03.08.2023

Bard: Was hinter Googles Chatbot steckt – und wie er sich von ChatGPT unterscheidet

Am 13. Juli 2023 wurde Bard, Googles auf künstlicher Intelligenz (KI) basierender Chatbot in Europa gelauncht. Die KI wurde den Medien beim Salzburg Summit 2023 bei einem Gespräch mit Yariv Adan, Senior Director of Product Management bei Google, vorgestellt.
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Google logo on one of the buildings situated in Googleplex, the company's main campus in Silicon Valley
Foto: Adobe Stock

Das große Sprachmodell von Google AI, das mithilfe eines riesigen Datensatzes aus Text und Code trainiert wurde, heißt „Bard”. Der Experte Yariv Adan ist für Google in Zürich tätig und bringt mehr als zehn Jahre Erfahrung mit künstlicher Intelligenz mit. Er war maßgeblich an der Entwicklung der Software beteiligt und ist überzeugt davon, dass die Menschen KI im Laufe der Zeit benötigen werden, um sich in der Welt zurechtzufinden. Als Beispiel dafür nennt er “FloodHub”, Googles Hochwasservorhersagen basierend auf maschinellem Lernen, um Menschen im Voraus vor Hochwasser warnen zu können. 

Laut Adan war Machine Learning in früheren Zeiten, bevor es LLMs – Large Language Models wie Bard gab – zuerst auf „Supervised Training” mit menschlich generierten Beispielen angewiesen. Nur so konnte die KI beginnen, von selbst zu lernen. Das bedeutet, frühere KI-Anwendungen lernten nach vom Umfang deutlich limitierten Beispielen anstatt nach vorgegebenen Regeln, was wiederum sehr teuer war. „Der erste Durchbruch gelang 2018 mit Google BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), als es möglich wurde, die KI durch unüberwachtes Training mit Milliarden von Daten zu trainieren – infolgedessen konnten die Kosten in Grenzen gehalten werden. Diese Form des maschinellen Lernens ist extrem effektiv und ermöglichte die Erstellung großer Sprachmodelle wie Bard“, so der Google Spezialist. 

Bard ist anders als ChatGPT

Die Technologie verspricht, in der Lage zu sein, Texte zu generieren, Sprachen zu übersetzen, kreative Inhalte zu schreiben und Fragen auf informative Weise zu beantworten. Im Unterschied zu ChatGPT stellt Bard oftmals mehrere Antwortmöglichkeiten parat und gibt seinen User:innen auch die Möglichkeit, dieselbe Eingabe via Google Search suchen zu lassen.

Wichtig ist, wie Adan betont, dass User:innen ein Bewusstsein dafür zu entwickeln, wann KI und wann besser Google Search für die Suche nach Informationen verwendet werden sollte. Wird beispielsweise nach einem aktuellen Börsenkurs gefragt, kann durchaus eine plausible, jedoch inhaltlich falsche Antwort generiert werden. Denn Bard rät auf der Grundlage der gefütterten Informationen und des Kontexts weiter und formt so eine finale Antwort. Googles KI wurde also absichtlich und bewusst von der Google Suche getrennt. 

Große Sprachmodelle wie Bard unterscheiden sich in drei Punkten

Die Größe ist insofern ausschlaggebend, da große Sprachmodelle mit riesigen Datenmengen trainiert werden und sie dadurch komplexere Muster und Beziehungen in der Sprache lernen. Ihre Komplexität erlaubt ihnen, Texte zu generieren, diese zu verstehen und zu beantworten. Durch die Flexibilität können Modelle wie Bard für die unterschiedlichsten Aufgaben wie zum Beispiel für das Erstellen von kreativen Inhalten und die Beantwortung von Fragen eingesetzt werden. 

Während Bard mit Echtzeitinformationen gefüttert wird, trainiert es. Das heißt, es lernt während der Verwendung, was als Online-Training bezeichnet wird. Dadurch kann Bard lernfähig bleiben und seine Genauigkeit beibehalten, auch wenn sich öffentlich verfügbare Daten ändern. 

Das wird unter Prompt-Design verstanden

Yariv Adan erzählt, Prompt-Design ist die Art und Weise, wie das Modell durch die Eingabe von Input aufgefordert wird, etwas zu tun. Nach der Fütterung mit Daten rät es auf der Grundlage des Kontextes weiter, da die KI sehr gut im Erkennen komplexer Muster ist.

„Die Schnittstelle bedient sich unserer Sprache und das macht die Technologie so einzigartig. So wird es jedem Menschen möglich, die KI zu benutzen – selbst für jene, die noch nie etwas mit Programmieren zu tun hatten. Für Entwickler:innen gibt es APIs, die Bard als Sprachmodell in ihre eigenen Anwendungen integrieren lassen”, so Adan.

Risiken der generativen künstlichen Intelligenz 

Wie jede Technologie birgt auch AI Risiken, die vorausgedacht werden müssen. Um diese einzudämmen, wurden von Google sieben „Responsible AI-Prinzipien” entwickelt, verrät der Google-Experte. Diese legen unter anderem fest: KI-Anwendungen sollen der Gesellschaft von Nutzen sein, Vorurteile dürfen nicht erzeugt oder verstärkt werden und Datenschutz soll im Fokus stehen.

Die AI-Prinzipien verfolgen weiters die Ziele, auf Sicherheit ausgelegt und getestet zu sein und sich Menschen gegenüber rechenschaftspflichtig zu verhalten. Außerdem hat Google Filter auf verschiedenen Ebenen integriert, um die Qualität der Antworten zu verbessern und sicherzustellen, dass keine unangemessenen Inhalte generiert werden. 

Um etwaigen Risiken entgegenzuwirken, führen Google AI-Ingenieur:innen und -Forscher:innen regelmäßige Audits durch. Auch das Feedback der Community wird in Form von Feedbackschleifen geprüft und gegebenenfalls umgesetzt.

Bards Wert für die Gesellschaft

Der Name des Programms Bard stammt übrigens vom Begriff „Barde” ab. Dabei handelt es sich um Dichter und Sänger des damaligen keltischen Kulturkreises, die mit ihrer Kunst Informationen weitergaben. Genau wie die KI Bard. Die generative KI befindet sich noch in der Entwicklung, soll laufend weiterentwickelt werden und über das Potenzial verfügen, Anwendungen zu revolutionieren.

Die finale Botschaft des Director of Product Management ist eindeutig: „Die Technologie KI ist zu komplex, als dass eine einzelne Organisation sie alleine bewältigen könnte, daher ist eine Zusammenarbeit zwischen Regierung, Unternehmern und Hochschulen unbedingt erforderlich. Genauso wichtig ist es, die Menschen über den Wert von KI aufzuklären und ihnen dabei zu helfen, die Vorteile der Technologie für sich zu nutzen.” 

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Mit ihrer Reverse-Mentoring-Agentur forciert Ines Hanusch Zukunftssicherheit in Wirtschaft und Politik. © brutkasten

Dieser Text ist zuerst im brutkasten-Printmagazin von August 2026 „Aufbrechen“ erschienen. Eine Download-Möglichkeit des gesamten Magazins findet sich am Ende dieses Artikels.


Wir leben in einer paradoxen Arbeitswelt: Führungskräfte werden für ihr über Jahrzehnte angesammeltes Wissen bezahlt doch exakt dieses Erfahrungswissen kann angesichts rasanter technologischer und kultureller Umbrüche zum blinden Fleck werden. Genau hier setzt eine Methodik an, die traditionelle Rollenbilder auf den Kopf stellt: Reverse Mentoring.

Ines Hanusch, Gründerin der Reverse-Mentoring-Agentur bond & grow, begleitet Unternehmen und Politik bei diesem Paradigmenwechsel. Für sie ist der Kerngedanke simpel, aber radikal: „Beim klassischen Mentoring lernt die Jüngere von der Erfahreneren. Beim Reverse Mentoring ist es umgekehrt: Die Führungskraft sitzt in der Lernenden-Position gezielt, strukturiert und vor allem nicht nebenbei.“

Kein Kaffeetratsch und keine Therapie

Doch was genau ist Reverse Mentoring in der Praxis? Hanusch wird nicht müde zu betonen, was es nicht ist: Es sei kein lockeres Kaffeegespräch, kein Coaching mit einer einzigen Zielvorgabe und schon gar keine Therapie. Auch der oft gehörte Einwand, man könne sich doch einfach mit den eigenen Kindern austauschen, greift für die Expertin ins Leere: „Mit den eigenen Kindern teile ich eine Sozialisation, ein Machtgefälle, ob ich will oder nicht.

Das Kind wird mir vieles nicht sagen, und ich werde vieles nicht hören wollen.“ Wahre Wirkung entstehe erst durch psychologische Sicherheit ohne persönliche Verstrickung eine Atmosphäre, in der ein junger Mensch kein Interesse daran hat, zu gefallen, sondern ehrlich zu sein.

Der Blick von innen: Reibung als Chance

In klassischen Organisationen verhindert die Hierarchie oft genau jenen Raum der psychologischen Sicherheit, in dem ungefiltert und ohne Angst vor Konsequenzen gesprochen werden kann. Ines Hanusch beschreibt das systematische Dilemma eindrücklich: Je weiter Führungskräfte auf der Karriereleiter nach oben klettern, desto mehr manifestiert sich die Angst vor Inkompetenz und Statusverlust. „Wenn Top-Entscheider:innen plötzlich von jemandem lernen, der dreißig Jahre jünger ist, entsteht unweigerlich intensive Emotion, Irritation und Reibung“ – doch exakt in diesen Momenten verankert sich laut Hanusch der größte Lerneffekt.

Wie sich dieser Rollentausch in der Realität anfühlt, schildert eine 21-jährige Mentorin, die im Rahmen von bond & grow Top-Entscheider:innen begleitet. Kristin Barnowsky sieht in ihrer Aufgabe eine enorme Verantwortung: Für sie bedeutet Reverse Mentoring, erfahrenen Führungskräften neue Perspektiven mit auf den Weg zu geben und dabei auch hin und wieder Reibung zu erzeugen“. Nervosität vor dem ersten Aufeinandertreffen ist keine Seltenheit, wie sie verrät. Ihr persönlicher mentaler Trick für das erste Meeting? „Ich stelle mir einfach vor, dass die Person mich bereits mag und ich sie auch. Dadurch gehe ich wesentlich natürlicher, authentischer und positiver in das Gespräch.“

Die größte Herausforderung im laufenden Prozess ist für sie das Gespür dafür, wie tief man in die Glaubenssätze des Mentees eindringen darf. Wenn auf Mentee-Seite Widerstand entsteht, stecke dahinter oft eine unbewusste Angst; etwa das Gefühl, nicht gehört oder gesehen zu werden. Es erfordere Empathie und präzises Timing, unangenehme Themen anzusprechen, ohne die Führungskraft emotional zu überfordern, erklärt die 21-Jährige.

Für wen das Konzept geeignet ist – und wann es scheitert

Die Zahlen sprechen für sich, doch Reverse Mentoring ist kein Selbstläufer. Laut Hanusch eignet es sich primär für Führungskräfte, die Nichtwissen als Startpunkt und nicht als Schwäche betrachten. In hierarchisch geprägten Unternehmen erfordere das immense Größe. „Statusverlust berührt das Selbstbild direkt, und das ist unbequem“, analysiert Hanusch. Viele Führungskräfte fürchten den Moment, in dem sie erkennen müssen, dass jemand, der viele Jahre jünger ist, über entscheidendes Know-how verfügt – sei es über moderne Arbeitskulturen, neue Konsumgewohnheiten oder schlicht den Umgang mit Unsicherheit in Krisenzeiten.

Wann also scheitert Reverse Mentoring? Die Expertin zieht eine klare Grenze: „Ich rate ab, wenn Unternehmen Reverse Mentoring als Imagemaßnahme einsetzen wollen, ohne wirkliche Bereitschaft, etwas zu verändern.“ Ohne intrinsische Motivation beider Seiten, einen geschützten Rahmen und professionelles Matching wird das Format zur reinen Simulation.

Innovation durch unbefangenes Denken

Wenn die Rahmenbedingungen jedoch stimmen, entpuppt sich Reverse Mentoring als machtvoller Innovationsmotor. In vielen Branchen sind junge Menschen näher an der Zielgruppe oder stellen diese gar selbst dar. Sie spüren kulturelle Trends früher und besitzen den Mut, Unbequemes auszusprechen. Kristin Barnowsky erlebt das regelmäßig in ihren Mentoring-Sessions, etwa wenn es um künstliche Intelligenz, Automatisierung von Workflows oder den Einsatz von Social Media geht. Doch der tiefere Wert liegt oft jenseits der Technologie: Es geht um das Hinterfragen erstarrter Prozesse. „Oft sehen die Dinge, die uns Sorgen machen, nur für uns so aus; aus einer anderen Perspektive sind sie plötzlich Chancen für innovative Veränderungen“, resümiert die Mentorin.

Letztlich profitiert nicht nur die Führungskraft auch die jungen Mentor:innen wachsen, bauen sich ein Netzwerk auf und erleben direkte Selbstwirksamkeit. Die wichtigste Frage für Ines Hanusch: „Was, wenn du von denen lernst, die bisher nicht gefragt wurden? Es tut manchmal weh, sich spiegeln zu lassen. Aber nur so entsteht Fortschritt.“ In einer Wirtschaft, die händeringend nach Fachkräften und neuen Wegen sucht, könnte die Bereitschaft, vom Nachwuchs zu lernen, bald über die Existenz von Unternehmen entscheiden. Oder wie Ines Hanusch sagt: „Wer heute keine Kultur des gegenseitigen Lernens etabliert, verliert morgen den Anschluss bei existenziellen Themen wie Mitarbeiterbindung und Innovation.“

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