Alle wichtigen Begriffe zu Künstlicher Intelligenz, Machine Learning und KI-Tools - verständlich erklärt für die Praxis.
Professionelle Beratungsdienstleistung, die Unternehmen bei der strategischen Planung, Implementierung und Optimierung von KI-Lösungen unterstützt.
KI-Beratung umfasst die Analyse, Planung und Umsetzung von Künstlicher Intelligenz in Unternehmensprozessen. Dabei werden individuelle Potenziale identifiziert, konkrete Anwendungsfälle entwickelt und die Integration in bestehende Systeme begleitet.
Während klassische IT-Beratung sich auf Infrastruktur, Software und Prozesse konzentriert, fokussiert sich KI-Beratung speziell auf den Einsatz intelligenter Systeme. Der Fokus liegt auf maschinellem Lernen, Natural Language Processing (NLP) und datengetriebenen Entscheidungen.
KI-Beratung für KMU startet typischerweise bei 1.500 EUR für eine Potenzialanalyse. Die Implementierung konkreter KI-Lösungen (z.B. ChatGPT-Integration) beginnt bei 1.500-3.000 EUR, abhängig von Komplexität und Umfang. Umfassende KI-Strategien mit Implementierung liegen im Bereich von 5.000-30.000 EUR.
Ein von OpenAI entwickeltes Large Language Model (LLM), das menschenähnliche Textgenerierung und Konversation ermöglicht.
ChatGPT (Chat Generative Pre-trained Transformer) ist ein KI-basiertes Sprachmodell, das natürliche Sprache verstehen und generieren kann. Es wurde von OpenAI entwickelt und basiert auf der GPT-Architektur (Generative Pre-trained Transformer).
Für die DSGVO-konforme Nutzung empfehlen wir die Integration über die API mit entsprechenden Data Processing Agreements (DPAs).
Ein Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz, bei dem Algorithmen aus Daten lernen und Muster erkennen, ohne explizit programmiert zu werden.
Machine Learning (ML) ermöglicht es Computersystemen, aus Erfahrungen zu lernen und sich zu verbessern, ohne dass jede Aktion explizit programmiert werden muss. Das System erkennt Muster in Daten und trifft darauf basierend Vorhersagen oder Entscheidungen.
Die Fähigkeit von Computersystemen, Aufgaben auszuführen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern, wie Lernen, Problemlösung und Entscheidungsfindung.
Künstliche Intelligenz (KI) ist ein Oberbegriff für Technologien, die es Maschinen ermöglichen, intelligent zu handeln. Dazu gehören unter anderem maschinelles Lernen, Sprachverarbeitung, Bilderkennung und autonome Entscheidungsfindung.
Für KMU sind besonders angewandte KI-Lösungen relevant, die konkrete Geschäftsprobleme lösen - wie ChatGPT für Kundenkommunikation, automatische Datenauswertung oder intelligente Prozessautomatisierung.
Ein großes neuronales Netzwerk, das auf riesigen Textmengen trainiert wurde und natürliche Sprache verstehen und generieren kann.
Large Language Models (LLMs) sind KI-Modelle, die durch Training auf enormen Textdatenmengen die Fähigkeit erlangt haben, menschenähnliche Sprache zu verstehen und zu erzeugen. Beispiele sind GPT-4, Claude, Llama und Gemini.
LLMs werden über APIs in Business-Anwendungen integriert und ermöglichen vielfältige Automatisierungen - von E-Mail-Bearbeitung über Dokumentenanalyse bis zur Content-Erstellung.
Die Kunst und Wissenschaft, effektive Anweisungen (Prompts) für KI-Sprachmodelle zu formulieren, um optimale Ergebnisse zu erzielen.
Prompt Engineering bezeichnet die systematische Entwicklung von Eingaben (Prompts) für KI-Modelle wie ChatGPT, um präzise und nützliche Antworten zu erhalten. Gute Prompts können die Qualität der KI-Ausgabe erheblich verbessern.
"Du bist ein Experte für E-Mail-Marketing. Schreibe eine professionelle Antwort auf folgende Kundenanfrage: [Anfrage]. Die Antwort soll freundlich, lösungsorientiert und maximal 150 Wörter lang sein."
Ein Teilgebiet der KI, das sich mit der Interaktion zwischen Computern und menschlicher Sprache befasst.
Natural Language Processing (NLP) ermöglicht es Computern, menschliche Sprache zu verstehen, zu interpretieren und zu generieren. NLP ist die Grundlage für Chatbots, Sprachassistenten und Übersetzungstools.
Eine Technik, die Large Language Models mit externen Wissensdatenbanken verbindet, um präzisere und aktuellere Antworten zu generieren.
RAG (Retrieval-Augmented Generation) kombiniert die Generierungs-Fähigkeiten von LLMs mit der Fähigkeit, relevante Informationen aus einer Wissensdatenbank abzurufen. Dies ermöglicht KI-Systeme, die auf unternehmensspezifischen Daten basieren.
Typische Anwendung: Ein Chatbot, der auf Ihre Produktdokumentation zugreift und präzise Kundenanfragen beantwortet.
Der Prozess der Anpassung eines vortrainierten KI-Modells an spezifische Aufgaben oder Domänen durch zusätzliches Training.
Fine-Tuning bedeutet, ein bereits trainiertes KI-Modell (wie GPT-4) mit zusätzlichen, spezifischen Daten zu trainieren, um es auf bestimmte Aufgaben oder Branchen zu spezialisieren.
Kosten: Fine-Tuning ist aufwendiger als RAG, kann aber in spezifischen Szenarien bessere Ergebnisse liefern.
Ein autonomes KI-System, das selbstständig Aufgaben ausführen, Entscheidungen treffen und mit seiner Umgebung interagieren kann.
AI Agents sind KI-Systeme, die nicht nur reagieren, sondern proaktiv handeln können. Sie können Ziele verfolgen, Pläne erstellen und mehrere Schritte selbstständig ausführen.
Im Gegensatz zu einfachen Chatbots können AI Agents mehrere Tools nutzen, komplexe Workflows ausführen und aus Feedback lernen.
Das Phänomen, dass KI-Modelle selbstbewusst falsche oder erfundene Informationen als Fakten präsentieren.
Halluzinationen treten auf, wenn KI-Sprachmodelle Antworten generieren, die plausibel klingen, aber faktisch falsch oder komplett erfunden sind. Dies ist eine bekannte Schwäche von LLMs.
Ein Bereich der KI, der es Computern ermöglicht, visuelle Informationen aus Bildern und Videos zu verstehen und zu interpretieren.
Computer Vision nutzt Deep Learning und neuronale Netze, um Bilder und Videos zu analysieren, Objekte zu erkennen und visuelle Muster zu verstehen.
Ein von OpenAI entwickeltes KI-System zur Generierung von Bildern aus Textbeschreibungen (Text-to-Image).
DALL-E ist ein KI-Bildgenerator von OpenAI, der realistische Bilder und Kunstwerke aus natürlichsprachlichen Beschreibungen erstellt. Die aktuelle Version DALL-E 3 ist direkt in ChatGPT Plus integriert und bietet deutlich verbesserte Qualität gegenüber Vorgängerversionen.
ChatGPT Plus mit DALL-E 3: 20 USD/Monat
API-Nutzung: Ab 0,040 USD pro Bild (1024×1024px)
Eine KI-Technologie, die aus Textbeschreibungen automatisch Bilder generiert.
Text-to-Image bezeichnet KI-Modelle, die natürlichsprachliche Beschreibungen in visuelle Darstellungen umwandeln. Diese Technologie basiert auf Diffusionsmodellen und neuronalen Netzen, die auf Millionen von Bild-Text-Paaren trainiert wurden.
Moderne Text-to-Image Modelle nutzen Diffusionsmodelle: Sie starten mit zufälligem Rauschen und "entrauschen" schrittweise ein Bild, gesteuert durch die Textbeschreibung. Ein separates Sprachmodell (wie CLIP) versteht die Textbeschreibung und leitet den Bildgenerierungsprozess.
Urheberrecht: Generierte Bilder gelten in den meisten Jurisdiktionen nicht als urheberrechtlich geschützt. Die Commercial Rights variieren je nach Tool - prüfen Sie die Nutzungsbedingungen.
Ein KI-Bildgenerator, der für hochwertige, künstlerische Bildgenerierung aus Textbeschreibungen bekannt ist.
Midjourney ist eine der beliebtesten Text-to-Image Plattformen und wird besonders für die Qualität und künstlerische Ästhetik der generierten Bilder geschätzt. Im Gegensatz zu DALL-E läuft Midjourney über Discord.
Ein Open-Source Text-to-Image Modell, das lokal ausgeführt werden kann und volle Kontrolle über die Bildgenerierung bietet.
Stable Diffusion ist ein Open-Source KI-Bildgenerator, entwickelt von Stability AI. Im Gegensatz zu DALL-E und Midjourney kann Stable Diffusion auf eigener Hardware ausgeführt werden und bietet maximale Flexibilität.
Wenn lokale Hardware fehlt: RunPod, Google Colab, Replicate bieten Cloud-Hosting für Stable Diffusion.
Besonders interessant für Unternehmen mit hohem Bildvolumen oder strengen Datenschutzanforderungen. Die einmaligen Hardware-Kosten (ca. 1.500-3.000 EUR für leistungsfähige GPU) amortisieren sich schnell bei regelmäßiger Nutzung.
Eine Textbeschreibung, die an KI-Bildgeneratoren übergeben wird, um ein gewünschtes Bild zu erstellen.
Ein Image Prompt ist die textuelle Anweisung an ein Text-to-Image Modell wie DALL-E oder Midjourney. Die Qualität des Prompts beeinflusst direkt die Qualität des generierten Bildes.
Einfach: "Ein Büro"
Optimiert: "Ein modernes, minimalistisches Büro mit großen Fenstern, natürlichem Licht, Holzschreibtisch und grünen Pflanzen, professionelle Architekturfotografie, warme Atmosphäre, 4K Qualität"
Viele Tools (besonders Stable Diffusion) unterstützen Negative Prompts - Beschreibungen dessen, was NICHT im Bild sein soll (z.B. "keine Menschen, kein Text, keine unscharfen Bereiche").
Das kostenpflichtige Abonnement von ChatGPT mit Zugriff auf GPT-4, DALL-E 3 und erweiterte Features.
ChatGPT Plus ist das Premium-Abonnement von OpenAI für 20 USD/Monat. Es bietet Zugriff auf leistungsstärkere Modelle und zusätzliche Features, die in der kostenlosen Version nicht verfügbar sind.
| Feature | Free | Plus |
|---|---|---|
| Modell | GPT-3.5 | GPT-4 + GPT-3.5 |
| Bildgenerierung | ❌ | ✅ DALL-E 3 |
| Custom GPTs | ❌ | ✅ |
| Web Browsing | ❌ | ✅ |
Für Teams gibt es ChatGPT Team (25 USD/User/Monat) mit Admin-Dashboard und höheren Limits. ChatGPT Enterprise bietet unbegrenzte GPT-4 Nutzung und DSGVO-Konformität - Preis auf Anfrage.
Das Large Language Model von xAI (Elon Musk), das sich durch Echtzeit-Zugriff auf X (Twitter) und weniger Zensur von Konkurrenten unterscheidet.
Grok ist das KI-Sprachmodell von xAI, dem KI-Unternehmen von Elon Musk. Die neueste Version Grok 3 konkurriert mit ChatGPT, Claude und Gemini, setzt aber auf einen rebellischeren, weniger zensierten Ansatz.
| Feature | Grok 3 | ChatGPT |
|---|---|---|
| Echtzeit-Daten | ✅ X-Integration | ⚠️ Begrenzt |
| Content-Filter | Weniger streng | Sehr streng |
| DSGVO | ⚠️ In Arbeit | ✅ Azure OpenAI |
| Preis | Ab 8 USD/Monat | Ab 20 USD/Monat |
Hinweis: Grok 3 ist besonders für Unternehmen interessant, die auf Social Media Intelligence angewiesen sind. Für DSGVO-kritische Anwendungen empfehlen sich etabliertere Alternativen.
Das KI-Unternehmen von Elon Musk, das Grok entwickelt - eine Alternative zu OpenAI, Google und Anthropic.
xAI wurde 2023 von Elon Musk gegründet mit dem Ziel, eine "wahrheitsuchende" KI zu entwickeln, die weniger zensiert und transparenter ist als bestehende Modelle. Das Hauptprodukt ist Grok, ein Large Language Model.
| Aspekt | xAI | OpenAI |
|---|---|---|
| Philosophie | Wahrheitssuche, Transparenz | Sicherheit zuerst |
| Zensur | Minimal | Streng |
| Datenquelle | X/Twitter Echtzeit | Web Crawling |
| Geschäftsmodell | X-Integration | Eigenständig |
Für Unternehmen: xAI ist besonders relevant für Social Media Intelligence und weniger regulierte Anwendungsfälle. Für DSGVO-kritische Projekte empfehlen sich etabliertere Anbieter.
Eine Prompting-Technik, bei der das KI-Modell seinen Denkprozess Schritt für Schritt erklärt, was zu besseren Ergebnissen bei komplexen Aufgaben führt.
Chain-of-Thought (CoT) ist eine Methode, bei der Large Language Models aufgefordert werden, ihre Überlegungen schrittweise darzulegen, bevor sie eine finale Antwort geben. Dies verbessert die Qualität bei komplexen Reasoning-Aufgaben erheblich.
Statt direkt eine Antwort zu geben, erklärt das Modell zunächst seine Denkschritte:
Beispiel ohne CoT:
Frage: "Wenn ein Zug 120 km/h fährt und 3 Stunden unterwegs ist, wie weit kommt er?"
Antwort: "360 km"
Beispiel mit CoT:
Frage: "Wenn ein Zug 120 km/h fährt und 3 Stunden unterwegs ist, wie weit kommt er? Erkläre deinen Denkprozess."
Antwort: "Lass mich das schrittweise lösen:
1. Geschwindigkeit = 120 km/h
2. Zeit = 3 Stunden
3. Strecke = Geschwindigkeit × Zeit
4. Strecke = 120 km/h × 3 h = 360 km
Finale Antwort: 360 km"
"Analysiere folgendes Problem Schritt für Schritt und erkläre jeden Gedankenschritt klar, bevor du zur finalen Antwort kommst: [Problem]"
Tipp für Unternehmen: Bei kritischen Entscheidungen oder komplexen Berechnungen sollten Sie Chain-of-Thought standardmäßig nutzen, um die Qualität und Nachvollziehbarkeit zu erhöhen.
OpenAIs fortschrittlichstes Sprachmodell mit spezialisiertem Fokus auf komplexes Reasoning durch Chain-of-Thought Verarbeitung.
o1 (auch bekannt als o1-preview) ist OpenAIs neuestes Large Language Model, das speziell für komplexe Reasoning-Aufgaben entwickelt wurde. Anders als GPT-4 nutzt o1 explizites Chain-of-Thought Reasoning und zeigt seinen Denkprozess transparent.
| Aspekt | o1 | GPT-4 |
|---|---|---|
| Reasoning | ✅ Exzellent (CoT) | ⭐ Sehr gut |
| Mathematik | ✅ 30% besser | Gut |
| Coding | ✅ Besseres Debugging | Sehr gut |
| Geschwindigkeit | Langsamer | ✅ Schneller |
| Kreativität | Mittel | ✅ Sehr hoch |
| Kosten (API) | 15 USD/1M Tokens | 5 USD/1M Tokens |
Nutzen Sie GPT-4 für: Kreatives Schreiben, Übersetzungen, Standard-Texte, schnelle Antworten. o1 ist langsamer und teurer - setzen Sie es nur ein, wo komplexes Reasoning wirklich einen Unterschied macht.
Das führende KI-Forschungsunternehmen hinter ChatGPT, GPT-4, DALL-E und o1 - gegründet als Non-Profit, heute ein Hybrid-Unternehmen.
OpenAI ist das Unternehmen, das die KI-Revolution mit ChatGPT ausgelöst hat. Gegründet 2015 als Non-Profit von Elon Musk, Sam Altman und anderen, ist OpenAI heute ein "Capped-Profit"-Unternehmen mit Microsoft als Hauptinvestor (13 Milliarden USD).
| Unternehmen | Hauptprodukt | Stärke |
|---|---|---|
| OpenAI | ChatGPT, GPT-4, o1 | Marktführer, Ecosystem |
| Anthropic | Claude | Sicherheit, lange Kontexte |
| Gemini | Google-Integration | |
| xAI | Grok | X/Twitter-Daten |
OpenAI ist der Marktführer bei generativen KI-Modellen. Für Business-Anwendungen empfehlen wir Azure OpenAI Service (EU-Server, DSGVO) statt direktem OpenAI-Zugang.
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