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Wer sich mit künstlicher Intelligenz (KI) beschäftigt oder ein passendes KI-Abo auswählen möchte, stößt schnell auf zahlreiche neue Begriffe. Makler müssen deshalb keine IT-Experten werden. Sie sollten jedoch verstehen, was sich hinter den wichtigsten KI-Begriffen verbirgt, um sich schneller und besser in einer Welt mit KI zurechtzufinden.
Large Language Model (LLM): LLM ist die grundlegende Technologie hinter ChatGPT, Claude, Gemini und Co. Es handelt sich um ein riesiges Sprachmodell, das darauf spezialisiert ist, menschliche Sprache zu verstehen und zu erzeugen.
KI-Modell: Die konkrete Produktversion der KI, die man im Chat auswählt. Die Anbieter stellen oft verschiedene KI-Modelle bereit. Im Chatfenster von ChatGPT, Claude und Co. kann sich der Makler das favorisierte KI-Modell aussuchen. Es gibt kleinere Modelle für blitzschnelle, einfache Aufgaben wie das Formulieren von E-Mails und große, leistungsstarke Modelle für komplexe Logik- und Denkaufgaben wie Klausel-Analysen.
Next-Token-Prediction: Das grundlegende Funktionsprinzip hinter der Texterstellung einer KI. Übersetzt bedeutet es „Nächste-Token-Vorhersage“. Die KI liest den bisherigen Text im Chat und berechnet rein mathematisch, welches Token (also welcher Wortbaustein) als Nächstes mit der höchsten Wahrscheinlichkeit logisch am besten passt.
Reasoning: Statt sofort das nächste Wort auszuwerfen, wägt die KI Zwischenschritte logisch ab und korrigiert eigene Fehler im Hintergrund. Reasoning kann sich zum Beispiel für komplexe Schadenfälle eignen.
Deep Research: Die KI verhält sich hier wie ein Rechercheprofi. Sie sucht im Netz, liest verschiedene Quellen parallel, stößt daraufhin neue Verfeinerungs-Suchen an und fasst die Ergebnisse in einem Bericht mit Quellenlinks zusammen.
Trainingsdaten: Das „KI-Gehirn“ wird mit Daten wie zum Beispiel Texten, Büchern und Webseiten gefüttert. Durch dieses Training lernt die KI Muster und menschliche Sprache. Da man selten genau weiß, welche Quelle die KI für eine Antwort nutzt, ist der Makler der Fachexperte, der die KI-Antworten am Ende gegencheckt und sich idealerweise von der KI immer Quellenangaben geben lässt.
Fine-Tuning: Das gezielte Nachtrainieren eines bestehenden Modells mit eigenen Beispielen. So kann man der KI zum Beispiel dauerhaft den eigenen Schreibstil für Kundenanschreiben beibringen.
RAG: Bei Retrieval Augmented Generation (RAG) wird die KI mit der eigenen Datenbank verbunden, die beispielsweise Hunderte von Versicherungsbedingungen oder die eigenen Tarife enthalten kann. Die KI sucht vor der Antwort erst in diesen Dokumenten und formuliert dann ein Ergebnis.
Prompt und Prompting: Ein Prompt ist der Textbefehl, den Makler in die KI eintippen oder einsprechen. Beim „Prompting“ geht es darum, diesen Befehl präzise zu formulieren und mit Kontext zu füllen, sodass der Makler schneller mit der KI ans Ziel kommt. Gut zu wissen: ChatGPT und Co. funktionieren in einem Dialog und nicht wie eine Suchmaschine.
Multimodalität: Bedeutet, dass die KI nicht nur den Text verarbeiten kann, den der Makler einfach in das Chatfenster eingibt, sondern mehrere Dinge beherrscht. Sie kann gleichzeitig Bilder erstellen oder analysieren, Sprachnachrichten verstehen oder Dokumente wie beigefügte Versicherungsbedingungen auswerten.
Konnektoren / Integrationen: Die Verknüpfung des KI-Kontos mit externen Apps wie zum Beispiel Canva. So steuert der Makler andere Programme direkt aus dem Chat heraus. Beispiel: „Erstelle in @Canva eine BU-Präsentation für Berufseinsteiger.“
KI-Automatisierung: Klassische Automatisierung folgt starren Wenn-Dann-Regeln. Wenn der Makler im Urlaub ist, dann erhält der Kunde eine vorgefertigte Abwesenheitsmail. Das ist bereits eine einfache Automatisierung ohne KI. Wäre bei diesem einfachen Beispiel eine KI integriert, kann die KI die Kunden-E-Mail lesen, das Anliegen erkennen und selbstständig die passende, individuelle Antwort vorbereiten.
KI-Agent: Einem KI-Agenten gibt der Makler lediglich ein Ziel vor, wie zum Beispiel: „Erstelle mir eine aktuelle Marktübersicht zu den drei leistungsstärksten Cyberversicherungen für Handwerksbetriebe und bereite eine Präsentation vor.“ Der Agent überlegt sich selbstständig die notwendigen Zwischenschritte, nutzt eigenständig die ihm zur Verfügung gestellten Tools und Zugänge und liefert das fertige Ergebnis erst ab, wenn das Ziel erreicht ist.
Token: KIs lesen Texte nicht in ganzen Wörtern, sondern zerlegen sie in kleine Silben oder Buchstabengruppen. Diese nennen sich Token. Kurze deutsche Wörter bestehen oft aus ein bis drei Token, lange Fachbegriffe aus mehr. Token sind sozusagen die Währung, in der die KI rechnet. Bei manchen KI-Anbietern bezahlt man die Nutzung danach, wie viele Token für die eigenen Anfragen verbraucht wurden.
Kontextfenster: Das ist das Kurzzeitgedächtnis der KI innerhalb eines Chat-Verlaufs. Es wird in Token gemessen und legt fest, wie viele Informationen die KI im Chat gleichzeitig im Kopf behalten kann. Sobald die Unterhaltung im Chat diese Grenze überschreitet, fängt die KI je nach Anbieter an, die ersten Nachrichten des Chats zu vergessen, oder blockiert weitere Eingaben.
GPTs / Projekte / Gems: Individuelle Versionen der KI, die Makler für das eigene Büro anlegen können. Man kann ihnen feste Arbeitsanweisungen, Dokumente oder spezifische Fähigkeiten (Skills) dauerhaft mitgeben. Der Vorteil: Bei jedem neuen Chat weiß die KI sofort, in welchem Kontext sie antworten soll.
Erinnerung (Memory): Das Langzeitgedächtnis der KI. Im eigenen ChatGPT-, Claude- oder Gemini-Konto merkt sich die KI Informationen über den Makler aus älteren Chats dauerhaft, wie zum Beispiel die Zielgruppe oder dass Kunden grundsätzlich geduzt werden. Der Vorteil: Makler müssen das nicht jedes Mal neu erklären.
Halluzination: Wenn die KI zum Beispiel fehlerhafte Angaben, wie einen nicht existierenden Paragrafen, absolut glaubwürdig und überzeugend präsentiert. Auch wegen dieser Fehleranfälligkeit von KI ist der Makler immer der „Human in the Loop“, also die letzte prüfende Instanz. Denn: Die KI haftet nicht, der Makler schon.
Bias: Erstellt ein Makler ein KI-Bild von einer „typischen Familie“, wird oft ein traditionelles Bild einer Vater-Mutter-Kind-Konstellation generiert. Familienformen wie Alleinerziehende werden ausgeblendet. Der Grund ist eine statistische Verzerrung in den Abermillionen Trainingsdaten aus dem Internet. Während das im Marketing „nur“ zu mangelnder Vielfalt führt, kann Bias beim Einsatz von KI in der Kundenanalyse im schlimmsten Fall zu Fehlentscheidungen oder Diskriminierung führen.
Mit diesem Grundvokabular finden sich Makler in der Welt der KI bereits deutlich besser zurecht. Die Liste erhebt jedoch keinen Anspruch auf Vollständigkeit, denn die KI-Welt entwickelt sich rasant weiter und wird schon bald neue Begriffe hervorbringen.
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Leona Spauszus ist KI-Trainerin, Speakerin und Autorin und erklärt künstliche Intelligenz (KI) praxisnah und vor allem verständlich. Sie zeigt Versicherungsmaklern, Vermittlern und Führungskräften im Vertrieb, wie sie KI sinnvoll und ohne Überforderung einsetzen können. In Workshops, Vorträgen und Fachbeiträgen übersetzt sie komplexe KI-Themen für den Vertrieb.
