Was ist multimodale KI? Vollständiger Leitfaden zu großen multimodalen Modellen

Multimodale KI kombiniert Text, Bilder, Audio und Video in einem System und macht KI dadurch intelligenter und effizienter. Sie verändert Branchen, indem sie Aufgaben wie die Analyse medizinischer Bilder mit Patientendaten oder die Generierung von Code aus Designmodellen ermöglicht. Bis 2027 werden 40 % der KI-Tools multimodal sein, gegenüber nur 1 % im Jahr 2023. Der Markt wird bis 10.89 2030 Milliarden US-Dollar erreichen.

Die zentralen Thesen:

Was sie tut,: Verarbeitet mehrere Datentypen (Text, Bilder, Audio, Video) zusammen, um bessere Erkenntnisse zu erzielen.
Warum es wichtig ist: Reduziert Ineffizienzen und verbessert die Genauigkeit bei komplexen Aufgaben.
Topmodels: Google Gemini, OpenAI GPT-4o und Anthropischer Claude 3, die jeweils in unterschiedlichen Bereichen herausragend sind.
Betroffene Branchen: Gesundheitswesen, E-Commerce, Automobil und mehr.

Möchten Sie Arbeitsabläufe mit multimodaler KI automatisieren? Tools wie Latenknoten ermöglicht Ihnen die Integration fortschrittlicher Modelle wie Gemini und GPT-4 in Ihre Prozesse ohne Codierung.

Multimodale KI: LLMs, die sehen (und hören) können

Was ist multimodale KI?

Multimodale KI vereint verschiedene Datentypen – wie Bilder, Töne und Texte – in einem einheitlichen System und ahmt so die menschliche Informationsverarbeitung nach. Durch die Integration dieser Datentypen erreicht sie ein deutlich tieferes Kontextverständnis als herkömmliche KI-Systeme. Im Jahr 2023 wurde der globale Markt für multimodale KI auf 1.2 Milliarden US-Dollar geschätzt, wobei Prognosen eine jährliche Wachstumsrate von über 30 % zwischen 2024 und 2032 voraussagen. [2].Dieses schnelle Wachstum signalisiert die zunehmende Bedeutung multimodaler KI bei der Rationalisierung und Automatisierung von Geschäftsabläufen.

Modalitäten in der KI verstehen

In der KI bezieht sich eine „Modalität“ auf eine bestimmte Art von Dateneingabe, die ein System verarbeiten kann [3].. Jede Modalität – ob visuell, auditiv oder textuell – liefert einzigartige Informationen und in Kombination ergeben sie ein umfassenderes und vollständigeres Bild.

Die Vorteile der Kombination von Modalitäten zeigen sich bereits in der Praxis. So UniphoreDie Konversations-KI-Plattform von verbessert die Effizienz des Callcenters durch die gleichzeitige Analyse von Stimmlage, Gesichtsausdruck und Text [2].. Wie Abby Curtis und Chrissy Kidd von Splunk Blogs es ausdrücken:

„Multimodale KI kann mehrere Dateneingaben (Modalitäten) verarbeiten, was zu einer genaueren Ausgabe führt.“ [3].

Durch die Integration mehrerer Datentypen verringern diese Systeme die Mehrdeutigkeiten, die bei Ansätzen mit nur einer Modalität häufig auftreten, und ermöglichen ein differenzierteres Verständnis des Kontexts.

Aspekt	Einzelmodale KI	Multimodale KI
Datenverarbeitung	Verarbeitet nur einen Datentyp	Verarbeitet mehrere Datentypen gleichzeitig
Integrierte Analyse	Beschränkt auf Spezialaufgaben	Hervorragend in komplexen, vielschichtigen Szenarien
Trainingsgeschwindigkeit	Schnelle Schulung und Bereitstellung	Erfordert vielfältige Datensätze und mehr Ressourcen
Anwendungsfälle	Textgenerierung, Sprache-zu-Text	Bildbeschriftung, modalübergreifendes Verständnis
Kontextuelles Verständnis	Durch einzelne Eingabe begrenzt	Kombiniert Eingaben für einen umfassenderen Kontext

Diese Stärken unterstreichen, wie multimodale KI-Systeme, insbesondere große multimodale Modelle (LMMs), die KI neu gestalten, indem sie von isolierten Aufgaben zu integrierten, ganzheitlichen Analysen übergehen.

Die Entwicklung von LLMs zu LMMs

Große multimodale Modelle (LMMs) erweitern die Fähigkeiten großer Sprachmodelle (LLMs) um ein neues Niveau, indem sie neben Text auch visuelle und auditive Daten integrieren. Während LLMs sich bei textbasierten Aufgaben auszeichnen, erweitern LMMs ihre Funktionalität um Bilder, Videos und Audiodaten und sind dadurch deutlich vielseitiger. [5].Dieser Fortschritt bringt die KI näher an das Verständnis und die Interaktion mit der Welt heran, und zwar auf eine Art und Weise, die sich menschlicher anfühlt.

LMMs erreichen dies durch die Verwendung großer Datensätze und fortschrittlicher neuronaler Netzwerkarchitekturen, um Muster in verschiedenen Datentypen zu identifizieren [5].. Sie können beispielsweise Bildunterschriften erstellen oder Fragen beantworten, die eine Kombination aus visuellen und textuellen Erkenntnissen erfordern. Im September 2024 Meta-KI Einführung von LlaMA 3.2, einem Open-Source-LMM, das Text- und visuelle Daten gleichzeitig verarbeiten kann und so sowohl die Benutzerinteraktion als auch die Inhaltsgenauigkeit verbessert [4]..

Ein wesentliches Merkmal von LMMs ist die Nutzung lokaler und globaler Aufmerksamkeitsmechanismen. Diese Systeme konzentrieren sich auf bestimmte Bildbereiche, die mit dem entsprechenden Text übereinstimmen (lokale Aufmerksamkeit), und integrieren gleichzeitig breitere semantische Informationen über den gesamten Input (globale Aufmerksamkeit). [5].Dieser doppelte Fokus ermöglicht eine höhere Präzision und Anpassungsfähigkeit, wodurch LMMs in komplexen Szenarien effektiv sind, beispielsweise bei der Interpretation medizinischer Daten für das Gesundheitswesen oder der Analyse von Finanztrends [5].. Durch die Überbrückung dieser Modalitäten ebnen LMMs den Weg für natürlichere und effektivere Mensch-KI-Interaktionen.

Beliebte multimodale KI-Modelle im Jahr 2025

Mit der Weiterentwicklung multimodaler KI hat das Jahr 2025 eine Welle fortschrittlicher Modelle hervorgebracht, die Text, Bilder, Audio und Video nahtlos miteinander verarbeiten. Im Gegensatz zu früheren Systemen, die separate Modelle für verschiedene Datentypen benötigten, integrieren diese neuen Systeme mehrere Modalitäten nativ. Im Folgenden untersuchen wir einige der einflussreichsten Modelle, die diese Landschaft prägen, und ihre herausragenden Merkmale.

Top-LMMs, die heute verfügbar sind

Mehrere führende multimodale Modelle dominieren die KI-Szene im Jahr 2025, darunter Google Gemini, OpenAI GPT-4o und Anthropischer Claude 3. Jedes Modell bringt einzigartige Stärken mit sich und definiert neu, wie Unternehmen unterschiedliche Daten verarbeiten und integrieren.

Google Gemini: Gemini gilt als das vielseitigste multimodale System und unterstützt die native Verarbeitung von Text, Bildern, Audio und Video. Seine Gemini 2.5 Pro Die Version verfügt über ein beeindruckendes Kontextfenster von 1 Million Token und kann damit umfangreiche Inhalte wie ganze Bücher oder lange Videotranskripte in einem Durchgang verarbeiten. Samsung hat Gemini Anfang 25 in seine Galaxy S2025-Serie integriert und damit seine praktischen Anwendungen hervorgehoben. [6].[7]..
OpenAI GPT-4o: GPT-4o ist für seine Präzision in der visuellen Analyse bekannt und bewältigt Aufgaben mit Text und Bildern, wie die Analyse von Fotos, Screenshots und gescannten Dokumenten. Die aktualisierte Version, GPT-4.5, unterstützt bis zu 128,000 Token und erweitert damit seine Kapazität für komplexe Aufgaben wie das Interpretieren von Diagrammen oder das Kombinieren von visuellen und textuellen Daten [6].[7]..
Anthropischer Claude 3: Claude 3 wurde für einfache Konversation entwickelt und zeichnet sich durch eine interaktivere Interpretation von Bildern und Texten aus. Die Klaus 3.5 Das Update führt ein Kontextfenster mit 200,000 Token ein und ist somit ideal für die Analyse großer Projekte, egal ob einzelne Dokumente oder umfangreiche Codebasen. [7]..

Modell	Kontextfenster	Unterstützte Modalitäten	Schlüssel-Stärke
Gemini 2.5 Pro	1 Millionen Token	Text, Bilder, Audio, Video	Umfassende multimodale Abwicklung
GPT-4.5	128,000-Token	Texte, Bilder	Hohe Genauigkeit bei der visuellen Analyse
Klaus 3.5	200,000-Token	Texte, Bilder	Konversationsbildinterpretation

Native multimodale Funktionen

Das Besondere an diesen Modellen ist ihre Fähigkeit, mehrere Datentypen nativ zu verarbeiten, ohne dass eine Konvertierung zwischen Formaten erforderlich ist. Dadurch können sie komplexe Aufgaben effizienter bewältigen und umfassendere Erkenntnisse liefern. Beispielsweise: Google Gemini kann eine Geschäftspräsentation mit Diagrammen, gesprochenen Erzählungen und schriftlichen Notizen analysieren und alle Elemente zu einem zusammenhängenden Verständnis zusammenfassen [7]..

Native multimodale Verarbeitung ist besonders wertvoll in Szenarien, die ein tiefes Verständnis der Beziehungen zwischen verschiedenen Datentypen erfordern. Beispielsweise interpretieren diese Modelle bei der Analyse eines Dokuments, das Text und Bilder kombiniert, beide Formate direkt, sodass Zwischenschritte wie die Konvertierung von Bildern in Text entfallen. Dieser Ansatz optimiert Arbeitsabläufe und verbessert die Tiefe der Erkenntnisse branchenübergreifend.

Praktische Anwendungen in allen Branchen

Die Einführung multimodaler KI wird bis 40 voraussichtlich 2027 % erreichen [6]., angetrieben von seinen transformativen Anwendungen:

GesundheitswesenMultimodale KI-Systeme analysieren medizinische Bilder wie Röntgen- und MRT-Aufnahmen sowie Patientengeschichten und erkennen so frühe Krankheitsanzeichen. Durch den Abgleich von Pathologieberichten und genetischen Daten liefern diese Modelle präzise Behandlungsempfehlungen. [8]..
E-commercePlattformen nutzen multimodale KI, um Kundenbewertungen und Produktbilder gemeinsam auszuwerten. So können sie beliebte Funktionen identifizieren und Produktempfehlungen an das Surfverhalten und die visuellen Vorlieben der Nutzer anpassen. [8]..

Wie funktionieren große multimodale Modelle?

Große multimodale Modelle sind darauf ausgelegt, mehrere Datenformen – wie Text, Bilder, Audio und Video – gleichzeitig zu verarbeiten und zu verstehen. Sie basieren auf Transformatorarchitekturen, die sich durch die Verarbeitung von Sequenzen miteinander verbundener Informationen auszeichnen. Im Gegensatz zu herkömmlichen Modellen, die sich auf isolierte Datenpunkte konzentrieren, analysieren Transformatoren Beziehungen innerhalb und zwischen Datentypen und eignen sich daher ideal für die Integration unterschiedlicher Eingaben. [9].. Diese grundlegende Technologie ermöglicht es diesen Modellen, verschiedene Modalitäten effektiv zu überbrücken.

Transformer-Architektur: Die Grundlage von LMMs

Das Herzstück großer multimodaler Modelle (LMMs) ist die Transformatorarchitektur. Sie nutzt Self-Attention-Mechanismen, um Beziehungen innerhalb und zwischen Datentypen zu identifizieren. Dadurch kann das Modell Informationen aus verschiedenen Quellen zu einem zusammenhängenden Verständnis zusammenführen. [11]..

So funktioniert es: Jeder Datentyp – ob Bild, Text oder Audio – wird durch einen eigenen spezialisierten Encoder verarbeitet. Diese Encoder wandeln die Eingaben in Vektordarstellungen, sogenannte Embeddings, um. Wenn Sie beispielsweise ein Bild und einen beschreibenden Text eingeben, erstellt das Modell für beide separate Embeddings. Diese Embeddings werden dann zu einer einheitlichen Eingabesequenz kombiniert, die oft mit Positionskodierungen ergänzt wird, um den räumlichen oder zeitlichen Kontext zu erhalten. [11]..

Durch Selbstaufmerksamkeits- und Kreuzaufmerksamkeitsmechanismen identifiziert das Modell Muster und Beziehungen über verschiedene Modalitäten hinweg. Beispielsweise könnte es die visuellen Details eines Diagramms mit der dazugehörigen Texterklärung verknüpfen. [9]..

Jüngste Entwicklungen wie der Mixture-of-Transformers (MoT) haben diesen Prozess weiter verfeinert. MoT trennt modalitätsspezifische Parameter, wodurch der Rechenaufwand reduziert und gleichzeitig die globalen Selbstaufmerksamkeitsfähigkeiten erhalten bleiben. Tests mit dem Chameleon-Modell zeigten, dass MoT mit nur 55.8 % der FLOPs eine vergleichbare Leistung erzielen konnte, und sogar nur 37.2 %, wenn Sprache als dritte Modalität einbezogen wurde. [10]..

Schulung und Feinabstimmung

Das Training großer multimodaler Modelle umfasst mehrere komplexe Schritte. Zunächst werden Rohdaten mithilfe spezieller Encoder in Einbettungen umgewandelt. Diese Einbettungen werden dann zu einer einzigen Darstellung zusammengeführt. Die Parameter des Modells werden angepasst, um die Lücke zwischen seinen Vorhersagen und den tatsächlichen Daten zu minimieren und so effektives Lernen zu ermöglichen. [12]..

Die Feinabstimmung ist eine besonders wichtige Phase, in der das Modell lernt, wie verschiedene Modalitäten miteinander in Beziehung stehen. Beispielsweise könnte es lernen, gesprochene Wörter mit entsprechenden visuellen Szenen zu verknüpfen oder Textbeschreibungen mit Bildinhalten abzugleichen. Dieser Prozess basiert auf sorgfältig kuratierten Datensätzen, um Genauigkeit zu gewährleisten. [12]..

Eine wichtige Methode zur Feinabstimmung ist Reinforcement Learning with Human Feedback (RLHF). Dieser Ansatz nutzt menschliche Bewertungen, um das Modell zu präzisen und sicheren Ergebnissen zu führen. RLHF umfasst vier Phasen: Datenerfassung, überwachte Feinabstimmung, Erstellung eines Belohnungsmodells und Optimierung. Diese Schritte tragen dazu bei, die Zuverlässigkeit des Modells zu verbessern und schädliche Ergebnisse zu reduzieren. [14].[16].OpenAI stellte beispielsweise fest, dass Labeler die Ergebnisse einer 1.3 Milliarden Parameter umfassenden Version von InstructGPT gegenüber denen der deutlich größeren Version von GPT-175 mit 3 Milliarden Parametern bevorzugten. Darüber hinaus zeigten Studien mit GPT-4, dass RLHF die Genauigkeit des Modells bei anspruchsvollen Fragen verdoppelte. [15]..

Obwohl das Training von LMMs erhebliche Rechenressourcen und Fachwissen erfordert, lohnt sich der Aufwand aufgrund kontinuierlicher Verbesserungen in Architektur und Trainingstechniken. Diese Fortschritte ermöglichen es multimodalen Modellen, sich in einer Vielzahl praktischer Anwendungen zu behaupten, von der Inhaltsgenerierung bis hin zur komplexen Geschäftsautomatisierung. [12].[13]..

sbb-itb-23997f1

Was kann ein großes multimodales Modell leisten?

Große multimodale Modelle (LMMs) verändern Branchen, indem sie Arbeitsabläufe automatisieren und innovative Lösungen bieten, die visuelle, Text- und Audiodaten kombinieren. Diese Modelle zeichnen sich durch die Verarbeitung und Generierung von Inhalten in verschiedenen Formaten aus und ebnen so den Weg für Anwendungen in der Bildanalyse, Codegenerierung und Sprachinteraktion. Der globale Markt für multimodale KI wird bis 10.89 voraussichtlich auf 2030 Milliarden US-Dollar wachsen. [17].Dieses Wachstum unterstreicht die steigende Nachfrage nach Systemen, die unterschiedliche Datentypen integrieren, um komplexe Herausforderungen zu bewältigen.

Bildbeschreibung und -analyse

LMMs sind hochleistungsfähig in der Analyse von Bildern, Diagrammen und anderen visuellen Darstellungen, um aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen. Mithilfe fortschrittlicher Encoder konvertieren diese Modelle visuelle Informationen in Vektorformate und können diese so zusammen mit Text und anderen Datentypen verarbeiten. Diese Fähigkeit kommt in verschiedenen Branchen zum Einsatz:

Einzelhandel: Online-Plattformen nutzen LMMs, um Bildbeschreibungen für Produkte wie Lebensmittel und Mahlzeiten zu generieren, wodurch der Bedarf an manueller Eingabe reduziert wird [18]..
Fertigungsindustrie: Durch die Zusammenführung von visuellen Inspektionsdaten mit Produktionsdetails helfen LMMs, Defekte zu erkennen und zu verhindern, bevor sie auftreten [18]..
Gesundheitswesen: Multimodale Analyse ermöglicht es Gesundheitsdienstleistern, Bilddaten mit Patientendemografie und Behandlungsprotokollen zu korrelieren und so die Behandlungsergebnisse zu verbessern [18]..

Im Kfz-Versicherungssektor analysieren LMMs Bilder von Fahrzeugschäden, lokalisieren spezifische Probleme und schätzen die Reparaturkosten, wodurch die Schadensabwicklung vereinfacht wird. [13].. Ähnlich verhält es sich im Gesundheitswesen: Diese Modelle kombinieren Textbeschreibungen von Symptomen mit medizinischen Bildern, um die Diagnose zu unterstützen. Zum Beispiel: IBM Watson Health integriert Daten aus elektronischen Gesundheitsakten, klinischen Notizen und bildgebenden Verfahren, um die Diagnose von Krankheiten zu verbessern und Behandlungen zu personalisieren [17]..

Codegenerierung aus Mockups

LMMs verändern auch die Softwareentwicklung, indem sie Design-Mockups und Wireframes in funktionalen Code umwandeln. Diese Fähigkeit schließt die Lücke zwischen Design und Entwicklung und reduziert den Zeitaufwand für Prototyping erheblich. Durch die Analyse von Elementen wie Layouts, Schaltflächen und Farbschemata generieren LMMs Code in Formaten wie HTML, CSS, JavaScript und Mobile-App-Frameworks. Dieser Ansatz minimiert den manuellen Programmieraufwand und eignet sich daher besonders für die Erstellung responsiver Webdesigns.

Diese Funktionalität beschleunigt nicht nur den Design-to-Code-Prozess, sondern steigert auch die Produktivität, sodass sich Entwickler auf die Verfeinerung des Benutzererlebnisses konzentrieren können, anstatt bei Null anzufangen.

Sprachinteraktion und Audioanalyse

LMMs eignen sich gleichermaßen für die Verarbeitung von Audiodaten und bieten Funktionen wie Sprachtranskription, emotionale Tonanalyse und Text-zu-Audio-Konvertierung. Diese Funktionen werden in verschiedenen Bereichen eingesetzt:

AutomobilindustrieUnternehmen wie 704 Apps nutzen LMMs, um Gespräche in Fahrzeugen zu analysieren. Beispielsweise überwacht Gemini die emotionale „Temperatur“, indem es Wörter wie „Raub“ oder „Angriff“ identifiziert und Warnungen auslöst, um potenziellen Risiken vorzubeugen. [19].Volkswagen of America setzt LMMs in seiner myVW-App ein, die es Fahrern ermöglichen, per Sprachbefehl Bedienungsanleitungen zu durchsuchen oder Armaturenbrettanzeigen mithilfe der Smartphone-Kamera zu identifizieren. [19]..
Einzelhandel: LMMs ermöglichen nahtlose Self-Checkout-Systeme durch die Kombination von Sprachbefehlen, visueller Erkennung und Zahlungsabwicklung [13]..

Durch die Integration mit Plattformen wie Latenode werden diese Sprachinteraktionsmöglichkeiten noch leistungsfähiger. Unternehmen können automatisierte Workflows erstellen, die auf Audioeingaben reagieren und Aktionen in verschiedenen Anwendungen auslösen. Beispielsweise könnte ein Einzelhandelsgeschäft Latenode nutzen, um den Sprachbefehl eines Kunden zu verarbeiten, die Produktverfügbarkeit zu prüfen und automatisch Folgebenachrichtigungen oder Updates zu versenden.

LMMs definieren die Arbeitsweise von Unternehmen neu und bieten praktische Lösungen, die Zeit sparen, die Genauigkeit erhöhen und das Benutzererlebnis branchenübergreifend verbessern.

Automatisieren Sie Ihre multimodalen KI-Modelle mit Latenknoten

Latenode nutzt das Potenzial multimodaler KI und integriert es nahtlos in den Geschäftsalltag. Multimodale Modelle wie GPT-4 oder Gemini zeichnen sich durch fortgeschrittene Datenanalysen aus, ihre wahre Stärke entfaltet sich jedoch erst bei der Einbettung in Workflows. Latenode vereinfacht diesen Prozess und verwandelt komplexe KI-Funktionen in automatisierte Systeme, die mühelos über Ihren gesamten Technologie-Stack hinweg funktionieren.

LMMs über APIs verbinden

Die Verwaltung mehrerer KI-Abonnements kann überwältigend sein, aber Latenode beseitigt diesen Aufwand durch die Zentralisierung des Zugriffs auf über 400 KI-Modelle [20].Dazu gehören führende große multimodale Modelle (LMMs) wie GPT-4 von OpenAI, Gemini von Google und Claude von Anthropics. Mit seinem visuellen Workflow-Builder ermöglicht Latenode Nutzern, diese Modelle mit ihren Geschäftsanwendungen zu verbinden, ohne Code schreiben zu müssen. Für diejenigen, die individuelle Anpassungen bevorzugen, werden JavaScript-basierte Optimierungen vollständig unterstützt.

„KI-Knoten sind fantastisch. Sie können sie ohne API-Schlüssel verwenden. Sie nutzen Latenode-Guthaben zum Aufrufen der KI-Modelle, was die Nutzung enorm vereinfacht. – Das benutzerdefinierte Latenode-GPT ist besonders bei der Knotenkonfiguration sehr hilfreich.“ – Islam B., CEO Computer Software [20].

Dieser optimierte Ansatz reduziert die technische Komplexität der KI-Integration erheblich. Teams müssen nicht mehr mit verschiedenen Lieferantenkonten jonglieren, unterschiedliche Nutzungslimits überwachen oder separate Authentifizierungssysteme verwalten. Durch die Vereinfachung dieser Verbindungen ermöglicht Latenode Unternehmen, sich auf die Erstellung wirkungsvoller, automatisierter Workflows zu konzentrieren.

Beispiele für Latenode-Workflows

SEO-Content-Automatisierung mit Gemini 2.5 ProAnastasia Antonova, Gründerin von Latenode, entwickelte einen automatisierten Workflow, der den organischen Traffic in nur einem Monat um 38 % steigerte. Der Prozess identifiziert Trendthemen, extrahiert Inhalte mithilfe von News-APIs und Headless-Browsern, nutzt Gemini 2.5 Pro zur Analyse von SEO-Keywords und generiert anschließend vollständig optimierte Artikel. Die Erstellung eines Artikels kostet zwischen 0.40 und 0.60 US-Dollar und dauert nur 10 Minuten. Beeindruckenderweise platzierten sich diese Artikel kurz nach der Veröffentlichung auf der zweiten Seite von Google. [20]..

Die Fähigkeiten von Latenode gehen über die Inhaltserstellung hinaus:

Produktbeschreibung Generation: Einzelhändler können Produktbild-Uploads über Latenode mit ChatGPT verknüpfen. Wenn neue Bilder zu einem Content-Management-System hinzugefügt werden, generiert der Workflow automatisch detaillierte Beschreibungen, identifiziert wichtige Funktionen und aktualisiert die Produktdatenbank.
Voice-to-Content-Workflows: Mit der Speech-to-Post-Vorlage von Latenode werden Sprachnotizen in ansprechende Social-Media-Beiträge umgewandelt. Dieser Prozess kombiniert ChatGPT mit Tools wie Recraft zur Erstellung begleitender Grafiken.

„Der AI-JavaScript-Codegeneratorknoten ist ein Lebensretter, wenn Sie bei der Automatisierung an einen Punkt gelangen, an dem noch kein Tool oder Knoten für die Interaktion mit Latenode, der KI, erstellt wurde …“ – Francisco de Paula S., Webentwickler, Marktforschung [20].

Diese Beispiele verdeutlichen, wie Latenode die Lücke zwischen modernster multimodaler KI und praktischer Geschäftsautomatisierung schließt. Durch die Einbindung fortschrittlicher KI in Arbeitsabläufe können Unternehmen innovative Technologien in greifbare Ergebnisse umsetzen und so Effizienz und Produktivität steigern.

Fazit: Die Zukunft der multimodalen KI

Multimodale KI verändert die Arbeitsweise von Unternehmen und signalisiert einen tiefgreifenden Wandel in der Unternehmenstechnologie. Der globale Markt für multimodale KI wird bis 10.89 voraussichtlich 2030 Milliarden US-Dollar erreichen. [17]. und Gartner schätzt, dass bis 2027 40 % der generativen KI-Lösungen multimodale Fähigkeiten beinhalten werden, ein dramatischer Anstieg gegenüber nur 1 % im Jahr 2023 [1].Diese Zahlen unterstreichen die schnelle Verbreitung dieser Technologie und ihre wachsende Bedeutung in allen Branchen.

Führende Unternehmen nutzen bereits multimodale KI, um bahnbrechende Ergebnisse zu erzielen. Zum Beispiel: Amazon verwendet ein Verpackungsoptimierungssystem, das Produktabmessungen, Versandanforderungen und Bestandsdaten kombiniert, um Abfall zu reduzieren und gleichzeitig Nachhaltigkeitsziele zu erreichen. Walmart nutzt Regalkameras, RFID-Tags und Transaktionsdaten, um das Bestandsmanagement zu verfeinern und die Nachfrageprognose zu verbessern. Ebenso JP MorganDocLLM von verarbeitet Textdaten, Metadaten und Kontextinformationen aus Finanzdokumenten und verbessert so die Risikobewertung und Compliance-Bemühungen (Quelle: Appinventiv, Mai 2025).

„Multimodale KI kann komplexere Herausforderungen bewältigen, personalisiertere Erlebnisse schaffen und Unternehmen helfen, sich effektiver anzupassen. Es geht um Vielseitigkeit und tiefere Einblicke, die entscheidend sind, um die Nase vorn zu behalten“, sagt Scott Likens, US- und globaler Chief AI Engineering Officer bei PwC. [21].Arun Chandrasekaran, angesehener Vizepräsident und Analyst für künstliche Intelligenz bei Gartner, fügt hinzu: „Es ermöglicht Anwendungsfälle, die vorher nicht möglich waren.“ [21]..

Durch die Integration von Sprache, Bildern, Text und strukturierten Daten ermöglicht multimodale KI Innovationen, die messbaren Geschäftswert schaffen. Durch die Einbettung dieser Funktionen in automatisierte Workflows werden diese durch Plattformen wie Latenode noch leistungsfähiger.

Latenode vereinfacht den Zugriff auf führende multimodale Modelle wie GPT-4, Gemini und Claude und optimiert Integration und Automatisierung. Ob SEO-Inhalte erstellen, bildbasierte Produktbeschreibungen generieren oder sprachgesteuerte Kommunikation ermöglichen – Latenode ermöglicht Unternehmen die nahtlose Integration multimodaler KI in ihre Abläufe. Dieser Ansatz steigert nicht nur die Effizienz, sondern schafft auch die Grundlage für nachhaltige Wettbewerbsvorteile.

Mit der Weiterentwicklung multimodaler KI werden sich Unternehmen, die Integrationsplattformen priorisieren, als Branchenführer positionieren. Die Zukunft gehört denjenigen, die diese fortschrittlichen Funktionen effektiv orchestrieren können – und Latenode ist da, um diese Zukunft schon heute Wirklichkeit werden zu lassen.

FAQs

Wie macht multimodale KI komplexe Aufgaben im Vergleich zu monomodaler KI präziser und effizienter?

Multimodale KI transformiert die Bearbeitung komplexer Aufgaben, indem sie verschiedene Datentypen – wie Text, Bilder, Audio und Video – in einem einheitlichen System zusammenführt. Diese Kombination bietet eine tieferes Verständnis des Kontextes, wodurch die Wahrscheinlichkeit von Fehlern minimiert wird, die entstehen können, wenn man sich nur auf eine Art von Eingabe verlässt.

Durch die gleichzeitige Analyse unterschiedlicher Daten deckt multimodale KI Muster und Zusammenhänge auf, die von Systemen mit nur einer Modalität übersehen werden könnten. Sie erweist sich außerdem als robuster gegenüber Rauschen oder Inkonsistenzen in den Daten und ist daher eine zuverlässige Wahl für praktische Anwendungen wie Bildanalyse, Spracherkennung und Aufgaben mit mehreren Datenformaten. Für Unternehmen bedeutet dies, komplexe Arbeitsabläufe mit höherer Genauigkeit und Effizienz zu verwalten, was direkt zu höherer Produktivität und einem besseren Benutzererlebnis führt.

Welche Branchen können am meisten von großen multimodalen Modellen profitieren und wie wenden sie diese an?

Große multimodale Modelle (LMMs) verändern zahlreiche Branchen, indem sie unterschiedliche Datentypen – wie Text, Bilder und Audio – kombinieren, um erweiterte Erkenntnisse zu liefern und Automatisierung zu ermöglichen.

In Fachleute des Gesundheitswesens  die Entscheidungsfindung verbessern.LMMs ermöglichen durch die gemeinsame Analyse von medizinischen Bildern, Patientengeschichten und Arztberichten ein neues Maß an Präzision. Diese Integration ermöglicht präzisere Diagnosen und beschleunigt die Behandlungsplanung. E-commerce Unternehmen nutzen LMMs, um maßgeschneiderte Einkaufserlebnisse zu schaffen. Sie kombinieren Nutzerverhalten, Produktbewertungen und visuelle Daten, um personalisierte Empfehlungen anzubieten, die das Engagement steigern und den Umsatz steigern. Die Automobilindustrie Die Industrie setzt bei autonomen Fahrzeugen auf LMMs, die Daten von Kameras, Sensoren und Karten verarbeiten, um Echtzeitentscheidungen auf der Straße zu treffen. Für Kundenservice LMMs vereinfachen Support-Workflows, indem sie eine Mischung aus Eingaben wie Text und Bildern interpretieren, um Probleme schneller zu lösen und die Kundenzufriedenheit zu verbessern.

Diese Anwendungen zeigen, wie LMMs Arbeitsabläufe verändern und in zahlreichen Sektoren bedeutende Fortschritte erzielen.

Welche Herausforderungen ergeben sich beim Training und Einsatz großer multimodaler Modelle und wie können diese bewältigt werden?

Schulung und Einsatz große multimodale Modelle (LMMs) birgt mehrere Herausforderungen, insbesondere in Bereichen wie Datenqualität, Rechenleistung und Modellkomplexität. Eine kritische Hürde ist die Entwicklung von Datensätzen, die verschiedene Datentypen, wie beispielsweise Bilder gepaart mit Textbeschreibungen, effektiv aufeinander abstimmen. Falsch ausgerichtete Daten können zu einer geringeren Genauigkeit führen, insbesondere wenn das Modell mit neuen Aufgaben konfrontiert wird. Um diesem Problem zu begegnen, setzen Forscher auf Methoden wie erweiterte Filterung, halbüberwachtes Lernen und die Nutzung umfangreicher Webdaten. Diese Ansätze tragen dazu bei, die Datensatzqualität zu verbessern, ohne dass eine umfassende manuelle Beschriftung erforderlich ist.

Eine weitere große Herausforderung liegt im hohen Rechenaufwand beim Training und Einsatz von LMMs. Diese Modelle benötigen umfangreiche GPU-Ressourcen und anspruchsvolle Architekturen, um unterschiedliche Datenformate verarbeiten zu können. Um diesem Problem zu begegnen, werden Techniken wie Sparse-Attention-Mechanismen, Modellquantisierung und Pruning eingesetzt. Diese Methoden optimieren die Leistung, reduzieren die Latenz und senken den Ressourcenverbrauch. So stellen sie sicher, dass LMMs für reale Anwendungen effizient und praktikabel bleiben.