- Was ist generative KI?
- Warum ist die generative KI wichtig?
- Funktionsweise der generativen KI
- Arten der generativen KI
- Modelle der generativen KI
- Anwendungsgebiete der generativen KI
- Vorteile und Chancen der generativen KI
- Herausforderungen und Risiken der generativen KI
- Trends in der generativen KI
- Best Practices und Umsetzung der generativen KI
- Generative KI-Schulungen
Was ist generative KI?
Generative KI (generative künstliche Intelligenz, englisch generative AI, oft abgekürzt als GenAI) bezeichnet eine Klasse von KI-Systemen, die eigenständig neue, originelle Inhalte wie Texte, Bilder, Audio oder andere Daten erzeugen können (Stefan Feuerriegel, 2024). Im Unterschied zur traditionellen oder diskriminativen KI, die darauf trainiert wird, bestehende Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen, ist generative KI darauf ausgerichtet, aus gelerntem Wissen neue Daten zu generieren (Zewe, 2023). Anders ausgedrückt lernt ein generatives Modell die zugrundeliegenden Strukturen und Wahrscheinlichkeitsverteilungen seiner Trainingsdaten, um daraus neuartige Inhalte zu schöpfen, die den Trainingsdaten statistisch ähneln, aber nicht mit ihnen identisch sind (Martineau, 2023). Dieses „generative“ Prinzip unterscheidet sich deutlich von einer hypothetischen allgemeinen KI (AGI), die universelle menschliche Intelligenz besäße – generative KI ist vielmehr eine spezialisierte, kreative Form der KI. Wie in der Abbildung 1 beispielhaft dargestellt, kann generative KI damit erheblich zur Wertschöpfung beitragen, indem sie vielfältige neue Inhalte erzeugt, die in zahlreichen Anwendungsfeldern nutzbar sind.
Warum ist die generative KI wichtig?
Generative KI hat in den letzten Jahren enorm an Bedeutung gewonnen, da sie die Art und Weise revolutioniert, wie wir arbeiten, kreativ sind und kommunizieren (Stefan Feuerriegel, 2024). Durch Modelle wie OpenAIs ChatGPT oder DALL·E 2 ist einer breiten Öffentlichkeit deutlich geworden, welches Potenzial in GenAI steckt: Sie können Texte verfassen, Bilder malen oder sogar Programmcode schreiben – oft in einer Qualität, die früher undenkbar schien (Martineau, 2023; Zewe, 2023). Die Technologie ermöglicht es, kreative und wissensintensive Aufgaben in Sekundenschnelle zu automatisieren oder zu unterstützen, sei es beim Verfassen von Entwürfen, im Design oder in der Kundenkommunikation. Generative KI gilt somit als Schlüsseltechnologie, die zahlreiche Branchen verändern und neue Möglichkeiten in Produktivität und Kreativität eröffnen wird (Routley, 2023).
Generative KI hat in kurzer Zeit nahezu alle kreativen und wissensbasierten Bereiche beeinflusst. Von der Erstellung künstlerischer Visualisierungen bis zur Unterstützung bei Wissensarbeiten – GenAI ist zu einem integralen Bestandteil moderner Prozesse geworden. Auch in der öffentlichen Wahrnehmung hat sich generative künstliche Intelligenz rasant zum dominierenden Trendthema entwickelt. Massive Investitionen von Tech-Unternehmen und ein weltweites Medienecho unterstreichen diesen Aufschwung zusätzlich.
Funktionsweise der generativen KI
Generative KI basiert auf Machine-Learning-Modellen, die aus großen Datensätzen lernen, um daraus neue Inhalte zu erzeugen. Während des Trainings erkennen die Modelle statistische Muster, Zusammenhänge und Strukturen in den Daten – zum Beispiel Sprachlogik, Bildaufbau oder semantische Beziehungen (Martineau, 2023). Anstatt feste Regeln zu befolgen, berechnen sie Wahrscheinlichkeiten: etwa welches Wort, Bilddetail oder Geräusch typischerweise folgt. Dieses Wissen wird in Millionen von Parametern gespeichert und später genutzt. Beim Einsatz erzeugt die KI daraus Inhalte, die den Trainingsdaten ähnlich sind, aber neu und originell wirken. So entstehen Texte, Bilder oder andere Medien, die auf datenbasiertem Lernen statt auf starren, vorgegebenen Regeln beruhen.
Arten der generativen KI
Generative KI lässt sich nach der Art des generierten Inhalts in verschiedene Kategorien einteilen. Im Folgenden werden zwei der wichtigsten Arten und ihre Einsatzfelder vorgestellt:
Generative KI für Text (Sprachmodelle)
Eine der bekanntesten Kategorien sind generative Sprachmodelle, die menschenähnliche Texte erzeugen können. Diese Textgeneratoren – etwa OpenAIs GPT-3 oder GPT-4 – werden auf außerordentlich großen Textmengen trainiert und können in natürlicher Sprache Antworten formulieren, Artikel schreiben oder Übersetzungen erstellen (Routley, 2023). Modelle wie ChatGPT demonstrieren eindrucksvoll, dass GenAI in der Lage ist, auf Eingaben kohärente Aufsätze, Dialoge oder sogar Programmcode zu produzieren (Zewe, 2023). Anwendung finden solche KI-Systeme z.B. in Chatbots für den Kundenservice, beim automatischen Verfassen von Berichten oder in der Übersetzung. Da sie sprachliche Muster und Zusammenhänge gelernt haben, generieren sie kontextbezogene, oft verblüffend sinnvolle Sätze. Wichtig bleibt jedoch eine sorgfältige Prüfung der KI-Ausgaben, da Sprachmodelle zwar sprachlich überzeugend, inhaltlich aber mitunter fehlerhaft sein können (Stichwort Halluzinationen).
Generative KI für Bilder (Bildgenerierung)
Ein weiterer zentraler Bereich ist die generative Bildgenerierung. Solche Systeme lernen aus vorhandenen Bildern, um daraus neue Bilder zu kreieren – z.B. Kunstwerke oder fotorealistische Grafiken – die es vorher nicht gab. Text-zu-Bild-Generatoren wie DALL·E 2, Midjourney oder Stable Diffusion erstellen aus einer textuellen Beschreibung (Prompt) ein passendes Bild. Generative KI kann so Porträts im Stil alter Meister malen (siehe Abbildung 2) oder fantasievolle Landschaften entwerfen, die von den Trainingsdaten inspiriert sind (Routley, 2023). In der Praxis eröffnen Bildgeneratoren enorme Möglichkeiten für Design und Werbung, da sich in kürzester Zeit vielfältige Entwürfe visualisieren lassen. Die neuesten Modelle erzeugen dabei oft Ergebnisse, die auf den ersten Blick nicht mehr von menschlich gestalteten Bildern zu unterscheiden sind. Diese Fähigkeit stellt allerdings die Kunstwelt vor Herausforderungen bezüglich Urheberrechten und der Authentizität von KI-Kunstwerken.
Modelle der generativen KI
Es gibt verschiedene Modelltypen, die die Grundlage für generative KI bilden. Jedes Modell nutzt unterschiedliche Verfahren, um neue Inhalte zu erzeugen. Im Folgenden werden drei der wichtigsten Architekturen vorgestellt.
Generative Adversarial Networks (GANs)
Generative Adversarial Networks (GANs) wurden 2014 eingeführt und bestehen aus zwei konkurrierenden neuronalen Netzen: einem Generator und einem Diskriminator. Der Generator erzeugt synthetische Daten, während der Diskriminator versucht zu erkennen, ob die Daten echt oder künstlich sind. Durch diesen Wettbewerb verbessern sich beide Netzwerke kontinuierlich. GANs werden vor allem zur Erstellung realistischer Bilder oder Videos eingesetzt (Zewe, 2023).
Diffusionsmodelle
Diffusionsmodelle gewinnen seit etwa 2020 an Bedeutung. Sie erzeugen Daten, indem sie schrittweise Rauschen aus einer verrauschten Eingabe entfernen. Dieser iterative Prozess ermöglicht besonders detailreiche und qualitativ hochwertige Ergebnisse. Ein bekanntes Beispiel ist das Modell Stable Diffusion, das beeindruckende Text-zu-Bild-Generierungen ermöglicht.
Transformer-basierte Modelle (LLMs)
Transformer-Modelle bilden seit 2017 die Basis für leistungsstarke Sprachsysteme wie GPT-4. Sie arbeiten mit einem Self-Attention-Mechanismus, der es erlaubt, kontextuelle Zusammenhänge innerhalb großer Textmengen effizient zu erfassen. Solche Modelle werden vor allem für Textgenerierung, Übersetzung, Dialogsysteme und Code-Erstellung genutzt (Martineau, 2023).
Anwendungsgebiete der generativen KI
Generative KI hält bereits in zahlreichen Branchen Einzug. In der Werbung können etwa Marketingtexte oder Grafiken automatisiert erstellt werden. In Kunst und Design generiert sie neue Ideen und Bilder und bereichert kreative Prozesse. Die Unterhaltungsindustrie nutzt GenAI für Drehbuchentwürfe, Video-Animationen oder Musikkompositionen. In der Softwareentwicklung assistieren KI-Systeme wie GitHub Copilot Programmierern durch Code-Vervollständigung und Vorschläge (Jayant Narayan, 2023) und in der Forschung & Medizin werden generative Modelle eingesetzt, um z.B. neue Moleküle für Medikamente oder neue Materialstrukturen zu entwerfen (Martineau, 2023). Diese vielfältigen Anwendungen zeigen, dass nahezu jede wissensintensive Branche von GenAI profitieren kann. Auch im Bildungsbereich gewinnen generative KI-Anwendungen zunehmend an Bedeutung – sowohl bei der Erstellung von Lerninhalten als auch als interaktive Lernassistenz, die individuell Fragen beantwortet, komplexe Zusammenhänge verständlich erklärt und gezielt auf den jeweiligen Wissensstand der Lernenden eingeht.
Vorteile und Chancen der generativen KI
Generative KI gilt als zentrale Zukunftstechnologie, die das Potenzial hat, Arbeitsweisen, kreative Prozesse und ganze Branchen nachhaltig zu transformieren.
Effizienzsteigerung und Produktivität
Generative KI kann viele Routineaufgaben automatisieren und so die Effizienz deutlich steigern. Tätigkeiten wie Entwurfs- oder Texterstellung, die sonst Stunden dauern, erledigt eine KI in Sekunden – während sich menschliche Mitarbeiter anspruchsvolleren Aufgaben widmen können (Routley, 2023). Zahlreiche Unternehmen stellen bereits fest, dass GenAI als „Copilot“ die Produktivität erhöht und Prozesse erheblich beschleunigt.
Kreativität und Innovation fördern
Generative KI kann als kreativer Ideengeber dienen und Innovation begünstigen. Sie liefert in Sekunden ungewöhnliche Vorschläge für Texte, Designs oder Problemlösungen, auf die Menschen allein oft nicht kämen (Routley, 2023). In der Produktentwicklung entstehen so per KI hunderte Varianten eines Bauteils (Generative Design), was zu neuartigen Lösungen führen kann. Wichtig ist: KI ersetzt die menschliche Kreativität nicht, sondern ergänzt sie – der Mensch wählt und verfeinert die besten KI-Ideen. Diese Mensch-KI-Kollaboration beschleunigt die Ideenfindung und kann einen spürbaren kreativen Schub auslösen (Jayant Narayan, 2023).
Herausforderungen und Risiken der generativen KI
Trotz aller Chancen gilt es, die Risiken und Herausforderungen der generativen KI im Blick zu behalten. So können die Modelle teils fehlerhafte oder erfundene Inhalte (sogenannte Halluzinationen) produzieren, und Vorurteile in den Trainingsdaten können zu verzerrten Ergebnissen führen (Jayant Narayan, 2023; Bannerman, 2023). Auch urheberrechtliche Fragen sind offen, da GenAI bestehende Werke imitieren und massenhaft Deepfake-Material erzeugen kann, das zur Desinformation missbraucht werden könnte (Bannerman, 2023). Diese Aspekte erfordern hohe Aufmerksamkeit – durch sorgfältige Validierung der KI-Ausgaben, Ethik-Leitlinien und gegebenenfalls regulatorische Maßnahmen – um die Technologie verantwortungsvoll zu nutzen.
Trends in der generativen KI
Generative KI entwickelt sich rasant weiter. Modelle werden zunehmend spezialisierter für bestimmte Branchen oder Aufgaben, und es entstehen multimodale KI-Systeme, die verschiedene Datentypen (Text, Bild, Audio etc.) kombinieren. Gleichzeitig gewinnen Aspekte wie Energieeffizienz und Responsible AI (verantwortungsvolle KI) an Bedeutung, um die zukünftige Entwicklung nachhaltig und vertrauenswürdig zu gestalten. Diese Entwicklungen zeigen, dass generative KI nicht nur leistungsfähiger, sondern auch zunehmend anwendungsorientierter und gesellschaftlich relevanter wird.
Best Practices und Umsetzung der generativen KI
Für Unternehmen, die die Möglichkeiten von GenAI erschließen möchten, haben sich einige Best Practices bewährt, um eine erfolgreiche und verantwortungsvolle Umsetzung sicherzustellen:
- Datenqualität und KI-Governance: Für zuverlässige Ergebnisse ist hochwertige Datenqualität essenziell. Generative KI-Ausgaben sollten kontinuierlich von Menschen überwacht werden (Human-in-the-Loop), um Fehler früh zu erkennen (Singla, 2023). Ebenso wichtig sind klare interne Richtlinien (z.B. Inhaltsfilter, Nutzungsbeschränkungen), damit die generierten Inhalte ethisch und markenkonform bleiben.
- Expertenunterstützung holen: Die Einführung generativer KI kann komplex sein – hier lohnt es sich, kompetente Partner hinzuzuziehen. Forschungseinrichtungen oder spezialisierte Dienstleister helfen bei der Umsetzung, vermitteln Best Practices und vermeiden typische Fallstricke. In Deutschland unterstützt beispielsweise die WGP (Wissenschaftliche Gesellschaft für Produktionstechnik) Unternehmen bei der KI-Einführung mit Workshops und Pilotprojekten (WGP Wissenschaftliche Gesellschaft für Produktionstechnik, 2019). Über die WGP-Produktionsakademie und Initiativen wie ProKI stehen erfahrene Experten bereit, um Firmen bei der datengestützten Transformation zur Seite zu stehen (WGP Wissenschaftliche Gesellschaft für Produktionstechnik, 2025). Solche Partnerschaften stellen sicher, dass die GenAI-Implementierung methodisch und erfolgreich verläuft.
Generative KI-Schulungen
Angesichts der schnellen Entwicklung der KI-Technologie ist es für Unternehmen entscheidend, ihre Mitarbeiter in generativer KI weiterzubilden. Die WGP trägt dem Rechnung, indem sie über ihre Produktionsakademie praxisnahe Seminare und Schulungen zu KI und verwandten Innovationsthemen anbietet (WGP Wissenschaftliche Gesellschaft für Produktionstechnik, 2025). In diesen Weiterbildungen fließt das aktuelle Forschungswissen der WGP-Institute ein, das den Teilnehmenden in realen Versuchsumgebungen anschaulich vermittelt wird. So bleiben Fachkräfte auf dem neuesten Stand und können die Potenziale der generativen KI kompetent und verantwortungsvoll nutzen.
Literaturverzeichnis
Bannerman, T. (2023, 11). How generative AI can drive the personalization of products and services. Retrieved from McKinsey & Company: https://www.mckinsey.com/featured-insights/lifting-europes-ambition/videos-and-podcasts/how-generative-ai-can-drive-the-personalization-of-products-and-services
Jayant Narayan, B. L. (2023, 01 09). Generative AI: a game-changer that society and industry need to be ready for. Retrieved from WORLD ECONOMIC FORUM: https://www.weforum.org/stories/2023/01/davos23-generative-ai-a-game-changer-industries-and-society-code-developers/
Martineau, K. (2023, 04 20). What is generative AI? Retrieved from IBM Deutschland GmbH: https://research.ibm.com/blog/what-is-generative-AI
OpenAI. (2025, 08 01). Generatives KI-Bild im Stil von Picasso. Retrieved from ChatGPT (DALL·E).
Routley, N. (2023, 02 06). What is generative AI? An AI explains. Retrieved from WORLD ECONOMIC FORUM: https://www.weforum.org/stories/2023/02/generative-ai-explain-algorithms-work/
Singla, A. (2023, 07 03). “A human in the loop is critical.” McKinsey leaders on generative AI at US media day. Retrieved from McKinsey & Company: https://www.mckinsey.com/about-us/new-at-mckinsey-blog/keep-the-human-in-the-loop?
Stefan Feuerriegel, J. H. (2024). Generative AI. Business & Information Systems Engineering , 111-126.
WGP Wissenschaftliche Gesellschaft für Produktionstechnik. (2019, 09 19). Systematically introducing KI into production. Retrieved from WGP Wissenschaftliche Gesellschaft für Produktionstechnik: https://wgp.de/en/systematically-introducing-ki-into-production/
WGP Wissenschaftliche Gesellschaft für Produktionstechnik. (2025, 03 11). Produktionsakademie. Retrieved from WGP Wissenschaftliche Gesellschaft für Produktionstechnik : https://wgp.de/de/produktionsakademie/
WGP Wissenschaftliche Gesellschaft für Produktionstechnik. (2025, 01 02). ProKI . Retrieved from WGP Wissenschaftliche Gesellschaft für Produktionstechnik: https://wgp.de/de/proki/
Zewe, A. (2023, 11 09). Explained: Generative AI. Retrieved from MIT News: https://news.mit.edu/2023/explained-generative-ai-1109