Administration, Konsole, Container!

KI - Künstliche Intelligenz (engl.: AI - Artificial Intelligencence)

Beispielhafte Aussschreibung: Dieser Kurs bietet eine Einführung in die Anwendung von Künstlicher Intelligenz (KI) im beruflichen Kontext. Teilnehmer lernen, wie KI eingesetzt werden kann, um Prozesse und Arbeitsvorgänge zu optimieren, Effizienz zu steigern und bessere und schnellere Ergebnisse in der eigenen Arbeitsumgebung  zu erzeugen.

• Was ist Künstliche Intelligenz?
• Grundlegende Technologien und Methoden (z. B. maschinelles Lernen).
• Praktische Anwendungen von KI im Alltag und in der Wirtschaft.
• Chancen und Herausforderungen der KI.
• Chat GPT und andere KI-Anwendungen
• Was sind Prompts?
• Praktische Übungen
• Ihre Themen und Fragen

Fangen wir mit einer Vorbemerkung an:

Die folgenden Ausführungen können Spuren von KI enthalten ;-)

Das ist nicht nur ein echter Knaller und lockert nerdige Lachmuskeln - es ist auch gleich eine Ansage: Auf einen solchen Wortwitz wäre eine aktuelle KI nicht gekommen (s. a. Linksammlung). Dafür ist Dall-E 3 das Bild oben im Beitragsheader mehr als gut gelungen!

Wir wollen versuchen Ihnen die Begriffe und Techniken zu erklären. Vorweg: die Entwicklungen in der KI sind zwar in den letzten Jahren sehr prominent, allerdings liegen die Grundlagen der KI bereits mehrere Jahrzehnte zurück und zeigen, dass selbst diese Hype-Technik nicht wirklich neu ist.

In 2024 wurden Physik-Nobelpreise genau für diese Grundlagen zur KI aus den 1990er Jahren verliehen:

• Tagesschau - Pioniere der künstlichen Intelligenz 
• Webportal Forschung und Lehre - Physik Nobelpreis zeichnet KI Grundlagenforschung aus 

Warum aber ist dieser Hype und die Beschleunigung der Entwicklung der KI-Techniken so stark? Es gibt sehr starke Hardware für die nötigen massiven Kalkulationen (siehe unten LLMs) für die Trainings der sogenannten Sprachmodelle. Hier steht vor Allem die Firma Nvidia mit ihrer KI-Karte H100 im Mittelpunkt des Interesses. Und da findet sich dann auch der Grund, warum man von dieser Seite seit Jahren nur höchstpreisige Standard-Grafikkarten erwerben kann. Das Geschäftsfeld von Nvidia hat sich eben in das höchstpreisige KI verschoben (siehe z.B. Nvidia H100 Website, H100 Karte erwerben s.a. Produktdatenblatt 350 - 700 W).

Lassen Sie uns einfach mal einsteigen, damit wir mitreden können...

Was ist Künstliche Intelligenz?

Künstliche Intelligenz (KI) ist eine Technologie, die es Computern und Maschinen ermöglicht, Aufgaben zu erledigen, für die normalerweise menschliche Intelligenz nötig ist. Dazu gehören zum Beispiel das Lernen aus Erfahrungen, das Verstehen von Sprache, das Erkennen von Bildern oder das Treffen von Entscheidungen. KI-Programme können also selbstständig Probleme lösen, neue Dinge lernen und sich an Veränderungen anpassen. Ein bekanntes Beispiel für künstliche Intelligenz ist ein Sprachassistent wie Siri oder Alexa.

Natürlich, hier sind weitere Beispiele für künstliche Intelligenz und einfache Erklärungen, wie sie umgesetzt werden:

• Sprachassistenten (z.B. Siri, Alexa, Google Assistant)
  Diese Systeme können gesprochene Sprache verstehen und darauf reagieren. Sie nutzen dafür Programme, die Wörter erkennen, den Inhalt verstehen und passende Antworten geben – zum Beispiel das Wetter vorlesen oder einen Musik-Titel abspielen.
• Empfehlungssysteme (z.B. bei Netflix oder Amazon)
  KI analysiert, was du dir anschaust oder kaufst, und schlägt dir passend dazu neue Filme oder Produkte vor. Das Programm lernt aus deinen bisherigen Entscheidungen, um bessere Empfehlungen zu geben.
• Bilderkennung (z.B. automatische Gesichtserkennung in Fotos)
  KI kann Gesichter, Tiere oder andere Gegenstände auf Fotos erkennen. Sie wird mit vielen Bildern trainiert, damit sie bestimmte Muster erkennt und auseinanderhalten kann. So kann zum Beispiel das Handy dein Gesicht erkennen und entsperrt sich nur für dich.
• Autonomes Fahren (z.B. bei selbstfahrenden Autos)
  Hier nutzt die KI Kameras und Sensoren, um die Umgebung wahrzunehmen. Sie erkennt andere Autos, Fußgänger und Verkehrszeichen und entscheidet dann, wie schnell das Auto fahren oder wann es bremsen oder lenken muss.
• Übersetzungsprogramme (z.B. Google Übersetzer)
  Diese Programme nutzen KI, um Texte automatisch von einer Sprache in eine andere zu übersetzen. Sie lernen ständig dazu, indem sie viele Texte vergleichen und Muster in Sprache erkennen.

Zusammenfassung der Umsetzungen:

Künstliche Intelligenz geht so vor, dass sie viele Daten (z.B. Bilder, Wörter, Nutzerdaten) analysiert und daraus mit Hilfe von Programmen sogenannte Muster und Regeln erkennt. Mit der Zeit wird die KI durch Lernen aus Erfahrung immer besser darin, bestimmte Aufgaben zu lösen – fast so, als würde sie üben und dazu lernen.

Wie stehen die Begriffe Künstliche Intelligenz und Neuronale Netze in Zusammenhang?

Künstliche Intelligenz (KI) - englisch: Artificial Intelligence (AI)

🫣 Ich betone: im englischsprachigem Raum bezeichnet man die Technik als AI (also "Ey Ei" ;-). Es handelt sich nicht um "Ey One" wie die aktuelle US Bildungsministerin ungefragt und dusselig zum Besten gibt:
Quelle: Trump Education Sec. McMahon Confuses A.I. with A1 - YouTube oder people.com Article.

Bei KI (engl. AI) handelt es sich um einen Oberbegriff. KI bezeichnet alle Technologien und Methoden, mit denen Maschinen Aufgaben übernehmen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern. Dazu zählen zum Beispiel das Verstehen von Sprache, das Lösen von Problemen oder das Erkennen von Mustern.

Beispiele für Methoden in der KI sind:

• Wenn-Dann-Regeln (“Wenn Licht aus, dann Lampe an”)
• Entscheidungsbäume
• Neuronale Netze

Neuronale Netze - oder auch Künstliches Neuronales Netz (KNN)

Hierbei handelt es sich also um eine spezielle Methode innerhalb der künstlichen Intelligenz. Inspiriert vom menschlichen Gehirn bestehen neuronale Netze aus vielen miteinander verbundenen Knoten (Neuronen). Das Netzwerk wird mit vielen Beispielen trainiert, um Muster zu erkennen oder Entscheidungen zu treffen – zum Beispiel zum Erkennen von Gesichtern in Fotos oder zum Übersetzen von Texten.

Neuronale Netze sind besonders gut darin, mit großen Datenmengen (Big Data) zu lernen und komplexe Aufgaben zu lösen, die mit einfachen Regeln schwer zu lösen wären.

Zusammenfassung:

• KI ist der große Bereich/die Wissenschaft, die versucht, Maschinen intelligent zu machen.
• Neuronale Netze sind eine moderne Technik, die innerhalb der KI verwendet wird, um Maschinen das Lernen beizubringen.

Merke: Nicht jede KI benutzt neuronale Netze, aber jedes neuronale Netz gehört zur KI.

Links:

• https://de.wikipedia.org/wiki/K%C3%BCnstliche_Intelligenz
• https://de.wikipedia.org/wiki/K%C3%BCnstliches_neuronales_Netz

Grundlegende Technologien und Methoden (z. B. maschinelles Lernen).

Der Begriff Maschinelles Lernen (ML) ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz (KI) und lässt sich zwischen KI und neuronalen Netzen einordnen:

• Künstliche Intelligenz (KI)
  Oberbegriff für alle Techniken, die Maschinen intelligent machen.
• Maschinelles Lernen (ML)
  Ein Teilgebiet von KI. Hierbei werden Computerprogramme entwickelt, die aus Beispielen oder Erfahrungen lernen und dadurch besser werden, ohne dass jeder Schritt einzeln vorgegeben werden muss. Das bedeutet: Die Maschine erhält viele Daten und erkennt davon ausgehend Muster oder Zusammenhänge. So kann sie eigene Vorhersagen machen oder Entscheidungen treffen.
• Neuronale Netze
  Ein spezielles Verfahren innerhalb des maschinellen Lernens. Neuronale Netze sind ein Werkzeug, mit dem Maschinen besonders effektiv lernen können – vor allem, wenn es um Bilder, Sprache oder große Datenmengen geht.

Hiercharie:

Künstliche Intelligenz
└── Maschinelles Lernen
     └── Neuronale Netze

Zusammenfassung:

• KI ist das große Ganze.
• Maschinelles Lernen ist ein Bereich der KI, in welchem Computer aus Daten lernen.
• Neuronale Netze sind eine Methode im maschinellen Lernen. Die Netze sind an das menschliche Gehirn angelehnt.

Nicht jede KI benutzt maschinelles Lernen. Nicht jedes maschinelle Lernen benutzt neuronale Netze. Aber jedes neuronale Netz ist maschinelles Lernen und gehört somit auch zur künstlichen Intelligenz.

Turing-Test

Ein weiterer Bereich ist die Überprüfung oder auch Testen der KI. An dieser Stelle hört man häufig vom Turing-Test (Wikipedia Beitrag Turing-Test). Der Test ist nach Alan Turing einem britischen Super-Mathematiker benannt. Turing war im zweiten Weltkrieg auch maßgeblich an der Entschlüsselung  der deutschen Chiffriermaschine Enigma beteiligt. Das von ihm definierte Imitation Game soll in einem Versuch ermitteln, ob ein Gegenüber in einer Kommunikation ein Mensch oder eine Maschine ist.

Eliza

Das Computerprogramm (1966) von Team Joseph Weizenbaum stellt einen einfachen Frage-Antwort Mechanismus bereit und wird häufig als eine der ersten Umsetzungen des Turing-Test verstanden. Moderne Varianten dieser Kommunikations-Software werden in der Psychotherapie eingesetzt.

Praktische Anwendungen von KI im Alltag

Wir stellen wieder  ein paar erste und grundlegende Ideen für den täglichen Einsatz von KI dar: Inspiration, Korrekturleser, Übersetzer, Unterstützer bei einfachen Umsetzungen, ...

Hier folgen typische Einsatzgebiete von Künstlicher Intelligenz (KI) mit beispielhaften Anmerkungen:

Spracherkennung und -verarbeitung - Sprachassistenten wie Siri, Alexa oder Google Assistant.

• KI versteht gesprochene Befehle und beantwortet Fragen sofort.
• Erleichtert den Alltag, zum Beispiel durch Terminverwaltung, Wetterabfragen oder Steuerung von Smart-Home-Geräten.

Bilderkennung und Bildanalyse - Gesichtserkennung beim Entsperren von Smartphones oder bei automatisierter Bilderkennung in der Medizin (z. B. Tumorerkennung auf Röntgenbildern).

• KI erkennt Muster oder Besonderheiten schneller und oft genauer als Menschen.
• Unterstützt Ärzte bei Diagnosen oder hilft, technische Geräte sicherer zu machen.

Empfehlungssysteme - Produktvorschläge bei Amazon, Filmempfehlungen bei Netflix oder Musikvorschläge bei Spotify.

• Nutzer bekommen schnell passende Empfehlungen.
• Das verbessert die Zufriedenheit und kann Unternehmen helfen, mehr Produkte zu verkaufen.
• Präsentationsideen (Gamma - https://gamma.app/de)

Automatisierte Übersetzung - Google Übersetzer oder automatische Untertitel bei YouTube-Videos.

• KI übersetzt Texte in viele Sprachen sehr schnell.
• Erleichtert internationale Kommunikation und Zusammenarbeit.

Automatisierung in der Industrie - Roboter in der Fertigung oder KI-Programme für die Qualitätskontrolle.

• Aufgaben werden schneller und fehlerfreier erledigt.
• Menschen können sich auf wichtigere oder kreativere Tätigkeiten konzentrieren.

Personalisierte Werbung und Marketing - Individuelle Werbeanzeigen auf Social-Media-Plattformen.

• KI analysiert das Verhalten von Nutzern und zeigt ihnen passende Werbung.
• Unternehmen können gezielter werben und Streuverluste vermeiden.

Betrugserkennung bei Banken - KI erkennt ungewöhnliche Kontobewegungen und warnt vor möglichen Betrugsfällen.

• Schnellere und genauere Erkennung von Betrug.
• Schützt Kunden und Unternehmen effektiv.

Unterstützung im Kundenservice (Chatbots) - Automatische Beantwortung von Kundenanfragen auf Webseiten durch Chatbots.

• Kunden bekommen sofort Hilfe, auch außerhalb der Geschäftszeiten.
• Unternehmen sparen Zeit und Kosten beim Kundenservice.

Es ergeben sich also beim funktionalen und richtigem Einsatz diverse Vorteile:

• Schnellere Bearbeitung von Aufgaben
• Höhere Genauigkeit und Zuverlässigkeit
• Personalisiertere Angebote für Nutzer
• Entlastung und Unterstützung für Menschen
• Neue Möglichkeiten zur Problemlösung und aktive Tätigkeiten (siehe MCP)
• ...

Hier folgen kurz noch Hinweise auf Erfahrungsberichte (technische Bereiche).
Die Beiträge werden mit Trainees diskutiert - die Berichte sind Heise+ Beiträge und benötigen entsprechenden Account.

• Copilot in privaten Microsoft-365-Abos im Test
  https://www.heise.de/tests/Copilot-in-privaten-Microsoft-365-Abos-im-Test-10270385.html
  https://www.heise.de/-10270385
• Praxischeck: Wie KI meine nervigsten Aufgaben löst
  https://www.heise.de/news/Was-KI-wirklich-kann-10329829.html
  https://www.heise.de/-10329829

...

Chancen und Herausforderungen der KI

Auch wenn die Ideen und Techniken der KI schon lange bekannt und erforscht werden, so stellen die aktuellen rasanten Entwicklungen doch die verschiedensten Ansprüche an alle Beteiligten: Anwender, Entwickler, Politik, ...

Wir wollen uns wieder ein wenig Struktur für den Einsatz von KI erzeugen. Die folgenden Topics sind je nach Einsatzgebiet (z. B. Privat / Enterprise) von unterschiedlicher Wichtigkeit oder Interesse.

Fangen wir mit möglichen Problemen bei der technischen Nutzung von AI an. Ich konzentriere mich als - wie eigentlich immer - auf die technische Sicht und lasse soziale, rechtliche oder andere wichtige Aspekte erst einmal außen vor.

AI Einschränkungen und Probleme

• AI ist voreingenommen (engl. biased)
  Die Daten einer AI der basieren auf Trainingsdaten. Diese bestimmen maßgeblich die Ergebnisse!
• AI hatte beim Training zu wenig oder keine Daten für meine Anfragen
  Berüchtigt sind die ersten ChatGPT Anfragen für aktuelle technische oder politische Ereignisse, die vor dem Cutoff Date von ChatGPT lagen/liegen.
• Halluzinationen
  Im Grunde stellt dieser Begriff - bzw. dieses Problem ;-) - eine Grundtechnik von AI dar. Halluzinationen sind also quasi AI-Technik! Aber natürlich wollen wir bei ein Literaturrecherche keine erfunden Bücher, Rezensionen oder Autoren "finden" lassen.

Wir sollten dann eben auch die folgenden Aspekte jeweils sauber umsetzen, einschätzen und werten:

Zielsetzung definieren

Vor dem Einsatz von KI sollte genau definiert werden, welches Problem gelöst oder welcher Nutzen erreicht werden soll.

Hochwertige und passende Daten für Ihre Topics verwenden

Die Qualität und Auswahl der Daten ist entscheidend für die Leistung der KI. Datensätze sollten sauber, aktuell und repräsentativ sein.

Datenschutz und ethische Fragen beachten

Wir sollten immer auf Datenschutz achten! Sensible Informationen müssen geschützt und ethische Grundsätze (wie Fairness und Transparenz) eingehalten werden.

Transparenz

Anwender und Betroffene sollten nachvollziehen können, wie und warum eine KI Entscheidungen trifft.

Dokumentation

Alle Schritte von Entwicklung, Training und Einsatz der KI sollten dokumentiert sein, um die Nachvollziehbarkeit zu sichern.

Leistung / Aktualisierung

Die Leistung der KI muss regelmäßig geprüft und – wenn notwendig – mit neuen Daten nachtrainiert oder angepasst werden.

Menschliche Kontrolle

KI soll den Menschen unterstützen. Wichtige Entscheidungen sollen weiterhin von Menschen geprüft und/oder freigegeben werden.

Sicherheit

KI-Systeme müssen vor Missbrauch, Manipulation und Angriffen sicher geschützt werden. Insbesondere in Kritis (Kritische Infrastruktur) Bereichen ist nochmals auf diese Sicherheit Wert zu legen!

Nutzende

Die Nutzer und das Team sollten frühzeitig eingebunden, informiert und für einen sicheren Umgang mit KI geschult werden.

Klein anfangen – Erfolge auswerten:

Mit sollte mit kleineren Projekten starten, daraus lernen und die Lösungen dann Schritt für Schritt ausbauen.

Diese Best Practices sollen dabei helfen, KI sicher, verantwortungsvoll und erfolgreich privat und in  Unternehmen oder Organisationen einzusetzen.

AI Slop

Siehe Wikipedia: https://de.wikipedia.org/wiki/Slop

Es gibt aktuell (Mitte 2025) einen massiven Einsatz von AI in allen (sogenannten) Social Media Bereichen - insbesondere in Bild- und Video-Communities wie Instagramm oder Pinterest.

Für viele Bereiche dort gibt es nach Standard-Suchbegriffen wie z.B. Gärten eine Auswahl von Bildmaterial mit einem AI-Anteil von über 80%. Das macht diese Plattformen für viele User unattraktiv.

Eine humoristische Annäherung an dieses Thema: AI Slop: Last Week Tonight with John Oliver (HBO) 

Chat GPT und andere KI-Anwendungen

Wir fangen mit dem Anbieter aus der Kapitelüberschrift an: ChatGPT. Wie so oft wird häufig der Name eines Produkt oder einer Firma zum technischen Synonym.

Wir googeln statt online zu suchen/recherchieren und oft steht bei KI-Technik ChatGPT synonym für die gesamte technische Plattform. Die folgenden Infos sind in stetigem Wandel und wie immer ohne Gewähr.

OpenAIs ChatGPT - KI-Chatbot
Hersteller, URL OpenAI, chat.openai.com
Systemanf. Browser, Android ab 6.0, iOS/iPadOS ab 16.1
Preise Standard (mit GPT-3.5): kostenlos,
Plus (mit GPT-4, Dall-E 3): 23 €/Monat,
Team (ab 2 Personen): 330 €/Jahr

Alternative "ChatGPT-Website": https://seoschmiede.at/aitools/chatgpt-tool/

Perplexity.ai - für den Start mal eine kostenlose und Konten-lose Plattform für KI-Testing:

• Perplexity ausprobiert: Was der KI-Chatbot besser macht als ChatGPT
  https://www.heise.de/tests/Perplexity-ausprobiert-Was-der-KI-Chatbot-besser-macht-als-ChatGPT-9614554.html
  https://www.heise.de/-9614554

Dabei hält insbesondere der KI-Markt eine unglaubliche Fülle von Tools und Angeboten bereit. Dieser Markt wird dabei so schnelllebig und durch kommerzielle Neuaufstellungen durchgewirbelt, dass man fast nur noch mit KI mithalten kann ;-).

Grobe Einteilung zu Tools

• Alleinstehende Tools: ChatGPT, Claude, Perplexity oder spezialisierte AI-Tools wie Speakeo, Midjourney, AutoAI oder Gemma
  Die Werkzeuge sind unabhängig von weiteren Techniken installierbar oder per Weboberfläche nutzbar. Die lokale und online-unabhängige Nutzung ist oft unterschiedlich verfügbar.
• Tools mit integrierten AI Fähigkeiten
  Mit den Google Tools wie Google Doc kann ich Texte zu "Alleinstehenden Tools" kopieren oder direkt aus den Kontexten (hier Google Doc) Gemini für Workspaces nutzen.
• Spezialisiertes AI Tool für spezifische Problemlösungen
  Zum Beispiel hat die Johns Hopkins Universität ein Tool zur verbesserten Diagnostik bei Blutvergiftungen (2% Erkennung verbessert auf über 40%) entwickelt. Ein etwas "leckereres" Beispiel ist der Einsatz spezialisierter AI Werkzeuge in Backhandwark Dort kann die Software unter Einbeziehung aller Parameter (Temperaturen, Luftfeuchtigkeit, angelieferte Rohmaterialen Daten, ...) den nächtlichen Backbetrieb optimieren und weiter automatisieren und somit die Belegschaft zu nächtlichen Zeiten deutlich verringern.

Tools / Übersicht

Die folgenden Auflistungen versuchen den umtriebigen KI-Markt einmal nach Schwerpunkten aufzulisten und einzuschätzen - insbesondere bei diesem Thema ohne Gewähr und Anspruch auf Vollständigkeit.

Chat (Text & Unterhaltung)

• OpenAI ChatGPT  - Sehr gute, natürliche Unterhaltung auf Deutsch und Englisch; kann Fragen beantworten, zusammenfassen, Texte schreiben und kreativ unterstützen.
• Google Bard (alter Name) / Google Gemini (neuer Name) - Gute Verbindung zu aktuellen Suchergebnissen, Schwerpunkt auf schnellen, faktenbasierten Antworten und Internet-Anbindung.
• Microsoft Copilot - Integriert in Microsoft 365, Office und den Edge-Browser – für geschäftliche Anwendungen, Textgenerierung und Recherche.

Grafik (Bilder & Designs)

• DALL-E 3 (OpenAI) - Bilder und Illustrationen aus Texteingaben („Prompts“) erstellen; besonders kreativ und vielseitig.
• Midjourney - Hohe Bildqualität, sehr kreative und detailreiche Grafiken, viele Stile wählbar, beliebt bei Künstler*innen und Designern.
• Canva (mit KI-Design-Funktionen) - Einfache Bedienung, Designs schnell umsetzbar (Flyer, Poster, Social Media Posts mit KI-Hilfen).

Multimedia (Kombination aus Text, Bild, Ton & Video)

• Adobe Firefly - KI-gestützte Tools für Grafik, Video und Audio in einem Paket; erleichtert kreative Prozesse, auch für Einsteiger.
• RunwayML - Für KI-gestützte Bild-, Video- und Tonbearbeitung; erlaubt das Kombinieren verschiedener Medien.

Sound (Sprachsynthese, Musik, Geräuscherkennung)

• ElevenLabs - Überzeugende, realistische Text-zu-Sprache-Umwandlung, viele Stimmen, verschiedene Sprachen und Stile.
• AIVA - KI komponiert individuelle Musikstücke, ideal für Hintergrundmusik in Videos & Games.
• Audacity (mit KI-Plugins) - KI-Effekte zur Audioverbesserung, Rauschunterdrückung und automatischer Spracherkennung.

Video (Videoerstellung & Bearbeitung)

• Synthesia - Erstellt Videos mit realistisch aussehenden KI-Avataren aus Text, sehr nützlich für Erklärvideos und E-Learning.
• Descript - Videos schneiden & bearbeiten durch Textbearbeitung, Voice-Cloning und automatische Untertitel mit KI-Unterstützung.
• Pictory - Wandelt automatisch Text, Skripte oder Blogartikel in kurze Videos um – ideal für Social Media.

Kurzübersicht:

• Chat-KIs eignen sich für Gespräche, Textbearbeitung und Wissenssuche.
• Grafik-KIs erstellen Kreatives und Designs aus Text.
• Multimedia-KIs kombinieren verschiedene Medien in kreativen Prozessen.
• Sound-KIs erzeugen realistische Sprache oder Musik.
• Video-KIs unterstützen bei der automatischen Erstellung und Bearbeitung von Videos.

Viele dieser Programme lassen sich kostenlos testen. Die meisten verlangen aber mindestens ein Konteneinrichtung mit E-Mail (und oft Telefonnummer) oder bieten nur kostenpflichtige Premium-Funktionen für professionellen Einsatz.

...

LLM - Large Language Model

Wikipedia: https://de.wikipedia.org/wiki/Large_Language_Model

Wir versuchen es mal ganz einfach: die LLM erzeugen uns die Antworten/Texte. Sie stecken hinter den KI-Anwendungen – von Chatbots und Suchmaschinen bis hin zu kreativen Tools und Integrationen in Bürosoftware.

Hier folgt eine Übersicht der aktuell im Massenmarkt vertretenen Large Language Models (LLMs) mit kurzen Erläuterungen.

OpenAI GPT-3.5 / GPT-4 (ChatGPT)

• Sehr weit verbreitet, z.B. als ChatGPT, Copilot (Microsoft) und in vielen Drittanwendungen integriert.
• Hohe Textqualität, vielseitig im Einsatz (Chat, Texte, Programmierhilfe, Recherche, Kreativaufgaben)
• Übersicht Modelle: https://platform.openai.com/docs/models

Mistral - eine französiche/europäische Entwicklung!

• Offenes Modell aus Europa, schnell wachsend in Entwickler- und Business-Anwendungen
• Gute Performance, Open-Source-Flexibilität, konkurrenzfähig zu anderen großen Modellen
• Modell: https://huggingface.co/mistralai/Mistral-Small-24B-Instruct-2501

Google Gemini (ehemals Bard)

• Direkt über Google zugänglich, auch in Dienstleistungen wie Google Suche, Gmail, Google Workspace integriert.
• Gute Webanbindung, aktuelle Informationen, Integration in Google-Produkte.

Meta Llama 2 (LLaMA)

• Open Source und wird in vielen Anwendungen und Plattformen genutzt.
• Schnelle Integration in Apps und Dienste, vor allem für Unternehmen und Entwickler attraktiv, da offen verfügbar.

Anthropic Claude (Claude 2 & Claude 3)

• Eingesetzt in verschiedenen Tools und Partnerplattformen, z.B. bei Notion, DuckDuckGo und über eigene API.
• Starke Ausrichtung auf Sicherheit, „aligned“ für zuverlässige Antworten, viel Einsatz in Produktivitätstools.

Microsoft Phi (Phi-2, Phi-3)

• Teilweise im Hintergrund vieler Microsoft-Dienste (z.B. Bing, Copilot, Edge) integriert
• Geringer Ressourcenbedarf, leichtgewichtig und für viele Unternehmensanwendungen geeignet
• Modell: https://huggingface.co/microsoft/phi-4 (File Tree View! 6 Files a 5 GB

Alibaba Cloud Qwen

• Modellvariante: https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-30B-A3B

Deepseek

• Modell / Bauvorschlag von Ollama Portal: https://ollama.com/library/deepseek-r1
  DeepSeek's first-generation of reasoning models with comparable performance to OpenAI-o1, including six dense models distilled from DeepSeek-R1 based on Llama and Qwen. 

...

Was sind Prompts?

In der IT geben wir häufig Kommandos in einer sogenannten Eingabeaufforderung ein. Dieser Begriff wird auch heute noch von Microsoft für die alte DOS-Box genutzt.

Technisch sauberer ist die Trennung solcher Eingabetechniken in Terminal und Shell. Die Shell stellt hierbei unseren Ansprechpartner seitens des (Betriebs-)Systems dar und das Terminal baut uns die Fensterumgebung. Die Eingabezeile wird als Prompt bezeichnet und kann oft nach eigenen Wünschen konfiguriert und gestylt werden.

In Kürze: ein Prompt stellt uns die Möglichkeit und Formulierung von Anfragen an ein System bereit.

Wie können wir in unserem Fall die Eingaben (Prompts) für einen Chat-Bot verbessern? Es folgen ein paar Ideen und Best Practises.

Klare und präzise Formulierungen

• Schreibe kurze, klare Sätze
• Vermeide Mehrdeutigkeiten oder unnötig komplizierte Sprache

Statt „Wie kann ich meine Bestellung, die ich gestern gemacht habe, eventuell doch noch stornieren?“
Besser: „Wie kann ich meine Bestellung von gestern stornieren?“

Kontext bereitstellen

• Gib relevante Hintergrundinformationen an, damit der Chat-Bot die Anfrage besser versteht.

„Ich habe gestern bei [Shopname] Schuhe bestellt.
Wie kann ich meine Bestellung stornieren?“

Spezifische Fragen stellen

• Stelle gezielte Fragen, statt sehr allgemeiner Anfragen.

Statt „Ich brauche Hilfe mit meinem Konto.“
Besser: „Wie ändere ich mein Passwort in meinem Kundenkonto?“

Schritt-für-Schritt-Anweisungen (engl. Chain of Thought Prompting)

• Führe den Bot Schritt für Schritt durch die Aufgabenstellung, falls du eine komplexe Aufgabe hast.

„Zuerst möchte ich mein Passwort ändern.
Danach möchte ich meine Adresse aktualisieren.“

Klare Parameter und Ziele angeben

• Teile mit, wenn du besondere Wünsche oder Einschränkungen hast.

„Ich möchte eine Restaurant-Empfehlung für Italienisch in Berlin, möglichst vegetarisch.“

Nachfassen, falls die Antwort nicht passt

• Stelle bei Unklarheiten gezielte Rückfragen, statt die ganze Frage zu wiederholen.

„Können Sie das bitte genauer erklären?“
oder „Was meinen Sie mit ‘Verifizierung’?“

Nutzung von Beispielen und Formaten (engl. Fachbegriffe: One-Shot, also ein Beispiel bis Few-Shot-Prompting, also mehrere Beispiele)

• Wenn eine bestimmte Antwortstruktur gewünscht ist, das dem Bot deutlich machen.

„Bitte antworten Sie in einer Tabelle: Spalte 1 = Produktname, Spalte 2 = Preis“
Oder auch "Vermeide bitte Aufzählungen"

Vermeidung von zu vielen Informationen auf einmal

• Besser mehrere, einfache Fragen als eine sehr komplexe Eingabe.

Frage nacheinander: „Wie kann ich meine Adresse ändern?“
und danach „Wie kann ich meine Telefonnummer ändern?“

Eine mögliche Zusammenfassung könnte folgendermaßen lauten:
Einen Prompt für einen Chat-Bot zu verbessern bedeutet, klar, spezifisch und strukturiert zu formulieren. Dabei sollte jeweils ein Kontext bereitgestellt werden und bei Bedarf gezielt nachgefragt werden.

...

Linksammlung

Ein paar wenige Auszüge aus Linksammlungen (OneNote Notizen) von Trainer Joe Brandes. In den (technisch orientierten) Seminaren werden noch weit ausführlichere Linksammlungen bereitgestellt.

Diverses

• KI Einstieg (mit Scherzfragen) - https://ebildungslabor.de/blog/ki-einstieg-mit-chatgpt-scherzfragen/
• Humor muss die KI noch üben -https://forum.rocketbeans.tv/t/chatgpt-lustige-bemerkenswerte-und-gruselige-texte-aus-der-feder-einer-ki/108742/9
• Biblisches -https://www.stadtshow.de/chatgpt-beispiele/
• T3n Chat Sammlung -https://t3n.de/news/chatgpt-witzige-kreative-experimente-chatbot-1519273/
• Hanebüchene KI-Antworten gehen viral: Google verspricht schnelle Abhilfe
  https://www.heise.de/news/Zu-Kleber-auf-der-Pizza-und-Benzin-in-den-Spaghetti-geraten-Google-reagiert-9732731.html
  https://www.heise.de/-9732731
• AI is al Lie - Cutting Through the Hype  (Linux Tech Tips)

Tools

• 5 KOSTENLOSE KI-Tools, die ihr sofort nutzen könnt
• 7 Free AI Productivity Tools I Use Every Day
• 23 AI Tools You Won't Believe are Free
• 10 FREE AI Tools That Feels Illegal To Know! 🤫

Praxis

• 8 Ways AI kann help - 8 Ways AI Can Help You Every Day
• 99% of Beginners Don't Know the Basics of AI
• Copilot in privaten Microsoft-365-Abos im Test
  https://www.heise.de/tests/Copilot-in-privaten-Microsoft-365-Abos-im-Test-10270385.html
  https://www.heise.de/-10270385
• Praxischeck: Wie KI meine nervigsten Aufgaben löst
  https://www.heise.de/news/Was-KI-wirklich-kann-10329829.html
  https://www.heise.de/-10329829
• MCP - Model Context Protocol
  https://github.com/modelcontextprotocol
  https://modelcontextprotocol.io/introduction
  https://blog.logto.io/what-is-mcp 
  How to Build an MCP Server for LLM Agents: Simplify AI Integration 
  MCP verändert alles | KI bedient eure Software 

Lokale KI

• Ollama - Installing DeepSeek in a Proxmox LXC
• Hosting locally - host ALL your AI locally