Was KI ist und was sie nicht ist
Im Deutschen steht KI für Künstliche Intelligenz und im Englischen steht AI für Artificial Intelligence.
Künstliche Intelligenz ist ein Oberbegriff für Computersysteme, die Aufgaben übernehmen, für die normalerweise menschliche Fähigkeiten wie Erkennen, Verstehen, Planen oder Entscheiden erforderlich sind.
Dabei gibt es nicht „die eine KI“, die immer nach demselben Prinzip funktioniert. Je nach Aufgabe können unterschiedliche Verfahren und Systeme zum Einsatz kommen. Eine KI zur Bilderkennung arbeitet beispielsweise anders als ein System, das Sprache verarbeitet oder Vorhersagen aus Daten erstellt.
Wenn wir heute von KI sprechen, meinen wir allerdings häufig Anwendungen wie ChatGPT, Gemini oder Co-Pilot, die mit Sprache arbeiten. Ein wichtiger Bestandteil solcher Systeme sind sogenannte Sprachmodelle. Sie werden mit sehr großen Textmengen trainiert und lernen daraus Muster und Zusammenhänge in Sprache.
Damit ein Sprachmodell Sprache verarbeiten und Texte erzeugen kann, wird es zuvor mit sehr großen Mengen an Text trainiert – darunter beispielsweise Bücher, Webseiten, Zeitungsartikel, Gespräche und Anleitungen. Aus diesen Texten lernt das Modell Muster und Zusammenhänge in der Sprache. Diese nutzt es später, um passende Texte zu erzeugen.
Es lernt zum Beispiel:
- welche Wörter häufig zusammen vorkommen,
- wie Menschen Fragen stellen,
- wie gute Antworten aufgebaut sind,
- und wie Sprache allgemein funktioniert.
Dieses Prinzip der Wahrscheinlichkeit ist ein entscheidender Punkt, den man verstehen muss. Das Sprachmodell „weiß“ Dinge nicht wie ein Mensch. Es nutzt die erlernten sprachlichen Zusammenhänge, um eine passende Antwort zu erzeugen.
Ein solches Sprachmodell nutzt die KI, wenn sie uns Antworten in Texten liefert.
Wie funktioniert eine KI?
Wie eine KI funktioniert, hängt davon ab, welche Aufgabe sie erfüllen soll. Es gibt deshalb keine Funktionsweise, die alle KI-Systeme gleichermaßen beschreibt.
Ein KI-System kann unterschiedliche Komponenten miteinander verbinden. Eine Anwendung kann beispielsweise Sprache verarbeiten, Bilder erkennen, Daten durchsuchen oder auf andere Programme und Informationsquellen zugreifen. Welche Komponenten benötigt werden, hängt von der jeweiligen Aufgabe ab.
Da wir im Alltag heute besonders häufig mit textbasierten KI-Systemen in Berührung kommen, schauen wir uns deren Funktionsweise genauer an. Im Mittelpunkt steht dabei das Sprachmodell.
Wenn die KI ein Sprachmodell nutzt
Stellen Sie sich ein Sprachmodell wie einen Schüler vor, der eine riesige Menge an Texten zu lesen bekommt. Dabei soll er sich nicht jeden einzelnen Text merken, sondern herausfinden, wie Sprache funktioniert: Welche Wörter stehen häufig zusammen? Wie werden Sätze aufgebaut? Welche Begriffe tauchen in ähnlichen Zusammenhängen auf?
Während des Trainings bekommt das Sprachmodell immer wieder Textabschnitte und versucht vorherzusagen, wie ein Text weitergehen könnte. Liegt es daneben, werden die Einstellungen im Modell angepasst. Dies geschieht immer und immer wieder. Auf diese Weise lernt das Sprachmodell nach und nach sehr viele Muster und Zusammenhänge in der Sprache.
Das kann man sich ein wenig wie das Stimmen von sehr vielen kleinen Reglern vorstellen. Mit jedem Trainingsschritt werden diese Regler ein kleines Stück angepasst. Am Ende hat das Sprachmodell nicht einfach eine Sammlung fertiger Antworten gespeichert. Die Einstellungen seiner vielen Regler bilden vielmehr die Zusammenhänge ab, die es während des Trainings gelernt hat.
Wenn Sie dem Sprachmodell später eine Frage stellen, nutzt es diese erlernten Zusammenhänge, um daraus eine neue Antwort zu erzeugen.
Wenn Sie einem Sprachmodell eine Frage stellen, zerlegt es diese zunächst in kleine Bestandteile. Anschließend verarbeitet es diese Bestandteile und deren Zusammenhang, um daraus Schritt für Schritt eine Antwort zu erzeugen.
Das Modell analysiert:
- was genau geschrieben wurde,
- welche Bedeutung dahinterstecken könnte,
- und welche Antwort statistisch am besten passt.
Die Qualität der Antworten hängt unter anderem davon ab, mit welchen Daten und auf welche Weise das Sprachmodell trainiert wurde.
Wichtig zu verstehen ist: Ein Sprachmodell verarbeitet Sprache nicht so wie ein Mensch. Es hat kein Bewusstsein, keine Gefühle und keine eigenen Meinungen. Seine Antworten entstehen auf Grundlage der während des Trainings erlernten Zusammenhänge.
Beim Erstellen einer Antwort berechnet das Sprachmodell Schritt für Schritt, welches Wort aufgrund des bisherigen Textes wahrscheinlich als Nächstes folgen könnte.
Ein einfaches Beispiel:
Wenn ein Satz so beginnt: „Die Sonne geht im Osten…“, dann ist die Wahrscheinlichkeit sehr hoch, dass das nächste Wort „auf“ lautet. Das Sprachmodell ergänzt den Satz deshalb mit „auf“, weil sie dieses Sprachmuster unzählige Male gelernt hat.
Trotzdem wirken die Antworten oft erstaunlich intelligent. Der Grund dafür ist, dass menschliche Sprache voller wiederkehrender Muster ist.
Ähnlich wie Menschen, die häufig beobachten, wie Lehrer erklären oder Juristen argumentieren, kann auch das Sprachmodell solche Strukturen nachahmen. Es kopiert jedoch nicht einzelne Texte, sondern erkennt Wortabfolge, Wortwahl, Grammatik, Stil usw. in Sprache und Kommunikation, wobei es auch Traningsdaten reproduzieren kann.
Man könnte es mit einem Musiker vergleichen, der tausende Songs analysiert hat und dadurch neue Musik komponieren kann.
Wie das Sprachmodell Teil eines KI-Systems wird
Nun kommen wir zum spannenden Teil. Ein Sprachmodell ist auf die Verarbeitung und Erzeugung von Sprache spezialisiert. Moderne KI-Anwendungen können jedoch weit mehr.
Ein KI-System kann das Sprachmodell mit weiteren Komponenten und Werkzeugen verbinden. Dazu können beispielsweise eine Suchfunktion, ein Bildgenerator, ein Modell zur Analyse von Bildern oder eine Spracherkennung gehören. So kann das System nicht nur Texte erzeugen, sondern je nach Ausstattung beispielsweise Informationen suchen, Bilder analysieren oder gesprochene Sprache verarbeiten.
Das Sprachmodell ist damit ein wichtiger Bestandteil vieler moderner KI-Anwendungen – aber nicht zwangsläufig das gesamte KI-System.
Bild generiert von ChatGPT
Die Grenzen einer KI
Der Koch vs. die KI „kocht“
Ein guter Vergleich ist der Unterschied zwischen einem echten Koch und einer KI, die Ihnen bei der Suche nach einem passenden Rezept hilft.
Stellen Sie sich vor, Sie haben noch Tomaten, Nudeln, Parmesan und eine Zucchini im Kühlschrank. Sie geben diese Zutaten in eine KI ein und fragen: „Was kann ich daraus kochen?“
Die KI kann nun verschiedene Systeme und Funktionen nutzen, um Ihnen zu helfen. Das Sprachmodell verarbeitet Ihre Frage und erkennt, was Sie von der KI möchten. Eine Suchfunktion kann im Internet nach passenden Rezepten suchen. Die gefundenen Informationen können anschließend verarbeitet und Ihnen als verständliche Antwort präsentiert werden.
Sie könnten noch einen Schritt weitergehen und ein Foto von Ihrem Kühlschrank hochladen. Ein Modell zur Bilderkennung kann erkennen, welche Lebensmittel auf dem Foto zu sehen sind. Diese Informationen können wiederum verwendet werden, um nach passenden Rezepten zu suchen oder einen Rezeptvorschlag zu erstellen.
Für Sie sieht das alles nach einer einzigen KI aus. Im Hintergrund können jedoch unterschiedliche Modelle, Funktionen und Informationsquellen zusammenspielen.
Ein Koch geht an dieselbe Aufgabe völlig anders heran. Er sieht die vorhandenen Zutaten, kennt ihren Geschmack und weiß aus eigener Erfahrung, welche davon zusammenpassen. Er kann riechen, schmecken und ausprobieren. Ist die Soße zu sauer, kann er sie abschmecken und verändern. Ist eine Zucchini bereits verdorben, erkennt er das möglicherweise an ihrem Geruch oder ihrer Konsistenz.
Die KI hat diese praktischen Erfahrungen nicht. Sie kann Informationen über Lebensmittel verarbeiten, Rezepte finden, Bilder analysieren und daraus Vorschläge erstellen. Sie hat das Gericht aber nicht selbst gekocht oder probiert.
Genau darin liegt ein wichtiger Unterschied: Eine KI kann verschiedene spezialisierte Systeme und große Mengen an Informationen miteinander verbinden und daraus für uns nützliche Ergebnisse erzeugen. Das bedeutet jedoch nicht, dass sie dieselben Erfahrungen mit der realen Welt macht wie ein Mensch.
Deshalb können KI-Ergebnisse oft beeindruckend wirken — sie ersetzen aber nicht automatisch menschliche Erfahrung, Verständnis und praktische Kontrolle.
Worauf sollten Sie bei der Nutzung von KI achten?
KI-Systeme können uns viele Aufgaben erleichtern. Trotzdem sollten Sie nicht jede Information bedenkenlos eingeben und nicht jedes Ergebnis ungeprüft übernehmen. Auf jedem Fall sollten Sie bei der Nutzung von KI niemals vertrauliche, persönliche oder sensible Unternehmensdaten eingeben!
Wie ein KI-Anbieter mit Ihren Eingaben umgeht, hängt vom jeweiligen Dienst, Ihrem Tarif und den gewählten Einstellungen ab. Eingaben können beispielsweise gespeichert oder – abhängig vom Anbieter und den Einstellungen – zur Verbesserung der Systeme verwendet werden. Informieren Sie sich deshalb darüber, wie der von Ihnen eingesetzte KI-Dienst mit Ihren Daten umgeht.
Beachten Sie diese Punkte bei der Nutzung von KI:
Jede Eingabe muss vom KI-System verarbeitet werden, damit es darauf antworten kann. Je nach Anbieter, Produkt und Einstellungen können Ihre Eingaben darüber hinaus gespeichert werden.
Ob Ihre Eingaben zusätzlich für das Training oder die Verbesserung von KI-Modellen verwendet werden, hängt vom jeweiligen Anbieter, Tarif und den gewählten Einstellungen ab.
Haben Sie ein privates Konto? Wenn möglich, deaktivieren Sie die Einstellung, dass Ihre Daten für Trainingszwecke verwendet werden.
Haben Sie ein Unternehmens-Konto? Schließen Sie einen AV-Vertrag ab und verbieten Sie, dass Ihre eingegebenen Daten für Trainingszwecke verwendet werden.
Geben Sie unter gar keinen Umständen persönliche, kundenspezifische oder unternehmensrelevante Daten in die KI ein.
Benutzen Sie KI im Unternehmen? Legen Sie klare KI-Richtlinien fest, wie KI in Ihrem Unternehmen verwendet werden soll.
Die KI ist kein Mensch und kann Fehler machen. Daher: Prüfen Sie jede wichtige Antwort und Ausgabe der KI kritisch. KI-Systeme können falsche Informationen erzeugen (Halluzinationen) oder bestehende Verzerrungen (Bias) widerspiegeln.
Beachten Sie die Kennzeichnungspflichten für KI-generierte oder manipulierte Inhalte und KI-Interaktionen. Dazu gehören beispielsweise bestimmte Deepfakes und Situationen, in denen Menschen direkt mit einem KI-System interagieren (ChatBots, Digitale Assistenten). Seit dem 2. August 2026 gelten entsprechende Transparenzpflichten des EU AI Acts; sie gelten allerdings nicht pauschal für jeden KI-generierten Inhalt.
KI-Schulung für Mitarbeiter
Nutzen Ihre Mitarbeitenden bereits KI im Arbeitsalltag, um sich die Arbeit zu erleichtern? In den meisten Unternehmen ist das längst Realität – oft jedoch ohne klare Regeln oder Schulung. Genau hier entsteht das Risiko: Ein falscher Prompt, die Eingabe sensibler Daten oder blindes Vertrauen in KI-Ergebnisse kann schnell zu echten Problemen führen.
Mit dem EU AI Act wird es ernst: Unternehmen sind verpflichtet, für ausreichend KI-Kompetenz im Team zu sorgen. Wenn Mitarbeitende KI nutzen, müssen sie verstehen, was sie tun – sonst drohen Fehlentscheidungen, Datenschutzprobleme und rechtliche Konsequenzen.
Unsere KI-Schulung setzt genau hier an und vermittelt das nötige Wissen für einen sicheren und verantwortungsvollen Umgang mit KI im Unternehmen. Ihre Mitarbeitenden lernen, Risiken zu erkennen, Fehler zu vermeiden und KI sinnvoll einzusetzen.
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