Top 125 Generative AI-Anwendungen

Aufgrund unserer Analyse von über 30 Fallstudien und 10 Benchmarks, bei denen wir über 40 Produkte getestet und verglichen haben, haben wir 125 Anwendungsfälle für generative KI in folgenden Kategorien identifiziert:

• Allgemeine genAI-Anwendungen
• Branchenspezifische genAI-Anwendungen
• Geschäftsfunktionsspezifische genAI-Anwendungen

Für andere KI-Anwendungen bei Anfragen, bei denen es eine einzige korrekte Antwort gibt (z. B. Vorhersage oder Klassifizierung), sehen Sie sich KI-Anwendungen an.

Sie können sich auch generative KI-Anwendungen, Anwendungsfälle und reale Beispiele in einer Liste ansehen, die Sie nach verschiedenen Kriterien wie Geschäftsfunktion oder Branche filtern können.

Allgemeine genAI-Anwendungen

> Videoanwendungen

1. Videogenerierung

KI-gestützte Videoproduktionstools, einschließlich KI-Video-Generatoren, Plattformen zur Inhaltserstellung und Bearbeitungslösungen, ermöglichen es Unternehmen, hochwertige Videos zu produzieren, Inhalte zu personalisieren und die Leistung zu optimieren. Diese Tools helfen dabei, Kosten zu senken, die Produktion zu verwalten und dynamische, abstrakte visuelle Effekte in nur wenigen Minuten zu ermöglichen.

Wir haben führende KI-Video-Generierungstools bewertet, um ihre Wirksamkeit bei der Erstellung hochwertiger Produktvorstellungsvideos für den E-Commerce zu bestimmen.

Jedes KI-Tool wurde mit Stock-Bildern getestet und auf einer Skala von 10 bewertet, basierend auf Prompt-Compliance (Genauigkeit bei der Befolgung von Anweisungen), physikalischer Genauigkeit (realistische Physik und Interaktionen) und Produktintegrität (Konsistenz in Aussehen und Details). Hier sind einige unserer Beobachtungen:

• Häufige Probleme: Viele KI-Tools hatten Schwierigkeiten, Produktdetails genau wiederzugeben, markenspezifische Merkmale beizubehalten und die Kompatibilität mit Prompts sicherzustellen.
• Wichtige Erkenntnisse: KI-generierte Videos sind für die Visualisierung von E-Commerce-Produkten ohne weitere Verfeinerung noch nicht vollständig zuverlässig. Die Verbesserung von Prompts und das Fine-Tuning von KI-Modellen können die Ergebnisse verbessern.

Reales Beispiel: Netflix hat zum ersten Mal in einer TV-Serie generative KI eingesetzt und der argentinischen Sci-Fi-Serie „El Eternauta" KI-generiertes Filmmaterial hinzugefügt. Co-CEO Ted Sarandos sagte, KI habe VFX-Teams geholfen, komplexe Szenen, wie ein einstürzendes Gebäude, viel schneller und kostengünstiger als mit herkömmlichen Methoden zu erstellen, was die Produktion finanziell möglich machte.

Obwohl dieser Schritt Bedenken hinsichtlich Arbeitsplatzverlusten in der Unterhaltungsindustrie aufgeworfen hat, sagte Sarandos, dass KI dazu gedacht ist, menschliche Schöpfer zu unterstützen, anstatt sie zu ersetzen.¹

Schauen Sie sich KI-bedingten Arbeitsplatzverlust an, um mehr über aktuelle Vorhersagen zu erfahren, wie sich KI auf den Arbeitsmarkt auswirken wird.

2. Videovorhersage

Ein GAN-basiertes Videovorhersagesystem:

• Versteht sowohl zeitliche als auch räumliche Elemente eines Videos
• Generiert die nächste Sequenz basierend auf diesem Wissen (siehe Abbildung unten)
• Unterscheidet zwischen wahrscheinlichen und unwahrscheinlichen Sequenzen

GAN-basierte Videovorhersagen können helfen, Anomalien zu erkennen, die in einer Vielzahl von Sektoren, einschließlich Sicherheit und Überwachung, von entscheidender Bedeutung sind.

Reales Beispiel: Lucid Dream Network hat seine Videoproduktion verbessert, indem es das Script-to-Video-Tool von Pictory genutzt hat, das vorgefertigte Vorlagen und eine nahtlose Integration von Musik und visuellen Effekten bot.

Diese Innovation half dem Unternehmen, seine Produktivität um 350 % zu steigern und seine Reichweite und Interaktion in sozialen Medien um 500 % zu erhöhen.²

3. KI-Video-Bearbeitung und Animation

Über die Generierung hinaus kann generative KI bei der Bearbeitung, Storyboarding und Animation helfen. Diese Tools automatisieren Kamerabewegungen, Lip-Sync und Szenenübergänge.

Anwendungen umfassen:

• Automatisierte Firmenschulungsvideos
• Zusammenfassung von Videos für soziale Medien
• Stiltransfer für animiertes Storytelling

Reales Beispiel: Runway Gen-3 ermöglicht eine textgesteuerte Videobearbeitung mit Szenenkonsistenz und Bewegungssteuerung, wodurch die Zeit für die Nachbearbeitung für Marketingteams um über 70 % reduziert wird.³

> Bildanwendungen

4. Bildgenerierung

Mit generativer KI können Benutzer Text in Bilder umwandeln und realistische Bilder basierend auf einer bestimmten Einstellung, einem Thema, einem Stil oder einem Ort generieren. Daher ist es möglich, das benötigte visuelle Material schnell und einfach zu generieren.

Es ist auch möglich, diese visuellen Materialien für kommerzielle Zwecke zu verwenden, was die Erstellung von KI-generierten Bildern zu einem wertvollen Element in Medien, Design, Werbung, Marketing, Bildung und anderen Bereichen macht. Zum Beispiel kann ein Bildgenerator einem Grafikdesigner helfen, jedes Bild zu erstellen, das er benötigt (siehe Abbildung unten).

Abbildung 1: Dieses KI-generierte Bild wurde basierend auf der Textbeschreibung „Teddybären, die in Ukiyo-e-Stil Lebensmittel einkaufen", erstellt.⁴

Reales Beispiel: Coca-Cola hat in Zusammenarbeit mit OpenAI und Bain & Company die Plattform „Create Real Magic" lanciert.

Durch die Nutzung von OpenAI's GPT-4 und DALL-E-Modellen für die kreative Generierung ermöglichte dieses Projekt Benutzern, benutzerdefinierte Kunstwerke mit ikonischen Coca-Cola-Bildern wie der Konturflasche und dem Weihnachtsmann zu erstellen.⁵

5. Semantische Bild-zu-Foto-Übersetzung

Aufgrund einer semantischen Bild- oder Skizze ist es möglich, eine realistische Version eines Bildes zu produzieren. Aufgrund seiner erleichternden Rolle bei der Diagnosestellung ist diese Anwendung für den Gesundheitssektor nützlich.

Abbildung 3: Generierung synthetischer Raumzuweisungs-Wahrscheinlichkeitslayouts basierend auf trainierten Conditional-GANs.⁶

6. Bild-zu-Bild-Konvertierung

Dabei werden die äußeren Elemente eines Bildes, wie Farbe, Medium oder Form, transformiert, während seine konstitutiven Elemente erhalten bleiben.

Ein Beispiel für eine solche Konvertierung wäre die Umwandlung eines Tageslichtbildes in ein Nachtbild. Diese Art der Konvertierung kann auch zur Manipulation der grundlegenden Attribute eines Bildes verwendet werden, um es zu kolorieren oder seinen Stil zu ändern.

7. Erhöhung der Bildauflösung (Super-Resolution)

Generative KI verwendet verschiedene Methoden, um neue Inhalte basierend auf bestehenden Inhalten zu generieren. Generative Adversarial Networks (GANs) sind eine dieser Methoden. Ein GAN besteht aus einem Generator und einem Diskriminator, der neue Daten erstellt und sicherstellt, dass diese realistisch sind.

Die GAN-basierte Methode ermöglicht es Ihnen, eine hochauflösende Version eines Bildes durch Super-Resolution GANs zu erstellen. Diese Methode ist nützlich, um hochwertige Versionen von Archivmaterial und/oder medizinischen Materialien zu produzieren, die in hochauflösendem Format nicht wirtschaftlich zu speichern sind. Ein weiterer Anwendungsfall ist für Überwachungszwecke.

8. KI-Design-Co-Piloten

Kreative generative KI-Design-Tools können Layout, Farbabstimmung und Vorlagenerstellung automatisieren und dabei die Markenkonsistenz wahren.

Anwendungen umfassen:

• Text-zu-Vorlage für Präsentationen und soziale Medien
• Generierung von Markenidentität
• Dynamisches Kampagnen-A/B-Design

Reales Beispiel: Figma AI generiert auto-Layouts und Typografie-Paarungen basierend auf Text-Prompts, was die Designzeit für Marketingteams verkürzt.⁷

9. 3D-Formgenerierung

In diesem Bereich wird an der Erstellung hochwertiger 3D-Versionen von Objekten geforscht. Durch die Verwendung von GAN-basierter Formgenerierung können bessere Formen in Bezug auf ihre Ähnlichkeit zur Quelle erreicht werden. Darüber hinaus können detaillierte Formen generiert und manipuliert werden, um die gewünschte Form zu erstellen.

Anwendungen umfassen:

• Immobilienvisualisierung
• Produktdesign und Digital-Twin-Fertigung
• Virtueller Tourismus und Simulationstraining

Reales Beispiel: Luma AI verwendet Gaussian Splatting, um fotorealistische 3D-Räume für digitales Marketing und Gaming-Umgebungen zu rekonstruieren.⁸

Abbildung 4: SP-GAN: Kugelgesteuerte 3D-Formgenerierung und -Manipulation.⁹

> Audioanwendungen

10. Text-to-Speech-Generator

GANs ermöglichen die Produktion realistischer Sprachaudio. Um realistische Ergebnisse zu erzielen, dienen die Diskriminatoren als Trainer, der die Stimme betont, tonisiert und/oder moduliert.

Die TTS-Generierung hat mehrere Geschäftsanwendungen, wie Bildung, Marketing, Podcasting und Werbung. Zum Beispiel kann ein Dozent seine Vorlesungsnotizen in Audiomaterialien umwandeln, um sie attraktiver zu machen, und dieselbe Methode kann auch hilfreich sein, um Bildungsmaterialien für sehbehinderte Menschen zu erstellen. Abgesehen von der Beseitigung der Kosten für Sprecher und Ausrüstung bietet TTS Unternehmen auch viele Optionen in Bezug auf Sprache und Stimmspektrum.

Mit dieser Technologie wurden Tausende von Büchern in Hörbücher umgewandelt.¹⁰

Erfahren Sie mehr über die Fähigkeiten von großen Sprachmodellen bei der Textgenerierung.

Reales Beispiel: Twilio hat seine Sprachsynthesefähigkeiten durch die Zusammenarbeit mit Amazon Polly, einem cloudbasierten Text-to-Speech-Dienst, verbessert.

Diese Partnerschaft führte mehr als 50 Stimmen in 25 Sprachen auf die Twilio-Plattform ein und bot Entwicklern neue APIs für eine fortschrittlichere Steuerung der Sprachsynthese in ihren Sprachanwendungen.¹¹

11. Sprach-zu-Sprach-Konvertierung

Eine audio-bezogene Anwendung von generativer KI beinhaltet die Generierung von Stimmen aus bestehenden Audioquellen. Mit der STS-Konvertierung können Voiceovers einfach und schnell erstellt werden, was für Branchen wie Gaming und Film vorteilhaft ist.

Mit diesen Tools ist es möglich, Voiceovers für eine Dokumentation, einen Werbespot oder ein Spiel zu generieren, ohne einen Sprecher einzustellen.

12. Musikgenerierung

Generative KI ist auch in der Musikproduktion zweckmäßig. Musikgenerierungstools können verwendet werden, um neue musikalische Materialien für Werbung oder andere kreative Zwecke zu generieren.

In diesem Zusammenhang bleibt jedoch ein wichtiges Hindernis zu überwinden, nämlich die Urheberrechtsverletzung, die sich aus der Aufnahme urheberrechtlich geschützter Kunstwerke in Trainingsdaten ergibt. Erfahren Sie mehr über KI-Ethik.

> Textbasierte Anwendungen

13. Ideenfindung

LLM-Ausgaben sind aufgrund von Problemen mit Halluzinationen, Urheberrechten usw. möglicherweise nicht für die Veröffentlichung geeignet. Die Ideenfindung ist jedoch möglicherweise der häufigste Anwendungsfall für die Textgenerierung. Die Zusammenarbeit mit Maschinen bei der Ideenfindung ermöglicht es Benutzern, den Lösungsraum schnell zu durchsuchen.

Es ist überraschend, die Hilfe einer Maschine dabei zu erhalten, kreativer als Mensch zu werden. Dies ist möglich, weil die Fähigkeiten von generativer KI ganz anders sind (z. B. flexibler, weniger zuverlässig) als die Art und Weise, wie wir typischerweise über die Fähigkeiten von Maschinen denken.¹²

14. Textgenerierung

Forscher wandten sich an GANs, um Alternativen zu den Mängeln der fortschrittlichsten ML-Algorithmen anzubieten. GANs werden auch für Textgenerierung trainiert, zusätzlich zu ihrer ursprünglichen Verwendung für visuelle Zwecke.

Das Erstellen von Dialogen, Schlagzeilen oder Anzeigen durch generative KI ist in den Branchen Marketing, Gaming und Kommunikation üblich.

Ein klares Beispiel für generative KI in Aktion ist die Verwendung von KI-E-Mail-Assistenten zur Generierung von E-Mail-Text. KI-E-Mail-Assistenten helfen Benutzern, Zeit zu sparen, indem sie vollständige, polierte E-Mails aus kurzen Prompts generieren und dabei einen konsistenten Ton und Qualität sicherstellen.

Sie bieten auch kontextbewusste Antwortvorschläge für eingehende E-Mails, was schnelle und effiziente Antworten auf Routine-Nachrichten ermöglicht.

Beispielsweise untersuchte eine Studie aus dem Jahr 2025, ob Menschen zwischen Therapieantworten unterscheiden können, die von erfahrenen Therapeuten geschrieben wurden, und denen, die von ChatGPT generiert wurden, wie diese Antworten mit wichtigen therapeutischen Prinzipien übereinstimmen und welche sprachlichen Unterschiede bestehen.

In einer großen Stichprobe zeigten die Ergebnisse, dass Teilnehmer selten zwischen KI-generierten Antworten und denen von Therapeuten unterscheiden konnten, und die Antworten von ChatGPT wurden in Bezug auf die therapeutische Qualität höher bewertet. Die linguistische Analyse legt nahe, dass die überlegene Kontextualisierung von KI zu ihrer Wirksamkeit beitragen kann.

Während diese Erkenntnisse das Potenzial von generativer KI zur Verbesserung der Psychotherapie hervorheben, müssen ethische Bedenken wie Technophobie und das Gleichgewicht zwischen Kreativität und evidenzbasierter Praxis sorgfältig angegangen werden, während sich die Rolle von KI in der psychischen Gesundheit weiterentwickelt.¹³

Reales Beispiel: Meta AI's Brain2Qwerty decodiert Sätze aus Gehirnaktivität während des Tippens, unter Verwendung von nicht-invasiver Elektroenzephalographie (EEG) und Magnetoenzephalographie (MEG)-Signalen.

Im Gegensatz zu früheren Methoden, bei denen Benutzer Bewegungen vorstellen oder sich auf externe Reize konzentrieren mussten, interpretiert Brain2Qwerty natürliche Tippbewegungen, was die Decodierung von Gehirnwellen intuitiver macht. Das Modell besteht aus drei Hauptmodulen:

• Faltungsmodule: Extrahiert räumliche und zeitliche Merkmale aus EEG- und MEG-Signalen.
• Transformer-Modul: Verarbeitet Eingabesequenzen, um das Verständnis und den Ausdruck zu verbessern.
• Sprachmodell-Modul: Verwendet ein vortrainiertes Zeichen-basiertes Sprachmodell, um die Textgenauigkeit zu verfeinern und zu verbessern.

In Evaluierungen erreichte Brain2Qwerty eine Zeichenfehlerrate (CER) von 67 % bei Verwendung von EEG und 32 % mit MEG, während der bestperformende Teilnehmer unter optimalen Bedingungen eine 19 % CER erreichte.

Obwohl vielversprechend, steht der Ansatz vor Herausforderungen, einschließlich der Notwendigkeit einer Echtzeit-Decodierung, der begrenzten Portabilität und Verfügbarkeit von MEG-Geräten sowie weiterer Tests für Personen mit motorischen oder Sprachstörungen.¹⁴

Entdecken Sie weitere Beispiele für große Sprachmodelle und Anwendungen, wie Textgenerierung.

15. Personalisierte Inhaltserstellung

Es kann verwendet werden, um personalisierte Inhalte für Personen basierend auf ihren persönlichen Vorlieben, Interessen oder Erinnerungen zu generieren. Diese Inhalte können in Form von Text, Bildern, Musik oder anderen Medien vorliegen und können verwendet werden für:

• Beiträge in sozialen Medien
• Blogartikel
• Produktempfehlungen

Die Erstellung persönlicher Inhalte mit generativer KI hat das Potenzial, hochgradig angepasste und relevante Inhalte bereitzustellen.

16. Sentiment-Analyse/Textklassifizierung

Sentiment-Analyse, auch bekannt als Meinungsanalyse, verwendet Natural Language Processing und Text-Mining, um den emotionalen Kontext von schriftlichen Materialien zu entschlüsseln.

Generative KI kann in der Sentiment-Analyse verwendet werden, indem synthetische Textdaten generiert werden, die mit verschiedenen Sentiments (z. B. positiv, negativ, neutral) gekennzeichnet sind. Diese synthetischen Daten können dann verwendet werden, um Deep-Learning-Modelle zu trainieren, um Sentiment-Analysen auf realen Textdaten durchzuführen.

Es kann auch verwendet werden, um Text zu generieren, der speziell entwickelt wurde, um ein bestimmtes Sentiment zu vermitteln. Zum Beispiel könnte ein generatives KI-System verwendet werden, um Beiträge in sozialen Medien zu erstellen, die absichtlich positiv oder negativ sind, um die öffentliche Meinung zu beeinflussen oder das Sentiment eines bestimmten Gesprächs zu formen.

Diese können nützlich sein, um das Problem des Datenungleichgewichts für die Sentiment-Analyse von Meinungen der Benutzer (wie in der Abbildung unten) in vielen Kontexten, wie Bildung und Kundenservice, zu mildern.

Abbildung 5: Die Auswirkungen der synthetischen Textgenerierung für die Sentiment-Analyse mit GAN-basierten Modellen.

17. Intelligente Suche

Smart Search nutzt Natural Language Processing und maschinelles Lernen, um präzise und kontextbewusste Ergebnisse zu liefern. Im Gegensatz zu herkömmlichen Suchanfragen nach Schlüsselwörtern versteht es die Benutzerabsicht, verarbeitet natürliche Sprachabfragen und liefert Ergebnisse basierend auf der Bedeutung anstatt auf exakten Wortübereinstimmungen.

Funktionen wie Autovervollständigung, Echtzeitvorschläge und facettierte Filterung ermöglichen es Benutzern, Suchanfragen zu verfeinern. Darüber hinaus kann es Sprach- und visuelle Eingaben unterstützen.

Smart Search wird branchenweit eingesetzt. Im E-Commerce kann Smart Search Kunden dabei helfen, Produkte effizient zu finden, während es in Unternehmensumgebungen eine einfache Suche nach Dokumenten und Ressourcen ermöglicht.

Reales Beispiel: Booking.com hat Smart Filters eingeführt, ein Tool, das Benutzern ermöglicht, ihre Vorlieben in natürlicher Sprache direkt in einem Suchfeld zu artikulieren.

Beispielsweise könnte ein Reisender, der einen Wochenendausflug nach Amsterdam plant, nach „Hotels mit einem tollen Fitnessstudio und Kanalsicht vom Zimmer" suchen. Smart Filters analysiert dann die Eingabe, identifiziert die Absicht des Benutzers und wendet die relevantesten Filter aus dem Inventar von Booking.com an.¹⁵

> Codebasierte Anwendungen

18. Codegenerierung

Ancileo, ein Softwareanbieter für Versicherungsgesellschaften, nutzte Amazon Q, um die Effizienz seiner Entwickler zu verbessern. Amazon Q half Entwicklern, Codeprobleme schneller zu lösen, und reduzierte die Fehlerbehebungszeit um 30 %.

Zusätzlich integrierte Ancileo Ticketing und Dokumentation, um Onboarding-Prozesse zu verbessern und die interne Kommunikation zu straffen.

Generative KI verbessert die Softwareentwicklung, indem sie automatisch Code generiert und somit den Bedarf an manueller Programmierung reduziert.

Abbildung 6: Generierung eines HTML-Formulars und JavaScript-Submit-Code mit OpenAI's ChatGPT.

Reales Beispiel: Amazon hat Amazon Q eingeführt, ein KI-gestütztes Tool, das die Zeit und den Aufwand für die Aktualisierung grundlegender Software wie Java erheblich reduziert.

Dieses Tool automatisiert Code-Transformationen, reduziert die Upgrade-Zeit von 50 Entwickler-Tagen auf nur wenige Stunden und spart geschätzte 4.500 Entwickler-Jahre an Arbeit.

In sechs Monaten modernisierte Amazon über die Hälfte seiner Java-Systeme, verbesserte die Sicherheit und senkte die Infrastrukturkosten, was zu jährlichen Effizienzgewinnen von 260 Millionen Dollar führte. Dies unterstreicht, wie KI zu erheblichen Produktivitätssteigerungen in der Softwarewartung für große Unternehmen führen kann.¹⁶

19. Code-Vervollständigung

Einer der direktesten Anwendungen von generativer KI für das Codieren ist das Vorschlagen von Code-Vervollständigungen, während Entwickler tippen. Dies kann Zeit sparen und Fehler reduzieren, insbesondere bei sich wiederholenden oder mühsamen Aufgaben.

20. Code-Review

Generative KI kann auch verwendet werden, um Qualitätsprüfungen des bestehenden Codes durchzuführen und ihn zu optimieren, entweder durch Vorschlagen von Verbesserungen oder durch Generieren alternativer Implementierungen, die effizienter oder leichter lesbar sind.

21. Fehlerbehebung

Es kann helfen, Fehler im generierten Code zu identifizieren und zu beheben, indem es Code-Muster analysiert, potenzielle Probleme identifiziert und Lösungen vorschlägt.

22. Code-Refactoring

Generative KI kann verwendet werden, um den Prozess des Refactorings von Code zu automatisieren, was es einfacher macht, ihn im Laufe der Zeit zu warten und zu aktualisieren.

23. Code-Stil-Überprüfung

Generative KI kann Code auf die Einhaltung von Codierungsrichtlinien analysieren und so Konsistenz und Lesbarkeit in einer Codebasis sicherstellen.

24. Generierung von Testfällen

Generative Tools wie ChatGPT können helfen, Testfälle basierend auf Benutzeranforderungen oder User Stories zu generieren, eine klare Beschreibung der Funktionalität der Anwendung zu liefern und mehrere Szenarien und Testfälle zu entwickeln, um verschiedene Aspekte der Anwendung abzudecken.

Reales Beispiel: Anthropic-Teams wenden Claude Code in einer Vielzahl von Funktionen an, einschließlich Engineering, Produktdesign, Marketing, Recht und Data Science, um die Effizienz zu steigern, manuelle Arbeitslast zu reduzieren und die unabhängige Aufgabenausführung zu unterstützen.

Technische Teams nutzen es für schnelles Prototyping, Debugging, Testgenerierung, Infrastrukturautomatisierung und die Navigation durch komplexe Codebasen, was oft Entwicklungszyklen beschleunigt und die Codequalität verbessert.

Nicht-technische Teams wie Recht und Marketing nutzen es, um interne Tools zu erstellen, sich wiederholende Prozesse zu automatisieren und Experimente durchzuführen, ohne Software-Ingenieurwissen zu benötigen.¹⁷

25. Generierung von Testcode

Tools wie ChatGPT können natürlichsprachliche Beschreibungen in Testautomatisierungsskripte umwandeln. Das Verständnis der in einfacher Sprache beschriebenen Anforderungen kann diese in spezifische Befehle oder Code-Snippets in der gewünschten Programmiersprache oder im Testautomatisierungs-Framework übersetzen.

Abbildung 7: NLP zu Testskripten über ChatGPT-4.

26. Testskript-Wartung

ChatGPT kann helfen, Testskripte zu verwalten, indem es veralteten oder doppelten Code erkennt, Verbesserungen anbietet und sie automatisch basierend auf neuen Anforderungen aktualisiert.

27. Testdokumentation

Generative KI-Modelle können realistische Testdaten basierend auf den Eingabeparametern generieren, wie z. B. das Erstellen gültiger E-Mail-Adressen, Namen, Standorte und anderer Testdaten, die bestimmten Mustern oder Anforderungen entsprechen.

28. Testergebnis-Analyse

ChatGPT und andere ähnliche Tools können Testergebnisse analysieren und eine Zusammenfassung liefern, einschließlich der Anzahl der bestandenen/fehlgeschlagenen Tests, der Testabdeckung und potenzieller Probleme.

> Andere Anwendungen

29. Conversational AI

Ein weiterer Anwendungsfall von generativer KI beinhaltet die Generierung von Antworten auf Benutzereingaben in Form von natürlicher Sprache. Dieser Typ wird häufig in Chatbots und virtuellen Assistenten verwendet, die darauf ausgelegt sind, Informationen bereitzustellen, Fragen zu beantworten oder Aufgaben für Benutzer über konversationelle Schnittstellen wie Chat-Fenster oder Sprachassistenten durchzuführen.

ChatGPT ist ein beliebtes Beispiel für Conversational AI. Es bietet Benutzern eine hochinformative und integrierte Konversation, wie philosophische Diskussionen. Zum Beispiel können Sie unten einen Chat mit ChatGPT überprüfen.

Abbildung 8: Eine Konversation mit ChatGPT.

Reales Beispiel: O2, britischer Telekommunikationsdienstleister, und VCCP's KI-Agentur Faith starteten eine innovative Kampagne, um Telefonbetrüger mit Daisy, einem lebensechten Conversational AI, zu bekämpfen. Daisy ist darauf ausgelegt, Betrüger in längere Gespräche zu verwickeln und so die Öffentlichkeit vor Betrug zu schützen.

Inspiriert von einer echten Großmutter und nach den Stereotypen von Betrügern über ältere Opfer modelliert, interagiert Daisy in Echtzeit mit Betrügern, teilt erfundene Geschichten, gefälschte Bankdaten und Hobbys wie Stricken. Indem sie Betrüger dazu bringt, zu glauben, sie hätten eine echte Person ins Visier genommen, stört Daisy ihre Operationen und hebt gängige Taktiken hervor, um die Öffentlichkeit über Betrugsprävention aufzuklären.

Die Erstellung von Daisy beinhaltete fortschrittliche KI-Technologie, einschließlich eines großen Sprachmodells für ihre Persönlichkeit, eines Diffusionsmodells für fotorealistische visuelle Effekte und einer Sprachmodellierung basierend auf der Großmutter eines VCCP-Mitarbeiters.¹⁸

Entdecken Sie Arten von Conversational AI.

30. Datensynthese

Generative KI kann synthetische Daten produzieren, die reale Statistiken nachahmen, ohne sich auf tatsächliche Datenpunkte zu verlassen, was sie nützlich für Modelltraining, Datenschutz und NLP-Aufgaben macht.

31. Datenvisualisierung

Einige generative Modelle wie ChatGPT können Datenvisualisierung durchführen, was für viele Bereiche nützlich ist. Es kann verwendet werden, um Datensätze zu laden, Transformationen durchzuführen und Daten mit Python-Bibliotheken wie pandas, numpy und matplotlib zu analysieren.

Sie können ChatGPT Code Interpreter bitten, bestimmte Analyseaufgaben durchzuführen, und es wird den entsprechenden Python-Code schreiben und ausführen. Außerdem können Sie das Modell bitten, Ihre Daten in einem bevorzugten Format zu visualisieren.

Abbildung 9: Datenanalyse mit ChatGPT Code Interpreter.

Entdecken Sie, was ChatGPT Code Interpreter ist und seine verschiedenen Anwendungsfälle.

32. Dateikonvertierung

ChatGPT Code Interpreter kann Dateien zwischen verschiedenen Formaten konvertieren, vorausgesetzt, die erforderlichen Bibliotheken sind verfügbar und die Operation kann mit Python-Code durchgeführt werden.

33. Lösen mathematischer Probleme

Allgemein sind große Sprachmodelle in der Lage, mathematische Fragen zu verstehen und zu lösen. Dies umfasst grundlegende Probleme, aber auch komplexe, je nach Modell. Unten ist ein Beispiel für die Fähigkeiten von ChatGPT in diesem Bereich.

Abbildung 10: Lösen mathematischer Probleme mit OpenAI's ChatGPT-Plugins.¹⁹

34. Multimodale KI-Assistenten

Jüngste Fortschritte, wie OpenAI's GPT-4o, Google Gemini 1.5 Pro und Anthropic Claude 3.5, haben Text-, Bild- und Audioverständnis in einem einzigen Modell vereinheitlicht. Diese multimodalen Assistenten verarbeiten und generieren mehrere Formate gleichzeitig.

Anwendungen umfassen:

• Echtzeit-Sprach- und Video-Chat mit kontextueller Schlussfolgerung
• Visuelle Fragebeantwortung und Diagramminterpretation
• „Sehen, hören, reagieren"-Kundenservicesysteme

Reales Beispiel: OpenAI's GPT-4o integriert Spracherkennung, Vision und Textgenerierung und ermöglicht es Benutzern, natürliche gesprochene Konversationen mit Echtzeit-Visuelle-Analyse von Objekten oder Dokumenten zu führen.²⁰

Branchenspezifische genAI-Anwendungen

> Anwendungen im Gesundheitswesen

35. Wirkstoffentdeckung und -entwicklung

Die Nutzung der Kraft von generativen KI-Algorithmen, um potenzielle Wirkstoffkandidaten zu finden und ihre Wirksamkeit mit Computersimulationen zu testen, könnte den Prozess der Entdeckung neuer Medikamente, von präklinischen Studien an Tieren bis hin zu klinischen Tests an Menschen, erheblich beschleunigen.

Reales Beispiel: LeewayHertz²¹ entwickelt benutzerdefinierte KI-Agenten und Co-Piloten, um die Wirkstoffentdeckung zu straffen und Unternehmen dabei zu helfen, Zeit und Ressourcen in verschiedenen Phasen zu sparen:

• Zielidentifikation: Analysiert biologische Daten, um vielversprechende Wirkstoffziele zu identifizieren und zu priorisieren.
• Bleib-Optimierung: Durchsucht chemische Bibliotheken, generiert neue Moleküle und optimiert molekulare Eigenschaften.
• Präklinische Bewertung: Vorhersage des Wirkstoffverhaltens und potenzieller Wechselwirkungen, um Sicherheit und Wirksamkeit sicherzustellen.
• Drug Repurposing: Findet neue Anwendungen für bestehende Medikamente durch die Analyse von Datenbanken und Krankheitswegen.
• Klinische Studiendesign: Analysiert Patientendaten für gezielte Studiendesigns, verbessert Effizienz und Erfolgsquoten.

Software für generative KI hilft auch dabei, neuartige Biomoleküle, Proteine und therapeutische Wirkstoffe zu entwickeln, indem biologisches Wissen und strukturierte biomedizinische Daten integriert werden (z. B. wissensgraph-ergänzte generative Modelle für gezielte Wirkstoffentdeckung).²²

Anwendungen umfassen:

• Zugeschnittene Molekülgenerierung mit verbesserter biologischer Relevanz.
• Entwurf von Multi-Ziel-Therapeutika.
• Benutzerdefinierte Enzym- und Biomaterialgenerierung.

36. Personalisierte Medizin

Eine weitere Anwendung von generativer KI in der personalisierten Medizin ist die Erstellung von Modellen, die als medizinische Chatbots dienen können, um Patientensymptome zu verstehen und Diagnosen mit zunehmender Genauigkeit basierend auf Patientenerklärungen und Testergebnissen zu erstellen.²³ Dann können diese Modelle individuelle Behandlungspläne erstellen, die speziell auf die Krankengeschichte, Symptome und mehr eines Patienten zugeschnitten sind.

Reales Beispiel: AI4BetterHearts ist eine globale Initiative, die von der Novartis Foundation, Microsoft AI for Health und Partnern geleitet wird, um die kardiovaskuläre Gesundheit zu verbessern, indem Herzgesundheitsdaten vereint und analysiert werden.

Die Zusammenarbeit zielt darauf ab, Datensilos aufzubrechen und maschinelles Lernen zu nutzen, um Gesundheitssysteme von reaktiver zu präventiver Versorgung zu transformieren. In Partnerschaft mit dem Health Systems Innovation Lab der Harvard University untersucht die Initiative die Leistung von Gesundheitssystemen in 80 Ländern, wobei die Erkenntnisse das AI4HealthyCities Health Equity Network ergänzen.²⁴

37. Verbesserte medizinische Bildgebung

Durch die Kombination der Kraft des maschinellen Lernens mit medizinischen Bildgebungstechnologien, wie CT- und MRT-Scans, können generative KI-Algorithmen die Präzision in der medizinischen Bildgebung verbessern und zu besseren Ergebnissen führen.

38. Bevölkerungsgesundheitsmanagement

Die Verwendung von generativer KI im Gesundheitswesen kann auch zu einem besseren Bevölkerungsgesundheitsmanagement führen, indem es Entscheidungsträgern ermöglicht:

• Zugang zu detaillierteren demografischen Informationen zu erhalten
• Zielgerichtete öffentliche Gesundheitsinitiativen zu entwickeln, die unterversorgten Gemeinschaften zugute kommen.

Reales Beispiel: BCG und Zeiss entwickelten eine generative KI-Anwendung, um medizinischem Fachpersonal zu helfen, genaue und zeitnahe Antworten auf Patientenanfragen zu geben.

Dieses KI-Tool generiert Antworten basierend auf vorab genehmigten Materialien und stellt sicher, dass genaue Informationen an Patienten übermittelt werden. Basierend auf frühem Feedback werden 79 % der KI-generierten Antworten als versandfertig ohne Änderungen befunden.

Die Anwendung zielt darauf ab, das Patientenengagement zu verbessern und Ärzten zu ermöglichen, sich mehr auf die Patientenversorgung zu konzentrieren, während sie potenziell die Nachfrage nach Behandlungen steigern.²⁵

39. KI-Chatbots für Symptom-Checks

Symptom-Assessment-Chatbots sind darauf ausgelegt, Einzelpersonen zu helfen, ihre Gesundheit zu verstehen und zu verwalten, indem sie Fragen stellen, Empfehlungen geben und bei Bedarf Benutzer mit medizinischem Fachpersonal verbinden.

Diese Chatbots bieten sofortige medizinische Anleitung und vorläufige Informationen für Patienten, um einen proaktiven Ansatz für ihre Gesundheit zu verfolgen. Durch die Analyse von Symptomen können sie auch helfen, potenzielle Gesundheitsprobleme frühzeitig zu identifizieren und maßgeschneiderte Ratschläge zu geben.

Die Verwendung dieser Tools bringt jedoch erhebliche Einschränkungen mit sich:

• Eingeschränkte diagnostische Genauigkeit: Symptom-Checker können möglicherweise nicht über die Expertise von medizinischem Fachpersonal verfügen, was ihre diagnostische Genauigkeit für schwere Erkrankungen unzuverlässig macht. Benutzer sollten sie vorsichtig verwenden und nicht als Ersatz für professionelle Beratung betrachten.
• Fehlende Empathie: Diese Tools können nicht die emotionale Unterstützung, Beruhigung oder personalisierte Anleitung bieten, die medizinisches Fachpersonal bietet, was ihre Fähigkeit einschränkt, die emotionalen Bedürfnisse von Patienten zu erfüllen.
• Übermäßige Abhängigkeit von Chatbots: Die Abhängigkeit von Chatbots für medizinische Beratung kann zu Angstzuständen durch allgemeine oder ungenaue Informationen führen und davon abhalten, bei Bedarf angemessene medizinische Versorgung zu suchen.
• Rechtliche und Datenschutzbedenken: Fehler in der Beratung oder im Umgang mit personenbezogenen Daten könnten zu rechtlichen Problemen führen, insbesondere in Regionen mit strengen Datenschutzgesetzen wie HIPAA. Ein ordnungsgemäßes Design muss die Einhaltung und Datensicherheit priorisieren.

40. KI-Agenten im Gesundheitswesen

KI-Agenten im Gesundheitswesen können Termine vereinbaren, Patientendaten dokumentieren, die Diagnose durch medizinische Bildgebung unterstützen, Behandlungspläne personalisieren, bei der Wirkstoffentdeckung helfen und Prozesse wie Abrechnung, Schadensbearbeitung und Vorabgenehmigungen automatisieren.

Diese Agenten verbessern auch das Patientenengagement durch konversationelle Unterstützung, bieten Echtzeit-Gesundheitsüberwachung, bieten Unterstützung bei psychischen Gesundheitsthemen, erkennen Abrechnungsanomalien und integrieren sich in Systeme wie Electronic Health Records (EHRs), um die Koordination der Versorgung zu unterstützen und die Entscheidungsfindung zu verbessern.

41. Automatisierung regulatorischer Dokumentation

Die Automatisierung regulatorischer Dokumentation bezieht sich auf die Verwendung von KI-gesteuerten Tools zur Erstellung, Überprüfung und Verwaltung von Compliance-bezogenen Dokumenten in regulierten Branchen wie Gesundheitswesen und Pharmazie.

Mit dieser Automatisierung können Organisationen manuelle Arbeit reduzieren, die Konsistenz mit genehmigten Inhalten sicherstellen und die Erstellung von klinischen Studienberichten, regulatorischen Einreichungen und Compliance-Dokumenten beschleunigen.

Reales Beispiel: Novo Nordisk hat Anthropic's Claude übernommen, um bei der Erstellung von klinischen Studienberichten zu helfen, wodurch der Prozess von Wochen auf Minuten verkürzt wurde.

Durch die Reduzierung der Anzahl der Autoren von über 50 auf nur drei hat das Unternehmen eine Reduzierung der Kopfzahl um 94 % und Kosteneinsparungen von 92 % erreicht, während die Genauigkeit durch menschliche Aufsicht gewahrt bleibt.

Sie nutzen Retrieval-Augmented Generation (RAG), um KI-Halluzinationen zu mildern und sicherzustellen, dass zuvor genehmigte Inhalte konsistent wiederverwendet werden. Dieser Ansatz half, die Effizienz in der regulatorischen Dokumentation zu verbessern und zeigt, wie die Zusammenarbeit von KI und Menschen schnellere und kosteneffektivere Compliance-Prozesse vorantreiben kann.²⁶

42. Synthetische Datengenerierung im Gesundheitswesen

Statt generische synthetische Daten zu produzieren, generiert KI jetzt Multi-Modalität-synthetische Datensätze für medizinische Forschung, Training und Validierung von klinischen KI-Systemen, was Datenschutzbeschränkungen effektiv adressiert und gleichzeitig klinische Realismus bewahrt.

Anwendungsfälle umfassen:

• KI-unterstützte Entwicklung synthetischer Krankheitssimulationen.
• Synthetische Bildgebung, Zeitreihen-EHR und Signaldaten.

> Anwendungen in der Bildung

43. Personalisierte Lektionen

Durch die Nutzung von generativer KI für Bildung können personalisierte Lehrpläne den Schülern die effektivste und maßgeschneiderte Bildung bieten, die möglich ist.

Diese Pläne werden erstellt, indem Schülerdaten wie ihre vergangene Leistung, ihr Fähigkeitsniveau und jegliches Feedback, das sie bezüglich des Lehrinhalts gegeben haben, analysiert werden. Dies hilft sicherzustellen, dass jeder Schüler, insbesondere diejenigen mit Behinderungen, eine individualisierte Erfahrung erhält, die darauf ausgelegt ist, den Erfolg zu maximieren.

44. Kursdesign

Vom Entwurf von Lehrplänen und Bewertungen bis hin zur Personalisierung von Kursmaterial basierend auf den individuellen Bedürfnissen der Schüler kann generative KI helfen, den Unterricht effizienter und effektiver zu gestalten.

In Kombination mit verschiedenen Arten von Virtual Reality kann es auch realistische Simulationen erstellen, die Lernende weiter in den Prozess einbinden werden.

45. Inhaltserstellung für Kurse

Generative KI ermöglicht die schnelle Erstellung vielfältiger Lehrmaterialien, einschließlich Quizfragen und Konzeptüberprüfungen. Dies würde Lehrern helfen, schnell einzigartige Inhalte zu generieren.

Außerdem kann KI Skripte für Videovorlesungen oder Podcasts generieren und die Erstellung von Multimedia-Inhalten für Online-Kurse optimieren (siehe Abbildung unten).

Abbildung 11: Ein Beispiel für KI-generierten Kursinhalt von NOLEJ.

46. Nachhilfe

KI-generierte Nachhilfe kann es Schülern ermöglichen, mit einem virtuellen Tutor zu interagieren und Echtzeit-Feedback in der Komfort ihrer eigenen Häuser zu erhalten. Dies macht es zu einer idealen Lösung für Kinder, die möglicherweise keinen Zugang zu traditioneller Präsenzbildung haben.

Reales Beispiel: Khan Academy nutzt GPT-4 in seinem KI-Assistenten Khanmigo, der als virtueller Tutor für Schüler und als Unterstützung für Lehrer dient, indem er verschiedene Bildungsbedürfnisse adressiert.

Khanmigo fördert tieferes Lernen, indem es individualisierte Fragen stellt und die Relevanz von Inhalten kontextualisiert. Frühe Ergebnisse zeigen vielversprechende Verbesserungen bei Schülerengagement und Lernergebnissen. Khanmigo hilft Lehrern auch dabei, Unterrichtsmaterialien zu erstellen und Lernerfahrungen anzupassen (siehe Abbildung unten).

Abbildung 12: Khan Academy's Khanmigo personalisierte Fragegenerierung für tieferes Lernen.²⁷

Reales Beispiel: Eine in Nigeria durchgeführte Studie bewertete die Auswirkungen von generativer KI auf Lernergebnisse von Schülern in der Sekundarbildung. Die Intervention umfasste die Verwendung von Microsoft Copilot, angetrieben von GPT-4, als virtuellen Tutor für Englischunterricht in einem sechswöchigen Nachmittagsprogramm. Die Studie verwendete eine randomisierte kontrollierte Studie an neun öffentlichen Schulen.

Die Ergebnisse zeigen, dass Schüler, die am Programm teilnahmen, statistisch signifikante Verbesserungen in Englischkenntnissen, digitaler Literalität und Wissen über künstliche Intelligenz erlebten.

Der Ansatz kombinierte KI-gesteuerte Nachhilfe mit Lehrerüberwachung und Lehrplananpassung. Die Studie fand auch heraus, dass das Programm im Vergleich zu traditionellen Interventionen kosteneffektiv ist.

Diese Erkenntnisse deuten darauf hin, dass generative KI, wenn sie in strukturierte Bildungsprogramme integriert wird, eine praktikable Methode bieten kann, um das Lernen in Kontexten mit begrenzten Bildungsressourcen zu unterstützen.²⁸

47. Datenschutz für analytische Modelle

Ein Vorteil der Verwendung von generativer KI zur Erstellung von Trainingsdatensätzen ist, dass sie dazu beitragen kann, den Datenschutz von Schülern zu schützen. Ein Datenleck oder ein Hackerangriff kann reale Daten enthüllen, die persönliche Informationen über schulpflichtige Kinder enthalten.

KI-generierte synthetische Daten, die aus dem Lernen realer Muster abgeleitet sind, helfen, Anonymität zu gewährleisten und den Datenschutz von Schülern zu schützen. Synthetische Datensätze, die von generativen Modellen produziert werden, sind effektiv und nützlich für das Training anderer Algorithmen, während sie sicher und sicher zu verwenden sind.

48. Wiederherstellung alter Lernmaterialien

Generative KI kann die Qualität veralteter oder qualitativ minderwertiger Lernmaterialien verbessern, wie historische Dokumente, Fotos und Filme.

Durch die Verwendung von KI zur Verbesserung der Auflösung dieser Materialien können sie auf moderne Standards gebracht werden und für Schüler, die an hochwertige Medien gewöhnt sind, ansprechender sein.

> Anwendungen in der Modebranche

49. Kreatives Design für Modedesigner

Vom Erstellen innovativer Stile bis hin zur Verfeinerung und Optimierung bestehender Looks ermöglicht die Technologie Designern, mit den neuesten Trends Schritt zu halten und dabei ihre Kreativität zu bewahren. Dies kann durch eine Vielzahl von Techniken geschehen, wie einzigartiges generatives Design oder Stiltransfer aus anderen Quellen.

Reales Beispiel: ClothingGAN ist ein KI-Tool, das darauf ausgelegt ist, kreative Kleidungsdesigns zu generieren. Die Plattform nutzt die Ressourcen von GitHub und ermöglicht es Designern, effizient innovative und einzigartige Designs zu erstellen (siehe Abbildung unten).

Abbildung 13: Von ClothingGAN generierte Kleidungsstücke.

50. Umwandlung von Skizzen in Farbbilder

Durch die Nutzung von Generativer KI kann die Mode-industrie sowohl wertvolle Zeit als auch Ressourcen sparen, indem Skizzen schnell in lebendige Bilder umgewandelt werden.

51. Generierung repräsentativer Modelldarstellungen

Durch die Nutzung von generativer KI zur Erstellung einer Vielzahl von Modelldarstellungen können Modeunternehmen ihre vielfältige Kundschaft besser bedienen und ihre Produkte authentischer darstellen. Sie können solche Modelle für virtuelle Anproben für Kunden oder 3D-Rendering eines Kleidungsstücks verwenden.

Reales Beispiel: Der in Miami ansässige Fotograf Dahlia Dreszer integriert generative KI in ihre künstlerische Praxis und behandelt sie als zusätzliches Medium neben der Fotografie. Für ihre Ausstellung „Bringing the Outside In" trainierte sie KI-Modelle auf ihrem visuellen Stil, produzierte ein KI-generiertes Stück und erstellte einen KI-Clone, um Besucher zu führen und Fragen zu beantworten.

Sie betrachtet KI als ein Werkzeug, das die Ideenfindung beschleunigen, kreative Möglichkeiten erweitern und Experimente unterstützen kann, während sie ihre Grenzen, wie unvorhersehbare Ausgaben und reduzierte künstlerische Kontrolle, anerkennt.

Dreszer argumentiert, dass KI erhebliche Arbeit erfordert und als Teil eines langen kreativen Prozesses verstanden werden sollte, anstatt als Abkürzung. Sie sieht den aktuellen Moment als frühes Stadium in der breiteren Integration von KI in künstlerische Arbeitsabläufe, wobei Künstler bestimmen, wie sie sich an sich schnell entwickelnde Tools anpassen.²⁹

52. Marketing & Trendanalyse für Modemarken

Generative KI kann die Trendanalyse in der Mode unterstützen durch:

• Zusammenbringen einer Vielzahl von Techniken, wie maschinelles Lernen und probabilistische Programmierung. Diese Techniken ermöglichen leistungsstarke generative Modelle, die die Wünsche des Kunden im Modegeschäft berücksichtigen.
• Generierung tiefgreifend personalisierter Optionen für spezifische Verbraucherwünsche, die über das hinausgehen, was traditionelle Analysen und Kundennachfragealgorithmen leisten können.

Es verbessert auch die Marketingfähigkeiten in der Mode durch:

• Nutzung von Datenanalyse, Natural Language Processing und maschinellem Lernen, um eine hochgradig angepasste und personalisierte Produktpalette für die Zielgruppe zu erstellen
• Entwurf von E-Mails, Webseiten, Captions und Anzeigen, die auf die Interessen und Vorlieben einer bestimmten Person zugeschnitten sind, um sie zu engagieren
• Erstellung kreativer und authentischer Marketing- und Werbeanzeigen, die wahrscheinlich Suchergebnisse dominieren

53. Kosmetik mit generativer KI

Viele Unternehmen in der Kosmetikindustrie nutzen generative KI, wobei ein Unternehmen die Parfümentwicklung verändert, indem es die Formulierung automatisiert, die Produktionszeit reduziert und die Art und Weise verändert, wie Düfte entworfen und bewertet werden.

Reales Beispiel: Unternehmen wie Osmo nutzen maschinelles Lernen, um Geruchsmoleküle zu analysieren und innerhalb von 48 Stunden maßgeschneiderte Düfte zu generieren, wodurch der traditionelle monatelange Prozess umgangen wird, der die Alterung von Rohstoffen und manuelle Komposition beinhaltet.

Große Branchenakteure, darunter Givaudan, DSM-Firmenich, IFF und Symrise, integrieren KI in regulatorische Prüfungen, Zutatenauswahl und Duftoptimierung.³⁰

> Anwendungen im Bankwesen

54. Betrugserkennung

Generative KI bietet Banken ein leistungsstarkes Werkzeug, um verdächtige oder betrügerische Transaktionen zu erkennen, wodurch ihre Fähigkeit zur Bekämpfung von Finanzkriminalität verbessert wird. Das Trainieren von GANs für den Zweck der Betrugserkennung durch deren Nutzung mit einem Trainingsdatensatz betrügerischer Transaktionen hilft, unterrepräsentierte Transaktionen zu identifizieren.

Reales Beispiel: Stripe hat OpenAI's GPT-4 integriert, um seine Fähigkeit zur Erkennung böswilliger Aktivitäten und zum Verständnis von Benutzerbedürfnissen durch die Analyse riesiger Datenmengen zu verbessern, was zu maßgeschneiderten und genaueren Antworten auf Kundenanfragen führte.

Durch die Analyse der Syntax von Discord-Beiträgen markiert GPT-4 verdächtige Konten für das Fraud-Team von Stripe zur Untersuchung. GPT-4 scannt auch eingehende Kommunikationen, um koordinierte böswillige Aktivitäten zu identifizieren, um die Fähigkeit von Stripe zur Betrugsbekämpfung zu unterstützen.

Die Integration von GPT-4 hat die operative Effizienz von Stripe mit personalisierterem Kundensupport und fortschrittlicheren Betrugserkennungsfähigkeiten verbessert, um eine sichere Plattform zu erhalten.³¹

55. Risikomanagement

Durch die Nutzung von GANs ist es möglich, Value-at-Risk-Schätzungen zu berechnen, die das potenzielle Verlustausmaß in bestimmten Zeiträumen anzeigen, oder wirtschaftliche Szenarien zur Prognose von Finanzmärkten zu erstellen.

GANs helfen auch beim Verständnis von Volatilität, indem sie neue und annahme-freie Situationen generieren, die auf historischen Datentrends basieren.

56. Generierung benutzerfreundlicher Erklärungen für Kreditablehnungen

Entscheidungsträger und Kreditbewerber müssen die Erklärungen von KI-basierten Entscheidungen verstehen, einschließlich der Gründe, warum Kreditanträge abgelehnt wurden. Ein Conditional GAN ist ein nützliches Werkzeug, um antragstellerfreundliche Ablehnungserklärungen wie in der Abbildung unten zu erstellen.

Abbildung 14: Generierung benutzerfreundlicher Erklärungen für Kreditablehnungen mit Generative Adversarial Networks.³²

57. Datenschutz

Synthetische KI-generierte Daten können Banken helfen, Datenschutzherausforderungen zu bewältigen, indem sie teilbare und datenschutzkonforme Datensätze erstellen, die ideal für das Training von Modellen in der Kreditprüfung sind.

Für weitere Informationen können Sie sich Folgendes ansehen:

• Anwendungen von generativer KI in Finanzdienstleistungen

> Anwendungen im Gaming

58. Prozedurale Inhaltsgenerierung

Generative KI kann Spielinhalte wie Levels, Karten und Quests basierend auf vordefinierten Regeln und Kriterien generieren. Dies kann Spielentwicklern helfen, vielfältigere und interessantere Spielerlebnisse zu schaffen.

Reales Beispiel: Ubisoft nutzte generative KI, um die nicht spielbaren Charaktere (NPCs) in Watch Dogs: Legion zu erstellen.

Jeder Charakter im Spiel wurde einzigartig mit unterschiedlichen Erscheinungen, Verhaltensweisen und Hintergründen gestaltet. Dieser Prozess erhöhte den Realismus und die Immersion des Spiels und machte das Spielerlebnis dynamischer und ansprechender.

59. Analyse des Spielerverhaltens

Es kann verwendet werden, um Spielerdaten wie Spielmuster und Vorlieben zu analysieren, um personalisierte Spielerlebnisse zu bieten. Dies kann Spielentwicklern helfen, das Spielerengagement und die Bindung zu erhöhen.

60. Nicht-Spieler-Charakter (NPC)-Verhalten

Generative KI kann realistisches und dynamisches NPC-Verhalten erstellen, wie Gegner-KI und NPC-Interaktionen. Dies kann Spielentwicklern helfen, immersivere und herausforderndere Spielwelten zu schaffen.

61. Benutzeroberflächendesign

Generative KI kann Benutzeroberflächen entwerfen, die intuitiv und benutzerfreundlich sind. Dies kann Spielentwicklern helfen, das Spielerlebnis zu verbessern und das Spielerengagement zu erhöhen.

62. Spieltests

Generative Programmierungstools können verwendet werden, um Spieltests zu automatisieren, wie das Identifizieren von Fehlern und Glitches und das Bereitstellen von Feedback zur Spielbalance. Dies kann Spielentwicklern helfen, Testzeit und -kosten zu reduzieren und die Gesamtqualität ihrer Spiele zu verbessern.

> Anwendungen im Reisebereich

63. Identitätsüberprüfung

Generative KI in Gesichtsidentifikations- und Verifikationssystemen an Flughäfen kann bei der Identifizierung und Authentifizierung von Passagieren helfen. Dies wird erreicht, indem ein umfassendes Bild des Gesichts eines Passagiers unter Verwendung von Fotografien, die aus verschiedenen Winkeln aufgenommen wurden, generiert wird, wodurch der Prozess der Identifizierung und Bestätigung der Identität von Reisenden vereinfacht wird.

Reales Beispiel: Allpass.ai entwickelte ein mobiles Tool, das Smartphones in kontaktlose ID-Scanner verwandelt, um Check-ins schneller und Reiseabläufe bequemer zu machen.

Diese Lösung integriert auch biometrische Verifikation und Betrugserkennung und verbessert die Sicherheit durch die Nutzung einer globalen Datenbank von Ausweisdokumenten.

64. Personalisierte Reise- und Zielortempfehlungen

Generative KI kann Kundendaten wie frühere Buchungen und Vorlieben analysieren, um personalisierte Empfehlungen für Reiseziele, Unterkünfte und Aktivitäten zu geben.

> Anwendungen im Einzelhandel

65. Produktempfehlungen

Mit generativen Modellen können Einzelhandels-Tools neue oder alternative Produkte für Kunden vorschlagen, die sie interessieren könnten, basierend auf ihrer Kaufhistorie und ihren Vorlieben. Es sagt auch zukünftige Kundenbedürfnisse und -vorlieben voraus und verbessert so das gesamte Einkaufserlebnis.

Reales Beispiel: Adoric bietet ein Tool, das Webseiten hilft, Produktempfehlungen an verschiedenen Punkten der Customer Journey anzuzeigen, wie auf der Homepage oder während des Checkouts.

Das Tool verwendet fortschrittliche Funktionen wie Audience Targeting und Campaign Triggers, um das Kundenengagement basierend auf Faktoren wie Standort und Traffic-Quelle zu optimieren.

66. Produkt- und Display-Design

Generative KI kann neue Produktdesigns basierend auf der Analyse aktueller Markttrends, Verbraucherpräferenzen und historischer Verkaufsdaten erstellen.

Zum Beispiel kann das Erstellen von Designs für Kleidung, Möbel oder Elektronik eine Option sein. Die Personalisierung der Display-Optionen entsprechend der Kundenwahl ist eine weitere Option.

67. Automatisierte Einzelhandels-Inhaltsgenerierung

Einzelhändler können KI verwenden, um Produktbeschreibungen, Werbeanzeigen in sozialen Medien, Blogbeiträge und andere Inhalte zu erstellen, die SEO verbessern und das Kundenengagement vorantreiben.

68. Bestandsmanagement & Lieferkettenoptimierung

Generative KI kann helfen, die Nachfrage nach Produkten vorherzusagen, indem sie Vorhersagen basierend auf historischen Verkaufsdaten, Trends, Saisonalität und anderen Faktoren generiert. Dies verbessert die Bestandskontrolle, indem sowohl Überbestände als auch Engpässe minimiert werden.

69. Virtuelle Einkaufsassistenten

Generative KI kann konversationelle virtuelle Assistenten antreiben, die Kunden auf ihrem Einkaufsweg helfen, indem sie Antworten auf ihre Anfragen generieren und sie durch den Kaufprozess führen.

> Anwendungen in der Versicherung

70. Policendokumentation

Generative KI in der Versicherung-Tools können helfen, Policendokumente basierend auf benutzerspezifischen Details zu generieren. Es kann die Informationen dort automatisch ausfüllen, wo dies erforderlich ist, und so den Prozess der Erstellung dieser Dokumente beschleunigen.

Reales Beispiel: Lemonade Insurance implementierte KI- und Chatbot-Technologie, bekannt als Maya, um seine Versicherungsangebote zu verwalten.

Lemonade's Maya interagiert in Echtzeit mit Kunden, sammelt Informationen und generiert Policendokumente sofort, um den Prozess für Mieter- und Hausbesitzerversicherungsanträge zu verwalten.

71. Risikobewertung und Prämienberechnung

Generative KI kann verwendet werden, um verschiedene Risikoszenarien basierend auf historischen Daten zu simulieren und die Prämie entsprechend zu berechnen.

Generative Modelle können historische Kundendaten studieren, um zukünftige Szenarien und damit verbundene Risiken zu simulieren. Solche Simulationen unterstützen das Training von Vorhersagemodellen, die darauf abzielen, die Risikoschätzung zu verbessern und angemessene Versicherungsprämien zu bestimmen.

72. Betrugserkennung

Generative KI kann Beispiele für betrügerische und nicht-betrügerische Ansprüche generieren, die verwendet werden können, um Machine-Learning-Modelle zu trainieren, um Betrug zu erkennen. Diese Systeme helfen, potenziell betrügerische Ansprüche frühzeitig zu identifizieren und tragen zu Kosteneinsparungen für Versicherer bei.

73. Kundenprofilierung

Generative KI kann verwendet werden, um synthetische Kundenprofile zu generieren, die bei der Entwicklung und dem Testen von Modellen für Kundensegmentierung, Verhaltensvorhersage und personalisiertes Marketing helfen können, ohne Datenschutznormen zu verletzen.

74. Schadensbearbeitung

Generative KI-Modelle können eingesetzt werden, um den oft komplexen Prozess des Schadensmanagements zu straffen. Sie können automatisierte Antworten für grundlegende Schadenanfragen generieren, den gesamten Schadensregulierungsprozess beschleunigen und die Bearbeitungszeit von Versicherungsansprüchen verkürzen.

75. Policengenerierung

Generative KI-Modelle können personalisierte Versicherungspolicen basierend auf den spezifischen Bedürfnissen und Umständen jedes Kunden generieren.

Aufgrund von Daten über den Kunden, wie Alter, Krankengeschichte, Standort und mehr, kann das KI-System eine Police generieren, die zu diesen individuellen Attributen passt, anstatt eine Einheitslösung anzubieten.

76. Predictive Analysis & Szenariomodellierung

Generative KI-Modelle können Tausende von potenziellen Szenarien aus historischen Trends und Daten generieren. Versicherungsunternehmen können diese Szenarien verwenden, um potenzielle zukünftige Ergebnisse zu verstehen und bessere Entscheidungen zu treffen.

Verpassen Sie nicht unsere Benchmarks und datengestützten Erkenntnisse. Die Schaltfläche öffnet Google; die Auswahl von AIMultiple bestätigt, dass Sie AIMultiple häufiger in den Google-Suchergebnissen sehen möchten.

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> Anwendungen in der Fertigung

77. Predictive Maintenance

Durch die Verwendung von Deep-Learning-Algorithmen können Hersteller Geräteausfälle vorhersagen und ihre Geräte proaktiv warten. Diese Modelle können auf Daten von den Maschinen selbst trainiert werden, wie Temperatur, Vibration, Geräusch usw.

Da diese Modelle diese Datenverwaltung lernen, können sie Vorhersagen über potenzielle Ausfälle generieren, was vorbeugende Wartung ermöglicht und Ausfallzeiten reduziert.

Reales Beispiel: BlueScope arbeitete mit Siemens zusammen, um die Predictive Maintenance-Plattform von Senseye zu nutzen, um Betriebsausfallzeiten in seinen Produktionslinien zu adressieren.

Durch IoT-basierte Überwachung von Maschinen erkannte BlueScope Geräteausfälle früher, was half, Ressourcenverschwendung zu reduzieren und die Produktionseffizienz zu verbessern.

78. Qualitätskontrolle

KI kann helfen, Qualitätskontrollprozesse in der Fertigung zu verbessern. Durch das Lernen aus Bildern vergangener Produkte und das Identifizieren fehlerhafter Exemplare können generative KI-Tools ein Modell generieren, um vorherzusagen, ob ein neu hergestelltes Produkt wahrscheinlich fehlerhaft ist.

79. Produktionsplanung und Bestandsmanagement

Generative KI-Modelle können verschiedene Produktionsszenarien simulieren, die Nachfrage vorhersagen und helfen, Bestandsniveaus zu optimieren. Es kann historische Kundendaten verwenden, um die Nachfrage vorherzusagen, wodurch genauere Produktionspläne und optimale Bestandsniveaus ermöglicht werden.

Geschäftsfunktionsspezifische genAI-Anwendungen

> Anwendungen im Kundenservice

80. Personalisierte Kundenantworten

Konversationelle generative KI-Tools können auf Kundendaten wie frühere Käufe, Chat-Verlauf und Kundenfeedback trainiert werden, um ein personalisiertes Profil für jeden Kunden zu erstellen. Wenn ein Kunde eine Nachricht sendet, können ChatGPT oder andere ähnliche Tools dieses Profil verwenden, um relevante Antworten zu geben, die auf die spezifischen Bedürfnisse und Vorlieben des Kunden zugeschnitten sind.

Reales Beispiel: Während der COVID-19-Pandemie arbeitete Banc Sabadell mit Zendesk zusammen, um ein KI-gestütztes Chat-System zu implementieren.

Dieser virtuelle Assistent half, den Ansturm von Kundenanfragen zu bewältigen, indem er Self-Service-Optionen für häufige Fragen bot und komplexere Probleme an menschliche Agenten zur Lösung weiterleitete.

81. Mehrsprachiger Kundensupport

Die mehrsprachige Unterstützung, die von generativen KI-Tools wie ChatGPT für den Kundenservice angeboten wird, beinhaltet die Nutzung der Fähigkeiten des großen Sprachmodells des Systems, um Unterstützung für Kunden zu bieten, die verschiedene Sprachen sprechen. Konversationelle KI-Tools können in einer Vielzahl von Sprachen trainiert werden und können Nachrichten in Echtzeit von einer Sprache in eine andere übersetzen.

Abbildung 15: Eine beispielhafte mehrsprachige Kundenantwort, generiert von ChatGPT. Entdecken Sie die vielfältigen Geschäftsanwendungen von ChatGPT.

82. Schnelle Antworten auf Kundenanfragen & Beschwerden

Konversationelle Tools können trainiert werden, um häufige Kundenbeschwerden zu erkennen und darauf zu reagieren, wie Probleme mit der Produktqualität, Lieferverzögerungen oder Rechnungsfehler.

Wenn ein Kunde eine Nachricht mit einer Beschwerde sendet, kann das Tool die Nachricht analysieren und eine Antwort geben, die die Anliegen des Kunden adressiert und potenzielle Lösungen bietet.

Reales Beispiel: ServiceNow's GenAI hat die Self-Service-Nutzung von Mitarbeitern um 14 % und von Kunden um 10 % erhöht, indem es Benutzern ermöglicht, mit seiner Self-Service-Funktion intuitiv Antworten selbst zu finden. Diese Verschiebung reduziert die Belastung von Helpdesks, ermöglicht es Agenten, sich mehr auf ansprechende Aufgaben zu konzentrieren, und bietet Benutzern zeitnahe Lösungen.

Das ServiceNow DT-Team hat durch diese Methode jährlich 5,5 Millionen Dollar gespart, mit einer ITSM-Problem-Abwehrquote von 54 % und Now Support erreichte fast 20 % Fallvermeidung. Dieser Ansatz sorgt für schnelle Lösungen und verbessert die Zufriedenheit, da 56 % der Kunden positive Erfahrungen mit KI-zusammengefassten Lösungen berichten.³³

83. Erstellen von Kunden-E-Mails

Tools wie ChatGPT können personalisierte E-Mail-Vorlagen für einzelne Kunden unter Verwendung der bereitgestellten Kundeninformationen erstellen. Beim Verfassen von Kunden-E-Mails kann ChatGPT Vorlagen nutzen, um Nachrichten zu erstellen, die auf die Vorlieben und Anforderungen des Empfängers zugeschnitten sind.

Abbildung 16: ChatGPT bietet eine E-Mail-Vorlage für ein bestimmtes Kundenproblem.

84. Antworten auf Kundenbewertungen

Wenn ein Kunde eine Bewertung oder einen Kommentar auf Online-Bewertungsplattformen oder Ihrer Website hinterlässt, können ChatGPT oder andere Tools eine Antwort generieren, die die Anliegen des Kunden adressiert und potenzielle Lösungen oder Unterstützung bietet.

85. Beantwortung von FAQs

Beispielsweise kann ChatGPT auf einer FAQ-Seite oder Wissensdatenbank eines Unternehmens trainiert werden, um häufige Kundenfragen zu erkennen und darauf zu reagieren.

> Anwendungen im Finanzwesen

86. Personalisierte Finanz- und Anlageberatung

KI-Systeme können Finanzberatung, Risikoprofile und Anlagestrategien anpassen, indem sie generative Modelle verwenden, die finanzielle Ergebnisse simulieren, die auf die Ziele und Risikotoleranz eines Benutzers zugeschnitten sind.

87. AP automation/Rechnungsverarbeitung

Generative KI-Lösungen gehen über das Extrahieren von Schlüssel-Wert-Paaren aus Dokumenten hinaus und ermöglichen es Benutzern, Dokumente auf flexible Weise abzufragen, was hilft, die Automatisierung für komplexere Dokumente zu entsperren.

Abbildung 17: Rechnungsverarbeitung mit generativer KI.³⁴

AP-Teams müssen ihre Systeme der Aufzeichnung, wie ERP, nicht wechseln, um von solchen Technologien zu profitieren; ihr ERP kann durch Plugins angereichert werden, wie hier beschrieben: Blackbaud AP-Automatisierung.

Reales Beispiel: BBVA, Spaniens zweitgrößte Bank, arbeitete mit OpenAI zusammen, um 3.000 ChatGPT Enterprise-Lizenzen zu erwerben. ChatGPT Enterprise, eine geschäftsausgerichtete Version von ChatGPT, ermöglicht es Mitarbeitern, benutzerdefinierte „GPTs" zu erstellen, die auf spezifische Aufgaben oder Workflows zugeschnitten sind.

BBVA-Mitarbeiter in verschiedenen Abteilungen, einschließlich Recht, Risiko, Marketing, Talent und Finanzen, haben über 2.900 GPTs entwickelt. Diese Tools führen verschiedene Funktionen aus, wie das Interpretieren von risikorelevanten Begriffen wie „Abschreibung" bis hin zum Verfassen von Antworten auf Anfragen von Privatkunden.

BBVA berichtete, dass frühe Anwender einen Produktivitätszuwachs erlebt haben, wobei 80 % der Benutzer angaben, dass die Tools ihnen mehr als zwei Stunden pro Woche sparen. Allerdings sind Bedenken hinsichtlich messbarer Auswirkungen auf das Ergebnis und der Herausforderungen bei der Skalierung der Technologie noch im Gange. Das Unternehmen hob die Schwierigkeiten hervor, ChatGPT Enterprise mit komplexen internen Systemen und Datenbanken zu integrieren.

Die Bank hat seitdem auf 3.300 Lizenzen erweitert und plant weiteres Wachstum im Jahr 2025.

Für weitere Informationen siehe KI-Anwendungen in der Kreditorenbuchhaltung.

> Anwendungen im Marketing

88. Inhaltserstellung für Marketing

Generative KI-Tools ermöglichen es Unternehmen, personalisierte Inhalte wie Produktbeschreibungen, Beiträge in sozialen Medien, Videoanzeigen und E-Mail-Kampagnen zu erstellen.

Eine aktuelle Studie von über drei Jahren Forschung ergab, dass die Synergie zwischen Mensch und KI bei kreativen Aufgaben wahrscheinlicher ist als bei entscheidungsbasierten. Bei kreativer Arbeit wie der Inhaltserstellung ergänzt KI die menschliche Kreativität, indem sie sich wiederholende Aufgaben übernimmt, während Menschen die Einsicht und Originalität liefern.³⁵

Beispielsweise können KI-Tools Schlagzeilen generieren, Artikel strukturieren und Handlungsaufforderungen vorschlagen, während Marketer die Botschaft verfeinern und die Markenkonsistenz sicherstellen. Diese Zusammenarbeit erhöht die Effizienz, ohne den kreativen Touch zu verlieren, der das Publikum engagiert.

Da sich KI weiterentwickelt, sollten Unternehmen sich darauf konzentrieren, KI strategisch in Content-Workflows zu integrieren, anstatt kreative Prozesse vollständig zu automatisieren.

Abbildung 18: KI-generierter Inhalt zur Werbung für ein neues Elektroauto-Modell mit ChatGPT.

Reales Beispiel: Site Smart Marketing³⁶ , eine digitale Marketing- und Webentwicklungsagentur, stand vor Herausforderungen bei der Skalierung ihrer Inhaltserstellung bei gleichzeitiger Wahrung der Qualität und Einhaltung von Markenrichtlinien. In Zusammenarbeit mit Narrato erreichten sie:

• Verbesserte Effizienz: Durch die Integration von Narratos KI-gesteuerten Inhaltserstellungstools reduzierte Site Smart seine Inhaltserstellungszeit um den Faktor acht. Funktionen wie benutzerdefinierte KI-Vorlagen und Markenstimmeinstellungen ermöglichten die Generierung von Marken-konformem Inhalt von Anfang an.
• Kostenreduktion: Die Integration mit Narrato führte zu einer 80%igen Senkung der Inhaltserstellungskosten. Diese Effizienz ermöglichte es Site Smart, Ressourcen effektiver umzuleiten und sich auf Bereiche zu konzentrieren, die einen größeren Wert für seine Kunden schaffen.
• Verbesserte Qualitätskontrolle: Narratos Plattform bot einen zentralen Arbeitsbereich mit verbesserter Zusammenarbeit und reduzierten Fehlern. Die Integration von KI stellte Inhaltskonsistenz und Ausrichtung auf den Markenton sicher und minimierte den Bedarf an umfangreichen Überarbeitungen.

89. Personalisierte Kundenerfahrung

ChatGPT und andere ähnliche generative Tools mit ihrer Natural Language Processing können personalisierte Inhalte für Ihre Kunden basierend auf ihren Vorlieben, ihrem früheren Verhalten und ihrer Demografie generieren. Dies kann Ihnen helfen, zielgerichtete Inhalte zu erstellen, die bei Ihrem Publikum Anklang finden, was zu höherem Engagement und höheren Konversionsraten führt.

Schauen Sie sich Conversational AI für den Vertrieb an, um herauszufinden, wie es Kundeninteraktionen verbessert.

90. Zielgruppenforschung

Generative KI kann verwendet werden, um Kundendaten zu analysieren, wie:

• Suchanfragen
• Interaktionen in sozialen Medien
• Frühere Käufe, um Muster und Trends im Kundenverhalten zu identifizieren.

Durch die Analyse dieser Daten können generative KI-Tools Ihnen helfen, die Vorlieben, Interessen und Schmerzpunkte Ihrer Zielgruppe zu identifizieren. Diese Informationen können Ihre Marketingbotschaften, Inhalte und Produktentwicklung informieren.

91. Schreiben von Produktbeschreibungen

Produktbeschreibungen spielen eine entscheidende Rolle im Marketing, da sie potenziellen Kunden detaillierte Informationen über die Merkmale, Vorteile und den Wert eines Produkts liefern. Generative Tools wie ChatGPT können helfen, überzeugende und informative Produktbeschreibungen zu erstellen, die bei Ihrer Zielgruppe Anklang finden.

92. Erstellen von Kundenbefragungen

Marketer können Befragungen als wertvolles Instrument zur Sammlung von Kundenfeedback und Einblicken nutzen, um Produkte, Dienstleistungen und Werbemaßnahmen zu verbessern. Hier sind einige Möglichkeiten, wie generative KI bei der Erstellung von Kundenbefragungen helfen kann:

• Fragegenerierung
• Organisation der Umfragestruktur
• Machen von Umfragen mehrsprachig mit seiner Übersetzungsfähigkeit
• Umfrageanalyse

93. Generieren von Videoanzeigen oder Produktdemos

Video-Generierungsanwendungen in GenAI umfassen:

• Videoanzeigen: Mit generativer KI können Unternehmen hochwertige Videoanzeigen erstellen, die auf verschiedenen Plattformen, einschließlich sozialer Medien und Video-Sharing-Sites, verwendet werden können. Dies kann helfen, das Markenbewusstsein zu erhöhen und Konversionen voranzutreiben.
• Produktdemos: Video-Generierung kann auch verwendet werden, um Produkt-Demo-Videos zu erstellen. Durch die Verwendung von generativer KI zur Erstellung dieser Videos können Unternehmen ihre Produkte auf visuell ansprechende Weise präsentieren, was helfen kann, Engagement und Verkäufe zu erhöhen.

Reales Beispiel: SimCorp, ein globaler Anbieter integrierter Investmentmanagement-Lösungen, arbeitete mit Synthesia zusammen, um die Effizienz und Konsistenz seines Videoproduktionsprozesses zu verbessern. Durch die Partnerschaft mit Synthesia erreichten sie:

• Beschleunigte Produktion: Durch die Nutzung der KI-gesteuerten Videoproduktionsplattform von Synthesia erhöhte SimCorp seine Videoausgabe um das Fünffache.
• Zeitersparnis: Die Zusammenarbeit ermöglichte die Erstellung von zwei 3-4-minütigen Videos an einem einzigen Tag und reduzierte die zuvor benötigte Zeit.
• Konsistentes Branding: Die Plattform von Synthesia stellte sicher, dass alle Videos ein konsistentes, hochwertiges Markenerlebnis boten, das mit SimCorps Richtlinien übereinstimmt.

94. E-Mail-Marketing-Kampagnen

Die Nutzung von generativer KI für E-Mail-Marketing unterstützt Marketingprozesse durch die Straffung der Automatisierung und die Erhöhung von Personalisierung und Kreativität mit ansprechender Inhaltsgenerierung.

Generative KI-Tools können verwendet werden, um personalisierte Inhalte zu generieren:

• E-Mail-Text
• Betreffzeilen
• Bilder im E-Mail-Körper
• Call-to-Actions (CTAs).

KI-E-Mail-Marketing-Tools können Unternehmen auch ermöglichen:

• E-Mail-Antworten zu automatisieren
• Die Zielgruppe auszuwählen
• E-Mail-Lieferzeiten zu optimieren

SEO Anwendungen

95. Generieren von Themenideen für Content Writing

Generative Tools wie ChatGPT können verwendet werden, um Themenideen für SEO-Content Writing zu generieren, indem es seine Sprachverarbeitungsfähigkeiten nutzt, um:

• Relevante Keywords und Phrasen zu produzieren
• Den Inhalt von Wettbewerbern zu analysieren, um Lücken in der Abdeckung zu identifizieren
• Themen basierend auf aktuellen Trends und Benutzersuchanfragen vorzuschlagen

96. Durchführung von Keyword-Recherche

Der Prozess des Einbeziehens verwandter Keywords in Inhalte ist entscheidend für eine erfolgreiche SEO-Strategie, da er hilft, die Begriffe und Phrasen zu bestimmen, die potenzielle Kunden verwenden, wenn sie nach Produkten oder Dienstleistungen suchen, die mit den Angeboten der Website verwandt sind.

Generative Tools wie ChatGPT können Funktionen in der Keyword-Suchoptimierung durchführen, wie:

• Generieren von Keywords: Es kann eine Liste relevanter Keywords für ein Thema oder einen Themenbereich generieren, indem es den Kontext und die Sprache analysiert, die in den bereitgestellten Informationen verwendet werden.
• Identifizieren von Keyword-Trends: Es kann Suchdaten analysieren, um aktuelle Keyword-Trends zu identifizieren und Begriffe vorzuschlagen, die in naher Zukunft beliebt sein werden.

Abbildung 19: Generieren von Keyword-Ideen für B2B-Marketing-Inhalte mit ChatGPT.

97. Finden der richtigen Titel

Generative Tools wie ChatGPT können SEO-freundliche Titel generieren, indem sie sicherstellen, dass die Titel:

• Deskriptiv sind und das Thema des Inhalts klar vermitteln
• Fähig sind, relevante Keywords zu integrieren, die mit dem Thema verwandt sind
• Konzise und auf den Punkt gebracht sind, typischerweise innerhalb des 60-70 Zeichen-Limits für optimale Anzeige in Suchmaschinenergebnisseiten.
• Auffällig sind und wahrscheinlich Klicks anziehen, was helfen kann, die Klickrate (CTR) und letztendlich SEO zu verbessern

98. Gruppieren der Suchabsicht

Das Verständnis der Suchabsicht hinter einer Abfrage ist entscheidend für die Erstellung von Inhalten, die Kundenbedürfnisse genau und effektiv adressieren, was zu höherem Engagement und Konversionen führt.

Tools wie ChatGPT können bei der Gruppierung der Suchabsicht helfen, indem sie Suchanfragen analysieren und sie basierend auf dem beabsichtigten Ziel oder Zweck des Benutzers kategorisieren, dank Natural Language Processing (NLP)-Methoden. Dies ermöglicht es Unternehmen und Marketers, den Zweck spezifischer Suchanfragen zu verstehen und ihre Inhalte und Strategien zu verfeinern, um die Bedürfnisse ihres Publikums effektiver zu erfüllen.

Reales Beispiel: HubSpot's AI Search Grader³⁷ ist darauf ausgelegt, die Markenpräsenz und das Sentiment über KI-gestützte Suchmaschinen wie ChatGPT und Perplexity zu bewerten. Die Analyse, wie diese Modelle die Marke referenzieren, liefert Einblicke in die aktuelle Leistung und identifiziert Bereiche für Verbesserungen. Wichtige Funktionen umfassen:

• Marken-Sentiment-Analyse: Bewertet den Ton und Kontext, in dem KI-Modelle über die Marke sprechen, und bietet einen Sentiment-Score zur Messung der öffentlichen Wahrnehmung.
• Share-of-Voice-Bewertung: Misst die Präsenz der Marke im Verhältnis zu Wettbewerbern innerhalb von KI-generierten Suchergebnissen, um Benutzern zu helfen, ihre Marktposition zu verstehen.
• Berichterstattung: Liefert eine detaillierte Analyse, die die Stärken und Schwächen der Marke im KI-Suchlandschaft hervorhebt.

99. Erstellen einer Inhaltsstruktur

Tools wie ChatGPT können bei der Erstellung einer Inhaltsstruktur helfen, indem sie Gliederungen und Organisationsvorschläge für ein gegebenes Thema generieren. Dies kann für die SEO-Maximierung nützlich sein, da gut strukturierte und organisierte Inhalte nicht nur ein besseres Benutzererlebnis bieten, sondern auch Suchmaschinen helfen, den Kontext und die Relevanz des Inhalts zu verstehen.

Abbildung 20: ChatGPT erstellt die Struktur eines Inhalts.

100. Generieren von Meta-Beschreibungen

Eine Meta-Beschreibung ist ein HTML-Attribut, das eine kurze Zusammenfassung des Inhalts einer Webseite bietet. Die Meta-Beschreibung dient als Werbung für die Seite und ermutigt Benutzer, auf den Link zu klicken und die Seite zu besuchen. Daher sind Meta-Beschreibungen ein wichtiges Element in SEO.

ChatGPT kann verwendet werden, um effektive Meta-Beschreibungen zu erstellen, indem es Zusammenfassungen des Inhalts generiert, die das Hauptthema einer Seite genau und prägnant beschreiben.

101. Erstellen von Sitemap-Codes

Eine Sitemap ist eine strukturierte XML-Datei, die alle Seiten und Inhalte einer Website auflistet. Sie hilft Suchmaschinen, die Struktur und Organisation einer Website zu verstehen. Der Sitemap-Code liefert Informationen über jede Seite, wie ihre URL, das Datum der letzten Änderung und ihre Priorität im Verhältnis zu anderen Seiten auf der Site.

ChatGPT kann verwendet werden, um Sitemap-Codes zu generieren und eine XML-Datei zu produzieren, die alle Seiten und Inhalte auf einer Website auflistet.

> Anwendungen im Personalwesen (HR)

102. Stellenbeschreibungsgenerierung

Generative KI kann verwendet werden, um Stellenbeschreibungen zu erstellen, die die erforderlichen Fähigkeiten und Qualifikationen für eine bestimmte Position genau widerspiegeln.

Reales Beispiel: Um relevante Lebensläufe basierend auf natürlichen Sprachstellenbeschreibungen zu verarbeiten und abzurufen, entwickelte DataToBiz einen KI-gestützten Lebenslauf-Filter. Durch die Verwendung von semantischer Suche und großen Sprachmodellen (LLMs) ermöglichte die Lebenslauf-Filterung die Interpretation und Zuordnung von Stellenbeschreibungen mit Lebensläufen. Das System verbesserte Benutzerabfragen, indizierte Lebensläufe und lieferte kontextuell genaue Ergebnisse.

Die Lösung verbesserte auch die Benutzerzufriedenheit, optimierte die operative Effizienz und ermöglichte strategische Talentakquise, was zu einer schnelleren und genaueren Kandidatenauswahl führen würde.³⁸

103. Erstellen von Interviewfragen

HR-Abteilungen müssen oft eine Reihe von Fragen entwickeln, die sie während des Interviewprozesses von Bewerbern stellen, was zeitaufwändig sein kann. KI kann Interviewfragen generieren, die für die Stellenposition relevant sind und die Qualifikationen, Fähigkeiten und Erfahrungen des Bewerbers bewerten.

Abbildung 21: ChatGPT erstellt eine Reihe von Interviewfragen für eine Stellenposition.

104. Generieren von Onboarding-Materialien

KI kann Onboarding-Materialien für neue Mitarbeiter generieren, wie Schulungsvideos, Handbücher und andere Dokumentationen.

105. Mitarbeiterunterstützung mit KI-Chatbots

Die Nutzung von KI-Tools kann die Mitarbeiterzufriedenheit verbessern, indem sie den Zugang zu Informationen vereinfacht und Routine-HR-Prozesse automatisiert. Diese Systeme unterstützen HR-Agenten dabei, Aufgaben effizient zu verwalten, wie:

• Häufig gestellte Fragen beantworten,
• Urlaubsanträge bearbeiten,
• Die Gehaltsabrechnung verwalten und
• Vorteile wie Gesundheitsversorgung, Rentenpläne und Karriereentwicklungsmöglichkeiten überwachen.

Reales Beispiel: TheKey musste seinen Bewerbungsprozess verbessern, der zeitaufwändig war und zu niedrigeren Konversionsraten führte.³⁹ Manuelle Prozesse und Ineffizienzen bei der Einstellung verlangsamten die Entscheidungsfindung und die Integration in das breitere Einstellungsökosystem.

KI-gestützte HR-Chatbots und virtuelle Assistenten strafften den Bewerbungsprozess, reduzierten die Zeit für die Bewerbung um das Zehnfache und erhöhten die Konversionsraten erheblich. Durch die Automatisierung wichtiger Aufgaben und die Bereitstellung wertvoller Erkenntnisse verbesserten diese KI-Tools die Entscheidungsfindung und die Integration in das Einstellungsökosystem.

Reales Beispiel: IBM HR-Agenten nutzen eine umfassende Bibliothek von vorgefertigten konversationellen KI-Automatisierungen, die als „Skill-Flows" bezeichnet werden. Diese Automatisierungen helfen bei der Verwaltung komplexer HR-Aufgaben und stellen gleichzeitig die Einhaltung von Vorschriften und Unternehmensrichtlinien sicher. Es bietet Mitarbeitern auch ein Self-Service-Chat-Erlebnis, das von natürlicher Sprache angetrieben wird.⁴⁰

106. Steigerung der Produktivität am Arbeitsplatz

Große Unternehmen stehen vor einer anhaltenden Herausforderung bei der Optimierung der Zeit von Wissensarbeitern, da erhebliche Anstrengungen in Routineaufgaben wie E-Mail- und Meetingvorbereitung investiert werden, anstatt auf Kernaufgaben.

Ein sechimonatiges Feldexperiment mit Microsoft 365 Copilot zeigte, dass generative KI die Zeit, die für E-Mails aufgewendet wird, um 25 % reduzieren, die Dokumentenbearbeitung beschleunigen und die Fokuszeit erhöhen kann, alles ohne Unterbrechung von Team-Workflows oder Meeting-Strukturen.

Die bemerkenswertesten Verbesserungen traten bei Aufgaben auf, die Arbeitnehmer unabhängig anpassen konnten, was frühe Produktivitätsgewinne hervorhebt, aber auch die Notwendigkeit breiterer organisatorischer Veränderungen unterstreicht, um die vollständige KI-getriebene Transformation zu realisieren.⁴¹

> Anwendungen in Lieferkette & Beschaffung

107. Nachfrageprognose und Lieferkettenmanagement

Generative KI kann Unternehmen helfen, die Nachfrage nach bestimmten Produkten und Dienstleistungen vorherzusagen, um ihre Lieferketten-Operationen entsprechend zu optimieren. Dies kann Unternehmen helfen, Lagerkosten zu senken, die Auftragsabwicklungszeiten zu verbessern und Verschwendung und Überbestände zu reduzieren.

Entdecken Sie, wie generative KI Lieferketten-Operationen transformiert, indem sie die Nachfrage vorhersagt und Prozesse optimiert.

Reales Beispiel: Ein führendes Apothekendienstleistungsunternehmen, das in Amerika, Europa und Asien-Pazifik tätig ist, stand vor wiederkehrenden Herausforderungen bei der Abstimmung von Kundennachfrage mit Lieferantenzustellungen. Seine interne Prognose stützte sich auf statistische Modelle, die keine saisonalen Nachfrageänderungen oder Produkteinführungen berücksichtigten. Diese begrenzte Sichtbarkeit führte zu Lieferengpässen an 25 Standorten und reduzierte die Gesamtleistung der Lieferkette.

Innerhalb von drei Monaten nach der Einführung von Kinaxis Maestro wechselte das Planungsteam von einem einwöchigen Prognosehorizont zu einem 18-monatigen Planungshorizont. Das System integrierte Produkteinführungen, Änderungen der Versicherungsschutz und Echtzeit-Angebots- und Nachfragesignale. Wichtige Ergebnisse umfassten:

• 47 % Steigerung der Prognosegenauigkeit.
• 14 % Reduzierung des Lagerbestands.
• 34 % Verbesserung der Lagerumschlagshäufigkeit.
• Signifikante Reduzierung von Patientenbestellstornierungen aufgrund von Produktverfügbarkeit.⁴²

108. Bestandsmanagement mit KI-Chatbots

KI-Chatbots können Beschaffungsprozesse verwalten, indem sie Aufgaben wie die Überwachung von Lagerbeständen, die Nachbestellung von Waren und die Verfolgung von Bestellungen in Echtzeit automatisieren. Sie verbessern auch die Entscheidungsfindung durch Nachfrageprognose, Produktkategorisierung und Bereitstellung von Echtzeit-Bestandsupdates. Hier sind die Vorteile der Nutzung von KI-Chatbots für das Bestandsmanagement:

• Automatisierte Beschaffung: KI-Chatbots können Artikel automatisch nachbestellen, basierend auf Lagergrenzen.
• Bestandsverfolgung: Bietet Echtzeit-Updates zu Lagerbeständen und Bestellstatus.
• Kundensupport: Behandelt Anfragen zur Produktverfügbarkeit und Bestelldetails.
• Verbesserte Kategorisierung: Verwendet maschinelles Lernen, um Produkte besser zu klassifizieren und vorzuschlagen.

109. Transport und Routing

Generative KI kann Transport und Routing im Lieferkettenmanagement erheblich verbessern. Durch die Verarbeitung großer Datenmengen aus mehreren Quellen kann es optimierte Transportpläne erstellen, Zeit sparen und die Logistik-Effizienz steigern.

Wichtige Vorteile umfassen:

• Kosteneffiziente Routenplanung und pünktliche Lieferungen.
• Intelligentes Fahrzeug- und Flottenmanagement mit besserer Ressourcennutzung und reduziertem Verschleiß.
• Adaptives Routing, das auf Störungen und Verzögerungen reagiert.

Reale Beispiele:

UPS's ORION-System hat jährlich über 10 Millionen Gallonen Kraftstoff gespart und gleichzeitig die Leistung bei pünktlichen Lieferungen verbessert.⁴³

DHL hat eine 15%ige Steigerung der pünktlichen Lieferungen und eine 20%ige Reduzierung von Versandverzögerungen mit seiner KI-gestützten MySupplyChain-Plattform verzeichnet.⁴⁴

> Anwendungen im Recht

110. Vertragsgenerierung

Generative KI kann Verträge basierend auf vordefinierten Vorlagen und Kriterien generieren. Dies kann Beschaffungsabteilungen Zeit und Mühe sparen und helfen, Konsistenz und Genauigkeit in der Vertragssprache sicherzustellen.

Reales Beispiel: Orangetheory arbeitete mit Ironclad zusammen, um seine Vertragsmanagementprozesse zu automatisieren und AI Assist zu nutzen, um über 1.000 Vertragsvorlagen in seinem Franchise-Netzwerk zu verwalten.

Diese Zusammenarbeit reduzierte Projektzeitpläne von sechs Monaten auf drei und verbesserte das Kundenerlebnis mit digitalen Vertragslösungen.

111. Vertragscompliance

Unternehmen haben Tausende von Verträgen mit verschiedenen verhandelten Bedingungen. LLMs oder generative KI-Anwendungen mit Sprachverständnisfähigkeiten können:

• Verträge kategorisieren
• Gemeinsame Bedingungen identifizieren
• Einzigartige oder seltene Bedingungen hervorheben

112. Rechts-Chatbots

Generative KI ermöglicht es Chatbots, grundlegende rechtliche Anleitung zu liefern, indem sie Benutzereingaben interpretieren und klare, genaue Antworten geben. Diese Chatbots können bei häufigen rechtlichen Fragen helfen, wie Mieterrechten oder Vertragsgrundlagen, und Benutzern helfen, einfache rechtliche Dokumente durch geführte Prompts vorzubereiten.

Sie können Benutzer auch an die richtigen Ressourcen weiterleiten, wie Rechtsbeihilfedienste oder Regierungsportale, basierend auf dem jeweiligen Problem. Durch die Automatisierung der frühen rechtlichen Unterstützung machen KI-gestützte Chatbots rechtliche Hilfe zugänglicher, insbesondere für Personen, die mit Kosten- oder Zugangsbarrieren konfrontiert sind.

113. KI-Governance und Compliance-Automatisierung

Organisationen setzen KI-Governance-Tools für regulatorische Berichterstattung, Modellprüfung und Erklärbarkeit ein.

Anwendungen umfassen:

• Generierung von Richtlinien- und Compliance-Dokumenten
• KI-Risikobewertung und Bias-Erkennung
• Prüfpfad und erklärbare Entscheidungszusammenfassungen

Reales Beispiel: Credo AI bietet Fähigkeiten wie das AI Registry für Systemtransparenz, Governance Workspaces für Compliance-Management, Policy Intelligence für standardisierte Aufsicht und Guardrails, um den verantwortungsvollen Einsatz von generativer KI sicherzustellen.

Verfügbar in öffentlichen Cloud-, privaten Cloud- und selbstgehosteten Konfigurationen, ermöglicht die Plattform Organisationen, Transparenz, regulatorische Compliance und Rechenschaftspflicht über den gesamten KI-Lebenszyklus hinweg aufrechtzuerhalten.⁴⁵

> Anwendungen im Vertrieb

114. Vertriebsvideo-Generierung

Generative KI kann verwendet werden, um personalisierte Vertriebsvideos zu erstellen, die speziell auf die Bedürfnisse und Erwartungen des Kunden zugeschnitten sind. Diese personalisierten Vertriebsvideos ermöglichen es Vertriebsmitarbeitern, Verkaufsziele individuell anzusprechen, persönliche Beziehungen zu Kunden zu stärken und mehr Leads zu generieren.

Reales Beispiel: Xerox arbeitete mit Synthesia's KI-Avatar-Video-Plattform zusammen, um die Videoproduktionskosten um 50 % zu senken und die Zeit für die Erstellung von Schulungsinhalten um 30 % zu reduzieren.

Die Plattform ermöglichte es Xerox auch, Schulungsmaterialien für seine globale Belegschaft zu lokalisieren und gleichzeitig das Engagement und die Wissensspeicherung für über 1.000 Vertriebsmitarbeiter zu verbessern.

115. Vertriebscoaching

Generative KI kann verwendet werden, um personalisiertes Vertriebscoaching für einzelne Vertriebsmitarbeiter bereitzustellen, basierend auf ihren Leistungsdaten und ihrem Lernstil. Dies kann Vertriebsteams helfen, ihre Fähigkeiten und Leistung zu verbessern und die Vertriebsproduktivität zu steigern.

116. Vertriebsprognose und Pipeline-Optimierung

Generative KI kann historische Verkaufsdaten analysieren und Prognosen für zukünftige Verkäufe generieren. So können Vertriebsteams ihre Vertriebspipeline optimieren und Ressourcen effektiver zuweisen.

117. Lead-Identifizierung und -Qualifizierung

KI kann verwendet werden, um potenzielle Vertriebsleads basierend auf Kundendaten und -verhalten zu identifizieren und Leads basierend auf ihrer Wahrscheinlichkeit zur Konvertierung zu qualifizieren. Außerdem kann es maßgeschneiderte Verkaufstaktiken und Kampagnen zur Lead-Generierung erstellen.

> Anwendungen im Audit

118. Automatisierung der Audit-Berichterstattung

Manuelle Prozesse, wie Berichterstattung, könnten zeitaufwändig und fehleranfällig sein. Generative Modelle wie ChatGPT können Auditoren helfen, sich wiederholende Aufgaben wie Papierkram und Berichte zu automatisieren. Insbesondere können sie standardisierte Berichte (wie die Abbildung unten) produzieren, die Konsistenz in der Darstellung von Ergebnissen bieten.

Abbildung 22: Generierung von Audit-Berichten mit OpenAI's ChatGPT.

Reales Beispiel: KPMG arbeitete mit MindBridge zusammen, um KI zur Analyse finanzieller Daten und zur Automatisierung von Audit-Prozessen zu nutzen.

Diese Partnerschaft erhöhte die Genauigkeit und Effizienz von Audits durch den Einsatz von KI zur Erkennung von Anomalien und zur Markierung risikoreicher Transaktionen. Es ermöglichte KPMG, seinen Kunden zuverlässigere finanzielle Einblicke zu bieten.

119. Datenanalyse von Dokumenten

Audit-Prozesse analysieren regelmäßig umfangreiche finanzielle und operative Datensätze.

ChatGPT kann einige dieser Datenanalyseaufgaben automatisieren, wie:

• Durchführung von Berechnungen
• Aggregationen
• Datensatzvergleiche

120. Echtzeit-Risikomonitoring

Generative KI-Tools können auch beim Echtzeit-Risikomonitoring hilfreich sein. Auditoren interagieren mit dem Modell, um die Operationen, Kontrollmaßnahmen und den Geschäftskontext der Organisation zu erkunden.

ChatGPT kann beispielsweise Auditoren dabei unterstützen, Risikoniveaus zu bewerten, Prioritätsbereiche für weitere Untersuchungen zu identifizieren und Einblicke in potenzielle Gefahren zu gewinnen.

121. Mustererkennung und Anomalieerkennung

Generative KI kann Auditoren helfen, Audit-Anomalien zu erkennen und zu markieren, um sie weiter zu untersuchen. Wenn korrekt mit menschlicher Bewertung integriert, können generative KI-Tools nützlich sein, um potenziellen Betrug zu identifizieren und interne Audit-Funktionen zu verbessern.

Auditoren können die Natural Language Processing-Fähigkeiten von generativen KI-Modellen nutzen, um potenzielle Risiken aufzudecken, die manuell schwer zu identifizieren sein könnten, indem sie relevante Daten eingeben und es bitten, nach seltsamen oder unerwarteten Mustern zu suchen.

122. Schulung von Auditoren

In der Audit kann ChatGPT Auditoren schulen, indem es ihnen Fachwissen, Erklärungen und Beispiele bietet, die für ihre Arbeit relevant sind. Es kann Bildungsmaterialien anbieten, wie:

• Konzeptuelles Wissen
• Fallstudien

> Anwendungen in Forschung & Entwicklung (F&E)

123. Teamzusammenarbeit für F&E-Teams

Generative KI kann als kollaborativer Teamkollege in hochrangiger Entscheidungsfindung und Problemlösung fungieren. Durch das Angebot von Vorschlägen, die Bewertung von Kompromissen und die Synthese von Wissen über Domänen hinweg können KI-Tools interdisziplinäre Teamarbeit verbessern.

Reales Beispiel: Eine Studie wurde mit 776 Fachleuten bei Procter & Gamble durchgeführt, um die Auswirkungen von KI, speziell GPT-4, auf Teamarbeit und individuelle Leistung bei Produktentwicklungsaufgaben zu bewerten.⁴⁶ Wichtige Erkenntnisse aus der Studie umfassen:

• Leistungsverbesserung: Von KI unterstützte Einzelpersonen schnitten genauso gut ab wie traditionelle Zwei-Personen-Teams ohne KI, was darauf hindeutet, dass KI die Vorteile menschlicher Zusammenarbeit replizieren kann. Teams, die KI nutzten, zeigten die höchsten Leistungsniveaus, insbesondere bei der Produktion hochwertiger Lösungen.
• Expertise-Integration: KI-Unterstützung ermöglichte es sowohl kommerziellen als auch F&E-Fachleuten, ausgewogene Lösungen zu entwickeln, die technische und Marktperspektiven integrierten und so traditionelle Expertise-Silos effektiv überbrückten.
• Effizienzgewinne: Teilnehmer, die KI verwendeten, schlossen Aufgaben 12-16 % schneller ab als diejenigen ohne KI, während sie gleichzeitig detailliertere und umfangreichere Lösungen generierten.
• Emotionale Auswirkungen: KI-Nutzer berichteten über erhöhte positive Emotionen, wie Aufregung und Begeisterung, und verringerte negative Gefühle, wie Angst und Frustration, im Vergleich zu ihren nicht-KI-nutzenden Gegenstücken.

124. Generative KI in der KI-Forschung

Da die Nachfrage nach generativen Fähigkeiten zunimmt, erforschen Forscher neue architektonische Innovationen und Trainingsmethoden, um Effizienz, Skalierbarkeit und Leistung zu verbessern.

Dies umfasst die Bewältigung von Herausforderungen wie Rechenkosten, Speichereinschränkungen und die Fähigkeit, längere Kontextfenster zu handhaben, während hochwertige Ausgaben aufrechterhalten werden.

Reales Beispiel:

Laut neuer Forschung wurde eine neue neuronale Architektur namens Retentive Network (ReN) als Alternative zu Transformern für große Sprachmodelle vorgeschlagen.

ReN führt einen Retentionsmechanismus ein, der traditionelle Aufmerksamkeit ersetzt und lineare Zeit- und Speicherkomplexität für verbesserte Effizienz bei langen Sequenzen bietet. Es kombiniert die Speichervorteile rekurrenter Modelle mit den parallelen Trainingsfähigkeiten von Transformern durch eine Methode, die als lineare rekurrente Dekomposition bekannt ist.

Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass ReN die Leistung von Transformern bei wichtigen Benchmarks erreicht oder übertrifft, während es schnellere Inferenz und reduzierten Ressourcenverbrauch ermöglicht.⁴⁷

> Anwendungen in Produktivität und Automatisierung

125. KI-Workflow-Agenten

KI-Agenten können End-to-End-Aufgaben ausführen, indem sie Reasoning, Speicher und Aktionen über Anwendungen wie CRM, Slack oder Jira verketten.

Anwendungen umfassen:

• Dokumentengeneratoren und Zusammenfassungsassistenten
• Präsentationsmacher
• Webbrowser-Assistenten
• Automatisierte Meeting-Nachfolge
• Workflow-Orchestrierung zwischen Unternehmenswerkzeugen

Beispielsweise haben wir KI-gestützte Excel-Tools getestet, um ihre Genauigkeit, Funktionen und Preise zu bewerten. Hier sind einige der Ergebnisse:

• Claude Max: Bietet die höchste Präzision und das benutzerfreundlichste Erlebnis.
• R2 Copilot: Performt gut bei grundlegenden Aufgaben, hat aber Schwierigkeiten mit komplexeren Berechnungen.
• Quadratic: Steht für seine leistungsstarken Visualisierungsfunktionen und Codierungsfähigkeiten in Python und PHP hervor.
• Tryshortcut: Bietet gründliche Erklärungen und analytische Funktionen, was es ideal für Finanzmodellierung macht.
• GPTExcel: Hervorragend in der Unterstützung mehrerer Sprachen, was es für internationale Teams geeignet macht.

Zusammenfassung der Anwendungen von generativer KI mit Anwendungsfällen und Beispielen

*Eine Branche, Geschäftsfunktion oder ein anderer Anwendungsbereich

FAQs

Diese Forschung zitieren

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@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem and Ermut, Sıla},
  title  = {{Top 125 Generative AI-Anwendungen}},
  year   = {2026},
  month  = jun,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/generative-ai-applications}},
  note   = {AIMultiple. Abgerufen am 22. Juni 2026}
}

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Cem Dilmegani

Leitender Analyst

Folgen auf

Cem ist seit 2017 leitender Analyst bei AIMultiple. AIMultiple informiert monatlich Hunderttausende von Unternehmen (laut similarWeb), darunter 55 % der Fortune 500. Cems Arbeit wurde von führenden globalen Publikationen wie Business Insider, Forbes und der Washington Post, von globalen Unternehmen wie Deloitte und HPE sowie von NGOs wie dem Weltwirtschaftsforum und supranationalen Organisationen wie der Europäischen Kommission zitiert. Weitere namhafte Unternehmen und Ressourcen, die AIMultiple referenziert haben, finden Sie hier. Im Laufe seiner Karriere war Cem als Technologieberater, Technologieeinkäufer und Technologieunternehmer tätig. Über ein Jahrzehnt lang beriet er Unternehmen bei McKinsey & Company und Altman Solon in ihren Technologieentscheidungen. Er veröffentlichte außerdem einen McKinsey-Bericht zur Digitalisierung. Bei einem Telekommunikationsunternehmen leitete er die Technologiestrategie und -beschaffung und berichtete direkt an den CEO. Darüber hinaus verantwortete er das kommerzielle Wachstum des Deep-Tech-Unternehmens Hypatos, das innerhalb von zwei Jahren von null auf einen siebenstelligen jährlichen wiederkehrenden Umsatz und eine neunstellige Unternehmensbewertung kam. Cems Arbeit bei Hypatos wurde von führenden Technologiepublikationen wie TechCrunch und Business Insider gewürdigt. Er ist ein gefragter Redner auf internationalen Technologiekonferenzen. Cem absolvierte sein Studium der Informatik an der Bogazici-Universität und besitzt einen MBA der Columbia Business School.

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Sıla Ermut

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Sıla Ermut ist Branchenanalystin bei AIMultiple und spezialisiert auf E-Mail-Marketing und Vertriebsvideos. Zuvor war sie als Personalberaterin in Projektmanagement- und Beratungsunternehmen tätig. Sıla hat einen Master of Science in Sozialpsychologie und einen Bachelor of Arts in Internationalen Beziehungen.

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Eti Tiwari

Jul 22, 2024 at 09:05

thanks for these examples.

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Cem Dilmegani

Jul 28, 2024 at 10:25

Thank you!

Antworten

Arif Ahmed Mohammed

Jun 23, 2024 at 12:50

Real examples, thanks

Antworten

Ankit Bishnoi

Jan 31, 2024 at 09:34

The examples are real.

Antworten

Udugula Mohan

Sep 26, 2023 at 09:29

The examples were pretty realistic.

Antworten

Ishpal Chadha

Aug 25, 2023 at 01:43

This is comprehensive and useful Cem, thanks for documenting this.

Antworten

Shubham

Aug 21, 2023 at 02:29

The examples were pretty realistic

Antworten