Generative KI für Unternehmen

Generieren Sie mit datengestützten Algorithmen leistungsstarke neue Muster und Inhalte.

Was ist generative KI?

Generative KI ist eine Form der künstlichen Intelligenz, die Inhalte generiert. Diese reichen von Text, Audio, Videos und Bildern bis hin zu Code und Simulationen.

Die Technologie entwickelt sich stetig weiter und wird daher schon bald in der Lage sein, komplexere Ergebnisse wie persönliche Marketinginhalte, kundenspezifische Anwendungen und sogar Software zu erstellen. Im Unternehmenskontext haben Führungskräfte das Potenzial der generativen KI für die Unterstützung strategischer Geschäftsziele erkannt. Zu wissen, auf welche Verkaufschancen man sich konzentrieren sollte und wie die Einsatzbereiche generativer KI ermittelt werden können, kann jedoch selbst für das technisch versierteste Unternehmen eine Herausforderung darstellen.

Why is generative AI important for the enterprise?

Warum ist generative KI für Unternehmen wichtig?

Generative KI automatisierte branchenübergreifend Aufgaben, steigert die Kreativität, verbessert die Effizienz und erzeugt realistische Inhalte. Beispiele hierfür sind – neben vielen anderen – die medizinische Bildgebung im Gesundheitswesen, die Risikobewertung im Finanzwesen, der personalisierte Einkauf im Handel und die Qualitätskontrolle in der Fertigung.

Vorteile der generativen KI

Automatisierung von Routineaufgaben: KI-gestützte Workflows ersparen doppelte Arbeit, sodass sich Mitarbeitende auf das Wesentliche konzentrieren können.

Erzeugung personalisierter Inhalte: Die Verbraucher wünschen sich personalisierte Mitteilungen, die ihren individuellen Bedürfnissen entsprechen. Eine kürzlich von Savanta durchgeführte Umfrage ergab tatsächlich, dass eine signifikante Mehrheit (61 %) der Befragten generative KI in erster Linie zur Erstellung von Inhalten einsetzt.

Zusammenfassung umfangreicher Dokumente: Mit der schnellen und einfachen Auswertung des Ausgangsmaterials kommen Sie direkt zum Kern der Sache.

Informationen für Mitarbeitende: Bieten Sie intelligente Wege zu Informationen, Prozessen und Richtlinien an, damit alle auf dem Laufenden bleiben und die Vorschriften einhalten.

Verbesserung der Unternehmens-KI: Die generative KI fungiert als Quelle und Antrieb für Unternehmens-KI, indem sie die Daten und den kreativen Funken bereitstellt, mit dem Unternehmens-KI-Systeme trainiert, verbessert und weiterentwickelt werden können.

Wie funktioniert generative KI?

Anders als beim maschinellen Lernen, bei dem Algorithmen zur Erkennung von Datenmustern trainiert werden, um Vorhersagen und Entscheidungen zu treffen, handelt es sich bei der generativen KI um einen Teilbereich der KI. Dieser nutzt Algorithmen, um neue Daten oder Inhalte zu erstellen, die bestehenden Daten ähneln.

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Risiken im Zusammenhang mit generativer KI für Unternehmen

Obwohl die generative KI großes Potenzial für Transformationen bietet, birgt sie auch Risiken, die Unternehmen berücksichtigen müssen. Die zugrunde liegende Technologie bei Verbraucher- und Unternehmensanwendungen ist zwar ähnlich, die Einsatzbereiche und Erlebnisse sind jedoch unterschiedlich. Laut einer McKinsey-Studie bietet generative KI das größte Potenzial in den Bereichen Kundengeschäft, Marketing, Vertrieb, Softwareentwicklung sowie Forschung und Entwicklung in einem Unternehmenskontext. Da jede Organisation andere Anforderungen an Workflows, Geschäftsprozesse und Datenschutz hat, versteht sich von selbst, dass generative KI-Anwendungen für Verbraucher nicht ausreichen.

Zu den größten Risiken bei der Integration generativer KI im Unternehmen gehören:

Datenschutz und -sicherheit. Generative KI-Modelle sind auf große Datenmengen angewiesen, um zu funktionieren. Unternehmen müssen unbedingt dafür sorgen, dass die Eingaben und Ausgaben keine sensiblen Informationen wie private Kunden- oder Unternehmensdaten enthalten.
Beeinflussung und Fairness. Generative KI-Modelle sind nur so gut wie die Daten, mit denen sie trainiert werden. Wenn generative KI-Tools mit verzerrten Daten arbeiten, können auch ihre Ergebnisse verzerrt sein, was zu Diskriminierung und Ungleichheit führen kann.
Geistiges Eigentum. Generative KI wird häufig mit urheberrechtlich geschütztem Material trainiert, sodass die erstellten Inhalte möglicherweise gegen die Rechte an geistigem Eigentum verstoßen. Es liegt an den Unternehmen sicherzustellen, dass ihre KI-generierte Inhalte keinen Verstoß gegen rechtlich geschützte Werke darstellen.
Rechenschaftspflicht und Vorschriften. Da die generative KI im Unternehmensumfeld noch relativ neu ist, sind die Gesetze und Vorschriften noch nicht vollständig etabliert. So ist häufig noch unklar, wer für den KI-Output haftet oder wie haftungsrelevante Probleme von vornherein vermieden werden können.

Die Unterschiede: Generative KI und Prädiktive KI

Generative KI

Generative KI erstellt neue Inhalte auf der Grundlage von während des Trainings erlernten Mustern und Kenntnissen.
Bei generativer KI geht es mehr um Kreativität und die Erzeugung von Inhalten.
Generative KI benötigt für die Vorhersage keine bestimmten Eingangsdaten und generiert Inhalte von Grund auf neu.

Prädiktive KI

Prädiktive KI nutzt historische Daten, um Prognosen zu zukünftigen Ereignissen oder Ergebnissen zu erstellen.
Bei der prädiktiven KI geht es eher darum, fundierte Vorhersagen zu machen und Empfehlungen abzugeben.
Prädiktive KI stützt sich bei ihren Vorhersagen stark auf Daten aus der Vergangenheit.

Einsatzbereiche der generativen KI für Unternehmen

Handel

Der Handel steht vor der Herausforderung, seinen Kunden in einem zunehmend wettbewerbsintensiven Markt personalisierte Einkaufserlebnisse bieten zu müssen. Durch den Einsatz generativer KI können Einzelhändler große Mengen an Kundendaten wie Kaufhistorie und Kundeninteraktionen analysieren. Dadurch wird ein hyperpersonalisiertes Kundenerlebnis erreicht.

Fertigung

Traditionell müssen Maschinen in Fabriken erst kaputt gehen, bevor sie repariert werden. Die generative KI kann jedoch anhand riesiger Datenmengen Maschinenausfälle akkurat vorhersagen und proaktive Wartungsmaßnahmen ermöglichen. Dies reduziert die Ausfallzeiten, verlängert die Lebensdauer von Anlagen und senkt die Wartungskosten. Die generative KI revolutioniert die Fertigung, indem sie Prozesse durch Datenanalyse und maschinelles Lernen optimiert.

Gesundheitswesen

Die Interpretation medizinischer Bildgebung ist zeitaufwändig und erfordert spezielles Fachwissen. Radiologen sind oft stark ausgelastet, was zu Verzögerungen bei Diagnose und Behandlung führen kann. Mit generativer KI, die anhand von kommentierten medizinischen Bildern trainiert wurde, können Gesundheitsdienstleister die Bildanalyse rationalisieren und so schnellere und genauere Diagnosen stellen.

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Wohin geht die Reise mit der generativen KI für Unternehmen?

Es besteht kaum ein Zweifel daran, dass die generative KI in die Geschäftsprozesse fast aller Unternehmen integriert werden wird. Darüber hinaus berichtet Savanta, dass generative Formen der KI den KI-Markt heute schon beherrschen. Von der Automatisierung von Aufgaben wie der Erstellung von Inhalten und der Vereinfachung der Anwendungsentwicklung bis hin zur Personalisierung von Erlebnissen für jeden Kundentyp – die generative KI hat das Potenzial, die Entwicklung und das Wachstum von Unternehmen dauerhaft zu verändern.

Generative KI wird wahrscheinlich einen wachsenden Wert für große Organisationen in Form von Wissensmanagement bieten. McKinsey schätzt, dass der durchschnittliche Wissensarbeiter bis zu einem Tag pro Woche damit verbringt, in verschiedenen Systemen nach Dokumenten zu suchen und diese zu analysieren. Sogenannte „Retrieval Augmented Generation“-Assistenten (RAGs) können in diesen Bereichen für Effizienz sorgen, indem sie die Leistung der generativen KI mit der Suche kombinieren, um Informationen auf der Grundlage eines Dokumentenkorpus schnell zu synthetisieren und zusammenzufassen. Diese Assistenten geben uns einen Einblick in das Potenzial des modernen autonomen Unternehmens.

Große Leistung bringt aber auch große Verantwortung mit sich – die Unternehmen müssen sicherstellen, dass sie diese Technologie unter Berücksichtigung ethischer und verantwortungsvoller KI-Praktiken entwickeln, um potenzielle Risiken zu mindern.

Häufig gestellte Fragen zu generativer KI

Maschinelles Lernen ist ein Teilbereich der KI, bei dem Algorithmen trainiert werden, um Vorhersagen oder Entscheidungen auf der Grundlage von Daten zu treffen. Bei der generativen KI hingegen werden Algorithmen zum Erzeugen neuer Daten oder Inhalte eingesetzt, die den vorhandenen Daten ähneln. Während der Fokus beim maschinellen Lernen auf Vorhersagen auf der Grundlage vorhandener Daten liegt, geht es bei der generativen KI um die Erstellung neuer Daten oder Inhalte. Mit anderen Worten: Maschinelles Lernen dient zur Erkennung vom Mustern, während mit generativer KI neue Muster oder Inhalte auf der Grundlage vorhandener Daten erstellt werden.

Generative KI wird in zahlreichen Branchen zur Automatisierung von Aufgaben, Steigerung der Kreativität, Verbesserung der Effizienz und zum Erzeugen realistischer Inhalte eingesetzt. Zu den Branchen und Anwendungen, in denen generative KI zum Einsatz kommt, gehören das Gesundheitswesen (medizinische Bildgebung), das Finanzwesen (Risikobewertung), der Handel (personalisierter Einkauf), die Fertigung (Qualitätskontrolle) und viele andere.

Nein, generative KI ist nicht dasselbe wie Deep Learning. Generative KI ist ein Teilbereich der KI, bei dem Algorithmen zur Erzeugung neuer Daten eingesetzt werden. Deep Learning hingegen ist ein Teilbereich des maschinellen Lernens, bei dem neuronale Netze trainiert werden, um Muster in Daten zu erkennen. Deep Learning kann zwar zur Unterstützung generativer KI-Modelle verwendet werden, aber nicht alle generativen KI-Modelle nutzen Deep Learning.

Generative KI hat in verschiedenen Bereichen erhebliche Fortschritte gebracht, sie hat aber auch ganz eigene Vor- und Nachteile. Zu den Vorteilen gehören die Automatisierung von Routineaufgaben, die Erzeugung personalisierter Inhalte, die Erstellung prägnanter Zusammenfassungen umfangreicher Dokumente und die Unterstützung der Mitarbeiter bei einer schnellen Übersicht über die für sie wichtigen Informationen. Nachteile sind unter anderem hohe Kosten für Umsetzung und Pflege, Schwierigkeiten bei der Sicherstellung der Genauigkeit und der Vermeidung von Verzerrungen, Probleme bei der Integration und das Risiko des Arbeitsplatzverlustes aufgrund der Automatisierung.

Die Zukunft der generativen KI ist vielversprechend. Mit immer ausgefeilteren KI-Modellen wird die generative KI in der Lage sein, komplexere und realistischere Ergebnisse wie Bilder, Videos und sogar ganze virtuelle Welten zu erzeugen. In naher Zukunft wird die generative KI wahrscheinlich zur Erstellung personalisierter Inhalte für Marketingkampagnen, zur Erzeugung individueller Anwendungen und sogar zur Unterstützung bei der Softwareentwicklung eingesetzt. Da sich die Technologie immer weiterentwickelt, muss unbedingt darauf geachtet werden, dass die generative KI auf verantwortungsvolle und ethisch unbedenkliche Weise eingesetzt wird.

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