Generative KI (GenAI)
KI, die neue Inhalte erstellt – Texte, Bilder, Code und mehr.
Erklärung
Generative KI bezeichnet Systeme, die neue Inhalte erzeugen können, anstatt nur bestehende Daten zu analysieren. Dazu gehören Modelle wie ChatGPT, DALL-E oder Claude.
So funktioniert's
GenAI-Modelle lernen die Struktur und Muster aus Trainingsdaten und können dann ähnliche, aber neue Inhalte generieren – Wort für Wort, Pixel für Pixel.
Praxisbeispiel
Automatische Texterstellung für Marketing, Code-Generierung, Zusammenfassungen von Dokumenten oder Bild-Erstellung.
Warum es wichtig ist
GenAI hat KI für Millionen von Nutzern zugänglich gemacht und ermöglicht völlig neue Arten der Automatisierung.
Generative KI vs. klassische KI: Was ist der Unterschied?
Klassische KI, oft auch analytische KI genannt, bewertet und ordnet vorhandene Daten ein: Sie erkennt Betrug, sagt Nachfrage voraus oder sortiert E-Mails. Generative KI erzeugt dagegen neue Inhalte, die es vorher nicht gab: Texte, Bilder, Code, Audio oder Video. Grundlage sind große Modelle, die Muster in riesigen Datenmengen gelernt haben, bei Text die LLMs.
In der Praxis verschwimmt die Grenze. Ein LLM kann auch klassifizieren, extrahieren oder bewerten, oft ohne eigenes Training, nur mit einem guten Prompt. Genau das macht generative KI für Unternehmen so vielseitig: Viele Aufgaben, für die früher ein eigenes ML-Projekt nötig war, lassen sich heute mit einem vortrainierten Modell lösen.
Wo generative KI im Unternehmen trägt und wo nicht
Gut geeignet ist generative KI für Entwürfe, Zusammenfassungen, Übersetzungen, das Auslesen unstrukturierter Dokumente, Antworten auf Basis interner Unterlagen und die Softwareentwicklung. Schwächen hat sie bei exakten Berechnungen, bei Fakten ohne Quelle (Halluzinationen) und überall dort, wo ein Fehler teuer ist und niemand das Ergebnis prüft.
Bewährt hat sich, generative KI nicht als Ersatz für Fachleute zu verstehen, sondern als Beschleuniger mit Prüfschritt. Je nach Aufgabe reicht ein Assistent, ein RAG-System mit Firmenwissen oder ein Agent, der Aufgaben ausführt.
Häufige Fragen
Welche Beispiele für generative KI gibt es?
Bekannte Beispiele sind ChatGPT, Claude und Gemini für Text, Midjourney und DALL-E für Bilder sowie Coding-Assistenten wie GitHub Copilot oder Cursor.
Ist generative KI im Unternehmen datenschutzkonform nutzbar?
Ja, mit passenden Rahmenbedingungen: Business-Verträge mit Auftragsverarbeitung, Datenverarbeitung in der EU oder lokale Modelle, klare Regeln, welche Daten eingegeben werden dürfen, und geschulte Mitarbeitende.
Was kostet generative KI?
Die Spanne ist groß. Chat-Lizenzen für Unternehmen kosten meist einen niedrigen zweistelligen Betrag pro Nutzer und Monat. Eigene Anwendungen verursachen Entwicklungskosten und nutzungsabhängige Kosten pro Token, die bei gutem Aufbau oft überschaubar bleiben.