Was ist Generative KI?
Zuletzt aktualisiert am · Aidan Faes
Kurz gesagt
Generative KI bezeichnet Systeme, die neue Inhalte erzeugen: Texte, Bilder, Programmcode, Sprache oder Video. Sie unterscheidet sich von älteren Verfahren, die eingehende Daten nur einsortiert oder bewertet haben, ohne selbst etwas zu produzieren. Grundlage im geschäftlichen Einsatz ist fast immer ein Sprachmodell, das über einen Prompt gesteuert wird.
Der Unterschied lässt sich am Posteingang zeigen. Ein einordnendes System sagt: Diese Nachricht ist eine Reklamation und gehört zu Auftrag 4711. Ein generatives System schreibt zusätzlich den Antwortentwurf, in Ihrem Tonfall, mit Bezug auf den Vorgang. Es entscheidet nicht besser, es formuliert. Genau deshalb sitzt der Nutzen dort, wo bisher Zeit für das Formulieren draufging, und nicht dort, wo eine Entscheidung getroffen werden muss.
Im Mittelstand tragen sich vier Anwendungen am schnellsten: Entwürfe für Angebote, Kundenkorrespondenz und Ausschreibungstexte, Zusammenfassungen langer Unterlagen, Übersetzungen und die Aufbereitung von Notizen zu Protokollen. Auffällig ist, dass in allen vier Fällen ein Mensch das Ergebnis ohnehin liest, bevor es hinausgeht. Diese eingebaute Kontrolle ist der Grund, warum sich generative KI hier ohne großes Risiko einführen lässt.
Der typische Fehler ist, das Werkzeug als Wissensquelle zu behandeln. Ein Sprachmodell erzeugt plausible Sprache, keine geprüften Fakten, und produziert bei Wissensfragen mitunter eine Halluzination, also eine erfundene, aber überzeugend formulierte Antwort. Sobald Auskünfte auf Ihren Unterlagen beruhen sollen, brauchen Sie eine Anbindung an Ihre Dokumente statt bloßer Freitextfragen. Wer diesen Unterschied nicht erklärt, erlebt früh einen Vertrauensverlust in der Belegschaft.
Vor dem Kauf lohnen zwei Fragen. Erstens: Welche Aufgabe soll die Software erzeugen, und wer prüft das Ergebnis? Zweitens: Was passiert mit den eingegebenen Inhalten, werden sie zum Training verwendet, und in welcher Region wird gerechnet? Die zweite Frage entscheidet darüber, ob Ihre Belegschaft mit echten Vorgängen arbeiten darf oder nur mit anonymisierten Beispielen, und damit über den gesamten Nutzen.
Aufgaben, bei denen generative KI im Mittelstand schnell trägt
- Entwürfe für wiederkehrende Korrespondenz, die ohnehin gegengelesen wird.
- Zusammenfassungen von Ausschreibungen, Verträgen oder Protokollen.
- Übersetzungen für Handbücher, Produkttexte und Angebote.
- Umformulierungen für verschiedene Zielgruppen, etwa technisch und vertrieblich.
Welche Begriffe hängen damit zusammen?
- Sprachmodell: Ein Modell, das Sprache verarbeitet und fortsetzt, indem es das jeweils wahrscheinlichste nächste Stück Text bestimmt.
- Halluzination: Eine erfundene, aber überzeugend formulierte Antwort. Der wichtigste Grund, warum Ergebnisse geprüft werden müssen.
- Prompt: Die Eingabe an ein Sprachmodell: Aufgabe, Kontext und Format in einem Text.
Wo wird Generative KI in der Auswahl konkret?
Begriffe helfen erst, wenn sie an einer Entscheidung hängen. Generative KI spielt vor allem in KI-Assistenten & LLM-Plattformen und Marketing & Vertrieb eine Rolle. Dort sehen Sie, wie die geprüften Lösungen mit dem Punkt umgehen, jeweils mit Quelle und Stand-Datum.
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Häufige Fragen
Dürfen Mitarbeitende echte Kundendaten eingeben?
Nur, wenn ein Auftragsverarbeitungsvertrag vorliegt und intern geregelt ist, welche Datenarten zulässig sind. Ohne diese beiden Voraussetzungen sollten personenbezogene Inhalte außen vor bleiben. Lassen Sie die Einordnung für Ihren Fall prüfen.
Merkt man den Texten an, dass sie maschinell entstanden sind?
Ohne Nachbearbeitung häufig ja, weil die Sprache glatt und unspezifisch wird. Mit Vorgaben zu Tonfall, Länge und Beispielen aus Ihrem Haus verschwindet der Effekt weitgehend. Rechnen Sie deshalb Redaktionszeit ein, nicht null Aufwand.