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.

Was ist der Sinn des Lebens? Religionen, Philosophen und Helmut Thielicke im Vergleich

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Die Frage nach dem Sinn des Lebens

Es gibt Fragen, die begleiten die Menschheit schon seit Jahrtausenden. Fragen, die nie wirklich verschwinden, egal wie modern unsere Welt wird. Eine dieser Fragen lautet wahrscheinlich ganz einfach: Was ist eigentlich der Sinn des Lebens?

Interessanterweise taucht die Antwort „42“ dabei heute immer wieder auf – meist mit einem kleinen Schmunzeln. Der Hintergrund stammt aus „The Hitchhiker’s Guide to the Galaxy“ von Douglas Adams. In der Geschichte baut eine hochentwickelte Zivilisation einen gigantischen Supercomputer, der über Millionen Jahre hinweg die „Antwort auf die ultimative Frage nach dem Leben, dem Universum und dem ganzen Rest“ berechnen soll. Das Ergebnis lautet am Ende schlicht: 42. Das Absurde daran: Niemand weiß am Ende eigentlich mehr genau, wie die ursprüngliche Frage lautete.

Genau deshalb wurde diese Szene weltberühmt. Sie ist lustig, aber gleichzeitig erstaunlich tiefgründig. Denn vielleicht beschreibt sie ein menschliches Grundproblem ziemlich treffend: Wir suchen oft verzweifelt nach Antworten, ohne überhaupt genau zu wissen, welche Frage wir eigentlich stellen.

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Wie künstliche Intelligenz die Softwareentwicklung und FileMaker verändert

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KI-Evolution bei der Entwicklung von FileMaker Datenbanken

Wer derzeit durch Nachrichtenportale, soziale Netzwerke oder Business-Plattformen scrollt, bekommt schnell den Eindruck, dass künstliche Intelligenz praktisch über Nacht die gesamte Arbeitswelt verändert. Fast täglich erscheinen neue Werkzeuge, neue Sprachmodelle oder neue Versprechen. Texte werden automatisch geschrieben, Bilder generiert, Videos erstellt und Software teilweise bereits per Spracheingabe vorbereitet.

Für viele Unternehmen entsteht dadurch eine merkwürdige Mischung aus Neugier und Druck. Denn natürlich möchte niemand den Anschluss verpassen. Gleichzeitig wissen viele Unternehmer, Selbstständige und Entwickler noch gar nicht genau, welche dieser Technologien langfristig wirklich relevant bleiben werden. Genau darin liegt derzeit vermutlich die eigentliche Besonderheit der aktuellen KI-Phase: Fast jeder spürt, dass sich etwas verändert – aber kaum jemand kann im Moment wirklich zuverlässig einschätzen, wie schnell und in welche Richtung.

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Vom ChatGPT-Datenexport zur eigenen Wissens-KI: Schritt-für-Schritt mit Ollama und Qdrant

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Der Weg zum eigenen KI-Gedächtnis

Im ersten Teil dieser Artikelserie haben wir gesehen, dass der ChatGPT-Datenexport weit mehr ist als nur eine technische Funktion. In Deinen exportierten Daten steckt eine Sammlung aus Gedanken, Ideen, Analysen und Gesprächen, die sich über längere Zeit angesammelt haben. Doch solange diese Daten nur als Archiv auf der Festplatte liegen, bleiben sie genau das: ein Archiv. Der entscheidende Schritt besteht darin, diese Informationen wieder nutzbar zu machen. Genau hier beginnt der Aufbau einer persönlichen Wissens-KI.

Die Idee ist eigentlich erstaunlich einfach: Eine KI soll nicht nur mit allgemeinem Wissen arbeiten, sondern auch auf Deine eigenen Daten zugreifen können. Sie soll frühere Gespräche durchsuchen, passende Inhalte finden und diese in neue Antworten einbeziehen. Damit wird aus einer gewöhnlichen KI eine Art digitales Gedächtnis. Dies ist der zweite Teil der Artikelserie, in dem es nun um die Praxis geht.

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ChatGPT-Datenexport erklärt: Wie Deine KI-Chats zu einem persönlichen Wissenssystem werden

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ChatGPT Datenexport

Wenn Du regelmäßig mit einer KI arbeitest, dann kennst Du das wahrscheinlich: Ein Gedanke führt zum nächsten. Du stellst eine Frage, bekommst eine Antwort, formulierst nach, entwickelst eine Idee weiter. Aus einer kurzen Frage entsteht plötzlich ein längerer Dialog. Manchmal entstehen daraus sogar ganze Projekte.

Doch die meisten dieser Gespräche verschwinden wieder. Sie liegen irgendwo in der Chatliste, rutschen nach unten und geraten mit der Zeit in Vergessenheit. Genau hier liegt eine der großen Besonderheiten moderner KI-Systeme: Während frühere Gespräche mit Kollegen, Freunden oder Beratern nur in unserer Erinnerung existierten, bleiben KI-Dialoge vollständig erhalten.

Das bedeutet etwas Entscheidendes: Mit jeder Unterhaltung entsteht ein digitales Archiv Deines Denkens. Dies ist der erste Teil einer kleinen Artikelserie, mit der Du Deine Chat-Historie aus ChatGPT exportieren und als persönlichen Wissensschatz mit Deinem lokalen KI-System effektiv nutzen kannst.

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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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