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Wissenstransfer im Bereich Künstliche Intelligenz

WISSENSTRANSFER | IMPULSVORTRÄGE | TRAININGS & SCHULUNGEN

KI in der Praxis
Chancen für Sie als Mensch & Ihr Unternehmen

Künstliche Intelligenz bietet zahlreiche Möglichkeiten für Unternehmen. Diese Präsentation zeigt Ihnen Risiken und Herausforderungen im Umgang mit KI-Technologien aber auch Chancen und praktischen Anwendungen.

Welchen Themen streifen wir heute?
Begriffe

KI, LLM, Prompt

Risiken

DeepFakes & Digitale Gewalt

Herausforde-rungen

Regulierung & Datenschutz

Chancen

Praktische Anwendungen

Werkzeuge

KI-Systeme im Einsatz

BOBBY und die KI BOX
LENA Learning Engineered Neural Assistant

Ein fortschrittliches KI-System, das speziell für Lernprozesse entwickelt wurde und als intelligenter Assistent fungiert.

Rob Galler - Motivation - Ideologie -

Das K i nside Team

KI beginnt nicht mit Daten, sondern mit Vertrauen, Haltung und Neugier. Bei uns steht der MENSCH im Mittelpunkt

Phillip Braun

Daniela Purps Saskia Pircer Rob Galler - der Gründer



Veränderung: Lernen & Wissen
1
Begrenztes WISSEN
AUSWENDIG LERNEN

In der Ära von Lexika und Brockhaus stand das Speichern von Wissen im Vordergrund – Lernen bedeutete, Fakten dauerhaft im Kopf zu behalten.

1985: Nicht ständig verfügbar

2
Unbegrenztes WISSEN
GEZIELT FINDEN

Mit dem Internet verlagerte sich der Fokus: Nicht mehr alles wissen, sondern wissen, wo und wie man es findet – Recherche wurde zur Kernkompetenz.


1997: Ständig verfügbar

3
ERGEBNISSE definieren
GEZIELT GESTALTEN

Mit KI beginnt eine neue Phase: Lernen heißt jetzt, durch gutes Prompting präzise Ergebnisse zu erzeugen – der Mensch wird vom Wissens-konsumenten zum Wissensgestalter.

2021: Teil der Gesellschaft

25 Jahre Veränderung im Schnelldurchlauf


Technologische Evolution

Die Entwicklung von Wissensquellen hat sich dramatisch verändert - von physischen Lexika über das Internet bis hin zu KI-Systemen, die Teil unseres täglichen Lebens werden.

Neue Interaktionsformen

Moderne Technologien wie Smart Glasses und Augmented Reality verändern grundlegend, wie wir mit Informationen interagieren und sie in unseren Alltag integrieren.

Zukunftsperspektiven

KI wird zunehmend in unsere Umgebung eingebettet sein und uns kontinuierlich mit relevanten Informationen versorgen, ohne dass wir aktiv danach suchen müssen.

Wir machen alles ganz langsam, ruhig und gelassen, genau in der Zeit die es braucht!
- denn wer hetzt verliert, wer liebt gewinnt -
Begriffe & Was ist KI eigentlich?

KI (AI)

Künstliche Maschinen, die Aufgaben lösen, die sonst menschliche Intelligenz brauchen – z. B. Sprache verstehen, Bilder erkennen, aus Daten lernen und Entscheidungen unterstützen

LLM

Großes Sprachmodell: aus vielen Texten trainiert, erzeugt und versteht Sprache – beantwortet Fragen, schreibt/fasst zusammen/übersetzt und ist die Grundlage vieler Chatbots.

PROMPT

Aufforderung an die KI

Generative KI

KI, die als Antwort auf den Prompt Inhalte wie Text, Bilder, Video, Audio oder Softwarecode generiert.

3 Arten von KI
ANALYTISCHE KI
Analyse & Planung
  • Daten analysieren, Muster erkennen, entscheidungsrelevante Erkenntnisse gewinnen
  • Große Datensätze verarbeiten, um Ergebnisse vorherzusagen oder Informationen zu klassifizieren
  • Keine Inhaltsgenerierung — reine Analyse und Erkennung
GENERATIVE KI
Kreativität & Sparring
  • Neue Inhalte (Text, Bild, Audio, Video) aus erlernten Mustern generieren
  • Ausgabeorientiert: auf Prompts mit originellen, synthetisierten Ergebnissen reagieren
  • Im Gegensatz zur analytischen KI: Erstellung, nicht Klassifizierung
RPA*
Ausführen & Automatisieren
  • Softwareroboter, die repetitive, regelbasierte digitale Aufgaben automatisieren
  • Menschliche Systeminteraktionen über vordefinierte Workflows nachahmen
  • Keine KI oder maschinelles Lernen — reine regelbasierte Ausführung.

*Robotische Prozessautomatisierung

KI im Business benötigt die Kombination aus analystischer & Generativer KI.
Bekannte KI-Varianten
Assistant
  • Konversations-KI-Systeme die auf natürlichsprachliche Eingaben reagieren (Text/Sprache)
  • Aufgabenorientiert: Fragen beantworten, definierte Aufgaben auf Nutzeranfrage ausführen
  • Arbeiten innerhalb fester Parameter — reaktiv, nicht autonomfixed parameters — reactive, not autonomous
Avatar
  • Visuelle oder sprachbasierte digitale Personas, die KI-Systeme repräsentieren
  • Menschenähnliche, ansprechende Interaktionsschnittstellen schaffen
  • Anwendungsfälle: Kundenservice, Bildung, virtuelle Umgebungen
Agent
  • Autonome KI-Systeme, die komplexe Aufgaben selbstständig ausführen
  • Zielorientiert: Entscheidungsfindung, Tool-/API-Interaktion ohne ständige menschliche Eingabe
  • Aktionen über Workflows hinweg verketten um definierte Ergebnisse zu erzielenross workflows to achieve defined outcomes
ROBOTER - die neuen Wegbegleiter ?
ROBOTER - die neuen Wegbegleiter ?

Quelle: IFR World Robotics Report 2025

Medizinroboter Wachtum von +91%
Chirurgie
+41%
Rehabilitation – nicht-invasive Therapie
+106%
Diagnostische und medizinische Laboranalytik
+610%

Quelle: IFR World Robotics Report 2025

Ein LLM berechnet keine Wahrheit, sondern Wahrscheinlichkeiten
So funktioniert die Transformer Architektur

Ist das überhaupt wichtig zu wissen?

Komplexität & der fast Run im KI Hype
Beginnen wir ganz einfach als Erklärbär….
Konzentrieren WIR uns auf das WESENTLICHE

Statt uns in der Komplexität zu verlieren, fokussieren wir uns auf praktische Anwendungen von KI.

GPT, LLM & CO – mega einfach erklärt

Große Sprachmodelle sind im Kern Systeme, die auf Basis von Wahrscheinlichkeiten vorhersagen, welcher Text auf einen gegebenen Input folgen sollte.

Der PROMPT: Die Kunst der Anweisung

Ein "Prompt" ist eine Anweisung oder ein Hinweis, den man der KI gibt, um eine bestimmte Aufgabe auszuführen.

Die Kunst bei KI: Ergebnisse definieren

Entscheidend ist, vorher zu wissen, welches Ergebnis man haben will und wie man die KI entsprechend anweisen kann.

Was ist eigentlich Künstliche Intelligenz?
Genarative Pre-Trained Transformer am Beispiel von ChatGPT erklärt
Bekannte LLM-Modelle und Chatbots




Was bedeutet Prompt?

PROMPT - Aufforderung

Ein "Prompt" ist im Kontext von Künstlicher Intelligenz eine Anweisung, die man der KI gibt, um eine bestimmte Aufgabe auszuführen. DIE KUNST DABEI…. vorher zu wissen, welches Ergebnis man haben will.

Prompt Architektur


Risiken… DeepFakes & Digitale Gewalt
Was versteht man unter Deepfakes

Der Begriff setzt sich aus den Wörtern Deep, welches für "deep learning" (zu Deutsch "tiefgehendes Lernen") steht und Fake, zu Deutsch "Fälschung" zusammen.

Technologische Grundlage

Deepfakes basieren auf komplexen neuronalen Netzwerken, die große Mengen an Daten analysieren, um täuschend echte Fälschungen zu erzeugen.

Gesellschaftliche Risiken

Die Technologie ermöglicht die Erstellung von gefälschten Videos und Audioinhalten, die kaum von echten zu unterscheiden sind und für Desinformation genutzt werden können.

Beispiel Prompt: „Generiere mir ein Bild des Piraten Captain Jack Sparrow” In Midjourney

KI Video & Bildgenerierung – 2022-2026
2022

Erste KI-Bildgeneratoren mit erkennbaren Artefakten

2023

Verbesserte Qualität und Detailgenauigkeit

2024

Integration von Video-Generierung und Animation

2025/2026

Fotorealistische Ergebnisse - nicht von echten unterscheidbar

Welches Bild ist "ECHT"?

MIDJOURNEY & FLUX 02 2025 - Die Unterscheidung zwischen KI-generierten und echten Bildern wird zunehmend schwieriger, was neue Herausforderungen für die Authentizitätsprüfung mit sich bringt.
(#2 ist echt und nicht KI generiert)

Was ist echt – Was KI generiert?
Gefahr
Herausforderungen
4 Dinge, die es grundsätzlich zu beachten gilt!

Neben kritischer, moralischer und logischer Denkfähigkeit, die man immer ins Bewusstsein rufen sollte...gibt es

Welche Absicht steckt hinter einer Meldung?

klassische Absichten bei Fakes: Angst, Zeitdruck, Autorität, Geld, Daten

Von wem stammt
diese Meldung?

Absenderqualität: Bei Entscheidungen im Unternehmen zählen nur nachprüfbare Absender und bekannte Kanäle

Was ist die Quelle
der Meldung?

Absender ist nicht Quelle; Ohne Quelle ist es eine Behauptung, keine Information

Lässt sich die Meldung im Internet belegen?

immer prüfen oder intern klären

Künstliche Intelligenz: Herausforderungen

KI-VO (AI Act) ist Teil der Bemühungen der EU, den Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) in der Union zu regulieren und sicherzustellen, dass KI-Systeme sicher, transparent und ethisch vertretbar sind.

Unannehmbares Risiko

Verbotene KI-Systeme

Hohes Risiko

Strenge Regulierung

Begrenztes Risiko

Transparenzanforderungen

Minimales Risiko

Selbstregulierung

Größte Herausforderung: MENTALITÄT
Seit dem 2. Februar 2025 sind Unternehmen verpflichtet

Gemäß Artikel 4 des EU AI Acts müssen Unternehmen sicherstellen, dass ihre Mitarbeitenden über ausreichende KI-Kompetenzen verfügen.

Kultureller Wandel notwendig

Die größte Herausforderung liegt nicht in der Technologie selbst, sondern in der Bereitschaft, neue Denkweisen zu adaptieren und traditionelle Arbeitsweisen zu hinterfragen.

Kontinuierliche Weiterbildung

Unternehmen müssen in die KI-Bildung ihrer Mitarbeiter investieren, um wettbewerbsfähig zu bleiben und die Anforderungen der EU-Regulierung zu erfüllen.

The GERMAN ANGST...

Die deutsche Angst vor einer technlogischen Arbeitslosigkeit eine traurige Geschichte durch die Zeit

Zyklische Wirtschaftsentwicklung Regelmäßigkeiten
Innovation

Neue Technologien entstehen

Wachstum

Verbreitung und wirtschaftlicher Aufschwung

Regulierung

Rechtliche Rahmenbedingungen entstehen

Anpassung

Wirtschaft passt sich an neue Bedingungen an

Die Einführung neuer Technologien wie KI folgt historisch betrachtet einem zyklischen Muster, bei dem auf Innovationsphasen Wachstum, Regulierung und wirtschaftliche Anpassung folgen.

Quellenbasis: russische Wirtschaftswissenschaftler Nikolai D. Kondratieff

Entwicklungsgeschwindigkeit
Digitaler Basistechnologien
Chat GPT – die 100 Mio. Nutzerschwelle


Wöchentliche ChatGPT-Nutzer

Quellen: OpenAI (2022–2026), Stanford AI Index 2026, TechCrunch, Backlinko

Der verborgene Wasser & Energiehunger der KI
Das Trainingsproblem Stromverbrauch

GPT-3 Training
34 Tage Training | 175 Mrd. Paramter

* Jahresverbrauch von ~ 120 dt. Haushalten

1.287
MWH*

GPTGPT-4 Training

* Jahresverbrauch einer Kleinstadt

~60.000
MWH*

1 Mio. Mega Watt Stunden = 1000 Giga Watt Stunden = 1 Terra Watt Stunde

Quelle: Mosharaf Chowdhury, Universität Michigan

Die globalen Dimensionen
Tech-Giganten dominieren den Energieverbrauch

1 TWh entspricht ungefähr dem Jahresstromverbrauch von rund 200 000 bis 300 000 EU‑Haushalten.

Quellen: Google Sustainability Report 2025; Microsoft Sustainability Report 2024; IEA – Energy and AI Report 2025; Amazon/AWS Environmental Report 2024; Meta Sustainability Report 2024

Die Wasserkrise - der unsichtbare Durst

KI Rechenzentren verbrauchen 2x mehr Wasser als konventionelle Rechenzentren

GPT-3 Training
34 Tage Training | 175 Mrd. Paramter

*~ 3,5 olympische Schwimmbecken

5,4 Mio.
Liter*

Google USA 2021

*Jahresverbrauch einer Stadt wie Augsburg

12,7 Mrd.
Liter*

Quelle: Li, P. et al. (2023): „Making AI Less 'Thirsty': Uncovering and Addressing the Secret Water Footprint of AI Models" Universitäten UC Riverside & University of Texas Arlington

Was bedeutet das konkret?
1 ChatGPT Anfrage: 2-4 WH

= 1 LED Lampe für 1 Stunde

1 Bild-Generierung: 3,6 Wh

= 100% Smartphone Laden

10‑Sek.‑Video: 1 kWh

= 10 Stunden Fernsehen

1 ChatGPT Konversation (20-50 Fragen):
10-30 Bild-Generierungen:
0,5‑Sek.‑Video

= 500ml Wasser


Quellen: Epoch AI (Feb. 2025), Stanford University & AXA (2024): „Energy Scaling Laws for Diffusion Models“, MIT Technology Review (2025):„We did the math on AI's energy footprint", Li, P. et al. (2023): „Making AI Less Thirsty", UC Riverside & UT Arlington

Chancen: Ressourcen schonen mit KI
KI für weniger Chemie im Essen, Böden & Wasser
Beispiele Live (nur im Impulsvortrag)
Kühlschrank und Ihre Blutwerte

KI kann Gesundheitsdaten analysieren und personalisierte Ernährungsempfehlungen geben, die mit Ihrem Kühlschrankinhalt abgestimmt werden.

Professionelles Prompting

Im Bildungssektor kann KI innovative Unterrichtsaktivitäten entwickeln und personalisierte Lernmaterialien, z.B. mit Gamma erstellen, Inkl. Text, Bild und Layout.

Onboarding Mitarbeiter

KI-Assistenten können den Einarbeitungsprozess neuer Mitarbeiter unterstützen und personalisierte Schulungsmaterialien bereitstellen.

Automation

Aus einem Wordpress Blogbeitrag, schreibt ChatGPT automatisert nach Vorgaben und passend zu den Plattform Anforderungen einen Beitrag zur Bewerbung für Facebook, Instagram, X, Linkedin und als E-Mail an Kollegen.

Transkription mit Plaud

Wie wäre es, wenn jemand objektiv und multikomplex Protokolle aufzeichnet und zur Weiterverarbeitung transkribiert.


Notebook LM

URLs oder hochgeladenen Dokumenten analysieren und zusammenfassen. Erstellung von Podcasts, Mindmaps, Lernkarten und Zusammenfassungen, um das Lernen und die Informationsverarbeitung zu erleichtern.

Suno: Musik erstellen

Aus einem Prompt mit Songext und Musikrichtung, erstellt suno individuelle Musik

Reiseplanung mit Manus

aus einem Prompt mit Reisedatum, Ort, Budget und Vorlieben, baut der Agent eine Website mit Resurant Vorschlägen, kulturellen Events zu der Zeit, Sehenswürdigkeiten, etc.

Website erstellen mit Lovable

aus einem Prompt mit deinen Anforderungen, Fakten und Kontext, baut Lovable eine voll funktionsfähige Website mit Impressum, Datenschutz, Cookie Banner, kontaktformular und allen Bildern und Texten in deinem Corporate Design.



© Kinside - Rob Galler, 2026 – alle Rechte vorbehalten.

Hinweis zur sprachlichen Gestaltung der Schulungsunterlagen

In unseren Unterlagen wurde – zugunsten einer besseren Lesbarkeit und Verständlichkeit – weitestgehend auf gendergerechte

Sprachformen verzichtet. Selbstverständlich sind alle Personen – unabhängig von Geschlecht, Identität oder Lebensform –

gleichermaßen angesprochen und eingeschlossen.

Dieser Ansatz dient ausschließlich der sprachlichen Vereinfachung und stellt keine Wertung oder Ausgrenzung dar.


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