Generative KI

AI Agents verändern grundlegend, wie Unternehmen komplexe Aufgaben bewältigen. Diese intelligenten Systeme arbeiten eigenständig, treffen fundierte Entscheidungen und optimieren Geschäftsprozesse ohne ständige menschliche Kontrolle. In diesem umfassenden Guide erfährst du alles über AI Agents, ihre vielfältigen Einsatzmöglichkeiten und bewährte Strategien für die erfolgreiche Implementierung.

In diesem Beitrag erhältst du einen verständlichen Überblick über Large Language Models (LLMs), also KI-Modelle, die auf riesigen Textmengen trainiert wurden, um Sprache zu analysieren und zu erzeugen. Du erfährst, wie LLMs technisch funktionieren – von Tokenisierung über Parameter bis zum Trainingsprozess – und bekommst praxisnahe Beispiele für ihren Einsatz im Unternehmen. Zusätzlich beleuchtet der Artikel Chancen, Herausforderungen sowie zukünftige Entwicklungen dieser Technologie im beruflichen Kontext.

In der Praxis stoßen KI-Modelle schnell an Grenzen: Sie wissen viel aus ihrem Training, doch ohne Verbindung zu aktuellen Daten, Tools oder Systemen bleiben ihre Antworten oft unvollständig oder veraltet. Das Model Context Protocol (MCP) von Anthropic ändert das grundlegend. Als offener Standard ermöglicht es KI-Systemen wie Claude, direkt und sicher auf relevante Informationsquellen und Anwendungen zuzugreifen, von Datenbanken bis hin zu Cloud-Services. Anstatt manuell Informationen zusammenzusuchen und in Prompts zu kopieren, können KI-Assistenten nun eigenständig auf diese Quellen zugreifen. Damit werden sie deutlich nützlicher für echte Anwendungsfälle.

Erfahre, was RAG bedeutet und wie dieser Ansatz Large Language Models (LLMs) durch gezielten Abruf relevanter Informationen aus Dokumenten oder Wissensdatenbanken ergänzt, bevor die generative Antwort entsteht. Lerne, wie RAG die typischen Grenzen statischer Trainingsdaten überwindet, die Genauigkeit steigert und KI-Systeme befähigt, aktuelles unternehmensspezifisches Wissen zu nutzen. Dadurch wird die Qualität von Antworten gesteigert und KI-Anwendungen relevanter für praxisnahe Aufgaben, etwa beim internen Wissensmanagement oder bei fachlichen Abfragen.