ChatGPT, Claude, Gemini – große Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) haben den Arbeitsalltag verändert. Doch zwischen Hype und Realität gibt es wichtige Unterschiede. Was können LLMs tatsächlich leisten, wo liegen die Grenzen und wie setzt man sie sinnvoll im Unternehmen ein?
Was LLMs können
Große Sprachmodelle sind besonders stark bei Aufgaben, die mit Sprache zu tun haben:
- Texterstellung: E-Mail-Entwürfe, Berichte, Dokumentationen, Marketingtexte
- Zusammenfassung: Lange Dokumente auf die wesentlichen Punkte verdichten
- Übersetzung: Schnelle und kontextbezogene Übersetzungen
- Recherche und Analyse: Informationen aus Texten extrahieren und strukturieren
- Code-Assistenz: Programmierunterstützung, Code-Review und Dokumentation
- Klassifizierung: E-Mails, Support-Anfragen oder Dokumente automatisch kategorisieren
Wo die Grenzen liegen
- Halluzinationen: LLMs können überzeugend klingende, aber falsche Informationen generieren. Ergebnisse müssen immer geprüft werden.
- Aktualität: Das Wissen ist auf den Trainingszeitraum begrenzt – aktuelle Ereignisse kennen sie nicht ohne Zusatztools.
- Vertraulichkeit: Daten, die in Cloud-basierte LLMs eingegeben werden, könnten für Training verwendet werden. DSGVO-Konformität ist zu prüfen.
- Komplexe Logik: Mathematische Berechnungen, komplexe Schlussfolgerungen und Domänenwissen können fehlerhaft sein.
- Keine eigene Urteilskraft: LLMs liefern statistische Vorhersagen, keine fundierten Urteile.
Sinnvolle Einsatzszenarien im Unternehmen
Kundenservice
LLMs können häufig gestellte Fragen automatisch beantworten, Support-E-Mails vorformulieren oder Anfragen klassifizieren und an die richtige Stelle weiterleiten.
Internes Wissensmanagement
Ein LLM, das auf interne Dokumentationen trainiert oder mit ihnen verknüpft ist, kann Mitarbeitern schnelle Antworten auf Fragen zur internen IT, zu Prozessen oder Richtlinien geben.
Marketing und Kommunikation
Entwürfe für Newsletter, Social-Media-Posts oder Blogbeiträge erstellen lassen – als Ausgangspunkt für die eigene Bearbeitung, nicht als fertige Veröffentlichung.
Softwareentwicklung
Code-Completion, automatische Tests, Dokumentation und Code-Review – LLMs können Entwickler unterstützen, ersetzen aber keine fachliche Prüfung.
Cloud vs. Self-Hosting
Cloud-basierte LLMs wie ChatGPT sind schnell einsatzbereit, aber die Daten werden extern verarbeitet. Selbst gehostete Open-Source-Modelle bieten volle Datenkontrolle, erfordern aber leistungsfähige Hardware und technisches Know-how. Die Wahl hängt von Ihren Anforderungen an Datenschutz, Leistung und Budget ab.
Richtlinien für den Unternehmenseinsatz
- Definieren, welche Daten in LLMs eingegeben werden dürfen und welche nicht
- Ergebnisse niemals ungeprüft übernehmen – besonders bei Fakten, Zahlen und rechtlichen Aussagen
- Mitarbeiter schulen: Was können LLMs, was nicht?
- Klare Verantwortlichkeiten: Wer prüft die KI-generierten Ergebnisse?
- Regelmäßig evaluieren: Bringt der Einsatz tatsächlich den erwarteten Mehrwert?
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