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Generative KI (Generative AI)

KI, die neue Inhalte wie Text, Bild oder Code erzeugt.

Generative KI (Generative AI) ist eine Form der Künstlichen Intelligenz, die aus vorhandenen Daten Muster lernt und daraus neue Inhalte erzeugt – z. B. Texte, Bilder, Audio, Videos oder Programmcode. Statt nur zu klassifizieren oder Vorhersagen zu treffen, „generiert“ sie Ergebnisse, die wie von Menschen erstellt wirken und sich an Vorgaben (Prompts) anpassen lassen.

Was bedeutet „Generative KI“?

„Generativ“ bedeutet „erzeugend“. Generative KI erstellt also etwas Neues auf Basis gelernter Wahrscheinlichkeiten und Strukturen. Typische Systeme sind große Sprachmodelle (LLMs) wie ChatGPT, die Sprache statistisch modellieren, oder Bildmodelle, die aus Textbeschreibungen neue Motive synthetisieren. Wichtig: Die KI „versteht“ Inhalte nicht wie ein Mensch, sondern berechnet sehr wahrscheinlich passende Ausgaben – abhängig von Trainingsdaten, Prompt, Kontext und Modellparametern.

Wie funktioniert Generative KI?

  • Training: Das Modell wird mit sehr vielen Beispielen (z. B. Texten, Bildern, Code) trainiert und lernt Muster, Grammatik, Stil und Zusammenhänge.
  • Prompting: Nutzer geben Anweisungen (Prompts), z. B. „Schreibe eine E-Mail im freundlichen Ton“ oder „Erstelle ein Python-Skript“.
  • Generierung: Das Modell erzeugt Token für Token (Wort-/Zeichenbausteine) eine Ausgabe, die statistisch gut zum Prompt passt.
  • Steuerung: Über Systemregeln, Temperatur, Tools, RAG (Retrieval-Augmented Generation) oder Fine-Tuning lässt sich Verhalten und Faktentreue beeinflussen.
  • Qualitätssicherung: Ergebnisse werden geprüft, überarbeitet und ggf. mit Quellen, Tests oder menschlicher Freigabe abgesichert.

Beispiele & typische Use Cases (auch mit Automation)

  • Text: Blog-Entwürfe, Produktbeschreibungen, Zusammenfassungen, Support-Antworten, Meeting-Notizen.
  • Code: Code-Snippets, Tests, Refactoring-Vorschläge, Erklärungen von Fehlermeldungen.
  • Bilder/Design: Konzeptgrafiken, Varianten von Motiven, schnelle Visualisierungen für Kampagnen.
  • Workflows: In Tools wie n8n können Prompts automatisch mit Daten aus CRM, Tickets oder Formularen gefüttert werden, um z. B. Antworten vorzuschreiben, Leads zu qualifizieren oder Inhalte zu personalisieren.
  • Agentische Systeme: In Kombination mit AI Agents (KI-Agenten) kann Generative KI Aufgaben in mehreren Schritten planen, Tools aufrufen (z. B. Websuche, Datenbank, E-Mail) und Ergebnisse iterativ verbessern.

Warum ist Generative KI wichtig?

Generative KI beschleunigt Wissensarbeit, senkt Kosten für Content- und Code-Erstellung und ermöglicht neue Produkte (z. B. Chatbots, Copilots, personalisierte Inhalte). Besonders stark ist sie, wenn sie in Prozesse integriert wird: wiederkehrende Aufgaben werden teilautomatisiert, während Menschen für Strategie, Qualität, Rechtliches und kreative Leitplanken verantwortlich bleiben.

Grenzen & Risiken

  • Halluzinationen: Modelle können plausibel klingende, aber falsche Aussagen erzeugen.
  • Bias & Datenqualität: Verzerrungen aus Trainingsdaten können sich in Outputs spiegeln.
  • Urheberrecht/Datenschutz: Sensible Daten gehören nicht ungeprüft in Prompts; rechtliche Rahmenbedingungen sind zu beachten.
  • Qualitätskontrolle: Ohne Review, Quellen oder Tests (bei Code) steigt das Fehlerrisiko.

Was kostet Generative KI?

Die Kosten hängen vom Modell (Open-Source vs. API), Nutzungsumfang (Token/Anfragen), Latenzanforderungen, Hosting sowie Zusatzaufwand für Integration, Sicherheit und Qualitätssicherung ab. In der Praxis reichen Kosten von günstigen API-Nutzungen für einzelne Workflows bis hin zu höheren Budgets für unternehmensweite Implementierungen mit RAG, Monitoring und Compliance.