Unterschied zwischen KI-Systemen, KI-Modellen und KI-Tools – und die Abgrenzung zwischen schwacher und starker KI

Um Künstliche Intelligenz im Unternehmen richtig einzusetzen, ist es wichtig, die verschiedenen Begriffe auseinanderzuhalten. KI-Systeme, KI-Modelle und KI-Tools werden oft durcheinandergebracht, sind aber nicht dasselbe. Ebenso gibt es einen fundamentalen Unterschied zwischen schwacher KI (Weak AI) und starker KI (Strong AI).

KI kann in verschiedenen Formen genutzt werden, je nach Anwendungsfall und Unternehmensbedarf.

• KI-Modelle sind die Grundlage und liefern die Denkfähigkeit.
• KI-Systeme setzen Modelle in vollständige Anwendungen um.
• KI-Tools sind nutzerfreundliche Anwendungen für spezifische Aufgaben.
• Schwache KI ist heute weit verbreitet und in vielen Anwendungen im Einsatz, während starke KI noch Zukunftsmusik ist.

Ein KI-Modell ist der Kern der KI-Technologie. Es ist eine mathematische Struktur, die trainiert wurde, um Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen. Ein KI-Modell alleine ist nicht nutzbar – es braucht ein System oder Tool, das es in der Praxis anwendbar macht.

Vergleich aus der Praxis:

Ein KI-Modell ist wie eine Fachkraft mit Spezialwissen – es hat gelernt, eine bestimmte Aufgabe zu lösen, benötigt aber ein passendes Umfeld, um effizient zu arbeiten.

Ein KI-System ist eine komplette Anwendung, die ein oder mehrere KI-Modelle nutzt und in einen geschäftlichen oder technischen Prozess integriert. Ein KI-System ist eine anwendbare Lösung, die Geschäftsprozesse automatisiert oder optimiert.

Vergleich aus der Praxis:

Wenn das KI-Modell die Fachkraft ist, dann ist das KI-System das ganze Büro, inklusive Software, Prozessen und Schnittstellen.

Ein KI-Tool ist eine konkrete Anwendung, die auf einem KI-System basiert, aber für einen bestimmten Zweck optimiert wurde. Es ermöglicht Anwendern, KI-Technologie ohne technisches Vorwissen zu nutzen. KI-Tools machen Künstliche Intelligenz im Alltag anwendbar und sind oft so gestaltet, dass sie ohne technisches Vorwissen genutzt werden können.

Vergleich aus der Praxis:

Wenn das KI-Modell die Fachkraft ist und das KI-System das Büro darstellt, dann ist ein KI-Tool das spezialisierte Arbeitsgerät, mit dem gezielt Aufgaben erledigt werden können.

Ein weiteres wichtiges Konzept ist die Unterscheidung zwischen schwacher KI (Weak AI) und starker KI (Strong AI).

Schwache KI (Weak AI)Spezialisiert auf eine bestimmte Aufgabe. Sie kann keine eigenen Absichten verfolgen oder allgemein denken. Beispiel: Sprachassistenten wie Siri oder Alexa, Chatbots, Bilderkennungssysteme. Schwache KI ist wie ein hochqualifizierter Spezialist, der eine bestimmte Aufgabe sehr gut erledigen kann, aber ohne weiteres Training keine anderen Aufgaben übernehmen kann.

Starke KI (Strong AI)Hat theoretisch ein allgemeines Denkvermögen, kann eigenständig Entscheidungen treffen und sich an neue Situationen anpassen. Beispiel: Existiert bisher nicht – wäre vergleichbar mit einer Maschine, die menschenähnliche Intelligenz besitzt, flexibel denkt, sich an neue Situationen anpasst und selbstständig Lösungen entwickelt.

Aktuell existiert nur schwache KI. Starke KI ist ein theoretisches Konzept, das in der Forschung diskutiert wird, aber noch nicht umgesetzt ist.

Wir werden nun betrachten, wie KI-Systeme aus Daten Regeln erlernen und sich durch Beispiele kontinuierlich verbessern.

Im Gegensatz zu klassischen Computerprogrammen, bei denen Regeln explizit vom Entwickler vorgegeben werden, lernt ein KI-System aus vorhandenen Daten. Ein traditioneller Spamfilter für E-Mails könnte beispielsweise eine Regel enthalten: „Falls die E-Mail das Wort Viagra enthält, markiere sie als Spam.“ Hier wird die Entscheidung durch feste Vorgaben getroffen. Ein KI-gestützter Spamfilter hingegen nutzt Machine Learning. Er erhält eine Sammlung bereits klassifizierter E-Mails – also Beispiele für Spam und Nicht-Spam. Das Modell erkennt Muster in den Daten, entwickelt Regeln auf Basis dieser Muster und verbessert seine Entscheidungen mit der Zeit.

Generative KI, insbesondere großer Sprachmodelle (wie ChatGPT) erzeugen neue Inhalte basierend auf sogenannten Prompts, also Benutzereingaben.

Ein Benutzer gibt eine Frage oder eine Aufforderung ein, und das Modell analysiert den Input, um eine passende Antwort zu generieren. Dies kann Texte, Bilder, Musik, Videos oder Programmcode umfassen.

Bekannte Beispiele für generative KI sind:

• ChatGPT für Textgenerierung
• Stable Diffusion für Bildgenerierung
• Suno für Musikkomposition
• Eleven Labs für Sprachsynthese

Sprachmodelle verwenden Wortvektoren (Embeddings), um Bedeutungen zu erfassen. Wörter mit ähnlicher Bedeutung liegen in dieser Darstellung nah beieinander. So kann das Modell Zusammenhänge zwischen Wörtern besser verstehen.

Ein entscheidender Mechanismus ist das Attention-Prinzip („Aufmerksamkeit“). Dabei analysiert das Modell, welche Wörter in einem Satz besonders wichtig sind. In dem Satz „Die Bank hat ihre Zinsen erhöht“ ist das Wort „Zinsen“ entscheidend, um die Bedeutung von „Bank“ richtig zu verstehen. Ohne diesen Kontext könnte „Bank“ entweder eine Sitzgelegenheit oder ein Finanzinstitut bedeuten.

Generative Modelle werden durch umfangreiche Trainingsprozesse optimiert. Dazu gehören:

• Masked Language Modeling: Einzelne Wörter im Text werden entfernt, das Modell muss sie korrekt vorhersagen.
• Next Sentence Prediction: Das Modell sagt vorher, welcher Satz als nächstes folgt.
• Next Token Prediction: Das Modell generiert Wort für Wort eine Antwort.

Unternehmen setzen KI-Modelle bereits erfolgreich ein, unter anderem für Betrugserkennung in der Finanzbranche (Analyse von Transaktionen in Echtzeit, um verdächtige Muster zu erkennen), Qualitätskontrolle in der Industrie (Automatische Fehleridentifikation in der Produktion), Absatzprognosen im Handel (Vorhersage künftiger Nachfrage) oder personalisierte Werbung: (Analyse des Kundenverhaltens und Optimierung von Marketingkampagnen).

Ein wichtiger Trend sind Foundation Models – vortrainierte Modelle, die vielseitig einsetzbar sind. Dazu gehören Spracherkennung, Textzusammenfassung oder Bilderkennung. Unternehmen können diese Modelle entweder direkt nutzen oder sie mit eigenen Daten anpassen.

Beim Einsatz von KI stellt sich daher die Frage, ob bestehende Modelle genutzt oder eigene trainiert werden sollen. Beide haben Vor- und Nachteile und die Wahl hängt von den Anforderungen und verfügbaren Ressourcen ab. Bestehende Modelle sind schnell einsetzbar, bieten aber wenig Möglichkeiten für individuelle Anpassungen. Dagegen bieten eigene Modelle mehr Kontrolle, sind aber deutlich aufwendiger und sehr ressourcenintensiv.

Um Künstliche Intelligenz sicher und verantwortungsbewusst einzusetzen, müssen Unternehmen berücksichtigen, dass nicht jede KI für jede Aufgabe geeignet ist. Je nach Art des KI-Systems gibt es Unterschiede in Bezug auf Datenschutz, Verwendungszweck und Sicherheitsanforderungen. Deshalb lohnt es sich, genau hinzuschauen: Welche KI kann, darf und sollte für welche Aufgabe genutzt werden?

Ein besonders wichtiger Unterschied besteht zwischen öffentlichen und firmenspezifischen KI-Systemen. Beide haben unterschiedliche Stärken – aber auch verschiedene Datenschutzrisiken.

Öffentliche KI-Systeme – flexibel, aber mit Risiken

Öffentliche KI-Systeme sind weit verbreitet und für eine große Nutzerbasis konzipiert. Sie werden oft für allgemeine Anwendungen genutzt, bringen aber eine weniger kontrollierbare Datenverarbeitung mit sich. Beispiele für öffentliche KI-Systeme sind Chatbots und Sprachmodelle wie ChatGPT von OpenAI, Übersetzungstools, die Texte in Echtzeit verarbeiten oder KI-gestützte Assistenten, die Texte umformulieren oder Ideen generieren.

Diese Systeme können Daten sammeln und speichern, ohne dass immer vollständig nachvollziehbar ist, wo und wie diese Daten verarbeitet werden. Daher sind sie nicht für sensible oder vertrauliche Inhalte geeignet. Dennoch gibt es viele sinnvolle Einsatzbereiche für öffentliche KI:

• Brainstorming und Ideenfindung – Kreative Unterstützung ohne vertrauliche Daten.
• Texterstellung für Marketing & Social Media – Öffentlich zugängliche Inhalte wie Blogartikel oder Produktbeschreibungen.
• Automatisierung allgemeiner Aufgaben – Terminplanung oder Berichte ohne personenbezogene Daten.

Firmenspezifische KI-Systeme – maßgeschneidert und sicher

Im Gegensatz dazu sind firmenspezifische KI-Systeme speziell für die Anforderungen eines Unternehmens entwickelt. Sie arbeiten innerhalb des Unternehmensnetzwerks und können an strenge Datenschutzvorgaben angepasst werden.

Bei firmenspezifischen KI-Systeme handelt es sich beispielsweise um interne Datenanalyse-Tools, die sensible Geschäftsdaten auswerten, maßgeschneiderte Automatisierungslösungen, die Abläufe im Unternehmen optimieren oder KI-gestützte Entscheidungsprozesse, die strengen Compliance-Vorgaben entsprechen.

Diese Systeme bieten mehr Sicherheit und Kontrolle, da Unternehmen selbst festlegen können, wie Daten verarbeitet, gespeichert und geschützt werden. Sinnvolle Einsatzbereiche für firmenspezifische KI können sein:

• Interne Dokumentenverarbeitung – Berichte, Finanzdaten, Kundeninformationen.
• Personalisierte Kommunikation – KI-gestützte Analysen für Marketing und Kundenservice.
• Automatisierte Entscheidungsfindung – Unterstützung bei Planungsprozessen oder Risikobewertungen.

Der richtige Umgang mit KI-Vorfällen ist entscheidend, um Risiken für Unternehmen und betroffene Personen zu reduzieren. Ein gut durchdachter Notfallplan hilft dabei, schnell zu reagieren, Schäden zu begrenzen und regulatorische Anforderungen zu erfüllen. Damit du auf KI-Vorfälle bestens vorbereitet bist, stellen wir dir eine kostenlose Vorlage für einen KI-Notfallplan zur Verfügung. Mit dieser praktischen Grundlage kannst du sicherstellen, dass dein Unternehmen im Ernstfall schnell und gezielt handelt, Risiken minimiert und gesetzliche Vorgaben einhält.

Vorteile eines KI-Notfallplans:

• Schnelle und strukturierte Reaktion auf KI-Vorfälle
• Einhaltung gesetzlicher Meldepflichten und Compliance-Vorgaben
• Schutz vor rechtlichen und finanziellen Folgen
• Erhalt von Vertrauen bei Kunden, Mitarbeitenden und Partnern