GenAI & LLMs
Wie LLMs wirklich funktionieren, Fähigkeiten und Grenzen, Halluzinationen und die Grundlagen, die jeder kennen sollte.
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Eine halluzinierte Bauteilliste hätte fast einen US-Militärschlag ausgelöst
Eine US-Militäreinheit hätte beinahe einen Schlag autorisiert, gestützt auf Aufklärungsergebnisse, die KI-generierte Erfindungen über chinesische Nuklearkomponenten enthielten. Der Vorfall ist eine präzise Fallstudie dafür, was passiert, wenn LLM-Outputs ohne ausreichende Verifikation in Entscheidungsketten mit hohem Einsatz landen.
4. Sept. 2026Was ein KI-Agent wirklich ist und wo der Hype endet
Der Begriff „KI-Agent" wird auf alles angewendet, vom einfachen Chatbot bis zur autonomen Software, die Flüge bucht und Code schreibt. Dieser Artikel räumt mit dem Lärm auf und erklärt, was Agenten tatsächlich sind, wie sie technisch funktionieren und wann ihr Einsatz sich lohnt.
22. Aug. 2026Was Context Windows für Ihre Arbeit wirklich bedeuten
Context Windows bestimmen, wie viele Informationen ein KI-Modell in einer einzigen Sitzung halten und verarbeiten kann. Wer ihre Mechanik versteht, gestaltet Prompts anders, strukturiert Dokumente anders und entscheidet anders, wann er dem Output eines Modells traut.
18. Aug. 2026Reasoning-Modelle und wann Sie sie einsetzen: Der Hype ist der Praxis voraus
Reasoning-Modelle wie o3 von OpenAI und Gemini 2.0 Flash Thinking von Google haben Aufmerksamkeit erregt, weil sie Probleme sichtbar „durchdenken", bevor sie antworten. Der Konsens lautet, sie überall dort einzusetzen, wo Genauigkeit zählt. Diese Empfehlung ist auf eine Weise falsch, die Sie Geld kostet und Ihre Teams ausbremst.
10. Aug. 2026Offene vs. geschlossene KI-Modelle: warum die naheliegende Wahl immer wieder falsch ist
Die meisten Organisationen wählen ihre Deployment-Strategie für KI-Modelle nach einer einfachen Geschichte: Open Source ist flexibel und günstig, geschlossene APIs sind leistungsfähig und schnell. Diese Geschichte lässt genau die Punkte weg, die darüber entscheiden, ob ein Deployment gelingt oder scheitert.
8. Aug. 2026Reasoning Models: ein praxisnahes Playbook, wann Sie sie einsetzen
Nicht jede Aufgabe profitiert von einem Reasoning Model, und wer es unterschiedslos einsetzt, verschwendet Zeit, Geld und Aufmerksamkeit. Dieses Playbook liefert Ihnen einen konkreten Entscheidungsprozess, um den richtigen Modelltyp dem richtigen Problem zuzuordnen.
30. Juli 2026Multimodale KI im Arbeitsalltag: ein praktisches Playbook für Text, Bild, Sprache und Video
Die meisten Fachkräfte behandeln multimodale KI noch als Kuriosität und nicht als tägliches Werkzeug im Workflow. Dieses Playbook zeigt Ihnen, wie Sie Text-, Bild-, Sprach- und Videofunktionen für konkrete Geschäftsaufgaben kombinieren, und zwar ab dieser Woche.
26. Juli 2026Multimodale KI erklärt: was es bedeutet, wenn ein Modell gleichzeitig sehen, hören und lesen kann
Multimodale KI erlaubt es einem einzigen Modell, Text, Bilder, Audio und Video gemeinsam zu verarbeiten, statt jedes davon als separates Problem zu behandeln. Wer versteht, wie das funktioniert und wo es an Grenzen stößt, gestaltet KI-gestützte Workflows anders.
18. Juli 2026Was LLMs tatsächlich sind und warum die technischen Details für Business-Anwender zählen
Die meisten Berufstätigen, die 2026 mit KI-Tools arbeiten, verstehen diese Systeme nur zum Teil, und diese Lücke kostet konkret. Wer weiß, was große Sprachmodelle wirklich tun und wo sie versagen, nutzt sie anders und vertraut ihren Ergebnissen anders.
11. Juli 2026Warum LLMs weiterhin konfabulieren und was Sie konkret dagegen tun sollten
Large Language Models liefern selbstbewusste, sauber formatierte und komplett falsche Antworten. Das Problem ist strukturell und kein Bug, der auf einen Patch wartet. Wer versteht, warum Konfabulation entsteht, gestaltet Workflows anders, bewertet Outputs anders und entscheidet anders, wann ein LLM nicht das richtige Werkzeug ist.
4. Juli 2026Was LLMs wirklich sind und warum die Architektur auch 2026 zählt
Die meisten Fachleute, die 2026 KI-Tools nutzen, haben keine Vorstellung davon, was darin tatsächlich passiert. Um die Kernmechanik großer Sprachmodelle zu verstehen, braucht es keinen Doktortitel, und es verändert, wie produktiv Sie mit diesen Systemen arbeiten.
27. Juni 2026Warum die meisten Fachkräfte LLMs falsch einsetzen, und was Sie dagegen tun können
Large Language Models sind keine Kuriosität mehr, sie sind Infrastruktur. Doch zu verstehen, wie sie tatsächlich funktionieren, macht den Unterschied zwischen einem Power User und einem teuren Knöpfchendrücker.