Große Sprachmodelle im Unternehmen

Große Sprachmodelle (LLMs ) sind eine Art von Modellen der künstlichen Intelligenz, die für Aufgaben der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) entwickelt wurden.

Sie werden auf große Mengen von Textdaten trainiert, um menschenähnliche Antworten oder Ausgaben zu verstehen und zu erzeugen.

In diesem Artikel geht es darum, was LLMs sind, warum sie für den Unternehmensbetrieb mittlerweile so wichtig geworden sind und wie Unternehmen sie einsetzen – einschließlich der Kompromisse und Implementierungsansätze, die für Entscheidungsträger am wichtigsten sind.

Kurz gesagt: Große Sprachmodelle sind Deep-Learning-Systeme, die anhand riesiger Textdatensätze trainiert wurden, um natürliche Sprache zu verstehen und zu generieren. Im Unternehmenskontext unterstützen sie die Wissenssuche, den Kundensupport, die Codegenerierung, die Automatisierung von Inhalten und agentenbasierte Arbeitsabläufe. Der weltweite LLM-Markt für Unternehmen wurde 2024 auf 6,7 Milliarden US-Dollar geschätzt und soll bis 2034 71,1 Milliarden US-Dollar erreichen. Unternehmen können über API auf LLMs zugreifen, Open-Source-Modelle auf ihrer eigenen Infrastruktur bereitstellen oder mit Plattformen wie TextCortex zusammenarbeiten, TextCortex die Koordination mehrerer Modelle und die Einhaltung von Vorschriften für sie übernehmen.

Was sind große Sprachmodelle?

Große Sprachmodelle sind leistungsstarke Deep-Learning-Algorithmen, die in der Lage sind, natürliche Sprache zu verstehen und zu erzeugen.

Wie funktionieren sie?

Diese Modelle nutzen komplexe Algorithmen und neuronale Netze, um den Kontext, die Semantik und die Syntax von Texteingaben zu verstehen und relevante sowie schlüssige Antworten zu generieren. Der wichtigste Mechanismus hinter großen Sprachmodellen ist Deep Learning, insbesondere der Einsatz von Transformern, die bei NLP bemerkenswerte Erfolge erzielt haben.

Beliebte LLMs

Der LLM-Markt hat sich seit 2023 rasant verändert. Zu den in Unternehmensumgebungen am häufigsten eingesetzten Modellen gehören mittlerweile:

• OpenAI GPT-4o und o3: GPT-4o wird nach wie vor häufig für allgemeine Unternehmensaufgaben eingesetzt; o3 ist das auf logisches Denken ausgerichtete Modell von OpenAI für komplexe, mehrstufige Probleme
• Anthropic Claude Sonnet 4 und Opus 4: Claude hat sich 2025 zum führenden Modell für Unternehmen etabliert und laut^{einer Studie} von Menlo Ventures1 einen Marktanteil von 32 % bei den großen Sprachmodellen (LLM) für Unternehmen erobert
• Google Gemini .0 und 2.5: Googles Expansion in den Unternehmensbereich durch die Integration in Google Workspace führte Anfang 2025 zu einer Nutzungsrate von 69 % unter Entwicklern
• Meta Llama 3.x: Die führende Open-Source-Lösung, die von Unternehmen, die Modelle auf ihrer eigenen Infrastruktur betreiben möchten, weit verbreitet eingesetzt wird
• Mistral Large 2: Eine europäische Open-Source-Alternative, die besonders für EU-Unternehmen interessant ist, denen Datenhoheit wichtig ist

Eine bemerkenswerte Entwicklung: 37 % der Unternehmen betreiben mittlerweile 5 oder mehr LLMs gleichzeitig in Produktionsumgebungen und wählen für verschiedene Aufgaben unterschiedliche Modelle aus, anstatt sich auf einen einzigen Anbieter festzulegen.²

Fähigkeiten

Diese Modelle bewältigen eine Vielzahl von Aufgaben: Fragen beantworten, Texte zusammenfassen, Übersetzen, Stimmungsanalyse, Code-Generierung und das Erstellen von Originalinhalten. Neuere Modelle unterstützen zudem agentische Arbeitsabläufe, d. h. sie planen und führen mehrstufige Aufgaben selbstständig aus, wobei sie über Sitzungen hinweg auf Tools zugreifen und ihr Gedächtnis behalten können.

Die Rolle der LLMs im Unternehmen

Jetzt, wo du besser verstehst, was LLMs sind, schauen wir uns mal an, welche Rolle sie in Unternehmen spielen.

Modell-APIs verwenden

Es gibt verschiedene Möglichkeiten, wie du im Unternehmen über die einfache Weboberfläche hinaus auf ein LLM zurückgreifen kannst.

Du könntest einen API an ein Modell senden, das als Dienst angeboten wird: Verschiedene Unternehmen stellen öffentliche APIs bereit, die Nutzer problemlos in ihre Software integrieren können. Dieser Prozess bringt mehrere Vorteile mit sich, darunter eine höhere Komplexität und Geschwindigkeit.

Betrieb eines Open-Source-Modells

Sie können auch ein Open-Source-Modell herunterladen und in einer Umgebung verwenden, die Sie selbst verwalten.

Für bestimmte Unternehmen oder Anwendungsfälle könnte dies die richtige Lösung sein. Diese Modelle können auf firmeneigenen Servern oder in einem vom Unternehmen verwalteten Cloud-Computing-System betrieben werden.

Gegenleistungen

Natürlich sollten die Unternehmen die mit LLM verbundenen Nachteile berücksichtigen und Vorsichtsmaßnahmen ergreifen, um einige der mit ihrer Verwendung verbundenen potenziellen Gefahren zu verringern:

• Komplexität: Die Einrichtung und Wartung eines LLM ist sehr komplex. Unternehmen sollten stets prüfen, ob sie über das nötige Fachwissen und die personellen Kapazitäten im Bereich Data Science und Engineering verfügen, um ein LLM einzurichten und zu betreuen.
• Vertraulichkeit: Wenn du LLMs nutzt, denk daran, dass sie Texte auf der Grundlage von Eingaben verarbeiten und generieren können, die sensible oder vertrauliche Informationen enthalten. Vertrauliche Daten müssen sicher aufbewahrt und dürfen bei der Interaktion mit LLMs nicht offengelegt werden – sowohl bei einzelnen Nutzern als auch bei der Integration in andere Prozesse.
• Datenschutz: Obwohl LLMs die Daten, die sie für das Training verwenden, nicht explizit speichern oder weitergeben, besteht dennoch das Risiko eines unbeabsichtigten Informationslecks oder von Datenschutzverletzungen, insbesondere im Umgang mit persönlichen oder sensiblen Daten. Wenn ein Dienst regelmäßig anhand von Nutzerinteraktionen neu trainiert wird, können andere Nutzer möglicherweise auf Daten zugreifen, die zu einem bestimmten Zeitpunkt an den Dienst gesendet wurden.
• Einhaltung gesetzlicher Vorschriften: Bei der Nutzung von LLMs in geschäftlichen Anwendungen ist es unerlässlich, Datenschutzvorschriften wie die DSGVO und das EU-KI-Gesetz einzuhalten, da eine Nichtbeachtung zu hohen Geldstrafen, rechtlichen Konsequenzen und Reputationsschäden führen kann.

Es ist eine Grundvoraussetzung für jeden Einsatz in Unternehmen, sicherzustellen, dass die Nutzung von LLMs in deiner Organisation ethischen Standards entspricht und nicht zur Erstellung ungenauer oder schädlicher Inhalte führt.

TextCortex, Unternehmens-KI für den Einsatz von LLM

TextCortex eine in der EU ansässige KI-Infrastrukturplattform für Unternehmen, die Organisationen über eine einzige, regulierte Plattform Zugriff auf verschiedene große Sprachmodelle (LLMs) wie GPT-4o, Claude, Gemini und andere bietet. Anstatt für jedes Modell separate API , Sicherheitsüberprüfungen und Zugriffskontrollen verwalten zu müssen, wickeln Unternehmen alles über TextCortex ab.

TextCortex mit deinen Unternehmensdaten, SharePoint, Google Drive, Confluence und anderen Quellen TextCortex und ermöglicht es deinen Mitarbeitern, diese Informationen mithilfe natürlicher Sprache abzurufen und darauf zu reagieren. Zugriffskontrollen, Prüfprotokolle und die Berechtigungsverwaltung erfolgen auf Plattformebene und nicht auf Modellebene. Dies ist ein entscheidender Unterschied für Unternehmen, die in mehreren Abteilungen mit sensiblen Daten arbeiten.

Ergebnisse von b2venture, einer Investmentgesellschaft mit einem verwalteten Vermögen von über 800 Mio. €:

• 7-fache Zunahme des KI-Einsatzes im gesamten Investmentteam
• 70 % Akzeptanz im Team erreicht
• 5–10 Stunden Zeitersparnis pro bewerteter Investitionsmöglichkeit
• Über 10 spezialisierte KI-Agenten, die in verschiedenen Forschungs- und Arbeitsablaufbereichen eingesetzt werden

TextCortex nach ISO 27001 und SOC 2 zertifiziert, vollständig DSGVO-konform und auf das EU-KI-Gesetz abgestimmt. Das Unternehmen betreut weltweit Fortune-500- und DAX-40-Kunden und bietet ein dreimonatiges KI-Schulungsprogramm mit vier Workshops, einer Teamzertifizierung und einem persönlichen Kundenbetreuer, der die Einführung von Anfang an begleitet.

Häufig gestellte Fragen

Was ist ein großes Sprachmodell (LLM)?

Ein großes Sprachmodell ist ein Deep-Learning-Algorithmus, der anhand riesiger Mengen an Textdaten trainiert wurde, um natürliche Sprache zu verstehen und zu generieren. LLMs nutzen Transformer-Architekturen, um Kontext, Semantik und Syntax zu verstehen, und sie können Aufgaben bewältigen, die von der Beantwortung von Fragen und der Zusammenfassung von Texten bis hin zum Schreiben von Code und der Ausführung mehrstufiger, agentischer Arbeitsabläufe reichen.

Welche LLMs werden in Unternehmensumgebungen am häufigsten eingesetzt?

Ab 2025 sind die führenden LLMs für Unternehmen GPT-4o und o3 von OpenAI, Claude Sonnet 4 und Opus 4 von Anthropic sowie Gemini 2.0 und 2.5 von Google. Untersuchungen von Menlo Ventures zeigen, dass Anthropic bis Mitte 2025 einen Marktanteil von 32 % bei den LLMs für Unternehmen erobert hat. Llama 3.x von Meta ist die am weitesten verbreitete Open-Source-Option für Unternehmen, die die Kontrolle vor Ort behalten wollen.

Wie setzen Unternehmen LLMs ein?

Es gibt drei Hauptansätze: die Nutzung öffentlicher API von Modellanbietern, die Ausführung von Open-Source-Modellen auf der internen Infrastruktur oder die Bereitstellung über eine Plattform wie TextCortex die Koordination mehrerer Modelle, die Integration von Unternehmensdaten und die Einhaltung von Vorschriften für dich übernimmt. Die meisten Unternehmen, die ernsthaft im Bereich KI arbeiten, kombinieren mindestens zwei dieser Ansätze.

Was sind die größten Risiken beim Einsatz von LLMs in Unternehmen?

Die Hauptrisiken sind Datenschutz (LLMs können sensible Informationen verarbeiten), die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften (insbesondere im Rahmen der DSGVO und des EU-KI-Gesetzes), Modellungenauigkeiten (Halluzinationen oder falsche Ergebnisse) sowie die Komplexität bei Einrichtung und Wartung. Die meisten dieser Risiken lassen sich durch die richtige Plattform, Zugriffskontrollen und ein Governance-Rahmenwerk bewältigen.

Wie groß ist der Markt für LLM-Lösungen für Unternehmen?

Der weltweite Markt für LLM-Lösungen für Unternehmen wurde 2024 auf 6,7 Milliarden US-Dollar geschätzt und soll bis 2034 71,1 Milliarden US-Dollar erreichen, was einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 26,1 % entspricht. Gartner prognostiziert, dass bis 2026 mehr als 80 % der Unternehmen generative KI-Anwendungen oder APIs einsetzen werden – ein Anstieg von weniger als 5 % im Jahr 2023. Das ist eine der schnellsten Technologie-Einführungskurven, die je verzeichnet wurden.

Was ist der Unterschied zwischen der Nutzung einer API dem Einsatz eines Open-Source-Modells?

API Modelle wie GPT-4o oder Claude werden vom Anbieter verwaltet und über die Cloud genutzt. Sie sind von Anfang an schneller und werden regelmäßig aktualisiert, aber deine Daten laufen über die Infrastruktur des Anbieters. Open-Source-Modelle wie Llama 3.x laufen auf deinen eigenen Servern, wodurch du die volle Kontrolle über deine Daten hast, aber ihre Bereitstellung und Wartung erfordern deutlich mehr Infrastruktur-Know-how.

¹ Menlo Ventures. „2025 Mid-Year LLM Market Update: Foundation Model Landscape + Economics.“ Juli 2025. menlovc.com

² Kong Inc. „Was kommt als Nächstes für generative KI in Unternehmen?“ 2025. konghq.com