Was ist Generative KI

Was ist Generative KI und wie unterstützt sie Unternehmen?

Maarit Arvola, bearbeitet am 10.12.2025

Zusammenfassung

Generative KI (GenAI) erzeugt neue Inhalte – Text, Bilder, Musik und Videos – basierend auf den gelernten Daten und analysiert nicht nur existierende Informationen.
Dank großer Sprachmodelle (LLM) und neuronaler Netze kann die KI Sprache fast wie ein Mensch verarbeiten und produzieren, sie kann aber auch halluzinieren, d. h. fehlerhafte Informationen produzieren.
In Unternehmen steigert KI die Produktivität und Wettbewerbsfähigkeit.
Sie erledigt Routineaufgaben in Sekunden und setzt Zeit für strategische und kreative Arbeit frei.
Bei der Content-Erstellung und Internationalisierung beschleunigt KI die Erstellung von Texten, Bildern und mehrsprachigen Inhalten und unterstützt das Marketing in verschiedenen Sprachräumen.
KI funktioniert am besten als Partner des Menschen, nicht als Ersatz – im besten Fall ist sie eine unterstützende Intelligenz, die hilft, neue Erkenntnisse zu gewinnen und Neues zu entwickeln.

Warum ist KI wichtig für Unternehmen?

Kommt es dir so vor, als käme künstliche Intelligenz (KI) aus jeder Ecke? KI hier und KI dort – die KI löst alle Probleme von der Steuererklärung bis zur Partnerschaft und kocht sogar noch Kaffee dazu. Eine neue Ära bricht an, die Schnellen fressen die Langsamen und die Cleveren machen das große Geschäft. KI ist die neue Dampfmaschine, Elektrizität, Öl und Gold in einer Software. Kevin von nebenan hat angeblich mit KI einen Online-Kurs erstellt, sein Geschäft läuft wie Ratte und jetzt er so ein König der Quartale, dass er sogar bei der Bank gute Kundenberatung bekommt.

Einige Unternehmen beschleunigen mit Hilfe der KI ihren Vertrieb, entwickeln neue Produkte und optimieren ihren Kundenservice und schießen damit ihre Umsätze in die Stratosphäre – wie Raketen in den Facebook-Anzeigen von KI-Beratern. Andere Unternehmen fragen sich dagegen, ob man damit auch etwas anderes machen kann als Social-Media-Posts. Ist KI in der eigenen Branche überhaupt von Nutzen? Wo und wie solltest du anfangen? Was kann man mit KI überhaupt alles machen? Wie funktioniert sie? Kann man ihr vertrauen?

In den Gesprächen wimmelt es von Begriffen wie GenAI, LLMs, große Sprachmodellen und Tokens, aber was bedeuten sie eigentlich? Wie kann man Entscheidungen über den Einsatz einer Technologie treffen, wenn man keine Vorstellung von den Grundprinzipien hat?

Das Wissen um das Potenzial der künstlichen Intelligenz (Artificial Intelligence, AI), die Unkenntnis ihrer Funktionsprinzipien und die gleichzeitige Unsicherheit bezüglich ihrer Zuverlässigkeit sind so gegensätzliche Faktoren, dass es schwierig ist, die tatsächlichen Möglichkeiten der KI zu erfassen und den konkreten Nutzen einzuschätzen.

Dieser Blogbeitrag soll Interessierten Informationen liefern und die Grundprinzipien der KI kurz erklären. Nach dem Lesen dieses Beitrags weißt du mehr über die folgenden Themen:

Künstliche Intelligenz: Definition und Anwendung

Im Allgemeinen bezieht sich KI auf die Fähigkeit einer Maschine, traditionell der menschlichen Intelligenz zugeschriebene Fähigkeiten wie logisches Denken, Lernen und Schaffen zu nutzen. KI ermöglicht es Computern, Dinge zu erkennen, Informationen zu verarbeiten und Probleme autonom zu lösen.

KI unterscheidet sich grundlegend von herkömmlicher Software. Während normale Programme nach vorab festgelegten Regeln arbeiten, lernt KI aus Daten und kann ihr Verhalten basierend auf ihren Beobachtungen anpassen. Diese Lernfähigkeit macht sie besonders nützlich, wenn es darum geht, komplexe Probleme zu lösen.

KI ist besonders hilfreich bei der Verarbeitung großer Datenmengen und beim Auffinden von Mustern, die für Menschen auf großer Skala schwer zu erkennen sind. Beispielsweise können Modelle anhand früherer Fälle lernen, Abweichungen zu kennzeichnen, die auf Versicherungsbetrug oder Geldwäsche hindeuten, welche dann von Experten bewertet werden. Zu den Werkzeugen der KI gehören auch die Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP), Computer Vision, Prognosemodelle und Optimierung.

KI wird unter anderem in fortschrittlichen Suchmaschinen, Empfehlungsalgorithmen, Spracherkennung, selbstfahrenden Fahrzeugen und zahlreichen anderen Anwendungen eingesetzt. Insbesondere seit den 2010er Jahren hat sich die Entwicklung durch die Zunahme der Rechenleistung und der verfügbaren Daten beschleunigt.

Generative KI: Wie große Sprachmodelle und neuronale Netze den Kern von KI bilden

Die oben erwähnte KI repräsentiert traditionelle KI-Modelle, die existierende Informationen analysieren und klassifizieren. Die generative KI (GenAI) ist dagegen in der Lage, neue Inhalte wie Text, Bilder, Musik oder Videos zu erstellen.

Es gibt mehrere generative Modelle: beispielsweise erzeugen Diffusionsmodelle realistische Bilder, während sich große Sprachmodelle (Large Language Model, LLM) auf die Textproduktion konzentrieren. Die großen Sprachmodelle der GenAI werden mit riesigen Textkorpora (also Datenmengen) trainiert. Während dieses Trainingsprozesses lernt das Sprachmodell die Strukturen der Daten und erstellt auf deren Grundlage Wahrscheinlichkeitsprognosen. Diese generative KI ist die KI, über die jetzt überall gesprochen wird.

Der Kern der großen Sprachmodelle ist ein neuronales Netz. Ein neuronales Netz ist ein mathematisches Modell, dessen Idee auf biologischen Nervennetzen basiert. Im neuronalen Netz gibt es Neuronen (Recheneinheiten). Diese Neuronen sind miteinander verbunden und in Schichten organisiert. Ein neuronales Netz hat in der Regel die folgenden Schichten: die Eingabeschicht (in die die konkreten Daten eingespeist werden), die verborgenen Schichten (in denen die Berechnung durchgeführt wird) und die Ausgabeschicht (das Endergebnis). Informationen fließen durch diese Schichten und werden von einfachen Werten zu immer abstrakteren Merkmalen transformiert. Während des Trainings des Sprachmodells werden die Gewichtungen der Verbindungen zwischen den Neuronen angepasst, wodurch das Modell die internen Abhängigkeiten der Daten lernt.

Wie nutzt KI Daten und was sind Halluzinationen?

Generative KI futtert sich durch riesige Textmengen. Aus all diesen Daten lernt sie Muster und generiert daraus neue Inhalte aus. KI hat aber keine Datenbank und ist auch keine Suchmaschine.

Wenn du KI etwas fragst, holt sie die Antwort nicht aus einer Quelle, sondern rechnet aus, welche Wörter am wahrscheinlichsten als Nächstes kommen. Auf Grundlage dieser Wahrscheinlichkeiten konstruiert sie ihre Antwort.

Die Vorhersagen der künstlichen Intelligenz (KI) werden von internen Parametern gesteuert, von denen es in großen Sprachmodellen (Large Language Models, LLMs) sogar Milliarden gibt. Diese Parameter fungieren als Gewichtungsfaktoren, die das Modell anleiten, statistische Zusammenhänge zwischen Wörtern und Strukturen zu erkennen.

Während des Trainings passt das Modell diese Gewichtungen auf der Grundlage einer enormen Menge an Text an. Das Ergebnis ist, dass es Sätze generieren kann, die der menschlichen Sprache ähneln, basierend auf den sprachlichen Mustern, die es aus den Daten gelernt hat.

Doch weil alles auf Wahrscheinlichkeiten basiert, kann das System daneben liegen. Fehlerhafte oder komplett erfundene Angaben nennt man Halluzinationen. Dazu kommt: Die Trainingsdaten können auch verzerrt sein, weil sie z. B. sprachlich und kulturell aus englischsprachigem Material stammen.

Wenn man KI verwendet, sollte man sich bewusst sein, dass generative KI Neues durch die Kombination der aus den Trainingsdaten gelernten Strukturen generiert. Ihre Fähigkeit, tatsächlich Neues zu erfinden, ist begrenzt.

Du kannst KI zwar wie eine Suchmaschine nutzen, aber im Kern funktioniert sie anders. KI durchsucht keine Quellen, sondern generiert Antworten. Auch wenn ein Chatbot wie ChatGPT eine Websuche integriert und Quellen nennt, können auch diese halluziniert sein. Vertraue deshalb nicht blind, sondern prüfe immer die Inhalte.

Trotzdem – die Texte, die du von großen Sprachmodellen bekommst, sind oft erstaunlich gut. Die Qualität hängt vom Modell und der Sprache ab. Außerdem spielt das Thema eine Rolle: Über Kochrezepte gibt es mehr Daten als über traditionelle Holzbauweise.

Wie steigert KI die Produktivität und Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen?

Obwohl befürchtet wird, dass KI Arbeitsplätze wegnimmt, deuten Studien darauf hin, dass die Gesamtwirkung positiv sein kann: Neue Rollen entstehen, und die Arbeitsproduktivität steigt. KI macht die Arbeit effizienter, wodurch Zeit für kreativere und komplexere Aufgaben frei wird.

In Unternehmen entwickelt sich generative KI zu einem zentralen Wettbewerbsmotor für viele Akteure, oder ist es bereits geworden. Dies basiert vor allem auf der Steigerung der Produktivität (z. B. Erstellung von Routine-Texten, Code und ersten Materialentwürfen in Sekunden), der Beschleunigung der Markteinführung (Prototypen, Inhalte und Kampagnen werden in Stunden statt in Tagen fertig) sowie der Verbesserung des Kundenerlebnisses (24/7-Service, personalisierte Antworten und Empfehlungen).

Darüber hinaus werden die Informationssuche und die Nutzung unternehmensspezifischer Informationen durch RAG-Methoden (Retrieval Augmented Generation, suchunterstützte Generierung) effizienter, wobei zusätzliche Informationen z. B. aus dem Internet oder aus der unternehmenseigenen Datenbank gesucht werden. RAG-Methoden können Fehler reduzieren und die Zuverlässigkeit der Informationen verbessern, da sie genauere Quellinformationen zur Unterstützung der Generierung hinzufügen.

Da die Einführung ohne große Investitionen mithilfe von Cloud-Diensten und vorgefertigten Tools gelingt, skalieren die Vorteile schnell in verschiedenen Bereichen, wie Kundensupport, Vertrieb, Marketing, HR und Softwareentwicklung.

Effiziente Content‑Erstellung mit KI

Für Content-Ersteller bietet generative KI ein effektives Werkzeug zur Ideenentwicklung, zum Verfassen von Entwürfen und zur Finalisierung fertiger Materialien. Sie kann Autoren helfen, eine neue Perspektive zu finden, oder Content-Erstellern vielseitige Inhaltsversionen für verschiedene Kanäle zu erstellen oder die Botschaft für unterschiedliche Zielgruppen anzupassen.

Bei der Erstellung von Bildern und Grafiken ermöglicht die KI die Produktion visuell beeindruckender Elemente ohne spezielle technische Kenntnisse. Bei der Erstellung von Videos kann sie wiederum die Fertigstellung von Drehbüchern, Storyboards und Effekten beschleunigen.

Bei der Internationalisierung erleichtern KI-Lösungen die Informationssuche und die mehrsprachige Kommunikation. Das Übersetzen einfacher Texte ist im Handumdrehen erledigt und die Generierung von mehrsprachigen Inhalten in der Zielsprache gelingt mühelos. Allerdings sind bei der Übersetzung wichtiger Texte (z. B. technische und juristische Dokumente) weiterhin Fachübersetzer:innen erforderlich, um die Texte und Inhalte professionell zu übersetzen und zu lokalisieren.

Die Stärke der generativen KI liegt also in ihrer Fähigkeit, riesige Datenmengen mit kreativen Lösungen zu verbinden. Mit ihrer Hilfe können Routinen in der Content-Erstellung automatisiert werden, und sie kann als kreativer Sparringspartner genutzt werden, der neue Ideen, Stilversionen und sogar ganze Werbekonzepte anbieten kann. Dadurch kann man sich in der Content-Erstellung auf die strategische Planung und Qualitätssicherung konzentrieren und einen Großteil der Umsetzung der KI überlassen. Es sollte jedoch immer beachtet werden, dass die Ergebnisse der KI überprüft werden müssen. Die Nachbearbeitung und Qualitätssicherung durch den Menschen sind also ein wesentlicher Bestandteil des Prozesses.

Das wahre Potenzial der KI liegt in ihrer Fähigkeit, als Partner des Menschen zu fungieren, nicht als Ersatz. Mit anderen Worten, KI fungiert als unterstützende Intelligenz des Menschen. Studien zufolge macht KI das Arbeiten effizienter und ermöglicht die Konzentration auf kreativere Aufgaben. Im besten Fall setzt KI Zeit von Routineaufgaben frei und hilft, die großen Herausforderungen unserer Zeit zu lösen.

Wichtiger Tipp zu KI‑gestützten Übersetzungen

Wenn du KI für internationale Kommunikation oder Content-Erstellung verwenden möchtest, überprüfe den Ton der Übersetzung, die richtigen und präzisen Übersetzungen der Fachbegriffe und den kulturellen Kontext.

Zum Beispiel funktioniert ein Text über Saunieren, der für einen finnischen Leser bestimmt ist, überhaupt nicht auf dieselbe Weise wie für einen deutschen Leser, da die deutsche Saunakultur völlig anders ist als das finnische Sommer- oder Wintersaunaerlebnis am See.

Öffne eine KI-Anwendung wie ChatGPT, Claude oder Gemini, frage sie etwas zu einem Thema aus deiner Branche und lies, was sie antwortet. Bewerte kritisch, ob der Inhalt wahr und stimmig ist. Nutze verschiedene KI-Anwendungen und vergleiche die Antworten. Welche Anwendung ist die beste nach deiner Meinung?

Teste KI‑Bots für deine Branche!

Wenn du dich mit den Grundlagen der KI aus einer etwas technischeren Perspektive vertraut machen und wissen möchtest, was z. B. Tokens sind, lies den nächsten Beitrag.

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Bei der Erstellung wurden folgende KI-Anwendungen als Hilfsmittel verwendet: ChatGPT 4o und 5, CustomGPT, Gemini 3.0 und Perplexity Pro.