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    Was ist ein Large Language Model (LLM)?

    Ein Large Language Model (LLM) ist eine Form künstlicher Intelligenz, die auf große Textmengen trainiert wird, um Muster zu erkennen und vorherzusagen, was als Nächstes kommt, und dabei menschenähnliche Antworten generiert. Unternehmen setzen LLMs ein, um ihren Teams einen schnelleren Wissenszugriff zu ermöglichen, wodurch Entscheidungsprozesse beschleunigt werden, und um die Erstellung von Inhalten bei Routineaufgaben zu automatisieren.

    Erweiterte Definition

    LLMs werden mit fortschrittlichen Machine-Learning-Techniken, insbesondere Deep Learning, erstellt und mit Milliarden von Wörtern aus Alltagstexten trainiert. Dieses Training ermöglicht es ihnen, neue Inhalte zusammenzufassen, zu klassifizieren, zu übersetzen und zu generieren und dabei statistische Muster in der Sprache aufzugreifen.

    Im Gegensatz zu herkömmlichen KI-Systemen mit engen Regelsätzen können sich LLMs an viele Kontexte anpassen, was sie besonders leistungsfähig für den Einsatz in Unternehmen macht. Größere Modelle können subtilere Nuancen und Mehrdeutigkeiten in der Sprache erkennen, was komplexere Schlussfolgerungen unterstützt.

    Der Markt für diese bahnbrechende Technologie wächst. Grand View Research schätzt, dass der globale LLM-Markt von 5,62 Milliarden US-Dollar im Jahr 2024 auf 35,4 Milliarden US-Dollar im Jahr 2030 wachsen wird, was einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von fast 37 % entspricht.

    Auch die Kosten für den Betrieb dieser Modelle sinken schnell. Gartner prognostiziert, dass die Kosten für den Betrieb eines groß angelegten LLMs bis 2030 um mehr als 90 % sinken werden, wodurch der großflächige Einsatz der Technologie deutlich erschwinglicher wird. Dies ist einer der Gründe dafür, dass Ergebnisse von LLMs zunehmend in gängige Business-Intelligence-Tools integriert werden. So können Teams Daten in natürlicher Sprache abfragen, anstatt Code schreiben zu müssen.

    Welchen Platz nimmt ein LLM in der KI-Landschaft ein?

    Angesichts der vielen kursierenden KI-Begriffe verliert man leicht den Überblick darüber, wie sich ein LLM in das Umfeld anderer KI-Technologien einfügt.

    • Generative KI: Ein LLM ist eine Art generatives KI-Modell, das sich auf Sprache konzentriert. Der Begriff „generative KI“ umfasst darüber hinaus auch Tools zur Erstellung von Bildern, Videos und Audioinhalten.
    • Machine Learning: Machine Learning ist der übergeordnete Oberbegriff für Verfahren, die es Computern ermöglichen, aus Daten zu lernen, anstatt starren Regeln zu folgen. LLMs basieren auf Machine Learning, kommen dabei jedoch in weitaus größerem Maßstab zum Einsatz.
    • Natural Language Processing (NLP): NLP ist das allgemeine Ziel, Computer dazu zu bringen, menschliche Sprache zu verstehen und mit ihr zu arbeiten. Ein LLM ist heute die wichtigste Technologie, die dafür eingesetzt wird und Aufgaben wie Übersetzung und Stimmungsanalyse unterstützt.
    • Retrieval Augmented Generation (RAG): RAG ermöglicht es einem LLM, bei der Beantwortung einer Frage die eigenen Daten eines Unternehmens abzurufen, anstatt sich nur auf das zu verlassen, was während des Trainings gelernt wurde.
    • KI-Agenten: Ein KI-Agent verwendet ein LLM, um ein Problem zu durchdenken, ergreift aber auch unabhängige Maßnahmen, indem er Tools und Speicher verwendet, um mehrstufige Aufgaben auszuführen, anstatt nur eine Antwort zu generieren.
    • Chatbots: Ein Chatbot ist eine Art von Anwendung, die auf einem LLM aufbaut und das Modell verwendet, um die Eingaben einer Person zu interpretieren und eine dialogbasierte Antwort zu generieren. Nicht jeder Chatbot läuft auf einem LLM.

    Wie Large Language Models in Unternehmen und Daten angewendet werden

    LLMs sind von einmaligen Pilotprojekten zu täglichen Workflows übergegangen. Sie übernehmen heute repetitive, sprachintensive Aufgaben, die früher viel Zeit von Data Analysts und Wissensarbeiter:innen beanspruchten – etwa das Zusammenfassen langer Dokumente, die Beantwortung von Routineanfragen oder die Umwandlung unstrukturierter Texte in handlungsrelevante Informationen, mit denen Teams tatsächlich arbeiten können.

    Zu den häufigsten geschäftlichen Anwendungsfällen für LLMs gehören:

    • Automatisierung des Kundenservice: Chatbots und virtuelle Assistenten betreiben, die Routineanfragen ohne Live-Agenten lösen.
    • Skalierbare Inhaltserstellung: Berichte, Marketingtexte, Blogbeiträge und technische Dokumentation erstellen, um den Zeitaufwand für das manuelle Verfassen zu reduzieren.
    • Unterstützung des Wissensmanagements: Aufbereitung unstrukturierter Texte, sodass sie durchsuchbar und nutzbar werden. Teams finden Antworten in Sekunden, anstatt mühsam Dateien zu durchforsten.
    • Optimierung von Analyse-Workflows: Übersetzung natürlichsprachlicher Fragen in Abfragen und Modelle, sodass Benutzer:innen Erkenntnisse in einfacher Sprache abrufen können.
    • Verbesserung von Data Governance und Compliance: Überprüfung von Texten auf Risiken, sensible Daten oder regulatorische Probleme, bevor diese kritisch werden.
    • Personalisierung von Kundeninhalten: Erstellung maßgeschneiderter Produktbeschreibungen und lokalisierter Inhalte für verschiedene Märkte.
    • Erweiterung des Datenzugangs: Ermöglichung von Datenabfragen in natürlicher Sprache auch für nicht-technische Teams. Dies schließt die Lücke zwischen Rohdaten und den Personen, die auf deren Basis handeln müssen.

    Alteryx ermöglicht es Unternehmen, KI-Fähigkeiten, einschließlich LLMs, zu operationalisieren, indem diese mit verwalteten Daten-Pipelines verbunden werden, sodass die Ergebnisse bei der unternehmensweiten Skalierung präzise und überprüfbar bleiben.

    Der geschäftliche Nutzen der Kombination von LLMs mit kontrollierten Daten spiegelt sich in den Zahlen wider. Die McKinsey-Studie „State of AI 2025“ ergab, dass 88 % der Unternehmen KI inzwischen regelmäßig in mindestens einem Geschäftsbereich einsetzen, gegenüber 78 % im Vorjahr, und Gartner prognostiziert, dass sich die Unternehmensausgaben allein für KI-Modelle bis 2026 mehr als verdoppeln werden. Für die meisten Unternehmen liegt der Engpass nicht mehr beim Zugang zu einem LLM. Die Herausforderung besteht vielmehr darin, sicherzustellen, dass die Daten, mit denen das LLM gespeist wird, sauber und aktuell sind, und dass die Teams ihnen tatsächlich vertrauen können.

    Arten von LLM-Bereitstellungsmodellen

    Ein LLM, wie GPT-4 oder Llama, ist das KI-Modell selbst. Wie ein Unternehmen auf dieses Modell zugreift oder es ausführt, ist eine separate Entscheidung, die als Bereitstellungsansatz bezeichnet wird. In der Regel stehen drei Optionen zur Wahl.

    • Öffentliche LLMs: Allzweckmodelle, wie sie hinter beliebten Chatbots für Verbraucher:innen stehen, auf die über eine Anwendungsprogrammierschnittstelle (API) zugegriffen wird. Diese lassen sich schnell einführen, behalten aber in der Regel nicht den proprietären Kontext eines Unternehmens zwischen den Sitzungen bei.
    • Private oder selbst gehostete LLMs: Dieselbe Art von Modell, das innerhalb der unternehmenseigenen Infrastruktur oder einer privaten Cloud-Umgebung anstelle einer öffentlichen API bereitgestellt wird und eine strengere Kontrolle darüber ermöglicht, wo Daten gespeichert sind und wie sie gesichert werden.
    • Fein abgestimmte LLMs: Ein öffentliches oder selbst gehostetes Modell, das mit einem unternehmenseigenen Dataset weiter trainiert wurde, um die Genauigkeit bei fachspezifischen Aufgaben zu verbessern, wie z. B. der Prüfung von Rechtsverträgen oder der Bearbeitung von Versicherungsansprüchen. Auf diese Weise erhalten Unternehmen häufig genaue, markengerechte Ergebnisse, ohne ein Modell von Grund auf trainieren zu müssen.

    Die Alteryx Plattform verbindet jeden dieser Ansätze mit verwalteten Daten-Pipelines, sodass jedes Modell, das ein Team wählt, immer mit bereinigten, genehmigten Daten arbeitet, die aktuell gehalten werden.

    Gängige Herausforderungen bei LLMs

    Bei allen genannten Bereitstellungsoptionen treten bestimmte Herausforderungen auf und es lohnt sich, diese bereits im Vorfeld zu berücksichtigen, anstatt erst nach der Einführung darauf zu reagieren.

    • Voreingenommenheit (Bias): Ein LLM kann Muster und Verzerrungen widerspiegeln, die in seinen Trainingsdaten enthalten sind. Ohne entsprechende Kontrolle können sich diese in den generierten Ausgaben niederschlagen.
    • Datenschutz und Sicherheit: Die Übermittlung sensibler Informationen an die API eines öffentlichen LLMs kann Bedenken hinsichtlich Compliance und Vertraulichkeit aufwerfen. Dies ist ein Grund, warum sich viele Unternehmen stattdessen für eine private oder selbst gehostete Bereitstellung entscheiden.
    • Veraltetes Wissen: Das Training eines LLMs endet zu einem bestimmten Stichtag. Das Modell hat daher keine Kenntnis von Ereignissen, die nach diesem Zeitpunkt stattgefunden haben, es sei denn, es wird (häufig mittels RAG) mit aktuellen Daten verknüpft.

    Wie Large Language Models funktionieren

    LLMs verarbeiten Text Schritt für Schritt: Sie zerlegen ihn in kleinere Teile, lernen die Beziehungen zwischen diesen Teilen kennen und prognostizieren, was als Nächstes kommt. Die Kenntnis dieses Ablaufs erklärt auch, warum ein LLM völlig überzeugend klingen kann, selbst wenn es falsch liegt.

    So generiert ein Large Language Modell Schritt für Schritt Text:

    1. Text wird in Tokens zerlegt: Wörter oder Wortteile werden in kleine Einheiten, so genannte Tokens, aufgeteilt.
    2. Tokens werden in Zahlen umgewandelt: Jedes Token wird in eine numerische Darstellung umgewandelt, damit das Modell es mathematisch verarbeiten kann.
    3. Das Modell lernt Beziehungen: Mithilfe einer Transformer-Architektur identifiziert das Modell Muster und Verbindungen zwischen Token und lernt, wie Wörter im jeweiligen Kontext zueinander in Beziehung stehen.
    4. Die Vorhersage erfolgt schrittweise: Beim Generieren einer Antwort sagt das Modell nacheinander das wahrscheinlichste nächste Token voraus, um Sätze und Absätze zu bilden.
    5. Skalierung verbessert die Leistung: Größere Modelle mit mehr Parametern und umfassenderen Trainingsdaten liefern tendenziell genauere Ergebnisse, insbesondere wenn sie für eine bestimmte Branche oder Aufgabe fein abgestimmt sind.

    Use Cases

    Der richtige LLM-Use-Case sieht anders aus, je nachdem, welches Team ihn verwendet. Während Marketing-Teams schnellere Content-Erstellung benötigen, steht für Rechtsabteilungen eine beschleunigte Vertragsprüfung im Vordergrund, doch beide nutzen dieselbe zugrundeliegende Technologie.

    Zu den gängigen LLM-Anwendungsfällen nach Geschäftsbereichen gehören:

    • Marketing: Entwerfen von Kampagnentexten und Lokalisierung von Botschaften für verschiedene Märkte sowie Erstellung von Varianten für Tests in einem Bruchteil der üblichen Zeit.
    • Kundensupport: Unterstützung von Chatbots und Assistenzsystemen, um Routineanfragen zu lösen und lange Gesprächsverläufe zusammenzufassen.
    • Vertrieb: Zusammenfassung von Gesprächsprotokollen und Entwerfen von Follow-up-E-Mails, damit Vertriebsmitarbeiter:innen weniger Zeit mit Verwaltungsaufgaben verbringen und sich stärker auf den Verkauf konzentrieren können.
    • Recht und Compliance: Prüfung von Verträgen und Kennzeichnung risikoreicher Formulierungen, wodurch sich die Prüfzyklen für regulatorische Dokumente verkürzen.
    • Personalwesen: Erstellung von Stellenbeschreibungen und Zusammenfassung von Lebensläufen sowie Einsatz eines internen Assistenten zur Beantwortung von Fragen zu Unternehmensrichtlinien.
    • IT- und Datenteams: Erstellung von Dokumentationen und Erläuterung von Workflows in verständlicher Sprache sowie Übersetzung natürlichsprachlicher Anfragen in technische Abfragen.

    Branchenbeispiele

    In stark regulierten und dokumentenintensiven Branchen amortisiert sich der Einsatz von LLMs meist am schnellsten, da ein Großteil der täglichen Arbeit darin besteht, umfangreiche Texte zu lesen, zusammenzufassen oder zu beantworten.

    So nutzen verschiedene Industriezweige LLMs:

    • Gesundheitswesen: Unterstützung von Ärztinnen und Ärzten bei der Suche nach medizinischer Literatur und der Zusammenfassung von Patientengeschichten
    • Versicherungen: Automatisierung der Schadensabwicklung durch Dokumentenanalyse
    • Öffentlicher Sektor: Unterstützung von Behörden bei der Beantwortung von Bürgeranfragen mit Self-Service-Portalen in natürlicher Sprache
    • Finanzwesen: Vereinfachung von Betrugserkennung, Kreditentscheidungen, Risikomanagement und Compliance-Prüfungen.

    Häufig gestellte Fragen

    Sind LLMs immer fehlerfrei oder neigen sie zu Halluzinationen?

    LLMs können plausible, aber falsche Ergebnisse erzeugen, die oft als „Halluzinationen“ bezeichnet werden. Unternehmen mindern dieses Risiko, indem sie LLMs mit verifizierten Datenquellen und menschlicher Überprüfung kombinieren.

    Ersetzen LLMs menschliche Data Analysts?

    Sie erweitern menschliche Arbeit, indem sie Routineaufgaben beschleunigen und Zeit für tiefergehende Analysen und strategisches Denken schaffen. Menschen sind weiterhin unerlässlich, um LLM-Ergebnisse auf Richtigkeit und Verzerrungen zu prüfen und die Governance aufrechtzuerhalten.

    Welche Kosten entstehen bei der Nutzung eines LLM?

    Das hängt vom Bereitstellungsansatz ab. Bei öffentlichen LLM-APIs erfolgt die Abrechnung meist nutzungsbasiert; die Kosten sind anfangs niedrig, steigen jedoch mit zunehmendem Abfragevolumen an. Beim Self-Hosting oder der Feinabstimmung eines Modells verlagern sich die Ausgaben von pro Abfrage anfallenden Gebühren hin zu Infrastruktur- und Einrichtungskosten, was sich bei großem Umfang durchaus bezahlt machen kann. Für die meisten Unternehmen ist jedoch nicht das Modell selbst der größte Kostenfaktor. Es ist der Zeitaufwand für die Bereinigung und Vorbereitung der Daten, mit denen das Modell gespeist wird. Genau dieses Problem lässt sich durch eine kontrollierte Daten-Pipeline lösen.

    Welche Beispiele für Large Language Models gibt es?

    GPT-4, Gemini, Claude und Llama gehören zu den bekanntesten LLMs, obwohl es sich bei den meisten um Spitzenmodelle (Frontier Models) handelt, die von einer Handvoll großer KI-Labore entwickelt wurden. Unternehmen müssen solche Modelle nicht von Grund auf neu entwickeln. Sie können über APIs darauf zugreifen oder Open-Source-Versionen in ihrer eigenen Infrastruktur betreiben.

    Weitere Ressourcen

    Quellen und Referenzen

    Synonyme

    • Basismodell
    • Generatives Sprachmodell
    • Transformer-basiertes Modell

    Dazugehörige Begriffe

    Zuletzt überprüft: August 2026

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    Dieser Glossareintrag wurde vom Alteryx Content-Team erstellt und auf Klarheit, Genauigkeit und Übereinstimmung mit unserem Fachwissen in Data Analytics Automation überprüft.