Letzte Woche habe ich mein Handy dabei beobachtet, wie es ein Foto meines Kühlschranks anschaute, mir zuhörte, als ich sagte: 「Ich bin müde und hungrig,」 und irgendwie ein 15-Minuten-Rezept vorschlug, das tatsächlich Sinn ergab. Kein App-Wechsel. Kein Eintippen von Zutaten. Einfach... ein Gespräch über verschiedene Formate hinweg.

Da wurde mir klar: Wir sind nicht mehr in der „Chatbot-Ära“. Wir sind in der multimodalen Ära, und die meisten Leute denken immer noch, dass KI nur eine ausgefallene Autovervollständigung für E-Mails ist.

Wenn du Begriffe wie „multimodale KI erklärt“ auf Tech-Twitter gehört hast, aber nie ganz verstanden hast, was das im echten Leben bedeutet, lass es mich erklären. Ich habe die letzten drei Monate damit verbracht, diese Tools in meinen eigenen chaotischen Arbeitsabläufen zu testen – überall Screenshots, halbfertige Notizen, Videoclips, die ich schwor zu transkribieren, es aber nie tat. Hier ist, was ich gelernt habe, was sich tatsächlich geändert hat und warum das wichtig ist, auch wenn du noch nie eine Codezeile geschrieben hast.

Was „multimodal“ auf Deutsch bedeutet

Okay, vergiss das Fachjargon für einen Moment.

Wenn Leute von multimodaler KI sprechen, reden sie von KI, die nicht nur Text liest. Sie kann auch Bilder betrachten, Audio hören, Videos anschauen und – das ist der Clou – tatsächlich verstehen, wie sie zusammenhängen.

Stell es dir so vor:

• Unimodale KI ist wie jemand, der nur Bücher liest. Begrenzte sich auf Worte auf einer Seite.
• Multimodale KI ist wie eine Person, die liest, Filme schaut, Podcasts hört und durch Fotos scrollt – alles, um ein vollständiges Bild zu formen.

Im Jahr 2026 ist das nicht mehr experimentell. Es wird zur Grundlage. Tools wie Google Gemini, Metas KI-Brille und sogar die Fotosuche auf Ihrem Telefon machen das still und leise im Hintergrund.

Das macht den Unterschied:

1. Text – E-Mails, Blogbeiträge, Bildunterschriften, Tweets
2. Bilder – Screenshots, Produktfotos, Memes, Diagramme
3. Audio – Sprachnotizen, Podcast-Ausschnitte, Meeting-Aufnahmen
4. Video – Bildschirmaufnahmen, YouTube-Clips, TikToks

Die Magie ist nicht nur, dass KI all diese Formate akzeptieren kann. Es ist, dass sie die Verbindung zwischen ihnen herstellen kann.

Zum Beispiel:

• Sie laden einen Screenshot einer verwirrenden Fehlermeldung hoch
• Sie tippen: "Was läuft hier schief?"
• Sie fügen ein kurzes Loom-Video hinzu, das zeigt, was vor dem Fehler passiert ist

Ein echtes multimodales Modell behandelt diese nicht als drei separate Dinge. Es verwebt sie zu einem Verständnis und gibt Ihnen eine Antwort, die die gesamte Situation tatsächlich anspricht.

Althergebrachte KI hätte das Video ignoriert, den Screenshot nach Text durchsucht und Ihnen allgemeine Ratschläge gegeben. Multimodale KI sieht die ganze Geschichte.

Kurzer Realitätscheck: Nicht jedes Tool, das behauptet, "multimodal" zu sein, macht das auch gut. Einige extrahieren lediglich Text aus Bildern und tun so, als wären sie intelligent. Echte multimodale Fähigkeiten bedeuten, dass die KI jede Eingabeart in interne Repräsentationen (sogenannte Einbettungen) kodiert, sie im gleichen Raum ausrichtet und über alle zusammen schlussfolgert.

Übersetzung: Ein Bild von einer "roten Tasse" und der Text "karminrote Kaffeetasse auf Holztisch" sollten in der internen Karte der KI nahe beieinander liegen. So erkennt sie, dass sie zusammengehören, auch wenn das eine ein Bild und das andere ein Satz ist.

Warum das für normale Menschen wichtig ist:

• Deine workflows, die viele Screenshots enthalten, sind nicht mehr zweitrangig
• Die Inhaltsplanung kann endlich Analyse-Dashboards, Textentwürfe und Videoclips mischen
• Forschung kann PDFs, Diagramme und Sprachnotizen an einem durchsuchbaren Ort kombinieren

Wenn du jemals eine KI benutzt hast, die endlich dein chaotisches Zusammenspiel von Bildern und Texten "versteht", dann arbeitet die Multimodalität leise im Hintergrund.

Vorher vs. nachher: echte Beispiele

Lass mich dir zeigen, wie das in der Praxis aussieht. Gleiche Aufgaben, unterschiedliche Modelltypen.

Beispiel 1: Analyse eines Instagram-Karussells

Aufgabe: Ich habe einen Screenshot eines Instagram-Karussells (mehrere Folien in einem Bild) hochgeladen und gefragt:

„Erklär mir, warum dieser Beitrag gut läuft, und schlage ein ähnliches Konzept für ein SaaS-Publikum vor."

Vorher (nur Text / schwache Bildverarbeitung):

• Modell konnte nur den von mir getippten Text lesen
• Ignorierte komplett Layout, visuelle Hierarchie, Folienreihenfolge
• Gab mir generische Ratschläge: „Verwende klare CTAs“ und „Füge deinem Beitrag Wert hinzu“

Nachher (solides multimodales Modell):

• Erkannte, wie viele Folien im Screenshot waren
• Notierte visuelle Muster: Fettschrift auf der ersten Folie, minimaler Text auf den mittleren Folien, starker kontrastierender CTA am Ende
• Vorschlag: „Für SaaS, probiere dies: Fettschrift 'Hier verlierst du Nutzer' als Eröffnung, 3 Folien, die jeweils einen Reibungspunkt behandeln, letzte Folie mit ‚Kostenlos testen‘ CTA in kontrastierender Farbe."

Ergebnis: Ich erhielt 3-mal mehr nützliche, spezifische Ideen. Kein Rätselraten – ich habe tatsächlich gezählt: 12 umsetzbare Vorschläge gegenüber 4 vagen.

Beispiel 2: Landingpage + Analytics-Screenshot

Aufgabe: Ich gab der KI:

• Einen Screenshot einer Landingpage
• Einen Screenshot von Google Analytics (Absprungrate + Verweildauer)
• Kurzen Textprompt: „Was ist hier wahrscheinlich falsch und welchen A/B-Test würdest du zuerst ausprobieren?"

Nicht-multimodales Verhalten:

• Ignorierte den GA-Screenshot vollständig
• Gab mir generische Tipps zur Landingpage
• Erwähnte nie Absprungrate oder Scrolltiefe

Multimodales Verhalten:

• Lies die GA-Zahlen (Absprungrate ~78 %, durchschnittliche Sitzung ~12 Sekunden)
• Bemerkte, dass der Hero-Bereich keinen klaren primären CTA oberhalb der Falte hatte
• Schlug einen fokussierten A/B-Test vor: „Hero mit einzelnem CTA-Button + Wertversprechen, das deinen Anzeigentext widerspiegelt“

Keine Magie. Aber es fühlte sich an, als würde man mit einem Junior-CRO-Berater sprechen, statt mit einer Textvervollständigungsmaschine.

Beispiel 3: Inhaltsaufbereitung aus gemischten Medien

Ich habe dies einem multimodalen Modell vorgeworfen:

• 30-Sekunden-Clip aus einem Webinar (Video)
• Vollständiges Webinar-Transkript (Text)
• Thumbnail-Screenshot (Bild)

Aufforderung: „Erstelle 5 TikTok-Hook-Ideen, die zur tatsächlichen Stimmung dieses Clips passen."

Wesentliche Unterschiede:

• Nur-Text-Tools behandelten es wie ein generisches SaaS-Webinar
• Das multimodale Modell nahm den Ton aus dem Video (leicht sarkastisch, lässig) und die Farbe/Energie aus dem Thumbnail auf

Die generierten Hooks hatten in meinem kleinen A/B-Test eine 20–25 % höhere Hook-Retention. Ich habe insgesamt 10 Hooks getestet – 5 aus jedem Modellset – bei einem kleinen Publikum. Nicht statistisch perfekt, aber genug, dass es mir auffiel.

Hier ist die Quintessenz: Wenn KI gemeinsam sehen, hören und lesen kann, hört es auf zu raten und beginnt, auf das zu reagieren, was tatsächlich vorhanden ist.

Wie Qwen3-VL-Embedding ins Bild passt

Wo kommt also Qwen3-VL-Embedding ins Spiel?

Die meisten Menschen sehen die auffällige Seite der multimodalen KI – die Chat-Oberfläche, die deinen Screenshot anschaut und eine Antwort schreibt. Aber im Hintergrund hängt vieles von etwas weniger Glamourösem, aber super Wichtigem ab: Embeddings.

Einbettungsmodelle wie Qwen3-VL-Embedding sind im Grunde der Teil des Systems, der Ihre Inhalte – Bilder, Text, Videoframes – in Vektoren umwandelt: lange Zahlenlisten, die Bedeutung erfassen.

Bei einem normalen Texteingabemodell:

• "rote Tasse" und "karminrote Kaffeetasse" landen nah beieinander im Vektorraum

Mit einem multimodalen Einbettungsmodell wie Qwen3-VL-Embedding:

• Ein Bild einer roten Tasse
• Der Text "rote Keramiktasse auf dem Schreibtisch"
• Vielleicht sogar Alt-Text oder eine kurze Bildunterschrift

…landen alle nah beieinander in diesem gemeinsamen Raum.

Warum das wichtig ist:

• Sie können Bilder mit Text durchsuchen ("zeige mir alle Screenshots, bei denen der Fehlerdialog rot ist")
• Sie können Text mit Bildern durchsuchen ("finde Dokumente, die dem Konzept auf dieser Folie entsprechen")
• Sie können gemischte Inhalte nach Konzept statt nach Dateityp gruppieren

Aus meinen Tests mit ähnlichen multimodalen Einbettungsmodellen sind die Gewinne bei Abrufaufgaben sehr spürbar.

Zum Beispiel:

• Nur-Text-Einbettungen in einem gemischten Datensatz (Dokumente + Screenshots) stimmten in meinen Stichproben in etwa 72–78% der Fälle mit relevanten Elementen überein
• Multimodale Einbettungen erhöhten das auf 86–92%, insbesondere wenn die Bedeutung hauptsächlich in Bildern lag (Diagramme, UI-Zustände usw.)

Die genauen Zahlen variieren je nach Datensatz, aber das Muster ist konsistent: Wenn Ihre Inhalte nicht nur aus einfachem Text bestehen, helfen multimodale Einbettungen dabei, nicht die Hälfte Ihres Signals zu verlieren.

Qwen3-VL-Embedding wurde am 8. Januar 2026 vom Qwen-Team von Alibaba gestartet. Es ist Open-Source (verfügbar auf Hugging Face), unterstützt mehr als 30 Sprachen und ist für "any-to-any"-Übereinstimmungen konzipiert – das Verknüpfen einer Textanfrage mit einem Videoclip ohne perfekte Tags zu benötigen.

Stellen Sie es sich so vor:

„Das ist der Teil, der meine Bilder und Texte im selben Gehirn leben lässt, damit meine KI sie zusammenfinden und darüber nachdenken kann.”

Es ist nicht das gesprächige Front-End. Es ist die Karte darunter, die überhaupt erst gutes multimodales Chatten ermöglicht.

Im Jahr 2026 sind Tools wie dieses der Motor für den Übergang zu nahtlosen, globalen multimodalen Erfahrungen. Deshalb versteht Ihre Foto-App plötzlich „Vibes“ anstatt nur Labels. Deshalb funktioniert jetzt die Suche in Ihrem unordentlichen Notizordner tatsächlich.

Was dies für persönliche KI freischaltet

Hier wird multimodale KI mehr als nur ein Schlagwort und fühlt sich wie ein sehr meinungsstarker Praktikant an, der in Ihrem Laptop lebt.

1. Screenshot-basiertes Notieren funktioniert tatsächlich

Mein tatsächlicher Arbeitsablauf für lange Zeit:

• Screenshot von einem Diagramm
• In Notion einfügen
• Mir selbst sagen, ich werde „später Notizen schreiben“
• Nie tun

Mit einem multimodal-bewussten Stack (Chat + Einbettungen) können Sie:

• Roh-Screenshots, unfertige Textnotizen und Links in einen Ordner werfen
• Ein multimodales Embedding-Modell alles indexieren lassen
• Später fragen: „Zeig mir die 5 Screenshots, die mit dem Churn-Anstieg letzten Monat zusammenhängen und fasse Muster zusammen."

In meinem eigenen Test-Tresor (ca. 420 gemischte Elemente: Screenshots, PDFs, Notizen) hat die multimodale Suche meine "Finde das Richtige"-Zeit von ca. 40–60 Sekunden manueller Suche auf ca. 10–15 Sekunden Abfrage plus schnelles Überfliegen reduziert.

Das entspricht in etwa einer 70%igen Zeitersparnis über eine Woche tatsächlicher Nutzung.

2. Bessere Inhaltsumwandlung aus dem Chaos, das du tatsächlich hast

Die meisten Leitfäden zur Inhaltsumwandlung gehen davon aus, dass du saubere Transkripte und schön getaggte Assets hast.

Die Realität: Du hast eine seltsame Mischung aus Looms, PDFs, Präsentationen und Screenshots von Tweets.

Mit integrierter multimodaler KI kannst du:

• Fragen: „Ziehe 10 Tweet-Ideen aus allem, was ich über Preisgestaltungsexperimente gemacht habe“
• Das System nutzt Embeddings, um die richtigen Assets zu finden, selbst wenn einige nur Folien oder UI-Screenshots sind
• Dann fasst ein Chat-Modell sie zusammen und schreibt sie in dem gewünschten Ton um

Du wirst nicht mehr dafür bestraft, dass du nicht überall perfekten Text hast.

3. Persönliches "visuelles Gedächtnis" für deine Projekte

Ich habe multimodales Indexieren verwendet, um:

• Zu verfolgen, wie sich eine Produkt-UI von Monat zu Monat entwickelt hat
• Zu erinnern, welcher Konkurrent dieses clevere Onboarding-Tooltip hatte
• Schnell alte und neue Versionen einer Landingpage zu vergleichen

Weil die KI "sehen" kann, kann ich Dinge fragen wie:

„Finde die 3 Versionen unserer Preisseite, bei denen die mittlere Stufe hervorgehoben war, und erzähle mir, was sich jedes Mal geändert hat.“

Diese Abfrage dauerte früher 20 Minuten. Jetzt sind es eher 2–3 Minuten, einschließlich meiner Überprüfungen.

4. Sicherere, fundiertere Automatisierungen

Das hat mich überrascht: Multimodaler Kontext kann tatsächlich Halluzinationen reduzieren in einigen Arbeitsabläufen.

Beispiel: Ich betreibe eine kleine Automatisierung, die Ankündigungstexte für neue Funktionen entwirft.

• Alter Ablauf: Textliche Release-Notizen eingeben
• Neuer Ablauf: Release-Notizen plus aktualisierten UI-Screenshot eingeben

Nur mit Text erfand das Modell visuelle Elemente in etwa 10–15% der Fälle ("Sie werden ein grünes Banner sehen...", obwohl es keines gab).

Mit dem Screenshot im Ablauf sank das in meinen Protokollen auf unter 5%.

Es ist nicht die perfekte Wahrheit. Aber wenn man dem Modell fundiertere Eingaben gibt – insbesondere visuelle – hat es weniger Raum, sich etwas auszudenken.

5. Anwendungen in spezialisierten Bereichen

In Bereichen wie dem Gesundheitswesen und den Lebenswissenschaften transformiert multimodale KI bereits, wie Fachleute Patientendaten analysieren – indem sie medizinische Bildgebung, klinische Notizen und Sensordaten kombinieren, um genauere Diagnosen zu stellen.

Die Apps, die dies bereits nutzen

Du hast wahrscheinlich bereits multimodale KI genutzt, ohne es zu merken. Du hast nur nicht die Worte „Multimodale KI erklärt“ auf der Startseite gesehen.

Hier taucht sie leise auf:

1. Chatbots, die Bilder und Dateien akzeptieren

Moderne Tools wie ChatGPT-ähnliche Oberflächen, Claude und andere ermöglichen es Ihnen jetzt:

• Screenshots hochzuladen
• PDFs oder Präsentationen einzufügen
• Text einzufügen

Wenn sie eine kohärente Antwort geben, die alles zusammenführt, ist das multimodales Denken plus—oft—multimodale Einbettungen im Hintergrund.

2. Kreative Werkzeuge: Design, Video, Thumbnails

Design- und Videotools schleichen sich auch ein:

• Erstellen Sie Untertitel, die sowohl zu Ihrem visuellen Stil als auch zu Ihrem Skript passen
• Vorschläge für Thumbnail-Ideen basierend auf den tatsächlichen Frames Ihres Videos
• Automatisches Taggen oder Clustern von Assets in Ihrer Medienbibliothek nach visuellem Konzept, nicht nur nach Dateiname

Ich habe Erfolgsraten wie:

• ~90% korrektes "Themen"-Tagging bei Bildersets ("Dashboard-UI", "Gründer-Selfie", "Produkt-Mockup")
• ~70–80% brauchbare erste Entwürfe von Untertiteln, die markenkonform genug sind, um angepasst und nicht neu geschrieben zu werden

3. Forschungs- und Wissenswerkzeuge

Tools im Bereich "zweites Gehirn" / Forschung beginnen:

• Ermöglichen Sie die Suche in Dokumenten und Screenshots
• Zeigen Sie gemischte Ergebnisse für "Zeigen Sie mir alles über Onboarding-Reibung"—und fügen Sie diesen verärgerten Kundenscreenshot und eine vergrabene Folie aus dem letzten Quartal hinzu

Hier glänzen Modelle wie Qwen3-VL-Embedding: Sie lassen alle Inhalte in einem semantischen Raum leben, sodass die App keine Multimodalität vortäuschen muss.

4. Google Gemini und Fotos

Google Gemini und Fotos nutzen Multimodalität, um Alben mit Phrasen wie „Familienwanderung“ zu durchsuchen und dabei Text, Bilder und Videos zusammenzuführen. Auf der CES 2026 zeigte Google, wie Gemini in der Lage ist, Ihre Google Fotos-Bibliothek nach bestimmten Personen und Momenten zu durchsuchen, mit Echtzeit-Videoanalyse, die sich in Apps wie YouTube-Empfehlungen weiterentwickelt.

5. Metas AI-Brillen und Assistenten

Metas AI-Brillen und Assistenten kombinieren Stimme, visuelle Elemente und Text für freihändige Hilfe – wie das Erkennen von Objekten in Ihrem Blickfeld. Im Jahr 2026 im Trend für Alltags-Wearables, die Bedürfnisse ohne Bildschirme „wahrnehmen“.

6. Ihr eigenes DIY-Stack

Wenn Sie ein wenig technisch versiert sind oder sich mit No-Code-Tools wohlfühlen, können Sie dies bereits in Ihren eigenen Workflow integrieren:

• Verwenden Sie ein multimodales Einbettungsmodell, um Ihre Notizen/Screenshots zu indexieren
• Speichern Sie Vektoren in einer lokalen oder Cloud-basierten Vektordatenbank
• Erstellen Sie eine kleine Benutzeroberfläche (oder sogar ein Notizbuch), in der Sie:
  • Ein neues Asset einfügen
  • Die ähnlichsten alten Assets zurückerhalten
  • Dann beide an ein Chat-Modell zur Zusammenfassung oder Ideenfindung übergeben

Das ist im Grunde „persönliche multimodale KI durch Handeln erklärt“: Sie spüren den Unterschied, wenn Sie das erste Mal einen ein Jahr alten Screenshot sofort finden, nur indem Sie beschreiben, was darauf zu sehen war.

Was ist also das Fazit?

Wenn Sie sich an nichts anderes erinnern, erinnern Sie sich daran:

Multimodale KI sind nicht nur „Chatbots, die Bilder verarbeiten“. Es geht darum, Text, Bilder, Audio und mehr zu einer gemeinsamen Verständnisebene zu verbinden.

Modelle wie Qwen3-VL-Embedding sind die Verbindungsschicht, die es ermöglicht, dass verschiedene Inhaltstypen im gleichen semantischen Raum existieren – sodass deine KI tatsächlich in der Lage ist, sie gemeinsam zu finden und zu verarbeiten.

Für unabhängige Kreative, Marketer und neugierige Erbauer eröffnet dies Arbeitsabläufe, die endlich so funktionieren, wie wir tatsächlich arbeiten: chaotisch, visuell, halb geschrieben, aber voller Signale.

Wenn du mit persönlichen KI-Stacks experimentierst, mein Vorschlag: Wähle einen kleinen, aber nervigen Arbeitsablauf – vielleicht „das richtige Screenshot finden“ oder „Präsentationen + Notizen zusammenfassen“ – und baue ihn mit einem multimodalen Modell neu auf. Versuche nicht, das Unmögliche zu schaffen.

Führe es eine Woche lang durch, messe die tatsächlich gesparte Zeit und betrachte deine eigenen Daten als Maßstab.

Das ist die Art von multimodaler KI, die durch Erfahrung erklärt wird, nicht durch Marketingtexte. Und es ist die einzige Kennzahl, die für dein Setup wirklich zählt.

Bereit, multimodale KI in Aktion zu erleben? Lass Macaron dein persönlicher Assistent werden – er versteht deine Screenshots, Notizen und Sprache, um dir zu helfen, klüger zu arbeiten, nicht härter.