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Inhaltsverzeichnis
Einsatzmöglichkeiten
Die Wahl eines KI-Tools hängt sehr vom Einsatzzweck ab. Die folgende Übersicht gibt einen ersten Eindruck möglicher Anwendungsfelder.
Beachten Sie bitte: Die „ungeregelte“ Nutzung webbasierter KI-Tools ist datenschutzrechtlich riskant. Häufig werden dabei personenbezogene oder vertrauliche Inhalte an Drittanbieter übermittelt, teils auch zur Weiterverwendung als Trainingsdaten. Das betrifft nicht nur eigene Nutzerdaten, sondern auch Informationen über Dritte (z. B. Vertragstexte, Forschungsergebnisse, sensible Projektinhalte). In Einzelfällen können daraus sogar persönliche oder rechtliche Risiken entstehen. Ebenfalls erfordern viele KI-Tools eine vorherige Registrierung und Erstellung eines Nutzerkontos. Diese Tools können daher auch nicht verpflichtend in der Lehre eingesetzt werden!
Weitere Informationen finden Sie im Blog des Datenschutz-Teams.
⭐ Nutzbare Tools an der TU Berlin
Empfehlenswert sind Tools, die lokal auf dem eigenen Rechner genutzt werden können. Folgende Tools sind datenschutzrechtlich geprüft und dürfen an der TU „offiziell“ verwendet werden:
- ChatAI der Academic Cloud - hier können Sie sich über die föderierte Anmeldung mittels SSO mit Ihren TU-Zugangsdaten einloggen
- GPT4All – lokale Nutzung auch ohne Internetzugang
- NoScribe – lokale Transkription von Audio/Video
- ChatGPT Edu – seit April 2026 stehen an der TU Berlin in begrenztem Umfang Lizenzen für alle Fakultäten zur Verfügung. Die Nutzung erfolgt datenschutzkonform auf EU-Servern mit TU-Account und Pseudo-ID. Enthalten sind u.a. leistungsstarke Modelle, die Funktion „Projekte“ (Chatten auf Basis eigener Dokumente) sowie der Aufbau eigener Chatbots. Den Zugang erhalten Sie über Ihre Fakultät (FSC/FIO)!
Weitere Einsatzmöglichkeiten
Jenseits dieser Tools existiert eine Vielzahl von KI-Anwendungen. Einen Überblick über weitere Angebote (auch Open Source) finden Sie in Verzeichnissen wie Future Tools.
Die folgende Übersicht zeigt Ihnen exemplarisch einige Einsatzfelder:
Audios & Transkription
KI-Tools können Aufgaben wie Text-To-Speech zur Erstellung einer Audiospur für Folien oder von kleinen Podcasts mit mehreren Sprecher*innen übernehmen, ohne aufwändige Studioaufnahmen vorzunehmen oder Inhalte speziell für diesen Zweck aufbereiten zu müssen. Ebenfalls lässt sich das Postprocessing effizienter gestalten. Für niedrigschwelligen Zugang zu Audio- und Videoinhalten bieten sich Transkripte und Untertitel an, möglichst sogar in verschiedenen Sprachen. Diese können durch KI automatisiert erstellt werden. Für diese Zwecke existieren KI-Tools wie zum Beispiel:
| ⭐ noScribe https://github.com/kaixxx/noScribe (lokale Nutzung, grafische Oberfläche für Whisper) | Beispiele: Ein 30-minütiges Lehrvideo automatisch mit Untertiteln versehen und ein Transkript dazu bereitstellen. Aus einem Lehr-Podcast ein Transkript erstellen, welches direkt zwischen den Sprecher*innen unterscheidet. |
| Auphonic https://auphonic.com/ | Beispiel: Lautstärken in einer Podcastaufnahme ausbalancieren und Rauschen reduzieren. |
| NotebookLM https://notebooklm.google.com/ oder Open-Source-Alternative NotebookLLama https://github.com/run-llama/notebookllama | Beispiel: Einen kurzen Podcast aus einer eigenen hochgeladenen Quelle erzeugen lassen. |
Illustrationen & Infografiken erstellen
Visualisierungen und kleine Info- oder Prozessgrafiken lockern Texte in Präsentationen und Webseiten auf oder können diese sogar ganz ersetzen. Mit folgenden Tools lassen sich schnell Illustrationen und Grafiken für Lehrmaterialien, Publikationen, Präsentationen, ISIS|Moodle-Kurse u.v.m. erstellen oder erste Inspirationen gewinnen:
| Stable Diffusion https://stablediffusionweb.com/#ai-image-generator bzw. lokale Nutzung über Draw Things: https://drawthings.ai | Beispiel: Ein Teaser-Bild im Lowpoly-Stil für die Titelfolie einer Präsentation erstellen. |
| FLUX https://huggingface.co/spaces/black-forest-labs/FLUX.1-dev |
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| Nano Banana (Google Gemini) https://gemini.google/de/overview/image-generation/ | Beispiel: Mehrere illustrative Bilder im gleichen Stil oder nach einer Vorlage erzeugen. |
| Napkin AI https://www.napkin.ai/ | Beispiel: Für eine Präsentation aus einem geschichtlichen Text einen Zeitstrahl erzeugen. |
Literaturrecherche & Wissenschafliches Arbeiten
Um das akademische Schreiben zu optimieren, gibt es spezielle KI-Textassistenten, mit denen man zum Beispiel auch aus akademischen Texten zitieren, wissenschaftlich paraphrasieren und Texte lektorieren lassen kann. Zur Forschungsassistenz und zur Suche nach aktuellen und thematisch passenden Artikeln, Veröffentlichungen und weiteren Arbeiten sowie zu anderen Arten der Unterstützung im Umgang mit Literatur gibt verschiedene Tools. Einen Überblick über weitere Tools bietet z. B. die Bibliothek der Fakultät VII (PDF-Präsentation).
| Elicit https://elicit.com/ | Beispiel: Für einen Projektantrag nach passenden und aktuellen Artikeln anhand von Stichworten suchen. |
| ResearchRabbit https://www.researchrabbit.ai/ | Beispiel: Publikationen zu eigener Sammlung hinzufügen und passende Vorschläge dazu erhalten. |
| Jenni AI https://jenni.ai/ | Beispiel: Die Einleitung für ein Paper wissenschaftlich formulieren und darin aus eigenen hochgeladenen Quellen zitieren. |
| Trinka AI https://www.trinka.ai/ | Beispiel: Einen langen wissenschaftlichen Text auf inhaltliche Konsistenz prüfen lassen. |
Texte erstellen, zusammenfassen und übersetzen
Als Schreibassistenz bei Paraphrasierung, Textzusammenfassung, Übersetzung etc. existieren Tools wie:
| ⭐ Chat AI https://chat-ai.academiccloud.de/ | Beispiel: Über SSO der eigenen Hochschule einloggen, um kostenlos und sicher verschiedene Modelle zur Texterstellung nutzen zu können. |
| ⭐ GPT4All https://gpt4all.io/ (lokale Nutzung) | Beispiel: Im Park ohne Internet einen KI-Chatbot zur Texterstellung nutzen. |
| DeepL https://www.deepl.com | Beispiel: Einen komplizierten fremdsprachigen Abschnitt eines Artikels in die eigene Muttersprache übersetzen. |
Tutorsysteme
Ein vielversprechender Ansatz ist der Einsatz von Chatbots als interaktive Lernpartner statt passiver Informationsquellen. Ein KI-Tutor fördert aktives Denken durch gezielte Rückfragen und Feedback, anstatt nur Antworten zu geben. Wie man einen eigenen Lehr-Chatbot entwickelt, zeigt die Workshop-Dokumentation Innovative Lehrassistenz – Effektive Nutzung von KI-Tutorsystemen zur Unterstützung von Lehrenden (ab S. 16 / Kap. 5.4).
| ⭐ Chat AI https://chat-ai.academiccloud.de/ | Beispiel: Chatbot-Personas mit einem System-Prompt vorkonfigurieren, um einen spezialisierten Chatbot für den eigenen Lehrinhalt zu erstellen und in ISIS zu verlinken. |
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