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Einstieg in die KI

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Erste Schritte, Anbieter, Modelle, Kosten

Was ist Künstliche Intelligenz?

KI-Sprachmodelle wie ChatGPT, Claude oder Microsoft Copilot wurden auf riesigen Textmengen trainiert.

Sie erzeugen Antworten – sie denken nicht, sie berechnen.

Kein Bewusstsein, kein Verständnis im menschlichen Sinn
Statistisches Muster: Was folgt wahrscheinlich auf diesen Text?
Ergebnis: Überzeugend klingende, nützliche Antworten

Die wichtigsten Anbieter

OpenAI ChatGPT / GPT-4 Der bekannteste Anbieter. Breite Verfügbarkeit.

Anthropic Claude Fokus auf Sicherheit und Zuverlässigkeit.

Microsoft Copilot Direkt integriert in Microsoft 365.

Google Gemini Teil der Google-Workspace-Welt.

Modellgrößen – Wofür was?

Kleine Modelle Schnell & günstig Einfache Texte, Zusammenfassungen, schnelle Antworten. Geringe Kosten pro Anfrage.

Große Modelle Präzise & teuer Komplexe Analysen, lange Dokumente, strukturierte Ausgaben. Höhere Kosten.

Faustregel: So klein wie möglich, so groß wie nötig.

Was sind Tokens?

Tokens sind die Einheiten, in denen KI-Modelle Text verarbeiten – weder Zeichen noch Wörter.

1 Token ≈ 0,75 Wörter (auf Englisch)
„Künstliche Intelligenz" ≈ 4–5 Tokens
Kosten entstehen durch Input-Tokens + Output-Tokens
Kontextfenster = maximale Token-Menge pro Anfrage

Tokens bestimmen den Preis – je größer das Modell, desto teurer pro Token.

Kosten im Überblick

Abrechnung: pro 1.000 oder 1 Million Tokens
Input (euer Prompt) ist günstiger als Output (Antwort)
Kleine Modelle: Bruchteile von Cent pro Anfrage
Große Modelle: mehrere Cent pro komplexer Anfrage
Microsoft Copilot in M365: im Abo enthalten (Copilot-Lizenz)

Ein langer, unpräziser Prompt kostet mehr – und liefert oft weniger.

Werkzeuge, die ihr kennen solltet

ChatGPT Allgemeine Aufgaben, Texte, Recherche, Ideen.

Claude Strukturierte, längere Dokumente. Hohes Kontextfenster.

Copilot in M365 Word, Excel, Teams – KI direkt im Arbeitskontext.

GitHub Copilot Programmieraufgaben, Code-Review, Dokumentation.

Wofür lässt sich KI einsetzen?

Texte schreiben, überarbeiten und zusammenfassen
Code generieren, erklären und debuggen
Daten analysieren und strukturieren
Dokumente übersetzen und formatieren
Ideen entwickeln und Konzepte ausarbeiten
E-Mails, Berichte und Präsentationen erstellen

Grenzen der KI

Halluzinationen: KI erfindet plausibel klingende, falsche Fakten
Kein Gedächtnis: jede Session startet von Null
Kein echtes Wissen: Training bis zu einem Stichtag, danach veraltet
Keine Prüfung: KI prüft ihre Antworten nicht automatisch
Kein Urteilsvermögen: KI folgt Anweisungen – auch schlechten

Ergebnisse immer kritisch prüfen – KI ist ein Werkzeug, kein Experte.

Erste Schritte

Stellt eine Frage – beobachtet die Antwort
Formuliert die nächste Frage besser
Probiert verschiedene Formulierungen für dieselbe Aufgabe
Notiert, was funktioniert – und was nicht
Teilt gute Prompts mit dem Team

Ausprobieren. Beobachten. Verbessern.

Zusammenfassung

KI berechnet Antworten – denkt nicht
Vier große Anbieter: OpenAI, Anthropic, Microsoft, Google
Modellgröße = Trade-off zwischen Kosten und Präzision
Tokens bestimmen den Preis
Grenzen kennen: Halluzinationen, kein Gedächtnis

                Nächste Präsentation: Grundstruktur eines guten Prompts – wie ihr KI zuverlässig anweist.
            

Weiter: Grundstruktur eines guten Prompts →

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