Generative KI für Unternehmen – Chancen, Anwendungen und Leitlinien

Inhalt

• Was ist generative KI?
• Gibt es Alternativen zu Chat GPT?
• Welche Potenziale bietet generative KI für Unternehmen?
• Worauf müssen Sie bei der Nutzung achten?
• Regeln für den Umgang mit generativer KI
• Generative KI richtig nutzen
• Erfolgreich Prompten: Bessere Ergebnisse und mehr Zeitersparnis
• FAQ rund um generative KIs wie Chat GPT
• IHK-Webinarreihen zu Künstlicher Intelligenz
  

Was ist generative KI?

Generative Künstliche Intelligenz (KI) bezeichnet Systeme, die eigenständig neue Inhalte erstellen können. Dazu gehören Texte, Bilder, Videos, Musik oder sogar Softwarecode. Grundlage dafür sind große Sprach- und Bildmodelle, die auf riesigen Datenmengen trainiert wurden und Muster darin erkennen. Anders als klassische KI, die primär analysiert oder vorhersagt, erzeugt generative KI neue Inhalte und eröffnet so völlig neue Möglichkeiten für die Unternehmenspraxis.

Das bekannteste Beispiel für Generative KI ist ChatGPT (Chatbot Generative Pre-trained Transformer). Nutzer können mit dem Programm, ähnlich wie bei einem Chat mit einem Menschen, in natürlicher Sprache kommunizieren. Chatbots, die z. B. auf Unternehmenswebseiten Teile des Kundendienstes automatisiert übernehmen, gibt es schon länger. Das Besondere an ChatGPT und anderen KI-Lösungen wie bspw. Googles Gemini oder Microsofts Copolit ist, dass die KI nicht auf bestimmte Themenbereiche oder Sprachen begrenzt ist. Somit bekommen Nutzer keine vorgefertigten Antworten ausgeliefert, stattdessen wird jede Antwort individuell generiert. Die speziell trainierte KI lernt mit jeder Interaktion weiter.

Wie nutzen Interessierte ChatGPT?

Die Nutzung von ChatGPT ist denkbar einfach. Der Chatbot arbeitet sprach- und textbasiert. Daher benötigen Sie für die Kommunikation weder IT-Kenntnisse, noch ist eine spezielle Programmiersprache vonnöten. Nach der einmaligen Registrierung stellen Sie Ihre Anfragen so, wie Sie mit einem anderen Menschen sprechen würden. Es ist nicht erforderlich, ChatGPT auf eine bestimmte Sprache einzustellen. Die KI wurde zwar ursprünglich in englischer Sprache trainiert und erzielt dort die besten Ergebnisse, aber auch andere Sprachen wie Deutsch funktionieren problemlos. Die Software antwortet automatisch in der Sprache, in der Sie Ihre Frage oder Aufgabe formulieren.

Wie kann generative KI genutzt werden?

Die Nutzung von Lösungen der generativen KI ist einfach. Der Chatbot arbeitet sprach- und textbasiert. Daher benötigen Sie für die Kommunikation weder IT-Kenntnisse, noch ist eine spezielle Programmiersprache vonnöten. Diese meisten Dienste setzen eine einmalige Registrierung voraus, ehe Sie Ihre Anfragen an die KI stellen können. Es ist nicht erforderlich, eine bestimmte Sprache voreinzustellen, allerdings wurden die meisten Lösungen in englischer Sprache trainiert und erzielen dort die besten Ergebnisse - aber auch andere Sprachen wie Deutsch funktionieren problemlos. Die Software antwortet automatisch in der Sprache, in der Sie Ihre Frage oder Aufgabe formulieren.

Wie funktioniert generative KI?

Generative KI kombiniert maschinelles Lernen mit neuronalen Netzen. Neuronale Netzwerke sind mathematische Modelle, die von biologischen neuronalen Netzen inspiriert sind. Sie bestehen aus künstlichen Neuronen, die Informationen verarbeiten und über gewichtete Verbindungen miteinander kommunizieren. Durch Training mit Beispieldaten können neuronale Netzwerke komplexe Muster erkennen und Vorhersagen oder Entscheidungen treffen. Durch diese Kombination ist generative KI in der Lage, auf Fragen und Anweisungen ähnlich wie ein Mensch zu reagieren. Das funktioniert so:

• Sie geben Ihre Frage oder Anweisung in das Dialogfeld ein, dabei kommunizieren Sie ganz natürlich wie mit einem Kollegen oder Kundendienstmitarbeiter.
• Das System analysiert die Eingabe, meist als Frage oder Anweisung formuliert, und extrahiert die relevanten Informationen.
• Dazu greift es auf den riesigen Trainingsdatensatz, sein neuronales Netzwerk sowie auf Daten aus dem Internet zurück.
• Dann generiert es eine Antwort, die sich wie der Chat mit einem anderen Menschen liest.

Dabei kann es zu Fehlern kommen, und nicht alle von der KI ausgegebenen Daten oder Fakten müssen stimmen. Wichtig: Generative KIist keine Suchmaschine. Das System greift auf vorhandene Datensätze zurück und zieht daraus Schlüsse und Vergleiche.

Wie wurde generative KI trainiert?

Im Prinzip begann die Entwicklung von Sprachmodellen schon vor Jahrzehnten. Die Funktionsweise ist dabei ähnlich wie bei der T9-Texterkennung, die Sie vom Smartphone kennen: Die KI versucht vorherzusagen, welchen Textbaustein Sie als nächsten eingeben möchten, und schlägt die wahrscheinlichste Lösung vor.

• Für das Training erhält das System massenhaft Texte.
• Diese Textgrundlagen helfen ihm, die richtigen Vorhersagen zu treffen, um Texte zu vervollständigen.
• Ein einfaches Beispiel wäre der Teilsatz: „Der Schnee auf der Straße ist …“
• Die wahrscheinlichste Fortsetzung wäre weiß, aber auch gelb, grau oder braun wären denkbar.

Dieses „Verhalten“ stellt die Grundfunktion von Chat-Modellen nach dem GPT-Standard dar. Das System versucht, einen Text zu vervollständigen bzw. mit zusätzlichen, voraussichtlich relevanten Informationen zu ergänzen. Es ist sich nicht bewusst, dass es z. B. auf die Frage im Dialogfeld „Wie viele Bundesländer hat Deutschland?“ im nächsten Feld eine Antwort formuliert. Dazu fehlt ihm das Bewusstsein. Es versucht lediglich, den Text zu vervollständigen. Und das tut es – auch, wenn es keine richtige Antwort gibt.

Verschiedene KI-Modelle nutzen ein festes vortrainiertes Wissensfundament, das aus den Trainingsdaten bis zu einem bestimmten Zeitpunkt stammt. Das heißt, ohne zusätzliche Hilfe wissen die KI-Modelle nichts über Ereignisse, Entwicklungen oder Inhalte, die danach passiert sind. Die Online-Suche ergänzt dieses statische Wissen in mehreren Punkten, wie Aktualität, Spezifität und Nischenthemen. Auch für ein Gegenprüfen auf Aktualität der vorhandenen Daten kann die automatische Online-Suche unterstützen.

Kostet die Nutzung von generativer KI etwas?

Es gibt zahlreiche frei zugängliche Tools und Plattformen, die generative KI anbieten. Diese eignen sich vor allem für erste Tests und ermöglichen einen schnellen Einstieg ohne Investitionen. Durch die fehlende Vertragsbindung und keine Lizenzgebühren fallen die Hürden sehr gering aus.

Allerdings sind die kostenfreien Angebote in der Regel auch mit klaren Einschränkungen verbunden. Darunter fällt eine begrenzte Nutzung (z. B. Limits bei Anfragen oder Wartezeiten zu Zeiten mit vielen Nutzern), eine geringere Funktionstiefe (z. B. eingeschränkte API-Zugriffe, weniger Anpassungsmöglichkeiten), Datenschutzrisiken – da bei kostenfreien Tools die Hoheit über die Daten oft nicht eindeutig geregelt ist sowie eine fehlende Garantie auf Stabilität oder Support – was im professionellen Umfeld schnell zum Problem werden kann.

Bezahlmodelle für Generative KI unterscheiden sich je nach Anbieter. Häufig basieren sie auf Nutzungsvolumen (z. B. Anzahl der Anfragen) oder Lizenzmodellen. Für Unternehmen ergeben sich dabei klare Vorteile, wie die Verlässlichkeit & Skalierbarkeit (zugesicherte Verfügbarkeit, auch bei hohem Anfragevolumen), Datensicherheit & Compliance (oft Hosting in zertifizierten Rechenzentren), individueller Anpassung (Integration in bestehende Systeme, Training auf firmeneigene Daten) und Support & Service-Level-Agreements (SLAs) – schnelle Hilfe bei Problemen.

Ein kurzer Erklärfilm zu Generativer KI

Die Plattform Lernende Systeme ist ein vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) im Jahr 2017 initiiertes und bei acatech – Deutsche Akademie der Technikwissenschaften angesiedeltes bundesweites Netzwerk aus KI-Expertinnen und -Experten mit knapp 200 hochrangigen und ehrenamtlich tätigen Mitgliedern aus Wissenschaft, Wirtschaft und Gesellschaft. Ziel der Plattform ist es, den interdisziplinären Austausch sowie den gesellschaftlichen Dialog zu Entwicklung und Einsatz von KI-Systemen zu fördern. Um das Thema Generative KI in die Breite zu tragen, wurde dafür ein Erklärfilm erstellt, der über die Technologie in unter 5 Minuten informiert: Generative KI – Alleskönner der Künstlichen Intelligenz?

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Gibt es Alternativen zu Chat GPT?

ChatGPT zählt zu den bekanntesten und meistgenutzten Lösungen der generativen KI und kann auch sehr gut Deutsch, aber da die Ursprungssprache Englisch ist, bieten sich für den deutschsprachigen Raum oder für spezielle Anwendungen Alternativen an. Einen ersten Überblick über alternative KI-Lösungen zeigt die folgende Liste:

Welche Potenziale bietet generative KI für Unternehmen?

Technologien wie ChatGPT können den Arbeitsalltag tatsächlich stark bereichern. Die KI bietet einige Vorteile, wenn Anwender es verstehen, ihre Stärken zu nutzen.

Stärken von generativer KI

Im Rahmen der Digitalisierungsumfrage 2024 der IHK für München und Oberbayern zeigt sich die Haltung von kleinen und mittleren Unternehmen zu KI-Angeboten prägnant:

• 45 % der Befragten Unternehmen setzen KI bereits ein (In 2023 waren dies nur 32 %).
• 35 % haben zwar keine KI im Einsatz, planen aber einen solchen innerhalb der nächsten drei Jahre (In 2023 waren dies ebenfalls 35 %).
• 80 % der Unternehmen, die KI bereits einsetzen, nutzen generative KI.

Laut einer Umfrage im Auftrag des Digitalverbands Bitkom unter 603 deutschen Unternehmen sehen die meisten Geschäftsführer und Vorstände ein hohes Potenzial für die folgenden Bereiche:

• Prozessautomatisierung
• Texterstellung und -bearbeitung
• Schreiben, Verbessern und Kontrollieren von Codes (auch Fehlersuche)
• Automatisierte Interaktion mit Kunden
• Brainstorming und Ideensammlungen
• Analyse großer sprachbasierter Datenmengen und Informationen
• Erkennung von Markttrends
• Kontrolle von strategischen Entscheidungen
• Einsatz als Coding Assistant beim Programmieren
• Plug-ins (ChatBot im Kundendienst, Internetbrowser, Mail-Programme etc.)
• Automatisierte Priorisierung von Aufgaben
• IT-Sicherheit
• Bewerbungsprozesse (vom Anschreiben durch den Kandidaten bis zur Antwort von HR)
• Erstellung und Auswertung von Umfragen
• Führung von Personalakten

Damit sich KI-Lösungen wie ChatGPT im Unternehmen bewähren, ist es erforderlich, für die entsprechenden Rahmenbedingungen zu sorgen.

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Worauf müssen Sie bei der Nutzung achten?

Bei der Nutzung von generativer KI können einige Stolpersteine auftreten. Die Datenbasis von Modellen reicht immer nur bis zu einem bestimmten Zeitpunkt, über neuere Informationen und Entwicklungen fehlt der KI die Kenntnis. Zwar können auch aktuellere Daten aus dem Internet abgerufen werden, dennoch kann es immer zu Fehlinformationen kommen. Das musste beispielsweise ein Rechtsanwalt in New York erleben, der einen Antrag für das Gericht von ChatGPT hatte recherchieren lassen. Die KI verwies auf zahlreiche angeblich ähnlich gelagerte Fälle. Allerdings konnte die Kanzlei der Gegenseite für sechs angeführte Urteile und Aktenzeichen keine Belege finden. Denn der Chatbot hatte diese Entscheidungen nach dem erlernten Muster frei erfunden. Zur Glaubhaftmachung legte der Anwalt die angeblichen Urteile vor, auf die sich ChatGPT berufen hatte. Auch diese verwiesen wieder auf nicht existente Entscheidungen. Entsprechend wichtig ist es für Nutzer und Unternehmen, ausgegebene Ergebnisse stets kritisch zu hinterfragen und zu prüfen.

Generative KI und das Urheberrecht

Modellle der generativen KI selbst besitzen kein Urheberrecht an den von ihnen automatisch generierten Inhalten. Diese können Nutzer daher theoretisch uneingeschränkt verwenden und veröffentlichen. Viele Modelle geben bereits regelmäßig Hinweise auf die richtige Verwendung von Inhalten hinsichtlich Urheberrecht, Lizenzen und Datenschutz. Es kann trotzdem sein, dass von der KI erstellte Texte Plagiate beinhalten und das Urheberrecht verletzen. Mehr Infos hier

Ebenso können Informationen enthalten sein, die aufgrund der Datenschutzrichtlinien nicht veröffentlicht werden dürfen. Es kann auch zu Fällen wie unerlaubter Rechtsberatung oder Gesundheits- oder Heilsversprechen kommen. Daher ist jeder Text vor der Nutzung gründlich zu überprüfen.

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Regeln für den Umgang mit ChatGPT und verwandten Produkten

Generative KI-Modelle, die auf Basis bekannter Daten neue Inhalte erstellen, stellen unterschiedliche Unternehmensbereiche auch vor zusätzliche Herausforderungen. Die IHK für München und Oberbayern gibt einen Überblick über die wichtigsten Rahmenbedingungen.

Datenschutz

Bei Modellen der generativen KI wie ChatGPT ist kaum klar, welche Daten wo gespeichert werden. Wenn Sie die Nutzung der intelligenten Chatbots für Ihre Mitarbeiter erlauben, dann schließen Sie den Gebrauch bei personenbezogenen oder anderen sensiblen Daten wie z. B. Geschäftsgeheimnisse sowie Informationen über Dritte aus.

Qualität der Daten

Die Antworten von solchen KI-Modellen sind nur so gut wie die Datensätze, mit denen die KI trainiert worden ist. Daher ist eine Prüfung der Plausibilität, Objektivität und Aktualität der gelieferten Ergebnisse zwingend vorzunehmen. Stellen Sie sicher, dass immer ein Mensch die abschließende Prüfung vornimmt und die Ergebnisse freigibt.

Urheberrecht

Daten, die zum Training genutzt wurden und nun von den KI-Modellen verwendet werden, können als geistiges Eigentum geschützt sein. Das ist genau zu prüfen, um strafbare Vervielfältigungen zu vermeiden. Mehr Infos zu Urheberrecht und KI.

Machen Sie den Einsatz transparent

Ob als Chatbot für den First-Level-Kundendienst oder als Helfer bei der Personaleinsatzplanung: Teilen Sie Kunden, Mitarbeitern, Lieferanten und Investoren mit, in welchen Bereichen Sie generative KI einsetzen. Diese Offenheit stärkt das Vertrauen in das Unternehmen.

Haftungsfragen klären

Der Einsatz von KI-Modellen kann zu Fehlinformationen und Schäden führen. Lassen Sie sich daher vorab unbedingt zu allen Haftungsfragen und über Maßnahmen zur Risikominimierung beraten.

Schulung

Die Nutzung von generativer KI und anderen KI-Helfern im Unternehmen ist nur so erfolgreich, wie die Form der Aufgabenstellung an die KI durch den Anwender selbst. Daher ist es wichtig, Mitarbeiter im Umgang mit den Programmen zu schulen. Grenzen und Möglichkeiten sowie typische Fehlerquellen müssen bekannt sein.

Nutzen Sie das Angebot der IHK für München und Oberbayern und lassen Sie Ihre Mitarbeiter z. B. den kostenlosen Online-Kurs Elements of AI absolvieren. KI wird immer mehr zum Alltag in Unternehmen gehören. Sorgen Sie daher frühzeitig dafür, geschulte Fachkräfte im Betrieb zu haben. Dazu müssen nicht zwingend neue Mitarbeiter eingestellt werden, schulen Sie Ihre Belegschaft und ermöglichen Sie Interessierten z. B. die Weiterbildung zum/zur KI-Manager/-in IHK.

Coding

Generative KI-Modelle können ein wertvolles Werkzeug im Bereich Programmierung und Coding sein. Um Fehler in den erstellten Codes zu vermeiden, müssen Nutzer Syntax und Befehle genau kennen. Nur so lassen sich zuverlässig die gewünschten Ergebnisse erreichen.

Plug-ins

Via Plug-ins haben Unternehmen die Option unterschiedliche KI-Modelle direkt in verschiedene im Betrieb genutzte Anwendungen einzubinden. So ist es beispielsweise möglich, Datenströme in Echtzeit automatisch auszuwerten oder die KI mit der Reisebuchung zu beauftragen. Aktuell sind die Möglichkeiten (noch) begrenzt. Experten erwarten eine rasche Ausweitung und die Entstehung einer eigenen Anwendungswelt, wie Sie sie bereits von gängigen App Stores kennen. Denken Sie dabei immer an die Fragen zu Datenschutz, Urheberrecht und Haftung.

Dürfen Ihre Mitarbeiter generative KI nutzen?

Stellen Sie klare Regeln für den Einsatz von generativer KI und ähnlichen Lösungen auf. Arbeitgeber zahlen für die (geistige) Arbeitskraft der Arbeitnehmer. Stattdessen Ergebnisse der KI zu liefern, ist arbeitsrechtlich kritisch zu sehen, sofern die Nutzung nicht genehmigt ist.

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Generative KI richtig nutzen

Die ersten Schritte mit Modellen der generativen KI fallen sehr leicht. Sie stellen eine Frage und werden von der Schnelligkeit und der Natürlichkeit der Antwort begeistert sein. Sie werden feststellen, dass die KI immer konkretere und bessere Antworten gibt, je länger Sie mit ihr kommunizieren. Dabei können sich die Chatbots sogar auf Fragen und Antworten aus bisherigen Gesprächsverläufen erinnern und diese berücksichtigen.

Diese einfache und „menschliche“ Kommunikationsform mit einer Maschine hat allerdings auch Tücken. Nutzer neigen schnell dazu, die Ergebnisse nicht mehr zu hinterfragen. Außerdem benötigt die KI – wie auch jede Programmiersprache – klare Anweisungen. Achten Sie deshalb auf folgende Punkte:

• Generative KI ersetzt keine Suchmaschine. Die Datengrundlage reicht nur bis zu einem bestimmten Zeitpunkt zurück und die KI liefert nicht Antworten – sie sucht die wahrscheinlichste Lösung. Diese mag logisch, aber nicht unbedingt richtig sein.
• Generative KI mag sich „menschlich“ anfühlen, doch die Technologie liefert nur dann gute Ergebnisse, wenn der Kontext stimmt. Ohne genaue Anweisungen und Rahmenbedingungen bleibt die Qualität der Antworten niedrig. Sehen Sie die Technik ähnlich wie einen Auszubildenden an und sorgen Sie für die nötige Einweisung.
• Binden Sie die KI in die eigenen Prozesse ein, indem Sie eigene Daten zur Verfügung stellen, mit denen das Netzwerk arbeiten kann. Denken Sie dabei immer an den Datenschutz, das Urheberrecht und mögliche Haftungsrisiken.

Generative KI kann plaudern und sogar faseln. Das Programm gibt in überzeugendem Ton Fakten von sich, die unter Umständen komplett frei erfunden sind. Experten nennen das eine „Halluzination“. Und die liegt in der Natur der Sache: Sprachmodelle sind darauf trainiert, Texte zu erstellen, die überzeugend klingen. Die Wahrscheinlichkeit, dass Fakten in einer Antwort frei erfunden sind, fällt mit neueren Versionen von KI-Modellen zwar geringer als bei deren Vorgängern aus, ganz vermeiden lassen sich Halluzinationen aber nicht. Denn die Basis für die Antworten ist das, was Menschen in der Vergangenheit häufig geschrieben haben.

Nur ist das nicht immer so eindeutig wie „Ferien in Sri …“, worauf eine Text-KI kaum eine andere Antwort als „… Lanka“ geben kann. „Das Sommerfest des Kindergartens …“ lässt dagegen erheblich mehr Möglichkeiten von „… war ein voller Erfolg“ bis zu „… ist ins Wasser gefallen“ zu. Generative KI wird in jedem Fall einen überzeugenden Bericht verfassen. Ob der stimmt? Überprüfen Sie ihn vor Veröffentlichung!

Daher gilt:

• Nutzen Sie kurze und prägnante Anweisungen oder Fragen, die jedoch möglichst viel Kontext enthalten. Je konkreter die Aufgabenstellung, je besser die Ergebnisse.
• Unterteilen Sie längere Aufgaben in Unteraufgaben. Denn oft ist nicht nur der Output von KI-Modellen limitiert, auch der Input. Ein Tipp: Sollte die Antwort zu kurz ausfallen oder sind weitere Ergebnisse gewünscht, so führen Modelle ihre Aufgaben weiter aus, wenn der Nutzer bspw. die Wörter „Weiter“ oder „Mehr“ eingibt.
• Achten Sie auf die Rechtschreibung und Grammatik.
• Vermeiden Sie Fachjargon und Slang. Auch Umgangssprache und Dialekt können die Qualität der Ergebnisse negativ beeinflussen. Das gilt auch für doppeldeutige Formulierungen.

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Erfolgreich Prompten: Bessere Ergebnisse und mehr Zeitersparnis

So holen Sie am meisten aus KI heraus

Mit Modellen der Generativen KI, wie bspw. Googles Gemini, Open AIs ChatGPT oder Microsofts Copilot, können Unternehmen nicht nur E-Mails oder umfassende Texte verfassen, auch sind Übersetzungen, die Generierung von Code und sogar das Erstellen von Bildern kein Problem mehr. Doch die Qualität des Ergebnisses hängt direkt mit der Qualität der eingegebenen Anforderung an die KI zusammen - dem sogenannten „Prompt“.

Was ist ein Prompt – und warum ist er entscheidend?

Ein „Prompt“ ist nichts anderes als die Eingabe, mit der ein KI-Modell wie ChatGPT gefüttert wird - quasi die Aufgabenstellung an die KI. Doch nicht jede Eingabe führt auch zu brauchbaren Ergebnissen. Je klarer, strukturierter und gezielter der Prompt gestaltet ist, desto besser fällt auch der generierte Content aus.

Der Weg zum perfekten Prompt

Nutzbringende Ergebnisse von generativen KI-Lösungen zu erhalten, hat nichts mit Glück zu tun – es geht darum, bessere Prompts zu schreiben. Ein gut strukturierter Prompt kann den Unterschied zwischen einer generischen, wenig hilfreichen Antwort und einer präzisen, relevanten Reaktion ausmachen. Der im Folgenden gelistete Ansatz kann hier als Leitlinie dienen:

• Klaren Kontext festlegen
• Konkrete Anweisungen geben
• Das gewünschte Ausgabeformat definieren
• Warnhinweise einbauen (was soll vermieden werden?)
• Bei Bedarf einen Kontext-Dump nutzen

Bitte beachten Sie, dass generative KI logisch agiert. Gut strukturierte Prompts mit logisch aufgebauten Segmenten (Kontext - Anweisungen - Ausgabeformat) geben dem KI-Model einen Fahrplan. Je weniger die KI ein erwünschtes Ergebnis erraten muss, umso relevanter, hochwertiger und genauer fallen die Ergebnisse aus.

1. Mit klarem Kontext beginnen

Stellen Sie sicher, dass die KI genau versteht, was von ihr verlangt wird. Werden Empfehlungen erbeten, sollte die eigene Situation beschrieben werden. Geht es um bspw. Marketingideen, sind Produkt und Zielgruppe anzugeben. Je spezifischer der Kontext, desto besser das Ergebnis.

Beispiel:

"Ich brauche eine ansprechende Produktbeschreibung für ein neues Trekkingrad im mittleren Preissegment. Das Fahrrad soll sowohl für längere Touren als auch für den täglichen Arbeitsweg geeignet sein. Besonderheiten sind: komfortable Sitzposition, robuste Bauweise, Gepäckträger, integriertes LED-Licht und sportliches Design."

Tipp: Gleich zu Beginn wichtige Einschränkungen nennen – etwa Wortbegrenzungen, gewünschte Formate oder Details, die ausgeschlossen werden sollen.

2. Konkrete Anweisungen geben

Die KI sollte exakt wissen, was sie tun soll. Soll eine Liste erstellt werden, eine kurze Zusammenfassung oder eine strukturierte Aufbereitung? Je direkter und klarer die Formulierung, desto besser.

Beispiel:

"Die Beschreibung soll sowohl sachlich-informativ sein als auch Begeisterung fürs Radfahren wecken. Ziel ist es, Kundinnen und Kunden vom Nutzen des Fahrrads zu überzeugen und gleichzeitig alle relevanten Produktdetails zu vermitteln."

Vage Anfragen wie „Gib mir ein paar Ideen“ führen zu ungenauen und oberflächlichen Ergebnissen.

3. Das Ausgabeformat definieren

Wie eine Antwort strukturiert sein soll, sollte klar angegeben werden. Dies kann auch nachträgliche Anpassungen einsparen: in Stichpunkten, nummerierten Listen oder als Fließtext in einem bestimmten Tonfall, bspw. höflich mit direkter Anrede oder in neutraler Gestaltung ohne Personen direkt anzusprechen. Das hilft, die Antwort an die eigenen Erwartungen anzupassen.

Beispiel:

"Strukturiere den Text folgendermaßen:

Ein kurzer, aufmerksamkeitsstarker Einleitungssatz (max. 2 Sätze)
Eine übersichtliche Liste mit den wichtigsten Features (5–7 Bullet Points)
Ein abschließender Satz, der Lust afs Fahren macht und zum Kauf motiviert."

Soll ein bestimmter Stil gewählt werden (z. B. humorvoll, professionell, prägnant), muss dies erwähnt werden.

4. Warnhinweise einbauen (was vermieden werden soll)

Fehler lassen sich reduzieren, wenn klargestellt wird, was die KI nicht tun soll. Ist Genauigkeit wichtig, sollte eine Überprüfung der Details verlangt werden. Soll die Antwort faktenbasiert sein, muss Spekulation ausgeschlossen werden.

Beispiel:

„Stelle sicher, dass alle Produktmerkmale tatsächlich am Produkt existieren. Keine übertriebenen Superlative wie "das beste Fahrrad der Welt". Keine unrealistischen Versprechen. Keine zu langen, verschachtelten Sätze.“

Da KI manchmal ungenaue oder falsche Informationen liefert, verringert dieser Schritt das Risiko von Fehlinformationen und zudem lassen sich weitere unerwünschte Inhalte vermeiden.

5. Kontext-Dump nutzen (optional)

Wird der KI zusätzlicher Kontext gegeben, bspw. unter anderen Erfahrungen, Vorlieben oder spezielle Bedingungen, so können diese in einem Kontext-Dump ergänzt werden, wodurch die KI in die Lage versetzt wird noch fundiertere Vorschläge zu machen.

Beispiel:

„Zum Kontext: Das Fahrrad richtet sich an Menschen zwischen 25 und 50 Jahren, die regelmäßig Rad fahren und Wert auf Qualität und Komfort legen. Das Produkt soll sowohl online als auch im stationären Handel verkauft werden und soll ein breites Publikum ansprechen – von Pendlern bis zu Freizeitfahrern.“

Dieser Ansatz ist hilfreich, wenn Empfehlungen, strategische Ratschläge oder maßgeschneiderte Vorschläge benötigt werden.

Häufige Fehler – und wie man sie vermeidet

Datenschutz beachten: Keine personenbezogenen Daten wie Namen, Adressen oder Telefonnummern in Prompts verwenden – besonders in kostenfreien Versionen von Generativen KI-Lösungen.

Zu ungenaue Fragen: Sätze wie „Mach mal einen guten Text“ führen selten zum Ziel.

Halluzinationen: Ergebnisse der KI stets kritisch hinterfragen.

Overprompting: Zuviel auf einmal verlangt oder verwirrende Vorgaben. Ein Aufteilen in einzelne Segemente kann hilfreich sein.

Nur ein Prompt: Identische Prompts liefern meist unterschiedliche und neu generierte Ergebnisse. Nutzen Sie dies als Chance um besser geeignete Varianten zu erhalten. Auch Folge-Prompts mit optimierten Anforderungen an die KI sind absolut sinnvoll.

Ergänzung und kein Ersatz: KI ergänzt, ersetzt aber nicht menschliches Urteilsvermögen.

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FAQ rund um generative KIs

Welche Stärken hat generative KI?

Generative KI-Tools können riesige Datenmengen in kürzester Zeit auswerten und hilfreichen Content generieren, für den man selbst viel Aufwand investieren müsste. Dabei wirken die Inhalte i. d. R. sehr professionell. Das macht generative KI zu einem wertvollen Werkzeug im Arbeitsalltag. Auch die Unterstützung des Kundendienstes und die Verkaufsförderung sind ideale Einsatzgebiete.

Welche Schwächen hat generative KI?

Generative KI-Systeme basieren auf Trainingsdaten, in denen sie sprachliche oder visuelle Muster erkannt haben, und erzeugen daraus neue Inhalte auf Basis von Wahrscheinlichkeiten. Wird die KI zusätzlich mit externen Datenquellen wie dem Internet oder firmeneigenen Datenbanken verbunden, kann sie ihre Antworten mit aktuellen oder spezifischen Informationen anreichern. Trotzdem gilt: Die Ergebnisse müssen kritisch geprüft werden, da die KI Inhalte statistisch berechnet und nicht im menschlichen Sinn „versteht“.

Sprechen generative KI-Modelle Deutsch?

Ja, generative KI-Modelle können in der Regel auch Deutsch, wenn Sie Ihren prompt so formulieren. Während die Kommunikation in Englisch nahezu fehlerfrei verläuft, haben die Deutschkenntnisse des Sprachmodells noch Schwächen – gerade was bspw. Fachsprache angeht. Darum ist jede Antwort genau zu prüfen.

Warum funktioniert mein genutztes Sprachmodell nicht?

Insbesondere die kostenfreien Variante von Sprachmodellen sind zu Zeiten, in denen viele Nutzer aktiv sind, häufig überlastet. Loggen Sie sich aus und neu ein, aktualisieren Sie die Seite oder versuchen Sie es später noch einmal.

Kann generative KI Mitarbeiter ersetzen?

Mit seinen derzeitigen Fähigkeiten bietet generative KI wie ChatGPT keinen Ersatz für qualifizierte Mitarbeiter. Die Sprachmodelle können repetitive Aufgaben übernehmen, beim Brainstorming helfen, Daten auswerten, Inspirationen liefern und Ähnliches. Damit lässt sich die Belastung der Mitarbeiter reduzieren. Das zeigen z. B. KI-generierte Reden, Blogbeiträge und Social-Media-Posts. Es fehlt allerdings an Nuancen, individuellen Einsichten und persönlichen Formulierungen, die die Aussagen einzigartig und damit lesens- oder hörenswert machen.

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IHK-Webinarreihen zu Künstlicher Intelligenz

Im Rahmen des bayerischen Pakts für berufliche Weiterbildung 4.0 bieten die bayerischen IHKs gemeinsam mit dem Staatsministerium für Digitales und weiteren Partnern Webinar-Reihen in Form von "Digitalimpulsen" für Unternehmen an.

Um Unternehmen eine Einführung in das Thema der generativen KI zu bieten, wurden untenstehende Webinarreihen aufgebautWebinarreihe aufgebaut und Präsentationen und Mitschnitte zur Verfügung gestellt, soweit Freigaben erteilt wurden:

Webinarreihe "Künstliche Intelligenz verstehen und nutzen"

Staffel 2:

Webinar vom 29. Oktober 2024:
Vortrag: Einführung zum AI Act für KMU: Ein Grundlagenwebinar für KMU, die mit dem AI Act am Anfang stehen
Speaker: Dr. Till Klein Head of AI Regulation, appliedAI Institute for Europe gGmbH

• Download der Präsentation

Webinar vom 29. Juli 2025
Vortrag: KI-Kompetenzen strategisch und rechtssicher aufbauenSpeaker: Larissa Mikolaschek,Head of Tech, Sest GmbH

• Download der Präsentation

Weitere Termine: www.bihk.de/ki-webinare

Staffel 1:

Webinar vom 29. Oktober 2024:
Vortrag: Künstliche Intelligenz - Ihr Begleiter in der digitalen Zukunft?!
Speaker: Dr. Oliver Böhm, Projektleiter KI Produktionsnetzwerk bei Bayern Innovativ

• Download Präsentation

Webinar vom 31. Oktober 2024:
Vortrag: Generative KI - effektiver Einsatz im Unternehmen
Speaker: Dr. Martin Häusl, Geschäftsführer IAMLIS, Hochschule München, Lukas Sokcevic, AI Reseacher, iSYS Software GmbH München

• Download Präsentation
• Mitschnitt des Webinars

Webinar vom 28. November 2024
Vortrag: KI für bessere Entscheidungen im Unternehmen
Speaker: Benedikt Sonnleitner, Senior Scientist, Mittelstand-Digital Zentrum Augsburg, Fraunhofer IIS; Wissenschaftlicher Mitarbeiter, Vives Universität, Belgien

• Download der Präsentation

Webinar vom 3. Dezember 2024
Vortrag: Der KI-Kompass - Ein Wegweiser in die Anwendung der Künstlichen Intelligenz
Speaker: Andreas Preißer, Head of Business Relation, KI Agentur

• Download der Präsentation

• Mitschnitt des Webinar

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