KI für Einsteiger 2025

Zuletzt aktualisiert am 14. August 2025 von Lars

KI für Einsteiger: Künstliche Intelligenz (KI oder englisch AI) ist in aller Munde. Du hast sicherlich schon von ChatGPT gehört. Vielleicht nutzt du es sogar bereits. Doch was steckt wirklich hinter dieser Technologie? In diesem Artikel nehmen wir uns die Zeit, hinter die Kulissen zu schauen und die Grundlagen von KI zu verstehen.

Ki für Einsteiger: Begriffsbestimmungen rund um KI

Künstliche Intelligenz (KI)

Ein Überbegriff für Technologien, die menschliche Denkprozesse nachahmen. Dies umfasst nicht nur Sprachmodelle wie GPT, sondern auch Anwendungen wie Bilderkennung und Entscheidungsfindungssysteme.

Maschinelles Lernen

Ein Bereich der KI, bei dem Systeme nicht explizit programmiert werden, sondern Muster in Daten erkennen und daraus lernen, Vorhersagen zu treffen.

Generative KI

Ein spezieller Zweig der KI, der sich auf die Erstellung von Inhalten konzentriert, wie Texte, Bilder, Musik oder Videos. Sprachmodelle wie GPT fallen in diese Kategorie, da sie Texte generieren können.

Neuronale Netze und Sprachmodelle

Neuronale Netze sind das Herzstück moderner KI-Systeme wie ChatGPT. Neuronale Netze sind von der Funktionsweise des menschlichen Gehirns inspiriert und ermöglichen es Maschinen, komplexe Muster zu erkennen und damit Sprache zu verstehen.

Wie funktionieren neuronale Netze?

Unser Gehirn besteht aus Milliarden von Nervenzellen, die ständig Informationen austauschen. Eine einzelne Nervenzelle kann nur eine begrenzte Menge an Informationen verarbeiten. Doch durch die Vernetzung vieler Neuronen entsteht komplexes Denken.

Ähnlich funktioniert ein künstliches neuronales Netz. Es besteht aus vielen miteinander verbundenen Recheneinheiten, die jeweils einen kleinen Teil einer Information verarbeiten und das Ergebnis an andere Einheiten weiterleiten. Dieses System ermöglicht es dem Modell, Muster zu erkennen, Sprache zu analysieren und sinnvolle Antworten zu generieren.

Wenn du zum Beispiel eine Zitrone siehst, fallen dir Begriffe wie "Frucht", "gelb" und "sauer" ein. Dein Gehirn erkennt automatisch die Zusammenhänge zwischen diesen Wörtern. Ein neuronales Netz macht im Prinzip dasselbe, indem es analysiert, welche Wörter häufig gemeinsam auftreten und daraus statistische Zusammenhänge ableitet.

Large Language Models (LLMs) oder deutsch Sprachmodell

Ein Large Language Modell (LLM) ist ein KI-Modell, das auf grossen Mengen an Textdaten trainiert wurde. Diese Modelle sind in der Lage, komplexe sprachliche Muster zu erkennen und zu reproduzieren. Sie können eine Vielzahl von Aufgaben bewältigen, darunter:

• Beantwortung von Fragen
• Generierung von Texten
• Übersetzung von Sprachen
• Zusammenfassung von Texten

Da sich dieser Artikel hauptsächlich mit LLM beschäftigt, wird KI und LLM hier der besseren Lesbarkeit halber synoym verwendet.

Reasoning-Modell

Ein Reasoning-Modell funktioniert ähnlich wie ein LLM. Im Gegensatz zu diesem wird die Antwort aber nicht direkt aus den Trainingsdaten beantwortet, sondern die Aufgabe wird analysiert und erst dann geantwortet.

• Vorteile: Viel besser bei komplexen Problemen, Logik, Mathe und beim Finden von Programmierfehlern.
• Nachteile: Braucht manchmal etwas länger, weil es wirklich "überlegt".

Was für eine Art KI ist ChatGPT?

ChatGPT ist ein Beispiel für ein KI-Modell, das auf maschinellem Lernen basiert. Genauer gesagt, handelt es sich um ein Sprachmodell, das darauf trainiert ist, menschenähnliche Texte zu generieren. Es gehört zur Kategorie der generativen Modelle, die in der Lage sind, neue Inhalte zu erstellen, die auf den Eingabedaten basieren. ChatGPT ist ein LLM (Large Language Modell).

KI für Einsteiger: Wie ein LLM trainiert wird und lernt

Damit ein Sprachmodell wie GPT sinnvolle Antworten liefern kann, durchläuft es zwei Hauptphasen: Vortraining und Fine-Tuning.

Vortraining

Im Vortraining analysiert das Modell riesige Mengen an Texten, wie Bücher, Artikel und Webseiten, und sucht darin nach statistischen Zusammenhängen.

Die Texte werden in sogenannte "Tokens" aufgetrennt, die jeweils eine einzelne Silbe oder Buchstabe darstellen. Das LLM lernt, wie diese Tokens miteinander verbunden sind und welche Bedeutung sie haben. Dies geschieht durch eine Prozess der Verarbeitung von Token- Sequenzen.

Wichtig: Es versteht dabei keine Fakten, sondern erkennt, welche Wörter häufig gemeinsam auftreten und welche Satzstrukturen typisch sind.

Sprache kan so nur imitiert werden und wird aber nicht wirklich inhaltlich verstanden. Ein solches Netz weiss nicht wirklich, dass die Wurzel aus 16 gleich 4 ist. Es hat nur gelernt, dass der Satz "Die Wurzel aus 16 ist" mit hoher Wahrscheinlichkeit mit "4" endet.

Fein-Tuning

Nach dem Vortraining folgt die Feinabstimmung. Dabei bewerten menschliche Experten die Antworten des Modells und passen sie an. Dadurch wird das Modell darauf optimiert, nicht nur grammatikalisch korrekte, sondern auch sinnvolle und präzise Antworten zu generieren.

Wie das LLM Sprache versteht und Antworten erstellt

Aktuelle LLMs wie ChatGPT basieren auf dem sogenannten Transformer-Modell, die es ermöglicht, Sprache im Kontext zu analysieren. Im Gegensatz zu traditionellen Sprachmodellen, die Wörter nur isoliert betrachten, kann ein LLM den gesamten Satz berücksichtigen und so Bedeutungen besser erfassen.

Ein Beispiel ist der Begriff "Schloss". Ein Schloss dient zum Verschliessen von Türen und ist aber auch ein prächtiges Gebäude. LLMs entscheidet sich für die richtige Bedeutung, indem sie den gesamten Satz betrachten. Wenn du beispielsweise schreibst: "Ich habe mein Fahrrad mit einem Schloss gesichert", erkennt das Modell durch das Wort "gesichert", dass hier das Verschlussmittel gemeint ist. Im Satz "Wir haben ein wunderschönes Schloss in der Stadt besichtigt" zeigt das Wort "besichtigt", dass es sich um ein Gebäude handelt.

Damit ein LLM Texte nicht nur analysieren, sondern auch selbst generieren können, zerlegt es jede Eingabe in kleine Einheiten, sogenannte Tokens. Tokens können ganze Wörter oder Wortteile sein. Danach berechnet es anhand bereits bekannter Muster, welches Token mit der höchsten Wahrscheinlichkeit als nächstes passt. Dabei berücksichtigt das Modell den gesamten Kontext und nicht nur das letzte Wort.

Da ein LLM keine festen Antworten speichert, sondern jede Reaktion durch Wahrscheinlichkeitsberechnungen neu generiert, kann es vorkommen, dass du für dieselbe Frage leicht unterschiedliche Antworten erhältst. Je nachdem, wie die Frage formuliert ist oder welche Version des Modells verwendet wird, kann sich die Wahrscheinlichkeitsverteilung leicht ändern und damit die Antwort variieren. Dies nennt man auch die "Temperatur" eines Sprachmodells, die sich teilweise auch einstellen lässt.

Grenzen und Probleme von Sprachmodellen

Sprachmodelle wie GPT besitzen keine echte Intelligenz. Sie verstehen Wörter nur als mathematische Muster, wodurch sie manchmal falsche oder unlogische Antworten geben können.

Manche LLMs können zudem nur auf Daten bis zu einem bestimmten Zeitpunkt zugreifen, da sie nicht auf Echtzeitdaten zugreifen können. Inzwischen gibt es jedoch neuere Versionen, die mit einer Internetsuche kombiniert sind, sodass sie auch aktuelle Informationen abrufen können.

Allerdings gibt es gerade auch bei Modellen mit Web-Zugriff Probleme. Das Modell kann Schwierigkeiten haben, seriöse von unseriösen Quellen zu trennen.

Deshalb sollten Antworten immer gegengeprüft werden.

Zudem kann ein LLM Informationen "halluzinieren", also Dinge behaupten, die nicht stimmen. Ein Beispiel wäre die Behauptung, dass der Mensch nur 10% seines Gehirns nutzt.

Denke immer daran, dass eine KI halluzinieren kann. Uns Menschen trickst dabei der sogenannte KI-Bias aus: Wenn eine Antwort richtig klingt, neigen wir dazu, sie als Wahr anzusehen.

Des Weiteren gibt es ethische Herausforderungen.

Da Sprachmodelle auf vorhandenen Daten basieren, können sie Vorurteile reproduzieren.

Ausserdem besteht die Gefahr, dass Sprachmodelle zur Erstellung und Verbreitung von Desinformationen oder Fake News genutzt werden. Unternehmen und Forscher arbeiten ständig daran, diese Risiken zu minimieren. Dennoch solltest du kritisch hinterfragen, was ein Sprachmodell wirklich kann und wo dessen Grenzen liegen.

Die Entscheidung von Meta, seine KI mit Daten aus sozialen Medien zu trainieren, sollte daher kritisch hinterfragt werden. Einerseits können so Sprachmuster und kulturelle Nuancen erfasst werden. Anderseits birgt dies das ein hohes Risiko, die KI mit Fehlinformationen und Vorurteilen zu füttern. Der Erfolg dieses Ansatzes hängt stark von der effektiven Filterung und Validierung der Daten ab.

KI für Einsteiger: Die Technik hinter KI-Systemen

KI-Systeme basieren auf komplexen neuronalen Netzen, die riesige Mengen an Daten verarbeiten. Diese Modelle bestehen aus Millionen, manchmal sogar Milliarden von Parametern, die während des Trainings angepasst werden.

Viel RAM nötig!

KI-Modelle müssen grosse Datenmengen gleichzeitig verarbeiten, um Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen. RAM (Random Access Memory) ermöglicht den schnellen Zugriff auf diese Daten. Je mehr RAM verfügbar ist, desto schneller und effizienter kann das Modell arbeiten. Besonders beim Training von Modellen, bei dem riesige Datensätze verarbeitet werden, ist viel RAM entscheidend.

Die Rolle von Grafikkarten bei der KI

Grafikkarten, oder genauer gesagt GPUs (Graphics Processing Units), sind für das Training von KI-Modellen unerlässlich. GPUs sind speziell darauf ausgelegt, viele Berechnungen parallel durchzuführen, was sie ideal für sogenannte Matrixoperationen macht, die in neuronalen Netzen häufig vorkommen. Während CPUs (Central Processing Units) gut für sequentielle Aufgaben geeignet sind, können GPUs Tausende von Rechenoperationen gleichzeitig ausführen, was den Trainingsprozess erheblich beschleunigt.

Der immense Stromverbrauch

Das Training von KI-Modellen ist extrem rechenintensiv und erfordert daher viel Energie. Grosse Rechenzentren, die mit Tausenden von GPUs ausgestattet sind, verbrauchen enorme Mengen an Strom. Dieser hohe Energiebedarf hat nicht nur wirtschaftliche, sondern auch ökologische Auswirkungen. Viele Unternehmen arbeiten daher daran, ihre Rechenzentren nachhaltiger zu gestalten, indem sie erneuerbare Energien nutzen und effizientere Hardware entwickeln. Andere denken aber auch über den Bau von eigenen Atomkraftwerken nach.

Die Zukunft von Sprachmodellen

Die Entwicklung von Sprachmodellen geht rasant weiter. Forscher arbeiten daran, zukünftige Modelle mit weniger Verzerrungen, besserem Faktenverständnis und einer höheren Anpassungsfähigkeit zu entwickeln. Eine zentrale Frage bleibt: Wird KI irgendwann so intelligent wie ein Mensch?

Während aktuelle Modelle lediglich Wahrscheinlichkeiten berechnen, gibt es Forschungsansätze, die künstliche Intelligenz mit logischem Denken, Gedächtnis und langfristiger Planung kombinieren wollen. Ob eine KI jemals echtes Bewusstsein oder andere menschliche Eigenschaften wie Emotionen entwickeln kann und ob das wünschenswert ist, bleibt - zumindest aktuell - noch unklar.

KI für Einsteiger: Datenschutz

Speicherung und Nutzung der Chathistorie

Standardmässig speichern viele KI-Anbieter die Chathistorie, um ihre Modelle kontinuierlich zu verbessern. Nutzer haben jedoch oft die Möglichkeit, diese Speicherung in den Einstellungen zu deaktivieren. Wenn die Speicherung deaktiviert ist, werden die Chats in der Regel nicht mehr zur Verbesserung der Modelle verwendet und nach einer bestimmten Zeit gelöscht.

Transparenz und Kontrolle

Viele KI-Anbieter bieten Nutzern eine gewisse Kontrolle über ihre Daten durch Einstellungen, die oft unter Datenschutzeinstellungen zu finden sind. Hier können Nutzer festlegen, ob ihre Chats zur Verbesserung der Modelle verwendet werden dürfen. Es lohnt sich, diese Einstellungen regelmäßig zu überprüfen und anzupassen.

Löschung von Daten

Sobald Daten in das Modell eingeflossen sind, ist es oft schwierig, diese gezielt zu entfernen. Die meisten Anbieter bieten keine direkte Möglichkeit, bereits eingeflossene Daten zu widerrufen oder zu löschen. Daher ist es wichtig, von vornherein bewusst mit den geteilten Informationen umzugehen.

Siehe dazu zum Beispiel: Deepseek soll Nutzerdaten an chinesische Geheimdienste weiterreichen

Daten, die man besser keinem KI-Chat anvertrauen sollte

Persönliche und sensible Informationen

Vermeide es, persönliche Informationen wie Adressen, Telefonnummern, Kreditkarteninformationen oder andere sensible Daten preiszugeben. Diese Informationen könnten in falsche Hände geraten und missbraucht werden.

Vertrauliche Geschäfts- oder Berufsinformationen

Teile keine vertraulichen Geschäftsgeheimnisse oder interne Informationen, die nicht für die Öffentlichkeit bestimmt sind. Der Schutz sensibler Geschäftsinformationen sollte immer oberste Priorität haben.

Gesundheitsinformationen

Gib keine detaillierten medizinischen Informationen preis, die Rückschlüsse auf deine Person oder die von anderen zulassen könnten. Gesundheitsdaten sind besonders sensibel und sollten mit grösster Vorsicht behandelt werden.

Passwörter und Sicherheitsinformationen

Teile niemals Passwörter oder andere Sicherheitsinformationen. Solche Daten könnten leicht missbraucht werden und schwerwiegende Konsequenzen nach sich ziehen.

Rechtliche Informationen

Sei vorsichtig mit der Weitergabe von Informationen, die rechtliche Konsequenzen haben könnten. Konsultiere im Zweifelsfall immer einen Rechtsbeistand.

Allgemeine Empfehlungen zum Datenschutz

Anonymisierung

Wenn möglich, anonymisiere Daten, bevor du sie in einem KI-Chat verwendest. Dies reduziert das Risiko, dass persönliche Informationen preisgegeben werden.

Einstellungen prüfen

Überprüfe und passe regelmässig die Datenschutzeinstellungen an, um die Kontrolle über deine Daten zu behalten. Viele Anbieter aktualisieren ihre Richtlinien und Einstellungen, daher ist es wichtig, auf dem Laufenden zu bleiben.

Bewusstsein schärfen

Sei dir der Risiken bewusst und nutze KI-Tools verantwortungsvoll. Informiere dich über die Datenschutzrichtlinien und Nutzungsbedingungen der jeweiligen KI-Anbieter, um genau zu verstehen, wie deine Daten verwendet und geschützt werden.

KI-Modelle lassen sich mit für kommerzielle Betrieb vertretbarem IT-Aufwand auch auf eigene Rechner / Server installieren. So kann sichergestellt werden, dass Daten nicht das eigene Unternehmen verlassen.

Eine mögliche Alternative dazu könnte lumo von Proton sein. Diese KI ist zwar nicht so leistungsstark, schreibt aber Datenschutz sehr gross.

KI für Einsteiger: Welche kostenfreien Alternativen gibt es ähnlich wie ChatGPT?

ChatGPT war aufgrund der grossen Medienpräsenz und als einer der ersten Unternehmen, das KI für Einsteiger zugreifbar machte und daher lange Zeit das Synonym für KI. Es gibt jedoch viele Alternativen zu ChatGPT, die ähnliche Funktionen bieten. Einige kostenfrei nutzbare Modelle sind (Stand 08/2025):

Praktisch alle Anbieter bieten mehrere Modelle an. Oft kann man kostenlos nur das mit der niedrigsten Leistung nutzen und muss für mehr Leistung bezahlen.

ChatGPT

• Zur Website
• Firmensitz: USA
• Kostenlos nutzbares Modell: Ja
• Bilderstellung: Ja, aber langsam

Mistral

• Zur Website
• Firmensitz: Frankreich
• Kostenlos nutzbares Modell: Ja, bei einer bestimmten Anzahl Fragen erfolgt Sperre für eine Stunde
• Bilderstellung: Ja, aber langsam
• Sonstiges: Fotoerkennung, Agenten

Perplexity

• Zur Website
• Firmensitz: Irland
• Kostenlos nutzbares Modell: Ja
• Bilderstellung: Ja
• Sonstiges: Anmeldeprozess teilweise "hakelig"

Claude

• Zur Website
• Firmensitz: USA
• Kostenlos nutzbares Modell: Ja
• Bilderstellung: Ja
• Sonstiges: Anmeldeprozess teilweise "hakelig"
  

DeepSeek R1

• Zur Website
• Firmensitz: China
• Kostenlos nutzbares Modell: Ja
• Bilderstellung: Nein
• Sonstiges: R1 - Logisches Denken, Reinforcement Learning, Akademische Anwendungen, Höhere Rechenanforderungen

DeepSeek V3

• Zur Website
  Firmensitz: China
• Kostenlos nutzbares Modell: Ja
• Bilderstellung: Nein
• Sonstiges: Skalierbarkeit, Effizienz, Kontextverständnis, Flexibilität.

Gemini (Google) – Flash

• Zur Website
• Firmensitz: USA
• Kostenlos nutzbares Modell: Ja
• Bilderstellung: Ja
• Sonstiges: Diese Variante ist besonders schnell.

Gemini (Google) – Pro

• Zur Website
• Firmensitz: USA
• Kostenlos nutzbares Modell: Ja
• Bilderstellung: Ja
  

lumo

• Zur Website
• Firmensitz: CH
• Kostenlos nutzbares Modell: Ja
• Bilderstellung: Nein

Suchmaschine oder KI?

Künstliche Intelligenz (KI) ist eine Konkurrenz für traditionelle Suchmaschinen. ChatGPT hat gezeigt, wie KI-gestützte Systeme nicht nur Fragen beantworten, sondern auch komplexe Gespräche führen und kreative Inhalte generieren können.

Dies stellt eine direkte Herausforderung für die klassische Google-Suche (oder auch die Suche mit anderen Suchmaschinen) dar, die jahrzehntelang die unangefochtene Nummer eins für die Informationsbeschaffung war.

Als Reaktion darauf haben Google und auch andere Suchmaschinenbetreiber begonnen, KI-Funktionen direkt in ihre Suchmaschinen zu integrieren, um den Nutzern eine intelligentere und interaktivere Sucherfahrung zu bieten.

KI für Einsteiger: Start mit dem LLM

Der Einstieg in die Arbeit mit modernen KI-Tools wie ChatGPT oder Gemini ist ziemlich einfach. Wenn du aber ein paar Dinge beachtest, kannst du deutlich bessere und gezieltere Antworten bekommen.

Keine sensiblen Daten eingeben

Auch wenn es bequem ist – gib keine persönlichen Informationen oder vertraulichen Inhalte ein. Sicherheit und Datenschutz gehen vor.

Zu ungenaue Fragen stellen

Wenn du nur grob umreisst, was du willst, bekommst du auch nur grobe Antworten. Ein bisschen mehr Präzision bringt meist deutlich bessere Resultate.

Keine Wunder erwarten

Künstliche Intelligenz kann viel – aber nicht alles. Nutze sie als hilfreiches Werkzeug, aber verlass dich nicht blind auf jede Antwort. Gerade bei wichtigen Themen ist ein zweiter Blick immer sinnvoll.

Prompting

Was ist eigentlich "Prompting"?

Wenn du mit einer KI wie ChatGPT arbeitest, gibst du Eingaben ein – diese nennt man Prompts. Damit sagst du der KI, was sie tun oder beantworten soll. Prompting ist also nichts anderes, als der Prozess, wie du deine Fragen oder Aufgaben formulierst. Je klarer und genauer du das machst, desto besser versteht dich die KI – und desto brauchbarer wird die Antwort.

Warum ist gutes Prompting so wichtig?

Die Qualität der Antworten hängt direkt davon ab, wie du deine Anfragen formulierst. Wenn du dir vorher überlegst, was du brauchst, und das sauber in Worte fasst, bekommst du auch Ergebnisse, die dir wirklich weiterhelfen.

Ein gut durchdachter Prompt spart nicht nur Zeit, sondern sorgt auch dafür, dass du die KI als sinnvolles Tool nutzen kannst – sei es beim Texten, Planen, Coden oder Nachschlagen.

Techniken für bessere Prompts

Um ein LLM gezielt und effizient zu nutzen, lohnt es sich, ein paar bewährte Methoden zu kennen. Mit diesen Ansätzen kannst du deine Anfragen deutlich verbessern und bekommst schneller brauchbare Ergebnisse.

Klare Sprache

Eine der einfachsten, aber wirkungsvollsten Strategien: Mach deine Anfragen so klar und präzise wie möglich. Vage Aussagen führen oft zu ungenauen Antworten – je konkreter du bist, desto besser.

Beispiele nutzen

Sehr hilfreich ist es auch, Beispiele einzubauen. Wenn du zeigen kannst, wie eine Antwort idealerweise aussehen soll, versteht die KI deine Absicht deutlich besser.

Kontext mitgeben

Auch der Kontext spielt eine grosse Rolle. Erklär, worum es geht oder was im Hintergrund wichtig ist – so kann die KI viel gezielter reagieren.

Rollen vergeben

Eine weitere Möglichkeit: Weise der KI eine Rolle zu – zum Beispiel als Historiker, Entwickler oder Sprachtrainer (oder auch spezifischer wie "Du bist ein YouTuber und erstellst IT-Tutorials"). Dadurch ändern sich Ton und Inhalt der Antwort passend zur Aufgabe. Wenn du die Zielgruppe zusätzlich einschränkst ("schreibe für Einsteiger mit IT-Grundkenntnissen"), wird es noch passender.

Antworten eingrenzen

Manchmal ist es sinnvoll, ganz bewusst Einschränkungen zu setzen. Sag zum Beispiel, was unbedingt vorkommen soll – oder was auf keinen Fall. Das gibt dir mehr Kontrolle über das Ergebnis.

Kreativität anstossen

Kreativität kannst du ebenfalls aktiv fördern. Fordere zum Beispiel ungewöhnliche Ideen oder originelle Perspektiven an – das bringt oft frische Ansätze, auf die du selbst nicht gekommen wärst.

Schritt-für-Schritt-Anweisungen

Strukturierte oder schrittweise Anweisungen helfen besonders bei komplexeren Aufgaben. Teile dein Anliegen in klare Schritte auf, damit die KI systematisch arbeiten kann.

Vorlagen verwenden

Prompt-Vorlagen können dir dabei Zeit sparen – vorgefertigte Strukturen, die sich schon bewährt haben, lassen sich leicht anpassen und führen schnell zu verlässlichen Antworten.

In manchen LLMs lassen sich solche Vorlagen zum Beispiel auch in Form von Agenten nutzen (mehr zu Agenten weiter unten). Wenn du mit mehreren Systemen arbeitest, kannst du häufig verwendete Prompts zum Beispiel in Textbausteinen ablegen.

Prompt weiterentwickeln

Und nicht zuletzt: Sei bereit, nachzubessern. Wenn eine Antwort nicht passt, überarbeite deinen Prompt gezielt. Schrittweises Feintuning führt oft zu genau dem Ergebnis, das du dir gewünscht hast.

Tipp: Wer soll den soviel schreiben?
Bestimmte Prompts bzw. Teile benötige ich immer wieder. Gerade, weil ich immer wieder mit verschiedenen LLMs arbeite, habe ich mir hier diese als Texte abgespeichert und kann diese so schnell wieder nutzen?

Praxistipps

Hier ein Beispiel, wie ein guter Prompt aussehen kann – und warum er so hilfreich ist:

"Du bist ein erfahrener Gartenexperte und gibst mir einfache und praktische Tipps, wie ich meine Geranien, die immer viel zu schnell verblühen, gesund durch den Sommer bringe."

Statt einer allgemeinen Antwort wie "Giessen nicht vergessen", bekommst du nun konkrete Ratschläge, die zu deiner Situation passen – verständlich, alltagstauglich und direkt umsetzbar.

Wozu kann KI sinnvoll im Alltag eingesetzt werden?

Allgemein

Texte schreiben und verbessern
Von E-Mails über Social-Media-Beiträge bis hin zu Produktbeschreibungen oder wissenschaftlichen Abstracts: Die KI erstellt (hoffentlich) sprachlich saubere und stilistisch passende Textentwürfe – schnell und direkt einsatzbereit.

Kommunikation und Auftritt stärken
Für professionelle Gespräche, Präsentationen oder schriftliche Kommunikation liefert dir die KI passende Formulierungen, rhetorische Hilfen und klare Gliederungen – etwa bei Feedbackgesprächen oder in der Kundenansprache.

Wissen vermitteln und Lernen unterstützen
Mit strukturierten Prompts kannst du komplexe Inhalte verständlich erklären lassen, Lernpläne erstellen oder dich gezielt auf Prüfungen vorbereiten – ideal für Lernende, Lehrkräfte und alle, die Wissen weitergeben möchten.

Recherchieren und analysieren
Die KI kann Informationen zu einem Thema zusammentragen, übersichtlich zusammenfassen oder Argumente systematisch gegenüberstellen – auf Wunsch auch mit Quellenangaben.

Beraten und Strategien entwickeln
Du brauchst neue Impulse für deinen beruflichen Weg oder möchtest eine Strategie durchdenken? Mit der richtigen Rollenvergabe wird ChatGPT zu deinem Sparringspartner – zum Beispiel als Karriere-Coach oder Marketingprofi.

Organisieren und planen
Ob du ein Projekt strukturieren, ein Event vorbereiten oder deinen Alltag besser managen willst – ChatGPT unterstützt dich mit übersichtlichen To-do-Listen, Prioritäten und Ablaufplänen.

Wie weiter oben bereits erklärt gilt es die Ausgaben aber kritisch zu überprüfen. Hüte dich ausserdem davor, ganze Texpassagen der KI als deine eigene auszugeben. KIs nutzen bestimmte Wörter und Formulierungen im Gegensatz zu uns Menschen viel häufiger. Experten können nach wie vor feststellen, ob ein Text von einer KI stammt.

Hier ein paar Prompt-Beispiele aus verschiedenen Bereichen. Die Rollenvorgabe habe ich hier weggelassen. Probiere, ob und wie sie die Antwort mit der KI deiner Wahl verändert oder verbessert.

Alltag und Büro

Texte schreiben oder überarbeiten
Prompt: Formuliere eine freundliche, professionelle E-Mail zur Erinnerung an eine ausstehende Zahlung.
Nutzen: Zeitersparnis und sprachlich passende Kommunikation.

Texte zusammenfassen
Prompt: Fasse mir diesen Text in drei Sätzen zusammen.
Nutzen: Schneller Überblick über lange Inhalte.

Übersetzungen erstellen
Prompt: Übersetze den folgenden Text ins Englische und achte auf einen natürlichen Sprachstil.
Nutzen: Verständliche und korrekt übersetzte Inhalte.

Kundenkommunikation vorbereiten
Prompt: Gib mir fünf höfliche Antworten auf häufige Kundenbeschwerden zu Lieferverzögerungen.
Nutzen: Professionelle und situationsgerechte Formulierungen.

Fehler diplomatisch ansprechen
Prompt: Wie kann ich einem Kunden höflich mitteilen, dass ein Fehler passiert ist? Gib mir fünf alternative Formulierungen.
Nutzen: Konfliktarme Kommunikation in heiklen Situationen.

Lernen, Lehren und Bildung

Lerninhalte verständlich erklären
Prompt: Erkläre mir den Treibhauseffekt so, dass ein 14-jähriges Kind ihn versteht.
Nutzen: Komplexe Themen einfach vermittelt.

Struktur für Hausarbeiten entwickeln
Prompt: Ich schreibe eine Hausarbeit über erneuerbare Energien. Erstelle eine sinnvolle Gliederung und nenne drei geeignete wissenschaftliche Quellen.
Nutzen: Schnell zum strukturierten Einstieg in ein Thema.

Aufgaben für verschiedene Lernniveaus erstellen
Prompt: Erstelle fünf unterschiedliche Arbeitsaufträge zum Thema Klimawandel – vom Grundschul- bis zum Oberstufenniveau.
Nutzen: Differenzierung im Unterricht leicht gemacht.

Unterrichtsmaterial entwerfen
Prompt: Schreibe eine Einführung zum Thema Photosynthese für den Biologieunterricht der Sekundarstufe.
Nutzen: Zeitersparnis bei der Unterrichtsplanung.

Kreativität und Ideenfindung

Content-Ideen entwickeln
Prompt: Ich betreibe einen Nachhaltigkeitsblog. Nenne zehn Themenideen für neue Beiträge.
Nutzen: Inspiration für regelmäßigen Content.

Werbetexte und Slogans formulieren
Prompt: Schlag fünf kreative Slogans für ein veganes Restaurant vor.
Nutzen: Marketingansätze schnell greifbar.

Kreative Texte schreiben lassen
Prompt: Schreibe eine kurze, witzige Geschichte über eine Katze, die kochen lernt.
Nutzen: Ideen für Unterhaltung oder kreative Projekte.

Beruf und strategische Planung

Stellenanzeigen und Interviews vorbereiten
Prompt: Erstelle eine professionelle Stellenanzeige für eine Marketingassistenz und formuliere fünf passende Interviewfragen.
Nutzen: Schnelle Erstellung professioneller HR-Unterlagen.

Vertriebsgespräche vorbereiten
Prompt: Gib mir fünf Strategien zur Einwandbehandlung bei Preisbedenken im Verkaufsgespräch.
Nutzen: Bessere Vorbereitung für Verkaufssituationen.

Strategie und Businessplanung
Prompt: Ich habe eine Idee für eine Nachbarschaftshilfe-App. Erstelle eine SWOT-Analyse und einen Investorenpitch.
Nutzen: Strukturierte Grundlage für Geschäftsplanung.

Recherche und Analyse

Schnelle Informationsbeschaffung
Prompt: Gib mir eine verständliche Zusammenfassung der aktuellen Herausforderungen der Energiewende mit Quellenangaben.
Nutzen: Schneller Wissensaufbau für eigene Projekte.

Themen vergleichen und gegenüberstellen
Prompt: Stelle die Vor- und Nachteile von Wind- und Solarenergie in einer Tabelle dar.
Nutzen: Klar strukturierte Entscheidungsgrundlagen.

Organisation und Planung

To-do-Listen und Ablaufpläne erstellen
Prompt: Ich plane ein Sommerfest mit 30 Gästen. Erstelle mir eine To-do-Liste mit Zeitplan.
Nutzen: Strukturierte Vorbereitung für Veranstaltungen.

Projektarbeit strukturieren
Prompt: Hilf mir, ein Projekt zur Website-Erstellung in sinnvolle Arbeitsschritte zu gliedern.
Nutzen: Übersicht und Klarheit bei der Umsetzung.

Was sind Agenten?

Agenten in der KI sind Programme, die autonom Aufgaben erledigen können. Sie sind in der Lage, Entscheidungen zu treffen und Aktionen auszuführen, um bestimmte Ziele zu erreichen. Agenten können in verschiedenen Bereichen eingesetzt werden, darunter:

• Kundenservice: Automatisierte Beantwortung von Anfragen.
• Datenanalyse: Automatische Analyse und Interpretation von Daten.
• Automatisierung: Durchführung von repetitiven Aufgaben.
• Überwachung: Überwachung von Systemen und Prozessen.

Agenten sind häufig in den Gratis-Varianten einer KI nicht verfügbar. Daher gehen wir hier im Kurs nicht näher drauf ein.

LLM selber hosten

Durch das Self-Hosting kannst du deine Daten und Informationen sicher halten und den Zugriff auf deine Modelle kontrollieren.

Vorteile des Selbsthosting

• Datenschutz: Du hast die Kontrolle über deine Daten und kannst sicherstellen, dass sie nicht an Dritte weitergegeben werden.
• Sicherheit: Durch das Self-Hosting kannst du auch ohne Internetverbindung deine Modelle nutzen, was besonders für geschäftliche Anwendungen von Vorteil ist.

GPT4all: Eine einfache Möglichkeit

Bein GPT4all handelt sich um ein Open-Source-Projekt, das es ermöglicht, LLM-Modelle selbst zu hosten. Mit GPT4all kannst du kleine Modelle hosten und sie auf deinem eigenen Rechner platzieren. Die Projekthomepage GPT4ll.io findest du hier.

Neben GPT4all gibt es viele weitere Tools, die das (relativ) einfache Hosten eines LLM-Modells erlauben. GPT4all hat aber den Charme, dass es sowohl unter Windows, macOS und auch einigen Linux-Distributionen erhältlich ist.

Vorteile von GPT4all

• Open Source: GPT4all ist ein Open-Source-Projekt, was bedeutet, dass es kostenlos und unter der sogenannten GNU General Public License (GPL) verfügbar ist.
• Windows, Mac und Linux kompatibel: Du kannst GPT4all auf deinem Windows-, Mac- oder Linux-Rechner hosten, unabhängig davon, welches Betriebssystem du verwendest.
• Keine kommerziellen Kosten: Mit GPT4all musst du keine Kosten zahlen, um deine Modelle zu hosten.

Nachteile von GPT4all

Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass GPT4all nur kleine Modelle unterstützt. Wenn du grössere Modelle benötigst, musst du möglicherweise auf die kommerziellen Lösungen in der Cloud zurückgreifen.

Aber wenn du ein kleines Modell benötigst und den Datenschutz und die Sicherheit wichtig bist, dann ist GPT4all eine gute Option für dich.

Mit GPT4all kannst du unter der Open Source Lizenz veröffentlichte Modelle herunterladen. Nicht alle kommerziell eingesetzten LLMs gibt es als Open-Source. Meist sind es nur die älteren und "abgespeckten". Ausserdem sind einige Modelle nicht kommerziell nutzbar.

Bei Prompting dieser kleinen Modelle kann es besonders nützlich sein, eine Rollenvorgabe mitzugeben (siehe weiter oben). Beispiel: "Du bist ein YouTuber und erstellst IT-Tutorials. Schreibe ein Video-Skript zum Thema 'Einstieg in KI'".

Bilder und andere Medien

In diesem Skript beschäftigen wir uns hauptsächlich mit der Basis-Funktion der LLMs, dem Text-Chat. Es gibt hier jedoch einige spannende Zusatzfunktionen, die wir hier aber nur anreisen.

Bilderstellung

Wie funktioniert die Bilderstellung?

Die Bilderstellung mit KI ist ein weiterer interessanter Bereich, der sich von der Funktionsweise von Large Language Modellen (LLMs) unterscheidet. Während LLMs auf Textdaten trainiert werden und Texte generieren, verwenden KI-Systeme zur Bilderstellung neuronale Netze, die speziell für die Verarbeitung von Bilddaten entwickelt wurden. Diese Modelle können neue Bilder erstellen, die auf den Mustern und Strukturen basieren, die sie aus bestehenden Bilddaten gelernt haben.

Diese Systeme lernen aus grossen Mengen bestehender Daten und generieren dann neue Inhalte, die den erlernten Mustern ähneln. Bei der Bilderstellung bedeutet dies, dass das Modell neue Bilder erzeugt, die ähnliche Merkmale und Strukturen aufweisen wie die Bilder, auf denen es trainiert wurde.

(Kostenlose) Tools für die Bilderstellung

Tools, die über den reinen Textchat hinaus gehen, sind häufig den kotenpflichtigen Abos der KI-Unternehmen vorbehalten.

Ein kostenloses Bilderstellungstool hat aber auch das LLM des französischen Anbieters Mistral integriert. Es funktioniert recht schnell, hat aber (Juli 2025) grosse Schwierigkeiten mit der Reproduzierbarkeit und Text. Es war mir nicht wirklich möglich, ein fast gutes Bild als Ausgangslage für kleine Änderungen zu nehmen. Bei jedem Neuversuch sah das Bild komplett anders aus.

Auch ChatGPT hat unter Sora in der kostenlosen Variante eine Bilderstellung integriert. In der kostenpflichtigen Variante ist auch Video möglich. Sora benötigt aber sehr lange und verweigert manchmal ganz den Dienst.

Auch Microsoft Copilot (zum Beispiel zu erreichen unter Bing) kann Bilder erstellen.

Warum das Prompt alles ist

Ein genaues Prompt ist der Schlüssel zu einem guten Ergebnis. Je detaillierter und präziser du beschreibst, was du dir vorstellst, desto besser kann die KI deine Idee umsetzen. Statt nur "ein Baum" zu schreiben, formuliere lieber: "Ein grosser, alter Eichenbaum im Herbstwald, goldenes Laub, Sonnenstrahlen brechen durch die Äste, realistisch, hochauflösend, 8K". Je mehr Details du angibst – wie Stil, Farben, Perspektive oder Stimmung –, desto näher kommt das Ergebnis deiner Vorstellung.

Kostenlose vs. kostenpflichtige Tools

Es gibt zahlreiche KI-Tools zur Bilderstellung, aber die kostenlosen Varianten sind oft stark eingeschränkt. Sie bieten meist weniger Optionen, niedrigere Auflösungen oder Wasserzeichen. Kostenlose Tools eignen sich gut für erste Experimente. Für professionelle Ergebnisse lohnen sich jedoch kostenpflichtige Dienste. Diese bieten mehr Kontrolle, höhere Qualität und oft auch kommerzielle Nutzungsrechte.

Tipps für den Einstieg

Experimentiere: Probiere verschiedene Formulierungen aus, um zu sehen, wie sich das Ergebnis verändert.
Inspiriere dich: Nutze Beispiele aus der Community, um ein Gefühl für gute Prompts zu bekommen.
Bearbeite nach: Oft ist das KI-Bild nur der erste Schritt – mit Tools wie Photoshop oder GIMP kannst du es weiter verfeinern.

KI-App fürs Smartphone geben den Modellen Augen und Ohren

Bilderkennung

Einige Smartphone-Apps wie die von ChatGPT und Mistral haben die Möglichkeit, Bilder hochzuladen. Diese können analysiert werden.

Ich habe so zum Beispiel häufig Rat zu Pflanzen eingeholt, die nicht so wachsen wollen, wie ich mir das vorgestellt habe.

Auch unbekanntes lässt sich sehr schön damit analysieren.

Sprachinterface

Über die jeweilige Smartphone-App lässt sich bei einigen Anbietern auch zwanglos mit der KI plaudern.

Zeit gespart? Dann unterstütze doch it-zeugs.de

Wenn dieser Tipp dir geholfen hat, Zeit zu sparen, überlege bitte, eine kleine Spende zu hinterlassen. Dein Beitrag hilft mir, weiterhin wertvolle Inhalte zu erstellen. Du kannst unter diesem Linke spenden: Spende it-zeugs.de

Falld du nicht spenden willst oder kannst, dann wäre es toll, wenn du deinen nächsten Amazon Einkauf mit diesem Link beginnen würdest: Amazon Link. Für dich wird es nicht teurer, ich bekomme aber einen kleinen Beitrag.

Vielen herzlichen Dank ❤️

Lars

Hallo, hier schreibt Lars. Dipl-Ing. Ingenieurinformatik (FH). Seit Jahrzehnten in der IT tätig. Geprüfter (und begeisterter) Webmaster. Ebenso begeisterter Windows-, Apple-, und Office-User. Ich schreibe über alle möglichen Themen rund um IT. Mehr über mich erfährst du hier: Über mich. Danke für deinen Besuch!