Was ist KI? Bedeutung, Funktionsweise und Beispiele aus dem Alltag
3inch.ai Redaktion · · Aktualisiert
Der Begriff KI taucht in Nachrichten und auf dem Smartphone auf, doch seine Bedeutung lässt sich nicht immer leicht erklären.
Ein Chatdienst, der Texte erstellt, kann KI nutzen; daneben gibt es Anwendungen zur Bildsortierung oder für Empfehlungen.
Dieser Artikel erklärt künstliche Intelligenz anhand vertrauter Beispiele und ordnet maschinelles Lernen, generative KI und wichtige Vorsichtsmaßnahmen ein.
Beginnen wir mit zwei Situationen aus dem Alltag.
KI ist ein weites Feld rund um Aufgaben, die mit menschlicher Intelligenz verbunden werden
Künstliche Intelligenz bezeichnet Technologien und ein Forschungsfeld, die sich damit befassen, Aufgaben wie Sprachverarbeitung, Erkennen oder Vorhersagen mit Computern zu ermöglichen.
KI ist nicht der Name eines einzelnen Produkts, sondern ein weiter Begriff für unterschiedliche Methoden und Anwendungen.
Beispiel 1: Eingehende E-Mails sortieren
Beim Öffnen des E-Mail-Postfachs liegen manche möglicherweise unerwünschten Nachrichten bereits in einem gesonderten Ordner.
Wenn eine solche Sortierung KI verwendet, können beispielsweise frühere Daten dazu beitragen, neue Nachrichten einzuordnen.
Das kann helfen, auffällige Nachrichten zu erkennen, bevor jemand jede einzelne öffnet.
Auch eine wichtige Nachricht kann jedoch im Spam-Ordner landen; verlassen Sie sich deshalb nicht blind auf die Einordnung.
Die Verfahren unterscheiden sich je nach Dienst, und nicht jeder Filter verwendet KI.
Beispiel 2: Aus Notizen einen Einladungstext erstellen
Angenommen, aus Planungsnotizen soll ein Entwurf für die Einladung zu einer Veranstaltung entstehen.
Eine textgenerierende KI kann helfen, Notizen mit Uhrzeit und Ort in einen zusammenhängenden Text zu bringen.
Die folgenden Notizen sind für dieses Beispiel erfunden.
Fiktive Planungsnotizen
Die Lesegruppe trifft sich am 10. November von 14 bis 15 Uhr im Besprechungsraum 2 des Gemeindehauses. Die Teilnahme ist kostenlos. Anmeldung bis zum 5. November per E-Mail an die Organisation.
Eine mögliche Anfrage an die KI lautet:
Fiktive Anfrage
Erstelle aus den folgenden Notizen eine Einladung für Teilnehmende. Nenne Datum, Uhrzeit, Ort, Teilnahmegebühr und Anmeldefrist. Ergänze keine Informationen, die nicht in den Notizen stehen.
Die Lesegruppe trifft sich am 10. November von 14 bis 15 Uhr im Besprechungsraum 2 des Gemeindehauses. Die Teilnahme ist kostenlos. Anmeldung bis zum 5. November per E-Mail an die Organisation.
Angenommen, die KI antwortet wie folgt:
Fiktive Antwort, kein gemessenes Ergebnis
Die Lesegruppe trifft sich am 10. November von 14 bis 15 Uhr im Besprechungsraum 2 des Gemeindehauses. Die Teilnahme ist kostenlos. Bitte melden Sie sich bis zum 5. November per E-Mail bei der Organisation an.
In diesem Beispiel enthält die Antwort Datum, Uhrzeit, Ort, Teilnahmegebühr und Frist aus den Notizen.
Das Jahr und die E-Mail-Adresse fehlen jedoch in den Notizen, sodass die Organisation diese Angaben vor dem tatsächlichen Versand klären muss.
Einen Text umformulieren zu lassen ist nicht dasselbe wie fehlende Informationen in der Quelle zu ergänzen.
Prüfen Sie vor der Eingabe echter Unterlagen die Bedingungen des Dienstes und die Regeln Ihrer Organisation für personenbezogene und vertrauliche Informationen.
Was haben die beiden Beispiele gemeinsam?
Das erste Beispiel betrifft die Klassifizierung von E-Mails, das zweite die Erzeugung eines Textes.
In beiden Fällen werden Eingaben verarbeitet, um ein Ergebnis zu liefern, das bei einer menschlichen Aufgabe helfen kann.
Je nach KI-System unterscheiden sich geeignete Aufgaben und benötigte Eingaben; nicht jede KI kann deshalb dieselben Dinge erledigen.
Wofür stehen KI und AI?
KI steht auf Deutsch für künstliche Intelligenz.
Die englische Bezeichnung lautet artificial intelligence; ihre Anfangsbuchstaben ergeben die Abkürzung AI.
Das englische Wort artificial bedeutet künstlich, intelligence bedeutet Intelligenz.
Eine ausführliche Erklärung der englischen Schreibweise, Aussprache und verwandter Begriffe ist als separater Artikel für diese Vorschau vorgesehen.
Wofür kann KI eingesetzt werden?
KI kann je nach Zweck unter anderem Informationen klassifizieren, erkennen, vorhersagen, empfehlen oder erzeugen.
Die folgende Tabelle zeigt mögliche Anwendungen; sie besagt nicht, dass jeder Dienst nach demselben Verfahren funktioniert.
| Aufgabe | Beispiel | Was zu prüfen ist |
|---|---|---|
| Klassifizieren | mutmaßlichen Spam sortieren | ob eine wichtige Nachricht falsch eingeordnet wurde |
| Erkennen | ein Objekt auf einem Foto erkennen | ob das Ergebnis auch bei einem unscharfen Foto stimmt |
| Vorhersagen | Nachfrage anhand früherer Verkäufe schätzen | ob unerwartete Änderungen berücksichtigt wurden |
| Empfehlen | ein Produkt oder Video vorschlagen | ob der Vorschlag passt und welche Alternativen es gibt |
| Erzeugen | aus Notizen einen Einladungstext erstellen | ob Angaben hinzugefügt wurden oder fehlen |
Ein Bilderkennungssystem kann sich etwa bei Dunkelheit, teilweise verdeckten Objekten oder ungewohnten Blickwinkeln irren.
Welche Bedingungen Probleme verursachen, hängt vom jeweiligen System ab; ein Ergebnis lässt sich nicht pauschal auf jede KI übertragen.
Berücksichtigen Sie die Qualität der Eingabe und die Folgen eines Fehlers, nicht nur das ausgegebene Ergebnis.
Ein übersehener Fehler beim privaten Sortieren von Fotos kann andere Folgen haben als ein Fehler in einer sicherheitsrelevanten Anwendung.
Eine Vorhersage garantiert die Zukunft nicht
Angenommen, ein Geschäft schätzt anhand früherer Verkaufszahlen, wie viele Produkte es nächste Woche verkaufen wird.
Plötzliche Wetteränderungen oder eine abgesagte Veranstaltung in der Nähe können auftreten, ohne ausreichend in den Eingaben berücksichtigt zu sein.
Nutzen Sie die Schätzung als einen Hinweis und berücksichtigen Sie bei der Bestellentscheidung auch Veranstaltungen und die Lage vor Ort.
Eine Vorhersage ist eine Entscheidungshilfe und keine Garantie für die Zukunft.
Wie funktioniert KI?
KI-Systeme arbeiten unterschiedlich; maschinelles Lernen zeigt beispielhaft, wie Muster aus Daten gelernt werden können.
Ein Modell anhand von Daten erstellen
Für ein System zur Unterscheidung von Fotos könnte man etwa Bilder von Katzen und Hunden samt Angaben zur jeweiligen Tierart vorbereiten.
Beim Training werden solche Beispiele genutzt, um ein Modell anzupassen, das aus einer Eingabe ein Ergebnis erzeugt.
Ein Modell ist hier ein Mechanismus, der Informationen verarbeitet und beispielsweise eine Vorhersage oder Klassifizierung ausgibt.
Nach dem Training kann ein neues Foto eingegeben werden, worauf das Modell etwa Katze oder Hund als Ergebnis ausgibt.
Das Beispiel ist vereinfacht; in der Praxis erfordern Datenauswahl, Trainingsverfahren und Bewertung sorgfältige Arbeit.
Training und spätere Verarbeitung unterscheiden
Training bezeichnet in diesem Beispiel das Anpassen des Modells anhand von Beispielen.
Die spätere Verwendung des fertigen Modells, um aus einer neuen Eingabe ein Ergebnis zu erzeugen, heißt Inferenz.
Ein Modell wird nicht zwangsläufig bei jeder Nutzung unmittelbar neu trainiert.
Ob ein Dienst Gesprächsverläufe speichert oder Eingaben zur Verbesserung eines Modells nutzt, ist eine getrennte Frage; prüfen Sie dafür Einstellungen und Bedingungen.
Auch plausible Ergebnisse müssen geprüft werden
Fehlen notwendige Informationen oder unterscheiden sich die Bedingungen bei der Nutzung von den Trainingsdaten, können Fehler auftreten.
Eine textgenerierende KI kann falsche Angaben in natürlich klingenden Sätzen formulieren; flüssiger Stil belegt daher keine Richtigkeit.
Prüfen Sie insbesondere Daten, Preise, Quellen und andere wichtige Angaben anhand der ursprünglichen Unterlagen oder verlässlicher Primärquellen.
Maschinelles Lernen, Deep Learning und generative KI
Diese Begriffe begegnen uns häufig gemeinsam, bedeuten aber nicht alle dasselbe.
Hilfreich ist zunächst die Unterscheidung zwischen der Aufgabe eines Systems und der verwendeten Methode.
Maschinelles Lernen ist eine Methode innerhalb der KI
Maschinelles Lernen nutzt Daten, um Muster etwa für Klassifizierungen oder Vorhersagen zu lernen.
Es gehört zum weiteren Feld der KI; nicht jedes KI-System beruht ausschließlich auf maschinellem Lernen.
Deep Learning, auch tiefes Lernen genannt, ist ein Verfahren des maschinellen Lernens mit mehrschichtigen neuronalen Netzen.
Als Ausgangspunkt gilt: Maschinelles Lernen gehört zur KI, und Deep Learning gehört zum maschinellen Lernen.
Generative KI erzeugt Inhalte
Generative KI wird verwendet, um Inhalte wie Texte, Bilder oder Audio zu erzeugen.
Im Beispiel der Lesegruppe half sie dabei, aus Notizen den Entwurf einer Einladung zu machen.
Beim E-Mail-Beispiel ging es dagegen darum, eingehende Nachrichten zu klassifizieren.
Die Aufgaben unterscheiden sich, doch generative KI ist selbst eine Art von KI und keine vollständig davon getrennte Kategorie.
Die Verfahren sowie die unterstützten Ein- und Ausgabearten unterscheiden sich je nach Produkt; ein Dienst kann mehrere Funktionen kombinieren.
Was sollten Sie vor der Nutzung von KI prüfen?
Beachten Sie neben den beschriebenen Fähigkeiten eines Dienstes auch, welche Informationen Sie eingeben und wie Sie das Ergebnis verwenden möchten.
Ein Fehler in einem erfundenen Übungstext für den eigenen Gebrauch kann andere Folgen haben als ein Fehler in einer Nachricht an Kundinnen und Kunden.
Dürfen die Informationen eingegeben werden?
Gehen Sie nicht davon aus, dass personenbezogene Daten, Angaben zu Geschäftspartnern oder unveröffentlichte interne Dokumente bei jedem Dienst eingegeben werden dürfen.
Prüfen Sie die Datenbedingungen des Dienstes und die Regeln Ihrer Organisation; falls Sie unsicher sind, verzichten Sie zunächst auf die Eingabe und fragen Sie eine zuständige Person.
Für eine erste Übung können Sie selbst erfundene Unterlagen ohne echte Namen und Adressen verwenden.
Das Entfernen eines Namens allein garantiert keine Anonymität, denn andere Angaben können zusammen weiterhin eine Person oder einen Geschäftspartner erkennbar machen.
Wer prüft die Ausgabe und wie?
Bei der Einladung zur Lesegruppe mussten Datum, Uhrzeit und Ort mit den Notizen verglichen und das fehlende Jahr sowie die E-Mail-Adresse bei der Organisation erfragt werden.
Wenn Sie vorher festlegen, womit das Ergebnis verglichen werden soll, fällt die Prüfung vor der Verwendung leichter.
Auch wenn eine Antwort Quellen nennt, prüfen Sie, ob die Links funktionieren und ob die verlinkten Seiten die jeweilige Aussage tatsächlich stützen.
Bei medizinischen, rechtlichen, finanziellen oder sicherheitsrelevanten Entscheidungen sollten Sie sich nicht allein auf eine KI-Antwort verlassen und bei Bedarf Fachleute oder zuständige öffentliche Stellen hinzuziehen.
Mit einer kleinen Aufgabe beginnen
Eine leicht rückgängig zu machende Aufgabe, etwa die sprachliche Überarbeitung eines kurzen erfundenen Textes, eignet sich zum ersten Üben.
Vergleichen Sie das Ergebnis mit dem Ausgangstext und prüfen Sie, ob wichtige Informationen fehlen oder sich die Bedeutung geändert hat.
Wenn etwas nicht passt, können Sie den konkreten Fehler benennen und um eine neue Fassung bitten.
Mehr zum Formulieren einer Anfrage finden Sie im veröffentlichten Leitfaden zum Schreiben von KI-Prompts.
Wie viel einer Aufgabe lässt sich an KI übertragen?
Sie müssen nicht zwischen einer vollständig automatisierten Aufgabe und dem vollständigen Verzicht auf KI wählen.
Teilen Sie die Arbeit in Schritte auf und unterscheiden Sie, wobei KI hilft und was Menschen prüfen und entscheiden.
Eine Einladung kürzen
Angenommen, Sie möchten Ihre eigene Einladung zur Lesegruppe für einen Aushang kürzen.
Die erfundene Ausgangsfassung lautet:
Fiktive ursprüngliche Einladung
Die Lesegruppe trifft sich am 10. November von 14 bis 15 Uhr im Besprechungsraum 2 des Gemeindehauses. Die Teilnahme ist kostenlos. Bitte melden Sie sich bis zum 5. November per E-Mail bei der Organisation an.
Damit die wichtigen Angaben erhalten bleiben, bitten Sie die KI um eine gekürzte Fassung.
Fiktive Anfrage
Kürze die folgende Einladung, aber behalte Datum, Uhrzeit, Ort, Teilnahmegebühr, Anmeldefrist und Anmeldeweg bei. Ergänze keine neuen Informationen.
Die Lesegruppe trifft sich am 10. November von 14 bis 15 Uhr im Besprechungsraum 2 des Gemeindehauses. Die Teilnahme ist kostenlos. Bitte melden Sie sich bis zum 5. November per E-Mail bei der Organisation an.
Angenommen, die Antwort lautet:
Fiktive Antwort, kein gemessenes Ergebnis
Die Lesegruppe trifft sich am 10. November ab 14 Uhr im Besprechungsraum 2 des Gemeindehauses. Kostenlos. Anmeldung bis zum 5. November per E-Mail an die Organisation.
Datum, Beginn, Ort, Gebühr und Frist sind erhalten, aber die ursprüngliche Endzeit um 15 Uhr fehlt.
Wenn die Endzeit für Teilnehmende wichtig ist, muss ein Mensch sie beim Vergleich bemerken und um eine Korrektur bitten.
Fiktive Korrekturanfrage
Bitte ergänze auch die Endzeit um 15 Uhr aus der ursprünglichen Einladung. Ändere die übrigen Informationen nicht.
Fiktive überarbeitete Antwort, kein gemessenes Ergebnis
Die Lesegruppe trifft sich am 10. November von 14 bis 15 Uhr im Besprechungsraum 2 des Gemeindehauses. Kostenlos. Anmeldung bis zum 5. November per E-Mail an die Organisation.
Hier erstellt die KI den gekürzten Text, während ein Mensch die erhaltenen Angaben prüft und über die Korrektur entscheidet.
Vergleichen Sie auch die Überarbeitung mit der Vorlage auf Datum, Uhrzeit, Ort, Gebühr, Anmeldefrist und Anmeldeweg.
Jahr und E-Mail-Adresse fehlen weiterhin in der Vorlage; fragen Sie bei der Organisation nach, falls sie für den Aushang benötigt werden.
Vorab festlegen, wann die Aufgabe erledigt ist
Kriterien für ein gelungenes Ergebnis erleichtern die spätere Prüfung.
Im Beispiel reicht es nicht, dass der Text kürzer ist: Veranstaltungsdatum, Beginn und Ende, Ort, Teilnahmegebühr, Anmeldefrist und Anmeldeweg müssen erhalten bleiben.
Prüfen Sie außerdem, dass keine Angaben ergänzt wurden, die nicht in der Vorlage stehen.
Auch bei anderen Aufgaben hilft es, unverzichtbare Informationen und fehlerkritische Bedingungen vorab festzuhalten.
Bei einer Produktbeschreibung könnte eine solche Bedingung lauten, nur belegte Eigenschaften aus den Unterlagen zu verwenden und keine ungeprüften Wirkungen oder Preise zu ergänzen.
Ob die Angaben in den Unterlagen selbst aktuell sind, ist eine gesonderte Frage, für die Primärquellen geprüft werden müssen.
Grenzen bei der Nutzung von KI
KI kann helfen, Informationen zu finden, die Menschen übersehen könnten, arbeitet aber nicht in jeder Situation gleich genau.
Berücksichtigen Sie neben gelungenen Beispielen auch, wer von einem Fehler betroffen wäre und welche Folgen er hätte.
Fehlende Angaben sind nicht gesichert
Steht in den eingegebenen Notizen kein Veranstaltungsjahr, lässt sich das richtige Jahr allein aus diesen Notizen nicht feststellen.
Wenn eine Antwort trotzdem ein Jahr nennt, kann es sich um eine plausibel wirkende Ergänzung statt um eine überprüfte Tatsache handeln.
Fragen Sie bei fehlenden notwendigen Angaben die verantwortliche Person oder konsultieren Sie eine verlässliche Quelle, statt die KI raten zu lassen.
Fairness und Bequemlichkeit getrennt prüfen
Stellen Sie sich ein automatisches System zum Verteilen von Anfragen vor, das bestimmte Formulierungen schlecht verarbeitet und deshalb manche Anfragen falsch weiterleitet.
Dies ist ein fiktives Beispiel und kein Test eines bestimmten Produkts.
Neben der Geschwindigkeit ist wichtig, bei welchen Anfragen Fehler auftreten und ob Menschen sie korrigieren oder Hilfe erhalten können.
Wenn ein Einsatz Menschen betrifft, sollten Ausgaben regelmäßig geprüft werden und bei Problemen ein Stopp oder ein Wechsel des Verfahrens möglich sein.
Ist alles Automatische KI?
Ein Timer, der das Licht täglich zu einer festgelegten Uhrzeit ausschaltet, folgt einer von Menschen gesetzten Bedingung.
Aus der bloßen Beschreibung dieses Vorgangs folgt nicht, dass KI verwendet wird.
Bei anderen Systemen, die Bilder erkennen oder anhand vergangener Daten Vorhersagen treffen, kann KI zum Einsatz kommen.
Bequemlichkeit oder automatischer Ablauf allein zeigen nicht, ob ein System KI verwendet.
Wenn das wichtig ist, prüfen Sie die Beschreibung der Funktionen und Verfahren beim Anbieter.
Was tun bei einer falschen KI-Einordnung?
Im Spam-Beispiel kann eine wichtige Nachricht im Spam-Ordner landen.
Fehlt eine erwartete Antwort auf eine Anmeldung im Posteingang, prüfen Sie gegebenenfalls den Spam-Ordner.
Ist die Nachricht dort, bietet der Dienst möglicherweise eine Funktion, um sie als kein Spam zu markieren.
Die genauen Schritte und die Wirkung auf spätere Sortierungen unterscheiden sich je nach Dienst.
Wichtig ist, einen Fehler finden und korrigieren zu können.
Bei der Arbeit sollte außerdem geklärt sein, wer relevante Ordner prüft, damit wichtige Mitteilungen nicht übersehen werden.
Wie unterscheidet sich generative KI von einer Suche?
Eine Suche kann relevante Seiten finden und den Zugriff auf die jeweiligen Quellen ermöglichen.
Eine textgenerierende KI erstellt dagegen eine Antwort auf eine Eingabe.
Einige Dienste kombinieren Suche und Generierung und zeigen neben einer Antwort auch Quellen an.
Prüfen Sie unabhängig vom Namen des Dienstes, ob sich die Antwort zur Quelle zurückverfolgen lässt und ob diese die Aussage tatsächlich stützt.
Ein von KI angezeigter Link garantiert für sich allein nicht, dass die zugehörige Aussage richtig ist.
Häufige Fragen
Zum Einstieg stellen sich häufig noch einige grundlegende Fragen.
Denkt KI wie ein Mensch?
Auch wenn eine KI natürlich klingende Sätze ausgibt, lässt sich daraus allein nicht schließen, dass sie nach demselben Verfahren wie ein Mensch denkt.
Achten Sie statt auf den bloßen Eindruck darauf, welche Eingaben das System annimmt, welche Ergebnisse es liefert und wo Fehler möglich sind.
Muss ich programmieren können, um KI zu nutzen?
Manche KI-Dienste lassen sich durch Texteingabe verwenden, ohne selbst Code zu schreiben.
Beim Entwickeln eigener KI-Systeme oder beim Einbau in bestehende Software kann Programmieren dagegen nützlich sein.
Ein System zu nutzen und es zu entwickeln sind unterschiedliche Aufgaben; für einen ersten Versuch müssen Sie nicht alle Bestandteile selbst bauen können.
Gibt KI immer dieselbe Antwort?
Auch bei ähnlichen Anfragen können Ergebnisse je nach Dienst, Einstellungen und Eingabe variieren.
Unterschiedliche Antworten bedeuten nicht automatisch, dass eine davon richtig ist.
Prüfen Sie wichtige Tatsachen anhand der ursprünglichen Unterlagen oder einer Primärquelle, statt sich nur auf die Übereinstimmung von Antworten zu verlassen.
Zusammenfassung
KI bezeichnet ein weites Technologie- und Forschungsfeld rund um Aufgaben, die mit menschlicher Intelligenz verbunden werden.
Zu möglichen Anwendungen gehören das Sortieren von E-Mails, Nachfrageprognosen und die Unterstützung beim Entwerfen von Texten.
Beginnen Sie mit einer kleinen Aufgabe und legen Sie fest, welche Informationen Sie eingeben und womit Sie das Ergebnis vergleichen.
Quellen, geprüft am 2026-10-31: OECD: Artificial intelligence; Google Cloud: What is artificial intelligence?; Google Cloud: Deep learning vs machine learning vs AI.