Unternehmens-Generative KI: 11 Anwendungsfälle & Best Practices

Generative KI (GenKI) bietet Unternehmen im Vergleich zu mittelständischen Unternehmen oder Start-ups neue Möglichkeiten, darunter:

• Anwendungsfälle der generativen KI im Unternehmen.
• Die Möglichkeit, die eigenen Modelle des Unternehmens zu entwickeln, ohne sensible Daten Dritten preiszugeben.

Die generative KI bringt jedoch auch Herausforderungen mit sich, die für große Organisationen typisch sind. Zum Beispiel:

• 36 % der Unternehmen äußern Bedenken hinsichtlich der Offenlegung vertraulicher Daten bei der Nutzung kommerzieller LLMs.¹
• GenKI wird auch neue Dienstleistungen und Lösungen beschleunigen, wodurch Wettbewerber schneller in Märkte eintreten und Marktanteile gewinnen können.
• Die durch generative Modelle ermöglichte Automatisierung kann die Kundenerfahrung verbessern oder Kosten senken, birgt jedoch auch operative und reputative Risiken durch KI-Bias oder Halluzinationen.

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

Anwendungsfälle der generativen künstlichen Intelligenz im Unternehmen

Im Internet finden sich zahlreiche B2C-Anwendungsfälle wie das Schreiben von E-Mails mit Unterstützung generativer KI, die keine tiefe Integration oder spezialisierte Modelle erfordern. Der unternehmerische Nutzen generativer KI ergibt sich jedoch aus den unten aufgeführten KI-Anwendungen für Unternehmen:

Häufige Anwendungsfälle

Unternehmensweites Wissensmanagement (EKM): Während KMUs und mittelständische Unternehmen keine Probleme haben, ihre begrenzten Daten zu organisieren, benötigen Fortune-500- oder Global-Forbes-2000-Unternehmen Werkzeuge für das unternehmensweite Wissensmanagement für zahlreiche Anwendungsfälle. Generative KI kann ihnen dabei helfen. Anwendungen umfassen:

1. Die Gewinnung von Erkenntnissen durch die Kennzeichnung unstrukturierter Daten wie Dokumente.
2. Die Zusammenfassung unstrukturierter Daten.
3. Unternehmenssuche, die über die reine Stichwortsuche hinausgeht und Beziehungen zwischen Wörtern berücksichtigt.

Ein Teil der Unternehmenssuche umfasst die Beantwortung von Fragen der Mitarbeiter zu:

4. Unternehmenspraktiken (z. B. HR-Richtlinien)
5. Internen Unternehmensdaten wie Verkaufs-Prognosen
6. Einer Kombination aus internen und externen Daten. Zum Beispiel: Wie würden potenzielle zukünftige Sanktionen, die den Verkauf von MLOps-Systemen in unserem drittgrößten geografischen Markt betreffen, die Unternehmensleistung beeinflussen?

Größere Unternehmen bedienen globale Kunden, und die Maschinenübersetzung-Fähigkeit von LLMs ist bei Anwendungsfällen wie den folgenden von großem Wert:

7. Lokalisierung von Websites
8. Erstellung von Dokumentationen wie technischen Handbüchern im großen Maßstab für alle Regionen
9. Mehrsprachiger Kundenservice
10. Soziale Medien-Überwachung für ein globales Publikum
11. Mehrsprachige Stimmungsanalyse

Branchenspezifische Anwendungen

Der größte unternehmerische Nutzen wird wahrscheinlich aus der Nutzung generativer KI-Technologien für Innovationen in den jeweiligen Branchen der Unternehmen resultieren: Dies könnte in Form neuer Produkte und Dienstleistungen oder neuer Arbeitsweisen (z. B. Prozessverbesserung mit GenKI) erfolgen. Die folgenden Listen generativer KI-Anwendungen können als Ausgangspunkt dienen:

• Finanzdienstleistungen GenKI
• Generative KI in der Bildung
• Generative KI in der Mode
• Generative KI im Gesundheitswesen

Wie sollten Unternehmen die generative KI nutzen?

Wir haben einen detaillierten Weg aufgezeigt, wie Unternehmen die generative KI nutzen können. Während die meisten Unternehmen möglicherweise keine eigenen Modelle entwickeln müssen, wird erwartet, dass die meisten großen Unternehmen (d. h. Forbes Global 2000) in den nächsten Jahren ein oder mehrere generative KI-Modelle entwickeln oder optimieren werden, die speziell auf ihre geschäftlichen Anforderungen zugeschnitten sind. Feinabstimmung kann Unternehmen dabei helfen, diese Ziele zu erreichen:

• Höhere Genauigkeit erzielen, indem die Modellausgaben detailliert an die jeweilige Domäne angepasst werden
• Kosten sparen. Anpassbare Modelle mit Lizenzen, die die kommerzielle Nutzung erlauben, haben sich als fast genauso genau wie proprietäre Modelle bei deutlich geringeren Kosten erwiesen.²
• Angriffsfläche für vertrauliche Daten reduzieren

Unternehmen wie Bloomberg erzielen Weltklasse-Leistungen, indem sie ihre eigenen generativen KI-Tools unter Nutzung interner Daten entwickeln. ³

Was sind die Richtlinien für KI-Modelle im Unternehmen?

Ein generatives KI-Modell im Unternehmen sollte mindestens Folgendes erfüllen:

Vertrauenswürdig

Konsistent

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

Kontrolliert

Unternehmen sollten generative KI in Umgebungen hosten oder integrieren, in denen sie Sicherheit und Compliance auf granularer Ebene steuern können (z. B. lokal oder in dedizierten Cloud-Instanzen). Die Alternative besteht darin, Online-Chat-Schnittstellen oder APIs wie die LLM-APIs von OpenAI zu nutzen.

Der Nachteil der Abhängigkeit von APIs besteht darin, dass der Benutzer möglicherweise vertrauliche, proprietäre Daten dem API-Anbieter preisgeben muss. Dies erhöht die Angriffsfläche für proprietäre Daten. Globale Marktführer wie Amazon und Samsung haben Datenlecks interner Dokumente und wertvollen Quellcodes erlebt, als ihre Mitarbeiter ChatGPT nutzten.^{4 5}

Seitdem haben sich die Unternehmensangebote erheblich weiterentwickelt:

• OpenAI Enterprise (2023) und später ChatGPT Team (2024) führten Null-Daten-Retention, SOC-2-Konformität, SSO/SAML-Integration und Admin-Steuerung ein.⁶
• Die wichtigsten Anbieter (z. B. Anthropic, Microsoft, Google, Cohere) werben nun mit der Möglichkeit, Kundendaten auszuschließen, was bedeutet, dass Benutzeranfragen und -ausgaben nicht für das Modelltraining verwendet werden.
• Anbieter haben sich auch zunehmend an die Anforderungen des EU-KI-Akt (2024) angepasst, der verantwortungsvolle KI-Prinzipien wie Transparenz, Prüfbarkeit und Risikomanagement bei KI-Systemen mit hohem Risiko betont.

Trotz dieser Fortschritte bestehen bei der Abhängigkeit von Cloud-Systemen Dritter weiterhin Restrisiken:

• Schädliche Insider oder kompromittierte Anbieter könnten weiterhin auf Unternehmensdaten zugreifen.
• Falsche API-Konfigurationen können sensible Datenströme offenlegen.
• Der Mangel an Erklärbarkeit bei LLMs stellt Compliance-Teams weiterhin vor Herausforderungen.

Für stark regulierte Branchen bleibt die Eigenhosting- oder Private Deployment-Lösung von Grundmodellen (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 Verwendung ein, da Unternehmensnutzer, die wichtige Entscheidungen auf der Grundlage von KI-Assistenten treffen möchten, wissen möchten, welche Daten zu solchen Entscheidungen geführt haben. XAI für LLMs ist weiterhin ein Forschungsbereich.

Zuverlässig

Halluzinationen (d. h. das Erfinden von Unwahrheiten) sind eine Eigenschaft von LLMs und werden wahrscheinlich nicht vollständig behoben werden. Unternehmens-GenKI-Systeme benötigen die notwendigen Prozesse und Sicherheitsvorkehrungen, um sicherzustellen, dass schädliche Halluzinationen minimiert oder von Menschen erkannt werden, bevor sie den Unternehmensbetrieb beeinträchtigen können.

Unternehmen setzen zunehmend auf RAG-Pipelines (Retrieval-Augmented Generation), um Halluzinationen zu reduzieren, indem sie Modelle auf vertrauenswürdigen Daten basieren lassen. Dennoch bestehen weiterhin Herausforderungen in Bezug auf Infrastruktur, Speicherung und Sicherheit, wodurch RAG nicht nur eine Lösung, sondern eine langfristige unternehmerische Anforderung darstellt.⁷

Sicher

Unternehmensweite Modelle können Schnittstellen für externe Benutzer haben. Schädliche Akteure können Techniken wie Prompt-Injection nutzen, um das Modell zu veranlassen, unbeabsichtigte Aktionen auszuführen oder vertrauliche Daten preiszugeben.

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 Zustimmung verwendet werden.

1. Probleme mit dem geistigen Eigentum bei generativer KI, wie z. B. Trainingsdaten, die urheberrechtlich geschützte Inhalte enthalten, deren Urheberrecht nicht dem Modellbesitzer gehört, können dazu führen, dass Modelle nicht verwendbar sind und rechtliche Verfahren auslösen.
2. Die Verwendung personenbezogener Informationen beim Training von Modellen kann zu Compliance-Problemen führen. Zum Beispiel musste OpenAIs ChatGPT seine Datenschutzrichtlinien offenlegen und Benutzern erlauben, ihre Daten zu löschen, nachdem die italienische Datenschutzbehörde (Garante) Bedenken geäußert hatte.⁸

Lesen Sie mehr über Urheberrechtsprobleme und -lösungen bei generativer KI.

Fair

Für Unternehmen können ungerechte Modelle mehrere Risiken verursachen:

• Regulatorisches Risiko: KI-Systeme, die bei der Einstellung, Kreditvergabe, Versicherung oder Gesundheitswesen eingesetzt werden, können Diskriminierungsgesetze verletzen, wenn sie voreingenommene Ergebnisse liefern.
• Operationelles Risiko: Voreingenommene Ausgaben können die Entscheidungsqualität beeinträchtigen, z. B. durch die Empfehlung ungeeigneter Kandidaten oder die Fehlklassifizierung von Kundensegmenten.
• Reputationsrisiko: Die öffentliche Aufdeckung voreingenommener KI-Verhaltensweisen kann das Markenvertrauen und die Kundenbeziehungen beschädigen.
• Marktbeschränkungen: Modelle, die hauptsächlich auf einer Region, Sprache oder einer demografischen Gruppe trainiert wurden, können auf globalen Märkten schlecht abschneiden.

Wie Unternehmen Fairness sicherstellen

Unternehmen stellen Fairness in KI durch eine Kombination aus Governance-Praktiken und technischen Sicherheitsvorkehrungen sicher:

• Sie curaten vielfältige und repräsentative Trainingsdatensätze und entfernen sensible Attribute oder Proxy-Variablen, die Bias verursachen könnten.
• Modelle werden anhand von Fairness-Metriken (z. B. demografische Parität oder gleiche Chancen) bewertet und auf Randfällen getestet, um mögliche Ungleichheiten zu identifizieren.
• Organisationen integrieren auch menschliche Aufsicht, wie z. B. menschliche Validierung bei Entscheidungen mit hohem Einfluss und Ethik-Prüfungsgremien für KI.
• Unternehmen überwachen kontinuierlich die Modellausgaben im Betrieb, um voreingenommene Muster zu erkennen, und trainieren Modelle neu, wenn neue oder ausgewogenere Daten verfügbar werden.

Lizenziert

Das Unternehmen benötigt eine kommerzielle Lizenz, um das Modell zu nutzen. Zum Beispiel verbieten Modelle wie Metas LLaMa nichtkommerzielle Lizenzen die rechtliche Nutzung in den meisten Fällen in einem gewinnorientierten Unternehmen. Modelle mit permissiven Lizenzen wie Vicuna, die auf LLaMa basieren, haben ebenfalls nichtkommerzielle Lizenzen, da sie das LLaMa-Modell nutzen.^{9 10}

Nachhaltig

Das Training generativer KI-Modelle von Grund auf ist teuer und energieintensiv und trägt zu CO2-Emissionen bei. Führungskräfte sollten sich der vollen Kosten der generativen KI-Technologie bewusst sein und Wege finden, ihre ökologischen und finanziellen Kosten zu minimieren.

Unternehmen können die meisten dieser Richtlinien anstreben, die auf einem Kontinuum liegen, mit Ausnahme der Lizenzierung, ethischer Bedenken und Kontrolle.

• Es ist klar, wie man die richtige Lizenzierung erreicht und ethische Bedenken vermeidet, aber diese Ziele sind schwer zu erreichen
• Die Kontrolle erfordert, dass Unternehmen ihre eigenen Grundmodelle entwickeln, aber die meisten Unternehmen sind sich nicht sicher, wie sie dies erreichen können

Wie können Unternehmen Grundmodelle entwickeln?

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

1- Entwickeln Sie Ihr eigenes Modell (BYOM)

Dieser Ansatz ermöglicht eine Weltklasse-Leistung, kostet jedoch einige Millionen US-Dollar, einschließlich Rechenleistung (1,3 Mio. GPU-Stunden auf 40 GB A100 GPUs im Fall von BloombergGPT) und Kosten für das Data-Science-Team.¹¹

BYOM wird hauptsächlich von Unternehmen in stark regulierten Branchen (z. B. Finanzen, Gesundheitswesen, Verteidigung) verfolgt, bei denen die Sensibilität der Daten und die Compliance-Anforderungen die Kosten überwiegen. Einige Unternehmen verfolgen einen hybriden Ansatz, indem sie kleinere, domänenspezifische Modelle trainieren, während sie externe Grundmodelle für allgemeine Aufgaben nutzen.

2- Verbessern Sie ein bestehendes Modell

Die meisten Unternehmen verfolgen diesen Ansatz aufgrund seiner Kosteneffizienz und Flexibilität. Es stehen mehrere Methoden zur Verfügung:

2.1- Feinabstimmung

Es handelt sich um eine kostengünstigere maschinelle Lernmethode zur Verbesserung der Leistung vortrainierter großer Sprachmodelle (LLMs) mit ausgewählten Datensätzen.

Die Anweisungs-Feinabstimmung wurde früher mit großen Datensätzen durchgeführt, kann aber nun mit einem kleinen Datensatz (z. B. 1.000 kuratierte Anfragen und Antworten im Fall von LIMA) erreicht werden.¹² Die Bedeutung eines robusten Datenbeschaffungsansatzes zur Optimierung von Datenqualität und -menge wird in frühen kommerziellen LLM-Feinabstimmungsexperimenten hervorgehoben.¹³

Die Rechenkosten in Forschungspapieren lagen bei nur 100 US-Dollar und erreichten dabei eine Leistung nahe der Weltklasse.¹⁴

Die Feinabstimmung von Modellen ist ein aufstrebendes Feld, bei dem jede Woche neue Ansätze wie Intervention zur Inferenzzeit (ITI), ein Ansatz zur Reduzierung von Modellhalluzinationen, veröffentlicht werden.¹⁵

2.2- Verstärkendes Lernen aus menschlichem Feedback (RLHF)

Ein feinabgestimmtes Modell kann durch menschliche Bewertung weiter verbessert werden. ^{16 17}

2.3- Erweiterung der Generierung durch Abruf (RAG)

RAG ermöglicht es Unternehmen, Modelle während der Generierungszeit mit entscheidenden Informationen zu versorgen. Modelle können diese Informationen nutzen, um genauere Antworten zu liefern.

Aktuelle Frameworks wie LangChain und LlamaIndex erleichtern die sichere Integration strukturierter und unstrukturierter Unternehmensdaten. Fortgeschrittene RAG-Methoden umfassen nun Multi-Hop-Abruf und Echtzeitsuche, wodurch Zuverlässigkeit und faktische Genauigkeit weiter verbessert werden.

Unternehmen bewegen sich hin zu Auto-Grounding, bei dem Modelle automatisch mit Live-Datenquellen verbunden werden, um aktuelle Ausgaben zu gewährleisten. Cloud-Anbieter wie Azure stellen RAG nun als Kernarchitektur für Copiloten, Wissenssysteme und Kunden-Apps dar, wobei Skalierbarkeit und Sicherheit im Vordergrund stehen.¹⁸

Angesichts der hohen Kosten von BYOM empfehlen wir Unternehmen, zunächst optimierte Versionen bestehender Modelle zu nutzen. Die Optimierung von Sprachmodellen ist ein aufstrebendes Feld, bei dem jede Woche neue Ansätze entwickelt werden. Daher sollten Unternehmen experimentierfreudig sein und bereit sein, ihren Ansatz zu ändern.

Die kosteneffektivsten Grundmodelle für Unternehmen

Machine-Learning-Plattformen haben Grundmodelle mit kommerziellen Lizenzen veröffentlicht, die hauptsächlich auf Texten aus dem Internet als primäre Datenquelle basieren. Diese Modelle können als Basismodelle zur Entwicklung unternehmensweiter großer Sprachmodelle verwendet werden:

OpenAI GPT-5

GPT-5.4 ist OpenAIs neuestes Modell, das für professionelle und komplexe Wissensarbeit konzipiert ist. Zu den Funktionen gehören:

• Fortgeschrittene Analyse und Wissensarbeit: Erzeugt qualitativ hochwertige Ausgaben für Aufgaben wie Berichte, Tabellenkalkulationen, Präsentationen und Analysen in vielen professionellen Bereichen.
• Kodierfähigkeit: Integriert die Kodierstärken von GPT-5.3-Codex und ermöglicht die Erzeugung von Produktionscode und Änderungen an mehreren Dateien.
• Agentische Workflows und Werkzeugnutzung: Kann Werkzeuge suchen und auswählen, mehrstufige Workflows automatisieren und längere Aufgaben zuverlässiger ausführen.
• Eingebaute Computer-Nutzungsfähigkeit: Agenten können mit Software über Screenshots, Maus-/Tastatureingaben oder Automatisierungscode interagieren, um Aufgaben in verschiedenen Apps und Websites abzuschließen.
• Großes Kontextfenster: Unterstützt bis zu 1 Million Tokens und ermöglicht die Analyse großer Codebasen, langer Dokumente oder erweiterter Workflows in einer einzigen Anfrage.

GPT-5.4 zeigt starke Verbesserungen in mehreren Benchmarks. Es erreicht 83 % Siege/Gleichstände bei GDPval für Wissensarbeitsaufgaben (gegenüber 70,9 % bei GPT-5.2). Im Bereich Softwareentwicklung erzielt es 57,7 % bei SWE-Bench Pro, was eine solide Codierleistung anzeigt. Bei Computer-Nutzungsaufgaben erreicht es 75 % bei OSWorld-Verified und übertrifft damit die menschliche Basislinie von 72,4 %.

Es schneidet auch bei Webrecherche mit 82,7 % bei BrowseComp gut ab.

Zusätzlich sind die Antworten von GPT-5.4 33 % weniger wahrscheinlich falsch und 18 % weniger fehleranfällig als die von GPT-5.2.¹⁹

GPT-5.3-Codex ist OpenAIs agentisches Codiermodell, das die fortgeschrittenen Softwareentwicklungsfähigkeiten von GPT-5.2-Codex mit dem breiteren Denken und dem professionellen Wissen von GPT-5.2 kombiniert.

Das Modell verwaltet komplexe Entwicklungsworkflows, wie Recherche, mehrstufige Werkzeugnutzung und langwierige Codieraufgaben, über große Codebasen hinweg.

Abbildung 1: Ein Beispiel für eine Anfrage zur Erstellung von Folien mit GPT-5.3-Codex.²⁰

DeepSeek

DeepSeek-V3 von DeepSeek ist ein MoE-Modell (~671 Mrd., MIT-lizenziert) mit starker Analyse- und Codierleistung und ist seit März 2025 quelloffen. ²¹

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

Google DeepMind

Gemini 3.1 Pro (Google DeepMind) ist ein führendes großes Sprachmodell, das für komplexe Analyse, Codierung und multimodale Aufgaben konzipiert ist und Informationen in Text, Bildern, Audio, Video, Code und Dokumenten verarbeiten kann.

In mehreren Benchmarks zeigt Gemini Pro eine starke Leistung in Analyse, Codierung und multimodalen Aufgaben. Es erreicht 77,1 % bei ARC-AGI-2 für abstrakte Analyse und 94,3 % bei GPQA Diamond für wissenschaftliche Fragen auf Graduierten-Niveau. Bei Humanity’s Last Exam, das akademische Analyse misst, erreicht es 44,4 % ohne Werkzeuge.

Für Codierung und Softwareentwicklung erreicht das Modell 68,5 % bei Terminal-Bench 2.0 und 80,6 % bei SWE-Bench Verified. Es schneidet auch bei Wissens- und multimodalen Benchmarks gut ab und erreicht 92,6 % bei MMMLU (mehrsprachliches Wissen) und etwa 80,5 % bei MMMU-Pro (multimodale Analyse).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 Vision), unterstützen Kontextfenster bis zu 10 Millionen Tokens und sind weiterhin auf Effizienz optimiert. ²⁴

Llama 3 von Meta war das vorherige Modell mit einer kommerziellen Lizenz, die jedoch für sehr große Unternehmen einige Einschränkungen hatte. ²⁵

Mistral AI

Mistral 8x22B ist das neueste Open-Weights-Modell des europäischen generativen KI-Startups Mistral. Mit seiner permissiven Lizenz (d. h. Apache 2.0), die 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 restriktivere Lizenzbedingungen.²⁷

Kürzlich hat Mistral sein Angebot erweitert, um Modelle wie Mistral Large 3; kleinere Modelle wie Mistral Small und Medium; spezialisierte Codiermodelle wie Codestral und Devstral; und Audiomodelle wie Voxtral Transcribe 2, die Batch- und Echtzeit-Spracherkennungsfunktionen bieten, einzubeziehen.²⁸

IBM

IBMs Granite-Modelle sind laut Code-Generierungsbenchmarks leistungsstark und mit der permissiven Apache-2.0-Lizenz verfügbar.²⁹

Das Granite-Ökosystem wurde auch um Sprachmodelle wie Granite-4.0-1B-Speech erweitert, die mehrsprachige Spracherkennung und -übersetzung unterstützen.³⁰

Databricks

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

Grok

Grok-4 von xAI wurde im Juli 2025 mit eingebauter Werkzeugnutzung, Echtzeitsuche und einer „Heavy“-Variante für fortgeschrittene Analyse veröffentlicht. Grok 4.1 wurde im November 2025 eingeführt und verbessert Analyse, Kohärenz, Persönlichkeit/emotionale Nuancen und reduziert Halluzinationen im Vergleich zu Grok 4.³²

xAI hat kürzlich Grok 4.20 Beta eingeführt, das Multi-Agenten-Fähigkeiten hinzufügt und koordinierte Aufgabenabläufe über mehrere spezialisierte Agenten ermöglicht. Inzwischen wird berichtet, dass Grok 5 im Training ist, was auf weitere Fortschritte bei Analyse und agentischen Fähigkeiten hindeutet.³³

Entdecken Sie die aktuellsten Benchmark- und Preisdetails der Grundmodelle für Unternehmens-GenKI-Anwendungen:

Was ist der richtige Technik-Stack für die Entwicklung großer Sprachmodelle?

Generative KI ist eine Technologie der künstlichen Intelligenz, und große Unternehmen entwickeln seit einem Jahrzehnt KI-Lösungen. Die Erfahrung hat gezeigt, dass die Nutzung von Machine-Learning-Operations (MLOps)-Plattformen die Modellentwicklungsanstrengungen erheblich beschleunigt.

Zusätzlich zu ihren MLOps-Plattformen können große 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 entwickeln, 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 die Abhängigkeit von einem Anbieter ein wichtiges Risiko. Unternehmen können an veralteten Systemen festhängen, während sich die Technologie rasant und grundlegend verändert.

Schließlich ist die Dateninfrastruktur eines Unternehmens eine der wichtigsten zugrunde liegenden Technologien für generative KI:

1. Es müssen große Mengen interner Daten organisiert und formatiert werden.

2. Datenqualitäts- und Beobachtbarkeitsmaßnahmen sollten sicherstellen, dass Unternehmen Zugang zu hochwertigen, einzigartigen, leicht nutzbaren Datensätzen mit klaren Metadaten haben.

3. Synthetische Daten-Fähigkeiten können für das Modelltraining erforderlich sein

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Wie bewertet man die Leistung großer Modelle?

Ohne Messung der Wirksamkeit kann der Wert generativer KI-Anstrengungen nicht quantifiziert werden. Die LLM-Bewertung ist jedoch ein schwieriges Problem aufgrund von Problemen mit Benchmark-Datensätzen, der Verschleppung von Benchmarks in Trainingsdaten, der Inkonsistenz menschlicher Bewertungen und anderer Faktoren.^{34 35} .

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

• Verwenden Sie Benchmark-Testergebnisse, um Kurzlisten vorzubereiten. Dies ist öffentlich für eine große Anzahl von Open-Source-Modellen verfügbar.^{36 37}
• Verlassen Sie sich auf Elo-Scores, die zur Rangliste von Spielern in Nullsummenspielen wie Schach verwendet werden, um die zu wählenden Modelle zu vergleichen. Wenn leistungsfähigere Modelle vorhanden sind, die nicht genutzt werden können (z. B. aufgrund von Lizenz- oder Datensicherheitsproblemen), können sie verwendet werden, um die Antworten verschiedener Modelle zu vergleichen. ³⁸

Abbildung 2: Verbesserung des Few-Shot-Lernens von OpenAI.

Dazu kann auch das Chain-of-Thought-Prompting gehören. Chain-of-Thought-Prompting ist eine Prompt-Engineering-Technik, die ein Sprachmodell anleitet, ein Problem Schritt für Schritt zu analysieren, bevor es eine endgültige Antwort gibt. Indem es Zwischenschritte der Analyse erzeugt, kann das Modell komplexe Aufgaben wie Mathematik, Logik oder mehrstufige Entscheidungsfindung besser bewältigen.

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

Abbildung 3: Beispiel, das zeigt, wie Chain-of-Thought-Prompting funktioniert.³⁹

Erweiterung der Generierung durch Abruf (RAG) kann auch mit kommerziellen Modellen verwendet werden, wenn das Unternehmen mit den Datenschutzrichtlinien des Anbieters des Grundmodells zufrieden ist.

Feinabstimmung ist ebenfalls verfügbar, um die Leistung kommerzieller Modelle, die über APIs angeboten werden, weiter zu verbessern.⁴⁰

Vorbereitende Schritte für Unternehmen vor der Entwicklung des Grundmodells

Die Entwicklung Ihres Unternehmensmodells kann Monate dauern, da die folgenden Schritte abgeschlossen werden müssen. Jeder dieser Schritte kann Wochen bis Monate dauern und kann nicht vollständig parallelisiert werden:

• Datensammlung kann Wochen bis Monate dauern. KI-Datensammlungsdienste können diesen Prozess beschleunigen, indem sie Unternehmen helfen, ausgewogene, qualitativ hochwertige Instruktionsdatensätze und andere Daten für die Entwicklung oder Feinabstimmung von Modellen zu generieren. Sie können auch mit Crowdsourcing-Plattformen für Daten für vielfältigere Datensätze arbeiten.
• Einstellung von Datenwissenschaftlern mit LLM-Expertise oder Beratern kann Wochen bis Monate dauern.
• Training und Bereitstellung
• Integration von Modellen in Geschäftsprozesse und Systeme

Wir empfehlen Führungskräften, Experimente mit GenKI zu fördern. Es erfordert einen Paradigmenwechsel: Wir müssen Maschinen nicht als sinnlose Roboter, sondern als Mitgestalter betrachten. Organisationen sollten beginnen, GenKI zu nutzen, um diesen Denkwechsel zu fördern, Mitarbeiter über deren Potenzial aufzuklären und sie zu befähigen, ihre Arbeitsweise zu verändern. Wie Berater oft sagen: Der Schlüssel zu jeder Transformation, einschließlich KI-Transformation, sind die Menschen.

Abbildung 4: BCGs Rahmenwerk für die menschliche Seite der Einführung von GenKI⁴¹

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

• Erstellung neuer Inhalte und Optimierung generierter Inhalte für Marketingkampagnen
• Codegenerierung für Frontend-Software
• Konversationelle KI für Kundenbindung und -unterstützung

Nachhaltigkeit & Kosten

Generative KI erfordert erhebliche Rechenressourcen und hat daher sowohl finanzielle als auch ökologische Kosten. Unternehmen sollten diese Abwägungen sorgfältig prüfen, wenn sie entscheiden, ob sie Modelle entwickeln oder optimieren sollen.

Wichtige Überlegungen sind:

• Lebenszyklusmodellierung: Forschung zeigt, dass der CO2-Fußabdruck von LLMs sich über Training, Inferenz und sogar die Hardware selbst erstreckt. Tools wie LLMCarbon bieten Frameworks, um diese Kosten ganzheitlich zu schätzen.⁴²
• Nachhaltigkeitskontrollen in der Cloud: Cloud-Anbieter (z. B. Google, Microsoft, AWS) veröffentlichen nun Daten zur CO2-Intensität ihrer Rechenzentren.⁴³
  • Die Auswahl grünerer Regionen oder Anlagen mit niedrigem PUE (Power Usage Effectiveness) kann die Emissionen erheblich senken.⁴⁴
• Branchenberichterstattung: Unabhängige Berichte (z. B. Stanford AI Index, MIT Tech Review) zeigen, dass die Emissionen von Rechenzentren steigen, selbst wenn die Effizienz verbessert wird.⁴⁵ Dies unterstreicht die Notwendigkeit, Modelle angemessen zu dimensionieren und die Inferenz zu optimieren, anstatt immer dem größten verfügbaren Modell hinterherzujagen.⁴⁶

Praktische Maßnahmen zur Kostensenkung

Unternehmen setzen Methoden wie die folgenden ein:

• Verwendung kleinerer, spezialisierter Modelle (feinabgestimmt auf interne Daten) anstelle des Trainings von Grund auf.
• Anwendung von Effizienztechniken wie Quantisierung (Komprimierung von Modellen) oder Anfrage-Caching.
• Nutzung von RAG, sodass Modelle nur generieren, wenn nötig, anstatt bei jedem neuen Datensatz neu trainiert zu werden.
• Nachverfolgung nicht nur der finanziellen Kosten, sondern auch des CO2- und Wasserverbrauchs auf der Ebene der Anwendungsfälle für Transparenz.

Empfehlung: Führungskräfte sollten Nachhaltigkeit sowohl als Kostenkontrollstrategie als auch als Compliance-Priorität behandeln. Indem Unternehmen den Einsatz von KI mit ihren unternehmensinternen ESG-Zielen abstimmen, können sie Ausgaben reduzieren und das Reputationsrisiko begrenzen.

Wie hoch ist das Interesse an generativer KI im Unternehmen?

Obwohl es viele Anzeichen dafür gibt, dass die generative KI im Unternehmen boomt (z. B. Einnahmen aus Beratungsdienstleistungen im Bereich generative KI), spiegelt sich dies noch nicht in Suchmaschinenanfragen wider. Es besteht jedoch ein wachsendes Interesse an KI im Unternehmen, das wahrscheinlich durch die Einführung von ChatGPT ausgelöst wurde:

Adoptionsgrad

Seit letztem Jahr haben große Beratungshäuser ihre Roadmaps zur Einführung von Unternehmens-GenKI aktualisiert, um den Schwerpunkt auf Veränderungen des Betriebsmodells, Governance und Wertgewinnung zu legen, anstatt nur auf Tools:

• 78 % der Organisationen berichten, dass sie KI in mindestens einer Funktion nutzen; Unternehmen verändern ihre Arbeitsabläufe, ernennen KI-Governance-Verantwortliche und formalisieren Prozesse für Modellrisiken.⁴⁷
• GenKI bewegt sich über die „Hype-Spitze“ hinaus, wobei sich die Roadmap-Beratung auf kontrollierte, produktisierte Anwendungsfälle und Plattformdenken verlagert.⁴⁸

Die Produktisierungslücke von KI

Während sich die Modellleistung alle paar Wochen verbessert, bleiben Unternehmensprodukte oft zurück. Viele Lösungen fügen KI einfach in bestehende Arbeitsabläufe ein (z. B. Chat-Widgets, Formularausfüller), anstatt KI-zentrierte Erfahrungen zu schaffen, die von Grund auf neu konzipiert sind.

Die eigentliche Chance liegt darin, Produkte neu zu denken, sodass KI das zentrale Interaktionsmodell wird und nicht nur ein Zusatz.⁴⁹

FAQs

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Diese Forschung zitieren

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

Referenzlinks

1.

AI Agent Operations Platform | Rubrik

Rubrik

2.

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

3.

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

4.

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

Business Insider

5.

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

Bloomberg

6.

Introducing ChatGPT Enterprise | OpenAI

7.

https://www.infinidat.com/en/resource-pdfs/role-storage-ai-applications-and-workloads.pdf

8.

OpenAI: ChatGPT back in Italy after meeting watchdog demands | AP News

AP News

9.

Introducing LLaMA: A foundational, 65-billion-parameter language model

10.

Large Language Models for Commercial Use | TrueFoundry

11.

https://arxiv.org/pdf/2303.17564

12.

[2305.11206] LIMA: Less Is More for Alignment

13.

Flowrite is now MailMaestro | Better AI Email Writing

14.

[2305.14314] QLoRA: Efficient Finetuning of Quantized LLMs

15.

[2306.03341] Inference-Time Intervention: Eliciting Truthful Answers from a Language Model

16.

Training language models to follow instructions with human feedback

17.

RLHF: Reinforcement Learning from Human Feedback

18.

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

19.

Introducing GPT-5.4 | OpenAI

20.

Introducing GPT-5.3-Codex | OpenAI

21.

DeepSeek-V3-0324 Release | DeepSeek API Docs

22.

DeepSeek-V3.1 Release | DeepSeek API Docs

23.

Gemini 3.1 Pro — Google DeepMind

24.

Unmatched Performance and Efficiency | Llama 4

25.

Meta Llama 3 License

26.

Cheaper, Better, Faster, Stronger | Mistral AI

27.

Au Large | Mistral AI

28.

Voxtral transcribes at the speed of sound. | Mistral AI

29.

IBM’s Granite code model family is going open source - IBM Research

IBM

30.

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

Hugging Face

31.

Introducing DBRX: A New State-of-the-Art Open LLM | Databricks Blog

32.

Grok 4 | xAI

xAI

33.

Release Notes | xAI Docs

xAI

34.

Open LLM Leaderboard - a Hugging Face Space by open-llm-leaderboard

Open LLM Leaderboard

35.

Chatbot Arena: Benchmarking LLMs in the Wild with Elo Ratings - LMSYS Org

LMSYS Org

36.

[2305.14314] QLoRA: Efficient Finetuning of Quantized LLMs

37.

[2005.14165] Language Models are Few-Shot Learners

38.

https://arxiv.org/pdf/2201.11903

39.

Model optimization | OpenAI API

40.

The CEO’s Guide to the Generative AI Revolution | BCG

Boston Consulting Group

41.

https://proceedings.iclr.cc/paper_files/paper/2024/file/6b4ac044095525631df38e20919b45d2-Paper-Conference.pdf

42.

Operating sustainably – Google Data Centers

Google Data Centers

43.

Carbon free energy for Google Cloud regions

44.

https://hai.stanford.edu/ai-index/2025-ai-index-report

45.

Explained: Generative AI’s environmental impact | MIT News | Massachusetts Institute of Technology

46.

https://www.mckinsey.com/~/media/mckinsey/business%20functions/quantumblack/our%20insights/the%20state%20of%20ai/2025/the-state-of-ai-how-organizations-are-rewiring-to-capture-value_final.pdf

47.

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

48.

The Latest Hype Cycle for Artificial Intelligence Goes Beyond GenAI

Gartner

49.

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

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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