Was ist generative KI?
KI-Fähigkeiten und Grenzen · 12 Min.
Dieses Video behandelt, wie große Sprachmodelle wie Claude aufgebaut und trainiert werden, und was das dafür bedeutet, was sie zuverlässig können — und was nicht —, wenn du sie in deinem Unternehmen einsetzt.
Die wichtigsten Erkenntnisse
- Generative KI erzeugt neue Inhalte, anstatt nur vorhandene Daten zu analysieren.
- Drei Entwicklungen haben moderne LLMs möglich gemacht: die Transformer-Architektur, riesige Trainingsdaten und massive Rechenleistung.
- Das Training besteht aus zwei Phasen: Pre-Training (das Erlernen von Mustern aus Milliarden von Beispielen) und Fine-Tuning (das Erlernen, Anweisungen hilfreich zu befolgen).
- Aktuelle Stärken umfassen Vielseitigkeit über verschiedene Aufgaben hinweg, einen natürlichen Gesprächsfluss und die Anbindung an externe Tools.
- Aktuelle Grenzen umfassen Wissensstichtage, Halluzinationen, die Größe des Kontextfensters und komplexes mehrstufiges Schlussfolgern.
- Die besten Anwendungen verbinden menschliche und KI-Stärken — dein Urteilsvermögen, deine Kreativität und deine Aufsicht zusammen mit der Geschwindigkeit und Skalierbarkeit der KI.
Übungen
Die Grenzen austesten
Diese Übung liefert dir handfeste Belege dafür, was generative KI gut kann und wo sie an ihre Grenzen stößt. Du wirst einige der konkreten Fähigkeiten und Grenzen aus den Videos auf risikoarme Weise testen, indem du Inhalte aus deinem eigenen Fachgebiet verwendest — so hast du einen konkreten Realitätscheck, basierend auf deinen eigenen Beobachtungen, wenn du entscheidest, wofür du der KI vertrauen kannst.
Teil I: Selbstreflexion (allein)
Wähle ein Fachgebiet, das du gut kennst, bei dem du sofort einen Fehler erkennen würdest, wenn ein Anbieter, Lieferant oder Kunde ihn machen würde. Notiere dir:
- Das Thema (z. B. deine Gewinnmargenberechnungen, deine lokalen Bebauungsvorschriften oder branchenspezifische Lizenzanforderungen)
- Zwei oder drei Fakten dazu, die jede seriöse Quelle richtig wiedergeben sollte
- Einen verbreiteten Irrglauben, den Menschen darüber haben
- Eine Sache daran, die wirklich schwer gut zu erklären ist
Das ist dein Testfeld. Du wirst sehen, wie KI mit etwas umgeht, das du tatsächlich überprüfen kannst.
Teil II: Zusammenarbeit (mit KI)
Starte ein Gespräch mit Claude (oder einem beliebigen anderen KI-Assistenten deiner Wahl) und führe drei kurze Chats durch. Schreibe nach jedem auf, was dir auffällt.
- Vielseitigkeitstest. Bitte die KI, dein Thema in einer einzigen Antwort auf drei verschiedene Arten zu erklären: einmal für einen Kunden, der nichts über deinen Service weiß, einmal für einen potenziellen Geschäftspartner und einmal für einen neuen Mitarbeiter, den du einarbeitest. Kamen die Anpassungen an das jeweilige Publikum wirklich an, oder wurde nur das Vokabular geändert? Welche Version war am stärksten?
- Halluzinationstest. Bitte die KI, zwei oder drei konkrete Ressourcen zu deinem Thema zu empfehlen — einen Branchenverband, eine Fachpublikation, eine Aufsichtsbehörde oder einen bekannten Lieferanten. Überprüfe dann mindestens eine davon stichprobenartig. Existiert die Organisation? Ist die Website korrekt? Sind die Kontaktdaten richtig? (Hier zeigt sich, ob die KI selbstbewusst eine Quelle erfindet, die plausibel klingt, aber nicht real ist.)
- Wissensstichtag- und Schlussfolgerungstest. Stelle der KI eine zeitkritische oder lokale Frage: eine aktuelle regulatorische Änderung in deiner Branche, aktuelle Preistrends für ein wichtiges Material oder eine lokale Lizenzanforderung. Weist sie darauf hin, dass ihre Informationen veraltet sein könnten? Macht sie Vorbehalte, rät sie, oder stellt sie veraltete Informationen als aktuell dar — die Art von Sache, die dich Geld kosten könnte, wenn du danach handeln würdest? Bitte sie anschließend, den verbreiteten Irrglauben zu klären, den du in Teil I notiert hast. Ist sie auf die eigentliche Verwechslung eingegangen, oder hat sie nur die korrekte Tatsache wiederholt?
Teil III: Reflexion
Welche Fähigkeit aus dem Video zeigte sich am deutlichsten in dem, was du gesehen hast? Welche Grenze zeigte sich — und hättest du sie erkannt, wenn dies kein Thema gewesen wäre, das du gut kennst? Welche Aufgabe würdest du basierend darauf jetzt gerne der KI überlassen, und bei welcher würdest du genauer hinschauen wollen?
Zusatzaufgabe: Führe dasselbe Thema durch ein zweites KI-Tool (ein anderes Modell oder eine andere Plattform). Waren die Fehler und Stärken dieselben?
Reflexion zur Lektion
- Wie verändert das Wissen darüber, wie diese Systeme trainiert werden, die Art, wie du mit ihnen arbeiten wirst?
- Welche ethischen Überlegungen kommen dir in den Sinn, angesichts der Funktionsweise generativer KI und ihrer Grenzen?
Was kommt als Nächstes
Als Nächstes folgt eine praktische Aktivität, die untersucht, wie Sprachmodelle tatsächlich Text erzeugen, um das, was du gerade gelernt hast, greifbar zu machen.