Generative KI für Unternehmen: 11 Anwendungsfälle & Best Practices

Generative KI (GenAI) bietet Unternehmen im Vergleich zu mittelständischen Unternehmen oder Start-ups neuartige Chancen, darunter:

• Anwendungsfälle für generative KI in Unternehmen.
• Die Möglichkeit, eigene Modelle zu erstellen, ohne private Daten an 3rd Parteien weiterzugeben.

Doch generative KI bringt Herausforderungen mit sich, die einzigartig für große Organisationen sind. Zum Beispiel:

• 36% der Unternehmen geben Bedenken hinsichtlich der Offenlegung proprietärer Daten bei der Nutzung kommerzieller LLMs an.¹
• GenAI wird auch neue Dienste und Lösungen beschleunigen, wodurch Wettbewerber schneller Märkte erschließen und Marktanteile erobern können.
• Durch generative Modelle unterstützte Automatisierung kann das Kundenerlebnis verbessern oder Kosten senken, aber sie kann auch betriebliche und reputationsbezogene Risiken durch KI-Verzerrungen oder Halluzinationen mit sich bringen.

Entdecken Sie unsere praktischen KI-Anwendungsfälle für Unternehmen, um zu erfahren, wie große Unternehmen ihre eigenen generativen KI-Modelle effektiv erstellen, einsetzen und steuern können.

Anwendungsfälle für generative künstliche Intelligenz in Unternehmen

Das Internet ist voll von B2C-Anwendungsfällen wie dem Schreiben von E-Mails mit Unterstützung durch generative KI, die keine tiefe Integration oder spezialisierte Modelle erfordern. Der Unternehmenswert generativer KI ergibt sich jedoch aus den unten aufgeführten KI-Anwendungen für Unternehmen:

Allgemeine Anwendungsfälle

Enterprise Knowledge Management (EKM): Während KMU und mittelständische Unternehmen keine Probleme mit der Organisation ihrer begrenzten Daten haben, benötigen Fortune 500 oder Global Forbes 2000 Tools für Enterprise Knowledge Management für zahlreiche Anwendungsfälle. Generative KI kann ihnen dabei helfen. Zu den Anwendungen gehören:

1. Erkenntnisgewinnung durch Tagging unstrukturierter Daten wie Dokumenten.
2. Zusammenfassung unstrukturierter Daten.
3. Enterprise Search, die über die Keyword-Suche hinausgeht und die Beziehungen zwischen Wörtern berücksichtigt.

Ein Teil der Enterprise Search umfasst die Beantwortung von Mitarbeiterfragen zu:

4. Unternehmenspraktiken (z. B. Personalrichtlinien)
5. Interne Unternehmensdaten wie Umsatzprognosen
6. Eine Kombination aus internen und externen Daten. Zum Beispiel: Wie würden sich mögliche zukünftige Sanktionen, die auf den Verkauf von MLOps-Systemen in unserem 3rd größten geografischen Markt abzielen, auf unsere Unternehmensleistung auswirken?

Größere Organisationen betreuen globale Kunden und die Fähigkeit zur maschinellen Übersetzung von LLMs ist in Anwendungsfällen wie den folgenden wertvoll:

7. Website-Lokalisierung
8. Erstellung von Dokumentationen wie technischen Handbüchern in großem Maßstab für alle geografischen Regionen
9. Mehrsprachiger Kundenservice
10. Social Media Listening für ein globales Publikum
11. Mehrsprachige Sentimentanalyse

Branchenspezifische Anwendungen

Der größte Unternehmenswert wird wahrscheinlich durch den Einsatz generativer KI-Technologien für Innovationen in den spezifischen Branchen der Unternehmen entstehen: Dies kann in Form neuer Produkte und Dienstleistungen oder neuer Arbeitsweisen (z. B. Prozessverbesserung mit GenAI) erfolgen. Die folgenden Listen generativer KI-Anwendungen können als Ausgangspunkte dienen:

• Finanzdienstleistungen GenAI
• Bildung generative KI
• Mode generative KI
• Gesundheitswesen generative KI

Wie sollten Unternehmen generative KI nutzen?

Wir haben einen detaillierten Weg aufgezeigt, wie Unternehmen generative KI nutzen können. Während die meisten Unternehmen ihre Modelle vielleicht nicht selbst erstellen müssen, wird erwartet, dass die meisten Großunternehmen (d. h. Forbes Global 2000) innerhalb der nächsten Jahre ein oder mehrere generative KI-Modelle speziell für ihre Geschäftsanforderungen erstellen oder optimieren. Feinabstimmung kann Unternehmen dabei helfen, diese Ziele zu erreichen:

• Höhere Genauigkeit erreichen, indem die Modellausgabe detailliert an ihre eigene Domäne angepasst wird
• Kosten sparen. Anpassbare Modelle mit Lizenzen, die kommerzielle Nutzung erlauben, haben sich als fast so genau wie proprietäre Modelle erwiesen – zu deutlich geringeren Kosten.²
• Angriffsfläche reduzieren für ihre vertraulichen Daten

Unternehmen wie Bloomberg erzielen Weltklasse-Leistungen, indem sie eigene generative KI-Tools auf Basis interner Daten entwickeln. ³

Welche Richtlinien gibt es für KI-Modelle in Unternehmen?

Mindestens sollte ein generatives KI-Modell für Unternehmen folgende Eigenschaften aufweisen:

Vertrauenswürdig

Konsistent

Die meisten aktuellen LLMs können für dieselbe Eingabe unterschiedliche Ausgaben liefern. Dies schränkt die Reproduzierbarkeit von Tests ein, was dazu führen kann, dass Modelle veröffentlicht werden, die nicht ausreichend getestet sind.

Kontrolliert

Unternehmen sollten generative KI in Umgebungen hosten oder integrieren, in denen sie Sicherheit und Compliance granular verwalten können (z. B. vor Ort oder dedizierte Cloud-Instanzen). Die Alternative ist die Nutzung von Online-Chat-Schnittstellen oder APIs wie den OpenAI LLM APIs.

Der Nachteil der Abhängigkeit von APIs besteht darin, dass der Nutzer möglicherweise vertrauliche proprietäre Daten dem API-Eigentümer offenlegen muss. Dies vergrößert die Angriffsfläche für proprietäre Daten. Weltmarktführer wie Amazon und Samsung erlebten Datenlecks in Form interner Dokumente und wertvollen Quellcodes, als ihre Mitarbeiter ChatGPT nutzten.^{4 5}

Seitdem haben sich die Angebote für Unternehmen erheblich weiterentwickelt:

• OpenAI Enterprise (2023) und später das ChatGPT Team (2024) führten Zero Data Retention, SOC-2-Compliance, SSO/SAML-Integration und Admin-Kontrollen ein.⁶
• Große Anbieter (z. B. Anthropic, Microsoft, Google, Cohere) werben nun mit Opt-out-Möglichkeiten für Kundendaten, was bedeutet, dass Nutzereingaben und -ausgaben nicht für das Modelltraining verwendet werden.
• Die Anbieter haben auch begonnen, sich an den Anforderungen des EU KI Act (2024) auszurichten, die verantwortungsvolle KI-Prinzipien wie Transparenz, Prüfbarkeit und Risikomanagement bei Hochrisiko-KI-Systemen betonen.

Trotz dieser Fortschritte bleiben Restrisiken bestehen, wenn man sich auf Cloud-Systeme Dritter verlässt:

• Böswillige Insider oder kompromittierte Anbieter könnten weiterhin auf Unternehmensdaten zugreifen.
• Fehlkonfigurationen von APIs können sensible Datenströme offenlegen.
• Die mangelnde Erklärbarkeit von LLMs stellt Compliance-Teams weiterhin vor Herausforderungen.

Für stark regulierte Branchen bleibt das Self-Hosting oder die private Bereitstellung von Basismodellen (über Open-Weight-Modelle wie LLaMA-4, Mistral oder Granite) der sicherste Ansatz, wenn auch mit höheren Betriebskosten.

Erklärbar

Leider sind die meisten generativen KI-Modelle nicht in der Lage zu erklären, warum sie bestimmte Ausgaben liefern. Dies schränkt ihre Nutzung ein, da Unternehmensanwender, die wichtige Entscheidungen auf KI-gestützte Assistenten stützen möchten, die Daten kennen möchten, die diesen Entscheidungen zugrunde liegen. Explainable KI (XAI) für LLMs ist noch ein Forschungsgebiet.

Zuverlässig

Halluzination (d. h. das Erfinden von Unwahrheiten) ist ein Merkmal von LLMs und wird voraussichtlich nicht vollständig behoben werden können. GenAI-Systeme für Unternehmen benötigen die notwendigen Prozesse und Schutzmaßnahmen, um sicherzustellen, dass schädliche Halluzinationen minimiert oder von Menschen erkannt oder identifiziert werden, bevor sie den Unternehmensbetrieb schädigen können.

Unternehmen setzen zunehmend auf Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Pipelines, um Halluzinationen zu reduzieren, indem Modelle auf vertrauenswürdige Daten gestützt werden. Dennoch bleiben Herausforderungen in den Bereichen Infrastruktur, Speicherung und Sicherheit bestehen, was RAG zu einer langfristigen Anforderung für Unternehmen macht.⁷

Sicher

Unternehmensweite Modelle können Schnittstellen für externe Nutzer haben. Böswillige Akteure können Techniken wie Prompt Injection nutzen, um das Modell zu unbeabsichtigten Aktionen oder zur Weitergabe vertraulicher Daten zu veranlassen.

Ethisch

Ethisch trainiert

Das Modell sollte mit ethisch beschafften Daten trainiert werden, bei denen das geistige Eigentum (IP) dem Unternehmen oder seinem Lieferanten gehört und personenbezogene Daten mit Einwilligung verwendet werden.

1. Probleme mit geistigem Eigentum bei generativer KI, wie Trainingsdaten, die urheberrechtlich geschützte Inhalte enthalten, bei denen das Urheberrecht nicht beim Modellbesitzer liegt, können zu unbrauchbaren Modellen und rechtlichen Verfahren führen.
2. Die Verwendung personenbezogener Daten zum Trainieren von Modellen kann zu Compliance-Problemen führen. Zum Beispiel musste OpenAIs ChatGPT seine Datenerfassungsrichtlinien offenlegen und Nutzern die Möglichkeit geben, ihre Daten zu entfernen, nachdem die italienische Datenschutzbehörde (Garante) Bedenken geäußert hatte.⁸

Lesen Sie mehr über Urheberrechtsfragen bei generativer KI und Lösungen.

Fair

Unfaire Modelle können für Unternehmen verschiedene Risiken mit sich bringen:

• Regulatorisches Risiko: KI-Systeme, die in Einstellung, Kreditvergabe, Versicherung oder Gesundheitswesen eingesetzt werden, können gegen Antidiskriminierungsgesetze verstoßen, wenn sie verzerrte Ergebnisse liefern.
• Operationelles Risiko: Verzerrte Ausgaben können die Entscheidungsqualität beeinträchtigen, z. B. durch die Empfehlung ungeeigneter Kandidaten oder die falsche Klassifizierung von Kundensegmenten.
• Reputationsrisiko: Die öffentliche Bekanntmachung von voreingenommenem KI-Verhalten kann das Markenvertrauen und die Kundenbeziehungen schädigen.
• Markteinschränkungen: Modelle, die hauptsächlich auf eine geografische Region, Sprache oder demografische Gruppe trainiert sind, können in globalen Märkten schlecht abschneiden.

Wie Unternehmen Fairness angehen

Unternehmen gehen Fairness in KI durch eine Kombination aus Governance-Praktiken und technischen Schutzmaßnahmen an:

• Sie kuratieren vielfältige und repräsentative Trainingsdatensätze und entfernen sensible Attribute oder Proxy-Variablen, die Verzerrungen einführen könnten.
• Modelle werden anhand von Fairness-Metriken (z. B. demografische Parität oder Chancengleichheit) bewertet und auf Grenzfälle getestet, um potenzielle Ungleichheiten zu identifizieren.
• Organisationen integrieren auch menschliche Aufsicht, z. B. Human-in-the-Loop-Validierung für Entscheidungen mit großer Tragweite und KI-Ethik-Prüfgremien.
• Unternehmen überwachen kontinuierlich die Modellausgaben in der Produktion, um verzerrte Muster zu erkennen, und trainieren Modelle neu, sobald neue oder ausgewogenere Daten verfügbar sind.

Lizenziert

Das Unternehmen benötigt eine kommerzielle Lizenz, um das Modell zu nutzen. Beispielsweise haben Modelle wie Metas LLaMa nicht-kommerzielle Lizenzen, die ihre legale Nutzung in den meisten Anwendungsfällen in einem gewinnorientierten Unternehmen verhindern. Modelle mit freizügigen Lizenzen wie Vicuna, die auf LLaMa aufbauen, erhalten ebenfalls nicht-kommerzielle Lizenzen, da sie das LLaMa-Modell nutzen.^{9 10}

Nachhaltig

Das Training generativer KI-Modelle von Grund auf ist teuer und energieintensiv, was zu Kohlenstoffemissionen beiträgt. Führungskräfte sollten sich der vollen Kosten generativer KI-Technologie bewusst sein und Wege finden, ihre ökologischen und finanziellen Kosten zu minimieren.

Unternehmen können die meisten dieser Richtlinien anstreben, und sie existieren auf einem Kontinuum, mit Ausnahme der Fragen der Lizenzierung, ethischen Bedenken und Kontrolle.

• Es ist klar, wie man korrekte Lizenzierung erreicht und ethische Bedenken vermeidet, aber diese Ziele sind schwer zu erreichen
• Kontrolle zu erreichen, erfordert, dass Unternehmen eigene Basismodelle erstellen; den meisten Unternehmen ist jedoch nicht klar, wie dies zu bewerkstelligen ist

Wie können Unternehmen Basismodelle erstellen?

Es gibt zwei Ansätze, um die LLM-Infrastruktur Ihres Unternehmens in einer kontrollierten Umgebung aufzubauen.

1- Eigenes Modell erstellen (BYOM)

Dieser Ansatz ermöglicht Weltklasse-Leistung zu Kosten von einigen Millionen Dollar einschließlich Rechenkosten (1.3M GPU-Stunden auf 40GB A100 GPUs im Fall von BloombergGPT) und Kosten für das Data-Science-Team.¹¹

BYOM wird vor allem von Unternehmen in stark regulierten Sektoren (z. B. Finanzen, Gesundheitswesen, Verteidigung) verfolgt, wo Datensensitivität und Compliance-Anforderungen die Kosten überwiegen. Einige Unternehmen verfolgen einen hybriden Ansatz, indem sie kleinere domänenspezifische Modelle trainieren und gleichzeitig externe Basismodelle für allgemeines Reasoning nutzen.

2- Bestehendes Modell verbessern

Die meisten Unternehmen wählen diesen Ansatz aufgrund seiner Kosteneffizienz und Flexibilität. Mehrere Methoden stehen zur Verfügung:

2.1- Feinabstimmung (Fine-Tuning)

Es ist eine günstigere Machine-Learning-Technik zur Verbesserung der Leistung vortrainierter großer Sprachmodelle (LLMs) unter Verwendung ausgewählter Datensätze.

Instruction Fine-Tuning wurde früher mit großen Datensätzen durchgeführt, kann aber jetzt mit einem kleinen Datensatz erreicht werden (z. B. 1.000 kuratierte Prompts und Antworten im Fall von LIMA).¹² Die Bedeutung eines robusten Datenerfassungsansatzes zur Optimierung von Datenqualität und -quantität wird in frühen kommerziellen LLM-Feinabstimmungsexperimenten hervorgehoben.¹³

Die Rechenkosten in Forschungsarbeiten lagen bei nur 100 $ und erreichten eine nahezu weltklasse Leistung.¹⁴

Model-Feinabstimmung ist ein aufkommendes Gebiet mit neuen Ansätzen wie Inference-Time Intervention (ITI), einer Methode zur Reduzierung von Modell-Halluzinationen, die jede Woche veröffentlicht werden.¹⁵

2.2- Verstärkungslernen durch menschliches Feedback (RLHF)

Ein feinabgestimmtes Modell kann durch Human-in-the-Loop-Bewertung weiter verbessert werden. ^{16 17}

2.3- Retrieval Augmented Generation (RAG)

RAG ermöglicht es Unternehmen, den Modellen während der Generierung wichtige Informationen zu übergeben. Die Modelle können diese Informationen nutzen, um genauere Antworten zu produzieren.

Moderne Frameworks wie LangChain und LlamaIndex erleichtern die sichere Integration strukturierter und unstrukturierter Unternehmensdaten. Fortgeschrittene RAG-Methoden umfassen nun Multi-Hop-Retrieval und Echtzeit-Suchintegration, was die Zuverlässigkeit und faktische Genauigkeit weiter erhöht.

Unternehmen bewegen sich in Richtung automatisch-grounding, bei dem Modelle automatisch eine Verbindung zu Live-Datenquellen herstellen, um die Ausgaben aktuell zu halten. Cloud-Anbieter wie Azure positionieren RAG nun als Kernarchitektur für Copilots, Wissenssysteme und Kunden-Apps und priorisieren dabei Skalierbarkeit und Sicherheit.¹⁸

Angesichts der hohen Kosten von BYOM empfehlen wir Unternehmen, zunächst optimierte Versionen bestehender Modelle zu verwenden. Die Optimierung von Sprachmodellen ist ein aufstrebendes Gebiet, in dem wöchentlich neue Ansätze entwickelt werden. Daher sollten Unternehmen offen für Experimente sein und bereit sein, ihren Ansatz zu ändern.

Die kosteneffektivsten Basismodelle für Unternehmen

Machine-Learning-Plattformen haben Basismodelle mit kommerziellen Lizenzen veröffentlicht, die sich hauptsächlich auf Texte aus dem Internet als primäre Datenquelle stützen. Diese Modelle können als Basismodelle verwendet werden, um große Sprachmodelle für Unternehmen zu erstellen:

OpenAI GPT-5

GPT-5.4 ist das neueste Frontier-Modell von OpenAI, das für professionelle und komplexe Wissensarbeit entwickelt wurde. Zu den Fähigkeiten gehören:

• Fortgeschrittenes Reasoning & Wissensarbeit: Liefert qualitativ hochwertige Ergebnisse für Aufgaben wie Berichte, Tabellenkalkulationen, Präsentationen und Analysen in vielen professionellen Bereichen.
• Coding-Fähigkeit: Integriert die Coding-Stärken von GPT-5.3-Codex und ermöglicht die Generierung von produktionsreifem Code und Änderungen an mehreren Dateien.
• Agentische Workflows & Tool-Nutzung: Kann Tools suchen und auswählen, mehrstufige Workflows automatisieren und lange Aufgaben zuverlässiger ausführen.
• Native Computer-Use-Fähigkeit: Agenten können mit Software interagieren, indem sie Screenshots, Maus-/Tastaturaktionen oder Automatisierungscode verwenden, um Aufgaben über Apps und Websites hinweg zu erledigen.
• Großes Kontextfenster: Unterstützt bis zu 1 Million Token und ermöglicht die Analyse großer Codebasen, langer Dokumente oder erweiterter Workflows in einem einzigen Prompt.

GPT-5.4 zeigt starke Verbesserungen in mehreren Benchmarks. Es erreicht 83% Siege/Unentschieden bei GDPval für Wissensarbeitsaufgaben (gegenüber 70,9% bei GPT-5.2). Im Bereich Softwareentwicklung erzielt es 57,7% bei SWE-Bench Pro, was auf eine solide Coding-Leistung hinweist. Für Computer-Use-Aufgaben erreicht es 75% bei OSWorld-Verified und übertrifft damit die menschliche Baseline von 72,4%.

Zudem schneidet es gut bei Web-Recherche ab, mit 82,7% bei BrowseComp.

Zusätzlich sind die Antworten von GPT-5.4 um 33% weniger wahrscheinlich falsch und enthalten 18% weniger Fehler im Vergleich zu GPT-5.2.¹⁹

GPT-5.3-Codex ist OpenAIs agentisches Coding-Modell, das die fortgeschrittenen Softwareentwicklungsfähigkeiten von GPT-5.2-Codex mit dem breiteren Reasoning und Fachwissen von GPT-5.2 kombiniert.

Das Modell verwaltet komplexe Entwicklungsworkflows, wie Recherche, mehrstufige Tool-Nutzung und lang laufende Coding-Aufgaben, über große Codebasen hinweg.

Abbildung 1: Ein Beispiel für eine Prompt-zu-Folien-Generierung mit GPT-5.3-Codex.²⁰

DeepSeek

DeepSeek-V3 by DeepSeek ist ein MoE-Modell (~671B, MIT-lizenziert) mit starker Reasoning- und Coding-Leistung und ist seit März 2025 quelloffen. ²¹

DeepSeek-V3.1 von DeepSeek (Aug 2025) erweitert die Langkontextfähigkeiten mit einem aktualisierten Tokenizer und offenen Gewichten. ²²

Google DeepMind

Gemini 3.1 Pro (Google DeepMind) ist ein Frontier-Sprachmodell, das für komplexes Reasoning, Coding und multimodale Aufgaben entwickelt wurde und Informationen über Text, Bilder, Audio, Video, Code und Dokumente verarbeiten kann.

In mehreren Benchmarks zeigt Gemini Pro starke Leistungen bei Reasoning, Coding und multimodalen Aufgaben. Es erreicht 77,1% bei ARC-AGI-2 für abstraktes Reasoning und 94,3% bei GPQA Diamond für naturwissenschaftliche Fragen auf Hochschulniveau. Bei Humanity’s Last Exam, das akademisches Reasoning misst, erzielt es 44,4% ohne Tools.

Für Coding und Softwareentwicklung erreicht das Modell 68,5% bei Terminal-Bench 2.0 und 80,6% bei SWE-Bench Verified. Es schneidet auch gut bei Wissens- und multimodalen Benchmarks ab und erzielt 92,6% bei MMMLU (mehrsprachiges Wissen) und etwa 80,5% bei MMMU-Pro (multimodales Reasoning).²³

Meta LLaMA

LaMA 4 von Meta wird als LLaMA 4 Maverick, Scout und eine Behemoth-Vorschau veröffentlicht. Diese Modelle sind nativ multimodal (Text und Bild), unterstützen Kontextfenster von bis zu 10 Millionen Token und bleiben auf Effizienz optimiert. ²⁴

Llama 3 von Meta war das vorherige Modell mit einer kommerziellen Nutzungslizenz mit einigen Einschränkungen für große Unternehmen. ²⁵

Mistral KI

Mistral 8x22B ist das neueste Open-Weight-Modell, das vom europäischen KI-Start-up Mistral entwickelt wurde. Mit seiner freizügigen Lizenz (d.h. Apache 2.0), die kommerzielle Nutzung ohne spezifische Einschränkungen für große Unternehmen erlaubt, kann es für alle Unternehmen attraktiv sein.²⁶ Mistral bietet auch Modelle wie Mistral Large an, aber dieses Modell hat eine restriktivere Lizenzierung.²⁷

Kürzlich hat Mistral sein Angebot um Modelle wie Mistral Large 3, kleinere Modelle wie Mistral Small und Medium, spezialisierte Coding-Modelle wie Codestral und Devstral sowie Audiomodelle wie Voxtral Transcribe 2 erweitert, das Batch- und Echtzeit-Spracherkennungsfunktionen bietet.²⁸

IBM

IBMs Granite-Modelle sind laut Code-Generierungs-Benchmarks leistungsstark und mit der freizügigen Apache 2.0-Lizenz verfügbar.²⁹

Das Granite-Ökosystem wurde zudem um Sprachmodelle erweitert, wie Granite-4.0-1B-Speech, das mehrsprachige Spracherkennung und -übersetzung unterstützt.³⁰

Databricks

DBRX ist ein Open-Weight-Modell, das von der Datenplattform Databricks entwickelt wurde. Es verfügt über eine kommerzielle Lizenz mit ähnlichen Einschränkungen wie die Modelle von Meta. Einschränkungen gelten für Unternehmen, die mehr als 700M aktive Nutzer bedienen. ³¹

Grok

Grok-4 von xAI wurde im Juli 2025 mit nativer Tool-Nutzung, Echtzeit-Suchintegration und einer „Heavy“-Variante für fortgeschrittenes Reasoning veröffentlicht. Grok 4.1 wurde im November 2025 eingeführt und verbessert Reasoning, Kohärenz, Persönlichkeit/emotionale Nuancen und reduziert Halluzinationen im Vergleich zu Grok 4.³²

xAI hat kürzlich Grok 4.20 Beta vorgestellt, das Multi-Agent-Fähigkeiten hinzufügt und eine koordinierte Aufgabenausführung über mehrere spezialisierte Agenten ermöglicht. Unterdessen wurde berichtet, dass Grok 5 im Training ist, was auf weitere Fortschritte bei Reasoning und agentischen Fähigkeiten hindeutet.³³

Entdecken Sie die aktuellen Benchmark- und Preisdetails der Basismodelle für GenAI-Anwendungen im Unternehmen:

Was ist der richtige Tech-Stack für die Erstellung großer Sprachmodelle?

Generative KI ist eine Technologie der künstlichen Intelligenz, und große Unternehmen haben in den letzten zehn Jahren KI-Lösungen entwickelt. Die Erfahrung hat gezeigt, dass die Nutzung von Machine Learning Operations (MLOps)-Plattformen die Modellentwicklungsbemühungen erheblich beschleunigt.

Zusätzlich zu ihren MLOps-Plattformen können Unternehmen auf eine wachsende Liste von Large Language Model Operations (LLMOps)-Tools und -Frameworks wie Langchain, Semantic Kernel oder watsonx.ai zurückgreifen, um ihre Modelle anzupassen und zu erstellen, sowie auf KI-Risikomanagement-Tools wie Nemo Guardrails.

In den frühen Tagen neuer Technologien empfehlen wir Führungskräften, offene Plattformen zu priorisieren, um zukunftssichere Systeme aufzubauen. Bei aufstrebenden Technologien ist Vendor-Lock-in ein wichtiges Risiko. Unternehmen können mit veralteten Systemen stecken bleiben, während rasante und tiefgreifende technologische Veränderungen stattfinden.

Schließlich gehört die Dateninfrastruktur eines Unternehmens zu den wichtigsten zugrunde liegenden Technologien für generative KI:

1. Große Mengen interner Daten müssen organisiert und formatiert werden.
2. Datenqualitäts- und Observability-Maßnahmen sollten sicherstellen, dass Unternehmen Zugang zu qualitativ hochwertigen, einzigartigen, leicht nutzbaren Datensätzen mit klaren Metadaten haben.
3. Synthetische Daten-Fähigkeiten können für das Modelltraining erforderlich sein.

Wie bewertet man die Leistung großer Modelle?

Ohne Messung der Effektivität kann der Wert generativer KI-Bemühungen nicht quantifiziert werden. Die LLM-Bewertung ist jedoch ein schwieriges Problem aufgrund von Problemen in Benchmark-Datensätzen, dem Eindringen von Benchmarks in Trainingsdaten, der Inkonsistenz menschlicher Bewertungen und anderen Faktoren.

Wir empfehlen einen iterativen Ansatz, der die Investitionen in die Bewertung erhöht, je näher die Modelle dem produktiven Einsatz kommen:

• Verwenden Sie Benchmark-Testergebnisse, um Shortlists zu erstellen. Dies ist öffentlich für eine große Anzahl von Open-Source-Modellen verfügbar.^{34 35}
• Verlassen Sie sich auf Elo-Scores, die bei der Rangliste von Spielern in Nullsummenspielen wie Schach verwendet werden, und vergleichen Sie die auszuwählenden Modelle. Wenn es leistungsstärkere Modelle gibt, die nicht verwendet werden können (z. B. aufgrund von Lizenzierungs- oder Datensicherheitsproblemen), können sie zum Vergleich der Antworten verschiedener Modelle herangezogen werden. ³⁶
  • Wenn solche Modelle nicht verfügbar sind, können Fachexperten die Genauigkeit verschiedener Modelle vergleichen.

Welche Alternativen gibt es zur Kontrolle von Modellen?

Große Unternehmen können vortrainierte und feinabgestimmte Modelle von Technologiegiganten oder KI-Unternehmen (z. B. OpenAI) nutzen, wenn sie sich in einer der folgenden Situationen befinden:

• Experimentieren mit Daten, die keine sensiblen Informationen enthalten, um eine Hypothese zu beweisen
• Keine Bedenken hinsichtlich der Vergrößerung der Angriffsfläche der Eingabedaten
• Vertrauen, dass ihre Eingaben nicht von 3rd Parteien abgefangen oder gespeichert werden
• Vertrauen, dass selbst wenn ihre Eingaben gespeichert werden, sie nur für eine begrenzte Zeit gespeichert werden und während der Speicherung nicht durchsickern

In solchen Fällen können Technologieteams APIs nutzen, um zu erschwinglichen Kosten pro API-Aufruf auf Modelle zuzugreifen. Sie können folgende Ansätze verwenden:

• Zero-Shot-Lernen, auch Prompt Engineering genannt, beinhaltet die Strukturierung des Prompts, um die LLM-Ausgabe zu verbessern
• Few-Shot-Lernen, auch In-Context-Learning genannt, beinhaltet das Hinzufügen von Beispielen vor dem Prompt, um die Antwortqualität zu verbessern.³⁷

Abbildung 2: Verbesserung durch Few-Shot-Lernen von OpenAI.

Dies kann auch Chain-of-Thought-Prompting umfassen. Chain-of-Thought-Prompting ist eine Prompt-Engineering-Technik, die ein Sprachmodell dazu anleitet, ein Problem Schritt für Schritt zu durchdenken, bevor es eine endgültige Antwort liefert. Durch die Generierung von Zwischenschritten beim Reasoning kann das Modell komplexe Aufgaben wie Mathematik, Logik oder mehrstufige Entscheidungsfindung besser bewältigen.

Dieser Ansatz verbessert oft Genauigkeit und Transparenz, da das Modell das Problem in kleinere logische Teile zerlegt, anstatt sofort mit einer einzigen Antwort zu antworten.

Abbildung 3: Beispiel, das zeigt, wie Chain-of-Thought-Prompting funktioniert.³⁸

Retrieval Augmented Generation (RAG) kann auch mit kommerziellen Modellen verwendet werden, wenn das Unternehmen mit den Datensicherheitsrichtlinien des Basismodellanbieters zufrieden ist.

Feinabstimmung ist auch verfügbar, um die Modellleistung von kommerziellen Modellen, die über APIs angeboten werden, weiter zu verbessern.³⁹

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Vorbereitende Schritte vor dem Basismodell für Unternehmen

Der Aufbau Ihres Unternehmensmodells kann Monate dauern, da die folgenden Schritte abgeschlossen werden müssen. Jeder dieser Schritte kann Wochen bis Monate dauern, und sie können nicht vollständig parallelisiert werden:

• Datenerfassung kann Wochen bis Monate dauern. KI-Datenerfassungsdienste können diesen Prozess beschleunigen, indem sie Unternehmen helfen, ausgewogene, hochwertige Instruktionsdatensätze und andere Daten für den Aufbau oder die Feinabstimmung von Modellen zu generieren. Sie können auch mit Daten-Crowdsourcing-Plattformen arbeiten, um vielfältigere Datensätze zu erhalten.
• Einstellung von Data Scientists mit LLM-Expertise oder Beauftragung von Beratern kann Wochen bis Monate dauern.
• Training und Bereitstellung
• Integration von Modellen in Geschäftsprozesse und Systeme

Wir empfehlen Führungskräften, das Experimentieren mit GenAI zu fördern. Es erfordert einen Paradigmenwechsel: Wir müssen Maschinen nicht als gefühllose Roboter, sondern als Co-Kreatoren betrachten. Organisationen sollten beginnen, GenAI zu nutzen, um diesen Mentalitätswandel zu fördern, die Mitarbeiter über sein Potenzial aufzuklären und sie zu befähigen, ihre Arbeitsweise zu ändern. Wie Berater oft sagen, ist der Schlüssel zu jeder Transformation, einschließlich der KI-Transformation, der Mensch.

Abbildung 4: BCGs Rahmenwerk für die menschliche Seite der GenAI-Einführung in Unternehmen⁴⁰

Teams können bestehende APIs nutzen, um Prozesse in Bereichen zu automatisieren, in denen der Wert vertraulicher Daten geringer und die Systemintegration einfacher ist. Beispiele für Bereiche, in denen Teams GenAI nutzen können, um die Produktivität zu steigern und die Vertrautheit mit generativer KI zu erhöhen, ohne eigene Modelle zu erstellen:

• Erstellung neuer Inhalte und Optimierung generierter Inhalte für Marketingkampagnen
• Codegenerierung für Frontend-Software
• Konversations-KI für Kundenbindung und Support

Nachhaltigkeit & Kosten

Generative KI erfordert erhebliche Rechenressourcen und verursacht daher sowohl finanzielle als auch ökologische Kosten. Unternehmen sollten diese Zielkonflikte sorgfältig abwägen, wenn sie entscheiden, ob sie Modelle erstellen oder optimieren.

Zu den wichtigsten Überlegungen gehören:

• Lebenszyklusmodellierung: Die Forschung zeigt, dass der CO₂-Fußabdruck von LLMs Training, Inferenz und sogar die Hardware selbst umfasst. Tools wie LLMCarbon bieten Rahmenwerke, um diese Kosten End-to-End abzuschätzen.⁴¹
• Cloud-Nachhaltigkeitskontrollen: Cloud-Anbieter (z. B. Google, Microsoft, AWS) veröffentlichen nun Daten zur CO₂-Intensität ihrer Rechenzentren.⁴²
  • Die Wahl umweltfreundlicherer Regionen oder Einrichtungen mit niedrigem PUE (Power Usage Effectiveness) kann die Emissionen erheblich senken.⁴³
• Branchenberichterstattung: Unabhängige Berichte (z. B. Stanford KI Index, MIT Tech Review) zeigen, dass die Emissionen von Rechenzentren steigen, auch wenn die Effizienz zunimmt.⁴⁴ Dies unterstreicht die Notwendigkeit, Modelle richtig zu dimensionieren und die Inferenz zu optimieren, anstatt immer das größte verfügbare Modell zu verwenden.⁴⁵

Praktische Kostensenkungstaktiken

Unternehmen setzen Methoden ein wie:

• Einsatz kleinerer, spezialisierter Modelle (feinabgestimmt auf interne Daten) anstelle von Training von Grund auf.
• Anwendung von Effizienztechniken wie Quantisierung (Komprimierung von Modellen) oder Request-Caching.
• Nutzung von RAG, sodass Modelle bei Bedarf generieren, anstatt mit jedem neuen Datensatz neu trainiert zu werden.
• Verfolgung sowohl der finanziellen Kosten, CO₂- und Wasserverbrauch auf Anwendungsfallebene für Transparenz.

Empfehlung: Führungskräfte sollten Nachhaltigkeit sowohl als Kostenkontrollstrategie als auch als Compliance-Priorität behandeln. Durch die Ausrichtung des KI-Einsatzes an den ESG-Zielen des Unternehmens können Unternehmen Ausgaben senken und das Reputationsrisiko begrenzen.

Wie groß ist das Interesse an generativer KI für Unternehmen?

Obwohl es viele Anzeichen dafür gibt, dass generative KI für Unternehmen boomt (z. B. mit generativer KI verbundene Umsätze von Beratungsunternehmen), hat sich dies noch nicht in Suchmaschinenanfragen niedergeschlagen. Allerdings gibt es ein zunehmendes Interesse an KI für Unternehmen, das wahrscheinlich durch die Einführung von ChatGPT ausgelöst wurde:

Adoptionsniveau

Seit letztem Jahr haben große Beratungshäuser ihre Roadmaps für die GenAI-Adoption in Unternehmen aktualisiert, um den Schwerpunkt auf Betriebsmodelländerungen, Governance und Wertschöpfung zu legen, und nicht nur auf Tools:

• 78% der Organisationen berichten, dass sie KI in mindestens einer Funktion einsetzen; Unternehmen strukturieren Workflows um, ernennen KI-Governance-Leiter und formalisieren Modellrisikoprozesse.⁴⁶
• GenAI bewegt sich über den „Hype-Gipfel“ hinaus, wobei sich die Roadmap-Leitlinien hin zu kontrollierten, produktisierten Anwendungsfällen und Plattformdenken verschieben.

Die Produktisierungslücke der KI

Während sich die Modellleistung alle paar Wochen verbessert, hinken Unternehmensprodukte oft hinterher. Viele Lösungen fügen KI in bestehende Workflows ein (z. B. Chat-Widgets, Formularausfüller), anstatt KI-zentrierte Erlebnisse von Grund auf zu gestalten.

Die eigentliche Chance besteht darin, Produkte neu zu überdenken, sodass KI zum zentralen Interaktionsmodell wird und nicht nur ein Add-on.⁴⁷

FAQs

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@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem},
  title  = {{Generative KI für Unternehmen: 11 Anwendungsfälle & Best Practices}},
  year   = {2026},
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  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/enterprise-generative-ai}},
  note   = {AIMultiple. Abgerufen am 12. März 2026}
}

Referenzlinks

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AI Agent Operations Platform | Rubrik

Rubrik

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Unpopular opinion: Current AI is mostly engineering without science and can be a net negative for society for years. This is painful to say. I have been fascinated by AI for the last 20 years and… | Cem Dilmegani

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Introducing BloombergGPT, Bloomberg’s 50-billion parameter large language model, purpose-built from scratch for finance | Press | Bloomberg LP

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Amazon Warns Staff Not to Share Confidential Information With ChatGPT - Business Insider

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Samsung Bans ChatGPT, Google Bard, Other Generative AI Use by Staff After Leak - Bloomberg

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How RAG and auto-grounding transform enterprise applications with Azure | Sphesihle Mhlongo posted on the topic | LinkedIn

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Introducing GPT-5.4 | OpenAI

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Voxtral transcribes at the speed of sound. | Mistral AI

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IBM

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Granite 4.0 1B Speech: Compact, Multilingual, and Built for the Edge

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AI product innovation lags behind model advancements | Madhu Gurumurthy posted on the topic | LinkedIn

Cem Dilmegani

Leitender Analyst

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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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