Generative KI: Reale Anwendungen, die Branchen verändern

Nachdem wir im ersten Teil dieser Artikelserie die Grundlagen generativer KI beleuchtet haben, geht es nun um die vielfältigen Anwendungen in der Praxis. Von KI-Assistenten bis zu spezialisierten Tools – die Einsatzmöglichkeiten sind vielfältig.

Anwendungen generativer KI in der Praxis

Sucht man nach bedeutenden Anwendungen im Bereich generativer KI, geht kein Weg an KI-Assistenten, wie ChatGPT oder Claude, vorbei. Diese Assistenten sind in der Lage, Konversationen zu führen, Fragen zu beantworten, Texte zu verfassen oder komplexe Zusammenhänge zusammen zu erfassen.

Doch auch über die bekannten KI-Assistenten hinaus erschaffen Anbieter auf der ganzen Welt ständig neue innovative Anwendungen auf Basis von generativer KI. Die folgende Liste ist nicht erschöpfend, sie hebt dabei lediglich ein paar der wichtigsten Kategorien hervor.

RAG und Agentensysteme

Ein wichtiges Paradigma rund um generative KI ist Retrieval Augmented Generation (RAG). Diese Technik ergänzt die Qualitäten von LLMs um einen zusätzlichen „Retrieval“-Schritt: Abhängig von der Eingabe werden relevante Daten gesucht und zusammen mit der Frage an das LLM übergeben. Somit können dem LLM private oder hochaktuelle Daten zur Verfügung gestellt werden. Das LLM hat somit die Möglichkeit, relevanten Kontext über seine Trainingsdaten hinaus zur Findung der Antwort zu verwenden.

Eine sehr typische und Beispielanwendung für RAG ist „Chatte mit deinen Daten!“. Dabei geht es im Wesentlichen nur darum, einem LLM zur Laufzeit proprietäre Daten zur Verfügung zu stellen.

Das wahre Potenzial von RAG wird aber erst dann klar, wenn man auch Agentensysteme und Tools betrachtet. Durch diese Integrationen können LLMs für eine Anfrage auf genau die richtigen Werkzeuge zurückgreifen, um ihre Aufgabe zu erfüllen: Daten zusammenfassen, eine externe API ansprechen, im Kalender nach einem geeigneten Termin suchen und direkt zum nächsten Meeting einladen, und vieles mehr. Erst so wird aus einem ChatBot ein echter Assistent. Auch ChatGPT setzt dieses Prinzip ein, wenn es zum Beispiel im Internet nach aktuellen Informationen sucht oder einen einfachen Taschenrechner nutzt, um Rechenaufgaben besser zu beantworten als das rein textbasierte LLMs können.

Mehr Details zu RAG beschreiben wir in einem eigenen Artikel.

Copilot-Anwendungen

Eine spannende Anwendung von RAG ist die Entwicklung von Copilots. Diese Tools nutzen den Kontext der aktuellen Arbeit des Benutzers und organisationsspezifische Hintergrundinformationen, um relevante Vorschläge zu machen, während der Benutzer seiner normalen Arbeit nachgeht. Ein Beispiel hierfür sind Coding-Assistenten, die Programmierern Echtzeit-Unterstützung bieten. Im Gegensatz zu einem Assistenten, der komplett selbstständig den Code für komplette Module oder gar ganze Applikationen schreiben soll, führen Copilots eher zu einer symbiotischen Zusammenarbeit mit dem Programmierer. Die Art der Integration in den Arbeitsablauf führt dabei ganz natürlich dazu, dass generative KI zwar maßgeblich zur Effizienzsteigerung beiträgt, gleichzeitig aber auch immer menschlicher Kontrolle untersteht. Im Idealfall ergibt sich daraus eine höhere Produktivität ohne Qualitätseinbußen, mit der zusätzlichen Möglichkeit für den Anwender, durch das Auseinandersetzen mit einer “zweiten Meinung” dazuzulernen.

KI als Sparringpartner für kreative Arbeit

Auch ohne integrierte Copilots lässt sich ein ähnlicher Workflow umsetzen. In einer Art „kreativem Sparring“ kann generative KI genutzt werden, um Feedback zu erhalten, Kritik zu antizipieren oder um neue Ideen zu explorieren. Bereitet man sich zum Beispiel auf ein Job-Interview vor, kann man generative KI den Interviewpartner auf der Gegenseite simulieren lassen. So hat man eine tolle Möglichkeit vorab zu üben und bekommt obendrein sogar noch Feedback welche Teile man souverän gemeistert hat und was man im Ernstfall vielleicht besser anders darstellen sollte.

Ein weiteres Beispiel wäre eine Produktpräsentation, die man vorab proben möchte. KI kann in die Rolle von potentiellen Kunden schlüpfen und Fragen nach den Eigenschaften und dem Nutzen des Produktes stellen. Alternativ könnte die KI auch in die Rolle eines Vorgesetzten oder Board-Members schlüpfen und die Präsentation aus dieser Sicht bewerten. Auch für diesen Blogpost habe ich nicht etwa eine KI gebeten, ganze Teile zu schreiben, sondern eine erste Version des Textes geschrieben, um anschließend eine KI Absatz für Absatz reviewen und mir jeweils Alternativen für einzelne Absätze vorschlagen zu lassen.

Dieser kollaborative Ansatz kann enorm zu einer besseren Vorbereitung und zu höherer Qualität beitragen. Generative KI ist also nicht nur für Effizienzsteigerungen relevant.

Die Vorteile generativer KI ausnutzen

Generative KI bietet viele Vorteile für Unternehmen; von der Steigerung der operativen Effizienz bis zur Verbesserung der Entscheidungsfindung. Durch die Automatisierung von Routineaufgaben können sich Mitarbeiter auf komplexere und kreativere Arbeiten konzentrieren. Zudem hilft die KI als Sparring-Partner den Teams dabei, Ideen zu verfeinern, Ergebnisse zu verbessern und durch datengesteuerte Erkenntnisse fundiertere Entscheidungen zu treffen.

Die Hoffnung, dass generative KI eine Rolle dabei spielen könnte, in einigen Branchen einen Fachkräftemangel zu überwinden, ist durchaus berechtigt. Außerdem können KI-Systeme Wissenslücken schließen und einen reibungsloseren Wissenstransfer innerhalb von Organisationen gewährleisten.

Über die Optimierung des Tagesgeschäfts hinaus kann generative KI auch neue Aufgaben übernehmen, die ohne KI-Unterstützung gar nicht realisierbar wären. Beispielsweise kann sie große Datenmengen überwachen und als Frühwarnsystem agieren, um Trends und Anomalien zu erkennen, die sonst unbemerkt bleiben könnten. Diese Fähigkeit hilft Unternehmen, Marktveränderungen vorauszusehen, potenzielle Risiken zu erkennen und proaktive Entscheidungen zu treffen.

Angesichts des Tempos, mit dem sich generative KI weiterentwickelt, ist davon auszugehen, dass ihr transformatives Potenzial in allen Branchen zunehmen wird und Jahr für Jahr mehr Werkzeuge für Innovation und Unternehmenswachstum zur Verfügung stehen. Unternehmen, die ihre Fähigkeiten effektiv nutzen, sind gut positioniert, um sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen und sich an eine sich ständig verändernde technologische Landschaft anzupassen. Wie Ihr Unternehmen generative KI nutzen kann, um den Vorsprung zu halten und der Zeit voraus zu sein, besprechen wir von CID sehr gerne mit Ihnen.

Autor © 2024: Dr. Björn Buchhold – www.linkedin.com/in/björn-buchhold-3a497a209/