Anwendungsfälle der generativen KI für Unternehmen

Generative, KI-gestützte Tools wie ChatGPT, Google Gemini, Microsoft Copilot, Claude und Perplexity generieren Inhalte wie Text (alles von E-Mails bis hin zu Poesie), Bildern und Videos. Diese Tools können auch programmieren, Daten analysieren, Ideen brainstormen, die Kommunikation in Echtzeit unterstützen, komplexe mathematische Probleme lösen und vieles mehr. Generative KI stellt einen bedeutenden Fortschritt in der Entwicklung von Deep Learning und KI dar, und manche gehen sogar soweit, dass es in Richtung einer „starken KI“ geht.

Computer sind mehr als nur Geräte zur Zahlenverarbeitung. Moderne Computer können natürliche Sprache verarbeiten ( NLP), Zusammenhänge erfassen und in gewisser Weise kreativ sein. 

Dank generativer KI können Unternehmen Maschinen für Folgendes einsetzen: 

• Schnelles Auffinden von Erkenntnissen, die in Bergen von unstrukturiertem Text verborgen sind, was den Weg für fundiertere Entscheidungen ebnet.
  
• Automatisierung lästiger, sich wiederholender Aufgaben.
  
• Workflows durch die Erstellung personalisierter Inhalte, maßgeschneiderter Produktbeschreibungen und marktreifer Texte optimieren
  
• Inhalte, Werbekampagnen und innovative Produkte entwickeln, die die Customer Experience verbessern

Im Mittelpunkt der generativen KI stehen riesige Datenbanken und umfangreiche Bibliotheken mit Texten, Bildern, Code und anderen Datentypen. Wie fleißige Schüler saugen diese großen Sprachmodelle (LLMs) Informationen auf und erkennen Muster, Strukturen und Beziehungen zwischen Datenpunkten. Sie lernen die Grammatik der Poesie, künstlerische Pinselstriche und Melodien.

Generative KI verwendet fortschrittliche Algorithmen und Techniken des maschinellen Lernens sowie neuronale Netze, um diese Muster zu analysieren und statistische Modelle zu erstellen. Stellen Sie sich einen Datenpunkt als leuchtende Kugel in einer riesigen, mehrdimensionalen Landschaft vor. Das Modell kartiert diese Kugeln akribisch und berechnet die relativen Höhen, Täler, sanften Hänge und zerklüfteten Klippen, um eine Wahrscheinlichkeitskarte zu erstellen – ein Handbuch, mit dem sich vorhersagen lässt, wo die nächste Kugel (d. h. der generierte Inhalt) am wahrscheinlichsten landen wird.

Wenn der Benutzer nun eine Aufforderung eingibt – ein Wort, eine Skizze, einen musikalischen Ausschnitt oder eine Codezeile – wirkt sie wie ein Leuchtfeuer und lenkt das Modell auf einen bestimmten Bereich auf dieser Wahrscheinlichkeitskarte. Das Modell navigiert dann durch diese Landschaft und wählt nacheinander weitere Elemente aus, basierend auf den erlernten Mustern und den Aufforderungen des Benutzers.

Jede Ausgabe ist einzigartig, aber statistisch mit den Daten verknüpft, aus denen das Modell gelernt hat. Es ist mehr als nur Kopieren und Einfügen – sondern das kreative Aufbauen auf einer Wissensgrundlage, die von Wahrscheinlichkeiten und der initialen Aufforderung angetrieben wird.

Zwar können alle komplexen Modelle mit verschiedenen Datentypen umgehen, doch gibt es einige, die sich bei bestimmten Aufgaben wie der Texterstellung, der Zusammenfassung von Informationen oder der Bilderstellung besonders hervortun. Die Qualität der Ergebnisse hängt außerdem stark vom Trainieren der Daten, von den Modellparametern und dem Prompt Engineering ab. Darum sind eine verantwortungsvolle Datenbeschaffung und die Vermeidung von Verzerrungen von entscheidender Bedeutung.

Stellen Sie sich vor, Sie trainieren ein generatives KI-Modell mit einem Datensatz, der nur aus Liebesromanen besteht. Das Ergebnis ist unbrauchbar, wenn ein Benutzer das Modell auffordert, einen sachlichen Nachrichtenartikel zu schreiben. Durch die Einbeziehung verschiedener und genauer Datenquellen können generative KI-Modelle so trainiert werden, dass sie informativer und objektiver sind. 

Generative KI ist ein leistungsstarkes Tool, aber wie können Unternehmen ihre Leistung effektiv und kostengünstig nutzen? Das Tool sorgt dafür, dass die Rechenkosten hochgefahren werden. Die durchschnittlichen Rechenkosten steigen stark an – und 70 % der Führungskräfte geben an, dass generative KI eine Schlüsselrolle bei diesem Anstieg spielt.¹

Auf der anderen Seite kann generative KI das Rechenbudget belasten. 73 % der Führungskräfte sind der Meinung, dass generative KI ihre Nutzung von Computerressourcen effizienter machen kann – und setzen diese Theorie bereits in die Praxis um. So nutzen 67 % der Unternehmen generative KI, um die Entwicklung neuer und effizienterer Modelle, Algorithmen und Anwendungen zu beschleunigen. Und 65 % der Unternehmen nutzen generative KI, um die erforderlichen Rechenressourcen durch Automatisierung von Aufgaben zu reduzieren.¹

Nicht jede Anwendung der generativen KI ist gleich. Jeder Anwendungsfall hat seine eigenen Rechen-, Daten- und Datenschutzanforderungen. Dennoch gibt es zwei Wege, die die meisten Unternehmen beschreiten, um den Schatz der generativen KI freizuschalten:

Einsatzbereite Tools: Die Option „KI für alle“: Plattformen wie ChatGPT sind auf umfangreichen Datensätzen vortrainiert, sodass Benutzer ihre generativen Fähigkeiten nutzen können, ohne das Rad neu zu erfinden. Unternehmen können diese Modelle mit spezifischen Daten verfeinern und so auf Ausgaben für bestimmte Geschäftsanforderungen abstimmen. Dank benutzerfreundlicher Schnittstellen und Integrationstools sind sie auch für technisch weniger versierte Personen zugänglich.

Diese öffentlichen Optionen bieten nur begrenzte Kontrolle sowie weniger Anpassungsmöglichkeiten für das Modellverhalten und die Ausgabe. Auch besteht das Risiko von Verzerrungen, die von den vortrainierten Modellen übernommen werden.

Individuell trainierte Modelle: Die meisten Unternehmen können ohne eine starke Partnerschaft keine künstliche Intelligenz produzieren oder unterstützen. Innovatoren, die eine maßgeschneiderte KI wünschen, können ein KI-Foundation-Model wie GPT-4.5 oder BERT von OpenAI auswählen und eigene Daten einspeisen. Dieses personalisierte Training macht aus dem Modell maßgeschneiderte generative KI, die perfekt auf die Geschäftsziele abgestimmt ist. Der Prozess erfordert komplexe Kenntnisse und Ressourcen, aber die Ergebnisse sind konform, maßgeschneidert und unternehmensspezifisch.

Die beste Option für ein Unternehmen hängt von seinen spezifischen Bedürfnissen, Ressourcen und technischen Fähigkeiten ab. Wenn Geschwindigkeit, Erschwinglichkeit und Benutzerfreundlichkeit im Vordergrund stehen, sind direkt einsatzbereite Tools möglicherweise die beste Wahl. Individuell trainierte Modelle könnten sich verbessern, wenn es auf Individualisierung, Kontrolle und die Reduzierung von Verzerrungen ankommt.

Der Erfolg bei der Anwendung generativer KI liegt in der Anwendung eines auf den Anwendungsfall ausgerichteten Ansatzes, der sich auf die Probleme Ihres Unternehmens und die Art und Weise konzentriert, wie diese durch generative KI gelöst werden können. Zu den wichtigsten Überlegungen gehören:

• Technologie-Stack: Sicherstellen, dass Ihre vorhandene Technologieinfrastruktur den Anforderungen von KI-Modellen und der Datenverarbeitung gewachsen ist.
  
  
• Modell-Passung: Wahl eines geeigneten generativen KI-Modells für Ihre spezifischen Anforderungen.
  
  
• Teamwork: Wahl eines Teams und von Anbietern mit Fachwissen in den Bereichen KI, Data Science und Ihrer Branche. Dieses interdisziplinäre Team wird sicherstellen, dass Ihre generative KI erfolgreich ist.
  
  
• Daten: Müll rein, Müll raus. Hochwertige, relevante Daten sind der Schlüssel zum Erfolg generativer KI. Investieren Sie in Strategien zur Datenbereinigung und -erfassung, damit Ihre Engine unterbrechungsfrei ausgeführt wird.

Der Einsatz von generativer KI hat sich schnell in verschiedenen Branchen und Abteilungen weltweit verbreitet. Marketing- und Vertrieb haben schnell reagiert und integrieren bereits generative KI in ihre Workflows. Die Geschwindigkeit und der Umfang, mit der generative KI neue Inhalte und nützliche Assets erstellt, sind in Bereichen, in denen man auf die Produktion großer Mengen an geschriebenen oder gestalteten Inhalten angewiesen ist, nicht zu übertreffen.

Softwareentwickler verwenden generative KI, um Code zu schreiben, zu aktualisieren und zu pflegen, das Debuggen zu automatisieren und beim Testen von Apps während der App-Entwicklung zu helfen. KI-Codierungstools können auch Fixes und Tests durchführen und die verschiedenen Dokumentationstypen bereitstellen, die ein Codierers möglicherweise benötigt. Dazu gehören technische Dokumentationen, Benutzerhandbücher und andere relevante Materialien zur Softwareentwicklung.

Der Einsatz generativer KI im Kundenservice hat für CEOs oberste Priorität gegenüber allen anderen Geschäftsbereichen.² KI-gestützte Chatbots und virtuelle Agenten greifen auf riesige Informationsmengen zu und verarbeiten sie, um Anfragen von Kunden und menschlichen Agenten präzise zu beantworten. Sie können natürliche Gespräche führen, rund um die Uhr Unterstützung bieten und kontextbezogene Antworten geben. Diese fortschrittlichen Assistenten verbessern die Benutzerfreundlichkeit und reduzieren gleichzeitig die Notwendigkeit menschlichen Eingreifens. KI wird auch eingesetzt, um die Kundenstimmung zu analysieren und Serviceinteraktionen zu verbessern. Generative KI entwirft auch Follow-up-E-Mails, fasst Support-Tickets zusammen und erstellt Wissensdatenbankartikel, um Self-Service-Optionen zu verbessern.

KI-gestütztes Tutoring, Inhaltsgenerierung und automatische Benotung gewinnen zunehmend an Bedeutung. KI unterstützt Pädagogen bei der Entwicklung personalisierter Lern-Erfahrungen, der Zusammenfassung von Forschungsmaterialien und der Automatisierung von Verwaltungsaufgaben. Es bestehen jedoch weiterhin Bedenken in Bezug auf Datenschutz, Fehlinformationen und akademische Integrität.

KI analysiert Markttrends, erstellt Berichte und automatisiert Finanzprognosen für Investoren und Analysten. KI-gestützte Handelsalgorithmen und personalisierte Finanzempfehlungen werden immer häufiger eingesetzt.

Zur Unterstützung der Betrugserkennung und des Risikomanagements kann generative KI große Datenmengen schnell scannen und zusammenfassen, um Muster oder Anomalien zu erkennen, und so Underwriter und Schadenregulierer bei der Optimierung der Ergebnisse unterstützen. Es generiert maßgeschneiderte Berichte und Erkenntnisse und vereinfacht so die Entscheidungsfindung. Generative KI trägt dazu bei, Cyberbedrohungen und betrügerische Transaktionen zu verhindern und verbessert die Sicherheit und Compliance bei Finanzdienstleistungen.

KI-generierte Bilder und Videos optimieren die Erstellung von Inhalten, ohne dass Schauspieler oder Equipment erforderlich sind. Unternehmen verwenden KI für lokalisierte Videoproduktion und Animation. KI-Tools können jetzt hochwertige Videoinhalte generieren, wodurch die Produktionskosten gesenkt und die kreativen Möglichkeiten erweitert werden. Benutzer verwenden auch Bildgeneratoren wie DALL, um persönliche Fotos zu bearbeiten und professionell aussehende Business-Headshots für die Verwendung auf Slack oder LinkedIn zu erstellen.

Generative KI verändert die Biowissenschaften, indem sie bei der medizinischen Dokumentation, Diagnostik, Patientenversorgung und Arzneimittelentwicklung hilft. KI-gestützte Tools fassen Patientengeschichten, Laborergebnisse und Krankenakten zusammen und ermöglichen es Ärzten, schnellere und fundiertere Entscheidungen zu treffen. Generative KI wird zunehmend in der medizinischen Bildgebung eingesetzt, um Röntgenaufnahmen, MRTs und CT-Scans zu analysieren, um Frakturen und Krankheiten zu erkennen. Bei der Entwicklung neuer Medikamente modelliert generative KI molekulare Strukturen, sagt die Wirksamkeit neuer Medikamente voraus und beschleunigt die Entwicklung neuartiger Behandlungen. KI-gestützte virtuelle Assistenten helfen Patienten, indem sie zustandsbezogene Fragen beantworten, Termine planen und an die Einnahme von Medikamenten erinnern. Generative KI automatisiert auch administrative Aufgaben wie die Transkription von Notizen, die Bearbeitung von Versicherungsansprüchen und die Rechnungsstellung. Strenge Vorschriften wie HIPAA bleiben zusammen mit Bedenken in Bezug auf Datenschutz, Verzerrung und Ethik eine große Herausforderung.

Generative KI optimiert die Einstellung, das Onboarding und die Mitarbeiterentwicklung. Sie fasst Lebensläufe zusammen, unterstützt Personalvermittler bei der Überprüfung von Bewerbern und automatisiert die Planung von Vorstellungsgesprächen. Beim Onboarding werden personalisierte Schulungsmaterialien auf der Grundlage der jeweiligen Positionen erstellt. Für das Leistungsmanagement generiert es strukturierte Reviews und Erkenntnisse zur Karriereentwicklung. Dialogorientierte KI -Portale können Mitarbeitern Feedback geben und Verbesserungsmöglichkeiten aufzeigen, ohne die Geschäftsleitung einzubeziehen. Generative KI kann auch Trends innerhalb der Belegschaft analysieren und Fluktuationsrisiken vorhersagen. 

Generative KI-Lösungen werden zunehmend für die Bearbeitung von Schadensfällen, die Betrugserkennung und die Risikobewertung eingesetzt. KI-Tools analysieren Richtlinien, automatisieren das Underwriting und verbessern die Interaktion mit Kunden, wobei auch die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften ein wichtiger Aspekt ist.

KI fasst Verträge, rechtliche Dokumente und Vorschriften zusammen und unterstützt Fachleute bei der Recherche und Compliance-Überwachung. KI-Tools helfen bei der Identifizierung von Risiken, der Erstellung von Berichten und der Rationalisierung von Due-Diligence-Prozessen in rechtlichen und regulatorischen Umgebungen.

Produktdesigner verwenden zunehmend generative KI, um Designkonzepte in großem Maßstab zu optimieren. Sie unterstützt die strukturelle Optimierung, was dazu beiträgt, hochwertige, langlebige Produkte mit minimalem Materialeinsatz herzustellen und damit Kosten und Preise zu senken. Generatives Design ist am wirkungsvollsten, wenn es in den gesamten Lebenszyklus der Produktentwicklung integriert wird, vom ersten Konzept bis zur Herstellung und Beschaffung. Außerdem verwenden Produktmanager generative KI, um das Feedback der Benutzer zu konsolidieren, damit die Produkte verbessert werden können.

KI automatisiert die Erstellung von Aufgaben und Teilaufgaben, prognostiziert Zeitpläne und Ressourcenanforderungen, fasst wichtige Dokumente zusammen und unterstützt die Risikovorhersage mit Forecasting. So können sich Projektmanager auf die übergeordnete Strategie konzentrieren, anstatt sich um das Tagesgeschäft kümmern zu müssen.

76 % der CMOs sagen voraus, dass generative KI die Art und Weise verändern wird, wie Marketing betrieben wird – und 76 % geben an, dass ein zu langsamer Umstieg auf generative KI ihre Fähigkeit, wettbewerbsfähig zu bleiben, erheblich beeinträchtigen wird.³ Generative KI ermöglicht hyper-personalisiertes Marketing über alle Kanäle hinweg. Gut formulierte Prompts und Eingaben dienen als Anleitung für große Sprachmodelle, kreative Outputs für E-Mails, Blogs, Social-Media-Beiträge, Produktseiten und Websites zu erstellen. Individuelle Sprachgeneratoren können auf den Tonfall und die Stimme der Marke eines Unternehmens trainiert werden, damit sie genau zu früheren Inhalten passen, und bestehende Inhalte können neu konzipiert und bearbeitet werden. Generative KI liefert ausführliche Analysen und Metriken zu Kundenverhalten, kann Zielgruppen dynamisch ansprechen und segmentieren sowie hochwertige Leads identifizieren. 

89 % der Führungskräfte berichten, dass umfangreiche Investitionen in die Automatisierung generative KI-Fähigkeiten fließen werden – und 19 % sagen voraus, dass generative KI für ihre Lieferkettenautomatisierung von entscheidender Bedeutung sein wird.⁴ Generative KI verändert das Lieferkettenmanagement, die Arbeitsabläufe und die betriebliche Effizienz in der Automobilindustrie und anderen Branchen, indem sie Logistik, Bestandsmanagement und Nachfrageprognosen verbessert. Durch die verbesserte Sichtbarkeit und höhere Transparenz können Unternehmen sofort auf Risiken reagieren, anstatt auf die Berichterstattung von Partnern warten zu müssen. Die Integration von bereinigten und zuverlässigen Daten aus der gesamten Lieferkette ermöglicht es, ein LLM zu betreiben, auf das Menschen in der gesamten Branche zugreifen können, um genaue Informationen in Echtzeit zu erhalten.

KI erstellt synthetische Datensätze für Trainingsmodelle, Produkttests und die Simulation realer Szenarien. Dies verringert die Abhängigkeit von sensiblen oder kostspieligen realen Daten, beschleunigt die Entwicklungszyklen und verbessert die Leistung der KI-Modelle.

Zwar bietet generative KI ein erhebliches Potenzial für viele Unternehmen, doch erfordert die Navigation in dieser Landschaft einen Balanceakt zwischen Fortschritt und Vorsicht.

• Schutz sensibler Daten: Verwenden Sie nur anonymisierte und nicht sensible Daten, um die Offenlegung vertraulicher Informationen zu vermeiden und Vorschriften einzuhalten.
  
  
• Bleiben Sie informiert: Verfolgen Sie Branchennachrichten, um zuverlässige Tools zu identifizieren und unethische KI-Praktiken zu vermeiden.
  
  
• Erstellung einer KI-Richtlinie: Erstellen Sie Richtlinien zur internen Nutzung von KI und Investitionen in Tools von Drittanbietern, und greifen Sie dabei auf verfügbare Vorlagen zurück.
  
  
• Investition in Weiterbildung: Investitionen in Umschulungs- und Weiterbildungsprogramme sind entscheidend, damit Arbeitnehmer nicht automatisierbare Fähigkeiten entwickeln können.

Der Aufstieg der generativen KI scheint das Interesse an den breiteren Funktionen der KI verstärkt zu haben. Laut einer Umfrage von McKinsey⁵ lag der Anteil der Verwendung von KI in den Unternehmen der Befragten sechs Jahre lang bei etwa 50 % und stieg im Jahr 2024 auf 72  an. Was den Wert generativer KI betrifft, so ergab dieselbe Umfrage, dass Unternehmen am häufigsten bedeutende Kostensenkungen durch den Einsatz generativer KI im Personalwesen (HR) verzeichnen. Die Befragten berichten am häufigsten von deutlichen Umsatzsteigerungen (von mehr als 5 %) im Bereich Lieferketten- und Bestandsmanagement.

Generative KI wird die Unternehmensabläufe in verschiedenen Branchen weiter verändern, ähnlich wie es das Smartphone bei der Geschäftskommunikation und Produktivität getan hat. Von der Automatisierung alltäglicher Aufgaben bis hin zur Förderung der Kreativität bei der Erstellung von Inhalten und darüber hinaus – das Potenzial der generativen KI ist enorm und vielfältig.

Da diese Tools am Arbeitsplatz zunehmend zum Einsatz kommen, verändern sie zwangsläufig die Aufgabenbereiche und erfordern neue Fähigkeiten. Mit diesen Entwicklungen geht unweigerlich ein zunehmender Missbrauch generativer Funktionen einher. Experten gehen davon aus, dass sich der Aspekt Verzerrung bei den meisten generativen KI-Modellen hartnäckig halten wird.Mit den zunehmenden Möglichkeiten der Benutzer, verschiedene Arten von Inhalten zu erstellen (z. B. Bilder, Audio, Text und Video), wird die Wahrscheinlichkeit eines böswilligen Missbrauchs voraussichtlich steigen. Dieses Szenario unterstreicht, wie wichtig es ist, robuste Mechanismen zur Minderung solcher Risiken und zur Gewährleistung eines verantwortungsvollen Einsatzes generativer KI-Technologien zu entwickeln.

Die Berücksichtigung ethischer Überlegungen, die Maximierung der Datensicherheit und die Anpassung an sich weiterentwickelnde Best Practices sind von entscheidender Bedeutung. Unternehmen, die bereit sind, das gesamte Spektrum der Möglichkeiten von generativer KI zu erkunden, finden mit nur einem Klick Anleitungen und Einblicke. Erfahren Sie mehr darüber, wie Sie das Potenzial der generativen KI für Ihr Unternehmen nutzen können, indem Sie das Produktportfolio von  IBM® watsonx -Portfolio an KI-Produkten erkunden.