Pizzaschule? Nein – KI-Schule.
KI verständlich erklärt
19 Artikel, ein Fundament: Wie Sprachmodelle funktionieren, was sie können und wo sie scheitern, wie man sie richtig nutzt – und was von Coding über Sicherheit und Hardware bis zu Praxis, Kosten und Recht zählt. Mit zitierfähigen Quellen belegt.
Lieber nach Aufgabe? Wofür welche KI · Begriffe nachschlagen im Glossar · Modelle vergleichen im Katalog.
19 von 19 Artikeln
Fundament
Wie KI funktioniert – und wie sie sich verhält.
KI-Grundlagen
Wie KI-Sprachmodelle funktionieren
Tokens, Kontextfenster, Transformer, Parameter – die Bausteine, ohne die der Rest nicht klickt.
Verhalten
Was Sprachmodelle können – und wo sie scheitern
Halluzination, Temperatur, Reasoning-Modelle, Wissensstichtag – die Eigenheiten, die man im Alltag spürt.
Anwenden & Bauen
Prompting, Agenten, Coding und Frontend in der Praxis.
Techniken
KI richtig nutzen: Prompting, RAG, Agenten
Von der klaren Anweisung über RAG und Tool-Use bis zu Agenten und MCP – die Techniken, die aus einem Chat ein Werkzeug machen.
Agentic Engineering
KI-Coding: Agenten statt Autocomplete
Wie KI das Programmieren verändert – vom Tippen einzelner Zeilen zum Dirigieren von Agenten. Was belegt ist, was Praxis-Konsens, wo die Grenzen liegen.
Webdesign & UI
KI im Frontend & Design: vom Mockup zum Prompt
Wie KI das Gestalten und Bauen von Oberflächen verändert – Prompt statt Mockup, Design-to-Code, generierte Assets. Was die Werkzeuge können, wo sie scheitern, und warum das Design-System zur Leitplanke wird.
Agenten & Tooling
KI-Agenten, Tool-Use & MCP: wenn das Modell selbst handelt
Wie aus einem Sprachmodell ein handelndes System wird – Werkzeuge aufrufen, mehrschrittig planen, über MCP andocken. Was einen Agenten von einem Workflow trennt, wie er arbeitet, und wo die Grenzen liegen.
Werkzeugschicht
Das Modell verstärken: Kontext, Gedächtnis und Skills
Das Modell ist gesetzt – der Hebel ist, was es sieht und behält. Kontext-Engineering, Gedächtnis, Wissensgraphen und Skills holen mehr aus demselben Modell heraus.
Agenten orchestrieren
Mehragenten-Orchestrierung: Sub-Agenten, Teams und selbstgebaute Workflows
Sub-Agenten, Agent-Teams und selbstgebaute Workflows – die Handwerksschicht über den Agenten-Grundlagen. Und warum Diversität und klare Hierarchie mehr bringen als bloß mehr Agenten.
Modelle, Kosten & Benchmarks
Die Landschaft, was sie kostet und wie man sie misst.
Modelle
Die KI-Modell-Landschaft: wer baut was
Claude, GPT, Gemini, Llama, DeepSeek & Co. – proprietär gegen open-weight, und warum es kein „bestes“ Modell gibt.
Kosten
Was KI kostet: Token-Preise, TCO und der Markt
Wie Token-Abrechnung funktioniert, welche Hebel die Rechnung senken und ob hinter dem Boom eine Blase steckt.
Evaluation
Benchmarks lesen: Was KI-Ranglisten wirklich sagen
Welcher Coding-Benchmark misst eigentlich was, wie verlässlich ist die Zahl – und warum ausgerechnet das beliebte SWE-bench mit jedem Modell-Jahrgang an Aussagekraft verliert.
Arbeit & Gesellschaft
KI und die Zukunft der Arbeit: was die Daten zeigen
Vernichtet KI Millionen Jobs oder schafft sie neue? Diese Seite trennt die belegten Befunde von den Prognosen – und führt die offenen Fragen als das, was sie sind: offen.
Multimodal & Generativ
Bild, Audio, Video – verstehen und erzeugen.
Modalitäten
Multimodale KI: Bild, Audio und Video verstehen
Wie ein Sprachmodell ein Bild „sieht“, warum es trotzdem nur Text ausgibt und was es kostet, ein Foto oder eine Tonspur in den Kontext zu legen.
Generative Medien
Bild- und Video-Generierung: erzeugen statt verstehen
Welche Werkzeuge aus Text Bilder und Videos machen, woran man das Ergebnis erkennt, was es kostet – und wem das erzeugte Bild eigentlich gehört.
Dokument-KI
Dokument-KI: Scans und PDFs für RAG maschinenlesbar machen
OCR ist 2026 nicht mehr „Bild zu Text“, sondern Struktur-Extraktion als Ingest-Baustein. Welches Modell ein Dokument zuverlässig liest – und warum man dafür gerade nicht das stärkste Sprachmodell nehmen sollte.
Betrieb & Hardware
Lokal betreiben, Compute und Energie.
Lokal
KI-Modelle lokal betreiben: Hardware, Quantisierung, Werkzeuge
Wie viel RAM braucht welches Modell, was bringt Quantisierung und womit startet man – Ollama oder LM Studio?
Infrastruktur
Hardware, Compute & Energie
Wo der Strom hingeht, warum Compute schneller als Moores Gesetz wächst und was hinter GPUs, TPUs und neuromorphen Chips steckt.
Recht & Sicherheit
Regulierung, Datenschutz, Alignment.
Recht
Recht, Datenschutz & Regulierung
Trainingsdaten, Urheberrecht am Output, DSGVO und der EU AI Act – was beim KI-Einsatz erlaubt ist und wer haftet.
Sicherheit
KI-Sicherheit, Alignment & Governance
Wie Labore Risiken einstufen, wie ein Modell „gesichert“ wird und warum man Sicherheitstests und Benchmarks kritisch lesen muss.
Schnelle Antworten
Häufige Fragen (FAQ)
Token, Halluzination, Kosten, Datenschutz – kurz und belegt beantwortet.