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Generative KI im Vergleich zu anderen KI-Typen

Erfahren Sie, wie sich generative KI von prädiktiver KI und anderen KI-Typen unterscheidet – und warum sie besonders ist.
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Perspektive der generativen KI

Generative KI kann, was keine andere KI kann – neue, einzigartige Inhalte erstellen. Um zu bewerten, wie sich generative KI am besten in Ihre KI-Strategie einfügt, erfahren Sie, wie sich ihre Fähigkeiten, Anwendungen und Auswirkungen mit denen von prädiktiven und anderen KI-Typen vergleichen lassen.

Das Wichtigste in Kürze

  • Die kreativen Fähigkeiten der generativen KI markieren eine wichtige Entwicklung in der KI-Technologie.
  • Die prädiktive KI analysiert Daten, um Ergebnisse vorherzusagen, während generative KI Text, Bilder, Code und andere Ausgaben erzeugt.
  • Generative KI und andere KI-Technologien finden in vielen Branchen Anwendung, darunter im Finanzwesen, im Gesundheitswesen und in Unternehmensfunktionen wie dem Marketing.
  • In Zukunft wird es eine tiefere Integration zwischen generativer KI und anderen KI-Modellen geben.
  • Sechs menschenorientierte Methoden von Microsoft können Organisationen dabei unterstützen, generative KI verantwortungsbewusst zu entwickeln und zu nutzen.

Was ist generative KI?

generative-aiGenerative KI verwendet Deep Learning, eine komplexe Form von maschinellem Lernen (Machine Learning, ML), das komplexe Aufgaben und große Datasets, verarbeitet, um neue Inhalte als Reaktion auf einfache Prompts in natürlicher Sprache zu erstellen. Wie ein Chef, der einzigartiges Essen, ein Autor, der Songs verfasst, oder ein Autor, der Geschichten schreibt, ist generative KI kreativ und innovativ.
Generative KI ist eine Teilmenge der KI, die sich auf jedes System oder jede Maschine bezieht, die menschenähnliche Aufgaben ausführen kann, indem sie ML-Modelle verwendet, um Muster in den von ihr gesammelten Daten zu identifizieren und nachzuahmen. Durch kontinuierliche Feedbackschleifen verbessert das System oder der Computer seine Leistung schrittweise.
Von der Automatisierung von Routinevorgängen bis hin zur Personalisierung von Kundenerfahrungen verlassen sich Organisationen zunehmend auf KI für Unternehmen, um die Effizienz zu steigern, Innovationen voranzutreiben und einen Wettbewerbsvorteil zu schaffen. Der Bereich der KI umfasst jedoch eine Vielzahl von Technologien, die auf unterschiedliche Weise funktionieren.
Die Funktionalität der generativen KI, neue Ergebnisse zu generieren, sei es in Form von Text, Bildern, Musik oder Code, stellt einen bedeutenden Fortschritt in der KI-Technologie dar. In nur kurzer Zeit hat es endlose Möglichkeiten für Organisationen in allen Branchen eröffnet.

Was kann die prädiktive KI und andere KI-Typen tun?

Jede Art von KI hat einen bestimmten Zweck, der unterschiedliche Geschäftsanforderungen erfüllt. Wenn Sie verstehen, was jede dieser Arten für Ihre Organisation tun kann und was nicht, können Sie ihr Potenzial maximieren. Hier sind einige häufige KI-Typen:
Herkömmliche KI automatisiert und optimiert bestimmte Aufgaben. Da sie auf ML-Modellen mit vordefinierten Regeln und Algorithmen basiert, wird sie in der Industrie am häufigsten für sich wiederholende Aufgaben eingesetzt, bei denen Effizienz und Präzision entscheidend sind, wie z. B. in der Fertigung oder Datenverarbeitung. Die herkömmliche KI umfasst prädiktive KI und Konversations-KI.
Prädiktive KI prognostiziert Ergebnisse basierend auf der Analyse von Verlaufsdaten. Sie kann frühere Verhaltensweisen analysieren, Muster erkennen und zukünftige Ergebnisse mit hoher Genauigkeit vorhersagen. Die prädiktive KI ist die Grundlage für Finanzen, Gesundheitswesen, Fertigung und Marketing.
Konversations-KI unterstützt Chatbots und virtuelle Assistenten, die Interaktionen in natürlicher Sprache zwischen Menschen und Computern über Text- oder Sprachschnittstellen ermöglichen. Konversations-KI basiert auf ML-Modellen und der Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP), um natürliche Sprache zu verstehen und menschenähnliche Antworten zu generieren.

Was unterscheidet die generative KI?

Die folgenden Vergleiche zwischen generativer KI und anderen KI-Typen heben, wie generative KI funktioniert, und ihre kreativen, adaptiven Fähigkeiten im Gegensatz zu analytischeren, aufgabenspezifischen KI-Typen hervor.

Generative KI im Vergleich zu herkömmlicher KI

Herkömmliche KI, auch als schmale oder schwache KI bezeichnet, ist regelbasiert und eignet sich am besten für vordefinierte Aufgaben, z. B. das Automatisieren von Workflows oder das Treffen von Entscheidungen basierend auf festen Algorithmen. Sie wird in der Regel mithilfe von Lerntechniken unter Aufsicht trainiert. Generative KI, auch als kreative oder starke KI bezeichnet, generiert eine einzigartige Ausgabe und optimiert sie dann basierend auf menschlichen Anleitungen und Korrekturen. Sie wird mithilfe von Lerntechniken nicht unter Aufsicht trainiert.

Generative KI im Vergleich zur prädiktiven KI

Die prädiktive KI prognostiziert zukünftige Ergebnisse basierend auf der Analyse vorhandener Daten und Trends. Generative KI geht über die Vorhersage hinaus, um völlig neue Inhalte zu erstellen, die nicht durch die Einschränkungen vorhandener Daten beschränkt sind. Beispielsweise kann generative KI Marketingkampagnen erstellen, während prädiktive KI ihren Erfolg prognostiziert.

Generative KI im Vergleich zu Konversations-KI

Konversations-KI versteht natürliche Sprache und generiert Antworten, die menschliche Sprache imitieren. Generative KI hat einen größeren Umfang und erstellt neben Text eine Vielzahl von anderen Inhaltstypen, einschließlich Bilder, Musik, Sprachausgabe, Videos und Produktdesigns.

Was sind Anwendungsfälle der einzelnen KI-Typen?

Generative KI, prädiktive KI und andere KI-Typen verfügen über eine Vielzahl praktischer Anwendungen in verschiedenen Branchen und Geschäftsfunktionen. Im Folgenden finden Sie einige Beispiele für die Verwendung verschiedener KI-Typen:

 

  Zu den Anwendungen von generativer KI gehören:

  • Branchenübergreifend: Unterstützt Mitarbeitende bei alltäglichen Aufgaben wie dem Zusammenfassen von E-Mails, dem Generieren von Präsentationen und dem Anzeigen von Erkenntnissen.
  • Ingenieurwesen: Generiert synthetische Daten zum Analysieren von Gruppierungen unter unterschiedlichen Bedingungen.
  • Gesundheitswesen: Entwirft neue Moleküle für die Arzneimittelforschung.
  • Produktdesign: Prototypen neuer Produkte und erstellt innovative visuelle Designs.
  • Softwareentwicklung: Hilft beim Schreiben von Code und automatisiert sich wiederholende Programmieraufgaben.
  • Videospiele: Erstellt Erzählungen, Charaktere, Grafiken und Soundeffekte.
Zu den Anwendungen prädiktiver KI gehören: 
  • Finanzen: Vorhersage von Aktienleistung, Kreditbewertung und wirtschaftlichen Trends.
  • Marketing: Generiert Kundenerkenntnisse, die erforderlich sind, um Kundenpräferenzen vorherzusagen und Kampagnen zu optimieren. 
  • Einzelhandel: Unterstützt Sie bei der Bedarfsplanung und Bestandsprognosen.
  • Fertigung: Überwacht Unterbrechungen der Lieferkette und antizipiert Geräteausfälle.
Zu den Anwendungen von Konversations-KI gehören:
  • Fließbandproduktion: Führt präzise Aktionen mit KI-gesteuerten Robotern aus.
  • Automobilbranche: Ermöglicht es Fahrern, über Sprachassistenten mit dem Infotainment- und Navigationssystem ihres Fahrzeugs zu interagieren.
  • Geschäftsautomatisierung: Erledigt alltägliche Aufgaben wie Dateneingabe oder Rechnungsbearbeitung mit minimalem menschlichem Eingriff.
  • Kundenservice und Kundensupport: Bietet ganztägige Unterstützung durch KI-gesteuerte Chatbots.
  • Einzelhandel: Verbessert die Einkaufserfahrung, indem personalisierte Empfehlungen angeboten werden.
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Was ist verantwortungsvolle KI?

Angesichts des schnellen Wachstums von KI für Unternehmen müssen Führungskräfte proaktiv auf die damit verbundenen Risiken eingehen. Zu diesen Risiken gehören potenzielle Verzerrungen in KI-Trainingsdaten, mangelnde Transparenz darüber, wie Algorithmen bei der Generierung von Ergebnissen Entscheidungen treffen, und der absichtliche Missbrauch von KI für böswillige Zwecke, wie die Verbreitung von Desinformationen und die Erstellung von Deepfakes.
Im Rahmen seines Engagements für die Förderung verantwortungsvoller KI-Methoden hat Microsoft sechs Prinzipien für verantwortungsvolle KI entwickelt, die als Leitfaden für die Entwicklung und Nutzung generativer KI und anderer KI-Systeme dienen sollen.

Fairness

KI-Systeme sollten Voreingenommenheiten verhindern, die zu einer ungleichen Behandlung und Unterscheidung bestimmter Gruppen führen könnten. Sie sollten die gleiche Ausgabe für alle benutzenden Personen mit ähnlichen Umständen generieren, z. B. für Beschäftigungsmöglichkeiten.

Zuverlässigkeit und Sicherheit

Wenn Sie sicherstellen, dass KI-Systeme zuverlässig und sicher funktionieren, können Sie Vertrauen aufbauen und Schaden vermeiden. KI-Systeme sollten unter verschiedenen Bedingungen konsistent und genau funktionieren und konsistent vor Fehlern und Cyberangriffen schützen.

Datenschutz und Sicherheit

KI-Systeme sollten Benutzerrechte unterstützen, indem personenbezogene und vertrauliche Informationen vor unbefugtem Zugriff geschützt werden. Sie müssen auch proaktiv eine Reihe anderer Cyberbedrohungen identifizieren und beseitigen, einschließlich Schadsoftware und Denial-of-Service.

Inklusion

KI-Systeme sollten so konzipiert sein, dass sie eine Vielzahl von benutzenden Personen unterstützen und einbinden. Inklusive Designmethoden befassen sich mit potenziellen Ausschlussbarrieren und unterstützen die Schaffung von Erfahrungen, die für alle zugänglich sind.

Transparenz

Organisationen sollten klare Erläuterungen zur Funktionsweise ihrer KI-Systeme bereitstellen und Entscheidungen treffen. Transparenz fördert das Verständnis und das Vertrauen und hilft benutzende Personen dabei, Probleme zu identifizieren und zu beheben, die auftreten können.

Verantwortlichkeit

KI-Systeme und die Personen, die sie entwickeln und bereitstellen, sollten für ihre Aktionen und Entscheidungen verantwortlich gemacht werden. Dies erfordert, dass Organisationen Prozesse und Mechanismen für die Überwachung verantwortungsvoller KI und die Bewältigung negativer Auswirkungen eingerichtet haben.

Eine vielversprechende Zukunft für generative KI

Als wichtiger Akteur in der nächsten Welle der KI-gestützten Geschäftstransformation und -innovation verspricht die generative KI, die Funktionsweise von Unternehmen und die Interaktion mit Kunden weiter zu verändern.
Suchen Sie nach den folgenden Trends:
Fortlaufende Verbesserungen an ML-Modellen umfassen intelligentere Trainingsalgorithmen, eigenständiges Lernen und andere Verbesserungen in der Modellarchitektur und im Training. Dies führt zu qualitativ hochwertigeren Ausgaben und intuitiveren Benutzeroberflächen.
Die ergänzende Nutzung generativer KI mit anderen KI-Typen wird die Systemfähigkeiten verbessern und die Effizienz steigern. Bei der Produktentwicklung können Organisationen beispielsweise prädiktive KI einsetzen, um zukünftige Marktanforderungen zu ermitteln, generative KI, um neue Produkte vorzuschlagen, die diese Anforderungen erfüllen, und Konversations-KI, um Kundenfeedback zu sammeln und so Produktdesigns kontinuierlich zu verfeinern.
Eine tiefere Integration der generativen KI mit anderen KI-Typen wird komplexe Entscheidungsfindungs- und Problemlösungsprozesse stärken. Im Kundendienst können Chatbots oder virtuelle Assistenten, die NLP mit generativer KI kombinieren, dynamisch intelligente, personalisierte Antworten basierend auf der Echtzeitanalyse von Benutzeranforderungen, Stimmungen und Kontext erstellen.
 Der Schwerpunkt auf verantwortungsvoller KI- wird zunehmen. Unternehmen, Regierungen, Hochschulen und andere Organisationen werden auch weiterhin auf Fairness, Transparenz, Verantwortlichkeit und andere Methoden bei der Entwicklung und dem Einsatz von KI bestehen. Erfahren Sie mehr über das Engagement von Microsoft zur verantwortungsvollen Nutzung von KI. Greifen Sie außerdem auf Tools und Prozesse zu, um Ihre Organisation dabei zu unterstützen, KI-Risiken effektiv zu verwalten.

Wie verwenden Sie generative KI?

Zu verstehen, was generative KI und andere KI-Typen einzigartig macht, ist der Schlüssel, um die größten Vorteile aus jeder einzelnen zu ziehen, egal ob sie allein oder in Einheit mit anderen KI-Typen arbeitet.
Im Gegensatz zur prädiktiven KI prognostiziert die generative KI keine Ergebnisse auf der Grundlage historischer Daten. Im Gegensatz zu einer Konversations-KI erzeugt sie keine menschenähnlichen Dialoge. Sie schafft neue Arbeit mit minimalem menschlichem Input, während sie ihre Ergebnisse ständig wiederholt und verbessert – etwas, das für die Förderung von Innovationen und die Aufrechterhaltung der Wettbewerbsfähigkeit in der heutigen digitalen Welt unerlässlich ist.
Erfahren Sie mehr über generative KI im Vergleich zu anderen KI-Typen und darüber, wie Sie generative KI am besten in Ihrer Organisation einsetzen können.

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Was ist generative KI?

Verschaffen Sie sich einen Überblick über die verschiedenen Arten von generativer KI. Erfahren Sie außerdem, wie generative KI Innovationen fördert und Branchen transformiert.
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Wie funktioniert generative KI?

Erfahren Sie, wie sich generative KI weiterentwickelt hat, wie sie lernt und verbessert wird und wie Sie sie verantwortungsbewusst einsetzen.
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Häufig gestellte Fragen

  • KI, die maschinelles Lernen nutzt, um menschenähnliche Aufgaben auszuführen, hat mehrere Untergruppen, darunter generative KI, herkömmliche KI, prädiktive KI, dialogorientierte KI und große Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs).
  • Generative KI erstellt eine neue Ausgabe, einschließlich Text, Bilder, Audio, Produktdesigns und Code.
  • Die prädiktive KI erstellt Prognosen auf der Grundlage historischer Daten, während die generative KI neue, einzigartige Inhalte produziert.
  • Generative KI kann eine Vielzahl von Inhalten erstellen, von denen Text nur ein Beispiel ist. LLMs sind eine Teilmenge der generativen KI, die sich speziell auf Sprachaufgaben wie Textgenerierung und -übersetzung konzentriert.
  • Machine Learning basiert auf allen KI-Typen, indem es Modellen ermöglicht wird, Daten zu erfassen und daraus zu lernen. Generative KI verwendet ML-Techniken, um neue Ausgaben zu erstellen, während herkömmliche ML-Modelle sich auf Aufgaben wie Klassifizierung und Vorhersage konzentrieren.

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