Künstliche Intelligenz ist überall – und alle reden darüber. Und doch sind vielleicht noch einige Ausdrücke rund um das Thema unklar. Was genau ist denn jetzt eigentlich ein Prompt? Wie funktioniert ein large language model? Und was ist der Unterschied zwischen einem Chatbot und einem KI-Agent? Wir erklären die wichtigsten Begriffe: kurz, einfach und verständlich.

Künstliche Intelligenz ist längst Teil unseres Alltags – oft, ohne dass wir es bewusst wahrnehmen.
Bild: Adobe Stock

Heute nutzen viele von uns KI längst täglich im Job, andere wiederum nur gelegentlich – vielleicht für Kochrezepte, eine gut formulierte E-Mail oder Ideen und Planung für den nächsten Wochenendausflug. Die Einsatzmöglichkeiten sind vielfältig, und wir nutzen die praktische Assistenz, ohne gross darüber nachzudenken. Genau dabei geht schnell vergessen, was eigentlich hinter diesen Werkzeugen steckt, die man da verwendet. Denn zwischen «KI nutzen» und «KI wirklich verstehen», liegt ein Unterschied, der darüber entscheidet, wie gezielt und sinnvoll wir diese einsetzen können.

Schauen wir uns also die grundlegendsten Begriffe mal etwas genauer an:

Large Language Model

Ein Large Language Model (LLM) ist das «sprachliche Gehirn» hinter vielen KI-Anwendungen – etwa ChatGPT. Es wurde mit riesigen Mengen an Text trainiert und kann dadurch Sprache verstehen und selbst generieren. Moderne Modelle wurden mit Milliarden von Texten trainiert – von Wikipedia-Artikeln bis hin zu Programmiercode aus öffentlichen Code-Bibliotheken und Open-Source-Projekten.

Interessant: Künstliche Intelligenz gibt es schon seit Jahrzehnten – doch erst moderne Sprachmodelle haben sie für viele Menschen im Alltag wirklich zugänglich gemacht.

Wichtig: Ein LLM «versteht» Inhalte nicht wie ein Mensch, sondern erkennt «nur» Muster in Daten.

Schon gewusst? myAI von Swisscom ist eine KI aus der Schweiz, bei der deine Daten geschützt bleiben und nicht für KI-Training verwendet werden.

Prompt

Ein Prompt ist die Eingabe, die du einer KI gibst – also deine Frage oder Anweisung. Je klarer und präziser der Prompt, desto besser das Ergebnis.

Bekanntlich lassen sich nicht nur Texte generieren, sondern auch Bilder und sogar Videos. In unserem Ratgeber: «Generative Bild-KIs und Bildgenerierungsmodelle» findest du viele spannende Infos zum Thema.

Interessant: Kleine Änderungen im Prompt können die Antwort komplett verändern. Deshalb hat sich «Prompting» inzwischen zu einer digitalen Schlüsselkompetenz entwickelt – und etabliert sich zunehmend auch als neues Berufsfeld.

Neugierig? Hier geht’s direkt zu unserem Ratgeber: Wie prompte ich?

Chatbot

Ein Chatbot ist ein Computerprogramm, das menschliche Gespräche simuliert und über Text oder Sprache mit dir interagiert. Diese digitalen Assistenten beantworten Fragen, führen automatisierte Aufgaben aus und basieren zunehmend – aber nicht immer – auf künstlicher Intelligenz. Im Kundenservice können sie zum Beispiel dabei helfen, Probleme schneller zu lösen.

Interessant: Die ersten Chatbots gab es schon in den 1960er-Jahren – lange bevor KI aufkam.

Wichtig: Ein Chatbot handelt nicht selbstständig, sondern reagiert nur auf das, was du schreibst.

KI-Agent

Ein KI-Agent geht einen Schritt weiter als ein Chatbot: Er kann nicht nur antworten, sondern auch selbstständig Aufgaben ausführen. Zum Beispiel recherchieren, planen oder mehrere Schritte hintereinander erledigen. Das kann sehr praktisch sein, bei der Bearbeitung von E-Mails, bei der Reiseplanung, beim Einkaufen, beim Koordinieren von Terminen und vielem mehr.

Unterschied zum Chatbot: Ein Agent verfolgt ein Ziel und trifft eigene Entscheidungen auf dem Weg dorthin.

Interessant: Viele moderne KI-Systeme kombinieren mehrere Tools – der Agent entscheidet dann selbst, wann er welches nutzt.

Halluzinationen

KI-Halluzinationen bezeichnen Phänomene, bei denen Künstliche Intelligenz (insbesondere grosse Sprachmodelle wie ChatGPT) Inhalte generiert, die zwar realistische und überzeugend klingen, aber faktisch falsch sind oder auf frei erfundenen Informationen basieren. Die KI «halluziniert» Fakten, Quellen oder Zusammenhänge, die nicht existieren.

Studien haben gezeigt, dass populäre Chatbots bis zu 40 % ihrer Antworten erfinden oder inkorrekt darstellen (Stand 2025/2026). In ungünstigen Szenarien und je nach Modell und Kontext kann die Fehlerquote auch deutlich höher ausfallen.

Interessant: Halluzinationen entstehen, weil KI auf Wahrscheinlichkeiten basiert – sie berechnet, welches Wort am besten passt, nicht unbedingt, was tatsächlich stimmt.

Wichtig: KI-Antworten sollten immer kritisch hinterfragt werden – besonders bei finanziellen, rechtlichen oder gesundheitlichen Themen, bei denen falsche Informationen ernsthafte Folgen haben können.

KI-Workflow

Ein KI-Workflow ist eine festgelegte Abfolge von Schritten, die teilweise oder vollständig automatisiert ablaufen.

Im Alltag könnte das dann ungefähr so aussehen: Ein KI-Agent erkennt aus deinen E-Mails, Chats oder Notizen Dinge, die erledigt werden müssen. Er sortiert automatisch nach Priorität, trägt Termine direkt in den Kalender ein, erstellt eine einfache To-do-Liste für den Tag oder die Woche und erinnert dich zum richtigen Zeitpunkt daran.

RAG

Retrieval-Augmented Generation (RAG) bedeutet, dass eine KI nicht nur aus ihrem Training antwortet, sondern sich zusätzlich aktiv externe Informationen holt, bevor sie eine Antwort gibt.

So werden die Fähigkeiten von grossen Sprachmodellen verbessert. Anstatt sich nur auf die Trainingsdaten zu verlassen, ermöglicht RAG der KI, sich mit externen Wissensquellen zu verbinden und so aktuelle, spezifische Daten abzurufen. In der Folge erhältst du präzisere und fundiertere Antworten.

Interessant: RAG wurde 2020 von Forschenden bei Meta AI (damals noch Facebook AI Research) vorgestellt. Ziel war es, Sprachmodelle mit einer Art «externem Gedächtnis» zu verbinden, damit sie nicht nur auf Trainingsdaten angewiesen sind.

Turing-Test

Der Turing-Test ist ein früher Ansatz, um zu prüfen, wie «menschlich» eine KI wirkt. Dabei führt ein Mensch ein Gespräch – ohne zu wissen, ob sein Gegenüber ein Mensch oder eine Maschine ist. Kann die KI dabei nicht zuverlässig unterschieden werden, gilt der Test als bestanden.

Interessant: Der Turing-Test wurde bereits 1950 vom britischen Mathematiker Alan Turing vorgeschlagen – lange bevor es moderne KI-Systeme gab.

Wichtig: Heute gilt der Turing-Test in der Forschung als zu vereinfacht. Moderne KI kann menschlich wirken, ohne Inhalte wirklich zu verstehen – deshalb sind heute Kriterien wie Genauigkeit, Verlässlichkeit und Nachvollziehbarkeit wichtiger.

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