Wenn jemand von "KI" spricht - ChatGPT, dem nerilio-Assistenten, Copilot in Microsoft 365 - steckt fast immer ein Large Language Model dahinter. Aber was ist das eigentlich? Und warum ist das Verständnis davon relevant, bevor man eine KI-Lösung fürs Unternehmen evaluiert?
Ein Large Language Model - kurz LLM - ist ein KI-Modell, das auf enormen Mengen an Textdaten trainiert wurde und dadurch gelernt hat, Sprache zu verstehen und zu erzeugen. Es kann Fragen beantworten, Texte zusammenfassen, übersetzen, erklären und mit Menschen in natürlicher Sprache kommunizieren.
"Large" bezieht sich auf die schiere Menge an Parametern - die internen Stellschrauben, mit denen das Modell Sprache verarbeitet. Moderne LLMs haben davon Milliarden bis Billionen.
Ein LLM wird nicht programmiert, sondern trainiert. Es bekommt dabei riesige (unvorstellbar riesige!) Mengen an Text - Bücher, Webseiten, Artikel, Foren - und lernt daraus statistische Muster wie zum Beispiel: Welches Wort folgt auf welches? Welcher Satz passt als Antwort auf welche Frage?
Das klingt simpel, führt aber zu einem Modell, das erstaunlich viel kann: Faktenwissen abrufen, Sprachstrukturen einhalten, in unterschiedlichen Stilen und Sprachen kommunizieren.
Der entscheidende Haken: Das Training hat ein Enddatum (bekannt als Knowledge Cutoff Date). Was nach diesem Datum passiert - neue Gesetze, neue Produkte, interne Prozessänderungen - weiß das Modell ohne weiteren Zugang zu aktuelleren Infos nicht. Und was niemals öffentlich dokumentiert war, weiß es erst recht nicht.
Genau hier liegt der Unterschied zwischen einem allgemeinen LLM wie ChatGPT und einem unternehmensinternen KI-Assistenten. Letzterer kombiniert das Sprachverständnis des LLMs mit eurem aktuellen, internen Wissen - über eine Technik namens RAG. Wie das genau funktioniert, haben wir in unserem RAG-Erklärer beschrieben.
Kann es: Natürliche Fragen verstehen, auch wenn sie unpräzise oder umgangssprachlich formuliert sind. Antworten in klarer Sprache formulieren. Kontext über mehrere Fragen hinweg behalten. Inhalte zusammenfassen, erklären und strukturieren.
Kann es nicht: Zuverlässig auf euer internes Firmenwissen zugreifen - ohne entsprechende Anbindung. Garantieren, dass jede Antwort faktisch korrekt ist. Zwischen "ich weiß es" und "ich erfinde etwas Plausibles" unterscheiden.
Letzteres ist der kritische Punkt für den Unternehmenseinsatz. Ein LLM, das frei antwortet ohne Anbindung an verifizierte Quellen, kann überzeugend falsche Antworten liefern - das nennt sich in der Fachsprache Halluzination.
Das ist auch einer der häufigsten Einwände, den wir bei nerilio hören: "Was passiert, wenn die KI etwas erfindet - gerade bei unseren spezifischen Fachthemen?" Es ist ein berechtigter Punkt. Ein gut aufgesetztes RAG-System, das Antworten ausschließlich aus eurer eigenen Wissensbasis zieht, begrenzt dieses Risiko erheblich. In der Praxis zeigt sich: Wer der KI gute, gepflegte Quelldokumente gibt, bekommt zuverlässige Antworten zurück - auch in hochspezialisierten Bereichen wie Steuerrecht oder technischer Dokumentation.
Die bekanntesten Modelle kommen von OpenAI (GPT-5.4), Google (Gemini), Anthropic (Claude), Microsoft (Copilot) und Meta (LLaMA). Sie unterscheiden sich in Stärken, Kosten, Datenschutzverhalten und Sprachkompetenz.
Für die meisten Unternehmen ist die Frage, welches Modell dahintersteckt, weniger relevant als die Frage, wie das System drum herum aufgebaut ist. Ein KI-Assistent ist mehr als das Modell - entscheidend sind die angebundenen Wissensquellen, die Zugriffsrechte, die Datenschutzkonfiguration und die Qualität der Wissensbasis. Mehr dazu auch in unserem Artikel zu Wissensmanagement und KI.
Das ist auch der Grund, warum ein fertig konfiguriertes System wie nerilio für die meisten Unternehmen sinnvoller ist als der Versuch, sich selbst ein LLM zusammenzubauen. Die Technologie ist komplex - die Anwendung muss es nicht sein.
Wenn ihr wissen wollt, welches Modell nerilio nutzt und wie Datenschutz dabei geregelt ist, beantwortet das unser Team gerne direkt.