Was ist GenAI?

TLDR: Generative KI (GenAI) ist eine Art von künstlicher Intelligenz, die aus großen Datenmengen lernt und dann neue Inhalte wie Text, Bilder, Code oder Musik erstellt. Sie hilft Unternehmen, Zeit zu sparen, Ideen zu entwickeln und sich wiederholende Arbeiten zu reduzieren.

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Die generative KI verändert die Art und Weise, wie Unternehmen an ihre Arbeit herangehen. Anstatt jedes Projekt mit einem leeren Blatt oder einem manuellen Prozess zu beginnen, können sich Teams jetzt auf intelligente Systeme verlassen, die in Sekundenschnelle Ideen vorschlagen, Inhalte entwerfen oder Designs erstellen. Die Technologie lernt aus riesigen Informationssammlungen und nutzt dann dieses Wissen, um Texte, Bilder, Musik oder Code zu produzieren, die frisch und originell wirken.

Bei SnapLogic sind diese Fähigkeiten direkt in Produkte wie SnapLogic AI integriert, AgentCreatorund SnapGPT (Integration Copilot) integriert. Das Ziel ist einfach: den Menschen mehr Zeit für kreatives und strategisches Denken zu geben, indem sie KI die sich wiederholenden Aufgaben erledigen lassen, die sie ausbremsen.

Wie GenAI funktioniert

Generative KI beginnt mit Daten. Um etwas Nützliches zu schaffen, braucht das System eine große Menge an Informationen, aus denen es lernen kann. Dabei kann es sich um Text, Bilder, Audio, Code oder eine Mischung aus verschiedenen Formaten handeln. Je vielfältiger und hochwertiger das Material ist, desto besser ist das System in der Lage, Muster zu erkennen und Verbindungen herzustellen.

Sobald die Daten vorbereitet sind, beginnen fortgeschrittene Modelle mit ihrem Training. Große Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) untersuchen zum Beispiel, wie Wörter zusammenpassen, um eine Bedeutung zu bilden, während andere Architekturen sich auf Bilder, Ton oder Struktur konzentrieren. Mit der Zeit entwickelt das Modell ein Gespür dafür, wie Sprache fließt, wie Bilder komponiert werden oder wie Musik arrangiert ist. Es prägt sich nicht jedes Beispiel ein. Stattdessen baut es eine interne Karte der Beziehungen auf, die es vorhersagen lässt, was als nächstes kommt.

Nach der Schulung kann das Modell für bestimmte Aufgaben verfeinert werden. Ein Unternehmen könnte ein allgemeines Modell so anpassen, dass es Marketingtexte verfassen, juristische Dokumente erstellen oder Empfehlungen zu Finanzfragen abgeben kann. Dieser Schritt stellt sicher, dass das Modell nicht nur kreativ, sondern auch für die jeweilige Aufgabe relevant ist.

Wenn das System bereit ist, beginnt es mit der Erstellung. Es kann einen ersten Entwurf für einen Bericht erstellen, ein neues Layout für eine Produktseite entwerfen, einen Code vorschlagen, der ein wiederkehrendes Problem löst, oder sogar ein völlig neues Bild erstellen. Entscheidend ist, dass der Output sowohl den Umfang der untersuchten Daten als auch den Schwerpunkt der Feinabstimmung widerspiegelt.

Dieser Zyklus - Lernen aus Daten, Anpassung an den Kontext und Produktion originärer Inhalte - erklärt, warum sich GenAI so leistungsstark anfühlt. Sie befolgt keine starren Anweisungen. Sie nutzt das Gelernte, um etwas Neues zu schaffen, oft auf eine Art und Weise, die selbst die Menschen, die sie entwickelt haben, überrascht.

Hinter den Kulissen besteht GenAI aus einigen wesentlichen Teilen:

Komponente	Was es bewirkt
Vorbereitung der Daten	Sammelt vielfältige, qualitativ hochwertige Daten und bereinigt und formatiert sie anschließend. Ohne gute Daten kann das Modell nicht gut funktionieren.
Modelle lernen	Verwendet Ansätze wie Large Language Models (LLMs) oder Variational Autoencoders (VAEs), um Muster in Texten, Bildern, Code oder Musik zu lernen.
Feinabstimmung	Passt ein allgemeines Modell an bestimmte Aufgaben an, wie z. B. das Erstellen von Marketingtexten, das Erstellen von Produktmodellen oder das Verfassen von rechtlichen Vorlagen.
Erzeugung von Output	Einmal trainiert, produziert das Modell etwas Neues. Es kann einen Entwurf schreiben, Grafiken entwerfen, Code vorschlagen oder Daten analysieren.

Anwendungsfälle für GenAI im Unternehmen 

GenAI hilft Unternehmen bereits in fast jeder Funktion. Hier sind einige praktische Beispiele:

• Marketing und Inhalte: Entwerfen Sie Blogs, Anzeigen und Beiträge für soziale Netzwerke in wenigen Minuten. Generieren Sie Kampagnenbilder oder Videos, damit sich Kreativteams auf die Strategie konzentrieren können.
• Kundensupport: Nutzen Sie KI-Assistenten zur Bearbeitung von FAQs, zur Triage von Anfragen und zur schnellen Beantwortung komplexer Fälle, die dann von menschlichen Mitarbeitern bearbeitet werden.
• Produkt und Technik: Generieren Sie Prototypen, schlagen Sie Codeschnipsel vor und erledigen Sie routinemäßige Entwicklungsaufgaben, damit die Ingenieure mehr Zeit für Innovationen haben.
• Daten und IT-Betrieb: Erstellen Sie synthetische Datensätze, wenn die realen Daten begrenzt oder sensibel sind. Bereinigen und verbessern Sie die Datenqualität für Analysen.
• Vertrieb und Personalisierung: Schneiden Sie Angebote und Produktempfehlungen auf die individuellen Bedürfnisse und Verhaltensweisen Ihrer Kunden zu.
• Personalwesen: Prüfen von Lebensläufen, Planen von Vorstellungsgesprächen und Entwerfen individueller Schulungsmaterialien oder Simulationen für Mitarbeiter.
• Finanzen und Risiko: Automatisieren Sie den Finanzabgleich, erstellen Sie Berichte und erkennen Sie ungewöhnliche Muster, die auf Betrug hindeuten könnten.
• Rechtliche Angelegenheiten und Compliance: Überprüfung von Verträgen, Entwurf von Vereinbarungen anhand von Vorlagen und Überwachung von Compliance-Dokumenten.
• Lieferkette: Prognostizieren Sie den Bedarf, optimieren Sie den Bestand und planen Sie effiziente Logistikrouten.

Diese Beispiele zeigen, wie GenAI Menschen für höherwertige Aufgaben freisetzen kann, während Unternehmen schneller und anpassungsfähiger werden.

Sicherheit und Datenschutz bei generativer KI (GenAI)

Damit die generative KI einen Nutzen bringen kann, muss sie sicher eingesetzt werden. Unternehmen müssen Datenschutz und Privatsphäre als nicht verhandelbar behandeln. Das bedeutet, dass sie strenge Zugangskontrollen einrichten, die Systeme transparent halten, damit die Menschen verstehen, wie sie funktionieren, und die Schutzmaßnahmen aktualisieren, wenn neue Risiken auftauchen. Sicherheit ist nie eine einmalige Aufgabe. Sie erfordert ständige Überprüfungen und Anpassungen, um den Bedrohungen immer einen Schritt voraus zu sein.

Auf diese Weise wird GenAI zu mehr als nur einem leistungsfähigen Werkzeug. Sie stellt eine neue Stufe der Technologie dar, in der Maschinen Kreativität und Innovation beisteuern können, indem sie mit Menschen zusammenarbeiten, anstatt nur Routineaufgaben zu automatisieren. Diese Partnerschaft zwischen menschlichem Urteilsvermögen und maschineller Intelligenz ist das, was die Zukunft von GenAI so vielversprechend macht.

Bekannte GenAI-Tools

Die generative KI umfasst heute Text, Bilder, multimodale Eingaben und spezielle Schlussfolgerungen. Dies sind einige der am weitesten verbreiteten Modelle, die heute verwendet werden.

ChatGPT (OpenAI)
ChatGPT vereint die Flaggschiffmodelle von OpenAI, von GPT-4 bis zum neuesten GPT-5. Es kann Text generieren, Dokumente analysieren, über lange Kontexte hinweg argumentieren und sogar Bilder und Audio in Echtzeit verarbeiten. Mit jeder Generation hat sich ChatGPT von einem Schreib- und Frageassistenten zu einem multimodalen Assistenten entwickelt, der Forschung, Kreativität, Kundenservice und Softwareentwicklung unterstützt.

Claude (Anthropic)
Claude hat sich schnell zu einem starken Konkurrenten von Modellen wie Claude Opus 4 für komplexes Denken und Claude Sonnet 4 für breitere Kontexte und schnellere Leistung entwickelt. Claude wird für seinen ausgewogenen Stil, seine sorgfältigen Antworten und seine Fähigkeit zur Bewältigung detaillierter Aufgaben wie Codierung oder Vertragsanalyse geschätzt.

Gemini (Google DeepMind)
Gemini umfasst erweiterte Modelle wie Gemini 2.5 Pro und Flash. Diese bieten sehr große Kontextfenster, starke Schlussfolgerungen und multimodale Fähigkeiten, wodurch sie sich gut für Unternehmensaufgaben eignen, die mehrere Datentypen umfassen.

Gemma (Google DeepMind)
Gemma ist die Open-Source-Modellfamilie von Google. Die neueste Version, Gemma 3, ist auf Effizienz und Zugänglichkeit ausgelegt. Sie bietet multimodale Unterstützung und ist einfacher zu implementieren als proprietäre Modelle.

Mistral AI
Mistral ist dafür bekannt, sowohl große geschlossene Modelle als auch kleinere offene Modelle herauszubringen. Das Modell Mistral Large 2 bietet High-End-Reasoning und Code-Generierung, während die offenen Modelle in der Entwicklergemeinde wegen ihrer Geschwindigkeit und Flexibilität weit verbreitet sind.

Bilderzeugungsmodelle
Tools wie Stable Diffusion XL, Flux und Midjourney erzeugen aus schriftlichen Vorgaben hochwertiges Bildmaterial. Sie sind beliebt für kreative Arbeit, Marketing und Produktdesign, da sie Teams eine schnelle Möglichkeit bieten, mit visuellen Konzepten zu experimentieren.