Herkömmliche KI verwendet vordefinierte Regeln und Algorithmen, um Daten zu analysieren und Ergebnisse vorherzusagen. Sie funktioniert am besten, wenn sie auf sehr spezifische Aufgaben angewendet wird. Generative KI lernt aus Datenmustern, um neue Inhalte wie Text oder Bilder zu erstellen, sodass sie besser für innovativere und kreativere Anwendungen geeignet ist.
Auch wenn künstliche Intelligenz eigentlich nach einem klaren Konzept klingt – die Entwicklung von Maschinen, die menschliche Intelligenz simulieren können –, deckt der Begriff eine wachsende Palette von Technologien ab. Eine der bemerkenswertesten und am weitesten verbreiteten Varianten ist generative KI (Gen AI). Dank der steigenden Beliebtheit von GPT-Tools (Generative Pre-trained Transformer) sowie der Fortschritte in rekurrenten neuronalen Netzen (RNNs) und Large Language Models (LLMs), definiert generative KI die Art und Weise, wie die Welt intelligente Systeme nutzt, neu.
Das wirft die Frage auf: Was macht generative KI so besonders? Wie unterscheidet sie sich von herkömmlicher KI? Und vielleicht am wichtigsten: Wie kann ein Unternehmen (generative) KI einsetzen, um die Effizienz zu steigern, Innovationen zu fördern und einen klaren Wettbewerbsvorteil zu erlangen? Der erste Schritt besteht darin, die Ähnlichkeiten und Unterschiede dieser Technologien zu verstehen.
KI kann je nach Kontext verschiedene Dinge bedeuten. Im weitesten Sinne ist „künstliche Intelligenz“ ein Überbegriff, der alle Tools, Technologien, Prozesse und Forschungsbereiche umfasst, die mit der Entwicklung, Implementierung und Unterstützung von Maschinen zu tun haben, die Aufgaben ausführen, für die in der Vergangenheit menschliche Intelligenz erforderlich war. Daher kann KI alles umfassen: von selbstfahrenden Fahrzeugen und prädiktiven Analytics bis hin zu autonomen Prozessen und Informatikforschung.
Wenn wir jedoch über herkömmliche KI als Technologie sprechen, meinen wir in der Regel nur eine Teilmenge von KI, die auf klaren Regeln basiert, um Daten zu analysieren und Vorhersagen über künftige Ergebnisse zu treffen. Herkömmliche KI, auch bekannt als „prädiktive KI“ (oder „schwache KI“ oder „enge KI“), ist hoch spezialisiert. Sie arbeitet innerhalb der etwas restriktiven Grenzen ihres Algorithmus und ist im Umfang auf die spezifischen Anwendungen beschränkt, für die sie entwickelt wurde.
Trotz des abwertenden Begriffs „Schwache KI“ bietet dieser klar definierte Ansatz gleich mehrere Vorteile: Wenn herkömmliche KI richtig eingesetzt und auf die richtigen Aufgaben angewendet wird, erreicht sie Folgendes:
- Hohe Genauigkeit bei bestimmten Aufgaben
Herkömmliche KI kann ganz hervorragend bestimmte, klar definierte Aufgaben mit hoher Genauigkeit ausführen. Dazu gehören Aufgaben wie Datenanalyse und Automatisierung.
- Skalierbarkeit
Diese Systeme können in stabilen Umgebungen wie Finanzwesen und Fertigungsindustrie, wo Prozesse standardisiert sind, effektiv skaliert werden. Sofern die Aufgaben klar definiert sind, können selbst extrem große Datenmengen und komplexe Prozesse ohne erhebliche Kostensteigerungen in die KI integriert werden.
- Transparenz
Die regelbasierte Funktionsweise herkömmlicher KI erleichtert das Verständnis und die Validierung ihrer Entscheidungsprozesse. Anwender können die laufenden Prozesse einfach interpretieren.
Nicht jedes Tool eignet sich für jeden Job. Herkömmliche KI hat ihre Einschränkungen, darunter:
- Eingeschränkte Flexibilität
Diese Systeme können keine innovativen Lösungen generieren, die über das hinausgehen, wofür sie explizit programmiert wurden. Wenn sie mit etwas konfrontiert werden, das in ihrem Training nicht vollständig behandelt wurde, werden diese KI-Systeme mit großer Wahrscheinlichkeit ungenaue, unvollständige oder irrelevante Ergebnisse liefern. Das unterstreicht ihre Einschränkungen im Umgang mit unvorhergesehenen Szenarien.
- Ethische Fragen
Prädiktive KI ist vollständig von ihren Trainingsdaten abhängig. Wenn diese Daten Vorurteile oder Ungenauigkeiten enthalten, können die Ergebnisse der KI diese Probleme widerspiegeln und fortführen, was zu unfairen oder falschen Vorhersagen und Entscheidungen führt.
Generative KI unterscheidet sich stark von herkömmlicher KI. Sie wird zwar weiterhin von Regeln und Algorithmen gesteuert, doch diese Regeln ermöglichen es dem GenAI-Tool, unbekannte Probleme zu verstehen. So kann sich Gen Ai auf die Erstellung neuer Inhalte konzentrieren – einschließlich Text, Bildern und Musik –, indem sie die Beziehungen zwischen Datenpunkten in riesigen Datensätzen erlernt. Die Technologie hat mit der Entwicklung fortschrittlicher Techniken für maschinelles Lernen, einschließlich neuronaler Netze und Deep-Learning-Modellen, an Zugkraft gewonnen.
Generative KI nutzt Technologien wie Generative Adversarial Networks (GANs) und Variational Autoencoders (VAEs). Diese Modelle können lernen, neue Daten zu generieren, indem sie zugrunde liegende Muster in den Trainingsdaten identifizieren. Das Endergebnis ist etwas, das bis vor relativ kurzer Zeit unmöglich schien: Maschinen, die in der Lage sind, neue Bilder, Musikstücke, Textinhalte und sogar Videos zu erstellen – und das alles mit wenig bis gar keiner menschlichen Aufsicht. Die meisten GenAI-Tools benötigen nur einen textbasierten Prompt, um ihnen mitzuteilen, was sie generieren sollen.
Im Gegensatz zur traditionellen KI, die deterministisch ist (was bedeutet, dass dieselben Bedingungen immer zu denselben Ergebnissen führen), ist generative KI probabilistisch und in der Lage, eine breite Palette von Ausgaben aus den vorliegenden Eingaben zu generieren. Diese und andere Faktoren machen sie zu einer wertvollen Technologie, die mehrere klare Vorteile bietet:
- Kreativität und Innovation
Generative KI kann neuartige und vielfältige Inhalte erstellen und neue Möglichkeiten in Bereichen wie Kunst, Design und Unterhaltung eröffnen. In traditionelleren Geschäftsanwendungen kann sie innovative Lösungen entwickeln, um die Kundenbindung zu verbessern, Marketingstrategien zu optimieren, die Content-Erstellung zu optimieren und die Anwender-Experience zu personalisieren. - Vielseitigkeit
Diese Modelle können sich an verschiedene Aufgaben anpassen – ohne die Einschränkungen herkömmlicher KI. Generative KI kann dynamisch auf neue Daten und Anforderungen reagieren und ermöglicht es Unternehmen, Innovationen zu entwickeln und selbst in schnelllebigen Umgebungen wettbewerbsfähig zu bleiben. - Bewältigung von Mehrdeutigkeit
Generative KI kann hervorragend mit Unsicherheiten und Komplexität umgehen und eignet sich daher für Anwendungen, bei denen gewöhnliche KI nicht ausreicht.
Wie die herkömmliche KI bringt auch generative KI einige Herausforderungen mit sich. Hier einige Beispiele:
- Höhere Ressourcenanforderungen
Das Training generativer KI-Modelle erfordert erhebliche Rechenleistung und umfangreiche Daten, was kostspielig sein kann. Der erhöhte Energieverbrauch im Zusammenhang mit generativer KI kann sich auf Nachhaltigkeit und CO2-Emissionen auswirken. - Ethische Bedenken
Die Fähigkeit, realistische Inhalte zu erstellen, wirft Probleme im Zusammenhang mit Authentizität, Urheberrecht und potenziellem Missbrauch auf. Generative KI ist nicht von Natur aus ethisch, sondern folgt den Anweisungen, die man ihr gibt. Selbst wenn ethische Regeln implementiert wurden, können diese Regeln möglicherweise immer noch umgangen werden, um Inhalte zu erstellen, die schädlich, irreführend, unangemessen oder illegal sind.
- Herkömmliche KI
Herkömmliche KI konzentriert sich auf die Analyse von Daten und die Bereitstellung von Einblicken, basierend auf vordefinierten Regeln. Dieser Ansatz stellt sicher, dass die Ausgaben vorhersehbar sind und an den logischen Frameworks ausgerichtet sind, die während der Programmierphase festgelegt wurden. Das Hauptziel besteht darin, Muster zu erkennen und Einblicke zu generieren, die innerhalb festgelegter Parameter bei der Entscheidungsfindung und Problemlösung helfen. - Generative KI
Generative KI erstellt neue Daten und Inhalte, indem sie Muster aus Daten erlernt. Im Gegensatz zu herkömmlicher KI sind die Ergebnisse vielfältig und können verschiedene Medien umfassen, was ihre Fähigkeit zur Innovation und Generierung neuartiger Inhalte hervorhebt.
- Herkömmliche KI
Die Entscheidungsfindungsprozesse in der herkömmlichen KI sind explizit, wodurch es einfacher ist, zu verstehen und zu validieren, wie Schlussfolgerungen gezogen werden. Diese Transparenz ist wichtig für Anwendungen, bei denen es die Gründe für Entscheidungen verstanden werden müssen. - Generative KI
Prozesse innerhalb generativer KI sind nicht annähernd so transparent. Sie arbeiten als „Blackbox“, wodurch sich die Art und Weise, wie Entscheidungen getroffen werden, nur schwer interpretieren lässt. Die komplexen Algorithmen, insbesondere in Deep-Learning-Modellen, können die Argumentation hinter bestimmten Ausgaben verdecken.
Anwendungen
- Herkömmliche KI
Herkömmliche KI wird in Umgebungen angewendet, in denen Aufgaben klar definiert sind, z. B. in der vorausschauenden Wartung, in Empfehlungsmodulen oder in der Datenanalyse. Diese Anwendungen profitieren von der Fähigkeit der KI, große Datensätze zu verarbeiten und basierend auf vordefinierten Regeln genaue Vorhersagen zu treffen. Diese KI eignet sich hervorragend für die Automatisierung von Routineaufgaben und die Verbesserung der betrieblichen Effizienz in strukturierten Umgebungen. - Generative KI
Generative KI löst sich von strukturierten Umgebungen und definiert sich über Felder und Anwendungen, die die Generierung neuer Inhalte erfordern, z. B. Design und Natural Language Processing (NLP). Die Möglichkeit, neue Medien zu produzieren, macht sie zu einem leistungsstarken Tool für kreative Branchen. Darüber hinaus kann sie bei der Generierung synthetischer Daten für das Training anderer KI-Modelle helfen. So kann sie deren Fähigkeiten verbessern, ohne dass hierfür ausschließlich authentische Datensätze verwendet werden müssen.
Die Unterschiede zwischen herkömmlicher und generativer KI sorgen dafür, dass beide Technologien auf einzigartige Weise für verschiedene Anwendungen geeignet sind:
- Spam-Filterung
Herkömmliche KI kann E-Mail-Muster und -Inhalte analysieren, um Spam-Nachrichten genau zu identifizieren und herauszufiltern und Anwender vor unerwünschten E-Mails und potenziellen Angriffen zu schützen.
- Betrugserkennung
In Finanzdienstleistungen kann herkömmliche KI betrügerische Aktivitäten erkennen, indem sie Transaktionsmuster analysiert und Anomalien identifiziert, um finanzielle Verluste zu verhindern.
- Empfehlungssysteme
E-Commerce, Streaming-Services und andere kundenorientierte Unternehmen nutzen herkömmliche KI, um Anwenderverhalten und -präferenzen zu analysieren und so Produkt- und Serviceempfehlungen auf die Interessen der Kunden auszurichten.
- Vorausschauende Wartung
In der Fertigungsindustrie kann herkömmliche KI Geräteausfälle vorhersagen, indem sie Verlaufsdaten und Nutzungsmuster analysiert, und kann so Ausfallzeiten und Wartungskosten reduzieren.
- Kundensegmentierung
Marketingteams nutzen herkömmliche KI, um Kunden basierend auf Kaufverhalten, demografischen Daten und anderen Datenpunkten zu segmentieren und somit gezieltere und effektivere Marketingstrategien zu ermöglichen.
- Inhaltserstellung
Generative KI kann Texte, Bilder, Musik und Videos in hoher Qualität erstellen, was sie für kreative Branchen wie Marketing, Werbung und Unterhaltung wertvoll macht. - Kundeninteraktionen
KI-Chatbots, die auf generativer KI basieren, können personalisierte und dynamische Antworten auf Kundenanfragen bereitstellen und so Kundenservice und -interaktionen verbessern. - Codegenerierung
Generative KI unterstützt Softwareentwickler, indem sie Codefragmente generiert, Programmiersprachen übersetzt und die Codevervollständigung automatisiert. All das trägt dazu bei, den Entwicklungsprozess zu beschleunigen und gleichzeitig die Möglichkeiten weniger erfahrener Programmierer zu erweitern. - Gesundheitswesen
Generative KI kann synthetische medizinische Bilder für die Forschung erstellen, personalisierte Behandlungspläne entwerfen und neue Arzneimittelverbindungen generieren, was die medizinische Forschung und Patientenversorgung revolutioniert.
Im Kern dreht sich bei generativer KI alles um das Lernen: Sie lernt, Muster zu erkennen, damit sie die Beziehung in diesen Mustern nachbilden kann, um damit etwas Neues zu schaffen. Hierzu ist Deep Learning erforderlich.
Diffusions- und Transformer-Modelle sind Schlüsselkomponenten generativer KI. Diffusionsmodelle ermöglichen die Generierung realistischer Bilder, während Transformer-Modelle erweiterte Textgenerierungsfunktionen bieten. Zusammen haben diese Techniken die Möglichkeiten zur Erstellung synthetischer Medien erweitert.
Transformer sind eine leistungsstarke Deep-Learning-Architektur, die das Natural Language Processing revolutioniert hat. Sie werden mit großen Internetdatensätzen trainiert, um das nächste Token in einer Reihe vorherzusagen. So entwickeln sie ein tiefes Sprachverständnis, das für verschiedene Aufgaben optimiert werden kann. Dank ihres Aufmerksamkeitsmechanismus können Transformer weitreichende Abhängigkeiten und kontextbezogene Informationen effektiv erfassen. Das hat große Durchbrüche in Bereichen wie Generierung, Übersetzung und Zusammenfassung ermöglicht und Transformer zu einem Eckpfeiler moderner GenAI-Systeme gemacht.
Künstliche Intelligenz – herkömmliche, generative und andere Formen – verändert die Art und Weise, wie Unternehmen Geschäfte tätigen. ServiceNow steht bei dieser digitalen Transformation an vorderster Front und optimiert Geschäftsprozesse durch die fortschrittlichen KI-Funktionen der Now Platform®.
Die Now Platform integriert KI nahtlos, um alle Geschäftsfunktionen zu unterstützen. Sie bietet intelligente Lösungen, um Aufgaben zu automatisieren, die vorausschauende Wartung zu verbessern und den Betrieb zu optimieren. Mit dem neuen Generative-KI-Controller können Unternehmen führende LLMs in ServiceNow-Services integrieren und so die Leistungsfähigkeit generativer KI in ihre bestehenden Workflows integrieren. Schaffen Sie mit generativer KI von ServiceNow überzeugendere Kundenverbindungen, verbessern Sie Suchfunktionen, und optimieren Sie die Experience für interne und externe Anwender. Doch das ist erst der Anfang der Fähigkeiten der generative KI: Durch die Partnerschaft mit Nvidia erweitert ServiceNow seine GenAI-Funktionen weiter und bietet innovative Anwendungen für IT-Abteilungen, Kundenservice-Teams und Entwickler.
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