Generative AI verstehen 🎨

2026 nutzen weltweit über 500 Millionen Menschen generative AI-Tools — vom Startup bis zum DAX-Konzern. Doch wie funktioniert das eigentlich? Ein solides Grundverständnis hilft Ihnen, die Möglichkeiten realistisch einzuschätzen und bessere Entscheidungen zu treffen.

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🎯 Was Sie in dieser Lektion lernen

• Den Unterschied zwischen analytischer und generativer AI
• Wie Transformer und LLMs im Kern funktionieren
• Die führenden Modelle 2026 und ihre Stärken
• Was generative AI heute kann — und was nicht

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Analytisch vs. Generativ 🔍

📖 Definition: Generative AI erzeugt neue Inhalte — Texte, Bilder, Code, Musik, Video. Im Gegensatz zur analytischen AI, die vorhandene Daten auswertet und klassifiziert, erschafft generative AI etwas, das vorher nicht existierte.

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Wie funktionieren LLMs? ⚙️

Die Transformer-Architektur (2017 im Google-Paper „Attention Is All You Need" vorgestellt) ist das Fundament aller modernen LLMs. Hier die vereinfachte Funktionsweise:

1. Tokenisierung 🔤 — Text wird in kleine Einheiten (Tokens) zerlegt. „Unternehmensstrategie" wird zu mehreren Tokens
2. Attention-Mechanismus 🔗 — Das Modell bewertet, welche Wörter im Kontext zueinander gehören. „Bank" bedeutet etwas anderes neben „Fluss" als neben „Geld"
3. Vorhersage 🎯 — Token für Token wird der wahrscheinlichste nächste Baustein berechnet. Aus Milliarden gelernter Muster entsteht kohärenter Text

💡 Tipp: Ein LLM ist ein extrem leistungsfähiger Mustererkennner. Es „versteht" Text nicht wie ein Mensch, erzeugt aber Ergebnisse, die oft nicht von menschlicher Arbeit zu unterscheiden sind. Behandeln Sie es als brillanten Assistenten, nicht als allwissenden Experten.

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Die führenden Modelle 2026 🏆

Für Bild- und Videogenerierung gibt es spezialisierte Modelle:

• 🎬 Seedance 2.0 — Führend bei realistischer Videogenerierung
• 🎬 Sora 2 (OpenAI) — Kreative Videoerstellung aus Textbeschreibungen
• 🖼️ DALL-E 4 / Midjourney v7 — Fotorealistische Bildgenerierung

⚠️ Achtung: Die Modelllandschaft verändert sich rasant. Was heute führend ist, kann in sechs Monaten überholt sein. Binden Sie sich nicht an ein einzelnes Modell — setzen Sie auf flexible Architekturen.

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Was kann Generative AI heute? ✅

• 📝 Texterstellung: Marketing-Texte, Reports, E-Mails, Vertragszusammenfassungen, Übersetzungen
• 💻 Code-Generierung: Prototypen bauen, Code reviewen, Bugs finden, Tests schreiben
• 🖼️ Bild & Video: Produktfotos, Werbematerial, Erklärvideos, Präsentationen
• 📊 Datenanalyse: Unstrukturierte Daten auswerten, Trends erkennen, Reports generieren
• 🤖 Agenten: Mehrstufige Aufgaben selbstständig bearbeiten (Recherche → Analyse → Bericht)

Was sie nicht kann ❌

• Fakten garantieren (Halluzinationen bleiben ein Thema)
• Eigenständig strategisch denken oder langfristig planen
• Vertrauliche Daten sicher verarbeiten ohne technische Guardrails
• Aktuelle Informationen abrufen, sofern nicht mit Suchfunktionen gekoppelt

🔑 Merke: Generative AI ist ein mächtiges Werkzeug, kein autonomer Mitarbeiter. Der Mensch bleibt in der Verantwortung — als Auftraggeber, Prüfer und Entscheider.

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📋 Zusammenfassung

• Generative AI erzeugt neue Inhalte, analytische AI wertet vorhandene aus
• Die Transformer-Architektur ist die Basis aller modernen LLMs
• GPT-5, Claude Opus 4.6 und Gemini 3.1 sind die führenden Modelle 2026
• Die Fähigkeiten sind beeindruckend, aber Halluzinationen und fehlende Faktengarantie bleiben Grenzen

🎯 Übung: Testen Sie ein LLM Ihrer Wahl (z.B. ChatGPT, Claude) mit einer konkreten Aufgabe aus Ihrem Arbeitsalltag. Bewerten Sie: Wie gut war das Ergebnis auf einer Skala von 1-10?

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Nächste Lektion: AI vs. Automatisierung — wann brauchen Sie wirklich AI und wann reicht ein einfacherer Ansatz?