Es gibt KI-Vorträge, die beeindrucken durch Zahlen. Andere durch Visionen.
Und dann gibt es die von Prof. Dr. Christian Stummeyer – die Sorte Vortrag, bei der man sich plötzlich dabei erwischt, wie man nickt, lacht und gleichzeitig denkt: „Okay… das verändert wirklich alles.“
Beim Markenforum 2025 hat er genau das getan: generative KI greifbar gemacht. Ohne Fachchinesisch, aber mit Beispielen, die man nie wieder vergisst. Vom Online-Dating als Digitaltrend der 80 Jahre bis zur Frage, warum ChatGPT höflicher antwortet, wenn man selbst höflich schreibt.
Und weil wir all diese Aha-Momente nicht nur den Menschen im Saal überlassen wollen, teilen wir sie hier – kompakt, humorvoll, praxisnah und ergänzt durch kurze Videoclips, die genau die Passagen einfangen, über die noch lange gesprochen wurde.
🎬 Clip-Vorschlag für die Intro:
Startsatz: „Wer von Ihnen würde denn von sich sagen, er ist absoluter KI-Experte…?“
Endsatz: „…ganz egal, in welcher Gruppe Sie sind, ich glaube, ich habe was Neues für Sie dabei.“
⏱️ ca. 00:00–00:45
Inhalt
Wer ist Prof. Dr. Christian Stummeyer?
Wenn man Prof. Dr. Christian Stummeyer zum ersten Mal erlebt, versteht man schnell, warum KI plötzlich nicht mehr wie ein fernes Zukunftsthema wirkt. Er hat die Fähigkeit, komplexe Dinge so zu erklären, dass man gleichzeitig denkt: „Aha, jetzt verstehe ich’s“ und „Okay, das ist ja eigentlich ziemlich spannend.“
Dabei lebt er nicht von großen Gesten, sondern von Klarheit und Praxisnähe. Und vielleicht auch von der Ehrlichkeit, mit der er erzählt, wie er selbst dem Thema zum ersten Mal begegnet ist – und wie sehr ihn dieser Moment überrascht hat. Genau darüber haben sich viele von uns später am Abend noch unterhalten.
🎬 Clip für Abschnitt 1
(passt stilistisch perfekt zur Intro → persönlicher, überraschender Moment)
Start: „…und insofern war ich ziemlich geflasht, als ich das gesehen habe…“
Ende: „…ich war das erste Mal live bei ChatGPT und habe meinen ersten Prompt eingegeben.“
⏱️ ca. 08:30–09:40
Zur Einordnung:
Stummeyer ist Professor für Wirtschaftsinformatik und Digital Commerce, leitet das bayerische KI-Zentrum AININ, war vorher bei BCG und bei der Siemens AG in mehreren internationalen Stationen unterwegs und hat ein eigenes E-Commerce-Unternehmen aufgebaut. Kurz: Er kennt KI aus der Forschung, aus der Praxis und aus der echten Wirtschaft.
Und genau an dieser Stelle wurde spürbar, warum so viele im Saal plötzlich ein Stück neugieriger nach vorn gerutscht sind — denn nach diesem persönlichen Einstieg ging es direkt hinein in die Frage, was generative KI heute eigentlich schon leisten kann.
Was generative KI heute schon leisten kann
Stummeyer begann nicht mit Zukunftsprognosen, sondern mit etwas viel Greifbarerem: der Frage, was generative KI heute schon leistet.
Bevor er die praktischen KI-Anwendungen zeigte, zog Stummeyer einen Vergleich, den man so schnell nicht vergisst: eine Grafik zur Frage, wie Menschen sich über die Jahrzehnte kennengelernt haben. Während klassische Wege nach unten gingen, schoss eine rote Linie plötzlich nach oben — Online-Dating.
Nicht, weil er einen Ausflug in die Soziologie machen wollte, sondern um zu zeigen, wie schnell digitale Technologien ganze Märkte verändern können. Erst unscheinbar, dann unterschätzt, dann plötzlich dominant.
🎬 Passender Clip
Start: „Die rote Linie ist Online-Dating…“
Ende: „…eine digitale Technologie kann einen Markt in 20 Jahren komplett drehen.“
⏱️ ca. 02:50–04:10
Der Effekt im Saal: ein Lachen, ein Nicken — und dieses leise „Stimmt eigentlich“, das sich einstellt, wenn ein Bild mehr erklärt als eine Folie voller Daten.
Und genau dort setzte er den Bogen zur KI: Technologien, die am Anfang belächelt werden, verändern oft schneller als erwartet unseren Alltag.
Denn KI kann inzwischen deutlich mehr als nur Text umformulieren. Sie identifiziert Zielgruppen, erstellt Marketingtexte, analysiert Zahlen, erkennt Muster, fasst komplexe Dokumente zusammen oder bereitet Informationen so auf, dass man sofort damit weiterarbeiten kann. Und das in einer Geschwindigkeit, die man im eigenen Arbeitsalltag oft erst versteht, wenn man es selbst täglich umsetzten muss und es Stunden benötigt.
Ein Beispiel: Die KI sollte drei Zielgruppen für eine PV-Anlage unterscheiden und jeweils passende Werbebotschaften formulieren. Aus einer einzigen Aufgabe wurden sauber strukturierte, verständliche und sofort nutzbare Texte — das Ergebnis stand innerhalb weniger Sekunden.
🎬 Clip-Empfehlung
Start: „Bitte geht auch mal hin und nenne mir mal die drei Hauptzielgruppen…“
Ende: „…das ist schon eigentlich ganz gut für Marketingzwecke geeignet.“
⏱️ ca. 24:35–25:25
KI ist schnell und leistungsfähig – aber sie arbeitet nicht allein. Die Einordnung, das Prüfen und das bewusste Entscheiden bleiben bei uns Menschen. Oder wie Stummeyer es treffend formulierte:
„Wir Menschen werden gebraucht, immer nochmal drüber zu schauen.“
Ein Satz, der vieles erklärt: warum KI beeindruckt, warum sie unterstützt – und warum wir trotzdem den letzten Blick behalten. Und genau an dieser Stelle wird spannend, wie Sprachmodelle überhaupt zu ihren Antworten kommen. Denn wer versteht, wie KI denkt, versteht auch besser, wo sie stark ist und wo man aufmerksam bleiben sollte.
Wie Sprachmodelle funktionieren – GPT, Gemini, Llama & der Transformer
Wenn man KI nutzen will, hilft es zu verstehen, was im Hintergrund eigentlich passiert. Und Stummeyer erklärt das so klar, dass man plötzlich merkt, wie viel Logik — und wie wenig Magie — in Systemen wie ChatGPT steckt.
Der Aufbau ist erstaunlich einfach:
-
G wie Generative:
KI erstellt neue Inhalte, statt nur Vorhandenes zu sortieren.
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P wie Pre-trained:
Das Modell wurde mit Milliarden von Texten trainiert und kennt dadurch typische Muster unserer Sprache.
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T wie Transformer:
Ein System, das Eingaben in Ausgaben verwandelt – also aus einem Prompt einen Antwortvorschlag generiert.
In dieser Kombination steckt das, was Sprachmodelle so leistungsfähig macht:
Sie wählen das „nächste wahrscheinliche Wort“ anhand von Mustern, Verknüpfungen und Wahrscheinlichkeiten. Nicht, weil sie etwas wissen, sondern weil sie gelernt haben, wie Sprache funktioniert.
Wer das versteht, erkennt zwei Dinge gleichzeitig:
Warum KI so flüssig klingt — und warum sie trotzdem manchmal danebenliegt.
Denn Sprachmodelle rechnen Sprache, sie verstehen sie nicht im menschlichen Sinne. Genau deshalb sollte man nicht nur fragen was KI antwortet, sondern manchmal auch warum.
🎬 Clip-Empfehlung für Abschnitt 3
Start: „Das G bei ChatGPT steht für Generative…“
Ende: „…und das T ist der Transformer.“
⏱️ ca. 17:10–18:05
Warum KI bei zwei gleichen Prompts unterschiedlich antwortet
Ein Punkt, der im Vortrag viele nicken ließ, war Stummeyers Erklärung dafür, warum KI manchmal nicht das tut, was wir erwarten — selbst dann, wenn wir exakt denselben Prompt zweimal hintereinander eingeben.
Der Grund ist überraschend einfach:
Sprachmodelle arbeiten mit Wahrscheinlichkeiten, nicht mit Wissen.
Jede Antwort ist eine Berechnung darüber, welches Wort als Nächstes wahrscheinlich folgt. Und weil diese Berechnungen kleine Zufallskomponenten enthalten, gibt es kein „festes“ Ergebnis. Das bedeutet:
Nicht, weil KI uns „ärgern“ will.
Sondern weil sie Sprache nicht nachbaut,
sondern statistisch neu zusammensetzt.
Stummeyer brachte es auf den Punkt:
KI kann unglaublich flüssig klingen – aber sie ist kein Wissensspeicher und keine deterministische Maschine. Genau dieses Verständnis hilft dabei, Ergebnisse besser einzuordnen und zu erkennen, wann man nachhaken sollte und wann nicht.
Denn wenn man versteht, wie ein Modell antwortet, wundert man sich viel weniger darüber, wie die Antworten manchmal klingen.
🎬 Clip-Empfehlung für Abschnitt 4
Start:„Wenn Sie zweimal den gleichen Prompt eingeben…“
Ende:„…die Ergebnisse sind nicht unbedingt reproduzierbar.“
⏱️ ca. Minute 18:40–19:05
Bis hierhin hatte der Vortrag vor allem eines getan:
er hatte erklärt, wie generative KI funktioniert – und warum sie manchmal erstaunlich gut klingt und manchmal danebenliegt.
Wer das versteht, erkennt schnell:
KI ist kein Orakel und kein Wissensspeicher.
Sie ist ein Werkzeug.
Ein sehr leistungsfähiges Werkzeug – aber eines, das immer noch einen Menschen braucht, der entscheidet, was sinnvoll ist und was nicht.
Oder wie Stummeyer es formulierte:
„Wir Menschen werden gebraucht, immer nochmal drüber zu schauen.“
Und genau damit öffnete sich die nächste Frage des Vortrags:
Wenn KI all das kann – wo setzen Unternehmen sie heute konkret ein?
