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Generative Text-KIs und Sprachmodelle
Ob als Chat-Assistent auf dem Smartphone, integriert in Office-Anwendungen oder als Recherche-Tool im Browser, generative Künstliche Intelligenz gehört längst zum Alltag. Und die Technologie dahinter entwickelt sich laufend weiter: Von einfachen Textgeneratoren zu KI-Agenten, die komplexe Aufgaben selbständig erledigen. Vom Standard-Chatbot zum Reasoning-Modell, das mehrstufig denkt.
Auf dieser Seite findest du Wissenswertes rund um Text-KIs: Welche Modelle gibt es? Wie funktionieren sie? Und vor allem: Wie kannst du sie in Alltag, Beruf und Schule gewinnbringend einsetzen?
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Wie funktionieren Text-KIs?
Thema
Wie arbeitet eine generative Text-KI?
Wir Menschen denken nicht in jedem Moment alles neu, sondern wir lernen und bauen neues Wissen auf früher Gelerntem auf. Unsere Gedanken und Erinnerungen bleiben im Gedächtnis bestehen und bilden so die Grundlage für neue Verknüpfungen.
Auch eine generative KI arbeitet mit solchen Verknüpfungen und muss daher auf ein neuronales Netz zurückgreifen können, in dem Informationen verfügbar bleiben. Doch wie entsteht ein solches künstliches Gedächtnis und wie kann die KI daraus Antworten generieren?
1995: LSTM-Methode
Die LSTM-Methode (Long Short-Term Memory) ist eine seit 1995 existierende Software, die dazu dient, bestimmte Muster in Daten zu erkennen. Dadurch ist die Software in der Lage, sich an frühere Informationen zu erinnern und diese bei Bedarf wiederzuverwenden.
Damit diese Technik funktioniert, verwendet das LSTM ein spezielles neuronales Netzwerk, das sogenannte Recurrent Neural Network (RNN), das mit sich wiederholenden Prozessen arbeitet. Das bedeutet, dass die Software in der Lage ist, Informationen Schritt für Schritt zu verarbeiten.
Allerdings hat das LSTM auch seine Grenzen. Da es Informationen nacheinander verarbeitet, kann es nicht gut mit grossen Datenmengen umgehen und neigt dazu, weiter entfernte Informationen zu übersehen.
2017: Transformer
2017 stellte Google das wissenschaftliche Paper «Attention is All You Need»(öffnet ein neues Fenster) vor. Darin legen die Autoren nahe, dass neue Aufmerksamkeitsmechanismen die Qualität und Effizienz der bisherigen Modelle für neuronale Netzwerke deutlich steigern können:
Das Forschungsteam schlägt eine «einfache Netzwerkarchitektur vor, den Transformer, der ausschliesslich auf Aufmerksamkeitsmechanismen basiert […]»(öffnet ein neues Fenster). Dieser Transformer nutzt neuartige Mechanismen, um den Kontext besser zu verstehen und effizienter zu verarbeiten. Experimentiert wurde mit maschinellen Sprachübersetzungsaufgaben.
Der Transformer hat die Entwicklung der generativen Text-KI massgeblich vorangetrieben. Da er besser mit langen Abhängigkeiten in Texten umgehen und effizienter trainiert werden kann, eignet er sich hervorragend für Aufgaben wie die Textgenerierung, Chatbots und andere Anwendungen, die natürliche Sprache erzeugen oder verstehen müssen. Kein Wunder also, dass alle bekannten Text-KIs heutzutage auf der Transformer-Architektur aufgebaut sind.
Warum haben manchen Text-KIs ein besseres Gedächtnis als andere?
Mehrere Ursachen spielen dabei zusammen und beeinflussen das Gedächtnis einer generativen KI. Das sind zum Beispiel:
- Kontextfenster (Kurzzeitgedächtnis): Das Kontextfenster bestimmt, wie viel Text, eine KI auf einmal verarbeiten kann. Diese Textmenge wird an sogenannten Tokens gemessen. Je grösser, desto mehr behält die KI bei ihren Antworten im Blick.
- Erinnerungsfeature (Langzeitgedächtnis): KIs wie ChatGPT können wichtige Infos in einer externen Datenbank speichern, um auch in späteren Chats auf diese Information zugreifen zu können.
- Projekte (mehrere Chats, ein Gedächtnis): Manche Sprachmodelle wie zum Beispiel Claude bieten die Funktion Projekte an. Werden Chats einem bestimmten Projekt zugeordnet, trägt der Inhalt des Chats zum Projektgedächtnis bei und kann aus den anderen Chats desselben Projekts abgerufen werden.
- Websuchfunktion: Hat eine KI direkten Zugang zur Websuche, erweitert sie dadurch die zur Verfügung stehenden Informationen deutlich.
- Reasoning Modelle: Diese sind darauf ausgelegt, komplexe Denkaufgaben zu lösen und verfügen darum meist über mehr Gedächtniskapazitäten. Achtung: Verbrauchen dafür oft auch mehr Tokens, was das verfügbare Guthaben von auf Token beschränkten Abos rascher reduziert.
- Chatbot vs. Modell: Es ist wichtig, die beiden Begriffe zu unterscheiden: KI-Chatbots sind Produkte, die KI-Modelle beinhalten. Dasselbe KI-Modell (z.B. GPT-5) kann in ChatGPT und Perplexity unterschiedlich funktionieren, wenn zusätzliche Systeme wie Sicherheitsfilter oder Suchfunktionen die Ausgabe einer Antwort von Chatbot zu Chatbot unterscheiden.
Thema
LLM vs. KI-Browser: Echtzeit oder nicht?
Vielleicht hast du dich schon mal gefragt: Woher weiss die KI eigentlich, was sie weiss? Klar, sie wird trainiert. Aber warum kennt sie (nur) manchmal die neusten Nachrichten? Die Ursache liegt in der technischen Unterscheidung zwischen sogenannten LLMs und KI-Browsern:
LLM steht für Large Language Model
Solche Modelle haben im Training enorme Mengen an Texte gelesen und daraus gelernt, wie Sprache funktioniert. Sie sind gewissermassen superbelesene Sprachassistent*innen, die basierend auf ihrem aktuellen Wissensstand (meistens ein bestimmter Zeitpunkt in der Vergangenheit) ihre Antworten generieren.
Merksatz: LLM können dir erklären, wie die Photosynthese funktioniert, dir aber nicht sagen, wer gestern im Fussball gewonnen hat.
KI-Browser recherchieren live im Netz
Ein KI-Browser ist ein Hybridmodell zwischen einer KI und einem Browser. Perplexity ist ein gutes Beispiel hierfür, oder auch ChatGPT-Modelle mit inkludierter Browsing-Funktion. KI-Browser liefern dir sprachlich runde Antworten im Chatformat, die aber aus den aktuellen Informationen aus dem Internet generiert wurden.
Merksatz: Während LLMs in der Vergangenheit leben, wissen KI-Browser auch über die Welt von heute Bescheid und googeln in Echtzeit.
Die Unterscheidung zwischen LLM und KI-Browser ist gar nicht immer so einfach. Dieser Trick hilft: Frage die KI zu einem aktuellen Ereignis aus – etwa aus den gestrigen Nachrichten. Weiss sie eine konkrete und korrekte Antwort, arbeitest du mit einem KI-Browser. Wenn nicht, sitzt du mit einem klassischen LLM am Tisch.
Thema
Welches sind die bekanntesten
KI-Textgeneratoren?
Die Anbieter von generativer Text-KI vermehren sich seit einigen Monaten nahezu explosionsartig. Zu den bekanntesten gehören:
myAI (Swisscom)
Multimodaler KI-Assistent von Swisscom, entwickelt in der Schweiz und für die Schweiz. myAI basiert auf dem Sprachmodell Claude und unterstützt dich beim Schreiben, Übersetzen, Recherchieren und Analysieren. myAI versteht alle Schweizer Dialekte, beantwortet Fragen per Text oder Sprache, analysiert hochgeladene Dokumente und generiert Bilder. Nahtlose Integration mit Schweizer Services wie Fahrpläne der SBB, Prognosen von MeteoSwiss oder Blue TV.
Altersfreigabe (myAI)
Ab 18 Jahren (gemäss Altersfreigabe Claude)
Zugang (myAI)
Web, App (benötigt Swisscom Login, kein Swisscom Abo erforderlich)
Stärken (myAI)
- Priorisiert Schweizer Suchergebnisse, versteht lokale Besonderheiten und Schweizer Dialekte.
- Sprachsteuerung: Chatten per Text oder natürlich gesprochener Sprache.
- Bildgenerierung mit transparentem KI-Wasserzeichen für einen verantwortungsvollen Umgang.
Schwächen (myAI)
- Noch weniger bekannt als internationale Konkurrenten wie ChatGPT oder Gemini.
- Bei spekulativen Anfragen eher zurückhaltend (hohe Faktentreue).
- Swisscom Login erforderlich.
Sicherheit (myAI)
- Datenverarbeitung ausschliesslich auf Schweizer und EU-Servern.
- Keine Profilbildung oder Nutzung der Daten fürs KI-Training.
- Nutzer*innen können ihre Konversationen jederzeit löschen.
Bildungswert (myAI)
- Multimodales Modell für alltägliche Fragen mit Schweizer Fokus.
- Dokumentenanalyse für schulische Projekte.
- Hilft bei Recherchen mit Schweizer Quellen.
Einordnung (myAI)
- Multimodales Modell für alltägliche Fragen mit Schweizer Fokus.
- Datenschutz und Datensouveränität haben höchste Priorität.
- Zuverlässige Antworten durch Claude Technologie.
myAI ausprobieren: https://myai.swisscom.ch
ChatGPT (OpenAI)
KI-Assistent von OpenAI, der auf den neuesten GPT-5.2-Modellen basiert (Stand: Februar 2026). ChatGPT versteht natürliche Sprache, verarbeitet Text und Bilder, generiert Bilder und kann mit Sora 2 auch Videos erstellen. Als multimodales Modell verfügt ChatGPT über erweiterte Funktionalitäten: Canvas, um Dokumente zu bearbeiten, Agent Mode für autonome Aufgaben, Deep Research für umfassende Recherchen und Connectors für Integration mit Gmail, Google Drive, Dropbox und weiteren Tools.
Altersfreigabe (ChatGPT)
Ab 13 Jahren empfohlen
Zugang (ChatGPT)
Web, App, API für Entwickler*innen
Stärken (ChatGPT)
- Multimodal und vielseitig: Text, Bild, Code, Video.
- Canvas-Feature zur interaktiven Dokumenten- und Code-Bearbeitung in separatem Fenster.
- Erweitere Funktionen wie Agent Mode, Deep Research, Memory-Funktion und Connectors.
Schwächen (ChatGPT)
- Erklärt manchmal umständlich und zu ausführlich.
- Halluziniert gelegentlich.
- Sora 2 nur für zahlende Nutzer*innen.
Sicherheit (ChatGPT)
- Gespräche werden standardmässig gespeichert.
- Daten werden standardmässig fürs Training genutzt (kann via Datenschutzeinstellungen widersprochen werden).
- Sora-generierte Videos haben sichtbare Wasserzeichen und C2PA-Metadaten.
Bildungswert (ChatGPT)
- Kann bei Hausaufgaben assistieren und komplexe Themen einfach verständlich erklären.
- Deep Research unterstützt bei wissenschaftlichen Recherchen und Quellenarbeit.
- Kann Lehrpersonen bei der Erstellung von Übungen und Unterrichtsmaterial helfen.
Einordnung (ChatGPT)
- Das bekannteste und weltweit am meisten genutzte KI-Modell.
- Guter Allrounder für Texte, Bilder, Code und Videos.
- Besonders stark bei kreativen Aufgaben, Erklärungen und autonomen Workflows.
ChatGPT ausprobieren: https://chatgpt.com/(öffnet ein neues Fenster)
Gemini (Google)
Gemini ist Googles multimodales KI-Modell, das auf Gemini 3 Pro basiert (Stand: Februar 2026). Gemini ist nahtlos ins Google-Ökosystem integriert und überall hier anzutreffen: Google-Suche, Chrome, Gmail, Google Drive, Maps, YouTube und weitere Google-Dienste. Mit dem Google AI Ultra-Abo sind weitere Funktionen wie Deep Think Modus oder Veo 3 Videogenerierung verfügbar.
Altersfreigabe (Gemini)
Ab 13 Jahren empfohlen
Zugang (Gemini)
Web, App, Integration in Google-Dienste (mit Google Konto)
Stärken (Gemini)
- Multimodales Modell mit nativer Verarbeitung von Text, Bild, Audio, Video und Code.
- Nahtlos in Google Dienste integriert.
- Deep Think Modus für komplexe wissenschaftliche und mathematische Anfragen.
Schwächen (Gemini)
- Kreative Aufgaben können hinter Faktenfokus zurückstehen.
- Erweiterte Features nur mit kostenpflichtigem Abo.
- Neigt zu Relativierungen und vorsichtigen Antworten.
Sicherheit (Gemini)
- Elternkontrolle über Google Family Link möglich.
- Es gelten die Datenschutz-Richtlinien von Google Diensten.
- Chatverlauf muss deaktiviert werden, um Datennutzung fürs Training zu verhindern.
Bildungswert (Gemini)
- Geeignet für schulische Recherchen und wissenschaftliche Themen.
- Kann explizit nach vertrauenswürdigen Quellen suchen (eigenhändige Doppelkontrolle dennoch empfohlen).
- Strukturiert komplexe Themen verständlich und systematisch.
Einordnung (Gemini)
- Fokus auf Fakten, Wissenschaft und Reasoning.
- Ideal für Google Nutzer*innen durch nathlose Integration.
- Besonders stark bei Recherchen und multimodalem Verstehen.
Gemini ausprobieren: https://gemini.google.com/app(öffnet ein neues Fenster)
Meta AI – früher Meta Llama (Meta)
Metas KI-Assistent, integriert in WhatsApp, Instagram, Facebook und Messenger basiert auf Llama 4, Metas Open-Source-Sprachmodell mit nativer Multimodalität (Text und Bild). Meta AI ist in der Schweiz seit März 2025 verfügbar, als europäische Version aus Datenschutzgründen (DSGVO) mit eingeschränkten Funktionen (verglichen mit der US-Version): nur Text-Chat, keine Bildgenerierung und keine Memory-Funktion. Direkt in den Meta Apps erkennbar am blauen Kreis-Symbol oder anschreibbar mit @MetaAI.
Altersfreigabe (Meta AI)
Abhängig von jeweiligen Plattform, in der Regel ab 13 Jahren
Zugang (Meta AI)
In WhatsApp, Instagram, Facebook, Messenger oder als eigenständige App (meta.ai)
Stärken (Meta AI)
- Niederschwellig zugänglich.
- Stark in sozialem Kontext und alltäglichen Konversationen.
- Kostenlos für alle Meta Nuter*innen.
Schwächen (Meta AI)
- Europäische Version stark eingeschränkt.
- Multimodale Features nur in den USA verfügbar.
- Wenig tiefgreifende Erklärungen, fokussiert auf Alltagsfragen.
Sicherheit (Meta AI)
- Es gelten die Datenschutz Richtlinien von Meta.
- Daten werden zu Trainingszwecken verwendet (kann widersprochen werden).
- Europa Version mit mit europäischen Nutzerdaten traininert.
Bildungswert (Meta AI)
- Beantwortet Fragen zu Alltagswissen.
- Wenig strukturiert für Bildungszwecke.
Einordnung (Meta AI)
- Praktisch als Hilfestellung innerhalb der Meta Apps.
- Auf soziale und Alltagsinteraktionen ausgerichtet.
Meta AI ausprobieren: https://www.meta.ai/(öffnet ein neues Fenster)
Claude (Anthropic)
Claude ist Athropics KI-Assistent, der für durchdachte Antworten und nuancierte Gesprächsführung bekannt ist. Aktuelles Hauptmodell ist Claude Opus 4.6 (Stand: Februar 2026). Claude Sonnet 4.5 gilt als weltweit bestes Coding-Modell. Claude ist spezialisiert auf Code, Textverständnis, ethische Diskussionen und komplexe Reasoning-Aufgaben.
Altersfreigabe (Claude)
Ab 18 Jahren empfohlen
Zugang (Claude)
Web, API, Claude Code, Office-Integration (Excel, PowerPoint), Partnerschaften (z.B. Notion)
Stärken (Claude)
- Autonome Entwicklung von Code.
- Extended Thinking für komplexe Zusammenhänge.
- Agent Teams, um parallel an grossen Projekten zu arbeiten.
Schwächen (Claude)
- Weniger bekannt als ChatGPT und Gemini.
- Keine Bildgenerierung verfügbar.
- Zurückhaltend bei spekulativen Fragen.
Sicherheit (Claude)
- Transparenter Datenschutz.
- Daten werden standardmässig nicht fürs Training verwendet.
- Nimmt Sicherheit und ethische KI-Entwicklung ernst.
Bildungswert (Claude)
- Stark bei Textanalysen, Zusammenfassungen und für Essay-Feebacks.
- Extended Thinking geeignet für akademische Problemlösung.
- Fördert kritisches Denken durch ausgewogenen, differenzierte Darstellung.
Einordnung (Claude)
- Spezialisiert auf Coding und komplexe Reasoning-Aufgaben.
- Integration in Tools wie Office oder Notion macht Claude zum produktiven Arbeitsassistenten.
- Nachdenklicher und reflektierter als andere Modelle.
Claude ausprobieren: https://claude.ai/ (öffnet ein neues Fenster)
Mistral AI (Frontier AI)
Mistral AI ist als französisches Open-Source-Sprachmodell eine europäische Alternative zu US-Anbietern wie OpenAI. Die aktuelle Modell-Familie: Mistral 3 mit Mistral Large 3 und Ministral 3 (Stand: Februar 2026). Das Sprachmodell fokussiert auf Mehrsprachigkeit (vor allem europäischer Sprachen), DSGVO-Konformität und Datensouveränität.
Altersfreigabe (Mistral AI)
Keine Angaben
Zugang (Mistral AI)
Web (Le Chat), API, Amazon Bedrock, Azure, Hugging Face, IBM WatsonX
Stärken (Mistral AI)
- Open Source: Modelle sind frei downloadbar und in eigene Systeme integrierbar.
- Multimodal und multilingual.
- Ministral 3 läuft auf Edge-Geräten, auch ideal für die Offline-Nutzung.
Schwächen (Mistral AI)
- Noch wenig bekannt verglichen mit US-Konkurrenten.
- Proprietäre Modelle wie ChatGPT sind noch leistungsstärker.
- Eher junges Sprachmodell.
Sicherheit (Mistral AI)
- DSGVO-konforme Datenschutz-Richtlinien.
- Fokus auf Datensouveränität und darum für Unternehmen geeignet.
- Open-Source-Transparenz ermöglicht unabhängige Sicherheitsprüfungen.
Bildungswert (Mistral AI)
- Geeignet für europäische Bildungsinhalte.
- Modell kann dank Open-Source-Technologie an Lehr-/Lernzwecke angepasst werden.
- Stark bei Sprachen und Übersetzungen.
Einordnung (Mistral AI)
- Wichtigste europäische Alternative zu US-Modellen.
- Ideal für datenschutzsensible Anwendung.
Le Chat ausprobieren: https://chat.mistral.ai/chat (öffnet ein neues Fenster)
Perplexity (Perplexity AI)
Perplexity ist die KI-gestützte Suchmaschine mit Echtzeit-Web-Suche. Das Sprachmodell ist spezialisiert auf faktenbasierte Recheche statt Konversation und liefert präzise, quellenbasierte Antworten. Pro-Nutzer*innen können zwischen mehreren KI-Modellen wählen. Für noch gezieltere Recherchen gibt es die Funktionen Deep Research sowie Focus Modes.
Altersfreigabe (Perplexity)
Ab 13 Jahren
Zugang (Perplexity)
Web, App, Browser-Erweiterung, API
Stärken (Perplexity)
- Echtzeit-Websuche mit Quellenangaben und direkten Links.
- Deep Research erstellt umfassende Reports mit zahlreichen Quellen in wenigen Minuten, exportierbar als PDF.
- Focus Modes passen die Suchergebnisse gezielt an, z.B. nur wissenschaftliche Quellen.
Schwächen (Perplexity)
- Kreative Aufgaben wie Storytelling oder Brainstorming liegen Perplexity nicht.
- Kann mit vielen Details und Quellen auch mal überfordern.
- Reine Fakten-Vermittlung, ohne tiefere Erklärungen oder didaktische Aufbereitung.
Sicherheit (Perplexity)
- Daten auf Servern in den USA, teilt Informationen mit Dritten für die Websuche.
- Inkognito-Modus (mit Konto) verfügbar, Suchen werden dabei nicht gespeichert.
- Pro-Nutzer*innen können zugrunde liegendes Modell wählen.
- Datenschutz variiert je nach Modell.
Bildungswert (Perplexity)
- Vermittelt eine wissenschaftliche Herangehensweise durch konsequente Quellenangabe und Zitate.
- Hilft bei der Recherche von zum Beispiel Maturaarbeiten oder ähnlichem.
- Academic Mode ist beliebt bei Oberstufe und Studierenden.
Einordnung (Perplexity)
- Ideal als Research-Tool, weniger als Chatbot.
- Quellenbasierte Recherche mit direktem Webzugang.
- Alternative zu Google-Suche bei komplexen Recherche-Fragen.
Perplexity ausprobieren: https://www.perplexity.ai/ (öffnet ein neues Fenster)
DeepSeek
DeepSeek ist ein chinesisches Open-Source-KI-Modell, das aus zwei Hauptkomponenten besteht: DeepSeek V3 zu Alltagszwecken sowie DeepSeek R1 als Reasoning-Modell, das seine Denkschritte zeigt. DeepSeek machte auf sich aufmerksam, indem es sehr kostengünstig entwickelt wurde. Auf Basis Open Source und MIT-Linzenz kann DeepSeek lokal gehostet werden. Allerdings herrschen Datenschutzbedenken aufgrund der Datenspeicherung in China sowie der Möglichkeit, dass der Staat auf diese Daten zugreifen kann. Aus diesem Grund wurde DeepSeek in mehreren Ländern bereits verboten.
Altersfreigabe (DeepSeek)
Keine Angaben
Zugang (DeepSeek)
Web, App, API, lokale Installation möglich
Stärken (DeepSeek)
- Stark in Mathematik und Coding.
- Open Source und kostenlos (kann lokal und ohne Cloud-Abhängigkeit gehostet werden).
- Bietet Chain-of-Thoughts, ideal zum Lernen von Problemlösungsstrategien.
Schwächen (DeepSeek)
- Zensiert bestimmte Themen gemäss chinesischem Recht und liefert einseitige Antworten.
- Faktengenauigkeit schwächer als bei westlichen Modellen.
- Jüngst häufige Server-Überlastungen.
Sicherheit (DeepSeek)
- Kritisch, da die Daten auf Servern in China gespeichert werden; chinesisches Gesetzt verpflichtet Unternehmen zur Datenweitergabe an Behörden.
- Aufgrund DSGVO-Bedenken haben mehrere europäische Länder DeepSeek verboten.
- Die lokale Installation umgeht die China-Server, Sicherheitslücken im Modell selbst bleiben bestehen.
Bildungswert (DeepSeek)
- Chain-of-Thought zeigen die Lösungswege transparent.
- Zensur und politische Einseitigkeit schränken Bildungswert ein.
Einordnung (DeepSeek)
- Datenschutzrechtlich ist DeepSeek problematisch.
- Geeignet für mathematische und Code-Anfragen, allerdings ohne sensible Daten.
- Open-Source-Alternative für technisch versierte Nutzer*innen.
DeepSeek ausprobieren: https://www.deepseek.com/(öffnet ein neues Fenster)
Apertus
Apertus ist das erste vollständige Schweizer KI-Sprachmodell. Es wurde von EPFL, ETH Zürich und CSCS entwickelt. Zu betonen ist bei Apertus vor allem die weitgehende Transparenz hinsichtlich Trainingsdaten und technischer Entwicklung des Modells. Apertus ist allerdings kein fertiger Chatbot, sondern ein Basis-Modell für Entwickler*innen und Forschung.
Altersfreigabe (Apertus)
Keine Angaben
Zugang (Apertus)
PulicAI, Swisscom Business Platform, Hugging Face, lokale Installation
Stärken (Apertus)
- Vollständige Transparenz hinsichtlich Trainingsdaten, Architektur und Code.
- Entwickelt nach dem Schweizer Datenschutzgesetz, DSGVO und EU AI Act.
- Multilingual mit Schweizer Fokus.
Schwächen (Apertus)
- Noch weniger ausgereift als kommerzielle Modelle.
- Macht Fehler in seltenen Sprachen.
- Erfordert technisches Know-how für die Installation und Nutzung.
Sicherheit (Apertus)
- Hohe Compliance-Standards, berücksichtigt Schweizer Datenschutzgesetzt, DSGVO und EU AI Act.
- Vollständig lokal hostbar, volle Datenkontrolle.
- Persönliche Daten werden vor Training entfernt.
Bildungswert (Apertus)
- Ideal für Forschung und Lehre.
- Wertvolle Ressource für die Sprachforschung.
- Modell kann für eigene Projekte weiterentwickelt werden.
Einordnung (Apertus)
- Nicht Schweizer ChatGPT, sondern Forschungsinfrastruktur und Basis-Modell für weitere Entwicklungen.
- Technologische Souveränität.
- Open-Source-Vorbild: Zeigt, wie eine ethische, transparente KI entwickelt werden kann.
Apertus (PulicAI) ausprobieren: https://publicai.io/(öffnet ein neues Fenster)
Microsoft 365 Copilot (Microsoft)
Copilot ist der KI-Assistent von Microsoft und damit direkt in allen Office-Anwendungen integriert. Die KI basiert auf GPT- oder Claude-Modellen (Stand: Februar 2026) und ist direkt in die Arbeitsabläufe eingebunden. Der Copilot Chat ist kostenlos für alle Microsoft 365-Nutzer*innen, die Premium-Features wie der Agent Mode kosten extra.
Altersfreigabe (Microsoft 365 Copilot)
Keine Angaben
Zugang (Microsoft 365 Copilot)
Integriert in Microsoft 365 (Word, Excel, PowerPoint, Outlook, Teams, OneNote), Web, App
Stärken (Microsoft 365 Copilot)
- Nahtlos in Office-Tools eingebaut, es ist also kein App-Wechsel nötig.
- Agent Mode führt komplexe mehrstufige Aufgaben autonom aus.
- Work IQ lernt deinen Arbeitsstil und passt sich deinen Gewohnheiten und Präferenzen an.
Schwächen (Microsoft 365 Copilot)
- Copilot greift auf alle Daten zu, für die du Berechtigungen hast (auch versehentlich geteilte Dateien).
- Premium-Features sind kostenpflichtig.
- Nicht als separater Chatbot verfügbar.
Sicherheit (Microsoft 365 Copilot)
- Daten werden nicht für Training verwendet.
- Respektiert deine Berechtigungen, aber nur wenn du die sauber gesetzt hast.
- Unternehmen sollten SharePoint/OneDrive Berechtigungen genau prüfen, damit Copilot nicht auf sensible Daten zugreifen kann.
Bildungswert (Microsoft 365 Copilot)
- Hilft bei Texterstellung im Dokument, Datenanalyse im Excel oder Gestaltungen in PowerPoint.
- Automatisiert repetitive Aufgaben wie Formatierungen, E-Mail-Entwürfe usw.
- Copilot erledigt zwar Arbeiten, zeigt aber kaum, wie er es tut: Lerneffekt begrenzt.
Einordnung (Microsoft 365 Copilot)
- Weniger ein Chatbot als vielmehr ein Arbeitsassistent, darum auch integriert in die bestehenden Microsoft Tools.
- Ideal für Microsoft 365 Nutzer*innen.
- Berechtigungen prüfen vor der Aktivierung, um ein Oversharing Risiko zu vermeiden.
Copilot ausprobieren: Copilot Chat in Microsoft 365 enthalten.
Thema
Grundregeln: Wie prompte ich?
Obwohl Sprachmodelle darauf ausgelegt und sehr gut darin sind, die natürliche Sprache zu verstehen und entsprechend zu reagieren, hilft eine klare Struktur und Sprache beim Prompten, um treffsichere Antworten von der KI zu erhalten.
Verinnerliche dir beim Prompten grundsätzlich die Haltung «konkret und spezifisch». Formuliere also ganz genau, was du wissen willst. Denn wenn du ungenaue Fragen stellst, gibt die generative KI verwaschene Antworten. Und die willst du nicht, sondern eindeutige, nützliche Aussagen. Richtig? Weitere Prompting-Hacks:
Teile der KI eine Rolle zu
In welchem Schreibstil soll die KI antworten? Schreibe ihr am besten eine Rolle zu, damit sie den gewünschten Ton trifft, zum Beispiel: «Antworte als Lehrerin» oder «Erkläre so, dass es ein 10-jähriges Kind versteht».
Tipp für Schreibaufgaben: Lasse die KI vorab eine Stilanalyse eines existierenden Textes durchführen, damit sie sich den gewünschten Stil antrainiert. Erst danach stellst du ihr deine eigentliche Aufgabe, die du beantwortet haben möchtest – im nun antrainierten Stil.
Gib das Zielformat vor
In welcher Form soll die Antwort ausgespuckt werden? Etwa als Lauftext mit Zwischentiteln oder als Tabelle mit den Spalten «Orte», «Sehenswürdigkeiten», «Restaurants»? Oder vielleicht sogar als Grafik oder Code? Gib es der KI vor.
Lasse die KI Schritt-für-Schritt denken
Eine generative KI versteht und antwortet in der Regel besser, wenn man ihr pro Prompt nur eine klare Aufgabe gibt. Wenn du danach noch mehr wissen willst, frage weiter nach. Im Gespräch erschliesst sich der KI allmählich der gesamte Kontext und du kannst dir alle deine Fragen nach und nach beantworten lassen.
Bei komplexeren Aufgaben kann es auch helfen, wenn du die KI explizit aufforderst, Schritt-für-Schritt zu denken. Füge Formulierungen wie «Denke Schritt für Schritt» oder «Erkläre mit deine Überlegungen» zu deinem Prompt hinzu. Die KI zeigt dir dann ihre Gedankenketten und liefert oft durchdachtere, genauere Antworten.
In vielen Modellen ist inzwischen ein Reasoning-Modus verfügbar. Schaltest du diesen ein, überlegt die KI automatisch länger und zeigt dir ihre Gedankenketten transparent an.
Beispiele können helfen
Wenn du Informationen in einer bestimmten Struktur, Unterthemen auf einer bestimmten Flughöhe oder in einem vordefinierten Stil erhalten möchtest, liefere der KI in deinem Prompt ein Beispiel, damit sie dich versteht. So sparst du dir aufwändige Erklärungen und erhältst leichter bessere Ergebnisse.
Sei geduldig und experimentierfreudig
Mit einem Sprachmodell zu chatten bedeutet immer auch, Antworten zu erhalten, die wenig hilfreich sind. Vielleicht missversteht dich die KI auch mal. Das kann’s geben. Formuliere deine Frage um, vielleicht kannst du die Aufgabe in zwei Schritte unterteilen? Unterhalte dich mit der KI und sag ihr, wenn und was sie falsch verstanden hat und was sie stattdessen tun soll.
Behalte eine kritische Grundhaltung
Ein Sprachmodell funktioniert so, dass immer die wahrscheinlichsten nächsten Worte bzw. Antworten gefunden werden. Das muss aber nicht zwingend heissen, dass diese Angaben korrekt sind. Die meisten Sprachmodelle warnen darum berechtigterweise (meist in der Nähe des Eingabefeldes): «Ich kann Fehler machen. Bitte prüfe meine Angaben.» Halte dich daran.
Nutze Bilder und Dokumente
Viele Modelle können nicht nur Text verarbeiten, sondern auch Bilder, PDFs oder andere Dateien analysieren. Mach dir das zu nutzen und lade die Datei hoch, wenn du möchtest, dass die KI darin etwas erkennt, erklärt oder beschreibt. Lade ein Dokument hoch, das die KI zusammenfassen oder in eine andere Sprache übersetzen soll. Das spart dir viel Zeit beim Abtippen oder Erklären.
Schalte bei hoher Komplexität den Reasoning-Modus ein
Wenn du knifflige Probleme (Mathematik-Aufgaben, logische Rätsel oder ein ethisches Dilemma) an die KI heranträgst, bieten einige inzwischen spezielle Reasoning-Modi wie DeepThink usw. Die KI überlegt dann länger, hinterfragt sich selbst kritisch, zeigt ihre Gedankenketten transparent. Dabei stellt sie sich selbst Zwischenfragen und geht sehr systematisch vor, bevor sie antwortet. Dadurch wird das Ergebnis oft präziser, als wenn die KI rasch antwortet.
Was, wenn die KI den Anfang vergisst?
Eine generative KI kann sich nur begrenzt erinnern. Wird ein Chat sehr lang, kann es darum sein, dass sie sich an den Beginn nicht mehr erinnert. In solchen Fällen kannst du zum Beispiel einen neuen Chat starten und die wichtigsten Punkte aus dem alten Chat zusammenfassen, damit die KI wieder den vollen Kontext hat.
Sprachmodelle und Datenschutz:
Teile keine persönlichen Daten mit einer KI
Bitte sei dir bewusst, dass es bei der Nutzung generativer KI hinsichtlich Privatsphäre am sichersten ist, wenn du persönliche Daten gar nicht erst mit einer KI teilst. Persönliche Daten können Angaben wie Namen, Adressen oder Telefonnummern sein, aber auch Fotos von dir oder anderen. Beachte folgendes:
- Persönliche Informationen vermeiden: Der sicherste Weg, um zu vermeiden, dass persönlichen Daten ins KI-Training einfliessen und so verbreitet werden, ist: Du kannst entweder Anfragen ganz ohne persönliche Daten erstellen oder diese vor dem Absenden zensieren.
- Datenspeicherung auf den Servern des Modells: Die Daten, die der KI in Form eines Prompts zur Verfügung gestellt werden, werden auf den Servern des Modells verarbeitet und gespeichert. Das bedeutet, dass diese Daten standardmässig auch für das weitere Training der KI-Modelle genutzt werden.
- Widerspruchsrecht fürs Training aktivieren: Damit deine Daten nicht vom Unternehmen für das Training der KI verwendet werden dürfen, kannst du meist in den jeweiligen Datenschutzeinstellungen Widerspruch einlegen (sogenanntes Opt-Out), z.B. hier: ChatGPT(öffnet ein neues Fenster), Google Gemini(öffnet ein neues Fenster), Meta Llama(öffnet ein neues Fenster) und Claude(öffnet ein neues Fenster).
myAI von Swisscom verzichtet auf die Nutzung deiner Daten fürs Training des Modells.
Thema
Die Prompt-Skills aufs nächste Level bringen
Bist du bereits geübt beim Prompten und möchtest nun noch mehr aus den Antworten deiner KI herausholen? Dann probiere die folgenden Prompt-Techniken aus.
Lass es dir aus verschiedenen Perspektiven erklären
Eine KI kann nicht nur Metaphern in den Antworten integrieren, sie kann auch Tonalitäten und Flughöhen einer Erklärung variieren. Nutze dies, um dir ein Thema aus mehreren Perspektiven erklären zu lassen.
Beispiel: Beantworte die Frage «Soll ein Smartphone während dem Unterricht erlaubt sein?» aus der Sicht einer Lehrperson, eines 10-jährigen Schülers sowie seiner Mutter.
Eine KI kann nicht nur Metaphern in den Antworten integrieren, sie kann auch Tonalitäten und Flughöhen einer Erklärung variieren. Nutze dies, um dir ein Thema aus mehreren Perspektiven erklären zu lassen.
Fordere die KI zur Diskussion mit sich selbst auf
Eine KI kann auch eine Diskussion simulieren, indem sie gleichermassen beide Standpunkte einnimmt und sowohl Argumente als auch Gegenargumente zu einer These findet und im Gespräch einbringt.
Beispiel: Simuliere eine Diskussion zwischen zwei Medienexpert*innen zur These: «Kritische Medienkompetenz in Schulen zu unterrichten ist wichtiger als technische Fähigkeiten zu vermitteln.» Expert*in A vertritt die Position, dass kritisches Denken die Grundlage bildet, auf der die technischen Fähigkeiten aufbauen. Expert*in B argumentiert dagegen, dass ohne fundierte technische Kenntnisse kein kritisches Denken und Medienkompetenz möglich sind. Gestalte die Diskussion als Dialog mit jeweils 3-4 Redebeiträgen pro Person. Berücksichtige dabei aktuelle Herausforderungen wie KI-generierte Inhalte, Desinformation und algorithmische Filterung. Beide Expert*innen sollen Argumente und Beispiele aus der Bildungspraxis einbringen.
Feedback-Schleifen mit der virtuellen Teamkameradin KI
Zwar hat eine KI keine Gefühle und manchmal auch keine eigene Meinung. Dennoch kann sie super als Partnerin für ein Ideen-Ping-Pong oder Feedback-Schlaufen funktionieren. Fordere von der KI einen iterativen Prozess und tausche dich wie mit einem Teammitglied digital mit ihr zu deinen Themen aus.
Beispiel: Bereite die KI auf den Austausch vor, indem du sie informierst: «Ich werde dir gleich eine Idee präsentieren. Darauf gibst du Feedback, wie ich sie weiterdenken und optimieren kann. Ich verbessere daraufhin meine Idee. Wir wiederholen diesen Prozess dreimal.»
Lass die KI ein (historisches) Rollenspiel spielen
Eine KI kann in Rollen schlüpfen und dir so Geschichten oder fiktive Szenen lebendig vermitteln. Diese Art des Promptings eignet sich super, um historische Figuren oder Situationen erlebbar zu machen.
Beispiel: Simuliere ein Gespräch zwischen Marie Curie und Albert Einstein im Jahr 1925 über die Zukunft der Physik. Marie Curie soll dabei ihre Forschung zur Radioaktivität verteidigen, während Einstein die Wichtigkeit seine Relativitätstheorie behauptet. Berücksichtige den damaligen Wissensstand und die gesellschaftlichen Umstände für Wissenschaftler*innen, besonders für eine Frau in der Wissenschaft.
Wie gut findest du deine eigene Antwort, liebe KI?
Du kannst die KI auch auffordern, dass sie ihre Antwort auf einer Skala von 1–10 selbst bewertet. Sie soll dir zudem erklären, was sie hätte besser machen können. Das hilft dir, Stärken und Schwächen der Antwort zu erkennen und einzuordnen.
Welche Informationen brauchst du von mir, liebe KI?
Wenn du zum Beispiel eine Reise planen möchtest und die generative KI dir Sightseeing Tipps oder Routen vorschlagen soll, frage die KI vorab, was sie für eine optimale Planung alles von dir wissen muss. Beantworte alle Fragen einzeln, strukturiert und gib alle nötigen Details an (keine persönlichen Daten!). So kannst du optimieren, dass die vorgeschlagene Reise möglichst exakt deinen Reisedaten, Wünschen und deinem Budget entspricht.
Nutze Prompt-Frameworks wie TIDD-EC
Prompt-Schemata (sogenannte Frameworks) wie TIDD-EC unterstützen beim strukturierten Prompten. TIDD-EC setzt sich aus den englischen Anfangsbuchstaben der Bestandteile zusammen:
- Task Type (Art der Aufgabe): Gib dem Sprachmodell eine klare Vorstellung davon, welche Art von Aufgabe es ausführen soll.
- Instructions (Anweisungen): Beschreibe spezifische Schritte oder Richtlinien, die das Sprachmodell befolgen soll.
- Do (Ausführen): Welche Aktionen helfen der KI, die Aufgabe auszuführen?
- Don’t (Vermeiden): Welche Elemente soll die KI bei der Beantwortung des Prompts vermeiden?
- Examples (Beispiele): Liefere konkrete Beispiele für die gewünschte Art von Ergebnissen oder Antworten.
- Content (Inhalte): Stelle bestimmte Daten (Achtung: nur allgemeine, keine persönlichen Daten!) zur Verfügung, mit denen die KI arbeiten, die Daten in der Antwort verwenden oder darauf Bezug nehmen kann.
Beispiel: «Erkläre mir in einfachen Worten die gesundheitlichen Vorteile von grünem Tee. Beziehe dich dabei auf wissenschaftliche Erkenntnisse und aktuelle Forschungsergebnisse. Die Antwort sollte leicht verständlich sein und keine komplizierten Fachbegriffe enthalten. Ein Beispiel wäre: 'Grüner Tee kann helfen, das Immunsystem zu stärken.'»
Wie du häufige Prompt-Fehler vermeidest
Wenn die KI nicht die Antworten ausspuckt, die du dir gewünscht hast, könnten dies die Gründe dafür sein:
- Zu vage Prompts: Eine KI braucht konkrete Fragen, um konkret antworten zu können. Ungenaue Fragen ergeben ungenaue Antworten.
- Zu wenig Kontext: Wenn du einer KI zu wenig Hintergrundinfos gibst, kann sie dich leicht missverstehen. Beispiele und Quellen können helfen.
- Zu früh aufgegeben: Die erste Antwort ist meist nicht die Beste. Frage nach und gibt der KI Feedback, was du gut oder schlecht findest.
- Zu widersprüchlich: Bleibe in deinen Anweisungen konsequent und einheitlich. Wenn du zuerst schreibst «bitte ausführlich und detailliert» und danach forderst du «kurze und knappe» Antworten, verwirrt das die KI.
- Zu viel erwartet: Überfordere die KI nicht mit zu vielen Teilfragen in ein und demselben Prompt. Frage sie lieber nach und nach aus und sei dir dabei über ihre Funktionsweise und Möglichkeiten bewusst.
- Zu fest vertraut: Eine KI kann Fehler machen. Prüfe darum wichtige Fakten und technische oder historische Themen doppelt nach.
Thema
Welcher KI-Modus passt zu meinem Prompt?
Den Prompt richtig zu formulieren ist nur die halbe Miete. Denn viele KI-Tools bieten heute zusätzliche Einstellungen, die das Ergebnis stark beeinflussen. So kannst du je nach Aufgabe wählen, ob die KI auf aktuelle Webinhalte oder nur auf ihr trainiertes Wissen zugreift. Letzteres ist schneller, kann aber bei aktuellen Themen veraltet sein. Bei Tools wie Perplexity lässt sich die Suche mit der Funktion «Deep Research» auf akademische Quellen einschränken.
Auch die Wahl des Modells selbst spielt eine Rolle: Leichtere Modelle antworten schnell und eignen sich gut für einfache Alltagsfragen. Für komplexe Aufgaben lohnt es sich, ein leistungsstärkeres Modell zu wählen oder den sogenannten Reasoning-Modus (Standard, Lang, Pro) zu aktivieren. Dabei «denkt» die KI länger nach, bevor sie antwortet, und kommt so zu durchdachteren Ergebnissen.
Kurz: Wer ein bisschen Zeit investiert, die jeweiligen Einstellungen des Modells kennenzulernen, holt am Ende deutlich mehr aus dem Ergebnis heraus.
Thema
Anwendungsbeispiele für Familien
Das Anwendungsfeld der generativen Text-KI ist immens. Neben der täglichen Unterstützung unterschiedlichster Berufsbranchen können Sprachmodelle natürlich auch im Privaten und im Familienalltag behilflich sein.
Im Familienkontext könnte sie unterstützen bei:
Lernen und Hausaufgaben
Steckt dein Kind in einer Mathematikaufgabe fest? Eine generative KI kann alternative Erklärungen liefern, wenn der Groschen mit den Erklärungen im Unterrichtsmaterial noch nicht gefallen ist. Du kannst die KI beispielsweise mit einem anschaulichen Beispiel beauftragen, um das Thema zu verbildlichen.
Beispiel: Erkläre mir die Photosynthese so, dass es ein 10-jähriges Kind versteht und verwende dabei einen Vergleich mit einer Fabrik.
Natürlich ersetzt die KI nicht das eigene Denken – vielmehr unterstützt sie dabei. Wie eine geduldige Nachhilfelehrerin, die rund um die Uhr verfügbar ist.
Kreatives Schreiben
Durch ihre Fähigkeiten als Sprachmodell kann die generative Text-KI wunderbar beim kreativen Schreiben unterstützen. Das bedeutet nicht, dass sie alles für dich erledigt, sondern dass sie dir beispielweise als Ideenlieferantin dient oder mit dir mögliche Themen brainstormt. Sie kann dir auch helfen, wenn dir der Einstieg in einen Text schwerfällt, du kannst mir ihr Stile ausprobieren oder sie kann dir Feedback geben, wenn du deinem Text den letzten Schliff verpassen willst.
Welche Arten von Texten kann eine KI? Na, alles, was du willst. Vielleicht eine Gutenachtgeschichte für deine 6-jährige Tochter?
Textbasierte Games
Lust auf einen einzigartigen Spielabend? Eine generative Text-KI kann mit dir und deiner Familie auch interaktive Abenteuergeschichten gestalten. Gemeinsam erkundet ihr etwa Fantasy-Welten, löst Rätsel oder ermittelt als Detektiv*in. Die KI reagiert dabei (mit dem entsprechenden Auftrag zu Beginn) auf eure Entscheidungen und entwickelt die Geschichte laufend weiter.
Beispiel: Starte ein Familienabenteuer im Weltraum, bei dem wir als Forscher-Team einen neu entdeckten Planeten erkunden. Es soll kindgerecht sein und Entscheidungsmöglichkeiten bieten, die physikalische und naturwissenschaftliche Themen einbeziehen und berücksichtigen.
Alltagsorganisation
«Mama, Papa, was essen wir heute Abend?» Wer kennt es nicht – immer dieselbe Frage. Eine generative KI liefert auch hier Inspiration, zum Beispiel mit einem Menüplan für die ganze Woche. Du kannst ihr Unverträglichkeiten oder spezifische Wünsche vorab mitteilen und sie vor dem Einkauf damit beauftragen, einen Menüplan sowie eine Einkaufsliste zu erstellen.
Beispiel: Erstelle einen Wochenplan für unsere 4-köpfige Familie mit vegetarischen Gerichten, die sich gut vorbereiten lassen und von Kindern geliebt werden.
Über die Menüplanung hinaus kann eine KI auch anderweitig bei der Alltagsorganisation unterstützen und zum Beispiel eine Vorlage für einen Ämtliplan erstellen. Oder dir Ideen für einen regnerischen Sonntag liefern.
Mehrsprachigkeit
Eine generative KI kann auch beim Sprachenlernen eine wichtige Ressource sein. Einzelne Wörter oder ganze Texte übersetzt sie (je nach Modell) meist einwandfrei. Verglichen mit einem herkömmlichen Übersetzungstool kann eine KI hilfreich sein, wenn es darum geht, kulturelle Nuancen einer Sprache einzuordnen oder zu vergleichen.
Beispiel: Übersetze die folgenden drei deutschen Redewendungen ins Spanische und erkläre, ob es ähnliche Redewendungen in der spanischen Kultur gibt.
Elternleitfaden: Was sollten Eltern rund um KI beachten?
Wie unterstütze ich mein Kind in der rasch wandelnden KI-Welt sinnvoll? Worauf achte ich und was braucht mein Kind von mir?
Thema
Was sind die Chancen und
Grenzen in der Bildung?
Ja, die Künstliche Intelligenz verändert auch die Bildungslandschaft. Doch wie können wir ihr Potenzial sinnvoll nutzen? Wo müssen wir Grenzen anerkennen? Ein Überblick für Lehrpersonen und Eltern:
Chancen
KI als Lernbegleiterin – nicht als Ersatz
Eine generative Text-KI kann als geduldige Lernbegleiterin, die 24/7 verfügbar ist, Fragen auf unterschiedlichen Niveaustufen klären. Sie kann auch alternative Lernzugänge bieten oder sich individuell dem Tempo der Lernenden anpassen. Kurzum: Die KI kann besonders dort unterstützen, wo personalisierte Hilfestellung benötigt wird.
Sie ersetzt aber weder die Lehrperson noch den eigenständigen Lernprozess. Sie ist vielmehr ein Werkzeug, das kritisches Denken, Problemlösungsfähigkeiten und Kreativität fördern kann – wenn es richtig eingesetzt wird. Der menschliche Austausch, die pädagogische Beziehung und das gemeinsame Lernen in der Gruppe bleiben zentrale Elemente der Bildung.
Wann hilft KI wirklich beim Lernen?
Ihr volles Potenzial entfaltet die KI, wenn ihr Einsatz gezielt auf die aktuelle Lernphase abgestimmt ist:
- Bei der Vorbereitung auf ein Thema kann die KI zum Beispiel Hintergrundwissen vermitteln.
- Wenn ein neues Thema erarbeitet wird, kann die KI bei schwierigen Konzepten anschauliche Erklärungen liefern.
- Als Hilfe bei der Nachbearbeitung kann sie Feedback zu einer ausgeführten Aufgabe geben oder Verständnislücken aufdecken. Darauf basierend generiert sie Übungsaufgaben, um Wissenslücken zu schliessen.
Als flexible Lernbegleiterin ist die KI also insbesondere beim selbständigen Lernen hilfreich und wertvoll.
Grenzen
Was Text-KI (noch) nicht kann
Eine Künstliche Intelligenz ist, was sie ist: Ein technisches Konstrukt. Sie kann darum keine echten Lernbeziehungen aufbauen oder emotional auf die Schüler*innen eingehen. Ihr fehlt aktuell noch das Verständnis für den pädagogischen Prozess und die Entwicklungspsychologie. Möglicherweise wird sie dies noch lernen. Zu bezweifeln ist allerdings, dass sie auch die Beobachtungsgabe oder das menschliche Feingefühl von Lehrpersonen erlernen kann.
Bei komplexen, offenen Fragestellungen, die interdisziplinäres Denken oder Kreativität erfordern, stösst eine KI ebenfalls (noch) an ihre Grenzen. Sie kann zwar Wissen vermitteln, aber trainiert damit nicht das eigenständige Denken der Nutzer*innen. Bildung ist ein komplexer und sozialer Prozess – bei dem die KI als wertvolles Werkzeug helfen, aber den Menschen nie ganz ersetzen kann.
Achtung bei KI-Halluzinationen
Sogenannte Halluzinationen gibt es dann, wenn eine KI zwar überzeugende, aber faktisch falsche Informationen liefert. Dies geschieht, weil die KI stets die wahrscheinlichsten Antworten auf die gestellte Frage ausspuckt – welche nicht zwingend der Realität entsprechen müssen. Solche Halluzinationen können von subtilen Ungenauigkeiten bis hin zu komplett erfundenen Fakten reichen. Besonders heikel sind Recherchen in Fachgebieten mit spezifischem Wissen oder Themen, zu denen es wenig Informationen im Netz gibt.
Folglich gehört eine kritische Grundhaltung gegenüber generierten KI-Antworten als Kernkompetenz zur Medienbildung dazu. Schüler*innen sollen trainieren, Inhalte (sowohl Text als auch Bilder oder Videos) zu hinterfragen, zu prüfen und wo nötig durch andere Quellen zu verifizieren. So wird die KI-Schwäche der Halluzination möglicherweise zur Lernchance für eine Kernkompetenz des 21. Jahrhunderts: die kritische Medienbewertung.
Gefahren einer generativen KI erkennen und vermeiden
Es ist nicht alles Gold, was glänzt. Das gilt auch für die generative KI. Was sind die Schattenseiten der KI? Welche Risiken solltest du im Blick behalten?
Thema
Sprachmodelle als KI Agenten
Generative KI hat sich von reinen Chatbots zu handlungsfähigen Assistenten entwickelt. Statt nur Fragen zu beantworten, können moderne KI Systeme heute Aufgaben planen, aufteilen und selbständig durchführen. Und das oft über mehrere Schritte hinweg und unter Einbezug verschiedener Werkzeuge, Datenquellen und Anwendungen. In diesem Zusammenhang spricht man KI Agenten (AI Agents) oder agentischer KI.
Was ist ein KI Agent?
Ein KI Agent ist kein einzelnes Super-Modell, sondern ein System aus mehreren Elementen:
- einem leistungsfähigen Sprach- und Reasoning-Modell,
- Werkzeugen wie der Web-Zugriff, Dateibearbeitung, Code-Ausführung,
- Anbindung an Apps und Daten,
- sowie klare Kontroll- und Sicherheitsmechanismen.
Wie funktioniert das konkret?
Wir veranschaulichen anhand eines Beispiels: Du formulierst ein konkretes Ziel, sagen wir:
«Plane mir heute ein Abendessen mit meinem besten Freund Daniel.»
Dein KI Agent interpretiert dieses Ziel und teilt es in mehrere Teilaufgaben auf:
- Verfügbarkeit prüfen: Wann sind du und Daniel frei?
- Standort bestimmen: Wo befindet ihr euch gerade?
- Optionen finden: Welche Restaurants sind in der Nähe?
- Kontext berücksichtigen: Wie ist das Wetter? Gibt es Präferenzen?
- Reservation vorbereiten: Kann online reserviert werden?
Der KI Agent sammelt also alle relevanten Informationen, vergleicht Optionen und bereitet eine umsetzbare Lösung vor. Kritische Aktionen wie Buchungen oder das Absenden von Formularen erfolgen erst nach deiner expliziten Freigabe.
Wo werden KI Agenten eingesetzt?
Am meisten können KI Agenten dort unterstützen, wo wiederkehrende Ziele, klare Prozesse und zugängliche Daten zusammenkommen, zum Beispiel:
- Alltägliche Organisation: Planung von Terminen, Reisen, Einkäufen, Projekten. KI Agenten können von der Planung bis zur effektiven Vorbereitung unterstützen.
- Wissens- und Büroarbeit: Recherche, Strukturierung, Erstellung und Pflege von Dokumenten, Präsentationen oder Tabellen.
- Bildung und Lernen: Erstellung von Lernplänen oder Lernressourcen aus unterschiedlichen Quellen.
- Unternehmen: Automatisierung von Support-, Sales- oder Operations-Workflows, bei denen die KI Agenten definierte Aufgaben ausführen.
Chance und Risiken von KI Agenten
KI Agenten haben klar den Vorteil des Zeitgewinns, indem Aufgabenketten automatisiert werden. Wiederkehrende Abläufe werden konsistent ausgeführt und es existieren niedrige Einstiegshürden für komplexe Tätigkeiten wie Recherchen, Auswertungen oder Planungen.
Nachteilig sind die Überautomatisierung, wenn Ergebnisse zum Beispiel ungeprüft übernommen werden. Oder wenn fehlende Informationen zu einem Fehlkontext oder falschen Annahmen der KI Agenten führen. Auch Sicherheits- und Datenschutzfragen sind Risiken der KI Agenten sowie eine potenzielle Manipulation durch Inhalte.
Beispiele: Wo gibt es KI Agenten bereits?
- ChatGPT (OpenAI) – Agent Mode im Chatbot: auf chat.openai.com oder in der ChatGPT App bedienbar kann der KI Agent von ChatGPT mehrstufige Arbeiten ausführen, Dateien, Code oder Analysen erstellen, ohne aber externe Webseiten bedienen zu können.
- ChatGPT (OpenAI) – Operator: Als spezialisierter Web-Agent ist Operator seit Januar 2025 verfügbar und bedient vor allem Formulare oder löst Bestellungen aus (nach vorheriger Rückfrage).
- ChatGPT (OpenAI) – Atlas: Als KI Browser ist Atlas seit Oktober 2025 verfügbar. Dieser hat einen Agent Mode integriert, der externe Webseiten bedienen kann.
- Claude (Anthropic) – Agent Teams & Code: Mit Agent Teams kannst du mehrere Agenten parallel an grossen Projekten arbeiten lassen. Mit Agent Code können Entwickler*innen komplexe Code-Aufgaben delegieren.
- Microsoft 365 Copilot – Agent Mode: Copilot wird vom einfachen Assistenten zum autonomen Helfer und kann Aufgaben selbständig über mehrere Apps hinweg ausführen. Du behältst die Kontrolle und bestätigst wichtige Schritte.
- Gemini (Google) – Agentic Capabilities: Gemini 2.0 führt mehrschrittige Aufgaben aus und nutzt dabei das Google Ökosystem: Suche, Drive, Gmail, Calendar. Besonders stark bei Web-Recherchen und Datenanalyse.
Nützliche Links
Weiterführende Inhalte
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Marcel fragen
Marcel ist Trainer bei Swisscom. Er steht Ihnen bei allen Fragen rund um das Thema KI zur Verfügung.
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