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Foundation
Fundamentals
30 Min
KI-Grundlagen verstehen
Lerne die fundamentalen Konzepte von Künstlicher Intelligenz kennen.
Lerne die fundamentalen Konzepte von Künstlicher Intelligenz kennen.
Künstliche Intelligenz ist überall: Sie schreibt Texte, generiert Bilder, programmiert Software und führt Gespräche, die sich erstaunlich menschlich anfühlen. Doch was steckt eigentlich hinter diesem Begriff, der unsere Arbeitswelt und unseren Alltag gerade grundlegend verändert? In diesem Kurs lernst du die wichtigsten Grundlagen -- ohne Fachjargon, dafür mit klaren Erklärungen und praktischen Beispielen.
Egal ob du im Büro arbeitest, ein Unternehmen führst oder einfach verstehen willst, was da gerade passiert: Nach diesem Kurs weisst du, wie KI-Modelle funktionieren, was sie können -- und was nicht.
Wenn wir heute von "KI" sprechen, meinen wir in den meisten Fällen sogenannte Large Language Models (LLMs). Das sind Programme, die auf riesigen Mengen von Text trainiert wurden und dadurch gelernt haben, Sprache zu verstehen und zu erzeugen. ChatGPT, Claude, Gemini -- all diese Systeme basieren auf dieser Technologie.
Aber Vorsicht: Diese Systeme "denken" nicht wie Menschen. Sie erkennen Muster in Daten und erzeugen darauf basierend Antworten, die statistisch wahrscheinlich und sinnvoll klingen. Man kann sich das so vorstellen: Wenn du einen Satz anfängst mit "Der Himmel ist heute...", dann weiss das Modell aus Millionen von Texten, dass "blau" oder "bewölkt" wahrscheinliche Fortsetzungen sind.
Das ist gleichzeitig die grosse Stärke und die grosse Schwäche: KI kann unglaublich nützliche und kreative Antworten liefern -- aber sie kann auch überzeugend klingende Dinge "erfinden", die schlicht falsch sind. Dieses Phänomen nennt man Halluzination.
Es gibt verschiedene Stufen von Künstlicher Intelligenz:
Für den Alltag ist die erste Kategorie relevant: Werkzeuge, die bestimmte Aufgaben unglaublich gut erledigen und die du gezielt einsetzen kannst.
Der Prozess hinter einem KI-Modell lässt sich in drei Phasen zusammenfassen:
Phase 1: Pre-Training Das Modell wird mit riesigen Textmengen gefüttert -- Bücher, Artikel, Webseiten, wissenschaftliche Arbeiten. Es lernt dabei nicht auswendig, sondern erkennt Strukturen und Zusammenhänge in der Sprache. Dieser Schritt kostet Hunderte Millionen Euro und braucht spezialisierte Hardware.
Phase 2: Fine-Tuning Nach dem Grundtraining wird das Modell auf bestimmte Aufgaben spezialisiert. Menschliche Trainer bewerten die Antworten des Modells und geben Feedback. So lernt die KI, hilfreicher, sicherer und genauer zu antworten.
Phase 3: Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) Im letzten Schritt wird das Modell weiter verfeinert, indem es aus menschlichem Feedback lernt. Trainer bewerten verschiedene Antworten, und das Modell wird darauf optimiert, die bevorzugten Antworten zu produzieren.
KI-Modelle arbeiten nicht mit Wörtern, sondern mit sogenannten Tokens. Ein Token ist ein Stück Text -- manchmal ein ganzes Wort, manchmal nur ein Wortteil. Das deutsche Wort "Künstliche" wird zum Beispiel in mehrere Tokens zerlegt.
Warum ist das wichtig? Weil die Kosten für KI-Nutzung oft in Tokens berechnet werden. Jede Anfrage an ein KI-Modell verbraucht Tokens -- sowohl für die Eingabe als auch für die Antwort. Je länger und komplexer dein Text, desto mehr Tokens werden benötigt. Die verschiedenen Anbieter haben unterschiedliche Preise pro Token, und ein Grundverständnis davon hilft dir, die Kosten einzuschätzen.
Ein weiterer wichtiger Begriff ist das Kontext-Fenster. Es beschreibt, wie viel Text ein KI-Modell gleichzeitig "im Kopf" behalten kann. Moderne Modelle haben Kontext-Fenster von 100.000 bis über 1 Million Tokens -- das entspricht einem ganzen Buch oder mehr.
Allerdings heisst ein grosses Kontext-Fenster nicht automatisch perfektes Gedächtnis. Bei sehr langen Gesprächen kann die Qualität der Antworten nachlassen, weil das Modell ältere Informationen weniger stark gewichtet. Dieses Verständnis hilft dir, besser mit KI-Werkzeugen zu arbeiten.
Was KI aktüll besonders macht, ist die atemberaubende Geschwindigkeit der Entwicklung. Alle paar Wochen erscheinen neue Modelle, die deutlich leistungsfähiger sind als ihre Vorgänger. Anfang 2023 war ChatGPT gerade frisch auf dem Markt. Heute, Anfang 2026, gibt es Dutzende leistungsfähiger Modelle von verschiedenen Anbietern, die Aufgaben erledigen, die vor drei Jahren als unmöglich galten.
Diese Entwicklungsgeschwindigkeit hat Konsequenzen. Unternehmen, die KI früh einsetzen, verschaffen sich Wettbewerbsvorteile. Einzelpersonen, die KI-Kompetenzen aufbauen, werden auf dem Arbeitsmarkt gefragter. Es geht nicht darum, dass KI Menschen ersetzt -- sondern darum, dass Menschen, die KI nutzen, produktiver werden als solche, die es nicht tun.
Hier ein Überblick über die Fähigkeiten aktüller KI-Modelle:
Genauso wichtig ist zu wissen, wo die Grenzen liegen:
Künstliche Intelligenz ist kein Allheilmittel und keine Bedrohung -- sie ist ein mächtigtes Werkzeug, das richtig eingesetzt enormes Potenzial hat. Die Grundlagen zu verstehen hilft dir, KI sinnvoll zu nutzen und ihre Ergebnisse kritisch einzuordnen.
Die wichtigsten Punkte zum Mitnehmen:
Im nächsten Kurs schauen wir uns die verschiedenen KI-Modelle im Detail an und helfen dir herauszufinden, welches für deine Bedürfnisse am besten geeignet ist.