Für Unternehmen ist das mehr als eine technische Nuance. Es beeinflusst unmittelbar, wie KI im Mittelstand eingesetzt werden kann, welche Entscheidungen sinnvoll sind und wo spezialisierte KI Services notwendig werden. HighPots begleitet Unternehmen genau an dieser Schnittstelle: zwischen sprachgetriebener KI, realer Business-Logik und Anwendungen, die zuverlässig Ergebnisse liefern.
LLMs sind mächtig – aber sie bleiben Sprachmodelle
Aktuelle Large Language Models basieren überwiegend auf der Transformer-Architektur. Sie arbeiten auf diskreten Symbolen, extrahiert aus Sprache oder Bildern. Das ermöglicht hohe Leistung bei Textverarbeitung, Analyse, Automatisierung und KI-Agenten für Unternehmen.
Doch genau diese Stärke markiert auch die Grenze:
- LLMs lernen keine realen physikalischen Zustände.
- Sie modellieren keine Dynamiken, keine Kausalität, keine Physik.
- Sie erzeugen plausible Antworten – aber keine Weltmodelle.
Der KI-Pionier Yann LeCun fasst es zugespitzt zusammen:
LLMs sind „wordsmiths in the dark“ – sie operieren im Dunkeln, ohne Verständnis dessen, was im realen Raum passiert.
Selbst alternative Architekturen wie State-Space-Modelle (SSM) oder RWKV lösen das Kernproblem noch nicht. Sie sind effiziente Sequenzmodelle, aber weiterhin sprach- bzw. tokenbasiert, nicht weltbasiert.
Für Unternehmen bedeutet das:
Ein LLM kann Ihre Daten interpretieren, aber keine physische Realität begreifen.
Es kennt keine Kräfte, keine Objekte im Raum, keine Folgen einer Handlung – außer das, was in Text beschrieben wurde.
Warum Sprachmodelle keine Echtzeit-Sensordaten verarbeiten können
Für Anwendungen mit Bezug zur physischen Welt – Produktionsanlagen, Logistik, Navigation, Automatisierung – reichen KI-Dienstleistungen auf Basis eines LLM nicht aus.
Dafür gibt es vier technische Gründe:
1. Die Datenformate passen nicht zusammen
Sensor-Streams und Videodaten sind kontinuierlich, hochdimensional und zeitkritisch.
LLMs dagegen:
- verarbeiten Token statt Rohsignale,
- verlieren kontinuierliche Übergänge,
- können keine räumliche Struktur abbilden.
Ein Produktionsroboter arbeitet jedoch nicht in Tokens. Er arbeitet in Newtonmeter, Pixelwolken, Entfernungen, Kräften und Drehgeschwindigkeiten.
2. Es fehlt ein Weltmodell
LLMs besitzen keine interne Repräsentation von:
- Raum
- Zeit
- Dynamik
- Ursache-Wirkung
Sie können nicht simulieren, wie sich eine Maschine verhält, wie ein Objekt fällt oder wie sich ein Sensorwert in den nächsten Millisekunden entwickeln wird.
Ohne ein solches Weltmodell bleibt jede Steuerungsaufgabe unsicher.
3. Latenz und Architektur
Echtzeitanwendungen erlauben wenige Millisekunden Verzögerung.
LLMs benötigen hingegen große Rechenblöcke, weil die gesamte Sequenz verarbeitet wird – selbst optimierte Varianten bleiben vergleichsweise träge.
Für Steuerungssysteme gilt:
Zu spät ist gleichbedeutend mit falsch.
4. Multimodalität ≠ Weltverständnis
Multimodale Modelle wie GPT-4o oder Gemini können Videos analysieren – aber intern werden auch diese Daten in Token zerlegt. Das ist Mustererkennung, keine echte Physiksimulation.
Was Unternehmen aus diesen Grenzen ableiten sollten
Für Entscheider ist entscheidend:
Für Prozesse, die reale Weltzustände abbilden oder steuern müssen, braucht es mehr als ein LLM.
Doch LLMs sind in Unternehmen weiterhin extrem wertvoll – wenn sie richtig eingesetzt werden:
- für Analyse, Recherche und Wissensautomatisierung
- für KI-Agenten, die interne Prozesse strukturieren
- für RAG-Systeme, die Unternehmenswissen nutzbar machen
- für Automatisierung von Kommunikation, Dokumentation, Support, Qualitätssicherung
- als Schnittstelle zwischen Mensch, System und Business-Logik
Der Schlüssel liegt darin, LLMs dort einzusetzen, wo Sprache und Entscheidungen dominieren – und spezialisierte Modelle dort, wo Physik, Dynamik oder Echtzeit gefragt sind.
Warum World Models die nächste große Entwicklung werden
Für echte maschinelle Intelligenz benötigen Systeme Modelle, die:
- kontinuierliche Zustandsräume verstehen,
- Dynamiken über Zeit abbilden,
- Kausalität lernen,
- Szenarien simulieren können.
Solche World Models existieren heute nur in frühen Forschungsstadien. Dennoch ist absehbar, dass sie die Basis für zukünftige autonome Systeme sein werden – von Robotik über Fertigung bis Verkehr.
Die großen Technologiekonzerne setzen jedoch primär auf LLMs, da sie kommerziell schneller skalieren. Genau hier entsteht eine Lücke, in der Europa technologisch ansetzen kann.
Eine Chance: Architektur, Grundlagenforschung und Industrieanwendungen neu zu denken.
HighPots begleitet diese Entwicklung bereits heute: mit modernen KI Services, RAG-KI, agentenbasierten Systemen und Lösungen, die reale Business-Prozesse zuverlässig abbilden.
Was HighPots Unternehmen heute schon anbieten kann
Als europäischer KI-Dienstleister mit Fokus auf Umsetzbarkeit kombiniert HighPots drei Kompetenzen:
1. KI-Architektur und RAG-Systeme für datengetriebene Entscheidungen
Wir entwickeln Systeme, die Ihr Unternehmenswissen sicher nutzbar machen – On-Premises oder in der Cloud.
2. KI-Agenten für operative Prozesse
Wir realisieren agentenbasierte Systeme für Support, Dokumentation, Verarbeitung und Automatisierung – mit stabilen Schnittstellen in vorhandene IT-Landschaften.
3. Softwareentwicklung & Middleware für realen Geschäftsbetrieb
Ob SAP Concur, WooCommerce, WordPress oder individuelle Backend-Systeme: Wir integrieren KI direkt in Ihre bestehenden Prozesse und Systeme.
Damit positioniert sich HighPots klar:
als Umsetzungspartner für Unternehmen, die KI wirklich produktiv machen wollen.
Wie Unternehmen KI sinnvoll implementieren
Ein erfolgreiches KI-Projekt folgt nicht den Trends, sondern den Anforderungen des Business:
- Welche Aufgaben basieren auf Sprache? → LLMs + RAG + KI-Agenten.
- Welche Aufgaben basieren auf Messdaten oder physischer Interaktion? → Spezialmodelle & klassische ML-Methoden.
- Welche Systeme müssen integriert werden? → Middleware & API-Engineering.
- Wo sind Datenschutz, Sicherheit und Verfügbarkeit kritisch? → On-Prem-Lösungen.
HighPots begleitet mittelständische Unternehmen in jeder dieser Phasen – vom Konzept bis zum Betrieb.