KI-Tools

KI-Tools sind Software-Werkzeuge, die maschinelles Lernen oder generative Modelle nutzen, um Aufgaben zu verstehen, zu entscheiden oder Inhalte zu erzeugen – z. B. Texte schreiben, Bilder/Videos erstellen, Sprache transkribieren, Code vorschlagen, Daten durchsuchen oder Workflows automatisieren. Sie reichen von Assistenten („Chatbots“) über Spezial-Apps bis zu Entwickler-Frameworks und On-Prem-Lösungen für Unternehmen.

Text/Assistenz (LLMs)

• Chat-Assistenten: ChatGPT (OpenAI), Claude (Anthropic), Gemini (Google), Microsoft Copilot (MS 365/Windows)

• Enterprise/APIs & Modelle: OpenAI (GPT-Familie), Anthropic (Claude API), Google (Gemini API), Meta (Llama-Modelle, offen), Mistral (offen & kommerziell), Cohere (Enterprise-LLMs)

• Lokal/On-Device: Ollama, LM Studio (lokale LLMs, Datenschutz-fokussiert)

Bild (Generative Bild-KI)

• Kreativ & Design: Midjourney, Adobe Firefly (in Photoshop/Express)

• Open Source/selbst hosten: Stable Diffusion (z. B. via Automatic1111/ComfyUI)

Video

• Generation & Editing: Runway (Gen-Video/Editing), Pika, (teilw. Adobe Funktionen)

• Open-Ansätze: Stable Video (im Aufbau/OSS-Ökosystem)

Sprache & Audio

• Speech-to-Text: OpenAI Whisper (auch lokal nutzbar), Vosk (lokal, klassisch)

• Text-to-Speech/Voice: ElevenLabs (synthetische Stimmen), integrierte TTS der großen Anbieter

Code & Software

• Coding-Assistenten: GitHub Copilot, Codeium, Cursor (IDE mit LLMs)

• Dev-Frameworks: LangChain, LlamaIndex (RAG/Agenten-Workflows), Hugging Face (Modelle/Datasets/Inference)

Suche, RAG & Wissensarbeit

• Suche/Vektor: Elastic (ES/ESRE), Weaviate, Qdrant, Pinecone

• RAG-Stacks: LangChain, LlamaIndex, Anbieter-eigene „AI-Search“ (z. B. Azure AI Search)

Daten & Plattformen

• Data-&-AI-Plattformen: Databricks (Mosaic AI), Snowflake (Cortex AI), AWS Bedrock, Google Vertex AI, Azure AI Studio

• MLOps/Model-Ops: MLflow, Weights & Biases, Arize/WhyLabs (Monitoring)

Governance, Sicherheit & Datenschutz

• PII-Schutz/Maskierung: Microsoft Presidio (Open Source)

• Modell-Governance: IBM watsonx.governance, Funktionen in Vertex/Databricks/Azure

• Audit & Protokollierung: SIEM-Anbindung, Audit-Logs (anbieterabhängig)

Hinweis: „Wichtig“ bedeutet hier: weite Verbreitung, Reifegrad, Ökosystem, Integrationsfähigkeit. Die Landschaft entwickelt sich rasch – die beste Wahl hängt von Use-Case, Datenschutz, Budget und IT-Rahmen ab.

Wie wähle ich das richtige KI-Tool?

Nutze unseren Kriterienkatalog:

• Datenschutz & Datenverwendung: Training-Opt-out/-in? AV-Vertrag? Rollenrechte, Logs.

• Hosting & Datenresidenz: EU/DE-Option, On-Prem/Sovereign Cloud verfügbar?

• Reifegrad & Betrieb: SLAs, SSO/SCIM, APIs, Monitoring, Referenzen.

• Kostenmodell: Transparent, budgetierbar (Seats/Usage), Limits/Alerts.

• Lock-in & Offenheit: Exportformate, offene Standards/Schnittstellen.

• Anwendungsfit: Erfüllt das Tool deinen konkreten Prozess – nachweislich?