Das eine Bild
Ein Sprachmodell ist gut in allem, was sich aus dem mitgegebenen Material ergibt, und unzuverlässig in allem, was es wissen müsste. Der Grund: Das Modell selbst schlägt nichts nach. Hat dein Werkzeug gesucht oder eine Quelle gelesen, steht das Gefundene im Kontext, und nur das ist belegt. Das Modell setzt einen Text fort, Wort für Wort, so wie Texte dieser Art meistens weitergehen.
Ein Sprachmodell ist eine Modellart von mehreren: die KI-Landkarte
KI ist mehr als ein Chat-Assistent. Die Landkarte geht vom Großen zum Kleinen:
- KI: der Oberbegriff für Systeme, die Aufgaben lösen, die sonst
menschliches Denken brauchen.
- Maschinelles Lernen: Das System lernt Muster aus Daten, statt dass
jemand Regeln schreibt.
- Generative KI: Sie erzeugt neue Inhalte: Text, Bilder, Ton, Code.
- Maschinelles Lernen: Das System lernt Muster aus Daten, statt dass
jemand Regeln schreibt.
Darunter stehen die Modellarten. Du triffst sie alle im Arbeitsalltag:
| Modellart | Nimmt auf, gibt aus | Du kennst es als |
|---|---|---|
| Sprachmodell (LLM, englisch „Large Language Model“) | Text rein, Text raus | Chat-Assistent, Textentwurf, Zusammenfassung |
| Bild-Sprach-Modell (VLM) | Bild und Text rein, Text raus | Ein Foto, eine Folie oder ein Diagramm beschreiben lassen |
| Bild- und Videomodell | Beschreibung rein, Bild oder Video raus | Illustration, Visual, Kurzclip |
| Sprachverarbeitung (Ton) | Gesprochenes rein, Text raus, und umgekehrt | Transkription eines Meetings, Vorlesefunktion |
| Embeddings | Text rein, Zahlenreihe raus, mit der sich Ähnliches finden lässt | Suche nach Bedeutung statt nach Stichwort |
| Klassische Vorhersage | Daten rein, Zahl oder Klasse raus | Spamfilter, Absatzprognose, Betrugserkennung |
Nicht jede Modellart ist generativ: Die ersten vier erzeugen Text, Bild oder Ton. Embeddings und klassische Vorhersage gehören zum maschinellen Lernen, erzeugen aber nichts Neues. Viele Chat-Produkte bündeln mehrere Modellarten hinter einer Oberfläche. Deshalb wirkt „die KI“ wie ein einziges Ding. Der Rest dieser Seite handelt vom Sprachmodell.
Es lohnt sich für Formulierung und Ordnung
- Umformulieren, verdichten, kürzen von Material, das du mitbringst.
- Ordnen und sortieren: lose Notizen, Rückmeldungen, Protokolle.
- Erstentwürfe, die du ohnehin überarbeiten würdest: Mail, Teaser, Absatz.
- Fragen stellen: Was fehlt in diesem Briefing, was ist an dieser Anforderung unklar?
- Varianten liefern, zwischen denen du wählst: fünf Betreffzeilen statt einer.
Es scheitert regelmäßig bei Wissen, Zahlen und Verantwortung
- Zahlen, Zitate, Quellenangaben ohne mitgegebene Quelle.
- Auskünfte über die jüngste Zeit und über dein eigenes Unternehmen, es sei denn, das Werkzeug hat es nachweislich gesucht oder gelesen. Beides steht nicht in dem, was das Modell gelernt hat.
- Zählen und Rechnen. Die Zeichenzahl, die das Modell in Klammern hinter den Text setzt, ist ein Vorschlag, keine Messung.
- Alles, wofür jemand geradestehen muss: eine Entscheidung, eine Zusage, eine Bewertung von Personen. Das Modell kann dafür formulieren, verantworten kannst nur du.
Du fügst ein Protokoll ein und schreibst: „Nenne die offenen Aufgaben mit Frist.“ Bei einer Aufgabe steht im Protokoll keine Frist. Das Modell trägt trotzdem eine ein, etwa „Freitag“. In der Liste sieht sie genauso aus wie die belegten. Den Unterschied findest du nur, wenn du jede Frist mit dem Protokoll abgleichst.
Drei teure Irrtümer
- „Es hat nachgeschlagen.“ Prüf, ob es wirklich gesucht hat und was. Ohne Suche oder Quelle im Kontext hat es vorhergesagt, wie ein passender Text weitergeht. Was nicht im Kontext steht, ist geraten, auch wenn es stimmt.
- „Es klingt sicher, also stimmt es.“ Ton und Richtigkeit hängen nicht zusammen. Ein Modell formuliert eine erfundene Frist genauso flüssig wie eine belegte.
- „Einmal hat es funktioniert.“ Jeder Durchlauf ist ein neuer. Dieselbe Anfrage kann morgen eine andere Antwort liefern; ein Erfolg ist ein Einzelfall, kein Nachweis.
Die Modellwahl ist eine Abwägung zwischen Qualität, Zeit und Kosten
Die meisten Anbieter stellen Sprachmodelle in drei Klassen bereit. Modellnamen wechseln alle paar Monate, die Klassen und die Abwägung bleiben:
| Klasse | Stärke | Preis dafür | Passt zu |
|---|---|---|---|
| Spitzenmodell | Am leistungsfähigsten | Langsamer und teurer | Schwierige, folgenreiche Aufgaben mit vielen Teilen |
| Arbeitspferd | Für die meiste Arbeit gut genug | Mittel bei Tempo und Preis | Alltagsaufgaben: Entwurf, Zusammenfassung, Auswertung |
| Schnelles, günstiges Modell | Schnell und billig | Weniger Tiefe | Einfache Aufgaben in Masse: sortieren, Kategorien zuordnen, kurze Umformulierungen |
Der Thinking-Modus lässt das Modell vor der Antwort zusätzliche Denkschritte ausführen, in zusätzlichen Tokens. Das kann bei Aufgaben mit mehreren Schritten helfen, etwa bei Rechnen, Abwägen oder Planen. Es kostet Zeit und zusätzliche Tokens. Für eine einfache Umformulierung lohnt es sich meist nicht. Manche Werkzeuge schalten ihn selbst zu.
Drei Fragen helfen dir bei der Wahl:
- Qualität: Wie teuer wäre ein Fehler, und wie gründlich prüfe ich das Ergebnis ohnehin?
- Zeit: Wie schnell brauche ich die Antwort?
- Kosten: Wie oft läuft die Aufgabe, und was kostet jeder Lauf: Kontingent im Abo oder Preis pro Token über eine Schnittstelle?
Alle drei zugleich gibt es selten. Einen Standard, der immer passt, gibt es nicht. Probiere dieselbe Aufgabe mit zwei Klassen oder mit und ohne Thinking aus und entscheide, ob der Unterschied die Zeit und die Kosten wert ist.
Sechs Fragen vor dem Einsatz
- Habe ich das Material, aus dem die Antwort folgen soll, mitgegeben?
- Ist die Aufgabe Formulierung oder Ordnung, nicht Wissen und nicht Entscheidung?
- Passt die Modellart zur Aufgabe: Text, Bild, Ton, Suche, Prognose?
- Habe ich Modellklasse und Thinking-Modus nach Qualität, Zeit und Kosten gewählt, nicht nach Gewohnheit?
- Weiß ich, woran ich ein erfundenes Detail erkennen würde, und zähle und rechne ich Zahlen im Ergebnis selbst nach?
- Bleibt die Entscheidung, was damit passiert, bei mir?
Mehr dazu im Kurs: Modul 1 „Wie KI funktioniert“. Dieser Spickzettel ersetzt weder den Kurs noch die Vorgaben deines Arbeitgebers.
Stand: Oktober 2026.