Was ist Generative KI?

Generative KI erzeugt aus bestehenden Informationen wie Texte, Bilder oder Audiodateien neue Inhalte. Neuronale Netze erkennen dabei antrainierte Muster in den Daten und können darauf basierend die bestehenden Informationen erweitern oder neue Inhalte in anderer Form generieren.  

Wo kommt Generative KI zum Einsatz?

Es gibt viele Bereiche, in denen Generative KI genutzt wird. Zu diesen Bereichen gehören vor allem:

• Kunst und Design: Generative KI kann kreative Arbeiten durchführen und Bilder, Designs sowie Zeichnungen erzeugen. 2022 hat eine KI generiertes Gemälde erstmalig einen Kunstwettbewerb gewonnen
• Marketing und Contenterstellung: Generative KI kann in Form von KI Text Generatoren dabei helfen, Texte bis zu 10x schneller zu generieren. Dabei werden durch Eingabe von Informationen längere Texte erzeugt, die eine gewünschte Tonalität beachten und auf eine bestimmte Zielgruppe ausgerichtet sein können. Damit können z.B. Marketingkampagnen einfacher und schneller umgesetzt werden.
• Sprach- und Audioerzeugung: Generative KI-Modelle können aus Texten, Sprache, Übersetzungen und Audiodateien generieren. 
• Datenanalyse: Mit generativer KI können fehlende Daten generiert werden.

Chancen, die durch Generative KI entstehen

Der vielseitige Einsatz von generativer KI führt zu umfangreichen Chancen. Zu den zentralen Chancen gehören:

• Kreativität: Innerhalb des kreativen Prozesses kann Generative KI dabei helfen, neue Ansätze zu entwickeln.
• Personalisierung: Im Vertrieb und im Marketing hilft KI dabei, Inhalte besser auf die Zielgruppe abzustimmen. Das führt zu einem verbesserten Erlebnis im Kaufprozess.
• Effizienz: Operative Prozesse können effizienter gestaltet werden, da Generative KI Arbeit abnehmen kann.

Weitere Vor- und Nachteile findest du in diesem Blogbeitrag.

Wie funktioniert Generative KI?

Generative KI basiert auf neuronalen Netzen. Diese werden trainiert, Muster in Daten zu erkennen und zu verstehen. Das Training erfolgt durch das Feedforward-Prinzip. 

Basierend auf den erlernten Mustern, können dann neue Inhalte erzeugt werden. Ein Beispiel für Generative KI sind Generative Adversarial Networks (GANs), bei denen zwei neuronale Netze gegeneinander trainiert werden. Das eine Netz generiert Inhalte und das andere versucht zu erkennen, ob es sich um echte oder generierte Inhalte handelt. So verbessern sich die neuronalen Netze gegenseitig.