Jeden Tag überschlagen sich die Nachrichten über die neuen Entwicklungen im Bereich Künstlicher Intelligenz. In diesem Beitrag stelle ich Quellen vor, um sich über die Hintergründe zu informieren und um den Überblick zu behalten.
Warum muss ich mich überhaupt informieren?
KI ist kein klassisches IT-Projekt, das man einfach „einkauft“ und an die Fachabteilung delegiert; sie ist eine neue Kulturtechnik. Nur wer sich selbst ein Bild macht und die Logik hinter den Werkzeugen begreift, bewahrt sich die eigene Urteilskraft und bleibt handlungsfähig statt fremdbestimmt. Es geht dabei um das Ideal des „mündigen Anwenders“: Anstatt blind auf die Ergebnisse eines Algorithmus oder den Rat externer Consultants zu vertrauen, ermöglicht Ihnen ein fundiertes Grundverständnis, Potenziale realistisch einzuschätzen und ethische sowie betriebliche Leitplanken sicher zu setzen. Wer die Mechanik der KI durchdringt, führt sein Team nicht durch bloßes Nachahmen von Trends, sondern durch souveräne Navigation – mit dem kritischen Blick des Experten und der Offenheit des Entdeckers.
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| Ein Wegweiser durch das KI-Wissen (Infografik von Google Gemini) |
Ein wenig Technikverständnis zu Beginn
Wer verstehen will, wie ein Sprachmodell wie ChatGPT oder Claude überhaupt funktioniert, findet hier den besten Einstieg. Der amerikanische Mathematiker und YouTuber Grant Sanderson erklärt in acht Minuten, was ein Large Language Model ist, wie es trainiert wird und warum es so überraschend gut Texte erzeugt – ohne dass man dafür Vorkenntnisse in Mathematik oder Informatik braucht. Sprache: Englisch, aber auch ohne perfekte Sprachkenntnisse gut zu folgen, da die Visualisierungen die Erklärungen tragen.
3Blue1Brown: „Large Language Models explained briefly", YouTube, 8 Minuten, englisch, abrufbar unter https://www.youtube.com/watch?v=LPZh9BOjkQs
Die Sendung mit der Maus erklärt seit Jahrzehnten komplizierte Dinge so, dass sie jeder versteht – und das gelingt ihr auch bei KI. In dieser Sachgeschichte geht Ralph der Frage nach, wie eine KI Musik komponiert, Musikvideos gestaltet und Liedtexte schreibt: Woher weiß sie überhaupt, was ein Liedtext ist? Was ein Märchen? Der Einstieg über das Rotkäppchen-Beispiel ist charmant gewählt und öffnet den Blick auf das Grundprinzip, das hinter allen großen Sprachmodellen steckt.
Sendung mit der Maus: „Was ist Künstliche Intelligenz?", YouTube, WDR, deutsch, abrufbar unter https://www.youtube.com/watch?v=_80pKGuyKWc
Wer KI einordnen will, braucht Zahlen und Zeitlinien – und genau das
liefert dieser Artikel von Max Roser, dem Gründer von Our World in Data.
Er zeichnet nach, wie sich KI-Systeme von den ersten lernenden
Maschinen der 1950er Jahre bis zu heutigen Sprachmodellen entwickelt
haben, und macht dabei eines besonders deutlich: Wie rasant die
Entwicklung in den letzten zehn Jahren war. Datenbasierte Grafiken
zeigen zum Beispiel, wann Maschinen Menschen in bestimmten Aufgaben –
Schrifterkennung, Sprachverständnis, Bilderzeugung – zum ersten Mal
übertroffen haben. Der Artikel ist sachlich, ohne übertrieben zu sein,
und zwingt zur eigenen Einschätzung, statt eine Meinung vorzugeben. Er
taucht auch in unserer Kategorie „Daten & gesellschaftlicher
Überblick" wieder auf, weil die Seite weit mehr bietet als nur diesen
einen Artikel.
Our World in Data: „The brief history of artificial intelligence", Artikel (kostenlos), englisch, von Max Roser, abrufbar unter https://ourworldindata.org/brief-history-of-ai
Die wichtigsten KI-Modelle und Tools – ein erster Überblick
Claude
Claude ist der KI-Assistent von Anthropic, einem amerikanischen Unternehmen, das von ehemaligen OpenAI-Forschern gegründet wurde und Sicherheit und Zuverlässigkeit als zentrale Designprinzipien versteht. Claude ist über den Browser, als App und über eine API nutzbar. Wer einfach loslegen möchte, findet unter support.claude.ai klare Antworten auf alle Einstiegsfragen: Was kann Claude, wie formuliert man gute Anfragen, welche Pläne gibt es? Claude gilt besonders als stark in langen, nuancierten Texten und in Aufgaben, die sorgfältiges Abwägen erfordern.
Claude (Anthropic) Anwenderdokumentation
Chat-GPT
ChatGPT ist sicherlich das bekannteste KI-Werkzeug der Welt und der Ausgangspunkt für die meisten Menschen, die zum ersten Mal mit einem Sprachmodell arbeiten. Das Hilfecenter von OpenAI bietet strukturierte Anleitungen zu allen wichtigen Funktionen: Datenanalyse, Recherche, Bildgenerierung, der Arbeit mit Dokumenten und dem Formulieren guter Anfragen. Mit über 700 Millionen wöchentlichen Nutzenden ist ChatGPT das Maß aller Dinge – und damit auch eine unverzichtbare Referenz, um die KI-Landschaft insgesamt einschätzen zu können.
ChatGPT (OpenAI) Hilfe
Gemini
Googles KI-Assistent Gemini ist besonders attraktiv für alle, die bereits mit Google Workspace arbeiten: Docs, Gmail, Sheets und Slides sind direkt integriert, sodass man Texte überarbeiten, E-Mails entwerfen oder Tabellen auswerten kann, ohne die gewohnte Arbeitsumgebung zu verlassen. Die offizielle Hilfeseite führt Schritt für Schritt durch die Einrichtung und alle Funktionen, auch für den mobilen Einsatz auf Android und iOS. Wer Googles Ökosystem täglich nutzt, wird hier schnell konkrete Zeitgewinne erleben.
Gemini (Google) Anwenderdokumentation
Mistral
Mistral AI ist ein 2023 in Paris gegründetes Unternehmen, das vor allem für seine Open-Source-Sprachmodelle bekannt ist. Was Mistral von den amerikanischen Anbietern unterscheidet: Das Unternehmen verfolgt von Grund auf drei Leitprinzipien – Offenheit durch Open Source, europäische Datensouveränität mit DSGVO-Konformität und Effizienz durch schlanke, leistungsfähige Modelle. Für Einsteiger ist Le Chat der richtige Startpunkt – ein Chatassistent, der ähnlich wie ChatGPT funktioniert, aber aus Europa kommt und in der kostenlosen Version bereits Zugang zum leistungsfähigsten Modell bietet. Wer mehr Kontrolle über seine Daten möchte oder eine europäische Alternative sucht, sollte Mistral auf dem Radar haben.
Mistral AI (Le Chat) Modelldokumentation
Kleine Sprachmodelle
Im Schatten der großen Sprachmodelle von Claude, OpenAI oder Google gibt es viele kleine Sprachmodelle. Sie haben deutlich weniger Parameter. Sie sind meist spezialisierter und können auch lokal betrieben werden. Rina Diane Caballar hat auf der Unternehmenswebseite von IBM den Beitrag "Was sind kleine Sprachmodelle?" veröffenlicht. Sie beschreibt, was kleine Sprachmodelle sind, welche Vorteile sie haben und welche Modelle bekannt sind.
Hugging Face und Langdock
Hugging Face wird oft als „das GitHub des maschinellen Lernens" bezeichnet – eine kollaborative Plattform, auf der KI-Modelle, Datensätze und fertige Anwendungen geteilt und entdeckt werden können. Für Führungskräfte und Berater ist Hugging Face weniger ein Werkzeug als eine Orientierungshilfe: Wer hier stöbert, bekommt ein realistisches Bild davon, wie viele Modelle es gibt, wer sie entwickelt, unter welchen Lizenzen sie verfügbar sind und wofür sie eingesetzt werden. Über die sogenannten „Spaces" lassen sich viele Modelle direkt im Browser ausprobieren, ohne Account und ohne Installation. Pflichtlektüre für alle, die verstehen wollen, dass KI weit mehr ist als ChatGPT.
Langdock wurde 2023 in Berlin gegründet und zählt zu den am schnellsten wachsenden KI-Unternehmen Deutschlands. Kunden wie Merck, Mobile.de und Babbel nutzen die Plattform, weil sie EU-Datenhaltung, Modellvielfalt und ein klares Preismodell kombiniert. Das Besondere an Langdock: Es entwickelt keine eigenen Modelle, sondern bietet eine sichere, DSGVO-konforme Oberfläche, über die Teams Claude, GPT, Gemini und andere Modelle zentral und kontrolliert nutzen können. Admins können dabei feingranular steuern, wer Zugriff auf welche Modelle und Funktionen hat – ein zentrales Argument für Organisationen, die KI im Team einführen wollen, ohne dabei Governance und Datenschutz zu opfern. Langdock ist nicht für Einzelpersonen gedacht, sondern für Teams und Organisationen, die KI geordnet und sicher einführen wollen – und dabei keine amerikanischen Cloud-Server nutzen möchten.
LM Studio und Jan
LM Studio ermöglicht das Herunterladen und lokale Ausführen von Sprachmodellen wie Llama, Qwen, Mistral oder DeepSeek – auf Mac, Windows und Linux, vollständig offline, ohne dass Daten an externe Server übertragen werden. Das ist der entscheidende Unterschied zu allen Cloud-Lösungen: Die KI läuft auf dem eigenen Rechner, Eingaben verlassen das Gerät nicht. Für Organisationen mit hohen Datenschutzanforderungen oder Branchen, in denen vertrauliche Informationen verarbeitet werden, ist das ein ernstes Argument. LM Studio erfordert etwas technisches Grundverständnis bei der Einrichtung, ist danach aber gut bedienbar. LM Studio
Jan verfolgt dasselbe Grundprinzip wie LM Studio – Sprachmodelle lokal und offline auf dem eigenen Rechner betreiben – ist dabei aber etwas einsteigerfreundlicher gestaltet. Jan ermöglicht den Betrieb von Modellen wie Llama oder Qwen vollständig lokal und offline, bietet aber auch die Möglichkeit, sich mit externen APIs wie OpenAI zu verbinden. Gut als Alternative zu nennen für alle, die mit LM Studio nicht warm werden oder einen schlankeren Einstieg in lokale Modelle suchen. Jan
Vergleich von Sprachmodellen
Wer sich fragt, welches Modell für welche Aufgabe am besten geeignet ist, findet hier eine unabhängige Antwort. Artificial Analysis vergleicht Frontier-Modelle systematisch nach Qualität, Geschwindigkeit und Kosten – mit Benchmarks und Diagrammen, ohne Unternehmensinteressen im Rücken. Eine nüchterne, datenbasierte Orientierungshilfe für alle, die nicht einfach dem lautesten Marketing glauben wollen.
Ich folge dem Blog von Ethan Mollick, der regelmäßig die neuen Version von Chat-GPT und Co. vergleicht. Er nutzt immer wieder den gleichen Test, um Ergebnisse über die Zeit zu vergleichen. Von Mollick statt auch das Bild der gezackten Kompetenz.
Newsletter und Blogs
Ich finde immer wieder Überraschendes im Blog von Martin Talmeier aus Berlin. (Leider habe ich keinen RSS-Feed gefunden. Man muss seine Seite regelmäßig besuchen.)
Dann gibt es auch den Newsletter "The Batch" von Andrew Ng, der immer wieder interessante Meldungen bringt.
(Info: Chatbots haben mir beim Zusammenstellen der Inhalte geholfen.)
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