Was ist Generative Künstliche Intelligenz?

Generative Künstliche Intelligenz (Generative KI oder GenAI) ist ein Teilbereich der Künstlichen Intelligenz, der darauf ausgelegt ist, eigenständig neue Inhalte zu erzeugen. Dabei kann es sich beispielsweise um Texte, Bilder, Videos oder Programmcode handeln. Grundlage der Generativen KI stellen sogenannte „generative Modelle“ dar, die auf großen Datenmengen trainiert wurden und in der Lage sind, Muster zu erkennen und daraus neue, realitätsnahe Inhalte zu erstellen.

Funktion und Anwendungen

Anwendungen generativer KI sind heute z. B. in der automatisierten Texterstellung (z. B. via ChatGPT, Gemini, Microsoft Copilot), der Bildgenerierung (z. B. DALL·E 3, Midjourney, Stable Fussion), Videos (z. B. OpenAI Sora, Google Veo 3) oder in virtuellen Assistenten im Einsatz. Diese Lösungen basieren auf Methoden des maschinellen Lernens: Computer lernen aus Daten, um Muster zu erkennen und darauf basierend Entscheidungen oder Vorhersagen zu treffen. Komplexe Modelle des maschinellen Lernens, die aus vielen Schichten künstlicher Neuronen bestehen und besonders gut darin sind, komplexe Zusammenhänge in großen Datenmengen zu erkennen – z. B. bei der Bilderkennung oder Sprachverarbeitung.
Ein zentrales Merkmal generativer KI ist die Fähigkeit, aus bestehenden Informationen neue Inhalte zu erzeugen. Dies eröffnet Unternehmen viele Einsatzmöglichkeiten und erhöht Zeitersparnisse sowie die Effizienz – etwa in der Kundenkommunikation, im Marketing, in der Softwareentwicklung, in der Texterstellung, bei Übersetzungen oder bei der Datenanalyse.

Probleme hinter Generativer Künstlicher Intelligenz

Generative Künstliche Intelligenz (GenAI) bringt viele Chancen mit sich – aber auch eine Reihe von Herausforderungen und Problemen. Hier die wichtigsten:
  • Halluzinationen: GenAI kann Inhalte erfinden, die plausibel klingen, aber faktisch falsch sind. Da eine generative KI nicht wirklich intelligent ist, sondern nur die wahrscheinlichsten Ergebnisse versucht auszugeben, können mitunter Daten falsch in Zusammenhang gebracht werden oder sogar fehlerhafte Daten genutzt werden. Anwender sollten sich daher nie blind auf Ausgaben einer generativen KI verlasen und diese stets kritisch hinterfragen.
  • Datenverzerrung (Bias): Wenn Trainingsdaten Vorurteile enthalten, kann die KI diese ungewollt reproduzieren – z. B. bei Geschlecht, Herkunft oder Sprache.
  • Veraltete Trainingsdaten: Modelle basieren auf Daten aus der Vergangenheit und kennen keine aktuellen Ereignisse, sofern sie nicht regelmäßig aktualisiert werden. Allerdings nutzen viele KI-Lösungen neben einem Trainingsdatensatz auch das Internet um aktuellere Daten heranzuziehen.
  • Datenschutz: Wenn personenbezogene Daten im Training verwendet wurden, kann dies gegen Datenschutzgesetze wie die DSGVO verstoßen.
  • Urheberrecht: GenAI kann Inhalte erzeugen, die urheberrechtlich geschützten Werken ähneln – was rechtliche Fragen aufwirft.

Richtig Prompten

Generative KI kann herausragende Ergebnisse liefern, doch die Qualität der Ergebnisse hängt in erster Linie vom Nutzer ab. Damit die KI Ergebnisse liefern kann, benötigt sie eine vom Nutzer erstellte Anweisung. Dabei ist es wichtig, einige Dinge zu beachten, denn die Qualität des Ergebnisses hängt in der Regel von der Qualität der Eingabe der Aufgabe ab. Diese Aufgabenstellung wird als "Prompten" bezeichnet (engl. "Prompt" für Eingabeaufforderung).
Ein gut formulierter Prompt führt zu genauen, relevanten und nutzbaren Ergebnissen. Ob für Texterstellung, Datenanalyse oder Bildgenerierung – je klarer die Eingabe, desto besser die Antwort. Dabei gibt es verschiedene Punkte, auf die man achten sollte:
  • Iteratives Vorgehen: Der wichtigste Punkt zum Start - Prompten ist ein iterativer Prozess. Das erste Ergebnis der KI ist selten das Beste. Testen Sie verschiedene Formulierungen, ergänzen Sie Eingaben mit weiterne Details und Spezifikationen, optimieren Sie den Prompt schrittweise. Dieser Prozess des Prompt Engineerings zeigt schnell auf, wie selbst minimale Anpassungen teils große Auswirkungen auf die gewünschten Ergebnisse haben können.
  • Klare Zielsetzung: Definieren Sie den gewünschten Output genau – soll die KI einen Werbetext, eine Marktanalyse oder kreative Ideen liefern?
  • Präzise Sprache: Vermeiden Sie Umgangssprache als auch vage oder mehrdeutige Eingaben. Klare Anweisungen und präzise Fragestellungen führen zu besseren Ergebnissen. Anstelle von "Ich brauche Werbung für mein Marketing", liefert “Erstelle mir 5 kreative Werbeslogans für ein nachhaltiges Reinigungsmittel.”
  • Kontext geben: Hintergrundinformationen helfen der KI, bessere Ergebnisse zu liefern. Dies beginnt bei Informationen bspw. zur Zielgruppe, zur Branche oder zu aktuellen Herausforderungen.
  • Struktur vorgeben: Lassen Sie sich Ergebnisse vorgefertigt ausgeben. Soll ein Fließtext oder eine Tabelle ausgegeben werden? Soll der Leser persönlich oder formell angesprochen werden? Je mehr Details zur Struktur vorgegbeen werden, desto passender das Ergebnis und umso geringer der manuelle Anpassungsbedarf.
Mit der richtigen Prompt-Technik können Unternehmen ihre KI-Anwendungen effektiver, kreativer und produktiver gestalten. Präzise Eingaben sorgen für hochwertige und zielführende Ergebnisse, die den Geschäftserfolg entscheidend beeinflussen.

KI-Agentensysteme / AI Agents

KI-Agenten – auch als AI Agents bezeichnet – sind digitale Systeme, die eigenständig Aufgaben analysieren, Entscheidungen treffen und Handlungsschritte ausführen können. Im Gegensatz zu klassischen KI-Tools wie Chatbots oder Analyseprogrammen arbeiten Agenten nicht nur reaktiv, sondern proaktiv, zielorientiert und iterativ.
Im Vergleich zu herkömmlichen Lösungen der Generativen KI wie bspw. ChatGPT, gibt es einige markante Unterschiede. KI Agenten...
  • arbeiten zielgerichtet auf ein definiertes Ziel, während Generative KI auf Input reagiert.
  • planen mehrere Arbeitsschritte, während Generative KI dies nicht unternimmt.
  • führen Komplexe Prozesse aus, während Generative KI nur eine Einzelschritt-Ausgabe verfolgt
  • nutzen auch andere Werkzeuge nutzen, wofür allerdings Schnittstellen in die entsprechenden Tools angesteuert werden müssen. Beispiele sind: GPT-4, Excel/CVV-Schnittstelle, E-Mail API, Suchmaschinen, CRM-Systeme.
Ein Beispiel für eine Aufgabenstellung an einen KI-Agenten wäre: "Sammle 5 Quellen, fasse sie zusammen, erstelle eine Präsentation, sende diese an folgende E-Mail-Adresse.“

Einsatzmöglichkeiten für Unternehmen

KI-Agentensysteme eröffnen neue Automatisierungspotenziale, insbesondere dort, wo komplexe Informationsverarbeitung oder viele Arbeitsschritte nötig sind:
  • Markt- und Wettbewerbsanalysen
  • Automatisiertes Verfassen von Texten oder Angeboten
  • Proaktive Kundenbetreuung und Supportlösungen
  • Projektmanagement oder Terminüberwachung

Chancen & Herausforderungen

Vorteile:
  • Zeiteinsparung durch Automatisierung sich wiederholender Aufgaben.
  • Verbessert Entscheidungsfindung: Unterstützt Teams mit strukturierter Zuarbeit dank der Fähigkeit große Mengen an Daten zu analysieren.
  • Personalisierte Kundenerlebniss: KI Agentensysteme können Nutzerdaten und Präferenzen analysieren, um personalisierte Dienstleistungen und Erlebnisse bereitzustellen. Im Kundenservice unterstützt ein solches System menschliche Mitarbeitende, indem es gezielt personalisierte Informationen liefert.
  • Zusammenarbeit und Kommunikation: KI Agenten können als Vermittler zwischen Abteilungen und Teams fungieren, indem sie relevante Informationen und Erkenntnisse bereitstellen und so die Abstimmung zwischen Beteiligten unterstützen.
Risiken:
  • Potenzielle Fehler durch „Halluzinationen“.
  • Hohe Anforderungen an Datenqualität und Kontrolle
  • Aktuell noch begrenzte Standardisierung
KI-Agenten gelten als nächster Schritt in der Unternehmensautomatisierung. Zahlreiche Plattformen – etwa LangChain, AutoGPT oder CrewAI – bieten bereits flexible Lösungen. Zukünftig könnten sie als „digitale Co-Worker“ projektbasiert mit menschlichen Teams zusammenarbeiten.