6 Anwendungsfälle generativer KI: Lösungen für die Praxis in verschiedenen Branchen

Anwendungsfälle generativer KI nehmen rasant zu, da Unternehmen aus verschiedensten Branchen diese dynamische Technologie zur Erstellung neuer Inhalte, Daten oder Lösungen auf Basis von Eingabeaufforderungen einsetzen. GenAI ermöglicht es Organisationen, Aufgaben zu automatisieren, Erkenntnisse zu gewinnen und Abläufe zu verbessern – und steigert dadurch letztlich die Effizienz und fördert Innovationen. Wenn Sie sich mit der wachsenden Vielfalt der Anwendungsfälle generativer KI beschäftigen, können Sie ihr Potenzial in unterschiedlichen Branchen und Fachgebieten besser verstehen.

DIE WICHTIGSTEN ERKENNTNISSE

• •Generative KI bereichert Unternehmensprozesse und treibt Innovationen in zahlreichen Branchen voran, darunter das Gesundheitswesen, die Finanzbranche, die Fertigung und der Kundensupport. (Zum Abschnitt)
• •Globale Unternehmen wie Netflix, Amazon und Mastercard setzen auf generative KI, um ihre Produkte und Dienstleistungen zu modernisieren. (Zum Abschnitt)
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• Führende Unternehmen im Bereich generativer KI wie OpenAI, Microsoft und Google nutzen GenAI nicht nur in ihren eigenen Abläufen, sondern gestalten auch die Zukunft der Technologie. (Zum Abschnitt)

GenAI in der Softwareentwicklung

Generative KI (GenAI) verändert die Softwareentwicklung grundlegend, indem sie zeitaufwendige Aufgaben automatisiert und Entwickler mit Werkzeugen ausstattet, mit denen sie komplexe Programmierprobleme mühelos bewältigen können. Diese Teilmenge der künstlichen Intelligenz wird zunehmend zu einem zentralen Bestandteil der Workflows von Softwareteams, da sie beim Schreiben saubereren Codes, bei der frühzeitigen Fehlererkennung und beim Erstellen umfassender Dokumentationen hilft. Zu den beliebtesten GenAI-Tools für die Softwareentwicklung gehören GitHub Copilot, Tabnine, und Code Snippets AI.

Anwendungsfälle generativer KI in der Softwareentwicklung umfassen unterstütztes Programmieren, Fehlererkennung und die Automatisierung technischer Dokumentation.

Unterstütztes Programmieren

Entwickler können sich auf Programmierwerkzeuge mit generativer KI verlassen, um ihre Programmier-Workflows zu beschleunigen. Diese Lösungen schlagen in Echtzeit Codeausschnitte vor, bieten intelligente Autovervollständigung und strukturieren Code sogar um, damit er effizienter wird. GenAI ist hilfreich bei der Bearbeitung wiederkehrender Aufgaben, etwa beim Einrichten von Standardfunktionen oder beim Bereitstellen sofort einsetzbarer Codeblöcke. Darüber hinaus hilft sie dabei, relevante Methoden, Klassen oder Bibliotheken in umfangreichen Codebasen zu finden und Vorschläge für deren Implementierung für bestimmte Funktionen zu machen.

Fehlererkennung

GenAI geht bei der Fehlererkennung über herkömmliche Werkzeuge zur statischen Analyse hinaus. Sie findet nicht nur Syntaxfehler, sondern identifiziert auch potenzielle Schwachstellen und logische Abläufe, bevor daraus größere Probleme entstehen. Softwareentwicklungsteams können Programmierlösungen mit generativer KI einsetzen, um ihre Codebasis auf Sicherheitslücken zu prüfen, die vertrauliche Daten gefährden könnten. Diese KI-Tools markieren riskante Bereiche und schlagen Möglichkeiten zu deren Behebung vor. Dadurch ermöglichen sie einen proaktiven Ansatz beim Debugging und verhindern kostspielige Fehler.

Automatisierte Dokumentation

Einer der mühsamsten Teile der Softwareentwicklung ist das Erstellen von Dokumentationen, für die langfristige Wartbarkeit jedoch unerlässlich. Generative KI kann diesen Schritt vereinfachen, indem sie auf Basis des Codes selbst automatisch detaillierte und präzise Dokumentationen erstellt. GenAI-Tools können technische Dokumentationen einschließlich Nutzungshinweisen und Antwortformaten entwerfen und so sicherstellen, dass diese stets mit der tatsächlichen Codebasis übereinstimmen.

GenAI in Marketing und Medien

GenAI optimiert die Inhaltserstellung und Kampagnen und produziert dynamische visuelle Inhalte für die Marketing- und Medienbranche. Von personalisierten Marketing-E-Mails bis hin zu aufmerksamkeitsstarken Bildern verändert generative KI die Art und Weise, wie Marken mit ihrem Publikum interagieren. Zu den beliebtesten GenAI-Tools für Marketing und Medien gehören Jasper AI, Canva, und Runway.

Zu den Anwendungsfällen generativer KI in Marketing und Medien gehören die Erstellung von Marketing-E-Mails und Kampagnen, die Inhaltserstellung sowie die Medienproduktion für Marketing und Unterhaltung.

Inhaltserstellung

Mit GenAI können Marketingteams schnell Blogbeiträge, Social-Media-Updates und Produktbeschreibungen in großen Mengen verfassen. Diese Tools können Inhalte außerdem in mehrere Sprachen übersetzen und so eine konsistente Botschaft in verschiedenen Märkten sicherstellen. Neben Text kann GenAI auch visuelle Inhalte wie lebendige Bilder oder Infografiken für Anzeigen erstellen. Fortschrittliche Tools verfügen sogar über Funktionen zur KI-Videogenerierung für digitale Kampagnen.

Erstellung von Marketing-E-Mails und Kampagnen

Personalisierung ist ein wesentlicher Bestandteil erfolgreicher Marketingkampagnen, und generative KI hebt sie auf ein neues Niveau. Sie kann personalisierte E-Mail-Kampagnen verfassen, die auf Kundenpräferenzen, Kaufhistorie oder geografischen Standort zugeschnitten sind. Diese KI-Systeme können mehrere Versionen einer E-Mail erstellen und Produktempfehlungen oder Werbeangebote für verschiedene Zielgruppen anpassen. Marketingfachleute können diese Varianten per A/B-Test prüfen, um herauszufinden, welche Botschaft die größte Wirkung erzielt.

Mediengenerierung für Marketing und Unterhaltung

Generative KI hat neue Möglichkeiten für die Erstellung von Medieninhalten in den Bereichen Marketing und Unterhaltung eröffnet und versetzt Unternehmen in die Lage, visuell ansprechende Inhalte ohne große Produktionsteams zu erstellen. GenAI-Tools können aus Texteingaben hochwertige visuelle Inhalte erzeugen, sodass Marketingfachleute ein Werbebild oder -video mit KI-Sprachvertonung erstellen können, das direkt für Social Media oder Online-Anzeigen geeignet ist. In der Unterhaltungsbranche kann die Technologie Musik oder Drehbücher komponieren beziehungsweise verfassen, Animationen entwickeln und Kurzfilme generieren.

GenAI im Gesundheitswesen

Technologien der generativen KI erweisen sich im Gesundheitswesen als äußerst wertvoll und unterstützen bei Aufgaben von der Verwaltung bis zur Wirkstoffforschung. Durch den Einsatz von GenAI können Fachkräfte im Gesundheitswesen den täglichen Betrieb verbessern, die Patientenversorgung optimieren und die Forschung beschleunigen. Zu den gängigsten GenAI-Tools für das Gesundheitswesen gehören Paige, Insilico Medicine, und Iambic.

Zu den Anwendungsfällen generativer KI im Gesundheitswesen gehören die Optimierung klinischer Abläufe, die Beschleunigung der Wirkstoffforschung und die Generierung synthetischer medizinischer Daten.

Management klinischer Abläufe

Krankenhäuser und Kliniken können generative KI nutzen, um viele Aufgaben zu vereinfachen, die das Personal üblicherweise belasten, etwa die Transkription von Patientengesprächen und die Zusammenfassung klinischer Notizen. GenAI-Tools für das Gesundheitswesen reduzieren den Zeitaufwand von Ärzten und Pflegekräften für Verwaltungsarbeiten, indem sie Dokumentationen vorab ausfüllen und auf Basis von Patientendaten relevante Aktualisierungen vorschlagen. Außerdem optimieren sie die Terminplanung zwischen Ärzten und Patienten durch personalisierte Terminerinnerungen. 

Erstellung synthetischer medizinischer Daten

Ein weiterer bedeutender Anwendungsfall generativer KI im Gesundheitswesen ist die Erzeugung synthetischer medizinischer Daten, die reale Patientendaten nachbilden, ohne die Privatsphäre zu gefährden. Diese Datensätze sind notwendig, um Algorithmen zu testen, Machine-Learning-(ML)Modelle zu trainieren und neue Gesundheitstechnologien vor ihrer Einführung zu bewerten. Mit synthetischen, von KI erzeugten Daten können Organisationen im Gesundheitswesen Innovationen sicher und ethisch vertretbar erforschen, die Vertraulichkeit der Patienten wahren und gleichzeitig von realistischen Testumgebungen profitieren.

Wirkstoffforschung

Generative KI beschleunigt die Entdeckung neuer Behandlungsmethoden und ergänzt damit die pharmazeutische Forschung. Durch die Analyse biologischer Daten und molekularer Strukturen kann sie neuartige chemische Verbindungen entwickeln und so die Identifizierung geeigneter Wirkstoffkandidaten beschleunigen. Die Technologie ermöglicht es Forschern außerdem, die Wechselwirkung von Molekülen zu simulieren und die mögliche Wirksamkeit neuer Verbindungen zu bewerten. Dadurch lassen sich Zeitaufwand und Kosten der frühen Phasen der Wirkstoffentwicklung deutlich reduzieren.

Erfahren Sie mehr über gängige Anwendungsfälle generativer KI im Gesundheitswesen.

GenAI im Finanzwesen und Risikomanagement

Für die Finanzbranche unterstützen Technologien der generativen KI die Entscheidungsfindung und erhöhen durch die Automatisierung komplexer Prozesse die Sicherheit. Zu den GenAI-Anwendungsfällen in diesem Bereich gehören das Gewinnen von Markteinblicken, Budgetprognosen und die Betrugserkennung zum Schutz finanzieller Abläufe. Zu den beliebtesten GenAI-Tools für Finanzen und Risikomanagement gehören Datarails, AlphaSense, und Stampli.

Zu den Anwendungsfällen generativer KI im Finanzwesen und Risikomanagement gehören präzise Budgetprognosen, die Gewinnung von Markteinblicken und die Betrugserkennung.

Gewinnung von Markteinblicken

Durch das Durchsuchen von Finanzberichten, Nachrichten und anderen relevanten Datenquellen kann generative KI Trends erkennen, Wettbewerbsinformationen sammeln und Erkenntnisse über das Kundenverhalten gewinnen. Dadurch können Finanzanalysten Marktveränderungen und Strategien der Wettbewerber frühzeitig erkennen. GenAI kann diese Erkenntnisse außerdem an bestimmte Märkte, Regionen oder Kundenprofile anpassen und so gezieltere Strategien und Prognosen fördern.

Budgetprognosen

Generative KI ermöglicht präzise Budgetprognosen, indem sie historische Finanzdaten, Marktbedingungen und Wirtschaftsindikatoren analysiert. Auf Grundlage dieser Informationen können GenAI-Modelle Prognoseszenarien entwickeln, sodass sich Unternehmen auf verschiedene finanzielle Entwicklungen vorbereiten können. KI-generierte Prognosen liefern tiefere Einblicke in Cashflow, Rentabilität und Ausgabenmuster und minimieren so das Risiko von Budgetierungsfehlern.

Betrugserkennung und Risikomanagement

Finanzorganisationen können generative KI einsetzen, um verdächtige Aktivitäten schneller und präziser aufzudecken. Herkömmliche Betrugserkennungssysteme haben häufig Schwierigkeiten, mit den sich wandelnden Taktiken von Betrügern Schritt zu halten. Lösungen mit generativer KI können dagegen große Mengen an Transaktionsdaten in Echtzeit analysieren und Anomalien sowie potenzielle Betrugsfälle deutlich schneller erkennen. Außerdem können sie synthetische Daten erzeugen, die betrügerisches Verhalten nachahmen, und so beim Training und bei der Feinabstimmung von Erkennungsalgorithmen helfen.

GenAI in der Fertigung

GenAI optimiert Prozesse, verbessert das Produktdesign und steigert die betriebliche Effizienz von Unternehmen in der Fertigungsindustrie. Sie beschleunigt die Produktentwicklung, unterstützt die Qualitätskontrolle und prognostiziert Anlagenprobleme. Dadurch verbessert sie die Produktions- und Wartungsprozesse von Herstellern. Zu den beliebtesten GenAI-Tools für die Fertigung gehören Altair, Autodesk, und Pecan AI.

Zu den Anwendungsfällen generativer KI in der Fertigung gehören die Beschleunigung der Produktentwicklung, die Qualitätskontrolle und die vorausschauende Wartung.

Produktentwicklung

Fertigungs-unternehmen können generative KI nutzen, um schnell mehrere Prototypen auf Basis bestimmter Vorgaben wie Kosten- und Materialbeschränkungen zu erstellen und so den Prozess des Produktdesigns und der Produktentwicklung zu optimieren. Mit mehreren sorgfältig ausgearbeiteten Designoptionen zur Auswahl können Hersteller innovative Produkte schneller entwickeln.

Qualitätskontrolle

Die Einhaltung hoher Standards in der Fertigung kann eine Herausforderung sein, doch KI-gestützte Systeme können diesen Prozess entlasten, indem sie mögliche Produktmängel sofort erkennen. Generative-KI-Tools lassen sich darauf trainieren, fehlerhafte von einwandfreien Produkten zu unterscheiden und Teams auf mögliche Mängel hinzuweisen. Dies kann zu weniger Produktrückrufen führen, die Konsistenz der Produktion sicherstellen und die Zuverlässigkeit der gesamten Fertigung verbessern.

Vorausschauende Wartung

Generative-KI-Modelle können darauf trainiert werden, subtile Muster von Anlagenausfällen zu erkennen, was für die vorausschauende Wartung wertvoll ist. Statt sich auf planmäßige Wartung zu verlassen oder auf das Auftreten von Problemen zu warten, können Hersteller GenAI-Lösungen einsetzen, um Störungen vorherzusagen und Wartungsarbeiten nur bei Bedarf durchzuführen. Dadurch lassen sich ungeplante Ausfallzeiten reduzieren. Zudem können KI-generierte Erkenntnisse zuverlässige Reparaturen empfehlen und Wartungsteams dabei helfen, Probleme schneller zu beheben.

GenAI in Kundeninteraktion und Support

Zu den Anwendungsfällen generativer KI im Kundensupport gehören KI-gestützte Kundeninteraktionen, Sentiment-Analyse und KI-gestützter Informationszugriff. GenAI-Technologien ermöglichen intelligentere, personalisierte und schnellere Services und verbessern dadurch deutlich die Art und Weise, wie Unternehmen mit ihren Kunden interagieren und sie unterstützen. Zu den beliebtesten Tools für generative KI in Kundeninteraktion und Support gehören HubSpot, Dialpad Ai, und RingCX.

Zu den Anwendungsfällen generativer KI im Kundensupport gehören Sentiment-Analyse, Wissensdatenbankverwaltung und die Bearbeitung von Kundenanfragen.

KI-gestützter Kundenservice

Chatbots mit generativer KI können Kundenanfragen äußerst präzise bearbeiten und über Live-Chats, E-Mails und soziale Medien menschenähnliche Interaktionen ermöglichen. Abgesehen von der Beantwortung gängiger Fragen kann GenAI in den Contactcentern auch den Aufwand nach einem Anruf reduzieren, indem sie Interaktionen automatisch zusammenfasst. Tools für generative KI erleichtern außerdem das Coaching von Servicemitarbeitern, indem sie wichtige Gesprächsmomente identifizieren, die Aufmerksamkeit erfordern, und in Echtzeit Feedback sowie Empfehlungen zur Leistungsverbesserung liefern.

Sentiment-Analyse

Die Interpretation des emotionalen Zustands eines Kunden gehört zu den leistungsfähigsten Fähigkeiten von Lösungen mit generativer KI. Diese Tools können Tonfall, Sprache und emotionale Hinweise in Kundeninteraktionen analysieren und die Stimmung bewerten, sodass Kundenserviceteams ihre Antworten gezielter anpassen können. Indem GenAI feststellt, ob ein Kunde frustriert, zufrieden oder neutral ist, hilft sie Unternehmen, wichtige Anliegen zu priorisieren und dringende Fälle schnell zu bearbeiten. Die Sentiment-Analyse erstreckt sich auch auf die Überwachung sozialer Medien, wo Systeme mit generativer KI Veränderungen in der Kundenstimmung erkennen und Organisationen ermöglichen, proaktiv auf neu auftretende Probleme zu reagieren.

Wissensmanagement

Die Verwaltung großer Informationsmengen ist ein weiterer Spezialbereich von KI-Tools. In Wissensdatenbanken kann generative KI schnell präzise und relevante Daten abrufen und menschlichen Servicemitarbeitern genau dann die benötigten Informationen liefern, wenn sie diese brauchen. Diese Funktion ist auch in Self-Service-Portalen nützlich, da Kunden dort sofort auf Anleitungen, Schritte zur Fehlerbehebung und FAQs zugreifen können. Mithilfe der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) versteht generative KI den Kontext von Kundenanfragen und liefert präzise Lösungen.

Führende Beispiele für generative KI in Topunternehmen

Da generative KI in verschiedenen Branchen zunehmend für Aufsehen sorgt, schöpfen führende Unternehmen ihr Potenzial aus, um ihre Produkte und Dienstleistungen neu zu gestalten. Von personalisierten Inhaltsempfehlungen bis hin zu einer besseren Betrugserkennung integrieren immer mehr Organisationen die Technologie in ihre Abläufe.

Netflix: KI für personalisierte Inhaltsempfehlungen

Netflix setzt auf generative KI, um die Nutzerbindung durch personalisierte Inhaltsvorschauen und Miniaturbilder zu verbessern, die auf die individuellen Sehgewohnheiten zugeschnitten sind. Die Technologie analysiert Nutzerdaten wie bisherige Sehgewohnheiten und Bewertungen, um visuelle Inhalte zu erstellen, die Aspekte von Serien oder Filmen hervorheben, die bestimmte Zuschauer wahrscheinlich ansprechen. Durch die automatische Erstellung dieser personalisierten Vorschauen erhöht Netflix nicht nur die Wahrscheinlichkeit, dass Nutzer auf die vorgeschlagenen Inhalte klicken, sondern verbessert auch das gesamte Plattformerlebnis.

Amazon: Generative KI für E-Commerce-Dienste

Amazon nutzt mehrere GenAI-Tools, um seine E-Commerce-Dienste zu erweitern, darunter einen KI-Assistenten, einen Generator für Produktbeschreibungen und einen KI-Videogenerator. Der KI-Assistent Project Amelia unterstützt Verkäufer, indem er über Fragen in natürlicher Sprache sofortigen Zugriff auf Verkaufskennzahlen und individuelle Empfehlungen ermöglicht. Der Generator für Produktbeschreibungen erstellt derweil aus kurzen Beschreibungen oder Bildern detaillierte Angebote, während der KI-Videogenerator Videoinhalte für besonders aufmerksamkeitsstarke Werbeanzeigen produziert. Diese Lösungen optimieren den Verkaufsprozess und verbessern das Kundenerlebnis.

Mastercard: Betrugserkennung mit generativer KI

Mastercard steigert seine Fähigkeiten zur Betrugserkennung durch den Einsatz generativer KI, die das Auffinden kompromittierter Zahlungskarten erheblich beschleunigt. Diese Weiterentwicklung ermöglicht es dem Unternehmen, Daten von zahlreichen Karten und Händlern mit beispielloser Geschwindigkeit zu durchsuchen und die Erkennungsrate offengelegter Karten zu verdoppeln, bevor sie betrügerisch missbraucht werden können. Durch den Einsatz von GenAI stärkt Mastercard das Vertrauen in das digitale Zahlungsökosystem.

3 Unternehmen für generative KI, die man im Blick behalten sollte

Im Wettlauf darum, das Beste aus generativer KI herauszuholen, geben einige Unternehmen den Ton an: Sie übernehmen diese Technologie nicht nur, sondern definieren auch ihre Zukunft. Drei der führenden Unternehmen für generative KI die Grenzen der KI-Transformation erweitern, gehören OpenAI, Microsoft und Google.

OpenAI

OpenAI ist dank bahnbrechender Fortschritte in der Verarbeitung natürlicher Sprache und der Bildgenerierung ein Vorreiter im Bereich der generativen KI. Dieses Unternehmen für generative KI konzentriert sich auf die Entwicklung von KI-Systemen, die menschenähnliche Texte, Bilder und andere Formen von Inhalten erzeugen können. Seine GPT-Modelle und DALL-E-Technologien haben Anwendungen in der Inhaltserstellung, im Kundenservice und in der Kreativbranche revolutioniert. Mit einem starken Fokus auf die ethische Entwicklung von KI und umfangreicher Unterstützung durch Partner wie Microsoft beeinflusst OpenAI die Zukunft der generativen KI.

Microsoft

Microsoft ist ein bedeutendes Unternehmen, das seine umfangreichen Ressourcen und seine Cloud-Infrastruktur für die umfassende Integration generativer KI-Technologien in sein Produktökosystem nutzt. Durch seine Partnerschaft mit OpenAI hat das Unternehmen hochmoderne KI-Funktionen in Plattformen wie Azure, Microsoft 365 und GitHub integriert. Microsoft Copilot, sein KI-Assistent, unterstützt Nutzer beim Programmieren und bei der Inhaltserstellung mit intelligenten, kontextbezogenen Vorschlägen. Die umfassende Implementierung und kontinuierliche Erweiterung generativer KI-Funktionen positionieren Microsoft an der Spitze der KI-Innovation.

Google

Google ist dank seiner Forschung bei DeepMind und Google Brain ein wichtiger Akteur im Bereich der generativen KI. Das Unternehmen hat Modelle wie Gemini für die Generierung von Texten, Bildern und Audio entwickelt. Über Google Cloud können Unternehmen Gemini nutzen, um schnell Anwendungen zu entwickeln. Google AI Studio bietet Entwicklern einfachen Zugang zu generativen KI-Funktionen für die Erstellung von Anwendungen. Die Angebote dieses Unternehmens im Bereich der generativen KI und sein starker Fokus auf nutzerzentriertes Design machen Google zu einem führenden Anbieter für Anwendungen in der Praxis – von der Softwareentwicklung bis zum Gesundheitswesen.

Häufig gestellte Fragen (FAQs)

Fazit: Anwendungsfälle generativer KI in verschiedenen Branchen

Generative KI eröffnet Unternehmen in einer Vielzahl von Branchen neue Möglichkeiten, darunter im Gesundheitswesen, im Finanzsektor, in der Fertigung und im Kundensupport. Da die Anwendungsfälle generativer KI weiter zunehmen, führende KI-Unternehmen der Entwicklung von Lösungen Vorrang einräumen, die auf die Bewältigung spezifischer geschäftlicher Herausforderungen ausgerichtet sind. Auch in Zukunft wird generative KI ein wichtiger Motor für Innovation, Effizienz und Wettbewerbsvorteile bleiben, während sie die Abläufe und Strategien von Unternehmen neu gestaltet.

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