Die Begriffe, die in jedem zweiten KI-Pitch fallen — hier in Schweizer Klartext erklärt. Wir berichten, was sie für ein KMU wirklich bedeuten.
Wer kontrolliert Ihre Daten — und nach welchem Recht?
Datensouveränität heisst: Sie wissen jederzeit, wo Ihre Daten liegen, wer darauf zugreifen kann und welchem Recht das unterliegt. Für Schweizer KMU heisst das in der Regel: Daten auf Schweizer Servern, Betreiber unter Schweizer/EU-Recht, keine Weitergabe an Drittstaaten.
Beispiel: Eine Treuhand-KMU darf Mandantendaten nicht in ein US-Modell schicken, das Trainingsdaten weiterverwenden könnte.
Das Sprachmodell hinter ChatGPT, Gemini & Co.
Ein LLM ist ein KI-Modell, das auf riesigen Textmengen trainiert wurde und Sprache vorhersagt. Bekannt: GPT (OpenAI), Gemini (Google), Claude (Anthropic), Apertus (Schweiz). Sie ‚wissen' nichts — sie rechnen Wahrscheinlichkeiten.
Die KI sucht erst in Ihren Dokumenten, dann antwortet sie.
Statt das Modell auf Ihre Daten zu trainieren, lässt RAG die KI bei jeder Frage erst in einer Wissensdatenbank suchen und antwortet dann mit Quellen. Sicherer, billiger, nachvollziehbarer als Fine-Tuning.
Beispiel: Ein Chatbot, der Fragen zu Ihren AGBs beantwortet — und die richtige Stelle zitiert.
Wenn die KI etwas erfindet, das plausibel klingt.
LLMs erfinden manchmal Fakten, Zitate, Quellen — sie klingen souverän, sind aber falsch. Risikomanagement: kritische Antworten immer verifizieren, RAG mit Quellen-Zwang einsetzen, Mensch im Loop.
Ein bestehendes Modell auf Ihre Daten nachtrainieren.
Aufwendig, teuer, oft unnötig. Für die meisten KMU-Anwendungen reicht RAG oder ein guter Prompt. Fine-Tuning lohnt nur, wenn Stil, Tonalität oder ein sehr spezifisches Format wichtig sind.
Die KI läuft auf Ihrer eigenen Hardware.
Maximale Kontrolle, maximaler Aufwand. Realistisch für KMU nur mit dediziertem IT-Partner oder Schweizer Cloud-Anbieter. Modelle wie Llama 3, Mistral oder Apertus laufen auf eigenen GPUs.
Die EU-Regulierung für KI-Systeme.
Stuft KI-Anwendungen nach Risiko ein. Schweizer KMU sind betroffen, sobald sie EU-Kunden bedienen. Hochrisiko-Systeme (HR, Kredit, Gesundheit) brauchen Dokumentation, Risikoanalyse, menschliche Aufsicht.
Die Kunst, der KI klare Anweisungen zu geben.
Gute Prompts sind spezifisch, geben Kontext, Format und Beispiele. 80% der Qualität einer KI-Antwort entscheidet sich im Prompt. Kein Hexenwerk — Übung.
Wie Texte mathematisch ‚vergleichbar' werden.
Ein Embedding ist die Übersetzung eines Textes in eine Zahlenreihe. Ähnliche Texte → ähnliche Zahlen. Grundlage für semantische Suche, RAG und Empfehlungssysteme.
Das öffentliche Schweizer Sprachmodell.
Apertus ist ein an der ETH/EPFL entwickeltes Open-Weights-LLM. Trainingsdaten und Gewichte sind transparent. Für KMU interessant, wenn Datensouveränität und Erklärbarkeit zählen.