Generative KI vs. prädiktive KI: Was ist der Unterschied?

Viele generative KI -Tools scheinen die Fähigkeit zu haben, Vorhersagen zu treffen. Dialogorientierte KI-Chatbots wie ChatGPT können den nächsten Vers in einem Lied oder Gedicht vorschlagen. Software wie DALL-E oder Midjourney kann aus Beschreibungen in natürlicher Sprache Originalkunstwerke oder realistische Bilder erstellen. Codevervollständigungstools wie GitHub Copilot können die nächsten Codezeilen vorschlagen.

Generative KI ist jedoch keine prädiktive KI. Prädiktive KI ist eine eigene Klasse von künstlicher Intelligenz, und auch wenn sie weniger bekannt ist, ist sie dennoch ein leistungsfähiges Tool für Unternehmen. Im Folgenden werden die beiden Technologien und die wichtigsten Unterschiede untersucht.

Generative KI ist künstliche Intelligenz, die auf den Prompt oder die Anfrage eines Benutzers mit generierten Originalinhalten wie Audio, Bildern, Softwarecode, Text oder Video antwortet.

Generative KI-Modelle werden anhand riesiger Mengen an Rohdaten trainiert. Diese Modelle greifen dann auf die codierten Muster und Beziehungen in ihren Trainingsdaten zurück, um Benutzeranforderungen zu verstehen und relevante neue Inhalte zu erstellen, die den ursprünglichen Daten ähnlich, aber nicht identisch sind.

Die meisten generativen KI-Modelle beginnen mit einem Foundation Model, einer Art Deep-Learning-Modell, das „lernt“, statistisch wahrscheinliche Ausgaben zu generieren, wenn es dazu aufgefordert wird. Große Sprachmodelle (LLMs) sind ein gängiges Foundation Model für die Textgenerierung, aber es gibt auch andere Foundation Models für verschiedene Arten der Inhaltsgenerierung.

Prädiktive KI kombiniert statistische Analysen mit Algorithmen des maschinellen Lernens, um Datenmuster zu finden und zukünftige Ergebnisse vorherzusagen. Es extrahiert Erkenntnisse aus historischen Daten, um genaue Vorhersagen über das wahrscheinlichste kommende Ereignis, Ergebnis oder Trend zu treffen.

Prädiktive KI-Modelle verbessern die Geschwindigkeit und Präzision von vorausschauender Analyse und werden in der Regel für geschäftliches Forecasting verwendet, um Verkäufe zu prognostizieren, die Nachfrage nach Produkten oder Dienstleistungen zu schätzen, die Customer Experience zu personalisieren und die Logistik zu optimieren. In Kurzform: KI hilft Betrieben, fundierte Entscheidungen über die nächsten Schritte für ihr Unternehmen zu treffen.

Sowohl generative KI als auch prädiktive KI fallen unter den Begriff KI, sind jedoch unterschiedlich. So unterscheiden sich die beiden KI-Technologien:

Generative KI wird anhand großer Datensätze mit Millionen von Beispielinhalten trainiert. Prädiktive KI kann kleinere, gezieltere Datensätze als Eingabedaten verwenden.

Beide KI-Systeme verwenden ein Element der Vorhersage, um ihre Ausgaben zu erzeugen. Die generative KI erstellt jedoch neue Inhalte, während die prädiktive KI zukünftige Ereignisse und Ergebnisse vorhersagt.

Die meisten generativen KI-Modelle basieren auf diesen Architekturen:

• Diffusionsmodelle funktionieren, indem den Trainingsdaten zunächst Rauschen hinzugefügt wird, bis sie zufällig und unerkennbar sind. Anschließend wird der Algorithmus darauf trainiert, das Rauschen iterativ zu zerstreuen, um eine gewünschte Ausgabe zu erhalten.

• Generative Adversarial Networks (GAN) bestehen aus zwei neuronalen Netzen: einem Generator, der neue Inhalte erzeugt, und einem Diskriminator, der die Genauigkeit und Qualität der generierten Inhalte bewertet. Diese gegensätzlichen Algorithmen regen das Modell dazu an, immer hochwertigere Ausgaben zu erzeugen.

• Transformer-Modelle verwenden das Konzept der Aufmerksamkeit, um zu bestimmen, was an den Daten innerhalb einer Sequenz am wichtigsten ist. Transformer nutzen dann diesen Mechanismus der Selbstbeobachtung, um ganze Datensequenzen gleichzeitig zu verarbeiten, den Kontext der Daten innerhalb der Sequenz zu erfassen und die Trainingsdaten in Einbettungen oder Hyperparameter zu kodieren, die Daten und ihren Kontext darstellen.

• Variational Autoencoder (VAE) sind generative Modelle, die komprimierte Darstellungen ihrer Trainingsdaten lernen und Variationen dieser erlernten Darstellungen erstellen, um neue Beispieldaten zu generieren.

Mittlerweile wenden viele prädiktive KI-Modelle diese statistischen Algorithmen und Modelle des maschinellen Lernens an:

• Beim Clustering werden unterschiedliche Datenpunkte oder Beobachtungen anhand von Ähnlichkeiten in Gruppen oder Cluster eingeteilt, um zugrunde liegende Datenmuster zu verstehen.
• Entscheidungsbaum implementiert eine Divide-and-Conquer-Splitting-Strategie zur optimalen Klassifizierung. In ähnlicher Weise kombinieren Random-Forest-Algorithmen die Ausgabe mehrerer Entscheidungsbäume, um ein Ergebnis zu erzielen.
• Regressionsmodelle ermitteln Korrelationen zwischen Variablen. Die lineare Regression stellt beispielsweise eine lineare Beziehung zwischen zwei Variablen dar.
• Zeitreihenmethoden modellieren historische Daten als eine Reihe von Datenpunkten, die in chronologischer Reihenfolge aufgezeichnet werden, um zukünftige Trends zu prognostizieren.

Die meisten generativen KI-Modelle haben keine Erklärbarkeit, da es oft schwierig oder unmöglich ist, die Entscheidungsfindung hinter ihren Ergebnissen zu verstehen. Im Gegensatz dazu sind prädiktive KI-Schätzungen besser erklärbar, da sie auf Zahlen und Statistiken beruhen. Aber die Interpretation dieser Schätzungen hängt nach wie vor vom menschlichen Urteilsvermögen ab, und eine falsche Interpretation kann zu einer falschen Vorgehensweise führen.

Die Entscheidung für den Einsatz von KI hängt von verschiedenen Faktoren ab. In einem Video der IBM®  AI Academy über die Auswahl des richtigen KI-Anwendungsfalls für Ihr Unternehmen stellt Nicholas Renotte, Chief AI Engineer bei IBM Client Engineering, fest, dass „die Auswahl des richtigen Anwendungsfalls für generative KI, KI und maschinelle Lerntools letztendlich die Berücksichtigung zahlreicher beweglicher Teile erfordert. Man muss sicherstellen, dass man die bestmögliche Technologie für die Lösung des richtigen Problems einsetzt.“

Das Gleiche gilt, wenn entschieden wird, ob generative KI oder prädiktive KI eingesetzt werden soll. „Wenn Sie KI für Ihr Unternehmen implementieren, müssen Sie wirklich über Ihren Anwendungsfall nachdenken und überlegen, ob er für generative KI geeignet ist oder ob er besser für eine andere KI-Technik oder ein anderes Tool geeignet ist“, sagt Renotte. „Viele Unternehmen möchten beispielsweise eine Finanzprognose erstellen, aber dafür ist in der Regel keine generative KI-Lösung erforderlich, insbesondere wenn es Modelle gibt, die Forecasting zu einem Bruchteil der Kosten erledigen können.“

Da sie sich hervorragend bei der Erstellung von Inhalten eignet, hat generative KI zahlreiche und vielfältige Anwendungsfälle. Im Zuge des Fortschritts der Technologie könnten noch mehr auftauchen. Hier können generative KI-Anwendungen in verschiedenen Branchen implementiert werden:

• Kundenservice: Unternehmen können KI-gestützte Chatbots und virtuelle Agenten nutzen, um Echtzeitsupport anzubieten, personalisierte Antworten zu geben und Aktionen im Namen eines Kunden einzuleiten.
  
  
• Gaming: Generative KI-Modelle können bei der Erstellung realer Umgebungen, lebensechter Figuren, dynamischer Animationen und anschaulicher visueller Effekte für Videospiele und virtuelle Simulationen helfen.
  
  
• Gesundheitswesen: Generative KI kann synthetische Daten erstellen, um medizinische Bildgebungssysteme zu trainieren und zu testen und die Privatsphäre der Patienten besser zu schützen. Generative KI kann auch völlig neue Moleküle vorschlagen und so die Entwicklung von Medikamenten beschleunigen.
  
  
• Marketing und Werbung: Generative KI kann ansprechende Grafiken entwerfen und überzeugende Anzeigen- und Verkaufstexte erstellen, die auf die jeweilige Zielgruppe zugeschnitten sind.
  
  
• Softwareentwicklung: Tools zur Codegenerierung können den Prozess der Erstellung von neuem Code beschleunigen und die Debugging- und Testphasen automatisieren.

Prädiktive KI wird hauptsächlich in den Bereichen Finanzen, Einzelhandel, E-Commerce und Fertigung eingesetzt. Hier sind einige Beispiele für prädiktive KI-Anwendungen:

• Finanzprognosen: Finanzinstitute nutzen prädiktive KI-Modelle, um Markttrends, Aktienkurse und andere Wirtschaftsfaktoren vorherzusagen.

• Betrugserkennung: Banken setzen prädiktive KI ein, um in Echtzeit verdächtige Transaktionen zu erkennen, die auf betrügerische Aktivitäten hindeuten.

• Bestandsmanagement: Durch die Prognostizierung von Umsatz und Nachfrage kann die prädiktive KI Unternehmen bei der Planung und Kontrolle des Bestands unterstützen.

• Personalisierte Empfehlungen: Prädiktive KI-Modelle können dabei helfen, Muster in Kundenverhaltensdaten zu analysieren und so maßgeschneiderte Vorschläge zu machen, die zu einer verbesserten Customer Experience führen können.

• Lieferkettenmanagement: Prädiktive KI kann bei der Optimierung von Logistik und Abläufen, Produktionsplänen, Ressourcenzuweisung und Workload-Planung helfen.

Die Wahl zwischen diesen beiden Technologien muss keine Entweder-oder-Option sein. Unternehmen können sowohl generative KI als auch prädiktive KI einführen und sie strategisch gemeinsam für ihr Geschäft einsetzen.

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