„Generative KI“ verständlich erklärt
KI-Modelle erzeugen Texte, Bilder oder Code nicht aus gesichertem Wissen, sondern aus Mustern und Wahrscheinlichkeiten. Produktiv werden sie erst mit Prüfung und eigenen Datenquellen.
„Retrieval Augmented Generation“ (RAG) verständlich erklärt
RAG senkt Halluzinationen, indem KI-Antworten auf geprüfte Dokumente gestützt werden. Entscheidend sind saubere Daten, klare Quellen und Prompts, die Wissenslücken sichtbar machen.
„Natural Language Processing“ (NLP) verständlich erklärt
NLP erkennt Themen, Fristen, Beträge und Stimmungen in freien Texten. So werden E-Mails, PDFs und Chats automatisch sortierbar und für Prozesse nutzbar.
„Deep Learning“ verständlich erklärt
Tiefe neuronale Netze lohnen sich vor allem bei Bild, Sprache, Video und Text. Entscheidend sind Datenmenge, Rechenleistung und Transparenz. Sonst ist klassisches ML oft die bessere Wahl.
„Machine Learning“ verständlich erklärt
Maschinelles Lernen erkennt Muster, statt feste Regeln abzuarbeiten. So werden Prognosen und Automatisierung möglich, wenn Datenqualität, Ziel und Betrieb stimmen.
„Computer Vision“ verständlich erklärt
KI erkennt Fehler, Objekte und Texte in Bildern oder Videos und löst daraus Aktionen aus. Entscheidend sind Trainingsdaten und Datenschutz.
„Künstliche Intelligenz“ verständlich erklärt
KI lernt aus Daten, erkennt Muster und unterstützt bei Texten, Prognosen oder Dokumenten. Entscheidend ist, wo sie verlässlich hilft und wo Kontrolle nötig bleibt.