Generative KI

Lange Zeit war KI vor allem darauf ausgerichtet, Daten einzuordnen: Ist diese E-Mail Spam, zeigt dieses Bild einen Defekt, wie entwickelt sich der Absatz im nächsten Monat? Generative KI geht einen Schritt weiter und erstellt selbst Inhalte. Ein kurzer Auftrag in natürlicher Sprache genügt, um einen Textentwurf, eine Grafik oder ein Programmstück zu erhalten.

Damit verändert sich vor allem Wissensarbeit, also Tätigkeiten rund um Schreiben, Recherchieren, Gestalten und Auswerten.

Wie funktioniert generative KI?

Generative Modelle werden mit sehr großen Mengen an Beispieldaten trainiert und lernen dabei deren statistische Muster. Bei der Nutzung erzeugen sie neue Inhalte, die zu diesen Mustern und zur jeweiligen Eingabe passen. Je nach Inhaltsart kommen unterschiedliche Verfahren zum Einsatz:

• Text und Code: Large Language Models erzeugen Text Stück für Stück, jeweils als wahrscheinliche Fortsetzung des Bisherigen.
• Bilder: Diffusionsmodelle formen aus zufälligem Rauschen schrittweise ein Bild, das zur Beschreibung passt.
• Audio und Sprache: Spezialisierte Modelle erzeugen gesprochene Sprache oder Musik.

Viele aktuelle Systeme verbinden mehrere dieser Fähigkeiten und zählen damit zur multimodalen KI.

Die Ergebnisse werden neu erzeugt, können Trainingsinhalten in Einzelfällen aber stark ähneln. Zudem beruhen sie auf Wahrscheinlichkeiten und sind daher nicht automatisch richtig.

Typische Beispiele

• Erste Entwürfe für Texte, Angebote, Produktbeschreibungen oder Präsentationen
• Zusammenfassungen von Besprechungen, Berichten oder E-Mail-Verläufen
• Unterstützung beim Programmieren und beim Dokumentieren von Code
• Bildideen und Illustrationen für interne Unterlagen
• Antwortvorschläge im Kundenservice, die Mitarbeitende prüfen und anpassen

Worauf Unternehmen achten sollten

• Inhalte prüfen: Generierte Texte können Fehler oder erfundene Angaben enthalten, siehe Halluzination.
• Vertrauliche Daten schützen: Festlegen, welche Werkzeuge freigegeben sind und welche Informationen dort eingegeben werden dürfen.
• Rechte klären: Bei veröffentlichten Inhalten Urheber- und Markenrechte sowie die Nutzungsbedingungen der Dienste beachten.
• Transparenz: Der EU AI Act sieht Kennzeichnungs- und Transparenzpflichten für bestimmte KI-generierte Inhalte vor.
• Kompetenz aufbauen: Mitarbeitende sollten wissen, wie die Werkzeuge arbeiten und wo ihre Grenzen liegen.

Abgrenzung

Analytische KI ordnet vorhandene Daten ein, etwa durch Klassifikation oder Prognose. Generative KI erzeugt neue Inhalte. In der Praxis werden beide kombiniert, etwa wenn eine Kundenanfrage zuerst automatisch einer Kategorie zugeordnet und dann ein Antwortentwurf erstellt wird.