Neuronale Netzwerke: Funktionsweise und Anwendungsbereiche

1. Was sind künstliche neuronale Netzwerke?
2. Wie funktionieren neuronale Netzwerke?
3. Was für neuronale Netzwerke gibt es?
4. Wie neuronale Netzwerke deinem Unternehmen helfen
5. KI im Unternehmen: Wo liegen Herausforderungen?
6. Diese KI-Tools können deinem Unternehmen helfen
7. Fazit und Ausblick

Was sind künstliche neuronale Netzwerke?

Kaum jemand denkt bei dem Wort "Künstliche neuronale Netzwerke" an den inzwischen allgegenwärtigen Begriff KI, obwohl sich genau dieses Buzzword hierhinter verbirgt. Trotzdem, wer auf diesen Artikel gekommen ist, will vermutlich nun ersteinmal wissen, was sich hinter diesem Fachbegriff genau verbirgt. Genau dem will ich gerecht werden:

Die Definition neuronale Netzwerke ist einfacher, als du vielleicht denkst: Künstliche neuronale Netzwerke (auch Neural Networks genannt) sind Computersysteme, die dem menschlichen Gehirn nachempfunden sind. Sie bestehen aus miteinander verbundenen Einheiten – sogenannten Neuronen –, die Informationen verarbeiten und dabei lernen können. Diese künstlichen neuronalen Netze ermöglichen es Maschinen, Muster zu erkennen, Entscheidungen zu treffen und sich kontinuierlich zu verbessern.

Wer also mit KI-Tools arbeitet, sollte zunächst die Grundlage dahinter verstehen. Es ist wichtig zu wissen, warum eine Antwort oder ein Ergebnis so entsteht und so ausgespielt wird, wie ich es erhalte. Nach diesem Motto gehe ich in allen Bereichen meines Unternehmens. Ich verstehe die Basics der Buchführung genauso wie die Hintergründe der Social-Media-Algorithmen. Es ist wichtig zu verstehen, warum Ergebnisse entstehen. Viele verstehen die Grundlagen von KI-Technologie noch nicht richtig. Deshalb möchte ich dir in diesem Artikel eine fundierte, aber verständliche neuronale Netzwerke Erklärung geben.

Wie funktionieren neuronale Netzwerke?

Wichtig für das grundlegende Verständnis von neuronalen Netzwerken ist ihr Aufbau. Stell dir vor, du hättest tausende kleine Entscheidungsträger*innen, die alle miteinander kommunizieren – genau so arbeitet ein neuronales Netzwerk.

Die Architektur: Schichten und Neuronen

Ein neuronales Netz besteht aus mehreren Schichten (Layers):

1. Input-Layer (Eingabeschicht): In diesem Layer werden die Rohdaten eingegeben – also Bilder (bzw. einzelne Pixel) oder Wörter/Sätze.
2. Hidden Layers (Verborgene Schichten): Das ist der Layer, in dem der eigentliche Prozess entsteht. Hier findet die Verarbeitung und das Lernen statt. Das können hunderte Schichten sein.
3. Output-Layer (Ausgabeschicht): Der Layer mit der Ausgabe. Das Ende der Verarbeitung.

Jedes Neuron in diesen Schichten empfängt Eingaben, verarbeitet sie mit bestimmten Gewichtungen und gibt das Ergebnis weiter. Die Verbindungen zwischen den Neuronen haben unterschiedliche Stärken – und genau diese Gewichtungen werden während des Trainings angepasst.

Das Training neuronaler Netzwerke

Ein Thema, das viel besprochen wird. Insbesondere, wenn es darum geht, dass Geschäftsgeheimnisse oder private Informationen nicht plötzlich einer anderen Person als Ausgabe bereit gestellt werden. Aber wie werden die neuronalen Netzwerke eigentlich trainiert? Der Prozess nennt sich "Training neuronaler Netzwerke" und funktioniert nach dem Prinzip "Trial and Error".

Ich will es einmal ganz einfach machen: Das bedeutet, in einem neuronalen Netzwerk werden Bilder von bspw. einem Apfel und einer Birne gezeigt. Es soll im Folgenden zwischen den beiden Obstsorten anhand eines Bildes differenzieren können. Das neuronale Netzwerk löst die einzelnen Pixel in Daten (zum Beispiel in einen Farbwert) auf und berechnet dann ein Ergebnis. Im ersten Schritt ist das Ergebnis immer Zufall. In den nächsten Schritten wird die Gewichtung einzelner Parameter so angepasst, dass das neuronale Netzwerk näher an das korrekte Ergebnis kommt.

Nach tausenden Wiederholungen wird das Netzwerk immer besser. Das ist dann ein Beispiel für ein weiteres Buzzword: "maschinelles Lernen". Das System verbessert sich durch Erfahrung, ohne dass ich jede einzelne Regel programmiert werden muss.

Deep Learning

Neuronale Netzwerke mit Deep Learning sind die Königsklasse. Der Begriff Deep Learning bezieht sich auf neuronale Netze mit vielen Hidden Layers – manchmal über 100. Diese Tiefe ermöglicht es dem System, sehr komplexe Zusammenhänge zu erkennen.

Ein praktisches Beispiel: Wenn du Sprach-KI wie die von OpenAI ChatGPT nutzt, arbeitest du mit neuronalen Netzwerken, die durch Deep Learning trainiert wurden. Diese neuronale Netzwerke LLM (Large Language Models) haben Milliarden von Parametern und wurden mit riesigen Textmengen trainiert. Sie verstehen Kontext, Bedeutung und können sogar kreativ schreiben.

Was für neuronale Netzwerke gibt es?

In unserem Arbeitsalltag werden wir vor allem den LLMs begegnen. Darüber hinaus gibt es noch weitere neuronale Netzwerke.

Feedforward Neural Networks (FNN)

Das sind die einfachsten künstlichen neuronalen Netze. Die Informationen fließen nur in eine Richtung – von Input zu Output. Ich setze sie ein für klassische Klassifikationsaufgaben oder Regressionen. FNN wird beispielsweise in der Bilderkennung genutzt, für die Gesichtserkennung oder medizinische Bildanalysen. Aber auch im Finanzwesen, bspw. für Vorhersagen von Marktbewegungen oder der Betrugserkennung.

Convolutional Neural Networks (CNN)

CNNs sind die Champions der Bilderkennung. Sie nutzen spezielle Filter, die über quasi über die Bilder "gleiten" und Muster wie Kanten, Formen oder Texturen erkennen.

Recurrent Neural Networks (RNN) und Long Short-Term Memory (LSTM)

RNNs sind perfekt für sequenzielle Daten – also Daten, bei denen die Reihenfolge wichtig ist. Texte, Zeitreihen, Sprache. Das Problem klassischer RNNs: Sie vergessen schnell. Deshalb wurden Long Short-Term Memory Networks (LSTM) entwickelt, die sich längere Zusammenhänge merken können. Sie werden vor allem zur Spracherkennung, Musikgenerierung oder für die Übersetzung von Texten genutzt.

Transformer und LLMs

Hier sind wir bei der aktuellen Revolution angelangt. Transformer-Modelle wie GPT haben die KI-Technologie fundamental verändert. Diese neuronale Netzwerke können nicht nur Texte generieren, sondern auch Code schreiben, Bilder beschreiben und komplexe Reasoning-Aufgaben lösen. Dabei unterscheiden sie sich klar von den bisher klassischen KI-Systemen, die nur Spezialaufgaben übernehmen konnten. Da LLMs so vielfältig einsetzbar sind, werden sie eigentlich für alle KI-Tools genutzt und stecken auch hinter den großen KI-Modellen.

Auch ich arbeite täglich mit diesen LLMs – etwa mit  innoGPT, ein DSGVO-konformes KI-Tool und mit dem ich auch verschiedene LLMs zurückgreifen kann.

Generative Adversarial Networks (GANs)

GANs bestehen aus zwei neuronalen Netzen, die gegeneinander antreten: Ein Generator erstellt Fake-Daten (z. B. Bilder), und ein Diskriminator versucht, echte von falschen Daten zu unterscheiden. Durch diesen Wettbewerb werden beide immer besser.

Wie neuronale Netzwerke deinem Unternehmen helfen

Nachdem ich mich nun durch den theoretischen Hintergrund durchgearbeitet habe, will ich nun in die Praxis kommen, denn die wenigsten werden sich die Frage stellen: "Welches neuronale Netzwerk nutze ich gerade und wie funktioniert das?", die meisten werden einfach wissen wollen: "Was bringt mir welches Tool und was kann es?" Es gibt verschiedene Bereiche in denen ich neuronale Netzwerke einsetze.

Content-Erstellung und Marketing

In meiner Agentur setzen wir neuronale Netzwerke massiv für die Content-Produktion ein. KI-Text-Generatoren helfen uns bei der Ideenfindung, beim Schreiben von Social Media Posts und bei der Erstellung von Kampagnentexten. Tools wie  neuroflash oder  innoGPT nutzen große Sprachmodelle, um Marketing-Texte zu generieren, die konvertieren.

Wichtig ist mir dabei: KI kann keine Kreativität ersetzen, auch ich habe das versucht. Die Ergebnisse waren viel zu generisch. Aber die bekannten LLMs lösen die große Herausforderung mit dem leeren Blatt. Die ersten Schritte und Ideen kommen immer wieder von solchen LLMs. Nur selten können die finalen Texte aus der KI auch genau so genutzt werden. 

Aber vor allem für die Aufbereitung der Inhalte sind sie Gold wert. Hinzu kommt, dass sie bei der Visualisierung immer stärker werden und du mit der richtigen Art-Direktion richtig starke Ergebnisse schaffen kannst.

Automatisierung von Kundenservice

Chatbots auf Basis neuronaler Netzwerke – wie etwa  moinAI – können rund um die Uhr Kundenanfragen beantworten. Dabei sind sie die schnellsten Supportmitarbeiter*innen. Denn sie greifen auf eine Wissensdatenbank zurück, so schnell wie es kein menschlicher Support schaffen könnte.

Datenanalyse und Prognosen

Neuronale Netze können in großen Datenmengen Muster erkennen, die Menschen übersehen würden. Gerade bei der Auswertung von Umfragen, der Analyse von Wählerverschiebungen bei Wahlkampagnen oder für Fokusgruppen sind LLMs wertvoll und werden von mir regelmäßig genutzt.

Wichtig ist aber: Über die Analysen sollte noch einmal geschaut werden, damit Denkfehler der KI erkannt werden.

Bildbearbeitung und -generierung

KI-Bild-Generatoren wie  Midjourney werden von uns inzwischen täglich genutzt. Diese Tools ersetzen nicht unsere Art-Direktor*innen, aber sie ermöglichen uns mit kleineren Budgets größere Storys zu erzählen. Aber auch für Produktionen die wir später als Realfilm umsetzen helfen diese Tools bspw. für Mood Boards oder Konzeptvisualisierungen.

KI im Unternehmen: Wo liegen Herausforderungen?

Wer KI blind einführt, kann damit ziemlich schnell gegen die Wand fahren. KI ist von den Nutzer*innen immer kritisch zu betrachten. Die Ergebnisse sollten hinterfragt und sehr genau kontrolliert werden. Auch die Qualität der Ergebnisse hängt direkt von der Qualität des Prompts ab. Wer also einfach ein paar KI-Lizenzen für sein Team bucht und keine weiteren Maßnahmen ergreift und keine Schulungen durchführt, kann mit der KI auch das größte Problem des Unternehmens integriert haben.

Die Black Box Problematik

Der wichtigste Punkt: Neural Networks sind oft Black Boxes. Du gibst eine Prompt ein und bekommst ein Ergebnis raus – aber wie die KI dazu kommt, ist nicht immer eindeutig. Hier hilft es, dass gerade bei innoGPT immer ganz genau nachverfolgt werden kann, was die KI gerade denkt. Dieser Prozess sollte immer mitverfolgt werden. Gerade wenn Du sichergehen willst, dass dein Briefing umgesetzt wurde, du eine Einschätzung angefordert hast und du wissen willst, wie die KI zur Einschätzung kam oder du die KI bspw. für eine Fokusgruppe nutzt und sicher gehen willst, dass die Ergebnisse logisch sind.

Die KI-Verordnung der EU adressiert genau diese Herausforderung. Transparenz und Erklärbarkeit werden immer wichtiger.

Die Grenzen der Technologie

KI kann keine Prozesse wirklich verstehen, keine komplexen Zusammenhänge wirklich erfassen und nicht über den Tellerrand hinausdenken. Die Grenzen sind immer da angelangt, wo die KI selbstständig einen Schritt weiter denken müsste. Neuronale Netzwerke sind brillant in spezifischen, klar definierten Aufgaben – aber sie haben kein echtes Verständnis. Wenn das eigene Team nicht funktioniert, weil System und Struktur nicht funktioniert oder nicht vorhanden ist, wird durch KI keine Lösung finden. Und wer keine klaren, einfachen Prozesse im Unternehmen hat, wird mit der KI eher Chaos generieren als Arbeit abnehmen.

Ich sehe das beim Unterschied zwischen starker und schwacher KI: Alle heutigen Systeme sind schwache KI. Sie simulieren Intelligenz, besitzen sie aber nicht wirklich.

Diese KI-Tools können deinem Unternehmen helfen

Hier sind Tools aus der Künstliche Intelligenz-Kategorie, die ich selbst nutze oder empfehle:

Text-Generation und Content

OpenAI ChatGPT

ChatGPT ist der Klassiker. Ich nutze es täglich für Brainstorming, Textentwürfe und Recherche. Allerdings empfehle ich auf ein Tool wie InnoGPT zu wechseln und über diesen Anbieter ChatGPT DSGVO-Konform zu verwenden.

neuroflash

neuroflash: Ein deutscher Anbieter für Marketing-Texte. Der perfekte Assistent für Marketing-Teams und aus meiner Sicht für eben diese ein absolutes Muss. Neuroflash ist schon lange auf dem Markt und hat in den Jahren viel gelernt, was das Tool deutlich vor die Mitbewerber*innen setzt.

fonio.ai

fonio.ai ist der KI-Anrufbeantworter und KI-Sprachsekretär. Es fühlt sich an wie mit einer echten Person zu sprechen. Reduziert die Servicekosten massiv.

innoGPT

Mein Favorit: innoGPT – das Tool das wir täglich bei newtmrrw nutzen. Es kombiniert verschiedene KI-Modelle und ist auf unsere spezifischen Workflows zugeschnitten. Wir waren auch Beta-Tester*innen der neuen App-Integration und sind begeistert. Insgesamt klare Empfehlung zu diesem Tool!

Visuelle Inhalte

Midjourney

Midjourney: Mein Go-To für Bildgenerierung. Wir erstellen damit die Ausgangsbilder für Videos und komplett KI-generierte Bilder für Kampagnen, Websites oder Newsletter.

Kundenservice und Automation

moinAI

moinAI: Chatbot-Lösung aus Hamburg. Auch hier ist ein klarer Vorteil, wie bei allen deutschen Anbieter*innen, die DSGVO-konforme Implementierung.

Neuronale Netzwerke programmieren lernen?

Wirklich ein eigenes neuronales Netzwerk programmieren ist vermutlich in den meisten Fällen nicht wirtschaftlich. Für die meisten Anwendungen gibt es zahlreiche Tools. Aber wenn Du dich doch daran ausprobieren willst, dann ist Python die richtige Programmiersprache. Frameworks wie TensorFlow, PyTorch oder Keras machen es relativ einfach, eigene neuronale Netzwerke Python-basiert zu entwickeln. Es gibt hervorragende Online-Kurse, die neuronale Netzwerke einfach erklärt vermitteln.

Professionelle Unterstützung: KI Beratung

Wenn du nicht selbst experimentieren willst, gibt es spezialisierte Agenturen aus der KI Beratung:

• Agile Heroes GmbH: Fokus auf agile KI-Implementierung

• Everlast Consulting GmbH: Strategie und Umsetzung

• KI Beratung Deutschland: Breites Spektrum an KI-Services

• Statworx: Besonders stark im Data Science Bereich

Meine Empfehlung: Such dir Partner*innen, die nicht nur die Technologie verstehen, sondern auch deine Branche kennen. Die besten neuronale Netzwerke nützen nichts, wenn sie nicht zu deinen Geschäftsprozessen passen.

Fazit und Ausblick

Wie bei allen Technologien, allen Abläufen in deinem Unternehmen und bei allen Dienstleistern: Es lohnt sich die grundlegenden Prinzipien dahinter zu verstehen. Ein Verständnis für das "Wie", erklärt oft das "Warum" und kann bei der Lösungsfindung bei Problemen gut helfen.

Und ich habe durch diese Hintergrundwissen auch ein Verständnis für Abläufe und Funktionen entwickelt die mir gerade dann helfen, wenn es darum geht die richtige Technologie und das passende Tool zu finden.

Meine persönliche Einschätzung zur Zukunft

Ich glaube, dass neuronale Netzwerke in den nächsten Jahren in fast jedem Aspekt unseres Arbeitslebens Einzug halten werden. Aber ich sage immer: "Mein Opa war Weber - kein Mensch ist heute noch Weber…aber ich habe dennoch einen Job."

So halte ich es auch mit der Transformation die durch die KI-Technologie uns bevorsteht: Es wird sich viel verändern, aber wir werden neue Abläufe, Dienstleistungen und Lösungen finden, die Arbeit für Menschen schaffen.

Für Unternehmen ist KI eine Chance und eine Gefahr. Nicht nur für Dienstleister*innen, sondern vor allem durch schlechte Nutzung, falsche Implementierung und dadurch, dass Mitarbeiter*innen glauben, sie müssten nicht mehr nachdenken.

Die Unterscheidung zwischen verschiedenen Typen künstlicher neuronaler Netze wird für Endanwender*innen unwichtiger werden. Stattdessen werden wir mit hybriden Systemen arbeiten, die verschiedene Architekturen kombinieren – genau wie es bei modernen LLM neuronale Netzwerke schon der Fall ist.

Was du jetzt tun solltest

Mein Rat an dich: Experimentiere. Probiere die genannten Tools aus und verstehe, was neuronale Netzwerke leisten können und wie sie funktionieren. Analysiere, wo in deinem Unternehmen Prozesse durch KI vereinfacht und abgewickelt werden können. KI ist kein Allheilmittel.

Und oft braucht es gar keine KI, sondern einfach nur eine Automation oder ein klares Briefing oder einen besseren Prozess.

Die gesellschaftliche Dimension

Mir ist wichtig, dass KI nicht nur als Gefahr gesehen wird. KI kann viel, auch uns bedrohen. Daher ist eine durchdachte Regulierung wichtig, die unsere Innovationskraft nicht einschränkt. Den Anschluss an die Entwicklung von LLMs haben wir verloren, aber bei den Tools, die auf diesen LLMs basieren oder Tools, die um diese Technologie herum entstehen, haben auch europäische oder deutsche Firmen die Nase vorne.

Ich glaube fest daran, dass wir diese Technologie so gestalten können, dass sie allen Menschen dient – nicht nur wenigen. Aber dafür müssen wir aktiv werden, Regulierung wie die KI-Verordnung mitgestalten und ethische Standards einfordern.

Mein Ausblick

Was sind neuronale Netzwerke in zehn Jahren? Vermutlich so alltäglich wie heute das Smartphone. Wir werden nicht mehr über "KI" sprechen, sondern sie einfach als Werkzeuge nutzen, die zufällig auf neuronalen Netzen basieren.

Die spannende Frage ist nicht, ob diese Technologie unser Leben verändert – das tut sie bereits. Die Frage ist, wie wir diese Veränderung gestalten wollen.

Ich bin optimistisch. Nicht weil die Technologie perfekt ist, sondern weil ich sehe, was möglich wird, wenn wir sie verantwortungsvoll einsetzen. In meiner täglichen Arbeit erlebe ich, wie künstliche neuronale Netzwerke Unternehmen helfen, effizienter zu arbeiten, bessere Entscheidungen zu treffen und kreativere Lösungen zu finden.

Wichtig bleibt: Die Technologie ist nur ein Werkzeug. Die wirkliche Intelligenz – die Kreativität, das strategische Denken, das Verständnis für Zusammenhänge – das kommt immer noch von uns Menschen. Und so soll es auch bleiben.