LLM (Large Language Model)

LLM kurz erklärt

Ein LLM ist ein neuronales Netz auf Basis der Transformer-Architektur, das durch Training auf Milliarden von Texten statistische Muster in Sprache erlernt hat. Dadurch kann es Fragen beantworten, Texte zusammenfassen, Code schreiben, übersetzen und komplexe Aufgaben Schritt für Schritt lösen.

Der globale LLM-Markt wächst rasant: Laut Fortune Business Insights (2025) lag das Marktvolumen bei 5,9 Milliarden USD im Jahr 2026 – mit einer prognostizierten Steigerung auf 48 Milliarden USD bis 2034 (CAGR 30 %).

Proprietäre vs. Open-Source-LLMs

Für Unternehmen ist die wichtigste Unterscheidung bei LLMs: proprietär (als API-Service) oder Open Source (selbst betreibbar). Beide Ansätze haben klare Vor- und Nachteile.

5 Kriterien für die LLM-Auswahl

1. Aufgabe: Textgenerierung, Code, Analyse oder Klassifikation? Nicht jedes LLM ist für jede Aufgabe optimal. Spezialisierte Modelle liefern bei Fachthemen oft bessere Ergebnisse.
2. Datenschutz: Dürfen Unternehmensdaten an einen externen Anbieter gesendet werden? Falls nein: Open-Source-LLM auf eigener Infrastruktur (On-Premise-Lösung).
3. Kosten: API-basierte LLMs rechnen pro Token ab. Bei hohem Volumen kann ein selbst gehostetes Modell günstiger sein – erfordert aber Einmalinvestition in Hardware.
4. Integration: Wie gut lässt sich das LLM in bestehende Systeme (CRM, ERP, Helpdesk) einbinden? KI-Agenten nutzen LLMs als Basis und verbinden sie mit Unternehmenswerkzeugen.
5. Skalierung: Wie schnell muss das Modell antworten? Wie viele gleichzeitige Anfragen sind zu erwarten? Cloud-APIs skalieren automatisch, On-Premise erfordert Kapazitätsplanung.

LLMs im Unternehmenseinsatz

Deutsche Unternehmen setzen LLMs vor allem in vier Bereichen ein:

• Kundenservice: LLMs beantworten Anfragen, klassifizieren Tickets und formulieren personalisierte Antworten – 24/7, in Sekunden.
• Prozessautomatisierung: In Kombination mit KI-Agenten führen LLMs komplexe Workflows autonom aus – von der Rechnungsprüfung bis zum Reporting.
• Content-Erstellung: Blogbeiträge, Produktbeschreibungen, E-Mail-Vorlagen – LLMs generieren Entwürfe, die Redakteure finalisieren.
• Datenanalyse: LLMs fassen Berichte zusammen, extrahieren Kerninformationen und beantworten Fragen zu internen Dokumenten.

Verwandte Begriffe

• Large Language Model – Ausführliche Erklärung zu Funktionsweise, Training und Modellvergleich
• KI Agent – Autonomes System, das ein LLM als „Gehirn“ nutzt
• Prompt Engineering: Technik zur optimalen Formulierung von LLM-Eingaben
• RAG: Retrieval Augmented Generation – LLMs mit externem Wissen verbinden
• Finetuning: Nachtraining eines LLM auf unternehmensspezifische Daten