Generative KI
Generative KI ist der Teilbereich der Künstlichen Intelligenz, der neue Inhalte erzeugt — Texte, Bilder, Audio oder Code. Sie lernt Muster aus großen Datenmengen und erstellt daraus eigenständige, plausible Ergebnisse. Bekannte Beispiele sind ChatGPT, Claude, Gemini und Midjourney.
Generative KI verständlich erklärt.
Anders als klassische KI, die vor allem klassifiziert oder vorhersagt, produziert generative KI etwas Neues. Grundlage sind meist große Sprach- oder Bildmodelle, die in riesigen Datenmengen statistische Muster gelernt haben und auf dieser Basis Wort für Wort oder Pixel für Pixel ein Ergebnis erzeugen.
Für Unternehmen ist generative KI der sichtbarste KI-Schub der letzten Jahre: Sie senkt die Hürde, weil man sie in natürlicher Sprache bedient. Der Hebel liegt nicht im Werkzeug selbst, sondern darin, welche Aufgaben man ihr sinnvoll überträgt — und wo der Mensch prüfen muss.
Vertiefung im Blog: Was Führungskräfte über generative KI wissen müssen →
Generative KI in der Praxis.
Wo der Begriff im betrieblichen Alltag konkret wird — Beispiele aus der Arbeit mit mittelständischen Unternehmen.
Angebots- und E-Mail-Entwürfe in Vertrieb und Innendienst beschleunigen
Protokolle, Reportings und Dokumentationen aus Stichpunkten erstellen
Marketing-Texte und Produktbeschreibungen in der eigenen Markensprache
Sie wollen Generative KI nicht nur verstehen, sondern im eigenen Unternehmen nutzen?
Generative-KI-Vortrag →Im Zusammenhang mit Generative KI.
Large Language Model
Ein Large Language Model (LLM) ist ein KI-Modell, das auf riesigen Textmengen trainiert wurde, um menschliche Sprache zu verstehen und zu erzeugen. Es sagt jeweils das wahrscheinlichste nächste Wort voraus. LLMs sind die Technik hinter Chatbots wie ChatGPT, Claude und Gemini.
Prompt Engineering
Prompt Engineering ist die Fähigkeit, Anweisungen an eine KI so zu formulieren, dass sie das gewünschte Ergebnis liefert. Ein guter Prompt gibt Rolle, Kontext, Aufgabe, Format und Beispiele vor. Es ist die wichtigste praktische Kompetenz im täglichen Umgang mit generativer KI.
Halluzination (KI)
Als Halluzination bezeichnet man eine KI-Antwort, die plausibel klingt, aber faktisch falsch oder frei erfunden ist. Sprachmodelle erzeugen Wahrscheinlichkeiten, kein geprüftes Wissen — deshalb können sie überzeugend Unsinn produzieren. Halluzinationen sind das zentrale Risiko beim Unternehmenseinsatz und müssen durch Prüfung abgefangen werden.
Multimodale KI
Multimodale KI verarbeitet mehrere Arten von Daten gleichzeitig — Text, Bild, Audio und Video. Statt nur zu lesen, kann sie ein Foto beschreiben, ein Diagramm auswerten oder gesprochene Sprache verstehen und kombinieren. Moderne Modelle wie GPT-4o und Gemini sind multimodal angelegt.
Fragen zu Generative KI.
Was ist der Unterschied zwischen KI und generativer KI?
Künstliche Intelligenz ist der Oberbegriff für Systeme, die Aufgaben lösen, für die sonst menschliche Intelligenz nötig wäre. Generative KI ist der Teilbereich, der eigenständig neue Inhalte erzeugt — Text, Bild, Audio oder Code.
Welche generativen KI-Tools sind die bekanntesten?
Für Text: ChatGPT (OpenAI), Claude (Anthropic) und Gemini (Google). Für Bilder: Midjourney, DALL·E und Stable Diffusion. Im Unternehmen werden meist die Text-Modelle zuerst produktiv genutzt.
Ist generative KI im Unternehmen sicher einsetzbar?
Ja, mit klaren Regeln. Entscheidend sind Datenschutz, eine Governance dazu, welche Daten eingegeben werden dürfen, und die Prüfung der Ergebnisse — generative KI kann überzeugend falsch liegen.
KI verstehen ist der erste Schritt.
Vom Begriff zur Anwendung: Als Keynote Speaker und KI-Berater mache ich Künstliche Intelligenz für Entscheider im Mittelstand greifbar — verständlich, praxisnah, umsetzbar.