Wie KI Wissen nutzt
- Taxy.io
- 27. Jan.
- 4 Min. Lesezeit
Training und Anbindung im Vergleich
Wie KI Wissen nutzt, hängt maßgeblich davon ab, ob Inhalte trainiert oder zur Laufzeit angebunden werden. Dieser Unterschied beeinflusst die Aktualität, Nachvollziehbarkeit, Kontrollierbarkeit und den Datenschutz. Wer diese Konzepte versteht, kann KI-Systeme realistischer bewerten und gezielter einsetzen - insbesondere in wissensintensiven und dynamischen Arbeitsfeldern wie Recht, Steuern und Regulierung.
In diesem Beitrag:
Künstliche Intelligenz kann Fragen beantworten, Texte formulieren und komplexe Inhalte strukturieren. Dabei entsteht schnell der Eindruck, KI „wisse“ sehr viel. Doch was bedeutet Wissen in diesem Zusammenhang eigentlich? Und vor allem: Wie gelangt dieses Wissen in ein KI-System?
Gerade in wissensintensiven Bereichen wie Recht, Steuern oder Regulierung lohnt sich ein genauerer Blick. Denn nicht alle KIs gehen gleich mit Wissen um und diese Unterschiede haben direkte Auswirkungen auf Aktualität, Verlässlichkeit und Einsatzmöglichkeiten.
Warum „Wissen“ bei KI oft falsch verstanden wird
KI wird im Alltag häufig wie ein digitales Nachschlagewerk genutzt. Man stellt eine Frage und erhält oft erstaunlich schnell und sprachlich überzeugend eine Antwort. Dadurch entsteht leicht die Annahme, KI greife auf ein festes internes Wissen zurück, ähnlich wie ein Mensch, der etwas gelernt hat.
Technisch betrachtet ist das jedoch nur ein Teil der Wahrheit. KI-Systeme können Wissen auf sehr unterschiedliche Weise nutzen. Zwei Ansätze spielen dabei eine zentrale Rolle: Training und Anbindung. Beide verfolgen völlig unterschiedliche Konzepte, was spürbare Konsequenzen in der Praxis hat.
Was beim Training eines KI-Modells tatsächlich passiert
Beim Training wird ein KI-Modell mit sehr großen Textmengen konfrontiert. Diese Texte stammen aus den unterschiedlichsten Quellen und dienen dazu, sprachliche Muster, Zusammenhänge und Strukturen zu erlernen. Dabei lernt das Modell nicht einzelne Fakten im klassischen Sinne, sondern statistische Wahrscheinlichkeiten: Welche Wörter passen in welchem Kontext zusammen, wie sind Sätze aufgebaut und welche Begriffe treten häufig gemeinsam auf?
Das Ergebnis ist ein Modell, das Sprache sehr gut verarbeiten kann. Es kann Texte generieren, Fragen beantworten und Inhalte zusammenfassen. Was es jedoch nicht kann, ist, gezielt auf neues oder verändertes Fachwissen zuzugreifen. Alles, was das Modell „weiß“, ist an den Zeitpunkt und die Inhalte seines Trainings gebunden.
Warum trainiertes Wissen immer begrenzt bleibt
Trainiertes Wissen ist zwangsläufig statisch. Sobald sich Gesetze ändern, neue Urteile ergehen oder fachliche Diskussionen sich weiterentwickeln, sind diese Inhalte in einem trainierten Modell nicht enthalten. Ein nachträgliches Training ist zwar möglich, jedoch technisch aufwendig, teuer und mit Risiken verbunden - insbesondere in sensiblen Bereichen.
Für allgemeine Fragestellungen mag dies ausreichend sein. In rechtlichen oder steuerlichen Kontexten, in denen sich Inhalte regelmäßig ändern, stößt dieser Ansatz jedoch schnell an seine Grenzen. Dann hängt die Qualität der Antworten weniger von der sprachlichen Fähigkeit des Modells ab, sondern vielmehr vom Alter und Umfang seines Trainingsstands.
Was mit der Anbindung von Wissen gemeint ist
Ein anderer Ansatz besteht darin, Wissen nicht dauerhaft in ein Modell „einzubrennen“, sondern es zur Laufzeit bereitzustellen. Bei der Anbindung greift die KI gezielt auf externe Datenquellen wie Fachliteratur, Datenbanken, Dokumente oder andere strukturierte Inhalte zu.
Das Modell bleibt dabei unverändert. Es nutzt seine sprachliche Kompetenz, um Informationen zu verarbeiten, die ihm situativ zur Verfügung gestellt werden. Dadurch entsteht ein dynamischer Wissenszugriff: Inhalte können aktualisiert, ergänzt oder ausgetauscht werden, ohne dass das Modell selbst verändert werden muss.
Gerade für Bereiche mit häufigen Änderungen ist dieser Ansatz besonders relevant.
Training und Anbindung im konzeptionellen Vergleich
Training und Anbindung verfolgen grundlegend unterschiedliche Ziele. Beim Training wird Wissen vor dem Einsatz verallgemeinert. Bei der Anbindung wird dagegen Wissen im Moment der Anfrage bereitgestellt.
Dies wirkt sich auf mehreren Ebenen aus:
Aktualität: Angebundenes Wissen kann laufend gepflegt werden, während trainiertes Wissen altert.
Nachvollziehbarkeit: Angebundene Inhalte lassen sich als Quellen ausweisen, trainierte Inhalte nicht.
Kontrolle: Bei angebundenem Wissen ist klar definiert, welche Inhalte genutzt werden dürfen.
Datenschutz: Die Systemarchitektur entscheidet darüber, ob und wie Eingaben verarbeitet oder gespeichert werden.
Diese Unterschiede sind nicht theoretischer Natur, sondern beeinflussen maßgeblich, wie sicher und verantwortungsvoll KI eingesetzt werden kann.
Technischer Exkurs - Warum Anbindung architektonisch flexibler ist
Aus technischer Sicht trennt die Anbindung das Wissen und das Modell sauber voneinander. Während das Modell die Verarbeitung und Strukturierung übernimmt, sind spezialisierte Komponenten für Recherche, Auswahl und Kontextaufbereitung zuständig.
Dadurch lassen sich Wissensquellen gezielt steuern, versionieren und aktualisieren. Zudem können Regeln definiert werden, die festlegen, welche Inhalte genutzt werden dürfen und welche nicht. Diese Trennung schafft Flexibilität und reduziert die Abhängigkeit vom Trainingsstand eines Modells.
Was Unternehmen und Kanzleien daraus ableiten sollten
Für den Einsatz von KI ist nicht nur entscheidend,, welches Modell verwendet wird, sondern wie das Wissen im System genutzt wird. Ob Inhalte trainiert oder angebunden sind, hat unmittelbare Auswirkungen auf die Aktualität, Nachvollziehbarkeit, Kontrollierbarkeit und den Datenschutz.
Gerade in Umfeldern, in denen sich die fachlichen Grundlagen regelmäßig ändern, sollte daher der Blick auf die Systemarchitektur gerichtet werden. Entscheidend ist, ob Wissen zur Laufzeit eingebunden, aktualisiert und überprüft werden kann und ob eindeutig festgelegt ist, welche Inhalte eine KI nutzen darf.
Wer diese Unterschiede berücksichtigt, kann KI realistischer bewerten und gezielter einsetzen. Nicht als Ersatz für fachliche Expertise, sondern als unterstützendes Werkzeug, das Rechercheprozesse beschleunigt, Inhalte strukturiert und Orientierung schafft - unter klaren fachlichen und organisatorischen Rahmenbedingungen.
Wie sich ein solcher Ansatz in der Praxis umsetzen lässt, zeigen beispielsweise Lösungen, bei denen aktuelles Fachwissen gezielt eingebunden wird. In unserem KI Beta Club besteht die Möglichkeit, Otto Schmidt Answers in diesem Kontext selbst zu nutzen und zu verstehen, wie KI mit angebundener Fachliteratur arbeitet.
Über Taxy.io
Taxy.io wurde 2018 als Spin-Off der RWTH Aachen gegründet und entwickelt innovative Software, mit der Steuerberater und Angehörige rechtsberatender Berufe ihre Prozesse automatisieren können. Wir arbeiten mit einem 45-köpfigen Team aus talentierten und qualifizierten Experten daran, unseren Kunden innovative Anwendungen anzubieten, die ihnen durch den Steuer-Dschungel helfen.
Unser Ziel ist es, die führende Plattform für Automatisierungslösungen für die Steuer- und Rechtsberatung zu entwickeln und dadurch die vollautomatische, proaktive Steuer- und Rechtsberatung zu ermöglichen.
