Künstliche Intelligenz wird mehr und mehr Teil unseres Alltags – sei es im geschäftlichen Umfeld oder privat: Immer häufiger lassen wir Fragen schnell von ChatGPT beantworten, nutzen Googles KI-Modus für tiefe Web-Recherchen oder steuern unsere Smartphone-Apps bequem per Siri. Speziell im Geschäftskontext hilft uns zum Beispiel Slack AI, wichtige Konversationen kompakt zusammenzufassen, Adobe Firefly gibt unserer Kreativität einen enormen Push und generative Development-Systeme wie Replit, Loveable oder Bolt bieten uns die Chance, komplette Softwares mit nichts weiter als einigen alltagssprachlichen Anweisungen zu erstellen.
All diese und viele andere KI-Tools, die uns das Leben erleichtern sollen, gründen im Wesentlichen auf sogenannten Large Language Models (LLMs): Du machst eine Eingabe in natürlicher Sprache, die die jeweilige Engine analysiert, interpretiert und schließlich in einer passenden Lösung umsetzt.
Aber was sind LLMs genau, wie funktionieren sie und in welchen Bereichen können Unternehmen sie vorteilhaft einsetzen? Das erfährst du in diesem Beitrag!
Was sind Large Language Models?
Large Language Models bzw. große Sprachmodelle sind KI-Systeme, die menschliche Sprache verarbeiten, interpretieren und erzeugen können. Sie basieren auf tiefen neuronalen Netzwerken, die aus einer enormen Menge digitaler Texte lernen. Durch dieses Training erkennen sie statistische Muster in Sprache und können darauf basierend schließlich neue Inhalte so formulieren, dass sie verständlich, logisch und natürlich wirken. Auf diese Weise erfassen sie Kontext, Bedeutung, Stil, Grammatik und sogar bestimmte Wissensbereiche auf Grundlage von menschlichen Befehlen, Fragen, Äußerungen etc.
Sobald du eine Eingabe in einem LLM-Tool machst, analysiert das Modell die Formulierung und erzeugt eine Antwort, die zum Muster deiner Anfrage passt. Dieser Mechanismus kann längst nicht nur für die Textverarbeitung verwendet werden. Sogenannte multimodale LLMs (MLLMs) nutzen spezielle Encoder, die Bild-, Video- oder Audiodaten in eine gemeinsame numerische Repräsentation übersetzen, wodurch sie entsprechende Inhalte ähnlich wie Text verstehen und daraus auf Wunsch Neues kreieren.
Bei all ihren Fähigkeiten stehen Large Language Models im Regelfall aber nicht allein. Sie bilden zwar ein zentrales Element im heutigen KI-Gefüge, da sie Sprache als natürliche Schnittstelle standardisieren, sind aber meistens Teil größerer Systeme. Erst die Verbindung mit ergänzenden Modulen ermöglicht alltagstaugliche Funktionen wie die KI-Textbearbeitung, automatische Videoschnittvorschläge oder kontextbezogene Tonanalysen.
Unternehmen profitieren besonders stark von LLMs, da sie unstrukturierte Informationen in nutzbares Wissen umwandeln, kreative Arbeit antreiben und zentrale Impulse für KI-Automatisierung liefern können. Sie sparen Zeit, reduzieren das Risiko für manuelle Fehler und schaffen einen intuitiven Zugang zu KI-gestützten Anwendungen. Für viele Menschen sind sie der häufigste Berührungspunkt mit künstlicher Intelligenz.
Wie funktionieren LLMs?
Large Language Models basieren auf Verfahren aus Machine Learning, Deep Learning und verschiedenen Formen neuronaler Netze. Der Lernprozess startet mit einer gigantischen Menge an Texten, die das Modell analysiert. Dadurch erkennt es Muster, Abhängigkeiten und typische Strukturen der Sprache. Diese Schemen funktionieren wie Wahrscheinlichkeitsketten: Das Modell berechnet für jedes mögliche nächste Wort die plausibelste Option und baut so eine Antwort auf - rasendschnell.
Ein gutes Beispiel bildet die Autovervollständigung in E-Mails. Dort kann eine LLM-gestützte Software deine Schreibweise nachahmen und Formulierungen vorschlagen, die statistisch zu deinen Sätzen passen. In einem anderen Anwendungsfall werden automatische Zusammenfassungen in Tools wie Teams, Slack oder auch beim Onlineshopping auf Amazon bereitgestellt. Hier erkennt das Modell die komplette Interaktion, identifiziert wichtige Punkte und formuliert daraus eine kurze, verständliche Übersicht.
Wir bereits angedeutet, braucht es jedoch weitere Systeme, damit wir LLMs im (geschäftlichen) Alltag wirklich einsetzen können: Web-Interfaces, Chat-Oberflächen, API-Schnittstellen und damit integrierte Business-Anwendungen binden das jeweilige Modell in konkrete Abläufe ein. So entstehen umfangreiche Funktionen für die Kundenservice-Automatisierung, eine automatisierte Buchhaltung, Code-Generatoren und vieles mehr. Die LLMs selbst analysieren und erzeugen nur Text bzw. Sprache; erst die umgebenden Technologien entscheidet, wie diese Daten ausgeführt oder weiterverarbeitet werden.
Was können große Sprachmodelle für Unternehmen leisten?
Large Language Models ermöglichen Unternehmen ganz an der Basis einen sehr einfachen Zugang zu KI – und damit zu automatisierter Analyse, kreativer Hilfestellung oder einfach schnellen Antworten auf komplexe Fragestellungen. Teams können deutlich produktiver arbeiten, weil sich viele Aufgaben per Sprache bzw. kurzer Eingabe unterstützen oder sogar ganz lösen lassen.
LLM-getriebene Systeme, die ergänzende Module verknüpfen, sind in der Lage, Prozesse zu strukturieren, Daten abzurufen oder Inhalte weiterzuverarbeiten, und bilden somit mächtige Werkzeuge, mit denen sich ganze Workflows massiv optimieren lassen.
Durch diese Eigenschaften entsteht ein vielseitiges Instrument, das flexibel in nahezu jede digitale Umgebung integrierbar ist – und immer mehr eine zentrale Grundlage für moderne Geschäftsprozesse darstellt.
Textverarbeitung – effizienter schreiben, analysieren und Inhalte schneller strukturieren
Viele Organisationen nutzen Large Language Models, um Texte einfacher zu erstellen, zu verbessern oder zu strukturieren. Die Modelle erkennen Zusammenhänge schnell und sicher, sortieren Inhalte zuverlässig und erzeugen schließlich klare Formulierungen, die du direkt weiterverwenden kannst. Auf diese Weise lassen sich Berichte, Notizen oder E-Mails erheblich effizienter bearbeiten.
Auch für Entwickler oder digitale Startups bietet das große Vorteile: Die automatische Code-Generierung wird seit jeher als einer der aussichtsreichsten Anwendungsbereiche von LLMs gesehen. Entsprechende Systeme erleichtern die Umsetzung komplexer Funktionen oder den Einstieg in neue Projekte. Besonders hilfreich ist zudem die Fähigkeit, Informationen eindeutig zu klassifizieren. So können Teams Inhalte sortieren oder priorisieren, ohne jedes Detail manuell prüfen zu müssen.
Kundenservice-Automatisierung – Anfragen besser verstehen, Antworten beschleunigen und Support-Teams entlasten
Ein automatisierter Kundenservice ist heute bereits in vielen Bereichen eher die Regel als eine Ausnahme. LLMs analysieren eingehende Nachrichten, erkennen Absicht und Tonfall und formulieren passende Antworten, ohne den Eingriff eines Mitarbeiters. Entsprechende Chatbots können Anfragen schneller bzw. rund um die Uhr lösen, (potenzielle) Käufer für einen persönlichen Kontakt aber auch gezielt an die richtigen Stellen weiterleiten. Gleichzeitig lernt das System aus Gesprächen und verbessert seine Einschätzungen kontinuierlich.
In der Praxis bedeutet das: Interessenten und Kunden erhalten sofort verständliche Informationen, und Service-Teams werden stark entlastet. Große Sprachmodelle erkennen wiederkehrende Muster und schlagen Lösungen vor, die sich an den bisher gesammelten Fällen orientieren. Einige Tools kombinieren LLMs mit Wissensdatenbanken, um Antworten fachlich abzusichern. Solche Funktionen lassen sich nahtlos in Support-Portale, Live-Chats oder Helpdesk-Systeme einbauen.
Medizin und Wissenschaft – komplexe Muster erkennen, Forschung beschleunigen und diagnostische Prozesse unterstützen
In der Forschung und im Gesundheitswesen spielen Large Language Models ebenfalls eine zunehmend wichtige Rolle. Sie können nämlich komplexe Strukturen von Proteinen, Molekülen oder genetischen Sequenzen analysieren und Muster sichtbar machen, die für Menschen nur schwer zu erkennen wären. Diese Fähigkeit hilft bei der Entwicklung neuer Therapien, beim Screening möglicher Wirkstoffe oder bei der Bewertung medizinischer Literatur. Zusätzlich unterstützen die Modelle medizinische Fachkräfte, indem sie (wieder einmal) Informationen strukturieren oder relevante Hinweise aus langen Dokumenten herausfiltern.
Einige Systeme nutzen LLMs, um in frühen Untersuchungsphasen einfache Einschätzungen vorzubereiten. Sie ordnen Symptome ein, strukturieren Gesprächsdaten oder unterstützen digitale Aufnahmeprozesse. Solche Anwendungen ersetzen keine ärztliche Expertise, erleichtern jedoch die Vorbereitung und Dokumentation. Dadurch verkürzt sich die Zeit zwischen erster Analyse und fundierter Beurteilung.
Forscher nutzen LLMs, um Daten zusammenzufassen oder Hypothesen aus vorhandenen Erkenntnissen abzuleiten. Wissenschaftliche Arbeiten werden somit beschleunigt und wertvolle Impulse für neue Studien geliefert.
Marketing, Bankwesen, Recht – Entscheidungen verbessern, Risiken früh erkennen und textbasierte Aufgaben schneller lösen
Im Marketing helfen LLMs bei der Analyse von Trends, der Bewertung von Stimmungen und der Entwicklung neuer Ideen. Die Modelle liefern (oft integriert in größere Suiten) zielgruppenfokussierte Vorschläge für Texte, Kampagnen oder kurze Werbebotschaften. Unternehmen profitieren durch die klare Ausrichtung ihrer Inhalte von effektiveren Kundengewinnungsprozessen. Zusätzlich erleichtert die automatisierte Textanalyse die Optimierung für Suchmaschinen (SEO). Ans Internet angebundene LLMs können wichtige Suchbegriffe (Keywords) und Themen sogar mit direktem Blick auf die stärksten Mitbewerber zuverlässig erkennen.
Finanzinstitute nutzen große Sprachmodelle vor allem, um Transaktionsdaten zu prüfen und Anomalien zu entdecken. Sie liefern Hinweise auf mögliche Betrugsfälle. Durch diese automatisierte Vorarbeit können Teams Risiken schneller identifizieren und gezielt einschreiten.
In der juristischen Arbeit sind LLMs bei der Analyse von Dokumenten oder der Strukturierung komplexer Sachverhalte im Einsatz. Die Modelle können zum Beispiel nahezu in Echtzeit verlässliche Tipps dazu geben, ob ein Urteil wahrscheinlich oder eher unwahrscheinlich ist, indem sie die Fakten im Gesetz sachlich und rasend schnell analysieren.
Fazit
LLMs sind das Herz vieler moderner KI-Anwendungen. Sie sorgen maßgeblich dafür, dass künstliche Intelligenz für jeden nutzbar ist – und zwar einfach mittels natürlicher Sprache. Indem sie Worte oder Wörter in eine Form bringen, die Maschinen verstehen und weiterverarbeiten können, entsteht eine intuitive Schnittstelle.
Gerade für Unternehmen bedeutet das starke Vorteile. Im geschäftlichen Alltag können LLM-getriebene Systeme selbstständig Informationen interpretieren, wichtige Zusammenhänge erkennen und Inhalte klar strukturieren. Sie liefern neue Ideen, verbessern die Kommunikation oder unterstützen Teams bei der sicheren Auswertung großer Datenmengen.
So entsteht eine Umgebung, in der du nur durch den natürlichen Sprachgebrauch effektiver arbeiten kannst und viele Prozesse weniger Zeit benötigen. Genau das macht LLMs zu einem zentralen Baustein der KI-Entwicklung, der unsere Arbeitswelt und unseren Alltag nachhaltig prägt.
FAQ
Ist KI immer ein Large Language Model (LLM)?
Nein. Es gibt viele Arten von KI, die völlig anders arbeiten als ein LLM. Einige Modelle analysieren ausschließlich Bilder, andere sind auf Zahlen oder Sensordaten spezialisiert. Trotzdem begegnen dir LLMs im Alltag besonders häufig, weil sie Sprache verarbeiten und dadurch sehr leicht zugänglich sind.
Was ist der Unterschied zwischen LLM und NLP?
NLP (Natural Language Processing) beschreibt das gesamte Fachgebiet, das sich mit der Verarbeitung natürlicher Sprache beschäftigt. Ein LLM ist ein spezielles technologisches Modell innerhalb dieses Bereichs, das sprachbasierte Aufgaben lösen kann. Auf der Grundlage von Machine Learning, Deep Learnung und neuronalen Netzen lernen LLMs aus enormen Textmengen, was sie wiederum befähigt, Inhalte zu analysieren, Fragen im Gesprächsstil zu beantworten oder Texte zu erstellen. NLP bietet dafür den Rahmen, LLMs liefern die konkreten Fähigkeiten.
Was bedeutet LLM?
„LLM“ steht als Akronym für „Large Language Model“. Der Begriff beschreibt ein KI-Modell, das menschliche Sprache verstehen, interpretieren und erzeugen kann. Derartige Systeme basieren auf tiefen neuronalen Netzwerken und werden mit enormen Mengen an Textdaten trainiert. Das Ergebnis ist eine Technologie, mit der du in natürlicher Sprache interagieren kannst. LLM-Tools wie ChatGPT sind in der Lage, Inhalte zu analysiert und Antworten zu formuliert, die für dich natürlich und verständlich erscheinen.
Geschrieben von:
Jens ist Mitgründer von bakedwith, einer Boutique-Beratung für smarte Automatisierung und KI. Er unterstützt mittelständische Unternehmen und Konzerne dabei, Prozesse zu optimieren, manuelle Arbeit zu reduzieren und durch effiziente Workflows Wachstum zu erzielen. Zuvor war Jens Growth Lead bei OMR und begleitete als Freelancer zahlreiche Unternehmen bei der Optimierung ihrer CRM- und Automationssysteme. Seine Leidenschaft gilt der Verbindung von Wachstum und Effizienz – damit Teams sich auf das Wesentliche konzentrieren können.
