SLMs verlagern KI‑Leistung auf Endgeräte und ermöglichen dadurch niedrige Latenz, hohe Datensouveränität und echte Offline‑Fähigkeit – ein strategischer Vorteil gegenüber cloudabhängigen LLM‑Architekturen.
Operative Teams profitieren unmittelbar, da spezialisierte KI‑Agenten (z. B. Knowledge, Sales oder Merchandising Agents) Arbeitsabläufe beschleunigen, Fehler reduzieren und kontextbezogene Unterstützung in Echtzeit liefern.
Edge‑Computing wird zum Effizienztreiber: Lokale Verarbeitung senkt Bandbreitenbedarf, reduziert Kosten und schafft neue Möglichkeiten für Echtzeitentscheidungen in Logistik, Handel und Lagerprozessen.
Multimodale SLM‑Ansätze entwickeln sich rasant, wobei integrierte Modelle langfristig dominieren werden – modulare Systeme bleiben jedoch kurzfristig praktikabel und ressourcenschonend.
Die Zukunft gehört orchestrierten KI‑Agenten, die Sprache, Text und Bilder kombinieren, natürliche Interaktionen ermöglichen und den Arbeitsalltag messbar erleichtern – mit klaren Vorteilen für Produktivität, Kundenerlebnis und IT‑Governance.

Kleine Sprachmodelle (SLMs) ermöglichen leistungsfähige KI direkt auf Endgeräten und bieten entscheidende Vorteile bei Latenz, Datenschutz, Datensouveränität und Offline-Fähigkeit. Als spezialisierte KI‑Agenten steigern sie die Produktivität operativer Teams, senken Kosten und ebnen den Weg für eine neue Generation multimodaler Edge‑KI.

Sie sind weniger bekannt als ihre großen Brüder, die LLMs. Aber Small Language Models (SLMs) bieten erhebliche Vorteile und praxisnahe Einsatzmöglichkeiten, insbesondere für Frontline-Mitarbeitende im Lager, in der Logistik oder im Einzelhandel.

So lässt sich eine gezielte Auswahl spezialisierter SLMs als Bestandteil einer Suite von KI-Agenten effizient auf die -intelligente Automatisierung bestimmter Aufgaben zuschneiden. Diese KI-Funktionen versetzen operative Mitarbeitende in die Lage, Arbeitsabläufe schnell, präzise und kontextbezogen zu erfassen und direkt über mobile Handheld-Geräte mit integrierten KI-Agenten zu unterstützen. Das steigert nicht nur die Produktivität, sondern verbessert auch den Überblick über Ressourcen und hebt das Kundenerlebnis auf ein neues Level. Zugleich bieten SLMs die Antwort auf drängende Fragen, die IT-Entscheider umtreiben: zu Bandbreite, Latenzzeiten und Datenschutz.

Einsatzmöglichkeiten in der Praxis

SLMs eignen sich beispielsweise sehr gut für On-Device-KI, da sie KI-Funktionalitäten direkt auf mobile Endgeräte, Wearables und andere ressourcenbeschränkte Systeme bringen. So ermöglichen sie unter anderem die Funktionen von Offline-Sprachassistenten oder Echtzeitübersetzungen. Als KI-Agenten unterstützen SLMs zudem Edge-Computing-Szenarien, bei denen Daten unmittelbar an der Quelle verarbeitet werden. Das reduziert sowohl die Latenz, als auch den Bandbreitenbedarf erheblich.

Die Folge: Deutlich mehr Möglichkeiten für Echtzeitentscheidungen und eine verbesserte Effizienz des Personals im Lager, der Logistik und im Handel.

Ein sogenannter »Knowledge Agent« könnte beispielsweise die Interaktion mit Arbeitshilfen und Standardarbeitsanweisungen ermöglichen. Das beschleunigt die Einarbeitung neuer Mitarbeitender und stellt relevante Informationen genau dann bereit, wenn sie gebraucht werden.
Ein »Sales Agent« unterstützt bei produktbezogenen Fragen von Kunden und Mitarbeitenden, liefert Echtzeitinformationen zu Verfügbarkeit und Preisen und gibt während der Kundeninteraktion gezielte Empfehlungen für Cross- und Upselling.

Ein »Merchandising-Agent« wiederum kann geräteinterne Bilderkennung mit Computer-Vision-Technologien kombinieren, um den Zustand von Regalen intelligent und automatisiert zu bewerten. So lassen sich typische Merchandising-Probleme wie Regallücken, Fehlplatzierungen, Abweichungen vom Planogramm sowie fehlerhafte Preisangaben oder Beschilderungen effizient identifizieren und beheben. Ein großer Vorteil für Teams im operativen Tagesgeschäft.

KI in Echtzeit – ganz ohne Cloud

Gerätebasierte SLMs bieten eine Reihe überzeugender Vorteile, die insbesondere IT-, Innovations- und CTO-Teams zu schätzen wissen. Einer der wichtigsten Aspekte: der verbesserte Datenschutz. Nutzerdaten verlassen das Gerät nicht, wodurch nicht nur das Risiko von Datenlecks deutlich sinkt, sondern auch die Kontrolle über sensible Informationen gewahrt wird. Hinzu kommt eine deutlich geringere Latenz, da die Verarbeitung lokal erfolgt und keine Kommunikation mit entfernten Servern notwendig ist.

Da keine Daten in die Cloud übertragen werden, lassen sich zudem Bandbreiten- sowie Cloud-Computing-Kosten für LLMs reduzieren. Außerdem sinkt der mobile Datenverbrauch spürbar. Ein weiterer Vorteil: SLMs auf dem Gerät ermöglichen echte Offline-Funktionalität. Die KI bleibt auch ohne Internetverbindung einsatzfähig und ist damit besonders in Regionen mit eingeschränkter oder unzuverlässiger Konnektivität von großem Nutzen.

Die Zukunft gehört multimodalen KI-Agenten

Als Fazit lässt sich festhalten: Das Potenzial ist vielfältig. Zum Beispiel bei leistungsfähigeren Sprachassistenten, die schneller reagieren, den Datenschutz wahren und auch offline komplexe Anfragen verstehen und beantworten können. Auch bei der Echtzeitübersetzung, bei der gesprochene Sprache und Texte unmittelbar und ohne Cloud-Anbindung übersetzt werden.

Die Zukunft der KI ist von Grund auf multimodal. Grundsätzlich lassen sich dabei zwei Ansätze unterscheiden, die jeweils eigene Stärken und Herausforderungen mit sich bringen:

Integrierte multimodale SLMs sind Modelle, die von Anfang an für die direkte Verarbeitung mehrerer Modalitäten konzipiert wurden. Dieser Ansatz ist besonders effizient, erfordert jedoch eine sorgfältige Architektur sowie aufwendige Trainingsprozesse.
Modulare multimodale Systeme kombinieren ein SLM mit separaten, spezialisierten Modellen für andere Modalitäten, etwa für Bilderkennung oder Speech-to-Text. Das SLM übernimmt dabei die Rolle des Koordinators, verarbeitet Textinformationen und interagiert bei Bedarf mit den angebundenen Modellen.

Mit zunehmender Reife der Technologie zeichnet sich ein klarer Trend hin zu stärker integrierten multimodalen SLMs ab. Dennoch ist der modulare Ansatz kurzfristig oft praktikabler und kosteneffizienter. Vor allem angesichts der begrenzten Ressourcen, die bei der Bereitstellung auf Endgeräten zur Verfügung stehen.

Die Zukunft wird daher eine Kombination beider Ansätze sein, abhängig vom jeweiligen Anwendungsfall und den vorhandenen technischen Rahmenbedingungen. Aktuelle Forschungs- und Entwicklungsarbeiten werden sowohl leistungsfähigere integrierte multimodale SLMs und KI-Agenten hervorbringen als auch robuste modulare Systeme, die sich flexibel anpassen und auf verschiedenen Geräten einsetzen lassen.

Das übergeordnete Ziel bleibt dabei klar: KI-Systeme zu entwickeln, die Informationen aus verschiedenen Sinnesquellen zusammenführen und einordnen können. Etwa aus Text, Sprache und Bildern. Dadurch wird die Interaktion zwischen Mensch und Technik natürlicher, verständlicher und wirkungsvoller. Am Ende setzt sich die KI durch, die den Arbeitsalltag spürbar erleichtert und konkrete Mehrwerte schafft.

Andrea Mirabile,
Global Director of AI Research,
Zebra Technologies

Illustration: © Esignn | Dreamstime.com

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SLMs, LLMs und die Debatte, die am Thema vorbeigeht: Komplexität bewältigen – Klarheit finden

27. Juni 2025

Es wird viel über die Vorteile von SLMs (Small Language Models) diskutiert. Und doch geht die Diskussion oft an der Sache vorbei. Denn es geht nicht um Größe oder Komplexität. Es geht vielmehr darum, wie SLMs konzipiert sind, um Entscheidungen zu treffen und die richtige Balance zu finden zwischen ihrer Spezialisierung und ihrer Fähigkeit zu breiterem, allgemeinem Wissen. Der wahre Wert eines SLM liegt in seiner Fähigkeit, spezialisiertes Wissen und Argumente zu liefern, die dem Generalisten, dem LLM (Large Language Model), helfen, fundierte Entscheidungen zu treffen, zu bestimmen, wann der Experte hinzugezogen werden muss, und das Richtige zu tun.

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Einsatzmöglichkeiten in der Praxis

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Andrea Mirabile, Global Director of AI Research, Zebra Technologies

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Andrea Mirabile,
Global Director of AI Research,
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