KI - kurz und informativ, Klartext "to Go" in unter 5 Minuten

Was passiert eigentlich, wenn ihr eine Rechnung abfotografiert und ein System daraus automatisch Kundennummer und Betrag zieht? Optical Character Recognition (OCR) ist dabei nur ein Schritt. Moderne Dokumentenverarbeitung ist eine ganze Pipeline: Bildvorverarbeitung, Texterkennung, Layout-Analyse, Zeichenerkennung und schliesslich ein Transformer-Modell, das die wahrscheinlichste Textsequenz besti...

Die grösste Einzelinvestition der Unternehmensgeschichte ... kein Logistzentrum sondern ein Rechenzentrum. Die Schwarz Gruppe, bekannt durch Lidl und Kaufland, baut in Lübbenau in Brandenburg für rund 11 Milliarden Euro KI-Infrastruktur. Wir schauen uns in einer Art "Firmenportrait" die Entwicklung vom Discounter zu einem der ambitioniertesten Technologiekonzerne Europas an. Wir sprechen...

Felix Anderegg, Head of Technology and Innovation bei HR Campus AG, spricht mit mir über Künstliche Intelligenz im Human Resources und wie sie KI in ihrer Softwareentwicklung für HR-Prozessdigitalisierung einsetzen. Als spannendes Beispiel schauen wir uns ein KI-unterstütztes Travel Expense Tool an, das Belege per OCR (Object Character Recognition) einliest, automatisiert kategorisiert und zuordne...

Der häufigste Fehler bei der Kalkulation von KI-Projekten ist in Kosten pro Monat zu rechnen statt in Kosten pro Vorgang . Ein Pilotbetrieb mit zwanzig Nutzern sagt euch nichts darüber, was das System kostet, wenn es tatsächlich im Einsatz ist. Bei KI steigen die laufenden Kosten nämlich mit der Nutzung. In dieser Folge von „KI kurz und informativ" gehe ich die klassische TCO-Formel durch und...

Mixture of Experts (MoE) steckt inzwischen hinter fast jedem grossen Sprachmodell, weil diese Architektur Rechenkosten spart. Es erklärt ausserdem, warum bei modernen Modellen plötzlich zwei Parameterzahlen angegeben werden. DeepSeek-V3 zum Beispiel hat 671 Milliarden Parameter, nutzt pro Token aber nur 37 Milliarden davon. Wie diese Architektur funktioniert, was ein Router in einem Sprachmodell m...

Wie lernt ein Machine-Learning-Modell eigentlich? Hinter dem „Lernen" steckt keine Magie, sondern mathematische Optimierung. Und die funktioniert nach einem Prinzip, das ihr aus dem Alltag kennt. Ich erkläre anhand anschaulicher Beispiele, was eine Kostenfunktion ist, was Parameter eines Modells sind und wie beides zusammen dafür sorgt, dass ein Modell besser wird. Die Folge über Optimierungs...

Heute gibt es wieder ein Quiz zu den letzten 15 Folgen. Dabei schauen wir uns diese Themen an: ​Fine Tuning (im Vergleich zu RAG) ​Reasoning-Modelle ​Der AI Five Layer Cake ​KI-Regulatorik und der EU AI Act ​Kennzeichnungspflicht und Synth ID ​Quantisierung und Speicherbedarf von LLMs Bist du inzwischen ein Experte? Schreib gerne in die Kommentare, wie viele Fragen du richtig beantworten konntest!...

Seit dem 2. August 2026 gilt die EU-Kennzeichnungspflicht für KI-Inhalte (Artikel 50). Heute erkläre ich SynthID und wie das Wasserzeichen von Google DeepMind funktioniert. In jedem gängigen Medium (Bilder, Videos, Texte, Audio) kann SynthID eingesetzt werden. Wir sprechen auch über den Unterschied zu Metdadaten, die Grenzen von SynthID und warum sich die seit 2023 existierende Technik bereits in...

Mehr als die Steckdose der Republik: KI-Rechenzentren, grüner Strom und Gesundheitsdaten. Kann ein kleines Bundesland zum Vorbild für digitale Souveränität werden? Interview mit Minister Dr. Wolfgang Blank. Es geht um die entscheidende Frage: Wer behält im KI-Stack die Wertschöpfung? Mecklenburg-Vorpommern hat vieles, was KI-Infrastruktur braucht: grünen Strom im Überfluss, mittlerweile die niedri...

Kimi K3 von Moonshot AI ist gerade in aller Munde. Ein Open-Weight-Modell mit 2,8 Billionen Parametern, das mit den besten Modellen aus den USA mithalten will. Aber wie installiert man eigentlich ein solches Modell selbst? In dieser Folge nehmen wir Kimi K3 als Aufhänger, um den kompletten Prozess zu erklären: Was unterscheidet ein Open-Weight-Modell von proprietären Systemen wie ChatGPT oder Clau...

Sollte euer Unternehmen KI-Modelle selbst hosten oder aus der Cloud mieten. Und was hat der US Cloud Act damit zu tun? In dieser Folge von "KI kurz und informativ" schliessen wir unsere Mini-Serie zu Hardware und Hosting von KI-Modellen ab. Wir vergleichen On-Premise-Betrieb und Cloud-Computing anhand der vier klassischen Abwägungspunkte: Kosten, Kontrolle, Skalierung und Beschaffung. Au...

Speicher ist nicht gleich Speicher. Wie viel Arbeitsspeicher braucht ein LLM wirklich? Warum reicht es nicht aus, einfach mehr "Speicher zu kaufen"? In dieser Folge von "KI kurz und informativ" schauen wir uns die drei physischen Speicherebenen im PC oder Server an: VRAM (Grafikkarte), RAM (Arbeitsspeicher) und Massenspeicher (SSD/HDD). Ausserdem erklären wir, was Apple mit sei...

Large Language Models (LLMs) wie GPT auf dem eigenen PC oder Smartphone laufen lassen? Ja, das geht! Quantisierung ist eine Schlüsseltechnik, mit der das funktioniert. Damit können riesige KI-Modelle drastisch verkleinern lassen, ohne dabei komplett auf Qualität zu verzichten. Du erfährst in der Folge: Warum LLMs so viel Speicherplatz brauchen (und was FP32, FP16 und INT8 damit zu tun haben). Wie...

„Wissen ins Unternehmen bringen" ist schon die falsche Formulierung, denn Wissen ist kein Paket, das man einkauft und ins Regal stellt. In dieser Folge geht es darum, wie ihr KI-Kompetenz wirklich intern aufbaut. Wir schauen uns die drei üblichen Wege an: Einkauf, Lernplattformen und die isolierte KI-Abteilung und warum sie für sich genommen selten reichen. Wir schauen uns Ansatz gezielt an,...

Wie führt man KI im Unternehmen ein? Schaut man sich erst alle Use Cases an? Setzt man zuerst eine Governance auf oder kauft man Copilot-Lizenzen? Wir analysieren heute, was bestehende Ansätze gut und nicht so gut machen, wie in der Vergangenheit transformative Technologien eingeführt wurden und schliessen daraus unsere Erkenntnisse. Nach einer etwas längeren Herleitung bekommt ihr sieben Leitplan...

Wie lernt ein neuronales Netz eigentlich aus seinen Fehlern? In dieser Folge von „KI – kurz und informativ" schauen wir uns das Perzeptron an, das erste und einfachste neuronale Netz der Welt. Wir erklären, was eine Loss Function (Verlustfunktion) ist, wie Backpropagation funktioniert und warum moderne KI-Modelle Milliarden von Parametern haben. Wie immer an einem einfachen Beispiel erklärt,...

Teil 2 zum EU AI Act. Nachdem wir in der letzten Folge geklärt haben, wer betroffen ist und welche Risikoklassen es gibt, geht es heute um die Pflichten, die bereits gelten, was ab August 2026 gelten wird und welche Strafen im Zweifelsfall drohen. Drei Themen stehen im Mittelpunkt: die KI-Kompetenzpflicht, die schon seit Februar 2025 gilt und von den meisten noch nicht auf dem Schirm ist, die Tran...

Der EU AI Act ist das erste KI-spezifische Gesetz weltweit, aber was bedeutet das konkret für euch? Was steckt hinter der zentralen Idee des risikobasierten Ansatzes? Seid ihr Anbieter oder Betreiber eines KI-Systems und warum macht das einen grossen Unterschied? Und in welche Risikoklasse fällt euer System eigentlich? Ich bin kein Jurist, das ist auch keine Rechtsberatung und soll euch einfach al...

KI regulieren, aber wie? In dieser Folge bekommt ihr einen kompakten Überblick über die regulatorische Landkarte in Europa: Was regelt die DSGVO, was der EU AI Act, was NIS2, DORA, der Cyber Resilience Act und der Data Act. Und was hat das alles mit KI zu tun? Ihr erfahrt, warum es nicht reicht, bei KI nur auf den AI Act zu schauen und wann welches Regelwerk greift. Diese Folge ist eine Vorarbeit...

Was sind Reasoning-Modelle und warum sind sie klassichen Large Language Models (LLMs) oft überlegen? Das ist die Kernfrage der heutigen Folge. Im Mittelpunkt steht die sogenannte Chain of Thought, die interne Gedankenkette, die Sprachmodelle nutzen, um Schritt für Schritt zu einer Antwort zu gelangen. Inspiriert von Daniel Kahnemans „Schnelles Denken, langsames Denken" zeigen wir, warum das P...

NVIDIA-CEO Jensen Huang nennt KI einen "Five-Layer-Cake", einen Kuchen mit fünf Schichten: Energie, Chips, Recheninfrastruktur, Modelle und Applikationen. Doch was bedeutet dieses mentale Modell für europäische Unternehmen, Manager und Entscheider? In dieser Folge von "KI – kurz und informativ" diskutieren wir das Five-Layer-Modell, ordnen Huangs Aussagen zu Jobs, nationaler KI...

In den letzten Folgen haben wir uns RAG (Retrieval Augmented Generation) und Fine Tuning im Zusammenhang mit Künstlicher Intelligenz (KI) und Large Language Models (LLMs) angeschaut. Doch was ist eigentlich derUnterschied zwischen diesen Ansätzen? Und wann nutzt man eher welche Methode? Beides sind Möglichkeiten, in eine Richtung, entweder dasModell (Fine Tuning) oder den Kontext (RAG) zu optimier...

Kann man ein KI-Modell (Large Language Model) einfach auf die eigenen Bedürfnisse trainieren? Dank Fine-Tuning ist das möglich. Heute klären wir, was Fine-Tuning überhaupt ist und warum es nicht ganz so einfach ist, wie viele gerne annehmen. Für KI im Unternehmen ist es dennoch spannend zu wissen, wie es funktioniert und worauf man achten sollte. Ihr erfahrt, was den Unterschied zwischen dem aufwe...

Heute, zum Abschluss der zweiten Staffel, gibt es wieder ein Quiz zu den Themen der letzten 19 Folgen. Bist du inzwischen ein KI-Experte? Teste dein Wissen rund um Künstliche Intelligenz, Machine Learning und moderne KI-Konzepte. Was steckt wirklich hinter dem Begriff Token und welche Aussage ist falsch? Was ist Vibe Coding und warum spricht gerade alle Welt darüber? Welche Schritte gehören zur kl...

Wer mit ChatGPT & Co. gute Ergebnisse erzielt, scheitert oft an Bildgeneratoren wie Midjourney oder Stable Diffusion ... und umgekehrt. Warum? Weil Text- und Bildmodelle grundlegend anders mit Prompts umgehen. In dieser Folge erfahrt ihr die fünf wichtigsten Unterschiede zwischen Prompts für Sprachmodelle (LLMs) und Prompts für Bildgeneratoren. Ihr lernt, warum Bildmodelle auf Fachbegriffe aus...