KI-Tool Expert (IHK) Berufsbegleitender Onlinekurs Start: 16.05.2025

Artificial Intelligence (AI), auf Deutsch Künstliche Intelligenz (KI), bezeichnet ein Teilgebiet der Informatik, das sich mit der Entwicklung von Systemen beschäftigt, die menschenähnliche Intelligenzleistungen erbringen können. Dazu gehören Fähigkeiten wie Lernen, Problemlösen, Sprachverarbeitung, Wahrnehmung, Planung und in bestimmten Fällen auch kreatives Denken. Ziel von AI ist es, Maschinen oder Programme zu schaffen, die in der Lage sind, Aufgaben auszuführen, die üblicherweise menschliche Intelligenz erfordern.

AI-Systeme beruhen auf Algorithmen und großen Datenmengen, mit denen sie trainiert werden. Besonders bekannt ist der Bereich des maschinellen Lernens (Machine Learning), bei dem Systeme Muster in Daten erkennen und auf dieser Grundlage Vorhersagen treffen oder Entscheidungen treffen können. Ein Spezialfall davon ist das Deep Learning, das auf künstlichen neuronalen Netzwerken basiert und in der Lage ist, sehr komplexe Zusammenhänge zu modellieren – beispielsweise für Bilderkennung oder Sprachverarbeitung.

Die Anwendungen von AI sind vielfältig: Sie reichen von Sprachassistenten wie Siri oder Alexa über personalisierte Empfehlungen in Streamingdiensten bis hin zu automatisierten Diagnosesystemen in der Medizin oder selbstfahrenden Autos.

Gleichzeitig wirft AI ethische, rechtliche und gesellschaftliche Fragen auf. Dazu zählen Bedenken über Datenschutz, Diskriminierung durch algorithmische Entscheidungen, Arbeitsplatzverluste oder die Kontrolle über autonome Systeme. Diese Diskussionen gewinnen zunehmend an Bedeutung, da AI-Technologien immer stärker in alltägliche Prozesse und gesellschaftliche Strukturen eingreifen.

Insgesamt stellt Artificial Intelligence eine Schlüsseltechnologie des 21. Jahrhunderts dar, deren Potenziale und Herausforderungen sowohl wissenschaftlich als auch gesellschaftlich intensiv diskutiert werden. Ihr Verständnis ist für eine kritische Auseinandersetzung mit modernen Technologien unerlässlich.

Was sind Backlinks – und was hat Künstliche Intelligenz (KI) damit zu tun?

Backlinks sind Verlinkungen von anderen Websites auf deine eigene. Sie gelten als eine Art „digitale Empfehlung“ und sind ein zentraler Bestandteil der Suchmaschinenoptimierung (SEO). Je mehr hochwertige Backlinks eine Website hat, desto vertrauenswürdiger und relevanter erscheint sie für Suchmaschinen wie Google. Das kann zu besseren Rankings in den Suchergebnissen führen. Aber Backlink ist nicht gleich Backlink: Es zählt nicht nur die Anzahl, sondern vor allem die Qualität. Ein Link von einer angesehenen und themenrelevanten Website wie z.B. einem bekannten Fachblog hat deutlich mehr Gewicht als ein Link von einer unbekannten, irrelevanten Seite.

Wie KI mit Backlinks zusammenhängt

Suchmaschinen-Algorithmen: Moderne Suchmaschinen setzen KI ein, um Backlinks besser zu bewerten. Googles Algorithmen wie RankBrain oder BERT analysieren, ob ein Link natürlich entstanden ist, ob die verlinkende Seite thematisch passt und ob eventuell ein unnatürliches Linknetzwerk dahintersteckt. So soll Spam vermieden und echte Qualität belohnt werden.

KI-gestützte SEO-Tools: Es gibt zahlreiche SEO-Tools, die KI nutzen, um Backlink-Profile zu analysieren und Optimierungsmöglichkeiten aufzuzeigen. Beispiele sind Ahrefs, SEMrush oder SurferSEO. Diese Tools helfen dabei, gute Linkquellen zu finden, toxische Links zu erkennen oder die Strategien der Konkurrenz zu durchleuchten.

KI für Content-Erstellung im Linkbuilding: Auch bei der Erstellung von Inhalten spielt KI zunehmend eine Rolle. Mit Tools wie ChatGPT lassen sich Texte für Blogbeiträge, Gastartikel oder Outreach-E-Mails schneller erstellen, was den Linkaufbau erleichtert. Allerdings sollte man hier mit Bedacht vorgehen: Google erkennt zunehmend KI-generierte Inhalte und straft künstlichen Linkaufbau ab.

Text mit Chat-GPT generiert

Was bedeutet Crawling und Indexierung?

Stell dir das Internet wie eine riesige Bibliothek vor – mit Milliarden von Webseiten als Bücher. Damit du in dieser Bibliothek etwas finden kannst, braucht es ein System, das die Seiten durchsucht, versteht und abspeichert. Genau das machen Suchmaschinen wie Google.

Crawling

Das ist der erste Schritt.
„Crawling“ bedeutet: Die Suchmaschine besucht Webseiten und schaut, was dort draufsteht.
Das macht sie mit sogenannten Crawlern oder Bots – das sind automatische Programme, die wie Spürhunde das Internet durchstöbern.

Der Crawler:

• findet neue Webseiten,

• schaut, ob sich auf bestehenden Seiten etwas verändert hat,

• folgt Links von einer Seite zur nächsten.

Indexierung

Das ist der zweite Schritt.
„Indexierung“ bedeutet: Die Inhalte der Seite werden gespeichert und in einem riesigen Katalog sortiert.
So ähnlich, wie wenn du ein neues Buch ins Bücherregal einsortierst – es bekommt einen Platz, und man weiß, was drinsteht.

Erst wenn eine Seite im Index ist, kann sie bei Google gefunden werden.

Für wen ist das wichtig?

• Für Website-Betreiber (z. B. Unternehmen, Blogger, Online-Shops):
  Wenn ihre Seite nicht gecrawlt oder indexiert wird, taucht sie nicht bei Google auf – niemand findet sie.

• Für SEO-Experten und Marketer:
  Sie müssen sicherstellen, dass alle wichtigen Seiten gut zugänglich sind und von Google richtig verstanden werden.

• Für Entwickler:
  Sie bauen Websites so, dass sie von Crawlern leicht gelesen werden können (z. B. keine Barrieren wie JavaScript-Fehler oder fehlende Links).

Fazit:

Crawling = Finden der Seite.
Indexierung = Abspeichern und Verstehen der Seite.

Beides ist Grundlage dafür, dass eine Website bei Google gefunden werden kann. Ohne das läuft nichts im SEO!

        🌐 Internet (Millionen Webseiten)
                  ↓
          🤖 Googlebot (Crawler)
         /       |        \
   www.shop1.de  www.blog2.de  www.mein-coffee-shop.de
                            ↓
                    📑 Seite wird gelesen (HTML, Text, Bilder)
                            ↓
               🗂️ Inhalte werden im Google-Index gespeichert
                            ↓
         🔍 Jemand sucht bei Google nach "Coffee Shop in Berlin"
                            ↓
      📲 Google zeigt: www.mein-coffee-shop.de in den Ergebnissen

DSGVO (Datenschutz-Grundverordnung)

Die Datenschutz-Grundverordnung, kurz DSGVO, ist ein Gesetz der Europäischen Union (EU), das den Umgang mit personenbezogenen Daten regelt. Sie gilt seit dem 25. Mai 2018 und betrifft alle Unternehmen, Behörden und Organisationen, die Daten von Menschen in der EU verarbeiten – unabhängig davon, ob sie selbst in der EU sitzen oder nicht.

Was sind personenbezogene Daten?
Das sind alle Informationen, die sich auf eine identifizierbare Person beziehen, zum Beispiel Name, Adresse, Telefonnummer, E-Mail, aber auch IP-Adressen oder Standortdaten.

Worum geht es bei der DSGVO?
Die DSGVO soll sicherstellen, dass Menschen selbst bestimmen können, was mit ihren Daten passiert. Unternehmen dürfen Daten nur dann erheben, speichern oder weitergeben, wenn es dafür einen klaren Grund gibt – zum Beispiel eine Einwilligung der betroffenen Person oder eine gesetzliche Pflicht.

Welche Rechte haben Personen laut DSGVO?
Jede Person hat das Recht:

• zu erfahren, welche Daten über sie gespeichert sind (Auskunftsrecht)

• falsche Daten korrigieren zu lassen (Recht auf Berichtigung)

• ihre Daten löschen zu lassen (Recht auf Löschung)

• der Nutzung ihrer Daten zu widersprechen

• ihre Daten mitzunehmen, zum Beispiel zu einem anderen Anbieter (Datenübertragbarkeit)

Was müssen Unternehmen tun?
Unternehmen müssen genau dokumentieren, welche Daten sie speichern, warum sie das tun und wie sie die Daten schützen. Sie müssen technische und organisatorische Maßnahmen treffen, damit die Daten sicher sind. Bei einem Datenleck müssen sie dies unter Umständen melden – sowohl an die Behörden als auch an die Betroffenen.

Warum ist das wichtig?
In einer digitalen Welt, in der viele Daten gesammelt werden, schützt die DSGVO die Privatsphäre der Menschen und sorgt für mehr Transparenz und Kontrolle.

Kurz gesagt: Die DSGVO sorgt dafür, dass persönliche Daten nicht einfach so gesammelt oder genutzt werden dürfen – sondern nur mit guten Gründen und klaren Regeln.

Die Faktentreue (engl. factual accuracy) beschreibt die Übereinstimmung der von einer Künstlichen Intelligenz (KI) generierten Inhalte mit überprüfbaren, realen Tatsachen. Gerade im professionellen Umfeld – beispielsweise in der Gebäudereinigung, im Sachverständigenwesen oder in der Wissenschaft – ist Faktentreue ein zentraler Qualitätsfaktor bei der Nutzung von KI-gestützten Tools.

Künstliche Intelligenz, insbesondere Large Language Models (LLMs) wie ChatGPT, generieren Inhalte auf Basis von Wahrscheinlichkeiten und Mustern, nicht auf Grundlage eines „Wissens“. Fehlerhafte oder veraltete Aussagen können dadurch entstehen, insbesondere wenn das Prompting (also die Eingabeanweisung an die KI) unklar, unvollständig oder missverständlich formuliert ist.

Prompting als Schlüsselfaktor:
Ein präzises, kontextreiches Prompting ist entscheidend für die Faktentreue der KI-Ausgabe. Folgende Aspekte erhöhen die Qualität:

• Klare Zieldefinition (z. B. „wissenschaftlich“, „DIN-konform“, „juristisch korrekt“)

• Zeitliche Einordnung („nach aktuellem Stand 2025“)

• Quellenverweise explizit einfordern

• Rolle definieren („Handle als Sachverständiger für Gebäudereinigung“)

Maßnahmen zur Steigerung der Faktentreue:

• Mehrstufige Promptstruktur: Zuerst eine Rohantwort generieren lassen, danach gezielte Nachfragen stellen („Bitte überprüfe deine Aussagen auf formale Richtigkeit“).

• Cross-Check mit Fachliteratur oder Normen: Aussagen durch Fachquellen validieren (z. B. DIN-Normen, wissenschaftliche Publikationen).

• KI-gestützte Quellenprüfung: Tools wie Bing Search, Webpilot oder WolframAlpha zur Quellensicherung einbinden.

• Rollenbasiertes Prompting: Durch die Zuweisung einer Fachrolle kann die KI ihre Antwort stilistisch und inhaltlich besser ausrichten.

Fazit: Faktentreue entsteht nicht automatisch – sie ist das Resultat eines fundierten Promptings, fachlicher Kontrolle und gezielter Validierung. Wer KI sinnvoll nutzen möchte, muss diese Verantwortung aktiv übernehmen.

GPT steht für „Generative Pre-trained Transformer“. Es handelt sich um ein KI-Sprachmodell, das von OpenAIentwickelt wurde und Texte verstehen, erzeugen und beantworten kann – so, wie es ein Mensch tun würde.

Was bedeutet das im Einzelnen?

• Generative: GPT kann neuen Text erzeugen – zum Beispiel Geschichten schreiben, Fragen beantworten oder E-Mails formulieren.

• Pre-trained: Bevor GPT genutzt wird, wird es mit riesigen Mengen an Text aus dem Internet trainiert – z. B. Bücher, Webseiten, Zeitungsartikel. Dadurch „lernt“ es, wie Sprache funktioniert.

• Transformer: Das ist die technische Architektur hinter GPT. Sie hilft der KI, den Kontext eines Textes zu verstehen – also z. B. was ein Wort bedeutet, abhängig davon, was vorher gesagt wurde.

Was kann GPT?

GPT kann viele Aufgaben übernehmen, bei denen Sprache oder Text eine Rolle spielen, z. B.:

• Texterstellung: Schreiben von Artikeln, Blogbeiträgen oder Produktbeschreibungen
  Beispiel: GPT erstellt automatisch eine Stellenanzeige auf Grundlage weniger Stichworte.

• Fragen beantworten: GPT kann Sachfragen beantworten oder komplexe Themen erklären
  Beispiel: „Was ist der Unterschied zwischen Wetter und Klima?“ – GPT gibt eine verständliche Antwort.

• Übersetzen: GPT kann Texte in andere Sprachen übertragen
  Beispiel: Eine E-Mail wird von Deutsch ins Englische übersetzt.

• Zusammenfassen: Lange Texte werden in kurze, verständliche Versionen umgewandelt
  Beispiel: GPT liest einen Bericht und liefert die wichtigsten Punkte in Stichworten.

• Dialog führen: GPT kann wie ein Chatpartner auf Fragen oder Anfragen reagieren
  Beispiel: Kundensupport über Chat – GPT gibt automatisierte, aber passende Antworten.

Wo wird GPT eingesetzt?

GPT kommt in vielen Bereichen zum Einsatz, z. B.:

• Kundenservice (automatisierte Chats)

• Marketing (Texte für Werbung oder soziale Medien)

• Bildung (Erklärungen, Lernhilfen)

• Softwareentwicklung (Code-Vorschläge oder Fehlererklärungen)

Fazit

GPT ist ein vielseitiges Textwerkzeug auf KI-Basis, das Sprache versteht und sinnvoll einsetzt. Auch wenn es kein echtes Verständnis wie ein Mensch hat, kann es in vielen Bereichen Zeit sparen und unterstützen – vor allem bei Aufgaben rund um Sprache und Information.

Keyword=Suchbegriff

Ein Keyword ist ein Wort oder eine Wortgruppe, die Menschen in Suchmaschinen wie Google eingeben, um Informationen zu finden. In der Suchmaschinenoptimierung (SEO) dienen Keywords dazu, Inhalte so zu gestalten, dass Suchmaschinen sie leichter erkennen und anzeigen.

Keyword & KI

Quelle: ChatGPT

Ein lokales LLM (Large Language Model) ist ein Sprachmodell, das direkt auf der Hardware des Nutzers – also dem eigenen Computer, Laptop oder Server – ausgeführt wird. Dies steht im klaren Gegensatz zu Cloud-basierten LLMs (wie z.B. ChatGPT von OpenAI oder Gemini von Google), bei denen die Anfragen über das Internet an die Server der Anbieter gesendet und dort verarbeitet werden.

Die Kernidee lokaler LLMs ist es, dem Nutzer mehr Kontrolle und Autonomie über die KI-Nutzung zu geben. Die wichtigsten Vorteile sind:

1. Datenschutz und Sicherheit: Da alle Daten und Prompts auf dem eigenen Gerät verbleiben, gibt es keine Weitergabe potenziell sensibler Informationen an Dritte. Dies ist besonders für Unternehmen oder bei der Verarbeitung vertraulicher Daten entscheidend.

2. Kostenkontrolle: Nach der initialen Einrichtung (und ggf. Hardware-Anschaffung) fallen keine nutzungsbasierten Gebühren pro Anfrage oder Token an, wie es bei vielen Cloud-Diensten der Fall ist.

3. Offline-Fähigkeit: Einmal eingerichtet, können viele lokale LLMs ohne aktive Internetverbindung genutzt werden.

4. Anpassbarkeit: Viele lokal lauffähige Modelle sind Open-Source. Das ermöglicht es, sie für spezifische Aufgaben weiterzutrainieren (Fine-Tuning) oder anzupassen.

5. Unabhängigkeit: Man ist nicht von der Verfügbarkeit, den Nutzungsbedingungen oder Preisänderungen externer Anbieter abhängig.

Die Herausforderungen beim Einsatz lokaler LLMs liegen vor allem in den Hardware-Anforderungen. Leistungsstarke Modelle benötigen oft eine potente Grafikkarte (GPU) mit viel VRAM, ausreichend Arbeitsspeicher (RAM) und Speicherplatz. Zudem kann die Einrichtung und Wartung technisches Verständnis erfordern. Die Leistungsfähigkeit der größten, öffentlich verfügbaren lokalen Modelle erreicht oft noch nicht ganz das Niveau der Spitzenmodelle der großen Cloud-Anbieter, aber die Entwicklung schreitet rasant voran.

Technisch gesehen lädt man eine Modelldatei (oft mehrere Gigabyte groß) herunter und nutzt spezielle Software (z.B. Ollama, LM Studio, text-generation-webui), um das Modell zu laden und damit zu interagieren.

Zusammenfassend ermöglichen lokale LLMs einen datenschutzfreundlicheren, potenziell kostengünstigeren und kontrollierbareren Zugang zu fortschrittlicher Sprach-KI, erfordern aber entsprechende Hardware und mitunter technisches Know-how.

Definition und Bedeutung:
Maschinelles Textverständnis beschreibt die Fähigkeit von KI-Systemen, geschriebene Sprache zu analysieren, zu interpretieren und in einen semantischen Zusammenhang zu setzen. Es handelt sich dabei nicht um echtes „Verstehen“ im menschlichen Sinne, sondern um die rechnergestützte Verarbeitung und Ableitung von Bedeutung aus natürlichsprachlichen Texten – z. B. Fragen, Anleitungen, E-Mails oder Verträgen.

Technischer Hintergrund:
Die Grundlage bilden sogenannte Natural Language Processing-Verfahren (NLP), die über Trainingsdaten semantische, syntaktische und pragmatische Muster lernen. Besonders leistungsfähig sind aktuelle Large Language Models (LLMs), die auf Milliarden von Textbausteinen trainiert wurden. Sie sind in der Lage, selbst komplexe Inhalte zu erfassen, Bedeutungen herzuleiten und sprachlich kohärente Antworten zu generieren.

Praxisbezug und Anwendung:
Maschinelles Textverständnis kommt in zahlreichen KI-gestützten Tools zum Einsatz, z. B.:

• Microsoft Copilot: Zusammenfassen, Kategorisieren und Überarbeiten von E-Mails oder Berichten

• ChatGPT: Beantwortung von Fragen auf Basis von Kontextinformationen

• DeepL Write: Stilistische Optimierung und inhaltliches Feintuning von Texten

• juristische KI-Systeme: Analyse von Vertragsklauseln oder Gesetzestexten

Für Fachkräfte bedeutet das: Sie können zeitintensive Lese- oder Schreibarbeiten effizient delegieren – müssen aber die Limitationen der Systeme kennen. Besonders kritisch ist der Umstand, dass KI-Modelle mit hoher sprachlicher Überzeugungskraft auch falsche Interpretationen generieren können (siehe Halluzination).

Quelle:  Wikipedia – Natural language understanding

Natural Language Processing (kurz: NLP) ist ein Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz (KI), das sich mit der Verarbeitung, Analyse und Generierung menschlicher Sprache durch Computer beschäftigt. Ziel von NLP ist es, Maschinen dazu zu befähigen, gesprochene oder geschriebene Sprache zu verstehen, darauf zu reagieren und selbst sinnvolle sprachliche Inhalte zu erzeugen.

NLP kommt in vielen digitalen Anwendungen zum Einsatz, etwa bei Spracherkennungssystemen wie Alexa oder Siri, bei automatischen Übersetzungsdiensten, in Chatbots, bei Rechtschreibprüfungen oder auch in Textgenerierungstools wie ChatGPT. Diese Technologien analysieren Sprachmuster, Satzstrukturen und Bedeutungszusammenhänge, um mit Menschen in einer möglichst natürlichen Weise zu kommunizieren.

Technisch basiert NLP auf Methoden wie Tokenisierung (Zerlegung von Texten in Wörter oder Wortgruppen), Grammatik- und Syntaxanalyse, Stimmungsanalyse (Sentiment Analysis), Textklassifikation sowie Named Entity Recognition, also dem Erkennen von Eigennamen und Begriffen. Moderne NLP-Systeme greifen dabei auf riesige Textmengen und komplexe Modelle zurück, um semantische Zusammenhänge zu erfassen.

Ein zentraler Anwendungsbereich von NLP ist die automatisierte Texterstellung. Durch sogenannte Sprachmodelle (z. B. GPT-Modelle) können Programme ganze Texte verfassen, Fragen beantworten oder Inhalte zusammenfassen. Damit verändert NLP die Art und Weise, wie Menschen mit Computern kommunizieren – weg von starren Befehlen, hin zu natürlicher Sprache.

NLP entwickelt sich rasant weiter und spielt eine immer größere Rolle in digitalen Geschäftsprozessen, Bildung, Kundenservice und Alltagskommunikation.

Quelle:
– ChatGPT, OpenAI