Was KI und GenAI „können“
Die oben skizzierten Anwendungsfälle sind nur ein kleiner Ausschnitt des Potenzials von KI und GenAI. Diese Technologien können sehen, hören, sprechen, malen, übersetzen, schreiben, analysieren, simulieren, erkennen, vorhersagen, planen und optimieren. Sie finden die sprichwörtliche Nadel im Heuhaufen: Sei es das eine fehlerhafte Bauteil unter Tausenden perfekten oder die kleine Zielgruppe in einem Markt mit Millionen Menschen.
Blick unter die Haube
Der Erfolg moderner KI-Systeme basiert auf einer breiten Palette an Technologien. Maschinelles Lernen – sowohl überwacht als auch unüberwacht – bildet die Grundlage vieler Anwendungen. Techniken wie Entscheidungsbäume, neuronale Netze oder fortgeschrittene Reinforcement-Learning-Ansätze ermöglichen es, präzise Vorhersagen zu treffen und komplexe Muster in Daten zu erkennen. Doch KI beschränkt sich nicht auf Analysen: Sie unterstützt Entscheidungsfindungen in Echtzeit, optimiert Prozesse und eröffnet neue Möglichkeiten der Automatisierung.
Überall, wo große Datenmengen verarbeitet und schnelle Entscheidungen getroffen werden müssen, zeigt KI ihr Potenzial.
Was GenAI besonders macht
GenAI ist eine spezialisierte Form der KI, die sich auf die Generierung neuer Inhalte konzentriert. Diese können Texte, Bilder, Sounds oder Videos umfassen. Im Unterschied zu klassischen KI-Anwendungen geht es bei GenAI nicht nur darum, bestehende Daten zu analysieren, sondern neue, originell wirkende Inhalte zu erstellen.
Die technologische Basis von GenAI bilden große Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) wie GPT, die aus umfangreichen Datensätzen Muster erkennen und dieses Wissen nutzen, um realistische, kontextbezogene Inhalte zu generieren.
Ergänzend kommen spezialisierte Technologien wie Retrieval-Augmented Generation (RAG)
zum Einsatz, die generative KI mit spezifischen Datenquellen verbinden. Dadurch kann GenAI unternehmensrelevante Inhalte erstellen, die direkt auf internen Informationen basieren, etwa aus Wissensdatenbanken oder Dokumentenspeichern.
GenAI ist vor allem in Szenarien gefragt, bei denen Kreativität, Variabilität und Individualisierung eine Rolle spielen. Beispiele sind Marketingkampagnen, personalisierte Kundenkommunikation, die Generierung visueller Inhalte oder die Unterstützung von Entwicklerteams.
Der Unterschied im Business-Kontext
Oft verschwimmen die Begriffe KI und GenAI, doch für den Erfolg eines Projekts ist eine klare Unterscheidung entscheidend. Während klassische KI datengetriebene Muster erkennt und analysiert, liegt der Fokus von GenAI auf der Generierung neuer Inhalte. Technologien wie RAG machen GenAI dabei besonders wertvoll, indem sie externe und interne Datenquellen dynamisch einbinden, um geschäftsrelevante Ergebnisse zu liefern.
Ein Beispiel:
Eine klassische KI erkennt mittels Mustererkennung ungewöhnliche Transaktionen in den Geldströmen eines Finanzinstituts.
Eine GenAI-Anwendung mit RAG-Technologie erstellt realistische Betrugsszenarien basierend auf internen Daten, um Sicherheitsprotokolle zu testen und zu verbessern.
Was wirklich zählt
Am Ende stellt sich weniger die Frage, ob es sich um KI oder GenAI handelt. Wichtiger ist: Funktioniert die Technologie im Alltag? Stiftet sie einen echten Nutzen?
Für Unternehmen liegt der Schlüssel im richtigen Einsatz dieser Technologien – mit einer klaren Strategie, passenden Datenquellen und der richtigen Infrastruktur.
GenAI, insbesondere in Kombination mit RAG, eröffnet neue Dimensionen der Effizienz und Individualisierung. In Kombination mit klassischen KI-Anwendungen entstehen so Lösungen, die nicht nur innovativ, sondern auch praktisch und nachhaltig wertschöpfend sind.
