Generative KI - Eine Technologie und ihre Anwendungen
Was ist generative KI?
Generative KI oder auch GenAI ist ein Zweig der Künstlichen Intelligenz, der sich auf die Erzeugung neuer, synthetischer Daten konzentriert, die realistisch und kohärent sind. Diese Daten können in verschiedenen Formen auftreten, wie Bilder, Texte, Musik, Videos oder sogar 3D-Modelle. Generative KI-Modelle lernen aus großen Mengen an Trainingsdaten und versuchen, die zugrunde liegenden Muster und Strukturen dieser Daten zu erfassen, um neue, ähnliche Inhalte zu generieren.
Wie funktioniert generative KI?
Generative Künstliche Intelligenz basiert auf den Konzepten des Machine Learning und Deep Learning. Im Zentrum dieser Entwicklung stehen große Sprachmodelle bzw. Large Language Models (LLMs), die als Grundlage vieler generativer KI-Systeme dienen. Diese Technologie nutzt die Prinzipien des Machine Learning, bei dem Computersysteme aus Daten lernen und ihre Leistung verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Das Deep Learning, ein Teilbereich des Machine Learning, verwendet neuronale Netzwerke mit mehreren Schichten, um Muster in Daten zu erkennen und zu verarbeiten.
Allerdings bringen LLMs auch Herausforderungen mit sich. Die Zuverlässigkeit der Ergebnisse kann variieren, und die Aktualität der genutzten Trainingsdaten kann zu veralteten oder ungenauen Informationen führen. Um diesen Herausforderungen zu begegnen und die Leistung von LLMs zu verbessern, können verschiedene Optimierungsmethoden eingesetzt werden. Eine solche Methode ist z. B. Retrieval Augmented Generation (RAG), bei der das Modell mit zusätzlichen, aktuellen Informationen aus externen Quellen angereichert wird. Dies ermöglicht es, die Genauigkeit und Aktualität der generierten Inhalte zu erhöhen und gleichzeitig die Stärken der LLMs in der Sprachverarbeitung und -generierung zu nutzen.
Der Unterschied zwischen Künstliche Intelligenz und generative KI
Generative Künstliche Intelligenz ist eine spezialisierte Form der künstlichen Intelligenz, die sich auf die Erstellung neuer Inhalte wie Texte, Bilder oder Musik konzentriert. Im Gegensatz dazu umfasst KI im Allgemeinen ein breiteres Spektrum an Technologien und Anwendungen. Während generative KI komplexe Deep Learning-Modelle nutzt, um originelle Ausgaben zu produzieren, verwenden allgemeine KI-Systeme verschiedene Techniken des maschinellen Lernens für Aufgaben wie Analyse, Vorhersage und Entscheidungsfindung.
Generative KI findet hauptsächlich in kreativen Bereichen Anwendung, während allgemeine Künstliche Intelligenz in vielen Sektoren wie Datenanalyse und Prozessoptimierung eingesetzt wird. Der Hauptunterschied liegt in der Fähigkeit der generativen KI, neue Daten zu erzeugen, während allgemeine KI-Systeme meist vorhandene Daten verarbeiten und interpretieren.
Was sind die Einsatzgebiete für generative KI?
Generative Künstliche Intelligenz findet in verschiedenen Bereichen Anwendung, wobei sie funktional vor allem zur Erstellung neuer Inhalte und zur Unterstützung kreativer Prozesse eingesetzt wird. Die wichtigsten Einsatzgebiete sind:
- Texterstellung: Generierung von Artikeln, Zusammenfassungen, Drehbüchern oder Gedichten
- Bildgenerierung: Erstellung von Bildern und Grafiken basierend auf Textbeschreibungen
- Audiobearbeitung: Erzeugung von Musik, Soundeffekten und synthetischen Sprecherstimmen.
- Videoerstellung: Generierung von Videosequenzen oder Animation von Bildern.
- Codegenerierung: Erstellung von Programmcode basierend auf sprachlichen Beschreibungen.
- 3D-Modellierung: Erzeugung von dreidimensionalen Modellen für Design und Simulation.
- Übersetzung: Umwandlung von Texten zwischen verschiedenen Sprachen.
- Datenaugmentierung: Erweiterung von Datensätzen durch Generierung synthetischer Daten.
- Chatbots / virtuelle Assistenten: Erstellung spezifischer Antworten in natürlicher Sprache.
- Produktdesign: Unterstützung bei der Konzeptentwicklung und Visualisierung neuer Produkte.
Diese generative KI Beispiele zeigen die Vielseitigkeit der Technologie bei der Erstellung und Verarbeitung verschiedener Arten von Inhalten und Daten.
Welche Potentiale Bietet generative KI für Unternehmen?
Generative Künstliche Intelligenz bietet Unternehmen ein enormes wirtschaftliches Potenzial, das in verschiedenen Bereichen zur Effizienzsteigerung und zur Verbesserung von Geschäftsmöglichkeiten genutzt werden kann. Durch den Einsatz dieser Technologie können Unternehmen nicht nur ihre internen Prozesse optimieren, sondern auch innovative Produkte und Dienstleistungen entwickeln, die auf die Bedürfnisse ihrer Kunden zugeschnitten sind.
Effizienz und Produktivitätsgewinne durch generative KI
- Automatisierung von Prozessen: Generative KI kann repetitive Aufgaben automatisieren, was Zeit und Ressourcen spart. Beispielsweise können Tools wie Outset.ai den Interviewprozess automatisieren, wodurch Unternehmen effizienter arbeiten können.
- Schnellere Entscheidungsfindung: Mit KI-gestützten Analysetools wie Akkio können Unternehmen schnellere und fundiertere Entscheidungen treffen, da diese Systeme große Datenmengen in kurzer Zeit analysieren.
- Steigerung der Produktivität: Durch die Automatisierung von Routineaufgaben können Mitarbeiter ihre Zeit auf wertschöpfende Tätigkeiten konzentrieren, was die Gesamtproduktivität des Unternehmens erhöht.
- Effiziente Marktforschung: Tools wie YouScan Insights helfen Unternehmen, aktuelle Trends und Entwicklungen schnell zu identifizieren, was eine prompte Anpassung der Strategien ermöglicht.
Neue und verbesserte Geschäftsmöglichkeiten durch generative KI
- Beschleunigte Innovationsprozesse: Generative KI-Tools unterstützen den gesamten Innovationsprozess, von der Ideenfindung bis zur Validierung, was die Entwicklung neuer Produkte und Dienstleistungen beschleunigt.
- Kreativitätsförderung: Tools wie Stratup.ai und Mymap.ai fördern die Generierung und Entwicklung innovativer Ideen, die auf aktuellen Markttrends basieren.
- Optimierung von Produkteinführungen: Systeme wie IndieZebra können Unternehmen dabei helfen, die Erfolgsaussichten bei Produkteinführungen durch datengestützte Validierung von Namen, Logos und Texten zu erhöhen.
- Validierung neuer Geschäftsmodelle: Mit Tools wie Godmode.space können Unternehmen neue Geschäftsmöglichkeiten validieren und Risiken bei der Markteinführung minimieren.
- Erschließung neuer Märkte: Durch verbesserte Marktanalysen können Unternehmen neue Geschäftsmöglichkeiten identifizieren und ihre Angebote entsprechend anpassen.
#1 What is a Design Sprint?
Generative Künstliche Intelligenz bietet Unternehmen vielfältige Anwendungsmöglichkeiten in verschiedenen Abteilungen, um Prozesse zu optimieren, Innovationen voranzutreiben und die Effizienz zu steigern. Hier ein Überblick über die Einsatzbereiche in verschiedenen Unternehmensabteilungen, einschließlich der Auftragsabwicklung:
- Forschung und Entwicklung: In der Forschung & Entwicklung unterstützt generative KI den gesamten Innovationsprozess. Sie beschleunigt die Ideengenerierung, fördert die visuelle Ideenentwicklung und hilft bei der Validierung von Geschäftsmodellen sowie der iterativen Geschäftsentwicklung.
- Marketing und Vertrieb: Im Marketing & Vertrieb ermöglicht generative KI eine effizientere Marktforschung und Trendanalyse. Sie unterstützt bei der Optimierung von Produkteinführungen, der Entwicklung von Marketingstrategien und der Erstellung personalisierter Inhalte, um Kunden gezielter anzusprechen.
- Kundenservice: Im Kundenservice automatisiert generative KI Kundenbefragungen und ermöglicht umfangreiche Diskussionen in verschiedenen Sprachen. KI-gestützte Systeme verbessern die Kundenbetreuung durch schnelle und präzise Reaktionen auf Anfragen sowie personalisierte Betreuung basierend auf Kundendaten und -präferenzen.
- Produktmanagement: Im Produktmanagement unterstützt generative KI bei der Entwicklung und Validierung von Produktideen, ermöglicht effektives A/B-Testing von Produktmerkmalen und hilft bei der Vorhersage von Produkttrends und Kundenbedürfnissen.
- Human Ressources: In der Personalabteilung kann generative KI zur Automatisierung von Bewerbungsprozessen, zur Erstellung personalisierter Schulungsinhalte und zur Analyse von Mitarbeiterfeedback eingesetzt werden, um das Mitarbeiterengagement zu verbessern.
- Finanz- und Controllng: Im Finanz- und Controlling-Bereich unterstützt die Technologie bei der Erstellung von Finanzprognosen und -modellen, automatisiert die Berichterstattung und hilft bei der Risikobewertung und dem Risikomanagement.
- IT und Technologie: In der IT & Technologie-Abteilung wird generative KI zur Entwicklung von KI-gestützten Anwendungen, zur Automatisierung von Softwaretests und zur Verbesserung der Cybersicherheit eingesetzt.
- Produktion und Logistik: In Produktion & Logistik optimiert generative KI Produktionsprozesse, ermöglicht vorausschauende Wartung und verbessert Lieferketten durch KI-gestützte Analysen.
- Recht und Compiance: Im Rechts- und Compliance-Bereich unterstützt die Technologie bei der automatisierten Vertragsprüfung und -erstellung, der KI-gestützten Compliance-Überwachung und der Analyse von Rechtsrisiken.
- Auftragsabwicklung: In der Auftragsabwicklung kann generative KI eingesetzt werden, um den gesamten Prozess von der Bestellannahme bis zur Auslieferung zu optimieren. Sie kann Bestellungen automatisch verarbeiten, Prioritäten setzen, Ressourcen effizient zuweisen und Lieferzeiten präzise vorhersagen. Durch die Analyse von Bestellmustern und Kundenpräferenzen kann die KI auch proaktiv Empfehlungen für Cross- und Up-Selling geben.
#2 Why should I do a Design Sprint?
Generative Künstliche Intelligenz birgt für Unternehmen bedeutende Chancen, erfordert jedoch eine sorgfältige Planung. In diesem Abschnitt werden die wesentlichen Erfolgsfaktoren untersucht, die den Unterschied zwischen einer erfolgreichen Integration und einem Misserfolg ausmachen:
Klare Zielsetzung und Strategie
Bevor generative KI eingeführt wird, sollten Unternehmen klare Ziele definieren. Es ist entscheidend zu klären, welche konkreten Geschäftsprozesse optimiert werden sollen, wo die Produktivität gesteigert werden kann und welche Innovationen angestrebt werden. Eine durchdachte KI-Strategie hilft, den Einsatz zielgerichtet zu gestalten und einen nachhaltigen Mehrwert zu schaffen.
Datenverfügbarkeit und -qualität
Generative KI benötigt qualitativ hochwertige Trainingsdaten. Daher müssen relevante Unternehmensdaten verfügbar und nutzbar gemacht werden. Die Datenqualität sollte regelmäßig geprüft und sichergestellt werden, während gleichzeitig Datenschutz und Datensicherheit gewährleistet sein müssen, um rechtlichen Anforderungen zu genügen.
Mitarbeitereinbindung und -schulung
Der erfolgreiche Einsatz von generativer KI erfordert die aktive Einbindung der Mitarbeiter. Eine Sensibilisierung für die Chancen und Risiken der Technologie ist wichtig, ebenso wie Schulungen zur verantwortungsvollen Nutzung. Transparente Kommunikation fördert die Akzeptanz und das Engagement der Mitarbeiter, was für den Erfolg der Implementierung entscheidend ist.
Ethische Richtlinien und Governance
Unternehmen sollten klare ethische Richtlinien für den Einsatz von generativer KI aufstellen. Es ist wichtig, Verantwortlichkeiten festzulegen und Prozesse zur Qualitätssicherung zu implementieren, um sicherzustellen, dass die Technologie verantwortungsbewusst und im Einklang mit den Unternehmenswerten eingesetzt wird.
Technische Infrastruktur
Die notwendige IT-Infrastruktur muss geschaffen werden, um generative KI effektiv zu nutzen. Dazu gehören leistungsfähige Hardware, sichere Cloud-Lösungen und die Integration in bestehende Systeme. Eine robuste technische Basis ist entscheidend für die reibungslose Implementierung und den Betrieb der KI-Anwendungen.
Schrittweise Implementierung
Ein schrittweises Vorgehen empfiehlt sich bei der Einführung von generativer KI. Es ist ratsam, zunächst mit internen Anwendungen zu beginnen und Pilotprojekte durchzuführen. Durch das Sammeln von Erfahrungen und iteratives Verbessern kann die Technologie optimal an die Bedürfnisse des Unternehmens angepasst werden.
Rechtliche Absicherung
Rechtliche Aspekte müssen bei der Implementierung von generativer KI sorgfältig berücksichtigt werden. Dazu gehört die Klärung von Urheberrecht und geistigem Eigentum, die Regelung von Haftungsfragen sowie die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen. Eine rechtliche Absicherung schützt das Unternehmen vor möglichen Risiken und Konflikten.
Was sind möglichen Risikofaktoren für generative KI?#3 How does a Design Sprint work?
The is a 4-day process:
- On Day 4 we test the prototype in a small team. We observe how users interact with the product and record our observations. From this, we derive insights for further development and next steps.
Generative KI und die Ethik gemeinsam denken#4 When should I do a Design Sprint?
Die rasante Entwicklung und Verbreitung generativer Küntlicher Intelligenz bringt nicht nur technologische Fortschritte, sondern auch wichtige ethische Fragen mit sich. Als Unternehmen und Gesellschaft stehen wir vor der Herausforderung, diese mächtige Technologie verantwortungsvoll und im Einklang mit unseren Werten einzusetzen.
Ein zentrales Prinzip im ethischen Umgang mit generativer KI ist Transparenz und Erklärbarkeit. Es ist wichtig, die Funktionsweise und Entscheidungsprozesse von KI-Systemen offenzulegen, um Vertrauen zu schaffen und Nachvollziehbarkeit zu gewährleisten. Eng damit verbunden ist das Prinzip der Fairness und Nicht-Diskriminierung. KI-Systeme müssen so gestaltet und trainiert werden, dass sie Voreingenommenheit vermeiden und keine unfaire Behandlung bestimmter Gruppen verursachen.
Verantwortlichkeit und Rechenschaftspflicht spielen eine entscheidende Rolle. Es muss klar sein, wer für KI-generierte Inhalte und Entscheidungen verantwortlich ist. Gleichzeitig dürfen Datenschutz und Privatsphäre nicht vernachlässigt werden. Der Schutz persönlicher Daten und die Respektierung der Privatsphäre bei der Datenverarbeitung sind unerlässlich.
Die Sicherheit und Robustheit von KI-Systemen gegen Manipulation und Missbrauch muss gewährleistet sein. Dabei ist es wichtig, dass die menschliche Kontrolle nicht verloren geht. Es sollte stets eine menschliche Aufsicht und letztendliche Entscheidungsgewalt über KI-Systeme beibehalten werden.
Generative KI sollte nicht nur wirtschaftlichen Interessen dienen, sondern auch zur Förderung des Gemeinwohls und einer nachhaltigen Entwicklung eingesetzt werden. Um dies zu erreichen, ist eine ethische Ausbildung und Bewusstseinsschärfung bei Entwicklern und Anwendern von KI-Systemen unerlässlich.
Die eigene generative KI Anwendung entwickeln
Um generative künstliche Intelligenz erfolgreich im Unternehmen zu implementieren, ist es wichtig eine klare Roadmap zu entwickeln, die von der Identifikation geeigneter Anwendungsfälle bis zur vollständigen Integration in die Geschäftsprozesse reicht. Im Folgenden haben wir ein Beispiel für ein grobe Vorgehensweise dargestellt:
Schritt 1: Strategische Planung und Zielsetzung
Zunächst sollten Unternehmen eine umfassende Bestandsaufnahme durchführen, um bestehende Geschäftsprozesse zu analysieren und Optimierungspotenziale zu identifizieren. Es ist wichtig, klare Ziele für den Einsatz von generativer KI zu definieren, um die gewünschten Ergebnisse zu erreichen. Darüber hinaus sollten relevante Anwendungsfälle identifiziert und priorisiert werden, um sicherzustellen, dass die Technologie gezielt eingesetzt wird.
Schritt 2: Pilotprojekte und technische Vorbereitung
Unternehmen sollten mit kleineren, internen Anwendungen beginnen, um erste Erfahrungen mit generativer KI zu sammeln. Gleichzeitig ist es entscheidend, die notwendige IT-Infrastruktur sicherzustellen, sei es durch Cloud-Lösungen oder On-Premise-Implementierungen. Die Ergebnisse der Pilotprojekte sollten sorgfältig evaluiert werden, um die Strategie entsprechend anzupassen und den Einsatz der Technologie weiter zu optimieren.
Schritt 3: Datenmanagement und Qualitätssicherung
Ein weiterer wichtiger Schritt besteht darin, relevante Unternehmensdaten für das Training der KI-Modelle zu identifizieren. Unternehmen müssen Prozesse zur Datenvorbereitung und Qualitätssicherung implementieren, um sicherzustellen, dass die verwendeten Daten von hoher Qualität sind. Die kontinuierliche Sicherstellung der Datenverfügbarkeit und -qualität ist entscheidend für den Erfolg der KI-Anwendungen.
Schritt 4: Mitarbeitereinbindung und Kompetenzaufbau
Die Einbindung der Mitarbeiter ist ein wesentlicher Aspekt bei der Implementierung von generativer KI. Unternehmen sollten ihre Mitarbeiter über die Potenziale und Grenzen der Technologie informieren und Schulungen zur verantwortungsvollen Nutzung von KI anbieten. Durch die Förderung von Akzeptanz und Engagement können Unternehmen sicherstellen, dass ihre Mitarbeiter aktiv am Transformationsprozess teilnehmen.
Schritt 5: Ethik, Governance und rechtliche Aspekte
Es ist wichtig, ethische Richtlinien für den Einsatz von generativer KI zu entwickeln, um sicherzustellen, dass die Technologie verantwortungsvoll genutzt wird. Unternehmen sollten klare Verantwortlichkeiten festlegen und Qualitätssicherungsprozesse implementieren, um mögliche Risiken zu minimieren. Zudem müssen rechtliche Aspekte wie Urheberrecht, Datenschutz und Haftungsfragen geklärt werden, um die Einhaltung relevanter Gesetze und Vorschriften sicherzustellen.
Schritt 6: Kontinuierliche Evaluation und Anpassung
Nach der Implementierung sollten Unternehmen die Leistung und den Nutzen der eingesetzten KI-Lösungen kontinuierlich überwachen. Auf Basis der gewonnenen Erkenntnisse ist es wichtig, die Strategie regelmäßig anzupassen und gegebenenfalls neue Optimierungs- oder Skalierungsmöglichkeiten für die KI-Anwendungen zu identifizieren. Dieser iterative Prozess trägt dazu bei, den langfristigen Erfolg der generativen KI im Unternehmen sicherzustellen.
Beispiele für Generative KI Tools
ChatGPT
ChatGPT ist ein generative KI basierter Chatbot, der natürliche Sprache verarbeitet und generiert. Er funktioniert, indem er auf einem großen Sprachmodell basiert, das auf enormen Textmengen trainiert wurde. In Unternehmen kann ChatGPT für Kundenservice, Content-Erstellung, Ideengenerierung und als Unterstützung bei Recherchen eingesetzt werden.
Perplexity
Perplexity ist eine generative KI gestützte Suchmaschine, die natürlichsprachige Anfragen versteht und präzise Antworten liefert. Sie nutzt große Sprachmodelle, um Informationen zu analysieren und zusammenzufassen. Unternehmen können Perplexity für schnelle Informationssuche, Marktforschung und als Unterstützung bei Entscheidungsprozessen einsetzen.
DALL-E
DALL-E ist ein generative KI System zur Bildgenerierung basierend auf Textbeschreibungen. Es verwendet ein neuronales Netzwerk, um Bilder aus textuellen Eingaben zu erzeugen. In Unternehmen kann DALL-E für Produktdesign, Marketing-Visualisierungen und kreative Konzeptentwicklung genutzt werden.
Midjourney
Midjourney ist ebenfalls ein generative KI Tool zur Bildgenerierung, das auf Textbeschreibungen basiert. Es nutzt maschinelles Lernen, um detaillierte und künstlerische Bilder zu erstellen. Unternehmen können Midjourney für Marketingmaterialien, Produktvisualisierungen und kreative Ideenfindung einsetzen.
DeepL
DeepL ist ein generative KI basiertes Übersetzungstool, das neuronale Netze für präzise Übersetzungen nutzt. Es verarbeitet den Kontext, um natürlich klingende Übersetzungen zu erzeugen. In Unternehmen kann DeepL für internationale Kommunikation, Lokalisierung von Produkten und Übersetzung von Dokumenten verwendet werden.
GitHub Copilot
GitHub Copilot ist ein generative KI Assistent für Softwareentwickler. Er nutzt maschinelles Lernen, um Codevorschläge basierend auf dem Kontext und den Kommentaren des Entwicklers zu generieren. In Unternehmen kann GitHub Copilot zur Steigerung der Entwicklungsproduktivität, zum schnelleren Prototyping und zur Unterstützung bei der Code-Dokumentation eingesetzt werden.