Generative KI » Grundlagen und Anwendung in Unternehmen
Veröffentlicht: 09.04.2024 | Lesedauer: 6 Minuten
Die Verfügbarkeit qualifizierter Datenmengen, neuer Algorithmen und immer höherer Rechenleistungen führt zu einer rasanten Entwicklung von KI-Technologien in allen Wirtschaftsbereichen. Dabei ist insbesondere die generative KI in Form von Chatbots wie ChatGPT, Microsoft Copilot, Google Gemini, DALL-E und Midjourney in den Fokus des öffentlichen Interesses gerückt. Immer mehr Unternehmen diskutieren, wie sie die Generierung von Texten, Bildern und audiovisuellen Inhalten nicht nur zur Automatisierung ihrer Geschäftsprozesse, sondern auch zur Effizienzsteigerung und für neue Geschäftsmodelle nutzen können. In diesem Ratgeber erfahren Sie, wie Ihr Unternehmen von generativer künstlicher Intelligenz profitieren kann.
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.
Generative KI umfasst verschiedene Modelle, um neue Inhalte zu erzeugen. Hier ist eine Übersicht über einige der gängigen Arten von GenKI:
Generative Adversarial Networks (GANs)
Erzeugende gegnerische Netzwerke bestehen aus zwei Komponenten, die zusammenarbeiten. Die eine erzeugt etwas Neues, und die andere bewertet dieses. Die Modelle lernen dadurch voneinander, um immer bessere Ergebnisse liefern zu können.
Transformer-Architekturen
Diese Modelle sind auf die Erstellung großer, zusammenhängender Sequenzen spezialisiert. Sie erkennen Beziehungen zwischen den Eingabedaten und achten darauf, dass der Output zusammenhängend ist und die verschiedenen Teile gut zusammenpassen.
Large Language Models (LLMs)
Große Sprachmodelle verstehen, verarbeiten und generieren natürliche Sprache. Als Herzstück vieler GenAI-Systeme für textbasierte Inhalte können sie grammatikalisch und orthografisch einwandfreie Texte erzeugen.
Variational Autoencoders (VAEs)
Variational Autoencoders sind neuronale Netzwerke, die Datenpunkte in ein Muster umwandeln. Dann versuchen sie, aus dem Muster neue Daten zu generieren, die den trainierten Daten ähneln.
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.
Generative KI bietet die Möglichkeit, die Arbeitsweise Ihres Unternehmens zu optimieren und Mehrwert aus Daten zu schöpfen. Um einen greifbaren geschäftlichen Nutzen zu erzielen, müssen Sie den Einsatz von generativer KI an die spezifischen Anforderungen Ihrer Organisation anpassen. Die folgenden fünf Tipps helfen Ihnen dabei:
1. Entwickeln Sie eine Strategie
Legen Sie fest, wo und wie generative KI Ihre geschäftlichen und technischen Prozesse effizienter gestalten kann. Identifizieren Sie Anwendungen mit hoher Priorität und legen Sie Ziele fest. Definieren Sie auch, wie Sie den Erfolg von generativer KI messen wollen.
2. Bereiten Sie Ihre Daten vor
Generative KI benötigt große Datenmengen, um gute Ergebnisse zu erzielen. Stellen Sie sicher, dass Ihre Unternehmensdaten auf dem neuesten Stand sind und bereiten Sie die Datenquellen für die Interaktion mit Sprachmodellen vor.
3. Erstellen Sie eine KI-Richtlinie
GenKI-Systeme dürfen nur auf Datenquellen und personenbezogene Daten zugreifen, für die der jeweilige Mitarbeitende berechtigt ist. Erarbeiten Sie eine klare Berechtigungsstruktur und achten Sie auf die Einhaltung von Datenschutz- und Compliance-Richtlinien.
4. Schulen Sie Ihr Personal
KI funktioniert am besten, wenn Sie Fachkompetenz aufbauen. Die Ergebnisse von KI-Tools sind nur so gut, wie die Eingabedaten (Prompts). Die Qualität der Prompts wirkt sich direkt auf die Qualität der Ergebnisse aus. Stellen Sie daher sicher, dass Ihre Mitarbeitenden über das nötige Wissen verfügen, um die Systeme zu bedienen. So machen Sie die neue Technologie zu einem Verbündeten Ihrer Teams.
5. Kommunizieren Sie den Einsatz von generativer KI
Informieren Sie Mitarbeitende, Kunden und Geschäftspartner transparent über den Einsatz von künstlicher Intelligenz.
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.
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