Die Generative KI kann aus vorhandenen Artefakten lernen, um neue, realistische Artefakte zu generieren, die die Merkmale der Trainingsdaten widerspiegeln, diese aber nicht wiederholen.

GenKI kann eine Vielzahl neuer Inhalte produzieren, wie Bilder, Videos, Musik, Sprache, Text, Softwarecode und Produktdesigns.

Generative KI verwendet eine Reihe von Techniken, die sich ständig weiterentwickeln. An erster Stelle stehen KI-Basismodelle, die auf einem breiten Satz unbeschrifteter Daten trainiert werden, die mit zusätzlicher Feinabstimmung für verschiedene Aufgaben verwendet werden können.

Für die Erstellung dieser trainierten Modelle sind komplexe mathematische Verfahren und eine enorme Rechenleistung erforderlich. Es handelt sich um Vorhersagealgorithmen.

GenKI erstellt am häufigsten Inhalte als Reaktion auf Anfragen in natürlicher Sprache. Sie erfordert keine Kenntnis oder die Eingabe von Code, aber die Anwendungsfälle in Unternehmen sind zahlreich und umfassen Innovationen im Arzneimittel- und Chipdesign sowie in der materialwissenschaftlichen Entwicklung.

Was steckt hinter dem Hype um generative KI?

Inzwischen hat diese Technologie den Status des Innovationsauslösers hinter sich gelassen und ist in die Phase der höheren Erwartungen aufgestiegen.

GenKI machte erst 2022 Schlagzeilen und zwar mit der Einführung von ChatGPT —einem Chatbot, der zu menschlich anmutenden Interaktionen fähig ist.

ChatGPT erlangte schnell eine hohe Popularität und erregte die Aufmerksamkeit der weltweiten Öffentlichkeit.

Die Generative KI wird sich zu einer Allzwecktechnologie entwickeln, die ähnliche Auswirkungen haben wird wie die Dampfmaschine, die Elektrizität und das Internet.

Der Hype wird nachlassen, sobald die Realität der Implementierung einsetzt. Aber die Auswirkungen der Generativen KI werden sich verstärken, wenn Menschen und Unternehmen mehr innovative Anwendungen für die Technologie bei der Arbeit und im täglichen Leben entdecken.

Einige praktische Anwendungen

Zu den praktischen Anwendungen, die genutzt werden, gehören auch:

Erstellung und Verbesserung schriftlicher Inhalte. Erstellung eines Textentwurfs in einem gewünschten Stil und einer gewünschten Länge.
Beantwortung von Fragen: Befähigung von Nutzern, Antworten zu finden.
Ton: Textmanipulation, um die Sprache zu mildern oder den Text zu professionalisieren.
Zusammenfassungen: Gekürzte Versionen von Gesprächen, Artikeln, E-Mails und Webseiten.
Vereinfachung: Aufgliederung nach Überschriften, Erstellung von Gliederungen und Extraktion der wichtigsten Inhalte.
Klassifizierung von Inhalten: Sortierung nach Stimmung, Thema usw. Verbesserung der Chatbot-Leistung.

Nachhaltigkeit

Generative KI verbraucht jede Menge Strom. Wählen Sie deswegen Anbieter, die den Stromverbrauch senken und erneuerbare Energien nutzen, um die Auswirkungen auf die Nachhaltigkeitsziele zu verringern.

Cybersicherheit und Betrug

Unternehmen müssen darauf vorbereitet sein, dass böswillige Akteure Generative KI-Systeme für Cyber- und Betrugsangriffe nutzen. Lassen Sie prüfen, inwieweit bestehende Richtlinien KI-bezogene Verstöße abdecken.

Weitere Anwendungen der GenKI

Zu den Anwendungsfällen mit langfristigen Auswirkungen gehören:

Analyse medizinischer Bilder, welche die Entwicklung von Krankheiten zeigen.
Synthetische Daten, die helfen, knappe Daten zu ergänzen, Verzerrungen abzuschwächen, den Datenschutz zu wahren und Zukunftsszenarien zu simulieren.

Die wichtigsten Anbieter von Generative KI

Auf dem Markt für Generative KI gibt es neben den großen Plattformanbietern auch Hunderte von Spezialanbietern, die durch Venture-Kapital und einen starken Zustrom neuer Open-Source- Modelle unterstützt werden.

Anbieter von Unternehmensanwendungen, wie Salesforce und SAP, integrieren LLM-Funktionen in ihre Plattformen.

Unternehmen wie Microsoft, Google, Amazon Web Services (AWS) und IBM haben Hunderte Millionen Dollar und enorme Rechenleistung investiert, um die Basismodelle zu entwickeln, auf denen Dienste wie ChatGPT und andere beruhen.

Die derzeitigen Hauptanbieter sind:

Google hat zwei LLMs: Palm, ein multimodales Modell, und Google Bard, ein reines Sprachmodell.
Google bettet seine generative KI-Technologie in seine Suite von Arbeitsplatzanwendungen ein, wodurch sie sofort in die Hände von Millionen von Menschen gelangt.

Microsoft und OpenAI marschieren im Gleichschritt. Wie Google integriert auch Microsoft Generative KI- Technologien in seine Produkte, hat aber den Vorteil des First-Mover und die Popularität von ChatGPT auf seiner Seite.

Amazon ist eine Partnerschaft mit Hugging Face eingegangen, das eine Reihe von LLMs auf Open-Source-Basis zur Entwicklung von Lösungen anbietet.

Amazon verfügt zudem über Bedrock, das über AWS Zugang zu generativer KI in der Cloud bietet, und hat Pläne für Titan angekündigt, ein Set aus zwei KI-Modellen, die Text erstellen und die Suche und Personalisierung verbessern.

IBM verfügt über mehrere Basismodelle und ist in der Lage, sowohl seine eigenen Modelle als auch die Modelle von Drittanbietern durch die Einspeisung von Daten und das erneute Training und die Anwendung des Modells abzustimmen.

Welche Vorteile bietet GenKI?

Basismodelle, einschließlich generativer, vortrainierter Transformatoren (was ChatGPT antreibt), gehören zu den Innovationen der KI-Architektur, die zur Automatisierung, zur Ergänzung von Menschen oder Maschinen und zur autonomen Ausführung von Geschäfts- und IT-Prozessen eingesetzt werden kann.

Zu den Vorteilen der Generativen KI gehören

eine schnellere Produktentwicklung,
ein besseres Kundenerlebnis,
und eine höhere Produktivität derMitarbeiter.

Generative KI erzeugt Artefakte, die ungenau oder verzerrt sein können, sodass eine menschliche Validierung unabdingbar und die Zeitersparnis für Mitarbeiter möglicherweise begrenzt ist.

Es wird empfohlen, Anwendungsfälle mit KPIs zu verknüpfen, um sicherzustellen, dass jedes Projekt entweder die betriebliche Effizienz verbessert oder für neue Nettoeinnahmen oder bessere Erlebnisse sorgt.

In einer Umfrage unter Führungskräften gaben 38% an, dass das Kundenerlebnis und die Kundenbindung das Hauptziel ihrer Investitionen in Generative KI sind.

Es folgten Umsatzwachstum (26 %), Kostenoptimierung (17 %) und Geschäftskontinuität (7 %).

Welche Risiken birgt Generative KI?

Die mit Generative KI verbundenen Risiken sind erheblich. Und sie entwickeln sich rasch weiter. Zum Beispiel: Eine Vielzahl von Akteuren hat die Technologie missbraucht, um Deep Fakes zu erzeugen, die Betrügereien unterstützen.

ChatGPT und ähnliche Tools werden mit großen Mengen öffentlich zugänglicher Daten trainiert. Sie sind nicht darauf ausgelegt, der DSGVO und anderen Urheberrechtsgesetzen zu entsprechen.

Zu den zu überwachenden Aufsichtsrisiken gehören: Mangel an Transparenz. Generative KI- und ChatGPT-Modelle sind unberechenbar, und nicht einmal die für sie verantwortlichen Unternehmen verstehen ihre Funktionsweise immer ganz. Richtigkeit.

Generative KI-Systeme produzieren gelegentlich ungenaue Antworten. Man prüfe deswegen die Ergebnisse auf Richtigkeit, Angemessenheit und Nützlichkeit, bevor man die Informationen öffentlich verbreitet...

Verzerrung und Voreingenommenheit.

Sie müssen Richtlinien oder Kontrollen einrichten, um Ergebnisse zu erkennen und in Übereinstimmung mit der Unternehmensrichtlinie und den einschlägigen gesetzlichen Anforderungen zu reagieren.

Geistiges Eigentum und Urheberrecht.

Derzeit gibt es keine verifizierbaren Garantien für die Data Governance und den Schutz vertraulicher Unternehmensinformationen.

Nutzer sollten davon ausgehen, dass alle Daten oder Anfragen, die sie in ChatGPT und seine Konkurrenzprodukte eingeben, zu öffentlichen Informationen werden.