Semantische Analyse vs. LLMs: Warum Bedeutung die bessere Motivation ist
- Steffen Konrath
- vor 3 Tagen
- 4 Min. Lesezeit
Reicht es, generative KI für Analysen zu nutzen – oder braucht es einen Ansatz, der Bedeutung statt Wahrscheinlichkeiten versteht?
Während LLMs wie GPT Informationen reproduzieren, erzeugt evAI mit Semantischer Analyse neues Wissen, das zur Bestimmung von Markenräumen und als Frühwarnsystem für Märkte und Narrative dient.
Dieser Beitrag zeigt, warum Semantik mehr leistet als Statistik – und wie Marken, Führungskräfte und Unternehmen in Folge fundierte, zukunftsrelevante Entscheidungen treffen.
Wie unterscheidet sich Semantische Analyse grundsätzlich von LLMs?
TL;DR: LLMs fassen Vergangenes auf Basis von Wahrscheinlichkeiten zusammen – evAI erkennt, wie Zukunft gedacht wird, auch wenn die Hinweise dafür so selten sind, dass sie kein Wahrscheinlichkeitsmodell erfassen kann.
Belege
LLMs berechnen Wahrscheinlichkeiten aus Big Data; evAI baut Realitätsmodelle aus Bedeutungsstrukturen.
evAI analysiert nicht Wörter, sondern Denkmuster, Narrative und Beziehungsräume.
Ergebnisse sind strukturierte Modelle (Akteure, Risiken, Einflussnetzwerke), keine Textzusammenfassungen.
LLMs liefern Sekundärdaten auf der Basis statistischer Zusammenhänge; evAI erzeugt Primärdaten auf Grundlage von sachlich-logischer Verbindungen, die dadurch für Strategie, M&A, Kommunikation und Politik nutzbar sind.
Warum LLMs halluzinieren – und warum evAI das nicht tut
TL;DR: LLMs sind Sprachvorhersage-Maschinen, keine Wissenssysteme. Sie erzeugen plausible, aber oft falsche Aussagen, weil sie Kohärenz höher gewichten als Wahrheit. evAI dagegen arbeitet bedeutungs- und kontextbasiert, nicht probabilistisch.
Belege
Laut der Studie “Why Language Models Hallucinate” (Kalai et al., 2025) entstehen Halluzinationen, weil LLMs für das „Raten statt Nichtwissen“ belohnt werden.
Ihr Trainingsziel – die wahrscheinlichste nächste Wortfolge zu erzeugen – bevorzugt flüssige Formulierungen über faktische Richtigkeit.
Die Modelle „wissen“ nicht, wenn ihnen Wissen fehlt: Sie simulieren Verständnis, statt Bedeutung zu rekonstruieren.
Halluzinationen sind kein Bug, sondern ein statistisches Nebenprodukt der Optimierung von Wahrscheinlichkeiten.
Selbst bei fehlerfreien Trainingsdaten entstehen falsche Aussagen – als natürliche Konsequenz des Cross-Entropy-Ziels (=Optimierung der Wahrscheinlichkeit, das nächste Wort richtig vorherzusagen, ob es sachlich richtig ist oder nicht. Entscheidend ist alleine die höhere Wahrscheinlichkeit). Vereinfacht gesagt: Ein LLM gibt die Antwort, die am wahrscheinlichsten ist.
evAI arbeitet dagegen semantisch validiert: Informationen werden nach Kontext und Bedeutung geprüft, nicht nach Wahrscheinlichkeit bewertet.
Warum ist „Small Data“ aussagekräftiger als Big Data?
TL;DR: LLMs schließen Antwortlücken in der Mikroperspektive durch Halluzinieren. Sie erfinden Antworten. evAI nutzt Small Data, um auch Themen zu identifizieren, die so neu sind, dass es keine oder nur wenige Vergangenheitsdaten gibt. Relevanz und Qualität der Antwort (evAI Small Data Ansatz) schlagen statistisches Antwortverhalten (LLMs) – wenige präzise Signale können aus unserer Sicht entscheidend sein. Diese Small-Data-Ereignisse sind "unsichtbar" für LLMs, die ausschliesslich auf die wahrscheinlichste Antwort setzen, die der höchsten Fallzahl entspricht. Menge ist aber keine Relevanz.
Belege
80–90 % der Analysezeit klassischer Monitoring-Tools entfällt laut evAI-Forschung auf irrelevante Quellen, die nur das Rauschen erhöhen.
Relevante Themen diffundieren mehrfach – man muss sie nicht millionenfach zählen, sondern semantisch erkennen.
Weak Signals entstehen an den Rändern des Diskurses – dort, wo Big Data keine Spur hat und wo sie von LLMs nicht wahrgenommen werden können.
Small Data ermöglicht Frühwarnung bei Disruptionen, bei denen noch wenig bis gar keine Erfahrungen in der Vergangenheit gemacht werden konnten.
Wie funktioniert evAIs Semantisches Framework technisch?
TL;DR: evAI kombiniert eigene Ontologie, Kontextanalyse und Bedeutungsräume zu einem dynamischen Realitätsmodell.
Belege:
Ontologie-basierte Semantik: Begriffe werden nach Bedeutung und Kontext verknüpft, nicht nach Häufigkeit.
Semantisches Mapping: erzeugt „Karten des Denkens“ mit Akteuren, Narrativen, Interessen und Konflikten.
Semantische Sensoren messen Veränderungen in Diskursen – z. B. Wenn „Normalität ins Wanken gerät“.
Ergebnis sind kontextuelle Modelle, die strategische Orientierung liefern – statt reiner wahrscheinlichkeitsbasierten Momentaufnahmen.
Welche 6 Kriterien entscheiden, ob eine KI Frühwarnqualität hat?
TL;DR: Nur Systeme, die Bedeutung, Diffusion und Relevanz messen, erkennen Risiken und Chancen frühzeitig.
Belege (Ranking):
Relevanzfilterung – Erfasst das System nur thematisch sinnvolle Quellen?
Semantische Tiefe – Versteht es Bedeutungen/Inhalt statt Keywords?
Diffusionsanalyse – Erkennt es, wie Themen sich verbreiten?
Rauschreduktion – Trennt es Signal von Lärm?
Frühindikatoren – Erkennt es frühe Themen, bevor sie Mainstream werden?
Adaptivität – Passt es sich an neue Diskurse an?
evAI erfüllt alle sechs – klassische Social-Listening- oder LLM-Systeme meist nur eines bis zwei.
LLMs oder Semantische Analyse – was ist besser für Marktintelligenz? {#vs}
TL;DR: LLMs sind Recherchewerkzeuge; Semantische Analyse ist ein strategisches Navigationssystem.
Belege
Kriterium | LLM | evAI Semantische Analyse |
Datenbasis | Big Data (gescraped) | Small Data (kuratierte Primärdaten) |
Erkenntnisart | Wahrscheinlichkeiten | Bedeutungsstrukturen |
Ergebnis | Textzusammenfassung | Marktmodell mit Akteuren, Narrativen, Risiken |
Zeithorizont | Rückblickend | Heute + Vorausschauend |
Erklärbarkeit | Gering | Hoch (ontologisch nachvollziehbar) |
Nutzung | Sekundärquelle | Primärquelle für Strategie & LLMs |
Methods & Data Appendix
Datenbasis: Kuratierte, domänenspezifische Informationsobjekte (Policy-Papers, Fachmedien, Interviews, Tier-1- bis Tier-3-Quellen und nach Bedarf auch Sonderkanäle wie Telegram, Dark Net bzw. Social Media).
Analyseverfahren:
Ontologie-basierte Kontextanalyse
Semantische Diffusionsmessung
Weak-Signal-Detection
Modellierung von Realitätswahrnehmungen
Wie läuft ein 5-Tage-Rollout mit evAI ab?
TL;DR: Von Frage zu Handlungsempfehlung in fünf Tagen – explorativ, modellbasiert, ohne Datenüberforderung.
Belege (Ablauf):
Tag 1: Forschungsfrage & Scope definieren.
Tag 2: Semantisches Modell mit Akteuren & Narrativen bauen.
Tag 3: Small Data analysieren, Weak Signals identifizieren.
Tag 4: Validierung & Hypothesenprüfung – auch Unerwartetes sichtbar machen.
Tag 5: Aktionsplan & Monitoring-Optionen liefern mit dem Ergebnis: handlungsrelevante Erkenntnisse, die direkt in Board-Meetings einfließen
Wie nutzen Unternehmen Semantische Modelle in der Praxis? {#usecases}
TL;DR: Von Market Intelligence bis Krisenprävention – semantische Modelle liefern strategische Frühwarnsignale.
Belege
Energie & Wasser: Erkennung von Engpasssignalen Monate vor messbaren Effekten.
M&A / Strategy: Identifikation von Akteursnetzwerken und Lobbystrukturen.
Retail / Sustainability: Trennung zwischen Hype und realer Adaption.
Kommunikation: Narrativanalysen und Positionslücken im Marktmodell.
Governance: Früherkennung von Diskursverschiebungen und Risikoclusterbildung.
FAQ
Was ist der Hauptunterschied zu NLP?→ NLP zählt Wörter; evAI versteht Bedeutungen.
Braucht evAI viele Daten?→ Nein. Oft reichen < 200 Signale, um Disruptionen zu erkennen.
Wie schnell sind Ergebnisse verfügbar?→ Innerhalb von fünf Tagen – statt Wochen wie in klassischer Forschung.
Kann ich LLMs und evAI kombinieren?→ Ja. evAI liefert Primärdaten, die LLMs für tiefere Antworten als ein Expertensystem nutzen können.
Ist die Methode erklärbar und DSGVO-konform?→ Vollständig nachvollziehbar und nur mit legalen, offenen Quellen.
Erfahren Sie, wie Semantische Analyse Ihr Monitoring in ein Frühwarnsystem verwandelt.