Generative KI revolutioniert unser Leben und unsere Arbeit. Diese Form der künstlichen Intelligenz identifiziert mithilfe von neuronalen Netzen und Deep-Learning-Algorithmen Muster innerhalb bestehender Daten, um dann selbst Inhalte („Original Content“) zu erstellen. Die Technologie findet in zahlreichen Bereichen Anwendung, von Kunst bis hin zu Data Science, und beeinflusst bereits jetzt maßgeblich unsere Welt. In diesem Artikel erklären wir, was generative KI genau ist und wie sie sich von herkömmlichen Technologien für künstliche Intelligenz unterscheidet. Darüber hinaus untersuchen wir verschiedene Möglichkeiten, wie generative KI genutzt wird, um Probleme für Unternehmen und Verbraucher:innen zu lösen.
WAS IST GENERATIVE KI UND WAS KANN SIE?
Generative KI, eine Form der künstlichen Intelligenz, analysiert große Datenmengen, um Muster zu erkennen und daraus verschiedene Inhalte zu erstellen, wie Text, Audio oder Video. Die Algorithmen der generativen KI ahmen die Fähigkeit des menschlichen Gehirns nach, zu denken und zu kreieren. Durch das Erlernen von Mustern aus bestehenden Daten synthetisieren diese Algorithmen Wissen, um daraus eigene Inhalte zu erstellen. Darüber hinaus kann generative KI Einfluss darauf nehmen, wie Menschen (und andere Maschinen) mit Software interagieren. Damit können möglicherweise klassische Point-and-Click-Interaktionen ersetzt werden durch Sprach- oder Text-Befehle, aufgabenauslösende Fragen oder sogar komplexe Workflows in Unternehmenssoftware. Mit seiner scheinbar verblüffend guten Fähigkeit, menschliche Kreativität zu imitieren, kommt diese Technologie in zahlreichen Verbraucher- und Unternehmensanwendungen zum Einsatz.
GENERATIVE KI IM VERGLEICH MIT ANDEREN ARTEN DER KÜNSTLICHEN INTELLIGENZ
Künstliche Intelligenz wird bereits seit Jahren benutzt. Sie ist ein wichtiger Bestandteil von Anwendungen, die uns bestens vertraut sind, etwa in Form von Kundendienst-Chatbots, digitalen Assistenten, Programmen zur vorausschauenden Wartung und Software zur medizinischen Bildgebung, mit der Ärzt:innen schwer erkennbare Krankheiten feststellen. Obwohl traditionelle KI, welche maschinelles Lernen (ML) und Deep Learning umfasst, ein wichtiger Bestandteil des modernen Lebens bleibt, stellt generative KI einen regelrechten Quantensprung dar.
Traditionelle künstliche Intelligenz nutzt verschiedene Ansätze. Doch die meisten von ihnen basieren auf Vorhersagemodellen, die Daten innerhalb eines bestimmten Kontextes betrachten und klassifizieren. Nachdem sie auf das Erkennen von Mustern trainiert wurden, können diese Algorithmen Ergebnisse treffsicher vorhersagen. Wir nutzen Vorhersagemodelle, um die Wahrscheinlichkeit dafür zu bestimmen, dass Patient:innen eine bestimmte Art von Krankheit entwickeln, Kund:innen von einer Marke zur Konkurrenz wechseln oder Markttrends die Nachfrage für ein Produkt oder eine Dienstleistung beeinflussen.
Generative KI-Modelle gehen einen großen Schritt weiter: Sie nutzen fortschrittliche Deep-Learning-Techniken, um völlig neuen Output zu generieren, anstatt nur Vorhersagen aufgrund vorheriger Erfahrungen zu treffen. Diese Fortschritte basieren teilweise auf neuen Ansätzen beim Trainieren der Modelle, darunter teilüberwachtes und unüberwachtes Lernen. Der Wechsel von der Vorhersage zur Kreation eröffnet neue und spannende Möglichkeiten für Innovationen.
GENERATIVE KI IN AKTION
Das transformative Potenzial von generativer KI verändert unsere Arbeitswelt und definiert die Grenzen von Innovation und Kreativität neu. Hier sind sieben Beispiele, wie wir diese Technologie heute nutzen.
Generieren und Erweitern von Daten
Um erfolgreiche Modelle für maschinelles Lernen zu entwickeln, sind für gewöhnlich riesige Mengen an Trainingsdaten nötig. Unter Umständen ist das benötigte Volumen an echten Daten nur schwer oder sogar überhaupt nicht beschaffbar. Wenn ein Unternehmen nicht über die nötigen Datenmengen zum Trainieren seiner ML-Modelle verfügt, kann generative KI künstlich Daten herstellen, die echten Daten sehr nahe kommen. Daten, die auf diese Art generiert werden, können sehr nützlich sein, um die Performance und Generalisierung von ML-Modellen zu verbessern.
Suchen und Entdecken von Daten
Generative KI verändert rasant die Art und Weise, wie wir Daten suchen, da mit ihr in Form von Gesprächsmustern Fragen gestellt und Informationen gesammelt werden können. Mithilfe von generativer KI können Datennutzende von der direkten Code-Entwicklung oder der Nutzung von Point-and-Click-Tools dazu übergehen, Daten zusammenzubringen, um sie manuell zu bearbeiten. Mit diesem KI-Ansatz können Nutzende direkte Fragen stellen, welche ein Large Language Model (LLM) dann nutzt, um das einer Applikation zugrundeliegende Datenmodell schnell zu analysieren und präzise die richtigen Daten-Assets oder Daten-Einblicke zu ermitteln.
Personalisiertes Marketing
Generative KI kann intelligente personalisierte Produktempfehlungen, Angebote und Erfahrungen bereitstellen, die auf die individuellen Vorlieben und Bedürfnisse einer Person abgestimmt sind. Dank der Fähigkeit, benutzerdefinierte Inhalte zu generieren, können Inhalte in sämtlichen Medien weiter personalisiert werden, von Bildern über Videos bis hin zu Texten, die in Gesprächen verwendet werden.
Neues Produktdesign
Generative KI kann auf Grundlage verschiedener Szenarien virtuelle Prototypen generieren und Simulationen durchführen. Damit ist sie nützlich für Produktentwicklung, Architekturprojekte und Anwendung im Ingenieursbereich. Sie ermöglicht es Unternehmen, virtuelle Produktdesigns zu entwickeln und ihre Performance zu bewerten, bevor Zeit und Ressourcen in die Produktion von physischen Prototypen fließen.
Content und Marketingmaterialien
Die Fähigkeit von generativer KI, eigene Inhalte zu produzieren, können Marketing-Teams dafür nutzen, um Materialien für Marketing, Werbung und Social-Media-Kampagnen zu erstellen, etwa in Form von personalisierten Produktbeschreibungen, Marketing-E-Mails oder Social-Media-Beiträgen. Ihre Fähigkeit, Grafiken zu erstellen, kann den Design-Prozess beschleunigen, indem sie Ideen für Produktverpackungen, Logos und andere kreative Inhalte liefert.
Verbesserung von Suchergebnissen
In der Vergangenheit haben Suchmaschinen die Domain Authority einer Website aufgrund verschiedenster Faktoren bewertet. Dazu gehörten unter anderem die Relevanz für den Suchbegriff, die Qualität der Seite sowie zahlreiche andere spezifische Marker. Moderne Suchmaschinen gehen mit ihren Algorithmen einen Schritt weiter: Sie nutzen generative KI, um für die jeweilige Suchanfrage kurze Inhalte zu generieren, eine Liste ähnlicher Fragen bereitzustellen und weitere Websites vorzuschlagen, die zur Suche passen.
Dialogorientierte KI (Conversational AI)
Generative KI-Modelle können die Effektivität von Chatbots oder virtuellen Assistenten steigern, indem sie in natürlicher Sprache interagieren und menschliche Gespräche nachahmen. Diese Modelle sind in der Lage, zu verstehen und menschenähnliche Antworten zu geben. Dadurch ist ein schnellerer, reaktiverer Support möglich und Unternehmen können zeitnah Support-Anfragen von Kund:innen lösen.
SNOWFLAKE + NEEVA: WIR STELLEN VOR – KI-GESTÜTZTES INTELLIGENTES SUCHEN UND ENTDECKEN VON DATEN
Snowflake bindet generative KI in die Datensuche ein, da die Suche für die Art und Weise, wie Unternehmen mit Daten interagieren, von größter Bedeutung ist, und sich das Sucherlebnis ständig und rasant weiterentwickelt. Konversationsparadigmen verändern die Art, wie wir Fragen stellen und Informationen abrufen. Mit generativer KI können Teams genau die richtigen Datenpunkte, Daten-Assets oder Daten-Einblicke finden und damit den Wert ihrer Daten maximieren. Deshalb hat Snowflake Neeva übernommen, eine Suchmaschine, welche entwickelt wurde, um die Suche deutlich intelligenter zu gestalten. Neeva bietet eine einzigartige und transformative Sucherfahrung, die es Nutzenden mithilfe von generativer KI und anderen Innovationen ermöglicht, Daten auf neue Art abzufragen und zu finden.
Dank Neeva können wir bei Snowflake einige der modernsten Suchtechnologien nutzen und diese Innovationen für Unternehmensdaten in der Data Cloud einfließen lassen, damit unsere Kunden, Partner und Entwickler:innen davon profitieren.
Darüber hinaus ergänzt Snowflake die Data Cloud um weitere fortschrittliche KI-Funktionen mit der Übernahme von Streamlit für das Erstellen und Teilen von Daten-Apps sowie von Applica für Deep Learning,