Ein Sprachmodell ist wie ein hochqualifizierter Mitarbeiter, der alle Bücher der Welt gelesen hat und perfekt mit Sprache umgehen kann. Stellen Sie sich vor, Sie hätten einen Assistenten, der nicht nur Ihre Firmensprache, sondern auch die Fachsprachen aller Branchen beherrscht - von Buchhaltung über Marketing bis hin zu technischen Bereichen. Dieses "digitale Gehirn" wurde mit Millionen von Texten trainiert und kann dadurch menschenähnlich kommunizieren, Briefe schreiben, Fragen beantworten oder sogar kreative Ideen entwickeln. Genau wie ein erfahrener Berater, der aus seinem Wissensschatz schöpft, greift das Sprachmodell auf sein Training zurück, um passende Antworten zu formulieren. Es versteht Kontext, kann zwischen den Zeilen lesen und sich an verschiedene Gesprächssituationen anpassen.

Ein Prompt ist Ihre Arbeitsanweisung an die KI - vergleichbar mit einem präzisen Briefing an einen neuen Mitarbeiter. Genauso wie Sie einem Angestellten nicht nur sagen "Mach mal was mit den Kunden", sondern konkret erklären "Rufe alle Kunden der Liste A an und frage nach ihrer Zufriedenheit mit unserem Service", braucht auch die KI klare Anweisungen. Je präziser und detaillierter Ihr Prompt ist, desto besser wird das Ergebnis. Ein guter Prompt enthält den Kontext (worum geht es?), die gewünschte Aufgabe (was soll gemacht werden?) und das erwartete Format der Antwort (wie soll das Ergebnis aussehen?). Ein schlechter Prompt führt zu unbrauchbaren Ergebnissen - wie eine unklare Arbeitsanweisung zu schlechter Arbeit führt.

KI-Agenten sind wie selbstständige digitale Mitarbeiter, die komplexe Aufgaben eigenständig abarbeiten können. Stellen Sie sich vor, Sie haben einen Assistenten, der nicht nur Anweisungen befolgt, sondern auch selbst plant, Entscheidungen trifft und verschiedene Arbeitsschritte kombiniert. Ein Agent könnte beispielsweise automatisch Marktanalysen erstellen: Er recherchiert im Internet, sammelt Daten, vergleicht Preise, erstellt Grafiken und fasst alles in einem Bericht zusammen - ohne dass Sie jeden Schritt einzeln anweisen müssen. Diese digitalen "Mitarbeiter" können mehrere Werkzeuge gleichzeitig nutzen, Probleme lösen und sogar auf unvorhergesehene Situationen reagieren. Sie arbeiten rund um die Uhr und können parallel mehrere Projekte bearbeiten, ähnlich wie ein sehr effizienter Projektmanager.

Tools sind die digitalen Werkzeuge, die KI-Agenten erst zu vollwertigen Agenten machen und ihre Funktionsweise entscheidend prägen - vergleichbar mit der Ausstattung Ihrer Mitarbeiter. Wie ein Handwerker seinen Werkzeugkasten hat (Hammer, Säge, Bohrer), haben KI-Systeme ihre digitalen Werkzeuge: Programme zum Rechnen, zum Durchsuchen des Internets, zum Erstellen von Grafiken oder zum Bearbeiten von Dokumenten. Ein Tool kann beispielsweise ein Kalender-System sein, mit dem die KI Termine planen kann, oder ein Übersetzungsprogramm für internationale Kommunikation. Je mehr Tools eine KI zur Verfügung hat, desto vielseitiger kann sie arbeiten - genau wie ein gut ausgerüsteter Mitarbeiter effizienter arbeiten kann. Diese Werkzeuge erweitern die Fähigkeiten der KI erheblich und machen sie für praktische Geschäftsaufgaben deutlich nützlicher.

Knowledge Cutoffs bezeichnen den Zeitpunkt, bis zu dem Sprachmodelle mit Informationen trainiert wurden. Sprachmodelle werden einmalig trainiert und erhalten nach dem festgelegten Stichtag keine weiteren Updates. Dies führt dazu, dass die Modelle keine Kenntnisse über Ereignisse nach diesem Stichtag haben. Die genauen Cutoff-Daten unterscheiden sich je nach Anbieter und Modellversion, wobei einige Unternehmen ihre Modelle häufiger aktualisieren als andere. Während manche Modelle bereits 2024er Daten enthalten, basieren andere noch auf älteren Trainingsdaten. Allerdings sind die exakten Details der Trainingsdaten und Update-Zyklen meist nicht öffentlich dokumentiert, sodass Nutzer die zeitliche Einordnung der Modellantworten kritisch prüfen sollten.

Halluzinationen im Kontext von KI beziehen sich auf Situationen, in denen ein Sprachmodell Inhalte generiert, die nicht mit den tatsächlichen Daten oder der Realität übereinstimmen. Solche Halluzinationen können aus mehreren Gründen auftreten, darunter die unvollständige oder fehlerhafte Datengrundlage, auf die das Modell trainiert wurde, sowie die inhärenten Limitationen im Verständnis und der Interpretation von Kontext durch die KI. Während Modelle darauf ausgelegt sind, kohärente und sinnvolle Antworten zu liefern, sind sie nicht immer in der Lage, zwischen Fakt und Fiktion zu unterscheiden. Deshalb sollten Nutzer bei der Verwendung von KI-generierten Inhalten stets kritisch bleiben und die Ergebnisse verifizieren, insbesondere wenn es um komplexe oder entscheidungsrelevante Informationen geht.