Was ist generative KI: Der ultimative Leitfaden

Generative KI ist eine Form künstlicher Intelligenz, die neuronale Netze, Deep-Learning-Modelle, komplexe Algorithmen und große, vielfältige Trainingsdatensätze nutzt, um auf Grundlage von Nutzereingaben originelle Inhalte zu erzeugen.

Zu den von generativer KI erzeugten Inhalten gehören geschriebene Texte, Bilder, Videos, Audio, Musik, synthetische Daten und Computercode. Gleichzeitig entstehen nahezu täglich neue Anwendungsfälle und Produkte.

Generative KI hat in jüngster Zeit große Aufmerksamkeit erlangt, weil bedeutende Durchbrüche in dieser Technologie immer schneller erfolgen und inzwischen die breite Öffentlichkeit erreichen.

OpenAIs ChatGPT beispielsweise – das öffentlich in einer kostenlosen und einer kostenpflichtigen Version verfügbar ist – kann grammatikalisch korrekte und logische Textantworten erzeugen, die wie von Menschen geschrieben wirken. OpenAIs Tool DALL-E kann auf Grundlage von Nutzerbeschreibungen fotorealistische Bilder erstellen. Auch andere Unternehmen, darunter Google, Microsoft und Meta, haben hochentwickelte generative KI-Tools entwickelt, die mit minimalem menschlichem Eingreifen oder technischem Know-how authentisch wirkende Texte, Bilder oder Computercode erzeugen können.

In diesem Leitfaden erklären wir ausführlicher, was generative KI tatsächlich ist und wie sie funktioniert. Außerdem geben wir praktische Tipps, um zu verstehen, wie sie eingesetzt werden kann und wie Ihr Unternehmen von der Integration dieser Technologie in seine Arbeitsabläufe und Routinen profitieren kann.

Wie funktioniert generative KI?

Modelle generativer KI funktionieren durch das Training mit riesigen Trainingsdatensätzen und neuronalen Netzen. Diese bringen den Modellen bei, auf eine Weise zu schlussfolgern, die dem menschlichen Gehirn ähnelt. Bei einigen dieser Modelle speisen Forscher enorme Datenmengen – Wörter, Bilder, Musik oder andere Inhalte – in ein Deep-Learning-System namens Generative Adversarial Network (GAN) ein. Das überwachte neuronale Netz durchsucht die Daten und verwendet ein System, das Erfolge belohnt und Fehler, Irrtümer sowie Fehlschläge bestraft.

Im Laufe der Zeit und durch regelmäßige Feinabstimmung und Verbesserungen kann ein Modell generativer KI lernen, komplexe Zusammenhänge zu erkennen und zu verstehen. Neben GAN gehören das Training transformerbasierter Modelle und das Training von Diffusionsmodellen zu den gängigen Verfahren zum Trainieren generativer KI-Modelle.

Sobald ein Modell sein anfängliches Training abgeschlossen hat und veröffentlicht wurde, können Nutzer auf unterschiedliche Weise und aus verschiedenen Gründen darauf zugreifen. Handelt es sich beispielsweise um einen KI-Chatbot wie Gemini oder ChatGPT, können Nutzer das Tool auf ihrem Desktop oder in einer mobilen App verwenden, ohne dafür zunächst nennenswerte zusätzliche Investitionen oder Hardware zu benötigen. Sie müssen lediglich ihre Anfragen eingeben und darauf achten, klare Eingaben in natürlicher Sprache zu formulieren; die Tools generieren daraufhin entsprechende Antworten.

Wenn der Kunde eher an der Nutzung eines Foundation-Modells interessiert ist, um eigene Modelle und Projektanwendungen zu entwickeln oder feinzujustieren, muss er wahrscheinlich mit den API-Schlüsseln und der Dokumentation des ursprünglichen Anbieters arbeiten. Außerdem muss er möglicherweise in GPUs, CPUs sowie andere leistungsstarke Computerhardware und -software investieren, um diese Tools in der eigenen Umgebung zu betreiben.

Weitere Informationen zu Anbietern generativer KI finden Sie in unserem ausführlichen Leitfaden: Unternehmen für generative KI: Die 12 führenden Anbieter

Die historische Entwicklung und Bedeutung generativer KI

Die Forschung zur künstlichen Intelligenz begann in den 1950er-Jahren Gestalt anzunehmen, als Alan Turing und andere Wissenschaftler Möglichkeiten erforschten, Rechenmodelle zu entwickeln, die menschliches Denken nachbilden konnten.

In den 1960er-Jahren tauchten die sogenannten Markov-Modelle auf. Diese wahrscheinlichkeitsbasierten Algorithmen konnten auf Grundlage einfacher mathematischer Modelle Sprache oder Text erzeugen, allerdings mit begrenztem Erfolg. In den 1990er-Jahren kamen ausgefeiltere KI-Technologien und grundlegende Werkzeuge auf, darunter frühe KI-Chatbots und die erste Architektur rekurrenter neuronaler Netze.

In den 2010er- und 2020er-Jahren haben die Entwicklung transformerbasierter Architekturen, GPUs und Fortschritte im Deep Learning eine weitaus fortschrittlichere KI hervorgebracht. Heute können rekurrente neuronale Netze Inhalte erzeugen, die sich dem Schaffen menschlicher Künstler, Musiker und Autoren annähern – und es in manchen Fällen sogar übertreffen.

Künstliche Intelligenz und generative KI verändern inzwischen grundlegend die Art und Weise, wie Menschen und Unternehmen handeln, interagieren und Informationen verarbeiten. Ob sie lediglich mit kostenlosen generativen KI-Chatbots experimentieren oder komplexe Tools für generative KI in ihren Unternehmensumgebungen feinjustieren und integrieren: Eine beträchtliche Zahl von Fachleuten und Gelegenheitsnutzern setzt generative KI-Tools inzwischen im Alltag ein. Mit zunehmender Reife dieser Tools erstrecken sich ihre Vorteile auch auf Bereiche wie Pharma und Arzneimittelforschung, Gesundheitswesen und Diagnostik sowie Cybersicherheits-lösungen mit generativer KI.

Um zu erfahren, wie generative KI in der Robotik eingesetzt wird, lesen Sie unseren Leitfaden: Generative KI kommt in die Roboter – dank NVIDIA

Generative KI vs. KI

Im Wesentlichen ist generative KI eine spezialisierte Form und Anwendung innerhalb des umfassenderen Spektrums künstlicher Intelligenz.

Generative KI-Technologie wurde speziell dafür entwickelt und trainiert, neue Inhalte zu erzeugen. KI insgesamt umfasst dagegen ein breites Spektrum an Anwendungsfällen und Einsatzgebieten, darunter robotergestützte Prozessautomatisierung, KI-gestützte Cybersicherheit, Sentimentanalyse, vorausschauende Wartung, Bilderkennung und Chatbots mit entweder vorgegebenen oder generativen Antworten.

Beide Arten von KI-Technologie können menschliche Nutzer effektiv bei einer Vielzahl von Aufgaben und Zielen unterstützen. Derzeit sind jedoch beide Technologiearten noch nicht ausgereift, konsistent oder autonom genug, um Menschen zu ersetzen.

Eine umfassendere Übersicht über die verschiedenen Arten von KI finden Sie in unserem Leitfaden: Generative KI vs. KI

5 zentrale Verfahren und Modelle generativer KI

Die besten Verfahren und Modelle generativer KI hängen ganz davon ab, was Sie erreichen möchten und ob Sie eigene Modelle von Grund auf trainieren oder eine fertige Lösung feinjustieren wollen. Erfahren Sie mehr über einige Modellarchitekturen und zugehörige Trainingsverfahren:

• Training transformerbasierter Modelle: Durch die Kombination von Aufmerksamkeitsmechanismen – mit denen Modelle Daten gleichzeitig statt nacheinander analysieren können – sowie Encodern und Decodern werden generative Modelle darauf trainiert, logische und originelle Inhalte im Stil der Trainingsdaten zu erstellen. Dieses Trainingsverfahren wird am häufigsten für Modelle zur Text- und Codegenerierung eingesetzt. Beispielmodell: Gemini (ehemals Bard).
• Training variationaler Autoencoder (VAE): Eingabedaten werden in einen latenten Raum übertragen (Training eines generativen Modells mit latenten Variablen), in dem das Modell leichter lernen kann, Bilder und Audio präzise darzustellen. Beispielmodell: Bestimmte Versionen von DALL-E.
• Training autoregressiver Modelle: Diese Modelle werden darauf trainiert, schrittweise das logischste nächste Datensegment vorherzusagen. Dieses Trainingsverfahren wird am häufigsten für Anwendungsfälle rund um Programmierung und Softwareentwicklung eingesetzt. Beispielmodell: GitHub Copilot.
• Training von GAN-Modellen: Zwei verschiedene generative KI-Modelle konkurrieren darum, möglichst genaue Daten und Ausgaben zu erzeugen. Durch ihren fortwährenden Wettbewerb lernen beide mit der Zeit, bessere Daten zu produzieren. Beispielmodell: Artbreeder.
• Training von Diffusionsmodellen: Beim Training von Diffusionsmodellen, einer Art generativer Modelle mit latenten Variablen, werden ursprüngliche Daten mit Rauschen überlagert, das anschließend langsam entfernt wird, um neue Daten zu erzeugen, die den ursprünglichen Daten stark ähneln. Beispielmodell: Stable Diffusion XL.

3 Beispiele für generative KI aus der Praxis

Generative KI lässt sich für weit mehr als einfache Texterstellung und Fragen und Antworten einsetzen. Im Geschäftskontext nutzen Anwender zunehmend die Fähigkeiten generativer KI für diese Anwendungsfälle generativer KI und viele weitere:

Fortgeschrittene Datenanalyse und Empfehlungen

Statt lediglich Ergebnisse prädiktiver und präskriptiver Analysen bereitzustellen, können Datenanalyselösungen mit generativer KI Daten aus mehr Quellen abrufen und intelligente Erklärungen sowie Empfehlungen liefern, wie sich diese Kennzahlen künftig verbessern lassen. Marketing-, Vertriebs-, E-Commerce-, und Produktentwicklungsteams nutzen diese Art von Tool, um neue Lösungen für eine bessere Kundenbindung.

Video- und Bildgenerierung

KI-Bild- und Videogeneratoren entstehen überall und werden für alles eingesetzt – von kreativen Projekten zum Zeitvertreib über Beiträge in sozialen Medien bis hin zu Grafiken für Videospiele. Mit intelligenten Bearbeitungswerkzeugen, durch natürliche Sprache gesteuerter Inhaltserstellung, KI-Avataren und Sprachsynthese machen diese modernen Tools zur Medienerstellung Kunst- und Videoprojekte für mehr Nutzer zugänglich.

Vergleichen Sie zwei der führenden Lösungen zur Bildgenerierung: Midjourney vs. DALL-E: Der beste KI-Bildgenerator

Programmierung und App-Entwicklung

Mehrere Plattformen für generative KI wurden mit Blick auf die Bedürfnisse erfahrener und unerfahrener Entwickler entwickelt. Diese Tools ermöglichen es Nutzern, durch Anfragen in natürlicher Sprache neuen Code zu erstellen. Ebenso können sie bestehenden Code überprüfen, Codevervollständigungen automatisieren und Empfehlungen zur weiteren Optimierung von Programmierprojekten liefern – alles über Chat- und natürlichsprachliche Schnittstellen.

5 Vorteile generativer KI

Bei durchdachtem Einsatz und klaren Zielen bietet generative KI Nutzern eine Reihe einzigartiger Vorteile, darunter:

Effizientere Abläufe

Assistenten und Copiloten mit generativer KI eignen sich hervorragend, um Nutzer bei Routineaufgaben zu unterstützen, die viel Zeit in Anspruch nehmen können. Zu den Aufgaben, bei denen KI inzwischen helfen kann, gehören das Aufzeichnen und Zusammenfassen von Besprechungsnotizen, das Aktualisieren von Inhalten in Dokumenten und Tabellen sowie das Durchsuchen von E-Mails, um die dringendsten Nachrichten zu ermitteln. Wenn KI einige dieser Aufgaben übernimmt, haben Mitarbeiter mehr Zeit, sich auf strategischere Aufgaben für das Unternehmen zu konzentrieren.

Mit Copilot für Microsoft 365 in Teams kann das Copilot-Tool auf Grundlage vergangener oder laufender Besprechungen schnelle Zusammenfassungen und Aktionspunkte anbieten. Quelle: Microsoft.

Zugängliche Tools für Brainstorming

Wenn Sie bei einem Projekt nicht weiterkommen oder als Einzelunternehmer jemanden brauchen, mit dem Sie Ideen diskutieren können, sind mehrere Tools für generative KI dieser Aufgabe gewachsen. Inflections Pi ist beispielsweise ein leistungsfähiger konversationeller KI-Agent, der kontextbezogene Dialoge mit wechselnden Gesprächsbeiträgen gut bewältigt. Für Künstler, die über ihre Projekte sprechen oder an ihnen arbeiten möchten, ist er zwar nicht unbedingt die beste Lösung, doch textbasierte Anfragen funktionieren hier gut.

Skalierbare Inhaltserstellung

Wenn Chatbots und Modelle für generative KI klare Anweisungen zur Inhaltserstellung erhalten, sind die von ihnen produzierten ersten Entwürfe oft nahezu auf menschlichem Niveau und benötigen nur einen Bruchteil der Zeit.

ChatGPT kann beispielsweise in weniger als einer Minute einen 2.000 Wörter langen Artikel zu einem komplexen Thema verfassen – einschließlich passender Überschriften.

Diese Tools können auch unterschiedliche Arten und Mengen von Inhalten erzeugen. Wenn Sie beispielsweise als Social-Media-Manager eine kreative Blockade erleben, können Sie einem Tool für generative KI mit nur wenigen Informationen Dutzende Optionen für Social-Media-Bildunterschriften entlocken und so weitermachen.

Mit diesem einfachen Prompt konnte ChatGPT 50 passende Social-Media-Bildunterschriften generieren, für deren Formulierung ich deutlich länger gebraucht hätte. Quelle: Shelby Hiter über ChatGPT.

Fundierte Datenanalyse und Empfehlungen

Tools für generative KI zur Datenanalyse gehen über die Funktionen anderer Datentools hinaus und bieten intelligente Empfehlungen, wie sich Daten in künftigen Iterationen verbessern lassen. Diese Analysen können in Echtzeit erfolgen, sodass Nutzer ihre Marketing- oder Vertriebsstrategien schnell anpassen können, wenn die KI Probleme mit den aktuellen Strategien erkennt.

Unterstützung bei Programmierung und Produktentwicklung

Ob Sie ein neuer Entwickler oder ein erfahrener Programmierer sind, der komplexe Probleme lösen möchte: Tools für generative KI werden schnell zu präzisen Programmierhelfern, insbesondere bei Codevervollständigung und Qualitätssicherung. Das kann auch bei der Produkt- und App-Entwicklung äußerst hilfreich sein, wenn eine skalierbare, wiederholbare Codeproduktion nach Zeitplan für menschliche Teams schwierig ist.

Eine umfassendere Einführung in generative KI finden Sie in unserem Leitfaden: Die Vorteile generativer KI

Einige Einschränkungen generativer KI

Generative KI kann zwar viele Aufgaben ähnlich erledigen wie ein Mensch, doch diese Tools weisen weiterhin Einschränkungen auf, die Ihre Ergebnisse und möglichen Projekte beeinflussen können:

• KI-Halluzinationen: Aufgrund der Trainingsweise generativer KI-Modelle geben sie auf Nutzeranfragen gelegentlich mit größter Überzeugung völlig falsche oder bizarre Antworten – diese werden als KI-Halluzinationen bezeichnet. Es ist wichtig, KI-Inhalte auf ihre Richtigkeit zu prüfen, insbesondere wenn sie merkwürdig klingen.
• Keine Fähigkeit zum unabhängigen Denken: Tools für generative KI denken nicht autonom, auch wenn ihre Antworten manchmal so klingen, als stammten sie von einem Menschen. Sie sind nicht zu eigenen Gedanken fähig – alle von ihnen erzeugten Inhalte basieren auf den Trainingsdaten und den im Hintergrund ausgeführten Algorithmen.
• Geringe Speicherung und Abfrage historischer Daten: Einige Tools für generative KI speichern den Gesprächsverlauf für begrenzte Zeit, viele speichern historische Daten jedoch nicht so, dass Nutzer leicht darauf zugreifen können. Daher fällt es Nutzern schwer, frühere Gespräche mit KIs fortzusetzen oder sich an sie zu erinnern, wie sie es bei einem Freund tun würden.
• Begrenzter Schutz vor Cyber- und Datensicherheitsrisiken: Einige Tools für generative KI verfügen über grundlegende integrierte Sicherheits- und Compliance-Funktionen, doch die meisten bieten nicht den auf Unternehmensebene erforderlichen Datenschutz. Diese Nutzer müssen für bestmögliche Ergebnisse in umfassende Cybersicherheitslösungen von Drittanbietern investieren.
• Voreingenommene Trainingsdaten: Tools für generative KI sind nur so gut wie die Datensätze und Algorithmen, mit denen sie trainiert werden. Wenn Daten unvollständig, ungenau oder unethisch erhoben werden, können die von dem Tool erzeugten Inhalte diese Verzerrungen und Fehler widerspiegeln.
• Seltene Quellenangaben und Informationen zur Herkunft: Generative KI ist nicht die zuverlässigste Methode für ernsthafte Recherchen, zumal die meisten dieser Tools bei der Darstellung von Fakten keine konkreten Quellen oder Referenzen nennen.
• Keine Echtzeitdaten: Obwohl sich dies durch Tools wie Googles Gemini schnell ändert, sind die meisten Tools für generative KI nicht mit dem Internet oder anderen Echtzeitdatenquellen verbunden. Daher berücksichtigen ihre Antworten möglicherweise keine aktuellen, relevanten Ereignisse.

Die 8 besten Methoden für generative KI

Die folgenden Best Practices für generative KI können sowohl Führungskräften als auch einzelnen Nutzern dieser Technologie zugutekommen:

• Richtlinien festlegen: Eine KI-Richtlinie festlegen, in der KI-Governance, KI-Ethik und Nutzungsregeln für Ihre Organisation detailliert beschrieben werden.
• Standards sicherstellen: Standards für Ihre Daten proaktiv schützen und festlegen.
• Mitarbeiterschulungen: Mitarbeitende und andere Nutzer im Umgang mit generativen KI-Tools sowie deren richtiger Nutzung schulen.
• Über Vorschriften informiert bleiben: Auf branchenspezifische, regionale, nationale und internationale Vorschriften und Compliance-Gesetze achten, insbesondere da sich diese Regeln im Zusammenhang mit KI-Technologie weiterentwickeln.
• Inhalte überwachen: Generierte Inhalte anhand zuverlässiger Quellen einer Qualitätsprüfung unterziehen, um ihre Richtigkeit sicherzustellen.
• Partner sorgfältig auswählen: Mit ethisch handelnden Anbietern von KI-Technologie zusammenarbeiten, die transparent darlegen, wie sie ihre Modelle trainieren und ihre Daten beziehen.
• Modelle evaluieren: Wenn Sie eigene Modelle entwickeln, sollten Sie einen Prozess zur regelmäßigen Bewertung der Modellleistung etablieren. Idealerweise ergänzen Sie diesen um ein Peer-Review-Verfahren, damit alle Nutzer Feedback geben können, wenn etwas nicht stimmt.
• Spezifische Prompts: Für bestmögliche Ergebnisse sollten Sie Ihre Prompts präzise formulieren.

Risiken und ethische Überlegungen zu generativer KI

Es überrascht kaum, dass der Aufstieg der generativen KI Bedenken ausgelöst hat – insbesondere mit Blick darauf, wie effektiv sie die Arbeit und Gespräche von Menschen nachahmen kann. Erfahren Sie mehr über einige der möglichen Risiken generativer KI und ethischen Bedenken, die mit dem Aufstieg der generativen KI einhergehen:

Ungenauigkeiten und Halluzinationen

Aus bislang weitgehend unbekannten Gründen kann das komplexe Training generativer KI-Tools gelegentlich dazu führen, dass sie halluzinieren oder extrem ungenaue (und mitunter anstößige) Inhalte erzeugen.

Von KI generierte Inhalte müssen von Menschen geprüft werden, da sie nicht immer vollständig oder korrekt sind, selbst wenn sie durchaus logisch klingen. Wer von einem KI-Tool generierten Text blind in eigene Projekte übernimmt, riskiert eine Vielzahl von Problemen – von Vorwürfen der Voreingenommenheit bis hin zu rechtlichen Fragen im Zusammenhang mit Plagiaten.

Deepfakes und Desinformation

Generative KI-Tools zur Bild-, Video- und Audiosynthese werden eingesetzt, um überzeugendere Deepfakes zu erstellen – digitale Medien, die reale Personen zu deren Nachteil überzeugend imitieren. Mit zunehmender Reife und Glaubwürdigkeit dieser Technologie wurden Deepfakes und ähnliche Produkte generativer KI eingesetzt, um Staatsoberhäupter fälschlich zu belasten, explizite und anstößige Darstellungen von Prominenten zu erzeugen und vieles mehr.

Rechtliche Fragen und Plagiate 

Unternehmen müssen vorsichtig sein, welche Musik, Bilder und sonstigen Materialien sie verwenden, wenn diese aus generativer KI hervorgegangen sind. Da diese Modelle häufig mit Daten oder tatsächlich von Schriftstellern, Musikern und Malern erstellten Inhalten trainiert werden, kann ihre Nutzung Fragen zu Eigentum, Kontrolle und Urheberrecht aufwerfen.

Aus diesem Grund kann die Erstellung eines fotorealistischen Bildes, das dem spezifischen Stil eines Künstlers ähnelt, Fragen aufwerfen oder sogar zu einer Klage oder öffentlicher Kritik führen. Auch die Bedenken hinsichtlich KI-gestützter Plagiate im akademischen Umfeld nehmen zu.

Datenschutz und Sicherheit

Datenschutzfragen bei KI und Cybersicherheitsbedenken bei KI stehen bei generativer KI im Mittelpunkt. Einige Daten, die zum Trainieren generativer KI-Modelle verwendet werden, können unbeabsichtigt private Daten oder Informationen enthalten, die zu einem späteren Zeitpunkt offengelegt werden könnten. Diese Gefahr kann sowohl von den ursprünglichen Trainingsdaten eines Modells als auch von den Daten ausgehen, die es aus Nutzeranfragen und -eingaben sammelt.

Ebenso besorgniserregend ist, dass Cyberbanden und andere Kriminelle bereits damit begonnen haben, generative KI zur Erstellung äußerst überzeugender Dokumente, Software und Bilder einzusetzen, die Teil von Social-Engineering-Kampagnen werden.

Gesellschaftliche und ökologische Auswirkungen 

Die allgemeinen Auswirkungen generativer KI auf die Arbeitswelt und die Gesellschaft insgesamt geben Anlass zu ernsthaften Diskussionen. Einige Beobachter, darunter der Technologie-Kolumnist der New York Times Kevin Roose, haben Bedenken geäußert , dass die Technologie eingesetzt werden könnte, um Menschen auf schädliche und destruktive Weise zu manipulieren. Darüber hinaus äußern Kritiker die Sorge, dass die Technologie eigene gefährliche Handlungen ausführen könnte, wenn sie ein höheres Maß an Autonomie erreicht.

Derzeit gibt es auch zahlreiche Bedenken hinsichtlich der Rechenleistung und des Aufwands, die für die Entwicklung dieser Technologie erforderlich sind. Einige KI-Unternehmen setzen zunehmend auf umweltfreundlichere Produktionsmethoden, doch bislang gibt es für diese Branche nur wenige Regelungen, obwohl sie die Umwelt bereits in großem Maßstab schädigt.

Weitere Informationen zu den zahlreichen ethischen Fragen rund um generative KI finden Sie in unserem Leitfaden: Ethik generativer KI: Bedenken und mögliche Lösungen

Die 3 führenden Anbieter generativer KI-Technologie

Während sich in den vergangenen Monaten und Jahren viele Vorreiter im Bereich generativer KI, darunter AWS und IBM, etabliert haben, sind diese drei derzeit die klaren Spitzenreiter:

• OpenAI: Das Start-up, das sich zu einem Milliardenkonzern entwickelt hat, steht hinter GPT-4, ChatGPT, DALL-E 3 und mehreren anderen Tools zur Inhaltsgenerierung. Zu seinen Schwerpunkten gehören die Generierung von Texten, Bildern und Code.
• Microsoft:Microsoft ist seit Langem führend im Bereich der Geschäfts- und Unternehmenstechnologie und hat sich in kurzer Zeit auch im Bereich der generativen KI einen Namen gemacht – insbesondere durch seine strategische und enge Partnerschaft mit OpenAI. Die Copilot-Technologien, darunter Copilot für Microsoft 365, bieten Nutzern intelligente KI-Unterstützung bei einer Vielzahl von Aufgaben im Arbeitsalltag.
• Google:Google (Alphabet) war mit seiner 2017 veröffentlichten Abhandlung, die die Grundlage für die moderne Transformer-basierte Architektur legte, einer der frühen Pioniere der generativen KI-Technologie. Heute bietet das Unternehmen Nutzern Zugang zu einem Tool namens Gemini, einem direkten Konkurrenten von ChatGPT, das seine Antworten mit Echtzeitdaten und Bildern aus dem Internet ergänzen kann.

Neben diesen größeren Unternehmen entwickeln auch viele andere Firmen und junge Start-ups interessante Lösungen für generative KI.

Erfahren Sie hier mehr: 50 Start-ups für generative KI, die Sie dieses Jahr im Auge behalten sollten

Die Zukunft der generativen KI

Auch wenn niemand die genaue Entwicklung der generativen KI vorhersagen kann, steht bereits fest, dass sie Unternehmen und die Gesellschaft insgesamt tiefgreifend verändern wird. Mit dem Fortschritt der Technologie erweitern sich auch ihre Fähigkeiten und die relevanten Anwendungsfälle in den einzelnen Branchen. Nirgendwo zeigt sich dies deutlicher als bei Unternehmen in der pharmazeutischen Wirkstoffforschung und medizinischen Diagnostik , die regelmäßig neue Lösungen und Anwendungsfälle auf den Markt bringen.

In einigen Jahren könnte generative KI bessere Endfassungen erstellen als professionelle Autoren und bessere Kunst- und Designprojekte hervorbringen als professionelle Künstler und Grafikdesigner. In vielerlei Hinsicht könnte generative KI Arbeitsplätze sowohl in kreativen als auch in industriellen Bereichen übernehmen, die bisher von Menschen ausgeübt wurden. Gleichzeitig werden wahrscheinlich auch neue Arbeitsplätze entstehen, insbesondere in Bereichen wie Qualitätssicherung, Training und Tests von KI-Systemen.

Einen umfassenderen Überblick über das Ökosystem der generativen KI bietet unser Leitfaden: Die Landschaft der generativen KI: Aktuelle und zukünftige Trends 

So starten Sie mit der Implementierung generativer KI

• Interne KI-Taskforce einrichten: Dieses Team kann aus Mitgliedern der Führungsebene, technischen Mitarbeitenden sowie weiteren Führungskräften und Stakeholdern der Organisation bestehen. Unabhängig von seiner Zusammensetzung wird diese Gruppe Initiativen rund um KI-Investitionen, Zustimmung und bewährte Verfahren in der Organisation vorantreiben.
• Ziele und gewünschte Ergebnisse der KI-Nutzung festlegen: Bevor Sie in teure Tools und möglicherweise erforderliche Hard- und Software investieren, sollten Sie zunächst entscheiden, welche Art von generativer KI Ihre Organisation benötigt und wann, wie und warum sie eingesetzt werden soll. So können Sie Ihre Suche auf die nützlichsten Tool-Optionen eingrenzen.
• Verfügbare Tools und KI-Anbieter recherchieren: Ihre Suche sollte sich auf den Ruf der Anbieter und Tools, die Relevanz der Tools für Ihre Organisationsziele sowie darauf konzentrieren, wie gut potenzielle Tools Ihre Compliance- und Ethikanforderungen erfüllen.
• KI-Modell(e) auswählen, die für Ihre Organisation geeignet sind: Jetzt ist es an der Zeit, ein Modell auszuwählen, das zu Ihren Organisationszielen passt. Neben Modellen seriöser KI-Anbieter sollten Sie auch Ihre individuellen Anforderungen berücksichtigen, etwa Ihr Budget und das technische Know-how Ihrer Mitarbeitenden für die Nutzung solcher Tools.
• Festlegen, wie KI in Ihren aktuellen Tool-Stack integriert werden soll: Auch mit eigenständigen Lösungen für generative KI lässt sich viel erreichen. Unternehmen können jedoch mehr aus ihren Daten und Projekten herausholen, wenn sie ein Modell auswählen, das sich direkt in die meistgenutzten Anwendungen, Dokumente und sonstigen Unternehmensressourcen integrieren lässt. Viele KI-Anbieter stellen leicht zugängliche API-Schlüssel, Plug-ins und weitere Integrationsoptionen bereit, mit denen sich der Technologie-Stack mit KI vereinheitlichen lässt.
• Richtlinie zur KI-Nutzung und -Governance für Ihre Organisation entwickeln: Damit alle wissen, wie KI innerhalb der Organisation eingesetzt werden soll, sollten Sie eine umfassende Richtlinie erstellen und sie in der gesamten Belegschaft verbreiten. Diese Richtlinie sollte alle Rollen und Verantwortlichkeiten, den datenschutzkonformen Umgang mit Daten sowie weitere Aspekte detailliert beschreiben.
• Alle Nutzer für eine angemessene KI-Nutzung schulen und mit Ressourcen versorgen: Eine Richtlinie einfach an die Mitarbeitenden auszuhändigen, reicht nicht aus, um eine ordnungsgemäße KI-Nutzung durchzusetzen. Deshalb empfiehlt es sich, relevante Stakeholder darin zu schulen, wie sie KI einsetzen können, um ihre Arbeitsabläufe effizienter und effektiver zu gestalten.

Was Führungskräfte heute wissen müssen, erfahren Sie in unserem Leitfaden: Generative KI: 5 Dinge, die Führungskräfte wissen müssen

Generative KI: Häufig gestellte Fragen (FAQs)

Welche Beispiele für Tools der generativen KI gibt es?

Zu den Tools der generativen KI gehören generative KI-Chatbots wie ChatGPT, Gemini und Claude, die logische und kontextbezogene Antworten auf komplexe Nutzeranfragen liefern können. Weitere Beispiele sind KI-Assistenten und Copiloten wie Copilot für Microsoft 365 und Notion AI, die Nutzern dabei helfen, schnell Inhalte zu erstellen, Notizen zusammenzufassen und andere administrative, Backoffice- und operative Aufgaben effizienter zu erledigen. Tools der generativen KI können auch Aufgaben wie die Generierung von Bildern, Videos oder Audio, die Erzeugung synthetischer Daten sowie die Generierung und Qualitätssicherung von Code abdecken.

Eine Liste der derzeit führenden Tools für generative KI finden Sie in unserem Leitfaden: Die besten Anwendungen und Tools für generative KI

Was sind DALL-E, ChatGPT und Gemini?

DALL-E, ChatGPT und Gemini sind Tools für generative KI von führenden KI-Unternehmen. DALL-E und ChatGPT sind beides Lösungen von OpenAI; DALL-E kann zur Bildgenerierung verwendet werden, während ChatGPT für verschiedene Arten der Inhaltsgenerierung und Chatbot-Aufgaben konzipiert ist, darunter Text, Code und Bilder. Gemini – zuvor als Bard bekannt – ist Googles Antwort auf ChatGPT und bietet Nutzern die Generierung von Texten und Bildern auf Grundlage von Daten aus Echtzeit-Internetsuchen.

Welche Bedenken gibt es im Zusammenhang mit generativer KI?

Zu den Bedenken im Zusammenhang mit generativer KI gehören die Auswirkungen auf die Umwelt, ethische Fragen bei der Datenbeschaffung und zu Plagiaten, Fragen der Datensicherheit und des Missbrauchs, Deepfakes und andere schädliche Inhalte, der Ersatz menschlicher Arbeitskräfte durch KI-Tools sowie die Angst, dass KI letztlich autonom werden könnte. Einige dieser Bedenken lassen sich durch einen durchdachten Umgang mit KI-Richtlinien und -Governance.

Fazit: Die rasante Entwicklung der generativen KI 

Wenn generative KI bei vielen Aufgaben die menschliche Leistung erreichen oder übertreffen kann, werden sich die Arbeitswelt und viele einzelne Rollen innerhalb von Organisationen dramatisch verändern. Einige Rollen und Aufgabenbereiche werden wegfallen, während sie wahrscheinlich durch neue Rollen ersetzt oder ergänzt werden, die eine Zusammenarbeit mit KI-Tools vorsehen.

Letztlich steht eines fest: Generative KI wird bleiben. Während sich neuronale Netze und GPUs weiterentwickeln und KI-Algorithmen immer ausgereifter werden, nimmt die Fähigkeit von KIs, menschliche Aufgaben auszuführen, exponentiell zu. Ob generative KI zu einer Singularität führen wird – dem hypothetischen Punkt, an dem KI die menschliche Intelligenz übertrifft –, bleibt abzuwarten. Klar ist jedoch, dass generative KI die Art und Weise, wie wir arbeiten, leben und miteinander interagieren, auf vielfältige Weise verändern wird – und dies bereits tut.

Erfahren Sie mehr über die führenden Tools für generative KI, die Ihre Produktivität steigern können: 20 erstklassige Tools und Anwendungen für generative KI