Generative AI Learning Roadmap 2026: Der klare Lernpfad von Grundlagen bis AI Agents Teil 1

Viele starten 2026 falsch: Entweder verlieren sie sich in Theorie – oder sie überspringen die Basics und hoffen, mit Prompting allein produktiv zu werden. Beides funktioniert kurzfristig, skaliert aber nicht. Diese Roadmap zeigt einen sauberen Weg: Begriffe → Grundlagen → Modelle → Tooling → Bauen (Agents/Apps) → Spezialisierung (Vision) → Ressourcen.

1) Was ist Generative AI – und was nicht?

• AI: Systeme lösen Aufgaben, die menschliche Intelligenz erfordern.

• Machine Learning (ML): Lernen aus Daten/Erfahrung.

• Deep Learning (DL): ML mit neuronalen Netzen (Mustererkennung).

• Generative AI (GenAI): erzeugt neue Inhalte (Text, Bild, Audio, Code, Video) aus gelerntem Wissen.

Warum das wichtig ist: Wer „GenAI“ sagt, meint oft „ChatGPT“. In Projekten führt das zu falschen Erwartungen (z.B. „die KI weiß schon alles über unsere Firma“ → tut sie nicht ohne Daten/RAG/Prozesse).

2) Die 4 Grundlagen, die dir Wochen sparen

• Wahrscheinlichkeit

• Lineare Algebra

• Analysis

• Statistik

Du musst kein Mathe-Studium nachholen. Aber: Ohne Basics wirst du bei Themen wie Embeddings, Tokenisierung, Evaluierung, Halluzinationen unnötig lange trial-and-error machen.

3) Foundation Models: Verstehen statt nur benutzen

Modelle wie GPT, Llama, Gemini, Claude, DeepSeek unterscheiden sich u.a. in:

• Qualität je Aufgabe (Reasoning, Code, Sprache)

• Kosten/Latenz

• Datenschutz/Deployment-Optionen

• Tool-Ökosystem und Integrationen

Ziel: ein Gefühl dafür entwickeln, welches Modell wofür und wie man es zuverlässig macht.

4) Vom Wissen zum System: Tooling & Baukasten

Der Weg in die Praxis führt über einen typischen Stack:

• Python (Integration/Automatisierung)

• Prompt Engineering (strukturierte Steuerung)

• VectorDB & RAG (Firmenwissen sicher verfügbar machen)

• Orchestrierung (z.B. LangChain)

• Model Hubs (z.B. Hugging Face)

5) Was du am Ende können willst

• einfache GenAI-Workflows (z.B. Textproduktion, Klassifikation, Extraktion)

• RAG für internes Wissen

• AI Agents für wiederkehrende Aufgaben (mit Human-in-the-loop)

• ein Grundverständnis von Training/Evaluation/Deployment

Fazit

Die Roadmap ist keine Theorie-Übung. Sie ist ein Bauplan, um GenAI im Unternehmen produktiv zu machen — und zwar so, dass Qualität, Compliance und Skalierung zusammengehen.