericht als PDF und eine Übersetzungstabelle als Excel-Datei.


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Gehen Sie mit Skimle Ask über herkömmliche Umfragewerkzeuge hinaus – unserer intelligenten Interviewplattform, die dialogische Interviews mit den Befragten führt. Statt starrer Multiple-Choice-Fragen setzt Skimle Ask auf KI, um ein natürliches Gespräch zu führen und auf Grundlage der Antworten nachzufragen, genau wie es eine erfahrene Interviewerin täte.
Skimle Ask überträgt die Antworten automatisch direkt in Ihr Analyseprojekt, wo sie zusammen mit Ihren übrigen qualitativen Daten verarbeitet werden – Interviewtranskripte, Umfrageantworten und per KI erhobenes Material in einer einzigen Analyse.
Beispiele für den Einsatz: Mitarbeitendenbefragungen, Rückmeldungen zu einem Transformationsprojekt, Ideen für neue Funktionen, Kursfeedback, Nutzerforschung, öffentliche Konsultationen.
Eine Skimle-Ask-Befragung testweise beantwortenSchritt 2
Ein strukturierter, transparenter Arbeitsbereich, um Erkenntnisse zu finden, Muster zu entdecken und jedes Ergebnis bis zum wörtlichen Quellenzitat zurückzuverfolgen.


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Im Kern von Skimle steckt ein ausgefeilter KI-Ablauf, der Erkenntnisse systematisch erkennt und zu stimmigen Themen und Kategorien ordnet. Skimle liest jedes Dokument sorgfältig und erfasst Kontext und Bedeutung, um echte Erkenntnisse zu gewinnen – nicht bloß oberflächliche Beobachtungen.
Der Ansatz gründet auf der Methodik akademischer qualitativer Forschung. Skimle zerlegt jedes Dokument in sinnvolle Abschnitte, erkennt Muster über mehrere Dokumente hinweg und baut eine hierarchische Kategorienstruktur auf. Die Methodik wurde in der Forschung validiert, und für das Kernverfahren wurde ein Patent angemeldet.
Skimle hat das Prinzip der Transparenz in beide Richtungen in der KI-Analyse geprägt. Anders als Chatbots, die Antworten ohne klare Quelle liefern, zeigt Skimle genau, woher jede Erkenntnis stammt – und, ebenso wichtig, was die KI nicht aufgegriffen hat.
Klicken Sie auf eine Erkenntnis, um die genauen Zitate zu sehen, die sie stützen. Klicken Sie auf ein Zitat, um zu seinem Zusammenhang im Originaldokument zu springen. Öffnen Sie ein Dokument und sehen Sie, welcher Text codiert wurde – und vor allem, welcher nicht, sodass Sie prüfen können, dass nichts Wichtiges übersehen wurde.
Sie behalten durchgehend die redaktionelle Hoheit. Bearbeiten Sie Kategorien von Hand, verschieben Sie Erkenntnisse zwischen Themen, führen Sie Kategorien zusammen oder teilen Sie sie und passen Sie die gesamte Struktur an Ihren analytischen Rahmen an.
Mit der Metadaten-Statistik erkunden Sie Muster in Ihren Daten. Skimle vergibt Metadaten automatisch auf Grundlage der Dokumentinhalte (etwa Stimmung und Zeitraum), lässt Sie Metadaten mit KI erzeugen (etwa mit der Anweisung, jedes Dokument nach „Ist das ein Vertrag, ja/nein“ zu kennzeichnen), und Sie können eigene Felder auch von Hand ergänzen – beim Import von .csv-Dateien oder nachdem die Daten hochgeladen wurden.
Metadatenvariablen lassen sich vielseitig einsetzen, etwa um als Heatmap darzustellen, welche Themen in welchen Dokumentarten vorkommen oder wie sich das Material über verschiedene Zeiträume verändert. Skimle erkennt außerdem automatisch, welche Metadatenvariablen Unterschiede im Material am besten erklären, und fasst diese zusammen. Zum Beispiel: Wie unterscheiden sich die Antworten von Frauen und Männern, oder beeinflusst die Stimmung einer Antwort, welche Aspekte angesprochen werden.
Der KI-Chat geht noch einen Schritt weiter – stellen Sie Fragen und erhalten Sie strukturierte, in den Daten verankerte Antworten. Anders als bei den gewöhnlichen „Analysiere die Dokumente“-Funktionen von Chatbots sind die Antworten in Skimle stabil und stützen sich auf Ihre bereits strukturierten Daten statt auf eine spontane Suche.
Schritt 3
Exportieren Sie in die Formate, die Sie ohnehin nutzen, bewerten Sie Dokumente anhand von Kriterien und binden Sie Skimle über API und MCP in Ihre Systeme ein.


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Manual coding and REFI-QDA export — combining Skimle AI analysis with manual workflows
Erstellen Sie umfassende Word-Berichte mit gegliederten Abschnitten, Zusammenfassungen und belegenden Zitaten. PowerPoint-Präsentationen mit den wichtigsten Themen und wörtlichen Zitaten, aufbereitet für die Kommunikation mit Beteiligten. Excel für die weitere quantitative Auswertung, REFI-QDA (.qdpx) für die Zusammenarbeit mit NVivo, MAXQDA und ATLAS.ti, oder die Einbindung in KI-Werkzeuge über MCP-Verbindungen.


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Introducing Skimle MCP: connect your qualitative research to AI tools

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Step-by-step guide to agentic analysis workflows with Agentic Chat and MCP
Skimle ist durchgehend agentisch. Jedes Projekt enthält einen Chat-Reiter mit einem strukturierten KI-Agenten, der Ihr Datenmodell kennt – Kategorien, Erkenntnisse, Metadaten, Dokumente – und suchen, vergleichen, umsortieren und kommentieren kann, stets mit Verweisen auf die Quellenzitate. Das ist keine Chat-Hülle über Dokumenten, sondern ein eigens gebauter Forschungsagent, der auf strukturierten Daten arbeitet.
Derselbe Agent ist extern über das Model Context Protocol verfügbar. Verbinden Sie Claude Code, Cursor, Windsurf oder ein beliebiges MCP-fähiges Werkzeug mit Ihrem Skimle-Projekt und nutzen Sie 13 Lese- und 5 Schreibwerkzeuge – von semantischer Suche und Metadatenfiltern bis zum Anlegen von Erkenntnissen und Umsortieren von Kategorien.
Ein Skimle-Projekt ist ein gemeinsamer Arbeitsbereich. Laden Sie Kolleginnen und Kollegen in dasselbe Projekt ein, und alle arbeiten an denselben Dokumenten, Kategorien und Erkenntnissen – Codierentscheidungen, Schlagwörter und Notizen bleiben an einem Ort statt über getrennte Kopien verstreut. Sie legen für jede eingeladene Person die Zugriffsstufe fest: Bearbeitende können Dokumente hochladen, Analysen starten und Ergebnisse ändern, Lesende können alles im Projekt einsehen und erkunden, ohne etwas zu verändern.
In Enterprise-Konten hat eine Administration die volle Kontrolle über die Organisation. Sie entscheidet, wer auf welche Projekte zugreift, was jedes Mitglied tun darf, welche Funktionen aktiv sind und wie Credits auf die Teams verteilt und verbraucht werden. So lassen sich Hilfskräfte, Kundschaft oder externe Prüfende unkompliziert in ein einzelnes Projekt einbinden, während der Überblick über das gesamte Konto erhalten bleibt.
Wie schneidet Skimle ab?
Es gibt vier Wege, qualitative Daten auszuwerten. Nur Skimle verbindet Gründlichkeit, Tempo und volle Transparenz.
| Ad hoc | Gründlich NVivo, MAXQDA… | Ad hoc + KI ChatGPT, RAG… | Skimle | |
|---|---|---|---|---|
| Gründlich | — | — | ||
| Transparent | — | — | ||
| Schnell | — | |||
| Vielseitig | — | — | ||
| Preis | Kostenlos / ad hoc | 100–1.840 $/Jahr | 0–25 $/Monat | Kostenlose Testphase · ab 20 €/Monat |
| Einarbeitung | Gering | Hoch (Wochen) | Gering | Gering (keine Schulung nötig) |
| Umfang (über 1.000 Dokumente) | Begrenzt | Durch Handarbeit begrenzt | Abdeckung nicht überprüfbar | Bis zu 1.000 Dokumente pro Projekt |
| DSGVO / KI-Verordnung | Begrenzt | Begrenzt | Begrenzt | Eingebaut · EU-Server · Auftragsverarbeitungsvertrag verfügbar |
| Fazit | Schnell, aber oberflächlich – flüchtiges Durchsehen, kurze Zusammenfassungen, keine systematische Abdeckung. | Gründlichkeit auf Publikationsniveau, aber Monate manueller Codierarbeit je Projekt. | In der Vorführung schnell, doch die Antworten schwanken je nach Frage, die Abdeckung ist nicht überprüfbar und die Ergebnisse sind nicht verteidigungsfähig. | Wissenschaftliche Gründlichkeit im Tempo der KI – jedes Dokument systematisch analysiert, vollständig transparent. |

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Skimle ist kein Werkzeug für schnelle KI-Zusammenfassungen und auch keines, um das Denken an eine Maschine abzugeben. Es ist ein leistungsfähiges Werkzeug für menschliche Fachleute – gebaut, damit Sie Arbeit mit 200 % Qualität leisten können, nicht Arbeit mit 50 % Aufwand. Skimle übernimmt die systematischen, mühsamen Teile der qualitativen Analyse, damit Sie mehr Zeit für Urteilskraft, Deutung und Erkenntnis haben – für das, was nur Fachleute wirklich gut können.
Häufige Fragen
Skimle hat seinen Sitz in Finnland und wurde „von Forschenden für Forschende“ und „von Praktikern für Praktiker“ entwickelt. Unser Team verbindet jahrzehntelange Erfahrung mit hochwertiger manueller thematischer Analyse aus Wissenschaft und Beratung mit erfahrenen Softwareentwicklerinnen und Designern.
Uns vertrauen finnische Ministerien, über 30 Universitäten, Dutzende Beratungs- und Marktforschungsunternehmen sowie große Konzerne. Alle Daten werden in der EU gespeichert und gemäß unserer strengen DSGVO-Richtlinie und unseren Nutzungsbedingungen.
Möchten Sie mehr erfahren? Sehen Sie sich unseren Blog Signal & Noise, unsere häufigen Fragenund die Anwendungsfälle nach Branche an. Gern führen wir Ihnen das Produkt auch vor oder besprechen, wie Skimle zu Ihren Anforderungen passt. Mehr über Skimle erfahren