KI-Modelle im Vergleich: ähnliches Prinzip, unterschiedliche Stärken
Künstliche Intelligenz ist im Arbeitsalltag angekommen. Sie übersetzt Texte, beantwortet Fragen, fasst Dokumente zusammen, wertet Daten aus oder unterstützt beim Programmieren. Wer KI professionell einsetzen möchte, steht längst nicht mehr vor der Frage, ob sie genutzt werden soll – sondern welches Modell für welche Aufgabe am besten geeignet ist.
Hinter den führenden Anwendungen stehen Large Language Models, kurz LLMs. Sie wurden mit riesigen Datenmengen trainiert und haben gelernt, sprachliche und inhaltliche Zusammenhänge zu erkennen. Die Grundprinzipien sind ähnlich, die Möglichkeiten jedoch unterschiedlich. Die „beste KI“ gibt es daher nicht. Entscheidend ist der jeweilige Anwendungsbedarf.
Fünf Modelle, fünf Schwerpunkte
ChatGPT
ist ein vielseitiger Allrounder: von Texten und Ideen über Recherchen und die Strukturierung von Informationen bis hin zur Unterstützung bei komplexen Aufgaben.
Claude
eignet sich besonders zum Schreiben und für Analysen. Seine Stärken zeigt das Modell bei umfangreichen Dokumenten, komplexen Zusammenhängen und beim Programmieren.
Gemini
punktet bei großen Informationsmengen, Rechercheaufgaben und durch seine Integration in das Google-Ökosystem.
Copilot
ist eng mit der Microsoft-Welt verbunden. In Anwendungen wie Word, Excel, PowerPoint, Outlook oder Teams unterstützt er direkt in vertrauten Arbeitsprozessen.
Mistral
steht für Flexibilität und Effizienz. Das französische KI-Modell ist besonders für Unternehmen interessant, die KI individuell in eigene Anwendungen und Infrastrukturen integrieren möchten.
Feste Grenzen gibt es dabei nicht, die Fähigkeiten überschneiden sich und verschieben sich mit jeder neuen Modellgeneration. Für Unternehmen geht es deshalb zunehmend darum, für den jeweiligen Anwendungsbedarf das passende Modell zu wählen, oder mehrere miteinander zu kombinieren.
Das Beste aus mehreren Welten
Dieser Ansatz steckt auch hinter KON Dash, dem von Konverto Lab entwickeltem LLM-Modell. Statt auf ein einzelnes Modell zu setzen, vereint die Lösung mehrere KI-Modelle, spezialisierte Agents und unternehmenseigenes Wissen in einer Umgebung. Je nach Aufgabe können so unterschiedliche KI-Fähigkeiten genutzt werden, ohne ständig zwischen verschiedenen Anwendungen zu wechseln. Datenschutz und der kontrollierte Umgang mit internen Informationen wurden dabei von Beginn an mitgedacht.
Die EU-KI-Verordnung (AI-Act)
Mit dem AI-Act hat die EU einen risikobasierten Rechtsrahmen für Künstliche Intelligenz geschaffen: Je höher das mögliche Risiko einer Anwendung, desto strenger die Anforderungen. Auch für Anbieter großer KI-Modelle gelten bereits bestimmte Pflichten, weitere Vorgaben treten schrittweise in Kraft. Unternehmen profitieren dabei nicht nur von einer höheren Leistungsfähigkeit, sondern auch von mehr Transparenz, einem besseren Datenschutz und einem kontrollierten Umgang mit Informationen.