Generative AI: Eine Übersicht

Was ist generative KI?

Generative KI ist eine Form der KI, die in der Lage ist, als Reaktion auf eine Eingabeaufforderung Text, Bilder, Videos oder Audiodateien zu generieren. Es handelt sich um eine fortschrittliche Form der KI, die neue Daten erzeugt, während herkömmliche KI Computer dazu bringt, einfache Regeln zu befolgen. Während herkömmliche KI Daten analysiert, um Muster zu erkennen, schafft generative KI neue Daten.

Die moderne Ära der generativen KI begann zwischen 2013 und 2017. Generative Adversarial Networks (GANs) verbesserten mit ihrem Aufkommen im Jahr 2014 die Qualität KI-generierter Bilder. Darüber hinaus revolutionierte die Transformer-Architektur im Jahr 2017 die Art und Weise, wie KI-Modelle Sprache verarbeiten und verstehen. Darauf folgte die Veröffentlichung von ChatGPT durch OpenAI im Jahr 2022, das die Fähigkeit der KI demonstrierte, kohärente und kontextbezogene Antworten zu generieren. Dieser Durchbruch beschleunigte die Einführung in Unternehmen und löste eine explosionsartige Entwicklung aus, wobei Google, Microsoft, IBM und andere Technologieanbieter konkurrierende Plattformen einführten.

Generative KI vs. agentenbasierte KI

Generative KI ist eine Technologie, die Inhalte generieren und komplexe Anweisungen verstehen kann. Die Fähigkeiten von KI-Agenten gehen noch einen Schritt weiter, da sie generative Modelle für zielorientierte Aufgaben, das logische Schlussfolgern, die Planung und die systemübergreifende Ausführung dieser Aufgaben nutzen. Während generative KI also einen Geschäftsbericht erstellen kann, kann ein KI-Agent ein Geschäftsziel interpretieren, geeignete Daten sammeln, den Bericht erstellen und ihn an die richtigen Personen senden. Stellen Sie sich generative KI als den Motor vor, der die Arbeit in einer Organisation antreibt, während ein KI-Agent ein zielorientierter digitaler Mitarbeiter ist, der von diesem Motor angetrieben wird und systemübergreifend agieren kann – dabei wird er sowohl von Menschen angeleitet als auch überwacht. Sehen wir uns den Unterschied zwischen den Hauptmerkmalen von generativer KI und agentenbasierter KI in der folgenden Tabelle an:

Arten

Wir können die Arten generativer KI-Modelle entweder anhand der verschiedenen Typen oder anhand der Arten von Inhalten verstehen, die jedes Modell erzeugen kann. Unabhängig von der Art des generativen KI-Modells und seinem spezifischen architektonischen Ansatz zielen sie alle darauf ab, Inhalte in verschiedenen Formen zu generieren. Im Folgenden werden vier verschiedene Arten generativer KI-Modelle vorgestellt:

Generative Adversarial Networks (GANs)

GANs bestehen aus zwei gegeneinander antrittenden neuronalen Netzen, nämlich dem Generator und dem Diskriminator. Während die Aufgabe des Generators darin besteht, gefälschte Inhalte zu erstellen, die von den Trainingsdaten nicht zu unterscheiden sind, ist es die Aufgabe des Diskriminators, diese zu erkennen. Beide neuronalen Netze wechseln sich ab, bis der Generator gewinnt oder der Diskriminator den Unterschied zwischen dem gefälschten Element und den Trainingsdaten nicht mehr erkennen kann.

Variational Autoencoders (VAEs)

VAEs kodieren Daten in eine vereinfachte Darstellung, die kritische Elemente beibehält, während Details weggelassen werden. Nach der Kodierung generiert der Decoder neue Details rund um die wichtigsten kritischen Elemente und baut so im Wesentlichen den ursprünglichen Datensatz wieder auf. Der Prozess führt ein gewisses Maß an Zufälligkeit ein und hilft dabei, einzigartige Elemente oder Variationen der ursprünglichen Eingabe zu erstellen.

Transformer-basierte Modelle

Dies sind Deep-Learning-Modelle, die Text verstehen, indem sie ihn in Token zerlegen. Token sind kleine Textkomponenten, die ein Zeichen, einen Teil eines Wortes oder eine kurze Phrase enthalten. Das Modell wandelt die Tokens dann in numerische Vektoren um und analysiert deren Beziehungen. Transformer nutzen zudem einen Self-Attention-Mechanismus, der ihnen hilft, die relative Bedeutung von Wörtern in einem Satz zu verstehen.

Diffusionsmodelle

Diffusionsmodelle fügen der Eingabe Rauschen (zufällige Datensätze) hinzu, um die Daten zu verzerren, untersuchen, wie dieser Prozess sie verändert, und rekonstruieren dann eine umgekehrt diffundierte Version der ursprünglichen Eingabe. Dieser Prozess hilft dem KI-Modell zu verstehen, wie die Datenelemente miteinander in Beziehung stehen. Nach dem Training ist das Modell in der Lage, das Gelernte über die Muster in seinen Trainingsmaterialien zu nutzen, um Inhalte zu generieren, die der Eingabeanforderung entsprechen.

Autoregressive Modelle

Diese Modelle generieren Inhalte sequenziell, wobei jedes neue Element von allen vorherigen Elementen abhängt. Die Modelle generieren Inhalte Stück für Stück und nutzen dabei das bereits Erstellte, um zu entscheiden, was als Nächstes kommt.

Nutzen und Risiken

Generative KI bietet Unternehmen ein komplexes Wertversprechen, das eine sorgfältige Abwägung sowohl der Chancen als auch der Herausforderungen erfordert. In diesem Abschnitt werden wir die Vorteile und Herausforderungen dieser Technologie beleuchten.

Nutzen generativer KI

• Vielfältige Ergebnisse: Generative KI kann eine breite Palette an originellen Ergebnissen liefern. Sie erstellt Inhalte, indem sie Muster in Daten erfasst, die vor dem Training möglicherweise nicht erkannt wurden. Dies bietet eine neue Perspektive, durch die ein Thema oder Problem betrachtet werden kann.
• Kontextsensitive Ergebnisse: Die Fähigkeit generativer KI, menschliche Sprache im Stil einer Unterhaltung zu verarbeiten und zu interpretieren, ermöglicht es ihr, kontextbezogene Antworten auf Nutzeranfragen zu generieren. Zu den weiteren Funktionen gehören die Erstellung von Texten in mehreren Sprachen, die Zusammenfassung langer Texte und die Erleichterung des Verständnisses komplexer Inhalte.
• Steigerung der Unternehmensproduktivität: Generative KI-Modelle können für verschiedene Aufgaben in verschiedenen Branchen und Bereichen feinabgestimmt werden, wodurch die Produktivität der Mitarbeiter gesteigert und eine effiziente Nutzung der Unternehmensressourcen ermöglicht wird. Zu den beliebtesten Anwendungsfällen generativer KI in Unternehmen gehören das Verfassen von ersten Berichten, das Strukturieren von Texten und die Erstellung von Sitzungszusammenfassungen.
• Personalisierung: Generative KI-Modelle können sich an frühere Interaktionen erinnern, was zu einer kohärenteren Erfahrung für die Nutzer führt. Modelle sind nun in der Lage, sich von Anfang bis Ende an die Anforderungen eines Projekts zu erinnern, einschließlich des Ziels und der Vorgaben.

Risiken generativer KI

• Geistiges Eigentum: Die meisten Daten, die zum Trainieren generativer KI-Modelle verwendet werden, stammen aus Dokumenten und Webseiten, die im Internet verfügbar sind, wobei der Großteil ohne die Erlaubnis der Eigentümer genutzt wird. Daher liegt es an den Nutzern, die Kreativität und Originalität der Ergebnisse zu beurteilen. Aus demselben Grund ist es unerlässlich, dass Unternehmen ihre Mitarbeiter darin schulen, bei den Daten, die sie in diese Modelle hochladen, achtsam zu sein.
• CO2-Fußabdruck: Generative KI-Modelle benötigen für das Training erhebliche Mengen an Strom, was zu erheblichen CO2-Emissionen führt, die zum Klimawandel beitragen. Schätzungen zufolge benötigt ChatGPT-4 beispielsweise zwischen 51.772 und 62.318 MWh Strom.
• Rückkopplungsschleife: Da generative KI-Modelle auf im Internet verfügbaren Daten trainiert werden, die ungewollt den Menschen innewohnende Vorurteile enthalten, spiegeln ihre Ergebnisse diese Vorurteile wider. So waren beispielsweise Frauen und Schwarze in der Vergangenheit benachteiligt, und wenn ein Unternehmen ein Modell trainiert, um Kandidaten in die engere Wahl zu nehmen.
• Ethische, soziale und menschliche Kosten: Der Trainingsprozess für generative KI-Modelle gibt Anlass zur Sorge, da einige Unternehmen das Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) bevorzugen, bei dem Menschen die Ergebnisse generativer KI-Modelle auf Genauigkeit, Angemessenheit und Übereinstimmung überprüfen. Die für solche Aufgaben beschäftigten Menschen arbeiten unter unmenschlichen Bedingungen für nur 3 $ pro Stunde.

Anwendungsbeispiele für generative KI

Wir können die verschiedenen Arten generativer KI-Modelle entweder anhand ihrer unterschiedlichen Typen oder anhand der Art der Inhalte, die sie jeweils generieren können, verstehen. Unabhängig vom Typ des generativen KI-Modells und seinem spezifischen architektonischen Ansatz zielen sie alle darauf ab, Inhalte in verschiedenen Formen zu generieren. Im Folgenden werden vier verschiedene Arten generativer KI-Modelle vorgestellt:

• Softwareentwicklung: Generative KI hilft Softwareteams dabei, Code schneller zu generieren und zu optimieren. Weitere Anwendungsfälle in diesem Bereich sind die automatische Vervollständigung und das Debugging. Softwareentwickler, die generative KI-Tools einsetzen, berichten von einer Produktivitätssteigerung von 20–30 %.
• Kundenservice und Support: Generative KI hat intelligentere, personalisiertere und effizientere Kundeninteraktionen ermöglicht. Chatbots und virtuelle Assistenten, die auf generativer KI basieren, können flüssige, menschenähnliche Gespräche führen. Dies hat zu schnelleren Lösungsquoten beim Erstkontakt und einer verbesserten Kundenzufriedenheit geführt. Viele Unternehmen berichten von einer Senkung der Kundensupportkosten um 15–25 % und einem Anstieg des Net Promoter Score (NPS).
• Erstellung von Inhalten und Marketingautomatisierung: Dies ist mittlerweile der häufigste und wirkungsvollste Anwendungsfall, da generative KI-Tools bei der Erstellung vielfältiger Marketinginhalte helfen. Dadurch wurden die Zyklen der Inhaltserstellung um bis zu 50 % verkürzt und gleichzeitig die Personalisierung der Kundenkommunikation verbessert.
• Produktdesign und Innovation: Generative KI kann bei der Entwicklung zahlreicher Designvarianten helfen und die Ideenfindung beschleunigen, indem sie mehrere Designkonzepte generiert, die Produktleistung simuliert und synthetische Daten für Tests erstellt.

Auch wenn die Technologie zahlreiche Fortschritte mit sich bringt, sind die Branchen, die sie einsetzen, nach wie vor nicht frei von den damit verbundenen technologischen Hindernissen. Da sich die Technologie beispielsweise rasant weiterentwickelt, haben die gesetzlichen Vorschriften Mühe, mit der Entwicklung der KI Schritt zu halten. LLMs, die die Grundlage generativer KI bilden, wie beispielsweise ChatGPT – die ersten Modelle, die für die Erzeugung menschenähnlicher Texte populär wurden – erfordern große Datenmengen und einen erheblichen Stromverbrauch. Die Funktionsweise dieser Modelle hängt von hochwertigen Daten ab, deren Sicherstellung eine Herausforderung darstellt, wodurch das Risiko von Halluzinationen und der Bereitstellung falscher oder erfundener Informationen steigt.

Da Unternehmen zudem begonnen haben, die Vorteile der durch generative KI erzielten Fortschritte zu nutzen, sind auch regulatorische und Compliance-Herausforderungen aufgetreten, die Entwicklern und Anwendern gleichermaßen die Verantwortung auferlegen, eine ethische Nutzung sicherzustellen – insbesondere angesichts von Herausforderungen wie Datenschutz und -sicherheit, Verletzung geistigen Eigentums, der explosionsartigen Zunahme von Falschinformationen und Deepfakes sowie Voreingenommenheit.

Generative-KI-Tools

Die Landschaft der generativen KI bietet Unternehmen eine Vielzahl spezialisierter Tools, die für verschiedene Geschäftsfunktionen entwickelt wurden – von der Erstellung von Inhalten über Marketing-Automatisierung bis hin zur Videoproduktion. In diesem Abschnitt stellen wir einige beliebte Tools vor, die Unternehmen dabei helfen, Effizienz in großem Maßstab zu erzielen:

• ChatGPT von OpenAI: ChatGPT ist ein von OpenAI entwickeltes generatives KI-Modell, das auf der GPT-4-Architektur basiert. Zu seinen am häufigsten genutzten Anwendungsbereichen gehören die Erstellung von Marketinginhalten, der Kundensupport, das Brainstorming von Ideen und vieles mehr. Das Tool ist weitreichend in geschäftliche Arbeitsabläufe integriert, und sein Plugin-Ökosystem macht es vielseitig einsetzbar für den Unternehmensgebrauch.
• Adobe Firefly: Mit diesem Tool können Nutzer Bilder, Vektorgrafiken und Designelemente aus einfachen Textvorgaben generieren. Das Tool richtet sich an Kreativprofis und gewährleistet urheberrechtssichere Ergebnisse, da es auf Adobes benutzerdefinierten Datensätzen trainiert wurde. Firefly bietet verschiedene Anwendungsmöglichkeiten, darunter schnelleres Prototyping und gesteigerte Kreativität.
• GitHub Copilot: Dieses gemeinsam von OpenAI und GitHub entwickelte Tool hilft Entwicklern weltweit, Code schneller zu schreiben, indem es auf der Grundlage von Eingaben in natürlicher Sprache Code-Blöcke vorschlägt. Copilot ist plattformübergreifend einsetzbar, da es mehrere Sprachen unterstützt, darunter Python, JavaScript und Go. Das Tool unterstützt schnelles Software-Prototyping und steigert die Produktivität von Entwicklern.
• Notion AI: Notion AI ist in die Produktivitätsplattform Notion integriert und ist ein intelligenter Assistent, der Nutzern hilft, Inhalte zusammenzufassen, Texte zu generieren und Ideen zu sammeln – alles innerhalb einer einheitlichen Arbeitsumgebung. Das Tool bietet kontextbezogene Vorschläge und Bearbeitungsmöglichkeiten und eignet sich ideal für Start-ups und Pädagogen, da es eine schnellere Entscheidungsfindung und besser organisierte Arbeitsabläufe ermöglicht.
• Canva AI (Magic Studio): Canva Magic Studio ist eine Suite von KI-gestützten Design-Tools, die in Canva integriert sind. Sie umfasst mehrere bemerkenswerte Funktionen, die es Design-Neulingen erleichtern, ansprechende Inhalte wie Präsentationen, Masseneinladungen, Poster und Marketingmaterialien zu erstellen. Canva nutzt zudem maschinelles Lernen, um die Absichten der Nutzer zu verstehen und diese mit der Markenästhetik in Einklang zu bringen.
• Jasper AI: Dies ist ein beliebtes Tool zur Erstellung von Inhalten, das auf Marketing-, Copywriting- und SEO-Aufgaben ausgerichtet ist. Es ermöglicht Nutzern, mithilfe von angepassten Vorlagen und Markenstimmen Inhalte mit hoher Konversionsrate für Websites, Blogs, E-Mails und Anzeigen zu erstellen. Die KI-Modelle von Jasper werden mit hochwertigen Marketingdaten trainiert, wodurch sie an verschiedene Töne und Stile angepasst werden können, die mit der Markenkonsistenz des Unternehmens im Einklang stehen.
• Synthesia: Diese KI-gestützte Plattform zur Videoerstellung ermöglicht es Nutzern, mithilfe einfacher Eingabeaufforderungen professionell aussehende Videos mit KI-Avataren und Voiceovers zu erstellen. Sie wird häufig zur Erstellung von Schulungsvideos, Produktvideos und Anzeigen genutzt, ohne dass bezahlte Schauspieler oder Produktionsausrüstung erforderlich sind. Damit hilft sie Unternehmen, Zeit und Geld zu sparen.

Fazit

Generative KI ist eine transformative Technologie, die die Art und Weise neu definiert, wie Unternehmen Wert schaffen, ihre Kunden bedienen und ihre Mitarbeiter befähigen. Vorreiter und frühe Anwender profitieren bereits von Wettbewerbsvorteilen durch verbesserten Kundenservice, gesteigerte Mitarbeiterleistung und allgemeine organisatorische Effizienz. Ein erfolgreicher Einsatz erfordert jedoch solide Governance-Rahmenbedingungen, ethische Datenpraktiken sowie eine kontinuierliche Überwachung hinsichtlich Voreingenommenheit und Genauigkeit. Daher müssen Führungskräfte bei der strategischen Einführung die Vor- und Nachteile abwägen.