Generative KI – Was Unternehmen für einen Einsatz wissen müssen

Künstliche Intelligenz entwickelt sich derzeit rasant weiter. Dabei sticht vor allem Generative KI als Schlüsselinnovation hervor. Aber was genau verbirgt sich hinter diesem Begriff? Und wie können Unternehmen von der richtungsweisenden Technologie profitieren?

Von der Definition über konkrete Anwendungsgebiete bis hin zu Vorteilen und Herausforderungen – in unserem umfassenden Guide beleuchten wir alles, was Sie wissen müssen, um Generative KI erfolgreich einzusetzen.

Das Wichtigste in Kürze

  • Generative KI ist eine Klasse von KI-Systemen, die über Training eigenständig neue Ideen und Inhalte entwickeln kann.
  • Wichtige generative KI-Arten sind unter anderem Generative Adversarial Networks, Variational Autoencoders und Transformer-Architekturen.
  • In der Praxis nutzen Unternehmen die Technologie unter anderem für die Generierung von Text, Bildern und Musik.
  • Generative KI-Tools kommen zum Beispiel im Versicherungswesen, in der Industrie und in der Finanzbranche zum Einsatz.
  • Grundsätzliche Vorteile der künstlichen Intelligenz sind effizientere, günstigere Prozesse und innovative Produkte und Dienstleistungen.
  • Herausforderungen der KI-Algorithmen sind unter anderem ein mögliches Bias, Datenschutz und fehlende Transparenz.
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Generative KI – Definition

Generative KI, ausgeschrieben generative künstliche Intelligenz oder abgekürzt GenAI, ist eine Klasse von KI-Systemen, die in der Lage sind, eigenständig neue Daten zu erzeugen. Eine Klasse von KI-Systemen bezieht sich auf eine Gruppe oder Kategorie von künstlichen Intelligenz-Systemen, die ähnliche Merkmale, Funktionen oder Anwendungsgebiete aufweisen.

Im Kern geht es darum, dass die Systeme von generativer KI nicht nur auf vorherige Daten trainiert werden, um auf spezifische Anfragen zu reagieren, sondern auch die Fähigkeit besitzen, kreative Inhalte zu generieren, die über das hinausgehen, was ihnen direkt beigebracht wurde.

Dazu erkennt die KI Muster und Strukturen in den Trainingsdaten und nutzt diese, um neuartige Inhalte zu schaffen. Auf diese Weise funktioniert sie nicht nur reproduktiv, sondern auch kreativ.

Ein bemerkenswertes Beispiel für generative KI ist das Modell GPT-3 von OpenAI – besser bekannt als ChatGPT. Das KI-Modell ist ein Transformer-basiertes neuronales Netzwerk, das OpenAI auf eine große Menge an Textdaten trainiert hat. Es kann nicht nur menschenähnlichen Text verstehen und generieren, sondern auch ganze Artikel verfassen, kontextuelle Fragen beantworten und Sprachen übersetzen.

Wie funktioniert Generative KI?

Generative KI-Modelle funktionieren auf der Grundlage von künstlichen neuronalen Netzwerken. Diese Netzwerke ermöglichen es der künstlichen Intelligenz, komplexe Muster und Zusammenhänge in großen Mengen von Trainingsdaten zu erfassen. Die Funktionsweise umfasst dabei 4 elementare Pfeiler:

Datenvorverarbeitung

Zunächst werden große Mengen von Daten gesammelt, die die Grundlage für das Training der generativen KI bilden. Diese Daten können Texte, Bilder, Musik oder andere Arten von Informationen umfassen. Eine sorgfältige Vorverarbeitung ist entscheidend, um die Daten für das Modell zugänglich zu machen und irrelevante Informationen zu entfernen.

Netzwerkarchitektur

Generative KI-Modelle verwenden oft komplexe neuronale Netzwerkarchitekturen, wie zum Beispiel Transformer. Transformer-Netzwerke ermöglichen es der KI, nicht nur räumliche, sondern auch zeitliche Abhängigkeiten in den Daten zu erkennen. Diese Architekturen bestehen aus mehreren Schichten von Aufmerksamkeitsmechanismen, die es dem Modell ermöglichen, sich auf verschiedene Teile der Eingabedaten zu fokussieren.

Training der generativen AI

Das Modell wird mit den vorverarbeiteten Daten trainiert. Während des Trainings lernt die KI, Muster und Strukturen in den Daten zu erkennen. Dies geschieht durch die Anpassung der Gewichtungen in den neuronalen Netzwerken. GPT-3 beispielsweise wurde mit riesigen Mengen von Textdaten trainiert, was es der KI ermöglicht, ein tiefes Verständnis für die Struktur und den Kontext von Sprache zu entwickeln.

Generierung neuer Inhalte

Nach dem Training ist die AI in der Lage, eigenständig neue Inhalte zu generieren. Bei der Textgenerierung reagiert sie beispielsweise auf eine Eingabe, indem sie einen sinnvollen und kohärenten Text produziert. Dieser Text basiert auf den gelernten Mustern und dem Kontext aus den Trainingsdaten. Dabei kopiert die AI-Anwendung nicht einfach vorhandene Textabschnitte, sondern erstellt neue Sätze basierend auf dem gelernten Wissen.

Evolution von Generativer KI

Generative KI hat ihre Wurzeln in den frühen Tagen der künstlichen Intelligenz. Mit der zunehmenden Rechenleistung und den Fortschritten im maschinellen Lernen hat sich das Potenzial der Technologie bis heute enorm weiterentwickelt – und so zahlreiche Möglichkeiten für Anwender geschaffen.

Frühe Jahre (1950er bis 1990er Jahre)

Die Ursprünge der KI reichen zurück in die 1950er Jahre. Zu dieser Zeit lag der Fokus auf symbolischer KI, bei der Systeme auf symbolischer Repräsentation von Informationen basierten. In den 1980er und 1990er Jahren konzentrierte sich die Forschung dann auf Expertensysteme und regelbasierte Systeme, die spezifische Aufgaben durch logische Regeln und Wissensbasen lösen konnten.

Aufkommen neuronaler Netzwerke (2000er Jahre)

In den 2000er Jahren erlebte die KI zahlreiche Fortschritte im Bereich neuronaler Netzwerke. Dies führte zur Entwicklung von Deep Learning, einer Technik, bei der mehrschichtige neuronale Netzwerke komplexe Muster erkennen. Generative Modelle wie Restricted Boltzmann Machines (RBMs) wurden eingeführt, um Daten zu generieren.

Entwicklung von Generative Adversarial Networks (2010er Jahre)

Die Einführung von Generative Adversarial Networks (GANs) durch Ian Goodfellow und Kollegen im Jahr 2014 markierte einen Meilenstein. GANs ermöglichen es, realistische Daten zu generieren, indem sie einen Generator und einen Diskriminator in einem adversariellen Prozess trainieren (eine genauere Erklärung folgt bei den Arten generativer KI). GANs fanden Anwendung in der Bildgenerierung, Stiltransfer und anderen kreativen Bereichen.

Fortgeschrittene Modelle und Anwendungen (2020er Jahre)

In den letzten Jahren haben sich fortschrittlichere Modelle wie OpenAI’s GPT entwickelt. Diese Modelle basieren auf Transformer-Architekturen und können komplexe Aufgaben wie Textgenerierung, Übersetzung und sogar Codierung übernehmen. Die Verwendung von KI in der Kunst, Musik und kreativen Industrien hat zugenommen, wobei generative Modelle innovative Werke schaffen.

generative ki arten

Arten von Generativer KI

Heute gelten die folgenden Arten generativer künstlicher Intelligenz als besonders wichtig:

Generative Adversarial Networks (GANs)

GANs bestehen aus zwei Hauptteilen – einem Generator und einem Diskriminator. Der Generator hat die Aufgabe, neue Daten zu erstellen, während der Diskriminator den Versuch unternimmt, zwischen authentischen und künstlich erzeugten Daten zu unterscheiden. Man kann sich das vorstellen wie ein kreatives Wettrennen zwischen den beiden, bei dem der Generator versucht, den Diskriminator zu täuschen, während dieser sich bemüht, echte von generierten Daten zu unterscheiden. Diese „Konkurrenz“ zwingt den Generator dazu, Daten zu produzieren, die so realistisch wie möglich sind.

Ein praktisches Beispiel: Stellen Sie sich vor, Sie verwenden ein GAN, um täuschend echte Bilder von Menschen zu generieren. Diese Bilder können von solch hoher Qualität sein, dass sie nicht von Fotos echter Personen zu unterscheiden sind, obwohl die dargestellten Personen nicht existieren.

In einfachen Worten bedeutet das, dass GANs eine innovative Methode sind, um Computer dazu zu bringen, Dinge zu erschaffen, die für das menschliche Auge täuschend echt aussehen, indem sie in einem „Wettbewerb“ miteinander stehen. Der Generator versucht, so überzeugend wie möglich zu sein, während der Diskriminator versucht, die „echten“ Dinge von den künstlich erzeugten zu unterscheiden.

Variational Autoencoders (VAEs)

VAEs bestehen aus zwei Hauptkomponenten: dem Encoder und dem Decoder. Der Encoder ist vereinfacht gesagt wie ein Künstler, der ein Foto von einem Gesicht betrachtet und dieses in eine abstrakte Beschreibung übersetzt. Er wandelt die Eingabedaten, beispielsweise ein Gesicht, in einen speziellen numerischen Vektor im sogenannten latenten Raum um. Dieser Vektor ist so etwas wie eine kodierte Version des Gesichts.

Der Decoder ist dann wie ein Maler, der diese abstrakte Beschreibung nimmt und sie wieder in ein Bild, in diesem Fall ein Gesicht, zurückverwandelt. Das Besondere an VAEs ist, dass sie nicht nur ein festes Bild erzeugen, sondern eine ganze Bandbreite von möglichen Bildern im latenten Raum lernen. Das bedeutet, dass für dasselbe Gesicht verschiedene Vektoren im latenten Raum existieren, die unterschiedliche Versionen dieses Gesichts repräsentieren können.

Ein praktisches Beispiel für die Anwendung von VAEs ist die Generierung von Gesichtsbildern. Stellen Sie sich vor, Sie möchten ein Computerprogramm trainieren, um neue Gesichter zu erstellen. Der latente Raum repräsentiert dabei verschiedene Gesichtsmerkmale wie Augenform, Haarfarbe und Gesichtsausdruck. Das trainierte Modell kann dann auf Basis dieser gelernten Merkmale neue, bisher nicht gesehene Gesichter generieren. VAEs ermöglichen also die kreative Erzeugung von vielfältigen und einzigartigen Ausgaben basierend auf den gelernten Wahrscheinlichkeitsverteilungen im latenten Raum.

Transformer-Architekturen

Transformer-Architekturen sind speziell darauf ausgerichtet, Sequenzen von Daten zu verarbeiten. Ein Schlüsselmerkmal dieser Architekturen ist die Verwendung von sogenannten Attention-Mechanismen, die es ermöglichen, sich auf verschiedene Teile einer Eingabesequenz zu konzentrieren. Anders als traditionelle Modelle haben Transformer-Architekturen keine festgelegten Größen für Eingabe oder Ausgabe. Das bedeutet, dass sie flexibel an verschiedene Aufgaben angepasst werden können.

Ein praktisches Beispiel für die Anwendung von Transformer-Architekturen ist das maschinelle Übersetzen, wie es bei Modellen wie „BERT“ (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) der Fall ist. Hierbei kann das System sowohl die vorangehenden als auch die nachfolgenden Teile eines Satzes berücksichtigen, um eine präzisere Übersetzung zu erzeugen. Diese Flexibilität macht Transformer-Architekturen besonders gut geeignet für die Verarbeitung von natürlicher Sprache.

Stellen Sie sich vor, Sie verwenden einen Transformer, um Text von einer Sprache in eine andere zu übersetzen. Anstatt einfach jedes Wort nacheinander zu behandeln, kann der Transformer die Beziehung zwischen den Wörtern verstehen und so kontextsensitivere Übersetzungen liefern. Dies macht sie zu leistungsstarken Werkzeugen für verschiedene Aufgaben, bei denen die Struktur und der Kontext von Sequenzen wichtig sind.

Generative Pre-trained Transformers (GPTs)

GPTs sind eine besondere Art von Transformer-Modellen, die – vereinfacht gesagt – eine Art fortschrittlicher Textgenerator sind. Man kann sie sich vorstellen wie virtuelle Schreibmaschinen, die zuvor auf große Mengen von Textdaten trainiert wurden und dann für verschiedene kreative Aufgaben „eingestellt“ werden können. GPTs zeichnen sich durch ihre Fähigkeit aus, Texte zu erzeugen, die menschenähnlich wirken. Zudem verstehen sie auch den Zusammenhang in längeren Textabschnitten.

Menschen setzen GPT-3 von OpenAI für unterschiedlichste Zwecke ein, wie das automatische Schreiben von Texten, das Erstellen von Computercode oder das Beantworten komplexer Fragen. In der Anwendung wirkt das so, als ob man eine besonders talentierte, textverständige Maschine hat, die Nutzer für jede Aufgabe, die mit einer Textausgabe verbunden ist, einsetzen kann.

Hybride Varianten generativer KI-Architekturen

Hybride Modelle sind eine Art von künstlicher Intelligenz, die verschiedene Bauweisen oder Techniken miteinander kombinieren, um bestimmte Bedürfnisse zu erfüllen. Das bedeutet, dass unterschiedliche KI-Methoden gemeinsam genutzt werden, um die besten Eigenschaften verschiedener Modelle zu vereinen.

Zum Beispiel könnte ein hybrides Modell einen Generator aus einem GAN (Generative Adversarial Network) mit einem Encoder aus einem VAE (Variational Autoencoder) kombinieren. Dadurch kann es realistische Bilder erzeugen und gleichzeitig einen sogenannten latenten Raum nutzen. Dieser latente Raum ermöglicht eine vielfältige Erzeugung von Bildern, indem er verschiedene Merkmale und Stile in den generierten Bildern berücksichtigt.

In einfachen Worten ausgedrückt bedeutet das: Hybride Modelle sind wie Kombinationen aus verschiedenen kreativen Werkzeugen, die zusammenarbeiten, um beeindruckende und vielseitige Ergebnisse zu schaffen.

Generative KI vs. traditionelle KI

Generative KI und traditionelle KI weisen verschiedene Ansätze für die Verarbeitung von Daten und die Lösung von Aufgaben auf. Sie unterscheiden sich dabei vor allem in den folgenden 5 Aspekten:

Ziel der KI

Generative KI: Das Hauptziel generativer KI besteht darin, eigenständig neue Daten oder Inhalte zu erstellen. Sie konzentriert sich auf Kreativität und die Fähigkeit, bisher nicht gesehene Muster zu generieren.

Traditionelle KI: Traditionelle KI hingegen ist oft darauf ausgerichtet, auf vordefinierte Eingaben zu reagieren und spezifische Aufgaben zu erfüllen, ohne zwangsläufig neue Inhalte zu generieren.

Trainingsansatz

Generative KI: Generative Modelle werden oft mit großen Mengen ungelabelter Daten trainiert, um Muster und Strukturen zu lernen, die das KI-Modell dann für die Generierung neuer Daten nutzt.

Traditionelle KI: Traditionelle KI-Modelle erfordern oft gelabelte Daten für das Training. Anwender optimieren sie in der Regel auf spezifische Aufgaben, indem sie Muster in den vorhandenen Daten identifizieren.

Anwendungen

Generative KI: Generative KI-Tools finden Anwendung in der Textgenerierung, Bildgenerierung, Musikkomposition und anderen kreativen Bereichen. Sie eignen sich auch für die Simulation von Daten und Szenarien.

Traditionelle KI: Traditionelle KI wird häufig in Anwendungen eingesetzt, die spezifische Aufgaben erfordern, wie zum Beispiel Klassifikation, Erkennung von Mustern, Entscheidungsfindung und automatisierte Prozesse.

Flexibilität und Kreativität

Generative KI: Generative Modelle sind aufgrund ihrer Fähigkeit, neue Daten zu generieren, flexibler und kreativer. Sie passen sich an verschiedene Anwendungen an und sind nicht auf bestimmte, vordefinierte Aufgaben beschränkt.

Traditionelle KI: Traditionelle Modelle sind in der Regel auf spezifische Aufgaben zugeschnitten. Das bedeutet auch: Sie sind in der Bewältigung neuer oder unvorhergesehener Aufgaben eingeschränkt.

Interaktion mit Daten

Generative KI: Generative KI-Tools interagieren auf eine weniger deterministische Weise mit Daten, da sie neue, relevante Inhalte generieren. Sie sind so in der Lage, unterschiedliche Perspektiven oder Variationen in den erstellten Inhalten zu berücksichtigen.

Traditionelle KI: Traditionelle KI-Algorithmen interagieren in der Regel deterministischer mit Daten und geben vordefinierte Antworten oder Ergebnisse basierend auf den erlernten Mustern aus.

generative ki anwendungsmöglichkeiten

Generative KI – Anwendungsmöglichkeiten

Generative KI tritt in verschiedenen Formen auf, die jeweils auf bestimmte Aufgaben oder Anwendungen ausgerichtet sind. Besonders gängig sind die folgenden AI-Anwendungen:

Generative KI für Text

Textgenerative KI-Modelle sind darauf spezialisiert, menschenähnlichen Text zu erstellen. Sie sind in der Lage, Artikel, Geschichten, Gedichte oder andere schriftliche Inhalte zu generieren. Ein gutes Beispiel ist GPT-3, das aufgrund seines Trainings mit umfangreichen Textdaten menschenähnlichen Text verfasst.

Generative KI für Bilder

KI-Modelle für Bilder sind in der Lage, sowohl bestehende Bilder weiterzuentwickeln als auch gänzlich neue Bilder und Grafiken zu erzeugen. Dabei eignen sich die KI-Algorithmen zum Beispiel für fotorealistische Bilder genauso wie für Kunst und Design. Das Modell DALL-E von OpenAI generiert zum Beispiel Bilder, die auf natürlichsprachlichen Beschreibungen basieren. Es ist beispielsweise in der Lage, Bilder über Prompts wie “ Erstelle ein Bild von einem rosa Elefanten mit Flügeln“ zu erstellen.

Generative KI für Musik

Generative AI für Musik hat die Fähigkeit, autonom Melodien, Harmonien und Rhythmen zu komponieren. Diese Modelle nutzen Anwender zum Beispiel in der Musikproduktion oder der Erstellung von Hintergrundmusik für Videos. Magenta Studio von Google ist ein Beispiel für ein Werkzeug, das KI-Algorithmen verwendet, um neue Melodien und Harmonien zu erstellen.

Generative KI für Übersetzung

Generative AI-Anwendungen eignen sich, um Sprachen zu übersetzen. Diese Modelle verstehen den Kontext einer Sprache und übertragen die Inhalte in eine andere Sprache, während sie den Sinn beibehalten. Google Translate und DeepL verwenden zum Beispiel generative KI-Algorithmen, um automatische Übersetzungen zwischen einer Vielzahl von Sprachen zu ermöglichen.

Generative KI für Gesichter

Modelle zur Gesichtsgenerierung erzeugen realistisch wirkende Gesichter, oft basierend auf bestimmten Parametern oder Merkmalen. Anwender nutzen diese Art der KI unter anderem in der Grafikdesignindustrie, um Avatare zu erstellen. StyleGAN2 ist zum Beispiel ein Modell, das hochwertige, kohärente und realistisch wirkende Gesichtsbilder generiert.

Generative KI – Beispiele aus verschiedenen Branchen

Wie sieht der Einsatz generativer KI-Tools in der Praxis aus? Wir werfen einen Blick auf wichtige Einsatzgebiete in verschiedenen Branchen:

Generative KI im Versicherungswesen

Unternehmen im Versicherungswesen nutzen generative AI, um Prozesse zu automatisieren, Risikobewertungen zu verbessern und den Kundenservice zu stärken. Dabei setzen sie KI-Tools zum Beispiel in diesen Bereichen ein:

Schadenregulierung

Generative Künstliche Intelligenz revolutioniert die Schadenregulierung in der Versicherungsbranche. Dabei automatisiert sie das gesamte Dokumentenmanagement. Die Technologie sammelt und kategorisiert eingehende Dokumente, wie Fotos und Zeugenaussagen, und sorgt so für einen übersichtlichen Zugang zu allen relevanten Informationen.

Darüber hinaus nimmt GenKI eine Schlüsselrolle bei der Schadenprüfung und -bewertung ein.

Algorithmen für maschinelles Lernen analysieren historische Daten, um Schäden genauer zu bewerten. Dabei unterstützen vor allem Bilderkennungsalgorithmen mit Computer Vision die automatische Analyse und Einschätzung von visuellen Schäden.

Dies reduziert die manuelle Überprüfung durch Mitarbeiter erheblich. 

Die KI ist in diesem Kontext auch in der Lage, einen eventuellen Betrug zu erkennen. Durch die Analyse großer Datenmengen identifizieren die Modelle Muster betrügerischen Verhaltens und decken Unregelmäßigkeiten oder verdächtige Aktivitäten auf. Dies ermöglicht Versicherungen, Betrugsfälle frühzeitig zu erkennen und ungerechtfertigte Entschädigungszahlungen zu vermeiden.

Haben Versicherungen einen Schaden bewertet, wickeln sie die Kommunikation mit den Versicherungsnehmern über automatisierte Antwortsysteme, die auf Natural Language Processing (NLP) basieren, ab.

Kunden erhalten so in Echtzeit Informationen über den Status ihrer Schadenregulierung – und Mitarbeiter können sich auf komplexere Anfragen konzentrieren.

Zum Schluss automatisiert GenAI auch den letzten Schritt der Schadenregulierung: die Entschädigungszahlungen. Nach erfolgreicher Klärung eines Schadens veranlassen die KI-Algorithmen die Zahlung automatisch.

Wenn Sie im Detail wissen möchten, wie generative KI-Tools die Schadenregulierung in der Versicherungsbranche effizienter, genauer und fehlerfreier gestalten, lesen Sie unseren ausführlichen Beitrag zum Einsatz von GenAI in der Schadenabwicklung.

Konfuzio unterstützt Unternehmen dabei, den gesamten Prozess der Schadenabwicklung zu automatisieren. Dafür stellt der deutsche Anbieter ein vielseitiges Werkzeug mit generativer KI zur Verfügung, mit dem Versicherungen ohne manuelle Eingriffe Daten, wie aus Schadenmeldungen, Polizeiberichten und Zeugenaussagen, erfassen, organisieren und analysieren.

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Risikobewertung und Underwriting

Generative KI-Modelle tragen dazu bei, die Risikobewertung und den Underwriting-Prozess zu optimieren. Durch die Analyse großer Mengen an Daten führen die Modelle prädiktive Analysen durch, um das Risiko von Policenanträgen zu bewerten und genaue Prämienkalkulationen vorzunehmen.

Personalisierte Versicherungsprodukte

Generative KI-Tools spielen bei der Entwicklung personalisierter Versicherungsprodukte eine wichtige Rolle. Durch die Analyse von Kundendaten und Präferenzen erstellen sie Vorschläge für maßgeschneiderte Policen, die besser auf individuelle Bedürfnisse zugeschnitten sind.

Klima- und Risikomodellierung

Versicherungen nutzen GenAI für die Modellierung von Klimarisiken. Durch die Analyse von historischen Wetterdaten und anderen relevanten Informationen treffen die KI-Modelle Vorhersagen über mögliche Schadensereignisse und unterstützen Versicherungen so bei der Anpassung ihrer Policen.

Generative KI im Marketing

Generative KI im Marketing steigert die Effizienz, personalisiert Inhalte sowie generiert innovative Marketingstrategien. Unternehmen und Agenturen nutzen GenAI dabei konkret in diesen Bereichen:

Content-Erstellung

Unternehmen verwenden generative KI-Tools, um automatisiert Marketinginhalte zu erstellen. Das reicht von der Verfassung von Produktbeschreibungen und Blogposts bis hin zur Generierung von kreativen Bildern und Grafiken. Auf diese Weise sparen sie Zeit und Ressourcen.

Personalisierte Werbung

Mit generativen KI-Modellen setzen Unternehmen personalisierte Werbeanzeigen auf, die auf den individuellen Vorlieben und dem Verhalten der Nutzer basieren. Dies führt zu höheren Conversion Rates, da die Anzeigen besser auf die Bedürfnisse und Interessen der Zielgruppe abgestimmt sind.

Automatisierte E-Mail-Marketing-Kampagnen

Mit KI-Algorithmen generieren Marketing-Abteilungen automatisiert E-Mail-Marketing-Kampagnen. Dies reicht von der Konzeption einer E-Mail-Serie bis zum eigentlichen Inhalt der E-Mail. Auf diese Weise steigt die Wahrscheinlichkeit, dass die Empfänger auf die E-Mail reagieren.

Sentimentanalyse in sozialen Medien

Generative KI nutzt Sentimentanalyse-Algorithmen, um die Stimmung und Meinungen in sozialen Medien zu verstehen. Marketer nutzen diese Erkenntnisse, um ihre Marketingstrategien anzupassen, auf Trends zu reagieren und gezielte Kampagnen durchzuführen.

Automatisierte Übersetzungen für internationale Märkte

GenAI, insbesondere Transformer-Modelle, übersetzen automatisiert Marketinginhalte in verschiedene Sprachen. Dies ist besonders nützlich für Unternehmen, die auf internationalen Märkten agieren und ihre Botschaften lokalisiert übermitteln möchten.

Generative KI in der Industrie

Generative KI in der Industrie trägt dazu bei, die Effizienz, Innovation und Wettbewerbsfähigkeit zu steigern. Unternehmen setzen die Technologie dabei unter anderem für folgende Felder ein:

Produkt- und Prototypenentwicklung

Unternehmen nutzen generative KI, um innovative Designs und Prototypen für Produkte zu erstellen. Dies beschleunigt den Entwicklungsprozess und ermöglicht eine schnelle Überprüfung verschiedener Designoptionen.

Automatisierte Fertigung und Qualitätskontrolle

Unternehmen setzen generative KI-Modelle in der Fertigung ein, um automatisch effiziente Produktionsprozesse zu generieren. Darüber hinaus helfen sie bei der Qualitätssicherung durch die Erkennung von Mängeln oder Abweichungen in Echtzeit.

Supply Chain-Optimierung

In der Lieferkette findet Generative KI zur Vorhersage von Nachfrage, Optimierung von Lagerbeständen und zur effizienten Routenplanung für den Transport Anwendung. Dies trägt dazu bei, Ressourcen zu sparen und den gesamten Lieferkettenprozess zu verbessern.

Robotik und Automatisierung

Generative Modelle unterstützen Robotik und Automatisierung, indem sie die Bewegungen von Robotern optimieren und komplexe Aufgaben automatisieren. Dies ist besonders nützlich in Bereichen wie der Montage und Logistik.

Energieeffizienz und Ressourcenmanagement

Generative KI-Tools tragen dazu bei, den Energieverbrauch in Produktionsanlagen zu optimieren. Durch die Analyse von Datenströmen und die Vorhersage von Energiebedarf verbessern Unternehmen so ihre Ressourceneffizienz.

Personalisierte Fertigung

Generative KI ermöglicht die personalisierte Fertigung von Produkten. Beispielsweise produzieren Hersteller so maßgeschneiderte Produkte, von Schuhen bis hin zu medizinischen Implantaten, basierend auf individuellen Anforderungen und Präferenzen.

Predictive Maintenance

Durch die Analyse von Sensordaten ist generative künstliche Intelligenz in der Lage, Wartungsbedarf in Industrieanlagen vorherzusagen. Dies hilft, ungeplante Ausfallzeiten zu minimieren und die Lebensdauer von Maschinen zu verlängern.

Generative KI im Gesundheitswesen

Im Gesundheitswesen trägt GenAI zur Verbesserung von Diagnose, Therapie, Forschung und Patientenversorgung bei. Krankenhäuser, Kliniken und Praxen nutzen die KI-Algorithmen dabei zum Beispiel in diesen Bereichen:

Bildgebung und Diagnose

Generative KI-Modelle werden in der medizinischen Bildgebung eingesetzt, um hochauflösende Bilder zu generieren oder vorhandene Bilder zu verbessern. Sie helfen auch bei der automatisierten Diagnose von Bildern, indem sie Muster in medizinischen Bildern erkennen. 

Krankenhäuser verwenden zum Beispiel ein GAN dazu, um realistische CT- oder MRT-Bilder zu generieren, die sie für das Training von Bilderkennungsmodellen zur automatisierten Tumorerkennung nutzen.

Medikamentenentwicklung und Molekulargraph-Generierung

AI-Anwendungen unterstützen die Entdeckung neuer Medikamente, indem sie Molekulargraphen erstellen und virtuelle Moleküle generieren. Dies beschleunigt den Prozess der Identifizierung potenzieller Wirkstoffe. 

Kliniken nutzen die KI beispielsweise zur Vorhersage von Molekülstrukturen, um potenzielle Medikamente zu identifizieren, die bestimmte Krankheiten oder Viren bekämpfen könnten.

Patientenspezifische Behandlungspläne

Praxen verwenden generative KI-Modelle, um personalisierte Behandlungspläne basierend auf individuellen Patientendaten zu erstellen. Dies verbessert die Präzision der Therapie und reduziert unerwünschte Nebenwirkungen. 

So hilft GenAI zum Beispiel, auf Grundlage von genetischen Informationen, Krankengeschichte und anderen Daten personalisierte Empfehlungen für die Behandlung von Krebserkrankungen zu generieren.

Textanalyse für die Krankengeschichte

Generative künstliche Intelligenz führt Textanalysen für die Extraktion von Informationen aus medizinischen Berichten und Krankengeschichten durch. Dies erleichtert die automatisierte Erfassung und Organisation von Patientendaten. Dabei analysiert die Technologie zum Beispiel automatisch Berichte von Arztkonsultationen und extrahiert relevante Informationen wie Symptome und Diagnosen.

Krankheitsmodellierung und Prognose

Generative AI unterstützt die Modellierung von Krankheitsverläufen und die Vorhersage von Patientenprognosen. Dies ermöglicht eine bessere Planung der Versorgung und Interventionen. Krankenhäuser trainieren die Modelle zum Beispiel auf historische Patientendaten, um Krankheitsverläufe zu simulieren und mögliche Entwicklungen vorherzusagen, was Ärzten bei der Entscheidungsfindung hilft.

Forschung und Genomanalyse

Generative KI ermöglicht in der Genomanalyse die Identifizierung genetischer Marker für Krankheiten. Dies trägt zu Fortschritten in der personalisierten Medizin bei. Die KI-Algorithmen analysieren dabei beispielsweise genetische Daten, um mögliche genetische Risikofaktoren für bestimmte Krankheiten zu identifizieren und so personalisierte präventive Maßnahmen zu unterstützen.

Generative KI in der Finanzbranche

Generative KI hat im Finanzwesen verschiedene Anwendungen, die von Risikomanagement bis hin zur Verbesserung von Kundenerfahrungen reichen. Klassische Einsatzgebiete sind diese:

Betrugsprävention

Finanzinstitute nutzen generative KI, um betrügerische Aktivitäten zu erkennen. Dabei identifiziert die KI Muster und Anomalien in den Transaktionsdaten. Die Algorithmen sind aufgrund ihres Trainings auf umfangreichen Datensätzen in der Lage, verdächtige Aktivitäten herausfiltern und so die Betrugsprävention zu verbessern.

Kreditrisikobewertung

Generative KI kann dazu verwendet werden, Kreditrisiken besser zu bewerten, indem sie auf umfangreichen Daten basierende Modelle erstellt. Dies ermöglicht es Finanzinstituten, genauere Kreditentscheidungen zu treffen und das Ausfallrisiko zu minimieren. Banken nutzen generative Modelle unter anderem, um Kreditbewertungen zu verfeinern, indem sie zusätzliche Datenquellen integrieren und so eine genauere Vorstellung von der Kreditwürdigkeit eines Antragstellers erhalten.

Automatisierte Kundenbetreuung

GenKI kommt für die automatisierte Kundenbetreuung zum Einsatz. Die KI-Systeme erklären dabei zum Beispiel komplexe Finanzkonzepte, überprüfen Transaktionshistorien und bearbeiten allgemeine Kundenanfragen. In der Praxis nutzen Banken unter anderem einen generativen Chatbot, um Kundenanfragen zu verstehen und zu beantworten, Transaktionen zu überprüfen oder sogar eine einfache Finanzberatung zu bieten.

Portfoliooptimierung

Generative KI-Tools helfen bei der Optimierung von Anlageportfolios, indem sie Marktanalysen durchführen, historische Daten untersuchen und Prognosen für zukünftige Entwicklungen erstellen. Dies unterstützt Finanzberater bei fundierten Anlageentscheidungen. 

Ein Praxisbeispiel: Ein Investmentunternehmen verwendet generative Modelle, um verschiedene Anlagemöglichkeiten zu simulieren und optimale Portfolios zu erstellen, die auf den individuellen Zielen und Risikobereitschaften der Anleger basieren.

Finanzielle Textanalyse

GenAI unterstützt Banken bei der Analyse von Finanznachrichten, Berichten und anderen textbasierten Informationen. Sie hilft, relevante Informationen zu extrahieren, Stimmungen zu bewerten und so bei Entscheidungen im Handel oder bei Investitionen zu unterstützen. 

In der Praxis nutzt beispielsweise ein Hedgefonds generative Modelle, um Finanznachrichten automatisch zu analysieren und aufgrund dieser Analysen schneller auf Markttrends oder -risiken zu reagieren.

generative ki vorteile

Generative KI – Vorteile 

Generative KI bietet Unternehmen eine Vielzahl von Vorteilen, von denen nahezu alle Geschäftsbereiche profitieren. Grundsätzlich erzeugt die Technologie dabei diese Benefits:

Innovationsförderung

Generative KI ermöglicht es Unternehmen, kreative und innovative Lösungen zu entwickeln. Die Fähigkeit, neue Daten, Inhalte oder Modelle zu generieren, fördert den Innovationsprozess und eröffnet neue Möglichkeiten für Produkte und Dienstleistungen.

Effizienzsteigerung

Durch die Automatisierung von kreativen Prozessen steigert generative AI die Effizienz in verschiedenen Geschäftsbereichen. Die automatische Generierung von Inhalten, Designs oder anderen kreativen Elementen reduziert den manuellen Arbeitsaufwand und beschleunigt die Produktionszeiten.

Personalisierung von Angeboten

Generative KI ermöglicht die Personalisierung von Angeboten und Inhalten. Unternehmen erstellen so zum Beispiel personalisierte Marketingmaterialien oder Empfehlungen, indem sie über KI-Algorithmen auf individuelle Präferenzen reagieren.

Kosteneffizienz

Die Automatisierung von Prozessen durch generative KI-Tools führt zu Kosteneinsparungen. Durch die Reduzierung des manuellen Aufwands bei der Erstellung von Inhalten oder der Analyse von Daten arbeiten Unternehmen effizienter und sparen Ressourcen ein.

Flexibilität und Anpassungsfähigkeit

Generative KI-Modelle sind flexibel einsetzbar und für verschiedene Aufgaben und Anwendungen anpassbar. Dies ermöglicht es Unternehmen, auf sich ändernde Anforderungen und Marktbedingungen zu reagieren.

Verbesserung der Entscheidungsfindung

Die Analyse und Generierung von umfangreichen Daten tragen dazu bei, fundiertere Entscheidungen zu treffen. Denn: Unternehmen können auf genauere Vorhersagen, bessere Erkenntnisse aus großen Datensätzen und optimierte Datenanalysen zugreifen.

Höhere Verfügbarkeit von Ressourcen

Generative KI optimiert die Verfügbarkeit von Ressourcen, indem sie repetitive oder zeitintensive Aufgaben automatisiert. Dies ermöglicht es Mitarbeitern, ihre Zeit auf anspruchsvollere Aufgaben zu konzentrieren, die menschliche Kreativität und Urteilsvermögen erfordern.

Wettbewerbsvorteil

Unterm Strich sorgt GenAI dafür, dass sich Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil verschaffen. Die Fähigkeit, innovative Produkte und personalisierte Dienstleistungen anzubieten sowie über effiziente Prozesse zu verfügen, trägt entscheidend dazu bei, sich von Mitbewerbern abzuheben.

Generative KI – Risiken und Herausforderungen

Generative KI bietet zwar viele Vorteile, birgt jedoch auch Herausforderungen und Risiken, die Unternehmen sorgfältig berücksichtigen sollten. Zu den wichtigsten zählen dabei diese:

Bias und Fairness

Generative Modelle können Vorurteile in den Trainingsdaten aufnehmen und diese in den generierten Inhalten widerspiegeln. Das bedeutet: Wenn die Trainingsdaten nicht ausgewogen oder repräsentativ sind, können generative Modelle dazu neigen, stereotype oder diskriminierende Inhalte zu produzieren.

Ethik und Missbrauch

Anwender könnten generative KI-Tools für missbräuchliche Zwecke nutzen, wie die Erstellung gefälschter Inhalte, Deep Fakes oder anderer manipulierter Medien. Das kann zu Vertrauensverlust, Desinformation und rechtlichen Konsequenzen führen.

Datenschutz und Sicherheit

Generative Modelle können sensible Informationen aus den Trainingsdaten lernen und unbeabsichtigt in den generierten Inhalten preisgeben. Die ungewollte Offenlegung von persönlichen oder vertraulichen Informationen könnte zu Datenschutzverletzungen führen und das Vertrauen der Nutzer in die Anwendungen gefährden.

Mangelnde Transparenz und Interpretierbarkeit

Generative KI-Modelle, insbesondere tiefe neuronale Netze, sind oft schwer interpretierbar. Das bedeutet, dass es schwierig sein kann, nachzuvollziehen, wie sie zu bestimmten Entscheidungen oder generierten Inhalten gelangen. Der Mangel an Transparenz beeinträchtigt das Verständnis für die Funktionsweise der KI und schränkt die Fähigkeit zur Fehlerbehebung und Verantwortlichkeit ein.

Regulatorische Herausforderungen

Es gibt noch keine klaren und einheitlichen regulatorischen Richtlinien für den Einsatz von generativer KI, insbesondere in Bereichen wie Medien, Gesundheitswesen und Finanzen. Unternehmen können daher mit Unsicherheit bezüglich rechtlicher Rahmenbedingungen konfrontiert werden, aus denen sich rechtliche Probleme entwickeln – insbesondere, wenn Unternehmen und öffentliche Einrichtungen generative Modelle für sensible Anwendungen verwenden.

Aktuelle Trends von GenAI

Die Welt von GenAI entwickelt sich ständig weiter. Derzeit gib mehrere aktuelle Trends, die die Forschung und Anwendung dieser Technologie prägen:

Verbesserung von GANs

Obwohl die Einführung von GANs bereits viele Jahre zurückliegt, bilden sie nach wie vor einen wichtigen Bereich generativer KI. Der Fokus heute liegt auf der Verbesserung der Stabilität, Trainingsgeschwindigkeit und Kontrolle über die generierten Ergebnisse. Dabei erforschen Anwender neue Architekturen und Trainingsstrategien, um GANs effektiver und vielseitiger zu machen.

Transfer Learning in generativen Modellen

Transfer Learning ist eine Technik im Bereich des maschinellen Lernens, bei der ein Modell auf einer bestimmten Aufgabe trainiert wird und dann das gelernte Wissen auf eine andere, verwandte Aufgabe übertragen wird. Der Hauptgedanke hinter Transfer Learning ist, dass ein Modell, das auf einer Aufgabe gut funktioniert hat, dieses Wissen nutzen kann, um die Leistung auf einer neuen, ähnlichen Aufgabe zu verbessern. Heute wird die Technologie verstärkt auf generative Modelle angewendet. Dabei werden die Modelle auf großen, allgemeinen Datensätzen vortrainiert und dann für spezifische Aufgaben oder Domänen feinabgestimmt, um die Effizienz und Leistung zu steigern.

Multimodale Generative Modelle

Der Trend geht zunehmend zu Modellen, die in der Lage sind, mehrere Modalitäten wie Text, Bild und Ton zu verarbeiten. Dies ermöglicht fortschrittlichere Anwendungen, bei denen verschiedene Arten von Daten miteinander interagieren.

Kontrollierbare Generierung

Die Fähigkeit, generierte Inhalte besser zu kontrollieren, ist ein wichtiger Fokus. Forscher arbeiten daran, generative Modelle so zu gestalten, dass sie spezifische Eigenschaften oder Stile in den erstellten Inhalten steuern können, um den Anwendern mehr Kontrolle zu ermöglichen.

Ethik und Bias-Bewusstsein

Mit dem wachsenden Einfluss generativer KI in verschiedenen Bereichen steigt auch das Bewusstsein für ethische Fragen und mögliche Bias-Probleme. Forscher und Entwickler setzen sich verstärkt mit der Verantwortung auseinander, um sicherzustellen, dass generative Modelle fair und ethisch einwandfrei sind.

Nutzen Sie das Potenzial generativer KI – mit Konfuzio

Konfuzio bietet innovative Lösungen für die Automatisierung und Optimierung von Unternehmensprozessen. Dafür verfügt der deutsche Anbieter über fortschrittliche Generative KI-Technologien, mit denen Unternehmen wichtige Erkenntnisse aus Daten ableiten und darauf basierend fundierte Entscheidungen für ihr Business treffen können.

Dabei ist Konfuzio auf die Klassifizierung, Bearbeitung, Analyse und Auswertung von Daten in unstrukturierten Dokumenten wie Rechnungen, Bestellungen und Formularen spezialisiert. Dafür verfügt die Anwendung über richtungsweisende KI-Technologien wie Optical Character Recognition (OCR), Natural Language Processing (NLP), Computer Vision und Machine Learning und hat diese auf mehr als 100.000 Dokumente trainiert.

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