KI-Modelle: Was steckt dahinter und was ist für Kommunen wichtig?

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22. Oktober 2025

Wie kann ich KI-Modelle überhaupt verstehen?

Viele Entscheider und sogar technisch versierte Expert:innen haben Schwierigkeiten, zwischen GPT, Claude, Llama, Open Weight und Closed Weight - sowie den dahinterstehenden Themen wie Datenschutz und DSGVO - zu differenzieren. Die Begriffe sind schnell im Raum, aber kaum jemand kann in wenigen Sätzen erklären, was ein KI-Modell wirklich ist und worauf es bei der Auswahl im Alltag ankommt.

Das Wichtigste in Kürze: Was ist wichtig über KI-Modelle zu wissen?

Ein KI-Modell ist im Kern nichts anderes als eine sehr große mathematische Formel - keine Magie, sondern Mathematik!

Diese Formel besteht aus sogenannten „Weights“ oder Parametern, Millionen bis Milliarden an der Zahl, die beim Training auf große Datenmengen angepasst werden.
Die Qualität und Vorhersagekraft eines Modells hängt maßgeblich von der Struktur (Modellarchitektur) und den verfügbaren Trainingsdaten ab.
Modelle wie GPT-4, Llama oder Claude sind deswegen so leistungsfähig, weil sie enorm viele Variablen enthalten und auf riesigen Datensätzen trainiert wurden.
Wer versteht, wie ein KI-Modell arbeitet, kann realistische Erwartungen setzen - und bessere strategische Entscheidungen treffen.

Inhaltsverzeichnis

Warum ist das Verständnis von KI-Modellen so schwierig?
Was ist eigentlich ein Modell - und wie unterscheiden sich klassische Modelle von Machine Learning?
Wie entsteht aus Daten ein lernendes KI-Modell?
Wie sieht ein praktisches Modell-Beispiel aus?
Was sind „Weights“ - und warum sind sie so wertvoll?
Fehlerbehebung: Welche Denkfallen gibt es bei der Bewertung von KI-Modellen?
FAQ - Die häufigsten Fragen zu KI-Modellen
Fazit: Was hilft für den Alltag?
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Quellen und Stand

Warum ist das Verständnis von KI-Modellen so schwierig?

Die Verunsicherung rund um KI-Modelle ist in der Praxis weit verbreitet. Das zeigt sich besonders dann, wenn Menschen mit Verantwortung - etwa Digitalisierungsexpert:innen in Kommunen oder Unternehmensentscheider:innen - vor der Aufgabe stehen, KI einzuführen, aber schon bei Begriffen wie „Open Weights“, „Closed Weights“, „GPT“ oder „Llama“ straucheln.

Das Problem ist nicht mangelnde Technikkompetenz. Vielmehr haben Kommunikation und Marketing in der KI-Branche dazu geführt, dass aus eigentlich nachvollziehbaren mathematischen Grundlagen ein komplexes Rätsel für Außenstehende geworden ist. Begriffe wie „Neuronale Netze“, „Deep Learning“ oder „künstliche Intelligenz“ verstärken den Eindruck einer schwer durchschaubaren Black Box.

Was ist eigentlich ein Modell - und wie unterscheiden sich klassische Modelle von Machine Learning?

Den Begriff „Modell“ gibt es schon viel länger als Künstliche Intelligenz. George Box, ein britischer Statistiker, hat es einmal perfekt formuliert: "Alle Modelle sind falsch, aber manche sind nützlich."

In der Mathematik ist ein Modell immer eine vereinfachte Abbildung der Realität, um Vorhersagen treffen zu können. Das berühmte Newton’sche Gravitationsmodell - F = G(m₁m₂)/r² - ist ein Paradebeispiel: Es ist mathematisch korrekt, nützlich und bis heute praktisch unverzichtbar (u.a. für Satellitenbahnen), auch wenn wir dank Einstein wissen, dass diese Formel in Extremsituationen nicht mehr exakt stimmt.

Das gleiche Prinzip gilt für Wirtschaftsmodelle (etwa Angebot-Nachfrage), Wettermodelle oder jede Form statistischer Prognose. Sie alle sind Formeln mit Variablen, Parameterwerten und Annahmen - mit exakt dem Ziel, die Komplexität der echten Welt durch Vereinfachung besser beherrschbar zu machen.

Der Übergang zu KI- und Machine-Learning-Modellen ist daher naheliegender, als viele denken. Mit zunehmender Rechenleistung konnten Mathematiker immer komplexere Formeln mit immer mehr Variablen entwerfen. Der eigentliche Durchbruch: Irgendwann gab es genug Rechenpower, um eine Formel zu entwickeln, ohne selbst über die Zusammenhänge zwischen Input und Output nachdenken zu müssen.

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Wie entsteht aus Daten ein lernendes KI-Modell?

Was passiert eigentlich beim Training eines KI-Modells? Das Prinzip ist immer gleich:

Am Anfang steht eine besonders flexible mathematische Formel mit sehr vielen zufällig eingestellten Variablen („Weights“).
Diese Formel wird mit möglichst großen und vielfältigen Datenmengen „gefüttert“ - zum Beispiel mit Millionen von Texten, Bildern oder Audiodaten.
Im Trainingsprozess ändert das Modell seine Variablen so lange, bis es auf den Trainingsdaten die gewünschten Vorhersagen trifft. Je mehr und bessere Daten es gibt, desto präziser kann das Modell abstrahieren und generalisieren.

Wichtig: Das Modell weiß nicht, was es tut - es steuert einfach nur seine Variablen auf das Ziel hin, die Muster in den Daten möglichst treffsicher vorherzusagen.

Die Trainingsdaten "formen" die Formel sozusagen. Ein Spam-Filter? Ist nichts anderes als eine Formel, die sich so angepasst hat, dass sie E-Mails reinsteckt und "Spam" oder "Nicht Spam" ausspuckt. Ein Sprachmodell? Ist nichts anderes als eine Formel, die Wörter vorhersagen kann.

Wie sieht ein praktisches Modell-Beispiel aus?

Nehmen wir einen Business-Case: Die Vorhersage, ob ein Kunde seine Rechnung pünktlich bezahlt.

Ein einfaches statistisches Modell hätte vielleicht die Variablen „Rechnungshöhe“ und „bisherige Zahlungshistorie“. Nach getaner Analyse von 1.000 Kunden lautet eine mögliche Regel: „Bei Rechnungen über 5.000€ und mehr als zwei verspäteten Zahlungen liegt die Ausfallwahrscheinlichkeit bei 73 %.“

Ein modernes Machine-Learning-Modell würde diesen Prozess tausendfach wiederholen - mit Dutzenden, Hunderten, manchmal Millionen von Variablen, z. B. demografische Daten, Zeitpunkt der Bestellung, Dauer der Kundenbeziehung und vieles mehr.

Noch einmal hochskaliert: Bilderkennungsmodelle haben inzwischen Millionen von Parametern, Sprachmodelle wie GPT-4 sogar mehrere Milliarden. Dabei funktioniert das Prinzip nach wie vor identisch: Die Formel wird durch die Trainingsdaten in eine bestimmte Richtung „geformt“ und lernt dabei, typische Muster zu erkennen und vorherzusagen.

Was sind „Weights“ - und warum sind sie so wertvoll?

Im Machine Learning werden die Variablen eines Modells als „Weights“ oder „Parameter“ bezeichnet. Was nach einer simplen Zahl klingt, ist in der Praxis eine der wichtigsten Ressourcen: Wer diese Werte besitzt, versteht das gesamte Modell - und kann es einsetzen, anpassen oder analysieren.

Die großen KI-Anbieter wie OpenAI (GPT-4) oder Anthropic (Claude) behandeln ihre Weights als Geschäftsgeheimnis und stellen ihre Modelle nur als Schnittstelle (API) zur Verfügung. Das macht es unmöglich, die eigentliche Formel zu analysieren oder lokal zu betreiben. Firmen wie Meta gehen einen anderen Weg: Mit Modellen wie Deepseek und Qwen werden die Weights offen zur Verfügung gestellt (Open Weight), was wesentlich mehr Kontrolle und Flexibilität bietet - aber auch eine ganz neue Verantwortung mit sich bringt.

Diese Weights sind dabei alles andere als klein: Bei 120 Milliarden Parametern belegt das Dateiformat gerne mal 65 GB oder mehr - und bildet nichts Anderes ab als eine große „Lookup-Tabelle“ für gelernten Wahrscheinlichkeiten.

Welche Denkfallen gibt es bei der Bewertung von KI-Modellen?

Das sind die häufigsten Missverständnisse rund um KI-Modelle:

Der Glaube an die „Black Box“ - alles ist undurchsichtig und magisch. Nein: Ein Modell ist mathematisch beschreibbar, wenn auch hochkomplex!
Falscher Perfektionsanspruch - jedes Modell ist eine Vereinfachung, viele Faktoren (wie Datenqualität) limitieren die Vorhersagegenauigkeit.
Misstrauen gegen Modelle, weil Einzelentscheidungen „unerklärbar“ erscheinen. Wichtig: Nicht jede Entscheidung lässt sich 1:1 nachvollziehen, aber das Grundprinzip ist transparent.

FAQ - Die häufigsten Fragen zu KI-Modellen

1. Denkt ein Sprachmodell wie GPT wirklich?
Nein, es sagt nur vorher, welches Wort als Nächstes am wahrscheinlichsten folgt - auf Basis der trainierten Wahrscheinlichkeiten.

2. Was sind eigentlich Weights im KI-Kontext?
Das sind die Zahlen, die das Modell in der Trainingsphase für optimale Vorhersagen ausbildet. Sie sind das eigentliche „Wissen“ des Modells.

3. Worin liegt der praktische Unterschied zwischen klassischen und KI-Modellen?
Klassische Modelle funktionieren meist mit wenigen händisch festgelegten Parametern, KI-Modelle passen sich durch Training auf große Datenmengen selbstständig an und nutzen dafür Millionen oder Milliarden Parameter.

Fazit: Was hilft für den Alltag in der Kommune?

Wer Künstliche Intelligenz einführen oder bewerten will, sollte das Grundprinzip verstehen: Es sind keine Wunderwerke oder „künstliche Gehirne“, sondern statistische Modelle, die durch das Training auf große Datenmengen ihre Parameter („Weights“) so eingestellt haben, dass sie Muster erkennen und Vorhersagen treffen - nicht mehr, aber auch nicht weniger.

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Daniel Benner, Head of Product
Daniel Benner verantwortet bei Ayunis die strategische Weiterentwicklung innovativer KI-Lösungen für Kommunen und öffentliche Institutionen. Sein Ziel: Leistungsfähige, sichere und souveräne KI-Modelle für den kommunalen Einsatz einfach zugänglich machen.
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