KI-Systeme

In dieser Kategorie finden Sie Beiträge rund um KI-Systeme mit Large Language Models (LLM) und deren Einsatzmöglichkeiten im Business- und Kreativbereich. Behandelt werden Themen wie lokale KI-Installationen, Integration in bestehende Softwarelösungen, Anwendungsfälle im Publishing oder Prozessautomatisierung mit KI. Die Fachartikel zeigen praxisnah, wie LLMs wie GPT, Mistral oder Mixtral funktionieren, welche Vorteile sie im Alltag bieten und welche technischen Grundlagen notwendig sind, um sie effizient einzusetzen. Ob für Texterstellung, Wissensmanagement, ERP-Integration oder Kundensupport – hier erhalten Sie Einblicke, Tipps und Erfahrungsberichte für den professionellen Umgang mit Sprachmodellen.

Als ich mit einem Roboter telefonierte – wie KI das Telefon erobert und wie man sie erkennt

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Telefongespräch mit einem KI-Roboter

Es gibt Momente im Alltag, die zunächst vollkommen banal wirken. Man sitzt am Schreibtisch, arbeitet an einem Artikel, denkt über ein neues Thema nach – und plötzlich klingelt das Telefon. Eine Nummer, die man nicht kennt. In meinem Fall war es eine Vorwahl aus dem Ruhrgebiet: 0233 irgendwas. Solche Anrufe bekommt man als Selbstständiger gelegentlich. Meistens geht es um Werbung, irgendwelche Dienstleistungen oder Beratungen, die man eigentlich gar nicht braucht.

Also nahm ich den Anruf zunächst völlig normal entgegen. Am anderen Ende meldete sich eine freundliche Frauenstimme. Sie stellte sich als Mitarbeiterin vor, die im Zusammenhang mit Facebook und Instagram arbeite. Es ging – wenig überraschend – um Werbung. Um Anzeigen. Um Reichweite. Um Sichtbarkeit für Unternehmen.

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Mit KI dialogisch denken lernen: Warum gute Fragen wichtiger sind als gute Modelle

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Dialogisch denken lernen mit KI

Der Begriff „KI als Sparringspartner“ taucht inzwischen häufig auf. Meist ist damit gemeint, dass eine KI beim Schreiben hilft, Ideen generiert oder Aufgaben schneller erledigt. Ein erster Grundlagenartikel dazu wurde bereits im Magazin veröffentlicht. Dieser Artikel soll nun in der Realität zeigen, wie man KI als effektiven Denkpartner einsetzen kann. In der Praxis zeigt sich: Eine KI wird erst dann wirklich interessant, wenn man sie nicht wie ein Werkzeug behandelt, sondern wie ein Gegenüber. Nicht im menschlichen Sinn, sondern als etwas, das antwortet, widerspricht, weiterführt – oder auch gnadenlos offenlegt, wo das eigene Denken unsauber ist.

Genau an diesem Punkt beginnt der eigentliche Nutzen. Nicht dort, wo die KI „liefert“, sondern dort, wo sie reagiert. Wo sie nicht einfach abarbeitet, sondern Denkbewegungen sichtbar macht. Das ist unbequemer als ein klassisches Tool – aber auch nachhaltiger.

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Wie Tiere Zeit wahrnehmen – und was das für die Zukunft der KI bedeutet

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Tiere, KI und Zeitwahrnehmung

Eine Katze liegt auf dem Teppich. Sie bewegt sich nicht. Sie blinzelt vielleicht kurz, dreht ein Ohr, seufzt innerlich über die Zumutungen des Daseins – und sonst passiert: nichts. Der Mensch schaut darauf und denkt: „Typisch. Faules Vieh“. Aber was, wenn genau das Gegenteil richtig ist? Was, wenn die Katze nicht zu langsam ist – sondern wir? Dieser Artikel ist entstanden, nachdem ich zu diesem Thema ein Video von Gerd Ganteför geschaut hatte und es so interessant fand, dass ich es gerne hier vorstellen möchte.

Seit Jahrhunderten beobachten Menschen Tiere und kommen immer wieder zu denselben falschen Schlüssen. Wir interpretieren ihr Verhalten mit unserem Tempo, unserer Wahrnehmung, unserer inneren Uhr. Und diese Uhr ist, nüchtern betrachtet, eher ein gemütlicher Wandkalender als ein Hochgeschwindigkeitsprozessor. Vielleicht wirkt die Katze nur deshalb so desinteressiert, weil sich ihre Umwelt für sie ungefähr so dynamisch anfühlt wie eine Behördenwarteschlange am Freitagnachmittag.

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Wenn der Mac zuhört: Was Apples integrierte KI mit Gemini und Siri künftig für Nutzer bedeutet

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Apple, Siri und Gemini

Wer heute einen Mac aufklappt, erwartet Verlässlichkeit. Programme starten, Dateien liegen an ihrem Platz, Abläufe sind eingeübt. Viele haben sich über Jahre – manche über Jahrzehnte – eine Arbeitsweise aufgebaut, die funktioniert. Man weiß, wo man klicken muss. Man kennt seine Werkzeuge. Und genau darin liegt ein stiller Komfort. Doch im Hintergrund bereitet sich seit einiger Zeit eine Veränderung vor, die größer ist als neue Farben, neue Symbole oder zusätzliche Menüpunkte. Zum ersten Mal zieht eine Form von künstlicher Intelligenz nicht nur als einzelne Anwendung ein, sondern rückt näher an das Herz des Betriebssystems selbst. Dorthin, wo tägliche Routinen entstehen.

Das klingt zunächst abstrakt. Vielleicht sogar ein wenig nach Zukunftsmusik. Aber im Grunde geht es um etwas sehr Bodenständiges: Der Computer soll besser verstehen, was gemeint ist. Nicht nur, was angeklickt wird. Viele Menschen haben KI bislang außerhalb ihres eigentlichen Arbeitens erlebt. In Chatfenstern, auf Webseiten, als Experiment oder Spielerei. Man probiert etwas aus, staunt vielleicht, schließt das Fenster wieder – und kehrt zurück zum normalen Alltag.

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Digitales Eigentum erklärt – So entstehen nachhaltige Online-Vermögenswerte

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Was ist Digitales Eigentum

Eigentum war über Jahrhunderte hinweg etwas sehr Konkretes. Man konnte es anfassen, betreten oder in die Hand nehmen. Ein Haus, ein Stück Land, eine Werkstatt, Bücher im Regal oder Werkzeuge in der Schublade – all das waren Dinge, die eindeutig zugeordnet werden konnten. Sie gehörten jemandem, waren sichtbar vorhanden und blieben in der Regel auch dann bestehen, wenn sich politische, wirtschaftliche oder gesellschaftliche Umstände änderten.

Dieser Artikel erläutert, was digitales Eigentum ist, welche Formen es gibt und wie man gerade im heutigen KI-Zeitalter digitales Eigentum aufbauen kann.

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Künstliche Intelligenz und Energie: Was der KI-Boom wirklich kostet

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KI, Energie und Nachhaltigkeit

Künstliche Intelligenz wirkt auf den ersten Blick fast schwerelos. Man tippt eine Frage ein, Sekunden später erscheint eine Antwort. Kein Lärm, kein Rauch, keine sichtbare Bewegung. Alles passiert scheinbar „in der Cloud“. Genau darin liegt der Denkfehler. KI ist keine abstrakte Zauberei, sondern das Ergebnis sehr konkreter, physischer Prozesse. Hinter jeder Antwort stehen Rechenzentren, Stromleitungen, Kühlsysteme, Chips und ganze Infrastrukturen. Je stärker KI in unseren Alltag drängt, desto sichtbarer wird diese Realität. Und genau hier beginnt die Frage nach der Nachhaltigkeit.

Wer über KI spricht, ohne über Energie, Ressourcen und Infrastruktur zu sprechen, beschreibt nur die Oberfläche. Dieser Artikel setzt tiefer an. Nicht mit Alarmismus, sondern mit einem nüchternen Blick auf das, was KI tatsächlich braucht, um zu funktionieren – heute und in Zukunft.

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Warum ein eigenes Magazin für Unternehmen heute wichtiger ist als Werbung

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Magazin als Eigentum

Wenn man heute mit Unternehmern über Sichtbarkeit spricht, dann geht es fast immer um Reichweite. Man spricht über Auffindbarkeit bei Google, über Social Media, über bezahlte Anzeigen bei Google oder auf anderen Plattformen, Klickzahlen, Follower und Interaktionen. Sichtbarkeit gilt als Voraussetzung für wirtschaftlichen Erfolg, und in vielen Branchen stimmt das auch.

Was dabei selten thematisiert wird, ist eine leise, aber entscheidende Verschiebung: Die meisten Unternehmen sind heute sichtbar – aber auf Flächen, die ihnen nicht gehören. Diese Entwicklung ist nicht dramatisch verlaufen. Sie war bequem, schrittweise und scheinbar logisch. Genau deshalb wird sie kaum hinterfragt.

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Künstliche Intelligenz ohne Hype: Warum weniger KI-Tools oft bessere Arbeit bedeuten

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Künstliche Intelligenz ohne Hype

Wer sich heute mit dem Thema künstliche Intelligenz beschäftigt, stößt fast zwangsläufig auf ein merkwürdiges Gefühl: ständige Unruhe. Kaum hat man sich an ein Werkzeug gewöhnt, tauchen schon die nächsten zehn auf. Auf YouTube jagt ein Video das nächste: „Dieses KI-Tool verändert alles“, „Das musst du jetzt unbedingt nutzen“, „Wer das verpasst, bleibt zurück“. Und jedes Mal schwingt unterschwellig dieselbe Botschaft mit: Du bist zu spät. Die anderen sind weiter. Du musst aufholen.

Das betrifft längst nicht nur IT-Leute. Auch Selbstständige, Kreative, Unternehmer oder ganz normale Angestellte spüren diesen Druck. Viele wissen gar nicht genau, was diese Tools eigentlich machen – aber sie haben das Gefühl, dass sie etwas verpassen könnten. Und genau das erzeugt Stress.

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