Herzlich Willkommen zu den AI FIRST Insights!

Über 200 KI-Modelle sind mittlerweile verfügbar. OpenAI, Anthropic, Google, Meta – jeder Anbieter verspricht das "beste" Modell für deine Aufgaben.

Und wie sieht die Nutzer-Realität aus?

• GPT-4o für die Marktanalyse.
• GPT-4o für die E-Mail-Korrektur.
• GPT-4o für kreative Brainstormings.
• GPT-4o für komplexe Datenauswertungen.

Ein Modell für alles.

Das ist wie der Schraubenzieher in der Werkstatt – geht irgendwie für jeden Job, aber mit dem richtigen Werkzeug wärst du schneller und besser.

Heute teile ich mein persönliches Framework: Wann ich welches Modell einsetze und wie du systematisch das beste Modell für deine Aufgabe findest.

Plus: Mein "KI-Modell Kompass" als praktische Entscheidungshilfe.

Los geht's!

Dein Platz im AI Collective

Ab September öffnen wir das AI Collective für 30 neue Führungskräfte, um Teil unserer kuratierten Community von KI-Verantwortlichen mittelständischer Unternehmen zu werden.

Das AI Collective gibt mittelständischen Führungskräften das Wissen, die Werkzeuge und das Netzwerk an die Hand, um ihr Unternehmen erfolgreich in die KI-Ära zu führen.

Dort erwartet dich umfangreiches Wissen zu KI-Anwendung und -Leadership, Zugriff auf all unsere Templates und Framework, mehrfach wöchentliche Coaching Sessions mit mir, Experten Deep Dives (zuletzt Bild-KI und Vibe Coding) und permanenter Austausch in unserer Community.

Hier findest Du alle weiteren Informationen und das Formular zur Bewerbung. Die Plätze werden nach erfolgreicher Qualifizierung nach dem first come, first served Prinzip vergeben. Die ersten 5 sind schon weg.

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Der KI-Modell Kompass

Statt 200 Modelle zu vergleichen, nutze ich ein einfaches Entscheidungsraster mit zwei Fragen:

Achse 1: Wie komplex ist die Aufgabe?

• Einfach: Ein-Schritt-Aufgaben, die direkt lösbar sind. Dafür nutze ich klassische LLMs wie Claude 4 Sonnet oder GPT 4.1.
• Komplex: Mehrschrittige Aufgaben, die Analyse und Reasoning erfordern. In dem Fall setze ich auf Reasoning-LLMs wie o1, Gemini 2.5 Pro oder Claude 4 Opus.

Achse 2: Wie kreativ soll das Ergebnis sein?

• Analytisch: Präzise Antworten basierend auf den bereitgestellten Daten. Hier gehe ich eher mit Modellen wie o3 oder o4.
• Kreativ: Innovative Lösungsansätze oder kreative Konzepte. Hier sind die Claude Modelle in meinen Augen unschlagbar.

In der Kombination der Fähigkeiten entstehen 4 Archetypen:

Beispiel-Aufgabe für die 4 Archetypen:

• Effiziente Abarbeiter: E-Mails korrigieren, Fakten recherchieren, einfache Übersetzungen
• Authentische Kommunikaoren: Social Media Posts, Brainstorming-Ideen, Produktnamen entwickeln
• Komplexe Problemlöser: Geschäftspläne analysieren, Datensets auswerten, Finanzmodelle erstellen
• Kreative Innovatoren: Geschäftsmodelle entwickeln, Problemlösungsstrategien erarbeiten, Content-Strategien planen

Soweit die Theorie.

Jetzt schauen wir uns meine konkreten Favoriten für Anwendungsfelder an, die jeder kennt, der täglich am PC arbeitet.

Riesiger Kontext: Gemini 2.5 Pro

Gemini 2.5 Pro kann 1.500+ DIN A4 Seiten Text verarbeiten und hat gleichzeitig sehr gute Reasoning-Fähigkeiten. Diese beiden Eigenschaften lassen sich wunderbar kombinieren, um aus großen Textmengen tiefere Insights zu generieren und weiterzuverarbeiten.

Perfekt geeignet für:

• Analyse kompletter Geschäftsberichte und Marktanalysen
• Auswertung umfangreicher Kundenfeedback-Sammlungen
• Verarbeitung ganzer Dokumentenarchive für strategische Entscheidungen

Mein Beispiel: Ich habe kürzlich Untertitel von tausenden Social Media Videos analysiert, um daraus tiefere Erkenntnisse über die Zielgruppe ableiten zu können. Gemini 2.5 Pro war dafür das perfekte Werkzeug.

Mehrstufige Analysen: Claude 4 Opus

Claude Opus hat außergewöhnliche Reasoning-Fähigkeiten und setzt im Hintergrund sehr viel Zeit ein, mehrere Schleifen zu drehen, um Probleme zu durchdenken und Lösungen zu entwickeln.

Perfekt geeignet für:

• Komplexe strategische Planungen
• Mehrstufige Problemlösungsprozesse
• Entwicklung von Automatisierungslogiken

Mein Beispiel: Ich beschreibe einen Prozess von mir und das gewünschte Ergebnis. Claude 4 Opus setzt diesen Prozess in einen Workflow um und generiert diesen als JSON-Code. Analyse → Workflow-Design → Code-Generierung – alles in einem Durchgang.

Alltagsaufgaben: Gemini 2.5 Flash

Gemini 2.0 Flash ist extrem schnell, hat einen großen Kontext und funktioniert innerhalb von Gemini perfekt mit der Internetsuche. Zudem ist es per API sehr kostengünstig.

Perfekt geeignet für:

• Schnelle Recherchen und Faktenchecks
• E-Mail-Korrekturen und -Optimierungen
• Spontane Ideengenerierung und Brainstormings

Mein Beispiel: Für einfache Marktrecherchen, wenn ich schnell Informationen über Wettbewerber oder Branchentrends brauche oder einfach nur Infos aus Dokumenten extrahieren will, ist Gemini 2.5 Flash mein Go-to-Modell.

Bild- und Videoanalyse: Gemini 2.5 Flash / Pro

Die Gemini-Modelle sind außerdem extrem gut in der Verarbeitung unterschiedlichster Datenformate – Bilder, Videos, Dateien, Texte und Code.

Wenn ich Verständnis über visuelle Inhalte brauche, ist es meine erste Wahl.

Perfekt geeignet für:

• Screenshots und Diagramme analysieren
• Video-Content auswerten und zusammenfassen
• Drafts für Infografiken erstellen

Mein Beispiel: Ich habe einen Prozess dokumentiert in BPMN oder Miro und will diesen verschriftlichen, zB für Onboarding Unterlagen.

Immer spannender werden auch Videoanalysen. In diesem Beispiel habe ich Akademie-Videos aus dem AI Collective als Input gegeben und meine Sprache und Körperhaltung analysieren lassen. Das lässt sich natürlich auch auf andere Analysen von Videoinhalten anwenden.

Befolgen von Instruktionen: GPT 4.1

Eine große Herausforderung von LLMs ist ihre non-deterministische Natur – sie weichen oft von Anweisungen ab. GPT 4.1 hat jedoch die besondere Stärke, sehr genau Instruktionen zu befolgen.

Perfekt geeignet für:

• Strukturierte Analysen nach vorgegebenen Frameworks
• Standardisierte Berichte und Dokumentationen
• Prozesse, die exakte Einhaltung von Vorgaben erfordern

Mein Beispiel: In meinem Support-Workflow müssen sehr spezifische Anweisungen eingehalten werden, um Anfragen richtig zu klassifizieren und das Ergebnis an den nächsten Schritt zu übermitteln. Die Art von Aufgaben erledigt GPT 4.1 sehr zuverlässig.

Praktische Entscheidungshilfe: Dein 3-Schritte-Prozess

Wie entscheidest du jetzt konkret, welches Modell für deine Aufgabe das richtige ist?

Schritt 1: Aufgabe einordnen Stelle dir zwei einfache Fragen:

• Ist das eine Ein-Schritt-Aufgabe oder brauche ich mehrere Denkschritte?
• Brauche ich eine faktische Antwort oder soll das Ergebnis kreativ sein?

Schritt 2: Spezielle Anforderungen prüfen

• Riesige Textmengen? → Gemini 2.5 Flash / Pro
• Bilder oder Videos? → Gemini 2.5 Flash / Pro
• Genaue Anweisungen einhalten? → GPT 4.1
• Soll authentisch klingen? → GPT 4.5oder Claude 4 Sonnet
• Sehr komplex und mehrstufig? → Claude 4 Opus
• Schnell und günstig? → Gemini 2.5 Flash

Schritt 3: Testen und iterieren

Starte mit dem Modell aus Schritt 2. Wenn das Ergebnis nicht passt:

• Zu oberflächlich? → Wechsel zu einem Reasoning-Modell
• Zu steif? → Wechsel zu einem kreativen Modell
• Zu langsam? → Wechsel zu einem schnelleren Modell

Der wichtigste Tipp: Experimentiere bewusst. Nimm eine typische Aufgabe und teste sie mit 2-3 verschiedenen Modellen. Du wirst überrascht sein, wie unterschiedlich die Ergebnisse sind.

Ich möchte dir noch 2 Ressourcen empfehlen:

• https://artificialanalysis.ai/ - die beste Seite für LLM-Benchmarks und Vergleiche
• https://yupp.ai/ - mehrere LLM-Antworten

🏁 Fazit

KI-Modelle haben unterschiedliche Qualitäten und Fähigkeiten. Diese zu kennen und richtig einzusetzen, steigert deine Output-Qualität.

Auch wenn KI-Anbieter die Auswahl des richtigen Modells mit der Zeit in Chatbots vereinfachen werden, so wird bei individuellen Use Cases die Modellauswahl weiterhin eine große Rolle spielen.

Key Takeaways:

• Gemini-Modelle können sehr große Datenmengen verarbeiten
• Claude-Modelle sind fantastisch in Kommunikation und kreativen Ideen
• OpenAI-Modelle bleiben weiterhin Allrounder, ich sehe sie aber nicht mehr führend

Teste verschiedene Modelle je nach Anwendungsfall.

Mein 2-Achsen-Framework (Komplexität × Kreativität) gibt dir eine einfache Orientierung.

Kombiniert mit den 6 Spezialisten für häufige Anwendungsfälle hast du ein praktisches System, das funktioniert.

Bis nächsten Sonntag,

Felix

P.S. Wenn du die KI-Transformation deines Unternehmens in die Hand nehmen willst, bekommst du im AI Collective das Wissen, die Werkzeuge, Fähigkeiten und das Netzwerk dafür an die Hand. Hier erfährst du alles weitere und kannst dich bewerben.