Was ist generative AI und wie unterscheidet es sich von anderen KIs?
Generative Künstliche Intelligenz (KI) ist eine Art von KI, die darauf ausgelegt ist, neue Daten zu generieren, anstatt bestehende Daten zu klassifizieren oder zu modifizieren. Deskriptive KI hingegen ist auf die Klassifizierung und Vorhersage von Daten ausgerichtet. Generative KI hat in den letzten Jahren aufgrund ihrer Fähigkeit, realistisch wirkende menschenähnliche Texte, Bilder und sogar Audio und Videoinhalte zu erstellen, eine wachsende Bedeutung für Unternehmen erlangt. In diesem Blog-Beitrag werden wir untersuchen, was generative KI ausmacht und wie Unternehmen sie nutzen können, um Wettbewerbsvorteile zu erzielen.
Generative vs. Deskriptive KI: Was ist der Unterschied zwischen den beiden Ansätzen?
Deskriptive KI ist darauf ausgelegt, bestehende Daten zu analysieren, zu klassifizieren und zu modifizieren, um Vorhersagen zu treffen oder Entscheidungen zu treffen. Generative KI hingegen ist darauf ausgelegt, neue Daten zu erstellen, die auf einer Mischung aus Vorlagen und Mustererkennung basieren. Mit anderen Worten: Deskriptive KI sagt Ihnen, was etwas ist oder sein wird, während generative KI Ihnen zeigt, was etwas sein könnte.
Wie funktioniert generative KI?
Generative KI nutzt neuronale Netze und andere fortschrittliche Algorithmen, um Muster in vorhandenen Daten zu erkennen und diese Muster auf neue Daten anzuwenden, um realistische und neue Ergebnisse zu generieren. Generative KI kann in der Lage sein, menschenähnliche Texte, Bilder, Audio und Videoinhalte zu erstellen, die für menschliche Beobachter schwer von tatsächlich von Menschen erstellten Inhalten zu unterscheiden sind.
Anwendungen von generativer KI in Unternehmen:
Generative KI hat eine breite Anwendungspalette und kann in vielen Branchen und Anwendungsfällen eingesetzt werden. Einige Beispiele für Anwendungen von generativer KI in Unternehmen sind die Erstellung von personalisierten Inhalten für Kunden, die Automatisierung von Geschäftsprozessen, die Optimierung von Produktdesigns und die Verbesserung der Produktempfehlungen.
Anwendungen von generativer KI in Unternehmen: Wie kann generative KI in verschiedenen Branchen und Anwendungsfällen eingesetzt werden?
Generative KI hat das Potenzial, Unternehmen in vielen Branchen und Anwendungsfällen zu unterstützen. Hier sind einige Beispiele:
Kunst und Design: Generative KI kann dazu verwendet werden, einzigartige Kunstwerke und Designs zu erstellen. Beispielsweise hat das Pariser Unternehmen Obvious eine generative KI namens „AICAN“ entwickelt, die in der Lage ist, Porträts und andere Kunstwerke zu erstellen.
Medizin: Generative KI kann in der Medizin eingesetzt werden, um Krankheiten zu diagnostizieren und Behandlungen zu planen. Ein Beispiel dafür ist das Unternehmen Zebra Medical Vision, das eine KI-Plattform für die Bildanalyse in der Radiologie entwickelt hat.
Finanzen: Generative KI kann in der Finanzbranche eingesetzt werden, um Vorhersagen zu treffen und Risiken zu minimieren. Beispielsweise hat das Unternehmen Ayasdi eine KI-basierte Plattform für die Risikoanalyse und Vorhersage von Finanzkrisen entwickelt.
Gaming: Generative KI kann in der Videospielbranche eingesetzt werden, um eine bessere Spielerfahrung zu schaffen. Beispielsweise hat das Unternehmen NVIDIA eine KI namens „GANverse3D“ entwickelt, die in der Lage ist, realistische 3D-Modelle von Charakteren und Objekten zu generieren.
Welche Unternehmen setzten KI bereits erfolgreich ein?
IBM Watson: IBM Watson ist eine der bekanntesten generativen KI-Plattformen. Sie wird in vielen Branchen eingesetzt, darunter Gesundheitswesen, Finanzen und Recht.
Adobe Sensei: Adobe Sensei ist eine KI-Plattform, die in vielen Adobe-Produkten integriert ist, darunter Photoshop und Illustrator. Sie kann dazu verwendet werden, automatisch Bilder zu bearbeiten und zu optimieren.
DeepMind: DeepMind ist ein Unternehmen, das sich auf die Entwicklung von KI-Systemen spezialisiert hat. Sie haben eine generative KI namens „WaveNet“ entwickelt, die in der Lage ist, realistische menschliche Stimmen zu generieren.
Welche Herausforderungen gibt es bei der Implementierung von KI in Unternehmen?
Es gibt jedoch auch Herausforderungen bei der Implementierung von generativer KI. Einige der Herausforderungen sind das Fehlen von Standards und Regulierungen, das Datenschutzrisiko und die Verantwortung für mögliche negative Auswirkungen auf die Gesellschaft.
Datenmangel: Generative KI benötigt große Datenmengen, um effektiv zu arbeiten. Unternehmen müssen sicherstellen, dass sie über genügend Daten verfügen, um ihre generative KI-Modelle zu trainieren.
Mangelnde Expertise: Die Entwicklung von generativer KI erfordert eine hohe technische Kompetenz.
Generative KI hat großes Potenzial die Prozesse in Unternehmen zu revolutionieren
Generative KI kann es Unternehmen ermöglichen ihre Prozesse zu verbessern und Content zu generieren der einzigartig ist und die individuellen Bedürfnisse der Kunden abdeckt. Während generische Modelle wie ChatGPT oder Bing Chat in erster Linie unterhaltsam für Endnutzer sind, so bieten sie bei unsachgemäßer Anwendung oft nicht die notwendige Präzision und Zuverlässigkeit um für Unternehmenszwecke oder gar unbeaufsichtigt eingesetzt werden zu können. Custom KI Modelle hingegen können genau auf die Anforderungen des Unternehmens abgestimmt werden und so oft mit weniger Daten eine höhere Performance, sowohl bei der Generierung der Inhalte als auch bei der Qualität der Inhalte erreichen. In der Zukunft werden Unternehmen die generative KI nicht einsetzen nicht am Markt bestehen können. Es werden die Unternehmen sich behaupten können, welche die beste Datengrundlage haben und in der Lage sind diese Daten effektiv mittel Custom KI Modellen zu aktivieren, um so den Kunden ein ideales Kundenerlebnis zu verschaffen. Unternehmen erhalten durch Generative KI eine beratende Funktion, die weit über das Verkaufen von Produkten oder Dienstleistungen hinausgeht, sondern durch die skalierbare KI Lösung, Kunden individuelle Lösungen anbietet, anstelle generische Produkte und Services zu verkaufen.
