Landschaft der generativen KI: Die Trends von heute und darüber hinaus

Generative KI ist eine Form der künstlichen Intelligenz, die auf natürlicher Sprachverarbeitung, riesigen Trainingsdatensätzen und fortschrittlichen KI-Trainingsstrategien wie neuronalen Netzen und Deep Learning basiert, um originäre Inhalte zu erzeugen, die denen eines Menschen ähneln.

Technikprofis und Privatanwender machen sich gleichermaßen mit Modellen zur Inhaltserstellung wie ChatGPT vertraut, das erstmals 2022 aufkam. Dieses Beispiel für generative KI kratzt jedoch nur an der Oberfläche dessen, was generative KI leisten kann und wohin sie sich entwickelt.

In diesem Leitfaden zur Landschaft der generativen KI untersuchen wir, wozu generative KI fähig ist, wie sie entstanden und so populär geworden ist. Außerdem betrachten wir aktuelle Trends im Bereich der generativen KI und prognostizieren, was Verbraucher in naher Zukunft von dieser Technologie erwarten sollten.

Aktueller Stand der Landschaft der generativen KI

Obwohl generative KI noch eine relativ neue Technologie ist, werden aktuelle KI-Modelle für eine Vielzahl privater und geschäftlicher Anwendungsfälle eingesetzt. Dies sind einige der häufigsten Anwendungen und KI-Beispiele in der heutigen Landschaft der generativen KI:

• Private Nutzung: Privatanwender nutzen Tools für generative KI häufig zur Erstellung von Textinhalten; konkrete Anwendungsfälle sind Fragen und Antworten, die Planung von Reisen und Veranstaltungen, Konversationen und Recherche.
• KI-Assistenten, Chatbots und Suche: KI-gestützte Suchmaschinen und Copiloten gewinnen rasch an Bedeutung. Mehrere Start-ups bieten außerdem generative KI-gestützte Suchtools für Unternehmen an.
• Aufgaben für Entwickler: Tools für generative KI für Entwickler können Codefolgen vorhersagen, die Problemlösung unterstützen, bestehenden Code dokumentieren und Programmieraufgaben automatisieren.
• Erstellung kreativer Inhalte: Neben Text können mehrere generative KI-Modelle auch Audio, Video, und Bilder erzeugen. Zu den neuesten Trends bei der KI-gestützten Inhaltserstellung gehören die Erstellung von Musik, Videospiel- und Podcast-Inhalten.
• Computer Vision: Die Erzeugung synthetischer Daten und die Erstellung von 3D-Modellen können für Computer-Vision-Anwendungsfälle wie Fahrerüberwachung und Fußgängererkennung, AR/VR/XR, virtuelle Anproben und vieles mehr eingesetzt werden.
• Sprach- und Audiosynthese: KI-generierte Stimmen können für Unternehmensprojekte wie Marketingvideos eingesetzt werden; KI-Sprachoptionen werden rasch in einer großen Bandbreite von Sprachen und Stimmlagen verfügbar.

Diese und weitere Beispiele werden heute in einer Vielzahl von Branchen und Unternehmensbereichen eingesetzt, darunter Marketing und Vertrieb, Kundenservice und Contactcenter, Gesundheitswesen und Pharmaindustrie, Biologie und Biophysik, Unterhaltung, Rechtswesen und öffentliche Verwaltung, Finanzwesen und Banken sowie E-Commerce.

Tools wie ChatGPT können für verschiedene Arten der Inhaltserstellung eingesetzt werden, darunter die Erstellung von Code-Snippets. Quelle: Shelby Hiter über ChatGPT.

Weitere Informationen zur Nutzung generativer KI durch Unternehmen finden Sie in unserem Leitfaden: 15 Anwendungsfälle für generative KI in Unternehmen.

Wichtige Technologien und Innovationen, die die Landschaft der generativen KI vorantreiben

Generative KI entwickelt sich derzeit aus zwei Hauptgründen in großem Maßstab: 1) Ausgereiftere Techniken für neuronale Netze haben sich herausgebildet, und 2) Modelle und Rechenleistung sind jetzt leichter zugänglich.

2017 legte Google den Grundstein für die generative KI, die wir heute nutzen, als das Unternehmen erstmals eine Architektur für neuronale Netze namens Transformer vorschlug. Mit Transformern wurde es möglich, hochwertigere Sprachmodelle zu erstellen, die effizienter trainiert werden konnten und mehr anpassbare Funktionen boten. Zu dieser Zeit kamen Tools mit prädiktiver Texteingabe und einfache KI-Chatbots allmählich auf und entwickelten sich weiter.

Doch selbst mit der Entwicklung von Transformern und verwandten Architekturen für neuronale Netze blieben Modelle für generative KI unerschwinglich teuer sowie schwierig zu entwickeln und zu betreiben. Die Verarbeitung von Anfragen an generative KI erforderte Rechenressourcen, über die die meisten Unternehmen nicht verfügten.

Ab 2022 holten die Rechenleistung und die Infrastrukturebene der KI-Plattform bei den Verarbeitungsanforderungen generativer KI-Tools auf. Dadurch konnten mehr Unternehmen Technologien für generative KI entwickeln. Noch wichtiger war, dass diese Innovation es bestehenden Entwicklern generativer KI ermöglichte, ihre Modelle zu erschwinglichen Preisen auf weitere Nutzer auszuweiten.

Etwa zur selben Zeit kamen neue Techniken für neuronale Netze wie Diffusionsmodelle auf, die ebenfalls die Einstiegshürden für die Entwicklung generativer KI senkten.

Da generative KI nun weniger Energie und finanzielle Investitionen erfordert, hat sich die Landschaft der generativen KI um eine Reihe etablierter Technologieunternehmen und Start-ups für generative KI erweitert. Die Landschaft entwickelt sich weiter, da bestehende Modelle über APIs, eingeschränkte kostenlose Versionen und Open-Source-Software mehr Nutzern zugänglich gemacht werden, was regelmäßig zu neuen Anwendungen und Anwendungsfällen führt.

Mehr über aufstrebende Vorreiter in der Landschaft der generativen KI erfahren Sie in unserem Leitfaden: Start-ups für generative KI.

Wichtige Akteure und Start-ups, die die Landschaft der generativen KI prägen

OpenAI ist der klare Vorreiter in der Landschaft der generativen KI und wird derzeit mit rund 80 Milliarden US-Dollar bewertet. Dank der engen Beziehung zu Microsoft, seinem GPT-4-Modell, seinem äußerst beliebten ChatGPT-Tool und seinen laufenden Innovationen bei anderen Formen der multimodalen Inhaltserstellung ist OpenAI gut für weiteres Wachstum und Investitionen Dritter aufgestellt, die dieses Wachstum vorantreiben sollen.

Große Technologieunternehmen wie Amazon und IBM treiben die Entwicklung generativer KI ebenfalls voran, doch Microsoft und Google sind derzeit die prominentesten Großunternehmen. Microsoft begann zwar früher mit tatsächlich verfügbaren generativen KI-Tools für die Öffentlichkeit, doch beide Unternehmen bieten inzwischen Tools für multimodale Inhaltserstellung, KI-gestützte Chats, KI-Unterstützung und mehr an.

Weitere Vorreiter in diesem Bereich sind:

• Cohere
• Jasper
• Anthropic
• Glean
• Stability AI
• Inflection AI

5 aufkommende Trends in der Landschaft der generativen KI

So einflussreich generative KI auch in kürzester Zeit geworden ist, die frühen Akzeptanzraten deuten auf eine weitaus umfassendere Zukunft hin, die verschiedene Bereiche von der Bildung bis zur virtuellen Realität betrifft. Erfahren Sie mehr über die aufkommenden Trends von heute, die wahrscheinlich eine Rolle dabei spielen werden, wie generative KI künftig eingesetzt wird.

Automatisierung von Marketing und Vertrieb

Generative KI wird derzeit häufig für Marketing, Vertrieb und ähnliche Aufgaben zur Erstellung kreativer Inhalte eingesetzt. Nutzer können ihre Anfragen zur Inhaltserstellung zwar manuell in Chatbots und Modelle für generative KI eingeben, doch viele KI-Anbieter ermöglichen es Nutzern inzwischen, mit einem KI-Assistenten oder Copiloten nur wenige Eingaben zu machen und Aufgaben zur Inhaltserstellung zu automatisieren.

Automatisierung kann beispielsweise für das Verfassen von Inhalten für soziale Medien und Blogs, die Erstellung von Video- und Bildinhalten für mehrere Kanäle sowie Workflows für das Inbound- und Outbound-E-Mail-Marketing eingesetzt werden.

Viele dieser Tools sind derzeit hinsichtlich der unterstützten Sprachen und Kontextfenster eingeschränkt. Mit der zunehmenden Reife dieses Anwendungsfalls ist mit mehr mehrsprachigen Lösungen und größeren Kontextfenstern zu rechnen, sodass längere und komplexere Anfragen gestellt werden können.

Unterstützung bei der Produkt- und Softwareentwicklung

Unabhängig davon, ob Sie ein erfahrener Entwickler oder ein Anfänger ohne Programmierkenntnisse sind, können mehrere Tools für generative KI inzwischen bei verschiedenen Programmieraufgaben helfen. Ein Beispiel ist GitHub Copilot: Dieses Tool arbeitet direkt mit den GitHub-Konten und -Ökosystemen der Nutzer und unterstützt sie bei der Codevervollständigung, bei Code-Snippets, der Fehlerbehebung sowie bei der Erstellung und Erklärung von Code in Alltagssprache. Durch den Schwerpunkt auf Eingaben in natürlicher Sprache kann jeder Code zur Lösung verschiedenster Probleme bei der Produkt- und Softwareentwicklung erzeugen.

Zunehmende Nutzung und Wirkung im Bildungsbereich

Schüler und Studierende nutzen bereits Tools wie ChatGPT, um Hausaufgabenfragen zu beantworten oder Aufsätze zu schreiben, und Lehrkräfte sowie Eltern sind besorgt.

Obwohl diese großen Sprachmodelle die Antworten auf Bildungsaufgaben nicht unbedingt „kennen“, wurden sie durch ihr Training darauf vorbereitet, für verschiedene Eingaben präzise eine Textfolge vorherzusagen. Dadurch können Schüler und Studierende diese Tools zur Lösung von Aufgaben im Unterricht einsetzen. Dies könnte sich natürlich negativ auf die Bildung auswirken, aber Schüler und Studierende sowie ihre Lehrkräfte könnten auch davon profitieren, wenn Bildungssysteme lernen, KI-Lösungen als unterstützende Lernwerkzeuge einzusetzen.

Ähnlich wie bei früheren Veränderungen der Technologien im Klassenraum – Overheadprojektoren, irgendjemand? – wird generative KI Lehrkräfte dazu zwingen, ihren pädagogischen Ansatz weiterzuentwickeln. Virtuelles Lernen ist beispielsweise ein spannender Bereich der generativen KI, der sich rasant weiterentwickelt. Spiele mit generativer KI und KI-gestützte Storytelling-Lösungen werden bereits veröffentlicht und bieten Lehrkräften didaktische Unterstützung sowie neue, ansprechende Möglichkeiten, Bildungsinhalte an Schüler und Studierende zu vermitteln.

Doch auch das Problem des KI-basierten Plagiats besteht weiterhin. Um der Tendenz von Schülern und Studierenden entgegenzuwirken, sich bei den Hausaufgaben auf ChatGPT und ähnliche Tools zu verlassen, können Lehrkräfte einen der zahlreichen kostenlosen KI-Plagiatsprüfer für Inhalte verwenden, die inzwischen veröffentlicht wurden. Diese Tools sind zwar nicht perfekt, können aber wirksam schätzen, welcher Prozentsatz der Inhalte künstlich erzeugt wurde.

Mit zunehmenden Bedenken im Bildungsbereich können Nutzer erwarten, dass sich auch diese Tools zur Plagiatsprüfung weiterentwickeln.

Integrierte KI-Anwendungen

Einige große Technologieunternehmen wie Microsoft bieten inzwischen KI-Assistenten an, die das Sucherlebnis der Nutzer im Web steuern oder die Inhaltserstellung und Erledigung von Aufgaben in Office-Suite-Lösungen wie Microsoft 365 unterstützen. Google ist mit Gemini nachgezogen und hat Funktionen hinzugefügt, sodass das Tool direkt in Gmail, Docs und weiteren Diensten eingesetzt werden kann. Außerdem bieten einige der größten Start-ups für generative KI, etwa Cohere und Glean, Nutzern KI-gestützte Suchtools für Unternehmen an.

Da unterstützende Unternehmenstools ihre Funktionen und Möglichkeiten weiter ausbauen, werden viele Unternehmen Microsofts Beispiel folgen, wie es auch Google getan hat, und diese Anwendungen in ihre Websites, Produkte und interne Software integrieren, um für Mitarbeiter und Kunden gleichermaßen ein besseres Self-Service-Erlebnis zu schaffen.

Microsoft Copilot ist inzwischen in mehreren Geschäftsanwendungen von Microsoft verfügbar, darunter Power BI. Quelle: Microsoft.

Kontextbezogene, globale generative KI

Die meisten heutigen Modelle für generative KI unterliegen zeitlichen und sprachlichen Einschränkungen, doch mehrere Anbieter generativer KI haben ihre Tools so erweitert, dass sie mit mehr Sprachen und Dialekten arbeiten. Da die Nachfrage nach generativer KI weltweit steigt, müssen immer mehr dieser Anbieter sicherstellen, dass ihre Tools Eingaben akzeptieren und Ausgaben erzeugen können, die mit verschiedenen sprachlichen und kulturellen Kontexten übereinstimmen und nur minimale Fehler aufweisen.

Einige Modelle für generative KI, darunter BLOOM von Hugging Face, sind in weniger verbreiteten Sprachen und Dialekten weltweit verfügbar. Nutzer sollten sich bewusst sein, dass viele dieser Sprachen nur Teil minimaler Trainingsdaten waren. Daher ist es wichtig, Ausgaben in nicht englischen Sprachen einer Qualitätsprüfung zu unterziehen. Quelle: Hugging Face.

Darüber hinaus müssen Modelle für generative KI den Nutzern genauere Informationen in Echtzeit bieten, um sie zu binden. Obwohl ChatGPT derzeit das beliebteste verfügbare Tool zur Inhaltserstellung und große Sprachmodell ist, könnte es irgendwann hinter Konkurrenten wie Gemini zurückfallen, dessen kostenlose Version mit dem Internet verbunden ist und Antworten auf Grundlage aktueller Informationen generiert. Im Gegensatz dazu arbeitet die kostenlose Version von ChatGPT derzeit mit Daten, die im April 2023 enden, und verfügt über keine Echtzeit-Internetverbindung, auch wenn kostenpflichtige Tarife Zugriff auf Bing bieten.

Landschaft der generativen KI: Auswirkungen auf die Cybersicherheit

Tools für generative KI können für simulierte Angriffe und Umgebungen, Bedrohungsinformationen sowie synthetische Daten-digitale Zwillinge sensibler Daten eingesetzt werden. Bei strategischem Einsatz unterstützt generative KI zwar einen besseren Schutz und bessere Praktiken im Bereich der Sicherheit, sie kann aber auch von böswilligen Akteuren und Hackern manipuliert werden, die die Geheimnisse und Umgehungsmöglichkeiten der Trainingsweise generativer KI-Modelle und der Datennutzung kennen.

Immer mehr Anbieter generativer KI verbessern ihre Cybersicherheitskonzepte für die Tools, die sie der Öffentlichkeit anbieten. Dennoch verfügen viele dieser Lösungen für generative KI nicht über alle Cybersicherheitsvorkehrungen, die für Unternehmen in stark regulierten Branchen oder für Unternehmen, die mit sensiblen Daten arbeiten, erforderlich sind – und werden sie auch künftig nicht vollständig bieten.

Die Annahme, dass Tools für generative KI über die richtigen Cybersicherheitsvorkehrungen für Ihr Unternehmen verfügen, kann zu allerlei Problemen führen, darunter der Diebstahl geistigen Eigentums oder privater Daten, der Verlust des Kundenvertrauens sowie rechtliche und Compliance-Probleme.

Unabhängig davon, ob Sie das KI-Modell eines anderen Anbieters nutzen oder Ihr eigenes entwickeln, sind dies einige bewährte Verfahren, mit denen Sie Ihre Daten und Nutzer schützen können:

• Machen Sie sich mit den Richtlinien des KI-Anbieters zur Datennutzung und -speicherung vertraut.
• Trainieren Sie nicht mit sensiblen Daten und geben Sie keine sensiblen Daten ein.
• Schulen Sie Mitarbeiter darin, diese Tools und Unternehmensdaten angemessen zu nutzen.
• Entwickeln Sie eine KI-Governance-Richtlinie.
• Verwenden Sie Data-Governance- und Cybersicherheitstools, die die moderne Bedrohungslandschaft abdecken, einschließlich KI-Anwendungen von Drittanbietern.

Mehr über die Schnittstelle zwischen KI und generativer KI erfahren Sie in unserem Leitfaden: Generative KI und Cybersicherheit: Der ultimative Leitfaden.

Zukünftige Entwicklungen in der Landschaft der generativen KI

Auf Grundlage aktueller Entwicklungen, Prioritäten und des öffentlichen Interesses sind dies einige Bereiche, in denen wir künftig neues Wachstum und neue Chancen in der Landschaft der generativen KI erwarten:

Generative KI und virtuelle Realität

Video- und 3D-Modelle gehören heute zu den am schnellsten wachsenden Formaten für Modelle generativer KI. Dieses Wachstum zeigt sich besonders deutlich im KI-gestützten Videomarketing, das Avatare, Audiosynthese und andere Funktionen generativer KI nutzt, um überzeugende Marketinginhalte in großem Maßstab zu erstellen.

Kreative Marketinginhalte, Spiele und Unterhaltungsmedien können sicherlich von dieser Weiterentwicklung der KI profitieren. Doch welche Auswirkungen generative Modelle auf die Technologie der virtuellen Realität (VR) und erweiterten Realität (AR) – das Metaverse – haben werden, erwarten viele Menschen besonders gespannt.

Wenn Modelle so weit verfeinert sind, dass sie mehr Daten verarbeiten, Medien mit höherer Auflösung erzeugen und längere Kontextfenster akzeptieren können, ist zu erwarten, dass generative KI immersive Erlebnisse schafft, durch die sich virtuelle Realität real anfühlt.

Sich wandelnde Karrierewege und Chancen

Tools für generative KI ergänzen bereits bestimmte Arbeitsbereiche und könnten künftig bestimmte Arten von Arbeit ersetzen. Das sollte bei durchschnittlichen Berufstätigen jedoch keinen Alarm auslösen, solange sie bereit sind, sich umzuorientieren und ihre Kompetenzen weiterzuentwickeln, wenn sich die Anforderungen an ihren Beruf verändern.

Viele Autoren konzentrieren sich derzeit beispielsweise auf SEO-Texte – eine Form des Schreibens, bei der es hauptsächlich darum geht, Inhalte zu erstellen, die in den Suchergebnissen gut platziert werden. Genau diese Art von Inhalten können generative KI-Modelle durch ihr algorithmisches Training erzeugen. Für Autoren, die sich Sorgen um ihre Arbeitsplatzsicherheit machen, während Large Language Models leistungsfähiger werden, wird es wichtig sein, neue strategische Kompetenzen zu entwickeln, etwa in der Redaktionsplanung und im Management der Qualitätssicherung von Inhalten, und mit Unternehmen zusammenzuarbeiten, die menschliche Kreativität und Recherche schätzen.

Auf der positiven Seite erleichtern diese Tools bereits bestimmte Arten repetitiver Aufgaben, etwa das Versenden von E-Mails, das Erstellen von Tabellen, die Dokumentation von To-dos und das Anfertigen von Notizen. Unterstützende Funktionen am Arbeitsplatz werden sich künftig wahrscheinlich auf komplexere Aufgaben ausweiten, etwa das Brainstorming kompletter Pläne für Produkteinführungen und die Abwicklung des HR-Onboardings von Anfang bis Ende.

Wenn Beschäftigte Zeit gewinnen, weil ihnen diese zeitaufwendigen Aufgaben abgenommen werden, können sie sich mehr denn je auf strategische Arbeit mit höherem Mehrwert konzentrieren.

Spezialisierte Branchen-Apps und -Tools

Obwohl bereits viele spezialisierte Branchen-Apps und -Tools veröffentlicht wurden, sind einige Branchen so komplex und unterliegen so vielen Anforderungen an die Produktveröffentlichung, dass eine schnelle Veröffentlichung dieser Tools schwierig ist. Daher hinken einige dieser Branchen bei der Nutzung von KI anderen hinterher.

Der AI healthcare-Bereich ist ein gutes Beispiel dafür. In diesem Bereich herrschen große Dynamik und Begeisterung rund um generative KI, doch bislang kam es bei der Veröffentlichung generativer KI-Produkte zu erheblicher Fluktuation und Stagnation. Dafür kann es mehrere Gründe geben, aber es liegt nahe, dass die streng regulierten PHI- und PII-Daten sowie die branchenspezifischen Patente (d. h. Arzneimittelpatente) die zahlreichen Hürden schwerer überwindbar machen und den weiteren Fortschritt erschweren.

In den kommenden Jahren, wenn sich diese Tools stärker etablieren und KI-Anbieter ihre Transparenz und Erklärbarkeit verbessern, dürften wir in regulierten und komplexen Branchen mehr Wachstum sehen, unter anderem im Gesundheitswesen und bei den Beziehungen zu Patienten, in der Pharmaindustrie und Arzneimittelforschung, im Versicherungswesen sowie im Finanz- und Bankensektor.

Mehr Regulierung und ethische Implikationen

In den meisten Regionen und Branchen ist die Nutzung von KI nach wie vor weitgehend unreguliert, was zu einer Reihe von Problemen führen kann. Einige Nutzer haben bereits die Folgen davon zu spüren bekommen, dass ihre persönlichen Daten Teil der Trainingsdaten und potenzieller Ausgaben eines Modells wurden, während andere wegen der Datenspeicherung und der damit verbundenen Sicherheitsprotokolle dieser Lösungen Alarm geschlagen haben. Zwar haben sich einige KI-Anbieter unabhängig dazu entschieden, ihre Trainingsprozesse, Methoden zur Datenerfassung und Gesamtstrategie transparenter zu machen, doch gibt es kaum Aufsichtsbehörden, die diese Transparenz durchsetzen.

Es ist davon auszugehen, dass sich das sehr bald ändern wird, insbesondere in der Europäischen Union. EU AI Act, ein umfassendes KI-Gesetz, das regelt, wie KI-Anbieter KI-gestützte Automatisierung einsetzen und personenbezogene Daten erfassen dürfen, und bestimmte Arten von Offenlegung und Transparenz vorschreibt, erzielte am 9. Dezember 2023 eine vorläufige Einigung zwischen Parlament und Rat. Die formelle Verabschiedung wird 2024 erwartet, nachdem die Ausschüsse für Binnenmarkt und Bürgerliche Freiheiten über das Gesetz abgestimmt haben.

Der EU AI Act betont, wie wichtig es ist, KI-Risiken in mehreren zentralen Bereichen zu minimieren. Quelle: Europäische Kommission.

Andere Länder, darunter Südkorea, Singapur, China und die Vereinigten Staaten, arbeiten entweder an vorgeschlagenen Rahmenwerken für die KI-Regulierung oder an fragmentarischen KI-Regelungen. All diese Maßnahmen dürften höhere Priorität erlangen, da generative KI-Tools ihre Fähigkeiten weiter ausbauen und die Nachfrage in der Öffentlichkeit steigt.

Angesichts der erwarteten Zunahme von Gesetzgebung und öffentlichem Bewusstsein für die Gefahren generativer KI ist damit zu rechnen, dass immer mehr Anbieter generativer KI nicht nur die zur Einhaltung dieser Gesetze erforderlichen Maßnahmen ergreifen, sondern auch Schritte in der Öffentlichkeitsarbeit unternehmen, um die von ihnen getroffenen ethischen und verantwortungsvollen Maßnahmen im Umgang mit KI näher zu erläutern.

Die Landschaft der generativen KI für Innovationen nutzen

Die Landschaft der generativen KI ist reif für neue Innovationen und Chancen – unabhängig davon, ob Sie KI-Entwickler, geschäftlicher Anwender oder Gelegenheitsnutzer sind. Um das Beste aus diesen Tools und der Technologielandschaft insgesamt herauszuholen, empfehlen wir die folgenden Strategien:

• Mit etablierten oder spezialisierten KI-Anbietern arbeiten: Es ist eine gute Idee, mit Anbietern von KI und AIaaS zusammenzuarbeiten, die Erfahrung mit Ihrer jeweiligen Branche oder Ihrem Anwendungsfall haben. Die größten oben behandelten Anbieter könnten zwar gut passen, doch mehrere andere sind auf die Entwicklung generativer KI-Apps für Unternehmen spezialisiert, darunter C3.ai.
• Mit der Feinabstimmung von Modellen experimentieren: Die Feinabstimmung von Modellen ermöglicht es Nutzern, mit den fortgeschrittenen Fähigkeiten eines Basismodells zu arbeiten und diese für eine spezifischere Funktion anzupassen. Je nach Budget und internem technischen Know-how kann ein Open-Source-Modell bei Projekten zur Feinabstimmung das beste Preis-Leistungs-Verhältnis bieten.
• Auf multimodale Ein- und Ausgaben hinarbeiten: Nutzer greifen zunehmend auf Tools zur Generierung von KI-Inhalten für Texte, Code, Bilder und andere Arten der Inhaltserstellung zurück. Wenn Sie ein KI-Tool für die interne oder öffentliche Nutzung entwickeln, sollten Sie an einer Benutzeroberfläche und einem Trainingsansatz arbeiten, die diese Multimodalität unterstützen.
• Mehrsprachige Funktionen priorisieren: Die globale Demokratisierung generativer KI ist ein wichtiger nächster Schritt bei der Weiterentwicklung der Landschaft der generativen KI. Auch wenn mehrsprachiges Training schwierig sein kann, bieten mehrere Open-Source-Modelle inzwischen eine grundlegende Schulung und Unterstützung für viele Sprachen und Dialekte.
• In relevante Geschäftsanwendungen integrieren: Ob über APIs oder vorgefertigte Integrationen: Achten Sie darauf, welche Integrationen Nutzer wünschen, und stellen Sie sicher, dass die von Ihnen entwickelten Modelle nahtlos mit diesen Tools funktionieren.
• Feedback annehmen und nachtrainieren: Erwägen Sie, ähnlich wie Google bei Gemini, Feedback-Mechanismen für Nutzer in die von Ihnen entwickelten Tools zu integrieren. So können Nutzer Antworten bewerten, auf Grundlage bestimmter Parameter die Erstellung neuer Inhalte anfordern und vieles mehr. Die Auswertung dieser Feedbackdaten ermöglicht es Ihrem Team, Modelle für künftig bessere Ergebnisse nachzutrainieren.
• Transparenz und Erklärbarkeit betonen: Transparenz und Erklärbarkeit sind nicht nur gute Praktiken, um mit den KI-Vorschriften Schritt zu halten, sondern auch, um Nutzern bei der Verwendung ihrer Tools Sicherheit und Vertrauen zu geben. Detaillierte Richtlinien, Benutzerhandbücher und Schulungen bereitzustellen, ist hier der beste Weg.

Fazit: Die Zukunft der Landschaft der generativen KI

Nachdem generative KI mit dem Aufkommen von ChatGPT Ende 2022 stärker ins öffentliche Rampenlicht der Tech-Welt gerückt war, begann sie innerhalb weniger Monate, den Technologiesektor grundlegend umzugestalten. Tatsächlich ist es nicht übertrieben zu sagen, dass die „Landschaft der generativen KI“ und die „allgemeine Technologielandschaft“ im Wesentlichen zu einer Einheit verschmelzen, da generative KI-Technologien Eingang in eine wachsende Liste von Tech-Tools und -Lösungen finden.

Um aktuelle Schwierigkeiten bestmöglich zu bewältigen und sich auf künftige Herausforderungen vorzubereiten, die mit Innovationen im Bereich der generativen KI einhergehen werden, müssen Führungskräfte in Unternehmen den Markt genau beobachten, ebenso wie den Umgang verschiedener KI-Anbieter mit Transparenz und Erklärbarkeit sowie die Sicherheits- und Datenschutzmaßnahmen, die bei dieser Technologie funktionieren oder nicht funktionieren. Eine solche Vorbereitung wird dazu beitragen, dass generative KI sich so entwickelt, dass sie mehr Gutes als Schaden bewirkt.

Mehr über die heutigen führenden Unternehmen im Bereich der generativen KI erfahren Sie in unserem Leitfaden: Top-Unternehmen für generative KI.