Glossar · KI & Automatisierung
Was ist ein LLM?
Kurz erklärt
Ein LLM (Large Language Model) ist ein KI-Sprachmodell, das mit riesigen Textmengen trainiert wurde und dadurch Sprache verstehen und erzeugen kann. LLMs sind die Grundlage für Anwendungen wie ChatGPT, Claude, Gemini oder Microsoft Copilot.
Ein LLM (Large Language Model, auf Deutsch großes Sprachmodell) ist eine künstliche Intelligenz, die mit riesigen Textmengen trainiert wurde und dadurch Sprache verstehen und erzeugen kann. Solche Modelle stecken hinter Anwendungen wie ChatGPT, Claude, Gemini oder Microsoft Copilot. Für Unternehmen sind sie die Grundlage fast aller aktuellen KI-Werkzeuge für Texte, E-Mails und Wissensarbeit.
Wie funktioniert ein LLM?
Beim Training lernt das Modell, welche Wörter in welchem Zusammenhang wahrscheinlich aufeinander folgen. Aus einer Eingabe, dem Prompt, berechnet es dann Schritt für Schritt die passendste Fortsetzung. So entstehen Antworten, Zusammenfassungen, Übersetzungen oder Programmcode.
Verarbeitet wird der Text in kleinen Einheiten, den sogenannten Tokens. Ein LLM „weiß“ dabei nichts im menschlichen Sinn, es erkennt Muster. Deshalb klingt eine Antwort oft überzeugend, auch wenn sie falsch ist.
Das Wissen eines Modells endet mit seinen Trainingsdaten. Aktuelle Ereignisse, Ihre Preisliste oder interne Abläufe kennt es nur, wenn diese Informationen bei der Anfrage mitgegeben werden. Viele Anwendungen ergänzen deshalb eine Websuche oder den Zugriff auf eigene Dokumente.
Wie gut ein LLM arbeitet, hängt stark von der Eingabe ab. Je klarer Aufgabe, Zielgruppe und gewünschtes Format beschrieben sind, desto brauchbarer wird das Ergebnis.
Wofür Unternehmen ein LLM nutzen
- E-Mails, Angebote und Texte entwerfen
- Dokumente, Verträge oder Besprechungen zusammenfassen
- Kundenanfragen einordnen und Antworten vorschlagen
- Wissen aus internen Dokumenten durchsuchbar machen
- als Kern von KI-Agenten, Chatbots und Telefonassistenten
| Stärken | Grenzen |
|---|---|
| schnell, sprachlich stark, vielseitig | kann überzeugend falsche Antworten erfinden („Halluzinationen“) |
| versteht unstrukturierte Texte | kennt ohne Anbindung keine aktuellen oder internen Daten |
| arbeitet rund um die Uhr | Ergebnisse müssen bei wichtigen Themen geprüft werden |
Das BSI weist zusätzlich auf Risiken wie Prompt Injection hin. Dabei schleusen Angreifer versteckte Anweisungen in Texte ein, die das Modell verarbeitet.
Welche Arten von Sprachmodellen gibt es?
Für Unternehmen lassen sich die Angebote grob in drei Gruppen einteilen:
| Art | Beispiel | Typischer Einsatz |
|---|---|---|
| Chat-Anwendung im Browser | ChatGPT, Claude, Gemini | Texte entwerfen, recherchieren, zusammenfassen |
| in Bürosoftware eingebaut | Microsoft 365 Copilot | Arbeit mit E-Mails, Dokumenten und Besprechungen |
| per Schnittstelle oder selbst betrieben | offene Modelle auf eigenen Servern | eigene Anwendungen, Automatisierung, Chatbots |
Welche Variante passt, hängt davon ab, wie tief die KI in Ihre Abläufe eingebunden werden soll. Für den Einstieg reicht oft eine Business-Version einer Chat-Anwendung. Für automatisierte Abläufe wird das Modell über eine API (Programmierschnittstelle) angebunden.
Ein guter erster Schritt ist ein kleines Pilotprojekt mit klar messbarem Nutzen, etwa Antwortentwürfe für häufige Kundenanliegen. So sammeln Sie Erfahrung, bevor Sie größere Abläufe umstellen.
Was bedeutet ein LLM für Ihr Unternehmen?
Richtig eingesetzt spart ein LLM viel Zeit bei Routinearbeit. Eine Kanzlei lässt lange Schriftsätze zusammenfassen, ein Onlinehändler Produkttexte vorformulieren. Die fachliche Prüfung bleibt aber bei Ihren Mitarbeitenden.
Genauso wichtig wie die Technik sind die Menschen, die damit arbeiten. Eine kurze Schulung zu guten Eingaben, typischen Fehlern und Datenschutz sorgt dafür, dass die Werkzeuge im Alltag wirklich genutzt werden.
Wichtig ist die Wahl der Version. Nutzen Sie Business-Angebote mit Verarbeitung in der EU und vertraglichem Ausschluss des Trainings mit Ihren Daten. Sensible Kundendaten gehören nicht in private KI-Konten.
Die Kosten reichen von Lizenzen pro Nutzer bis zu nutzungsabhängiger Abrechnung über Schnittstellen. Offene Modelle lassen sich auch auf eigenen Servern betreiben, das braucht aber passende Hardware. Ein typischer Fehler ist fehlende Regelung: Legen Sie in einer KI-Richtlinie fest, was erlaubt ist, und beachten Sie den EU AI Act.
Damit Antworten auf Ihren eigenen Unterlagen beruhen, wird das Modell häufig per RAG mit Ihrem Wissen verbunden. Beim sinnvollen Einsatz unterstützen wir Sie im Rahmen unserer Leistung KI für KMU.
Häufige Fragen zu LLM
Welches LLM ist das beste?
Das hängt von der Aufgabe ab, die großen Modelle liegen oft nah beieinander. Wichtiger sind Datenschutz, Kosten, Anbindung an Ihre Systeme und ob es eine Version für Unternehmen gibt.
Ist ChatGPT ein LLM?
Genau genommen ist ChatGPT eine Anwendung, die auf einem LLM von OpenAI aufbaut. Ähnlich funktionieren Claude, Gemini oder Microsoft Copilot mit ihren jeweiligen Modellen.
Kann man ein LLM selbst betreiben?
Ja, offene Modelle lassen sich auf eigenen Servern betreiben. Das bringt volle Datenkontrolle, erfordert aber passende Hardware und Fachwissen.
Stand: · Verantwortlich: Raphael Neuberger, Gründer Newmountains.IT
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