Was ist Generative Künstliche Intelligenz?
Generative Künstliche Intelligenz (Generative KI oder GenAI) ist ein Teilbereich der Künstlichen Intelligenz, der darauf ausgelegt ist, eigenständig neue Inhalte zu erzeugen. Dabei kann es sich beispielsweise um Texte (z. B. via ChatGPT, Gemini, Microsoft Copilot), Bilder (z. B. DALL·E 3, Midjourney, Stable Fussion), Videos (z. B. OpenAI Sora, Google Veo 3) oder Programmcode handeln. Grundlage der Generativen KI stellen sogenannte „generative Modelle“ dar, die auf großen Datenmengen trainiert wurden und in der Lage sind, Muster zu erkennen und daraus neue, realitätsnahe Inhalte zu erstellen.
Anwendungen generativer KI sind heute z. B. in der automatisierten Texterstellung, der Bildgenerierung oder in virtuellen Assistenten im Einsatz. Diese Lösungen basieren auf Methoden des maschinellen Lernens (Computer lernen aus Daten, um Muster zu erkennen und darauf basierend Entscheidungen oder Vorhersagen zu treffen), insbesondere auf tiefen neuronalen Netzen. (komplexe Modelle des maschinellen Lernens, die aus vielen Schichten künstlicher Neuronen bestehen und besonders gut darin sind, komplexe Zusammenhänge in großen Datenmengen zu erkennen – z. B. bei der Bilderkennung oder Sprachverarbeitung).
Das Ziel von Generativer Künstlicher Intelligenz (GenAI) ist es, auf Basis vorhandener Daten eigenständig neue, realitätsnahe Inhalte zu erzeugen – etwa Texte, Bilder, Videos oder Programmcode – um kreative, kommunikative oder analytische Aufgaben effizient zu unterstützen oder zu automatisieren.
Ein zentrales Merkmal generativer KI ist die Fähigkeit, aus bestehenden Informationen neue Inhalte zu erzeugen. Dies eröffnet Unternehmen viele Einsatzmöglichkeiten und erhöht Zeitersparnisse sowie die Effizienz – etwa in der Kundenkommunikation, im Marketing, in der Softwareentwicklung, in der Texterstellung, bei Übersetzungen oder bei der Datenanalyse.
Probleme hinter Generativer Künstlicher Intelligenz
Generative Künstliche Intelligenz (GenAI) bringt viele Chancen mit sich – aber auch eine Reihe von Herausforderungen und Problemen. Hier die wichtigsten:
- Halluzinationen: GenAI kann Inhalte erfinden, die plausibel klingen, aber faktisch falsch sind. Da eine generative KI nicht wirklich intelligent ist, sondern nur die wahrscheinlichsten Ergebnisse versucht auszugeben, können mitunter Daten falsch in Zusammenhang gebracht werden oder sogar fehlerhafte Daten genutzt werden. Anwenderinnen und Anwender sollten sich daher nie blind auf Ausgaben einer generativen KI verlasen und diese stets kritisch hinterfragen.
- Datenverzerrung (Bias): Wenn Trainingsdaten Vorurteile enthalten, kann die KI diese ungewollt reproduzieren – z. B. bei Geschlecht, Herkunft oder Sprache.
- Veraltete Trainingsdaten: Modelle basieren auf Daten aus der Vergangenheit und kennen keine aktuellen Ereignisse, sofern sie nicht regelmäßig aktualisiert werden. Allerdings nutzen viele KI-Lösungen neben einem Trainingsdatensatz auch das Internet um aktuellere Daten heranzuziehen.
- Datenschutz: Wenn personenbezogene Daten im Training verwendet wurden, kann dies gegen Datenschutzgesetze wie die DSGVO verstoßen.
- Urheberrecht: GenAI kann Inhalte erzeugen, die urheberrechtlich geschützten Werken ähneln – was rechtliche Fragen aufwirft.
Richtig Prompten
Generative KI kann herausragende Ergebnisse liefern, doch die Qualität der Ergebnisse hängt in erster Linie vom Nutzer ab. Damit die KI Ergebnisse liefern kann, benötigt sie eine vom Nutzer erstellte Anweisung. Dabei ist es wichtig, einige Dinge zu beachten, denn die Qualität des Ergebnisses hängt in der Regel von der Qualität der Eingabe der Aufgabe ab. Diese Aufgabenstellung wird als "Prompten" bezeichnet (engl. "Prompt" für Eingabeaufforderung).
Warum ist richtiges Prompten wichtig?
Ein gut formulierter Prompt führt zu genauen, relevanten und nutzbaren Ergebnissen. Ob für Texterstellung, Datenanalyse oder Bildgenerierung – je klarer die Eingabe, desto besser die Antwort.
- Iteratives Vorgehen: Der wichtigste Punkt zum Start - Prompten ist ein iterativer Prozess. Das erste Ergebnis der KI ist selten das Beste. Testen Sie verschiedene Formulierungen, ergänzen Sie Eingaben mit weiterne Details und Spezifikationen, optimieren Sie den Prompt schrittweise. Dieser Prozess des Prompt Engineerings zeigt schnell auf, wie selbst minimale Anpassungen teils große Auswirkungen auf die gewünschten Ergebnisse haben können.
- Klare Zielsetzung: Definieren Sie den gewünschten Output genau – soll die KI einen Werbetext, eine Marktanalyse oder kreative Ideen liefern?
- Präzise Sprache: Vermeiden Sie Umgangssprache als auch vage oder mehrdeutige Eingaben. Klare Anweisungen und präzise Fragestellungen führen zu besseren Ergebnissen. Anstelle von "Ich brauche Werbung für mein Marketing", liefert "Erstelle mir 5 kreative Werbeslogans für ein nachhaltiges Reinigungsmittel."
- Kontext geben: Hintergrundinformationen helfen der KI, bessere Ergebnisse zu liefern. Dies beginnt bei Informationen bspw. zur Zielgruppe, zur Branche oder zu aktuellen Herausforderungen.
- Struktur vorgeben: Lassen Sie sich Ergebnisse vorgefertigt ausgeben. Soll ein Fließtext oder eine Tabelle ausgegeben werden? Soll der Leser persönlich oder formell angesprochen werden? Je mehr Details zur Struktur vorgegbeen werden, desto passender das Ergebnis und umso geringer der manuelle Anpassungsbedarf.
Mit der richtigen Prompt-Technik können Unternehmen ihre KI-Anwendungen effektiver, kreativer und produktiver gestalten. Präzise Eingaben sorgen für hochwertige und zielführende Ergebnisse, die den Geschäftserfolg entscheidend beeinflussen.
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