KI, Machine Learning, LLM: Wer steckt eigentlich in wem?
„Wir setzen jetzt auch KI ein.“ Wenn Du diesen Satz hörst, weißt Du danach ungefähr so viel wie vorher. Denn KI ist kein Produkt. KI ist ein Sammelbegriff für sehr verschiedene Dinge.
Künstliche Intelligenz, Machine Learning, Deep Learning, neuronale Netze, Large Language Models, generative KI. Diese Begriffe werden in Medien und Werbung munter gemischt. Sogar von Leuten, die es besser wissen müssten. Das Ergebnis ist Verwirrung, und Verwirrung ist teuer. Wer die Begriffe nicht trennen kann, kann auch Angebote nicht bewerten.
Der häufigste Denkfehler: Man hält die Begriffe für Konkurrenten. Für Optionen, zwischen denen man sich entscheidet. Machine Learning oder LLM. KI oder neuronales Netz.
Das ist falsch. Und genau deshalb fällt die Sortierung so vielen schwer.
Die Begriffe stehen nicht nebeneinander. Sie stecken ineinander, wie russische Matroschka-Puppen. Ganz außen die größte, ganz innen die kleinste. Jede steckt vollständig in der nächstgrößeren. Puppen in Puppen. Nicht gegeneinander, sondern ineinander.
Wenn Du Dir dieses Bild merkst, hast Du das Wichtigste schon verstanden.
Bleibt die Frage, die im Alltag den Unterschied macht: Welche Puppe sitzt wo? Wo gehört ChatGPT hinein? Was ist eine Spam Erkennung? Und warum läuft das meiste, was in Unternehmen unter „KI“ firmiert, schon seit Jahren zuverlässig, lange vor dem ganzen Hype?
Im Video öffne ich die Puppen eine nach der anderen.
Du siehst, wo ChatGPT einzuordnen ist, was Deep Learning von klassischem Machine Learning unterscheidet, und woran Du im Verkaufsgespräch erkennst, ob hinter „unserer revolutionären KI“ wirklich lernende Technologie steckt oder ein Regelwerk mit gutem Marketing.
Am Ende bekommst Du drei sehr praktische Gründe, warum Dich diese Unterscheidung im Arbeitsalltag betrifft. Einer davon spart Dir im Zweifel eine Fehlinvestition.
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Gründer von createch:media. Schreibt über KI, UX und Webdesign, nüchtern und praxisnah für den Mittelstand.
