Generative KI » Grundlagen und Anwendung in Unternehmen

Generative KI (GenKI / GenAI) gehört zu den digitalen Technologien im Bereich der künstlichen Intelligenz, die komplett neue Inhalte erstellen. Sie umfasst alle text-, bild-, audio- und computercode-erzeugenden KI-Modelle und damit alle KI-Systeme, die kreative Inhalte produzieren. Generative Modelle nutzen Verfahren wie maschinelles Lernen, Deep Learning (DL) und neuronale Netzwerke (NN), um große Datensätze zu analysieren und Muster zu erkennen. Die KI-Modelle werden mit großen Mengen von Rohdaten trainiert, meist mit solchen Inhalten, für die sie entwickelt wurden. Sie nutzen diese gelernten Informationen, um neue Inhalte zu generieren, die den Trainingsdaten ähnlich sind. So können die Modelle auf beliebige Eingaben eine Antwort generieren, die mit statistischer Wahrscheinlichkeit relevant ist.

GenAI hat mit Blick auf Effizienz, Dynamik und neue Geschäftsmodelle ein hohes transformatives Potenzial. Die Frage lautet: Wie können Unternehmen dieses Potenzial nutzen? Derzeit befinden sich viele Unternehmen beim Einsatz von generativen KI-Systemen in der Experimentierphase.

Sie nutzen Standardmodelle wie ChatGPT, um bestimmte Aufgaben zu lösen, Workflows zu automatisieren und so eine deutliche Zeitersparnis für Mitarbeitende zu erzielen. Vor allem repetitive Aufgaben lassen sich stark beschleunigen. Der Einsatz von KI-Anwendungen kann darüber hinaus dazu beitragen, das Unternehmen für Mitarbeitende attraktiver zu machen und dem Fachkräftemangel in der jeweiligen Branche entgegenzuwirken.

Langfristig zielführender dürfte der Trend zu Customized GPTs (individuell angepassten GPTs) sein. Dabei handelt es sich um angepasste und dadurch maßgeschneiderte Varianten der Standardmodelle oder Eigenentwicklungen, sogenannte Foundation Models. Sie werden anhand relevanter Unternehmensdaten für eine bestimmte Anwendung trainiert. Mit Customized GPTs verfügen Unternehmen über die besten Voraussetzungen, um Innovationen voranzutreiben.

Jedes dieser KI-Systeme hat seine eigenen Stärken. Gemeinsam ist ihnen in der Regel eine Transformer-Architektur – daher auch das T in ChatGPT (Generative Pre-trained Transformer). GANs sind gut darin, Bilder und Videos zu erzeugen, die fast wie Fotos aussehen. VAEs sind nützlich, wenn das Ziel ist, aus wenig Information viel Content zu generieren. Transformer helfen, sinnvolle Texte zu schreiben, und LLMs können fast jede Textaufgabe lösen.

Mit der fortschreitenden Entwicklung der Generativen Künstlichen Intelligenz ergeben sich enorme Anwendungsmöglichkeiten. Dadurch können GenKI-Systeme wie ChatGPT oder DALL-E zum Produktivitätsbooster werden: McKinsey prognostiziert für GenKI einen jährlichen Produktivitätsgewinn von bis zu 4,4 Billionen US-Dollar. Der tatsächliche Effekt könnte noch höher ausfallen, wenn GenAI in Enterprise-Software und Office-Anwendungen integriert wird und die freiwerdende Arbeitszeit für andere Aufgaben genutzt werden kann, so die Studie.

Rund 75 Prozent der geschätzten Wertschöpfung wird durch GenKI in den Bereichen Kundenservice, Marketing und Vertrieb, Softwareentwicklung sowie Forschung und Entwicklung entstehen – und damit in stark wissens- und personalintensiven Bereichen. Ein weiteres Ergebnis der McKinsey-Studie: Generative KI fördert die Arbeitsproduktivität insbesondere in Hochlohnländern wie Deutschland. Damit könnte auch das insgesamt verlangsamte Produktivitätswachstum der letzten Jahrzehnte kompensiert werden.

Die Fähigkeit, überzeugende Inhalte zu schaffen, die denen von Menschen geschaffener Inhalte ähneln und oft nicht von ihnen zu unterscheiden sind, wirft ethische Überlegungen und Fragen nach einem angemessenen Risikobewusstsein auf. Es ist wichtig, sich der möglichen Auswirkungen bewusst zu sein und verantwortungsvoll mit der Technologie umzugehen. Dazu gehört auch das Bewusstsein, dass dem Einsatz generativer KI technische und faktische Grenzen gesetzt sind.

KI-Lösungen werden den Menschen in den meisten Fällen unterstützen, aber nicht ersetzen. Ein wichtiger Aspekt sind mögliche Verzerrungen (Biases), die in den Trainingsdaten vorhanden sein können. Biases können sich in den generierten Inhalten widerspiegeln und zu Fehlinformationen führen. Daher muss der Output vor oder während der Nutzung sorgfältig geprüft und die Nachvollziehbarkeit sichergestellt werden. Ein geeigneter Rahmen für den Umgang mit KI-Technologien ist unerlässlich.

Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) in Form von generativer KI verändert die Wirtschaft und die Arbeitswelt mit hoher Geschwindigkeit. Sie ist die Schlüsseltechnologie für die Generierung neuer Inhalte und Daten, die innovative Geschäftsmodelle und personalisierte Kundenerlebnisse ermöglichen. GenKI kann repetitive Aufgaben übernehmen, Ressourcen optimieren und die Entscheidungsfindung beschleunigen. Mit der richtigen Strategie liefert sie wertvolle Erkenntnisse und fördert kreative Lösungen.