Begleitendes Material zu den KI-Schulungen für die Pro Retina vom 4.5.2025

Inhaltsverzeichnis

Hinweise vorab:

KI verändert sich rasant – was heute Stand der Dinge ist, kann morgen schon überholt sein. Die Inhalte dieses Artikels geben daher nur eine Momentaufnahme wieder. Für dauerhafte Gültigkeit übernehmen wir keine Garantie.

Bitte beachte: Bei der Nutzung von KI-Anwendungen (wie z. B. Chatbots, Textgeneratoren oder Analysetools) sollten keine personenbezogenen Daten oder sensible Informationen über dich oder Dritte eingegeben werden – insbesondere keine Namen, Adressen, Gesundheitsdaten, Kontaktdaten oder ähnliche identifizierbare Informationen.

Auch Informationen, die auf Dritte schließen lassen könnten – z. B. durch indirekte Beschreibung – sollten grundsätzlich anonymisiert werden, um Datenschutz und Persönlichkeitsrechte zu wahren.

Linkliste der erwähnten Tools und Apps:

⚠️ Warnhinweis zur Nutzung von KI

KI-Modelle können plausibel klingende, aber faktisch falsche Inhalte generieren – sogenannte Halluzinationen. Sie haben kein echtes Weltwissen, sondern berechnen Wahrscheinlichkeiten auf Basis von Textmustern. Verlasse dich niemals allein auf KI, wenn es um sicherheitskritische, medizinische, juristische oder ethische Entscheidungen geht.

Sicherheitsmaßnahmen im Umgang mit KI-generierten Inhalten

Nach verifizierbaren Quellen fragen Bitte das Modell um konkrete Quellen, Zitate oder Literaturverweise.
Informationen selbst gegenprüfen Kontrolliere fachlich relevante Aussagen in anerkannten Fachportalen, Gesetzestexten oder Lehrbüchern.
Websuche aktivieren (sofern möglich) Falls das KI-Modell eine Suchfunktion unterstützt: Bitte um eine aktuelle Internetrecherche, um veraltete oder spekulative Informationen zu vermeiden.
Eingaben klar und präzise formulieren Je besser der Kontext, desto wahrscheinlicher eine sachlich passende Antwort.
Antworten hinterfragen und vergleichen Stelle dieselbe Frage leicht verändert erneut – oder bitte um Gegenpositionen, um Widersprüche aufzudecken.
Fachliche Validierung durch Expert:innen Nutze KI als erste Orientierung – nicht als Ersatz für professionelle Beratung oder wissenschaftliche Recherche.
Wissensstand abfragen Frage nach dem letzten Wissens-Cutoff des Modells (z. B. „Was ist dein Stand zu Gesetz XYZ?“), um veraltete Infos zu erkennen.

Mini-Guide: Besser fragen – bessere Antworten

1. Präzise statt offen fragen

Formuliere deine Frage so konkret wie möglich.

Richtig: „Welche Vorteile hat Wärmepumpe A im Vergleich zu Modell B?“
Falsch: „Was kannst du mir zu Wärmepumpen sagen?“

2. Rollen zuweisen

Bitte das Modell, eine bestimmte Rolle einzunehmen.

Richtig: „Antworte als Steuerberater auf die Frage: Welche Pauschalen gelten für Ehrenamt?“
Richtig: „Stell dir vor, du bist Ergotherapeut – wie würdest du diese Übung erklären?“

3. Format angeben

Bestimme, in welcher Form du die Antwort brauchst.

Richtig: „Gib mir die Antwort als nummerierte Liste.“
Richtig: „Erkläre mir das bitte in Tabellenform.“
Richtig: „Fasse es in einem Absatz für eine PowerPoint-Folie zusammen.“

4. Zielgruppe benennen

Beschreibe, für wen die Antwort gedacht ist.

Richtig: „Erkläre das so, dass es ein 12-jähriges Kind versteht.“
Richtig: „Verwende Sprache, die für Studierende im ersten Semester geeignet ist.“

5. Beispiele verlangen

Fordere Beispiele, um theoretische Antworten greifbarer zu machen.

Richtig: „Bitte mit zwei konkreten Beispielen.“
Richtig: „Gib mir ein Beispiel in Python-Code.“

6. Mehrere Varianten erbitten

Wünsche dir Alternativen oder Gegenpositionen.

Richtig: „Gib mir drei verschiedene Möglichkeiten zur Lösung dieses Problems.“
Richtig: „Nenne mir jeweils ein Pro- und ein Contra-Argument.“

7. Antwort verbessern lassen

Bitte das Modell, eigene Vorschläge zu hinterfragen oder zu verfeinern.

Richtig: „Verbessere deinen Text stilistisch für ein Fachpublikum.“
Richtig: „Was würdest du anders machen, wenn das Ziel Inklusion wäre?“

8. Verständnis sichern

Baue Rückfragen oder Reflexionen ein.

Richtig: „Welche Annahmen hast du bei dieser Antwort getroffen?“
Richtig: „Was wäre ein typischer Fehler beim Verständnis dieses Konzepts?“

Standard- und Reasoning-Modelle

Reasoning-Modelle sind darauf ausgelegt, logisch zu denken, mehrere Schritte nachzuvollziehen und strukturierte Probleme zu lösen.

Sie sind trainiert, um:

Kausale Zusammenhänge zu erkennen (Wenn A, dann B).
Gedankengänge zu erklären und Zwischenschritte offenzulegen.
Fehler zu erkennen und sich selbst zu korrigieren.
Mathematische oder deduktive Probleme nachvollziehbar zu lösen.
Besser mit instruktionsbasierten Aufgaben (multi-step prompting) umzugehen.

Beispiel: “Wenn ein Paket morgens um 9 Uhr versendet wird und 5 Stunden unterwegs ist, wann kommt es an?”

Reasoning-Model: “9 Uhr + 5 Stunden = 14 Uhr. Die Lieferung kommt um 14 Uhr an.”

Standard-Modelle erzeugen Texte auf Basis statistischer Wahrscheinlichkeit – sie sind hervorragend in der Sprachverarbeitung, aber:

“Denken” nicht wirklich, sondern vervollständigen Texte auf Basis von Mustern.
Können bei komplexen Aufgaben schneller halluzinieren oder fehlschließen.
Geben oft plausibel klingende, aber unlogische Antworten.
Haben Schwierigkeiten, mehrere Schritte logisch miteinander zu verknüpfen.

Beim selben Beispiel oben könnten Standard-Modelle direkt “12 Uhr” antworten, wenn die Aufgabe missverstanden wurde.

Welches Modell wofür?

GPT-4o (“Omni”)

Stell dir vor, du machst ein Foto von deinem Whiteboard nach dem Meeting und bekommst sofort eine strukturierte Zusammenfassung – Text, Bilder, Tonaufnahmen und sogar kurze Videos versteht GPT-4o auf einen Schlag. Seit Mai 2024 ist dieses Modell verfügbar und läuft dabei oft günstiger als das klassische GPT-4. Für dich als Normalanwender bedeutet das etwa: Eine Sprachmemo aufnehmen und parallel eine übersichtliche Stoffsammlung per Chat erhalten oder in einer Lern-App ein Foto einer Übungsaufgabe hochladen und sofort eine Schritt-für-Schritt-Erklärung bekommen.

GPT-4o Mini

Wenn du unterwegs bist und mal eben per Smartphone ein Rezeptfoto scannst, um automatisch eine Einkaufsliste zu bekommen, ist GPT-4o Mini dein Helfer. Seit Juli 2024 ist die abgespeckte Version einsatzbereit und spart im Vergleich zu älteren Modellen bis zu 90% Kosten bei Eingabe-Tokens und 80 % bei Ausgaben. Typische Anwendungen sind schnelle Chatantworten in Messenger-Apps, Live-Übersetzungen von Straßenschildern oder die Umwandlung einer Sprachnotiz in geschriebenen Text direkt im Chatfenster.

GPT-4.5

GPT-4.5 fühlt sich an wie ein Dialogpartner, der nicht nur versteht, was du sagst, sondern auch die Stimmung mitaufnimmt und darauf eingeht. Ob du kreative Blogtexte schreiben, eine prägnante E-Mail formulieren oder in einer Ideensession frische Impulse brauchst – das Modell liefert flüssige, natürliche Antworten und erkennt deinen Kontext besser als je zuvor. Zudem fällt es seltener durch inkorrekte Fakten oder „Halluzinationen“ auf, was deine Arbeit sicherer macht.

o3

Kennst du das, wenn du eine knifflige Mathe-Aufgabe hast und im Internet nur bruchstückhafte Erklärungen findest? Hier springt o3 ein: Es durchdenkt mehrstufige Probleme und erklärt jeden Zwischenschritt nachvollziehbar. Verfügbar seit April 2025, erledigt es auch anspruchsvolle Aufgaben wie wissenschaftliche Analysen oder automatisierte Code-Reviews und liefert dir am Ende einen sauberen Lösungsweg.

o4-mini

Stell dir vor, du fotografierst ein Balkendiagramm aus deinem Uni-Skript und möchtest wissen, welche Trends es zeigt – o4-mini erkennt die Grafik, rechnet statistische Kennzahlen aus und fasst alles in verständlichen Worten zusammen. Seit April 2025 im Einsatz, kombiniert dieses Modell Multimodalität mit hoher Effizienz und punktet besonders bei Mathematik, Programmierung und visueller Datenanalyse.

Begleitendes Material zu den KI-Schulungen für die Pro Retina vom 4.5.2025

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Linkliste der erwähnten Tools und Apps:

ChatGPT

Gemini

Grok3

Claude

Be My Eyes

Perplexity

Deep Seak

Manus