Top 125 Generative KI-Anwendungen

Basierend auf unserer Analyse von 30+ Fallstudien und 10 Benchmarks, bei denen wir über 40 Produkte getestet und verglichen haben, identifizierten wir 125 generative KI-Anwendungsfälle in den folgenden Kategorien:

• Allgemeine GenAI-Anwendungen
• Branchenspezifische GenAI-Anwendungen
• Geschäftsfunktionsspezifische GenAI-Anwendungen

Für andere Anwendungen von KI bei Anfragen, bei denen es eine einzige richtige Antwort gibt (z. B. Vorhersage oder Klassifizierung), lesen Sie bitte KI-Anwendungen.

Sie können auch generative KI-Anwendungen, Anwendungsfälle und Praxisbeispiele in einer Liste einsehen, die Sie nach verschiedenen Kriterien wie Geschäftsfunktion oder Branche filtern können.

Allgemeine GenAI-Anwendungen

> Video-Anwendungen

1. Videogenerierung

KI-gestützte Videoproduktionstools, darunter KI-Videogeneratoren, Content-Creation-Plattformen und Bearbeitungslösungen, ermöglichen es Unternehmen, hochwertige Videos zu produzieren, Inhalte zu personalisieren und die Leistung zu optimieren. Diese Tools helfen, Kosten zu senken, die Produktion zu steuern und dynamische, abstrakte Visuals in Minuten zu erstellen.

Wir haben führende KI-Videogenerierungstools bewertet, um ihre Effektivität bei der Erstellung hochwertiger Produktdemonstrationsvideos für den E-Commerce zu ermitteln.

Jedes KI-Tool wurde mit Stockbildern getestet und auf einer Skala von 10 Punkten anhand der Prompt-Erfüllung (Genauigkeit beim Befolgen von Anweisungen), der physikalischen Genauigkeit (realistische Physik und Interaktionen) und der Produktintegrität (Konsistenz in Aussehen und Details) bewertet. Hier einige unserer Beobachtungen:

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

Praxisbeispiel: Netflix nutzte generative KI zum ersten Mal in einer TV-Show und fügte KI-generiertes Filmmaterial zur argentinischen Sci-Fi-Serie "El Eternauta" hinzu. Co-CEO Ted Sarandos sagte, KI habe den VFX-Teams geholfen, komplexe Szenen wie ein einstürzendes Gebäude schneller und kostengünstiger als mit herkömmlichen Methoden zu erstellen und die Produktion finanziell erst möglich gemacht.

Obwohl der Schritt Bedenken hinsichtlich Arbeitsplatzverlusten in der Unterhaltungsbranche ausgelöst hat, sagte Sarandos, KI solle menschliche Kreative unterstützen und nicht ersetzen.¹

Lesen Sie mehr über KI-Arbeitsplatzverluste, um mehr über die jüngsten Vorhersagen zu erfahren, wie KI den Arbeitsmarkt beeinflussen wird.

2. Videovorhersage

Ein GAN-basiertes Videovorhersagesystem:

• Erfasst sowohl zeitliche als auch räumliche Elemente eines Videos
• Generiert die nächste Sequenz auf Basis dieses Wissens (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, entscheidend sind.

Praxisbeispiel: Lucid Dream Network steigerte seine Videoproduktion durch den Einsatz von Pictorys Skript-zu-Video-Tool, das vorgefertigte Vorlagen und die nahtlose Integration von Musik und Bildern bot.

Diese Innovation half dem Unternehmen, seine Produktivität um 350% zu steigern und seine Social-Media-Reichweite und -Engagement um 500% zu erhöhen.²

3. KI-Videobearbeitung und -Animation

Über die reine Generierung hinaus kann generative KI bei der Bearbeitung, beim Storyboarding und bei Animationen helfen. Diese Tools automatisieren Kamerafahrten, Lippensynchronisation und Szenenübergänge.

Anwendungen umfassen:

• Automatisierte Schulungsvideos für Unternehmen
• Zusammenfassung von Social-Media-Videos
• Style-Transfer für animiertes Storytelling

Praxisbeispiel: Runway Gen-3 ermöglicht textgesteuerte Videobearbeitung mit Szenenkonsistenz und Bewegungskontrolle und reduziert die Postproduktionszeit für Marketingteams um über 70%.³

> Bildanwendungen

4. Bildgenerierung

Mit generativer KI können Benutzer Text in Bilder umwandeln und realistische Bilder auf Basis vorgegebener Umgebung, Motiv, Stil oder Ort generieren. So ist es möglich, schnell das benötigte Bildmaterial zu erzeugen.

Es ist auch möglich, diese visuellen Materialien für kommerzielle Zwecke zu nutzen, was die KI-gestützte Bilderstellung zu einem wertvollen Element in Medien, Design, Werbung, Marketing, Bildung und anderen Bereichen macht. Ein Bildgenerator kann beispielsweise einem Grafikdesigner helfen, jedes gewünschte Bild zu erstellen (siehe Abbildung unten).

Abbildung 1: Dieses KI-generierte Bild entstand basierend auf der Textbeschreibung „Teddybären beim Lebensmitteleinkauf im Ukiyo-e-Stil“.⁴

Praxisbeispiel: Coca-Cola startete in Zusammenarbeit mit OpenAI und Bain & Company die Plattform “Create Real Magic“.

Durch die Nutzung von OpenAIs GPT-4- und DALL-E-Modellen zur kreativen Generierung ermöglichte dieses Projekt den Nutzern, eigene Kunstwerke mit ikonischen Coca-Cola-Bildern wie der Konturflasche und dem Weihnachtsmann zu erstellen.⁵

5. Semantische Bild-zu-Foto-Übersetzung

Basierend auf einem semantischen Bild oder einer Skizze ist es möglich, eine realistische Version eines Bildes zu erzeugen. Aufgrund ihrer unterstützenden Rolle bei der Diagnosestellung ist diese Anwendung nützlich für den Gesundheitssektor.

Abbildung 3: Generierung synthetischer Wahrscheinlichkeitslayouts für die Raumzuweisung 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 genutzt werden, um grundlegende Bildeigenschaften zu manipulieren, es zu kolorieren oder seinen Stil zu ändern.

7. Bildauflösungserhöhung (Super-Resolution)

Generative KI verwendet verschiedene Methoden, um neue Inhalte auf Basis bestehender Inhalte zu erzeugen. Generative Adversarial Networks (GANs) sind eine dieser Methoden. Ein GAN besteht aus einem Generator und einem Diskriminator, der neue Daten erstellt und sicherstellt, dass sie realistisch sind.

Die GAN-basierte Methode ermöglicht es, durch Super-Resolution GANs eine hochauflösende Version eines Bildes zu erstellen. Diese Methode ist nützlich, um qualitativ hochwertige Versionen von Archivmaterial und/oder medizinischen Materialien zu erzeugen, deren Speicherung in hochauflösendem Format unwirtschaftlich ist. Ein weiterer Anwendungsfall ist die Überwachung.

8. KI-Design-Co-Pilots

Kreative generative KI-Design-Tools können Layouts, Farbanpassung und Vorlagenerstellung automatisieren und gleichzeitig die Markenkonsistenz wahren.

Anwendungen umfassen:

• Text-zu-Vorlage für Präsentationen und Social Media
• Generierung von Markenidentitäten
• Dynamisches A/B-Kampagnendesign

Praxisbeispiel: Figma KI generiert auto-Layouts und Typografiepaarungen auf Basis von Text-Prompts und verkürzt so die Designzeit für Marketingteams.⁷

9. 3D-Formgenerierung

In diesem Bereich laufen Forschungen, um hochwertige 3D-Versionen von Objekten zu erstellen. Mit GAN-basierter Formgenerierung lassen sich bessere Formen hinsichtlich ihrer Ähnlichkeit mit der Quelle erzielen. Zudem können detaillierte Formen generiert und manipuliert werden, um die gewünschte Form zu erhalten.

Anwendungen umfassen:

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

Praxisbeispiel: Luma KI nutzt Gaussian Splatting, um fotorealistische 3D-Räume für digitales Marketing und Gaming-Umgebungen zu rekonstruieren.⁸

Abbildung 4: SP-GAN: Kugelgeführte 3D-Formgenerierung und -manipulation.⁹

> Audio-Anwendungen

10. Text-to-Speech-Generator

GANs ermöglichen die Erzeugung realistischer Sprachaufnahmen. Um realistische Ergebnisse zu erzielen, dienen die Diskriminatoren als Trainer, der die Stimme betont, intoniert und/oder moduliert.

Die TTS-Generierung hat zahlreiche geschäftliche Anwendungen, wie Bildung, Marketing, Podcasting und Werbung. Ein Pädagoge kann beispielsweise seine Vorlesungsnotizen in Audiomaterialien umwandeln, um sie attraktiver zu machen, und dieselbe Methode kann auch hilfreich sein, um Lehrmaterial für sehbehinderte Menschen zu erstellen. Neben dem Wegfall der Kosten für Synchronsprecher und Ausrüstung bietet TTS Unternehmen auch viele Optionen in Bezug auf Sprache und Stimmrepertoire.

Mit dieser Technologie wurden Tausende Bücher in Hörbücher umgewandelt.¹⁰

Erfahren Sie mehr über die Fähigkeiten von Large Language Models bei der Textgenerierung.

Praxisbeispiel: Twilio verbesserte seine Sprachsynthesefähigkeiten durch die Zusammenarbeit mit Amazon Polly, einem cloudbasierten Text-to-Speech-Dienst.

Diese Partnerschaft brachte mehr als 50 Stimmen in 25 Sprachen auf die Plattform von Twilio und stellte Entwicklern neue APIs für eine erweiterte Sprachsynthesesteuerung in ihren Sprachanwendungen zur Verfügung.¹¹

11. Speech-to-Speech-Konvertierung

Eine Audio-bezogene Anwendung generativer KI besteht darin, Stimmen aus vorhandenen Audioquellen zu generieren. Mit STS-Konvertierung können Voiceovers einfach und schnell erstellt werden, was für Branchen wie Gaming und Film von Vorteil ist.

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

12. Musikgenerierung

Generative KI ist auch in der Musikproduktion zweckdienlich. Musikgenerierungstools können genutzt werden, um neuartige musikalische Materialien für Werbung oder andere kreative Zwecke zu generieren.

In diesem Zusammenhang bleibt jedoch ein wichtiges Hindernis zu überwinden, nämlich die Urheberrechtsverletzung durch die Einbeziehung urheberrechtlich geschützten Materials in die Trainingsdaten. Erfahren Sie mehr über KI-Ethik.

> Textbasierte Anwendungen

13. Ideengenerierung

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

Es ist überraschend, die Hilfe einer Maschine zu erhalten, um als Mensch kreativer zu werden. Dies ist möglich, weil sich die Fähigkeiten generativer KI stark von dem unterscheiden, was wir typischerweise unter Maschinenfähigkeiten verstehen (z. B. flexibler, weniger zuverlässig).¹²

14. Textgenerierung

Forscher griffen auf GANs zurück, um Alternativen zu den Unzulänglichkeiten modernster ML-Algorithmen zu bieten. GANs werden auch für die Textgenerierung trainiert, zusätzlich zu ihrer ursprünglichen Verwendung für visuelle Zwecke.

Die Erstellung von Dialogen, Überschriften oder Anzeigen durch generative KI ist eine gängige Praxis in der Marketing-, Gaming- und Kommunikationsbranche.

Ein klares Beispiel für generative KI in Aktion ist der Einsatz von KI-E-Mail-Assistenten zur Erstellung von E-Mail-Texten. KI-E-Mail-Assistenten helfen Benutzern, Zeit zu sparen, indem sie aus kurzen Prompts vollständige, ausgefeilte E-Mails generieren und so einen konsistenten Ton und Qualität gewährleisten.

Sie bieten auch kontextbezogene Antwortvorschläge für eingehende E-Mails, die schnelle, effiziente Reaktionen auf Routine-Nachrichten ermöglichen.

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

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

Obwohl diese Ergebnisse das Potenzial generativer KI zur Verbesserung der Psychotherapie aufzeigen, müssen ethische Bedenken wie Technophobie und das Gleichgewicht zwischen Kreativität und evidenzbasierter Praxis sorgfältig berücksichtigt werden, während die Rolle der KI im Bereich der psychischen Gesundheit weiter wächst.¹³

Praxisbeispiel: Meta AIs Brain2Qwerty dekodiert Sätze aus der Gehirnaktivität während des Tippens unter Verwendung nicht-invasiver Elektroenzephalographie (EEG) und Magnetoenzephalographie (MEG).

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

• Convolution Module: Extrahiert räumliche und zeitliche Merkmale aus EEG- und MEG-Signalen.
• Transformer Module: Verarbeitet Eingabesequenzen, um Verständnis und Ausdruck zu verbessern.
• Language Model Module: Verwendet ein vortrainiertes Zeichenebenen-Sprachmodell, um die Textgenauigkeit zu verfeinern und zu verbessern.

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

Obwohl vielversprechend, steht der Ansatz vor Herausforderungen, darunter die Notwendigkeit einer Echtzeit-Dekodierung, die begrenzte Portabilität und Verfügbarkeit von MEG-Geräten sowie weitere Tests für Personen mit motorischen oder sprachlichen Beeinträchtigungen.¹⁴

Entdecken Sie weitere Beispiele für Large Language Models und Anwendungen wie die Textgenerierung.

15. Personalisierte Inhaltserstellung

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

• Social-Media-Beiträge
• Blog-Artikel
• Produktempfehlungen

Die persönliche Inhaltserstellung mit generativer KI hat das Potenzial, hochgradig maßgeschneiderte und relevante Inhalte zu liefern.

16. Stimmungsanalyse/Textklassifizierung

Stimmungsanalyse, auch Opinion Mining genannt, nutzt Natural Language Processing und Text Mining, um den emotionalen Kontext von geschriebenen Materialien zu entschlüsseln.

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

Sie kann auch genutzt werden, um Text zu generieren, der speziell darauf ausgelegt ist, eine bestimmte Stimmung zu vermitteln. Beispielsweise könnte ein generatives KI-System verwendet werden, um Social-Media-Beiträge zu erstellen, die absichtlich positiv oder negativ sind, um die öffentliche Meinung zu beeinflussen oder die Stimmung einer bestimmten Konversation zu prägen.

Diese können nützlich sein, um das Problem des Datenungleichgewichts bei der Stimmungsanalyse von Benutzermeinungen (wie in der Abbildung unten) in vielen Kontexten wie Bildung und Kundendienst zu mildern.

Abbildung 5: Die Auswirkungen synthetischer Textgenerierung für die Stimmungsanalyse unter Verwendung GAN-basierter Modelle.

17. Intelligente Suche

Smart Search nutzt Natural Language Processing und Machine Learning, um präzise und kontextbezogene Ergebnisse zu liefern. Im Gegensatz zu herkömmlichen Stichwortsuchen versteht sie die Benutzerabsicht, verarbeitet natürlichsprachliche Anfragen und liefert Ergebnisse basierend auf der Bedeutung statt exakter Wortübereinstimmungen.

Funktionen wie Autovervollständigung, Echtzeitvorschläge und Facettenfilterung ermöglichen es Benutzern, Suchen zu verfeinern. Darüber hinaus kann sie Sprach- und visuelle Eingaben unterstützen.

Smart Search wird branchenübergreifend eingesetzt. Im E-Commerce kann Smart Search Kunden helfen, Produkte effizient zu finden, während sie in Unternehmensumgebungen den einfachen Abruf von Dokumenten und Ressourcen ermöglicht.

Praxisbeispiel: Booking.com führte Smart Filters ein, ein Tool, mit dem Benutzer ihre Präferenzen in natürlicher Sprache direkt in einem Suchfeld formulieren können.

Ein Reisender, der einen Wochenendausflug nach Amsterdam plant, könnte beispielsweise nach "Hotels mit einem tollen Fitnessstudio und Kanalblick vom Zimmer aus" suchen. Smart Filters analysieren dann die Eingabe, identifizieren die Absicht des Benutzers und wenden die relevantesten Filter aus dem Inventar von Booking.com an.¹⁵

> Codebasierte Anwendungen

18. Codegenerierung

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

Darüber hinaus integrierte Ancileo Ticketing und Dokumentation, um Einarbeitungsprozesse zu verbessern und die interne Kommunikation zu optimieren.

Generative KI verbessert die Softwareentwicklung, indem sie automatisch Code generiert und so die Notwendigkeit manueller Programmierung reduziert.

Abbildung 6: Generierung eines HTML-Formulars und JavaScript-Submit-Codes mit OpenAIs ChatGPT.

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

Dieses Tool automatisiert Code-Transformationen, reduziert die Upgrade-Zeit von 50 Entwicklertagen auf wenige Stunden und spart schätzungsweise 4.500 Entwicklerjahre 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 führte. Dies zeigt, wie KI große Produktivitätssteigerungen bei der Softwarewartung für große Unternehmen bewirken kann.¹⁶

19. Codevervollständigung

Eine der einfachsten Anwendungen generativer KI für die Codierung besteht darin, Codevervollständigungen vorzuschlagen, während Entwickler tippen. Dies kann Zeit sparen und Fehler reduzieren, insbesondere bei sich wiederholenden oder mühsamen Aufgaben.

20. Code-Review

Generative KI kann auch zur Qualitätsprüfung des vorhandenen Codes eingesetzt werden und diesen optimieren, indem sie entweder Verbesserungen vorschlägt oder alternative Implementierungen generiert, die effizienter oder leichter lesbar sind.

21. Fehlerbehebung

Sie kann helfen, Bugs im generierten Code zu identifizieren und zu beheben, indem sie Codemuster analysiert, potenzielle Probleme identifiziert und Korrekturen vorschlägt.

22. Code-Refactoring

Generative KI kann genutzt werden, um den Prozess des Refactoring von Code zu automatisieren, was die Wartung und Aktualisierung erleichtert.

23. Code-Stil-Prüfung

Generative KI kann Code auf Einhaltung von Codierungsstilrichtlinien 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.

Praxisbeispiel: Anthropic-Teams setzen Claude Code in einer Vielzahl von Funktionen ein, darunter Engineering, Produktdesign, Marketing, Recht und Data Science, um die Effizienz zu steigern, den manuellen Arbeitsaufwand zu reduzieren und die unabhängige Aufgabenausführung zu unterstützen.

Technische Teams nutzen es für Rapid 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 dass Softwareentwicklungskenntnisse erforderlich sind.¹⁷

25. Generierung von Testcode

Tools wie ChatGPT können natürlichsprachliche Beschreibungen in Testautomatisierungsskripte umwandeln. Sie verstehen die in einfacher Sprache beschriebenen Anforderungen und können sie in spezifische Befehle oder Code-Snippets in der gewünschten Programmiersprache oder dem gewünschten Testautomatisierungs-Framework übersetzen.

Abbildung 7: NLP zu Testskripten via ChatGPT-4.

26. Testskript-Wartung

ChatGPT kann bei der Verwaltung von Testskripten helfen, 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, z. B. gültige E-Mail-Adressen, Namen, Orte und andere Testdaten, die bestimmten Mustern oder Anforderungen entsprechen.

28. Testergebnisanalyse

ChatGPT und andere ähnliche Tools können Testergebnisse analysieren und eine Zusammenfassung bereitstellen, einschließlich der Anzahl bestandener/fehlgeschlagener Tests, der Testabdeckung und potenzieller Probleme.

> Weitere Anwendungen

29. Conversational KI

Ein weiterer Anwendungsfall generativer KI besteht darin, Antworten auf Benutzereingaben in Form natürlicher Sprache zu generieren. Dieser Typ wird häufig in chatbots und virtuellen Assistenten eingesetzt, die darauf ausgelegt sind, Informationen bereitzustellen, Fragen zu beantworten oder Aufgaben für Benutzer über Konversationsschnittstellen wie Chat-Fenster oder Sprachassistenten auszuführen.

ChatGPT ist ein beliebtes Beispiel für Conversational KI. Es bietet eine äußerst informative und integrierte Konversation für Benutzer, etwa philosophische Diskussionen. Sie können beispielsweise einen Chat mit ChatGPT unten einsehen.

Abbildung 8: Ein Gespräch mit ChatGPT.

Praxisbeispiel: O2, britischer Telekommunikationsdienstleister, und die KI-Kreativagentur Faith von VCCP starteten eine innovative Kampagne zur Bekämpfung von Telefonbetrügern mit Daisy, einer lebensechten Conversational KI. Daisy ist darauf ausgelegt, Betrüger in langwierige Gespräche zu verwickeln und so die Öffentlichkeit vor Betrug zu schützen.

Inspiriert von einer echten Großmutter und modelliert nach den Stereotypen von Betrügern über ältere Opfer, interagiert Daisy in Echtzeit mit Betrügern, teilt erfundene Geschichten, gefälschte Bankdaten und Hobbys wie Stricken. Indem sie Betrügern vorgaukelt, sie hätten eine echte Person erreicht, stört Daisy deren Operationen und zeigt gängige Taktiken auf, um die Öffentlichkeit über Betrugsprävention aufzuklären.

Die Entwicklung von Daisy umfasste fortschrittliche KI-Technologie, darunter ein Large Language Model für ihre Persönlichkeit, ein Diffusionsmodell für fotorealistische Visuals und Stimmmodellierung basierend auf der Großmutter eines VCCP-Mitarbeiters.¹⁸

30. Datensynthese

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

31. Datenvisualisierung

Einige generative Modelle wie ChatGPT können Datenvisualisierungen 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 auszuführen, 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.

32. Dateikonvertierung

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

33. Lösen mathematischer Probleme

Im Allgemeinen sind Large Language Models in der Lage, mathematische Fragen zu verstehen und zu lösen. Dies umfasst grundlegende, aber auch komplexe Probleme, je nach Modell. Unten ein Beispiel für die Fähigkeiten von ChatGPT in diesem Bereich.

Abbildung 10: Lösen mathematischer Probleme mit OpenAIs ChatGPT-Plugins.¹⁹

34. Multimodale KI-Assistenten

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

Anwendungen umfassen:

• Echtzeit-Sprach- und Video-Chat mit kontextbezogenem Denken
• Visuelle Fragebeantwortung und Diagramminterpretation
• "Sehen, Hören, Antworten"-Kundendienstsysteme

Praxisbeispiel: OpenAIs GPT-4o integriert Spracherkennung, Bildverarbeitung und Textgenerierung und ermöglicht es Benutzern, natürliche gesprochene Konversationen mit Echtzeit-Visualanalyse von Objekten oder Dokumenten zu führen.²⁰

Branchenspezifische GenAI-Anwendungen

> Gesundheitswesen-Anwendungen

35. Wirkstoffforschung und -entwicklung

Die Nutzung der Leistungsfähigkeit generativer KI-Algorithmen zur Identifizierung potenzieller Wirkstoffkandidaten und zur Prüfung ihrer Wirksamkeit mit Computersimulationen könnte den Prozess der Entdeckung neuer Medikamente, von präklinischen Tierversuchen bis hin zu klinischen Tests am Menschen, erheblich beschleunigen.

Praxisbeispiel: LeewayHertz²¹ entwickelt kundenspezifische KI-Agenten und Co-Pilots, um die Wirkstoffforschung zu optimieren und Unternehmen zu helfen, Zeit und Ressourcen in verschiedenen Phasen zu sparen:

• Zielidentifikation: Analysiert biologische Daten, um vielversprechende Wirkstoffziele zu identifizieren und zu priorisieren.
• Leitstrukturoptimierung: Durchsucht chemische Bibliotheken, generiert neue Moleküle und optimiert molekulare Eigenschaften.
• Präklinische Bewertung: Sagt das Verhalten von Medikamenten und mögliche Wechselwirkungen vorher und gewährleistet so Sicherheit und Wirksamkeit.
• Wirkstoff-Repositionierung: Findet neue Anwendungen für bestehende Medikamente durch Analyse von Datenbanken und Krankheitspfaden.
• Design klinischer Studien: Analysiert Patientendaten für gezielte Studiendesigns und verbessert so Effizienz und Erfolgsraten.

Generative KI-Software hilft auch beim Design neuartiger Biomoleküle, Proteine und Therapeutika durch die Integration biologischen Wissens und strukturierter biomedizinischer Daten (z. B. wissensgraph-erweiterte generative Modelle für die gezielte Wirkstoffforschung).²²

Anwendungen umfassen:

• Maßgeschneiderte Molekülgenerierung mit erhöhter biologischer Relevanz.
• Design von Multi-Target-Therapeutika.
• Maßgeschneiderte Enzym- und Biomaterialgenerierung.

36. Personalisierte Medizin

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

Praxisbeispiel: AI4BetterHearts ist eine globale Initiative unter der Leitung der Novartis Foundation, Microsoft KI for Health und Partnern zur Verbesserung der kardiovaskulären Gesundheit durch Zusammenführung und Analyse von Herzgesundheitsdaten.

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 Universität untersucht die Initiative die Leistungsfähigkeit von Gesundheitssystemen in 80 Ländern, wobei die Erkenntnisse das AI4HealthyCities Health Equity Network ergänzen.²⁴

37. Verbesserte medizinische Bildgebung

Durch die Kombination der Leistungsfähigkeit von Machine Learning mit medizinischen Bildgebungstechnologien wie CT- und MRT-Scans können generative KI-Algorithmen die Präzision in der medizinischen Bildgebung verbessern und so bessere Ergebnisse erzielen.

38. Bevölkerungsgesundheitsmanagement

Der Einsatz generativer KI im Gesundheitswesen kann auch zu einem besseren Gesundheitsmanagement auf Bevölkerungsebene führen, indem politische Entscheidungsträger in die Lage versetzt werden:

• Auf detailliertere demografische Informationen zuzugreifen
• Gezielte öffentliche Gesundheitsinitiativen zu entwerfen, die unterversorgten Gemeinschaften zugutekommen.

Praxisbeispiel: 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 auf der Grundlage vorab genehmigter Materialien und stellt sicher, dass den Patienten genaue Informationen übermittelt werden. Basierend auf ersten Rückmeldungen sind 79% der KI-generierten Antworten ohne Bearbeitung versandbereit.

Die Anwendung zielt darauf ab, die Patienteneinbindung zu verbessern und es Ärzten zu ermöglichen, sich stärker auf die Patientenversorgung zu konzentrieren, während sie gleichzeitig möglicherweise die Nachfrage nach Behandlungen steigert.²⁵

39. KI-Chatbots zur Symptomüberprüfung

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

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

Die Nutzung dieser Tools bringt jedoch bemerkenswerte Einschränkungen mit sich:

• Begrenzte diagnostische Genauigkeit: Symptom-Checker können die Expertise medizinischer Fachkräfte nicht ersetzen, was ihre diagnostische Genauigkeit bei schwerwiegenden Erkrankungen unzuverlässig macht. Benutzer sollten sie mit Vorsicht nutzen und nicht als Ersatz für professionelle Beratung.
• Mangel an Empathie: Diese Tools können nicht die emotionale Unterstützung, Beruhigung oder personalisierte Anleitung bieten, die medizinisches Fachpersonal leistet, was ihre Fähigkeit einschränkt, die emotionalen Bedürfnisse der Patienten zu erfüllen.
• Übermäßige Abhängigkeit von chatbots: Die Abhängigkeit von chatbots für medizinischen Rat kann zu Angst durch generische oder ungenaue Informationen führen und davon abhalten, bei Bedarf angemessene medizinische Versorgung in Anspruch zu nehmen.
• Rechtliche und datenschutzrechtliche Bedenken: Fehltritte bei 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 Compliance und Datensicherheit priorisieren.

40. KI-Agenten im Gesundheitswesen

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

Diese Agenten verbessern auch die Patienteneinbindung durch konversationelle Unterstützung, bieten Echtzeit-Gesundheitsüberwachung, leisten psychische Gesundheitshilfe, erkennen Abrechnungsanomalien und integrieren sich mit Systemen wie elektronischen Gesundheitsakten (EHRs), um die Koordination der Versorgung zu unterstützen und die Entscheidungsfindung zu verbessern.

41. Automatisierung regulatorischer Dokumentation

Die Automatisierung regulatorischer Dokumentation bezieht sich auf den Einsatz KI-gesteuerter Werkzeuge zur Erstellung, Überprüfung und Verwaltung von compliance-bezogenen Dokumenten in regulierten Branchen wie dem Gesundheitswesen und der Pharmazie.

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

Praxisbeispiel: Novo Nordisk hat Anthropics Claude eingesetzt, um die Erstellung klinischer Studienberichte zu unterstützen und den Prozess von Wochen auf Minuten zu reduzieren.

Durch die Reduzierung der Anzahl der Autoren von über 50 auf drei erzielte das Unternehmen eine 94%ige Reduzierung der Mitarbeiterzahl und 92% Kosteneinsparungen, bei gleichzeitiger Wahrung der Genauigkeit durch menschliche Überprüfung.

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 steigern und zeigt, wie KI und menschliche Zusammenarbeit schnellere und kostengünstigere Compliance-Prozesse ermöglichen können.²⁶

42. Synthetische Datengenerierung im Gesundheitswesen

Anstatt generische synthetische Daten zu produzieren, generiert KI nun multimodale synthetische Datensätze für medizinische Forschung, Training und Validierung klinischer KI-Systeme, wodurch Datenschutzbestimmungen effektiv eingehalten werden, während klinischer Realismus erhalten bleibt.

Anwendungsfälle umfassen:

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

> Bildungsanwendungen

43. Personalisierter Unterricht

Durch die Nutzung von generativer KI für die Bildung können personalisierte Unterrichtspläne den Schülern die effektivste und maßgeschneiderte Bildung ermöglichen.

Diese Pläne werden durch die Analyse von Schülerdaten wie bisherige Leistungen, Fähigkeiten und etwaiges Feedback zum Lehrplaninhalt erstellt. Dies hilft sicherzustellen, dass jeder Schüler, insbesondere solche mit Behinderungen, eine individuelle, auf maximalen Erfolg ausgerichtete Lernerfahrung erhält.

44. Kursgestaltung

Von der Gestaltung von Lehrplänen und Prüfungen bis hin zur Personalisierung von Kursmaterialien 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 sie auch realistische Simulationen erstellen, die die Lernenden weiter in den Prozess einbinden.

45. Inhaltserstellung für Kurse

Generative KI ermöglicht die schnelle Erstellung vielfältiger Unterrichtsmaterialien, einschließlich Quizfragen und Konzeptwiederholungen. Dies würde Pädagogen helfen, schnell einzigartige Inhalte zu generieren.

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

Abbildung 11: Ein Beispiel für KI-generierte Kursinhalte von NOLEJ.

46. Nachhilfe

KI-generierte Nachhilfe kann es Schülern ermöglichen, mit einem virtuellen Tutor zu interagieren und Echtzeit-Feedback bequem von zu Hause aus zu erhalten. Dies macht sie zu einer idealen Lösung für Kinder, die möglicherweise keinen Zugang zu traditionellem Präsenzunterricht haben.

Praxisbeispiel: Khan Academy nutzt GPT-4 in ihrem KI-Assistenten Khanmigo, und dieser dient als virtueller Tutor für Schüler und als Unterstützung für Lehrer, indem er verschiedene Bildungsbedürfnisse adressiert.

Khanmigo erleichtert tieferes Lernen, indem es individualisierte Fragen stellt und die Relevanz von Inhalten kontextualisiert. Erste Ergebnisse zeigen vielversprechende Verbesserungen des Schülerengagements und der Lernergebnisse. Khanmigo hilft Lehrern auch bei der Erstellung von Unterrichtsmaterialien und der Anpassung von Lernerfahrungen (Siehe Abbildung unten).

Abbildung 12: Khan Academys Khanmigo: Personalisierte Fragengenerierung für tieferes Lernen.²⁷

Praxisbeispiel: Eine in Nigeria durchgeführte Studie bewertete die Auswirkungen generativer KI auf die Lernergebnisse von Schülern im Sekundarbereich. Die Intervention umfasste den Einsatz von Microsoft Copilot, unterstützt durch GPT-4, als virtuellen Tutor für den Englischunterricht in einem sechswöchigen außerschulischen Programm. Die Studie verwendete eine randomisierte kontrollierte Studie an neun öffentlichen Schulen.

Die Ergebnisse zeigen, dass Schüler, die an dem Programm teilnahmen, statistisch signifikante Verbesserungen in Englischkenntnissen, digitaler Kompetenz und Wissen über künstliche Intelligenz erfuhren.

Der Ansatz kombinierte KI-gesteuerte Nachhilfe mit Lehreraufsicht und Lehrplanabstimmung. Die Studie stellte außerdem fest, dass das Programm im Vergleich zu traditionellen Interventionen kosteneffektiv ist.

Diese Ergebnisse deuten darauf hin, dass generative KI, wenn sie in strukturierte Bildungsprogramme integriert wird, eine praktikable Methode zur Unterstützung des Lernens in Kontexten mit begrenzten Bildungsressourcen bieten kann.²⁸

47. Datenschutz für Analysemodelle

Ein Vorteil der Nutzung generativer KI zur Erstellung von Trainingsdatensätzen besteht darin, dass sie zum Schutz der Privatsphäre von Schülern beitragen kann. Ein Datenleck oder Hackerangriff kann reale Daten mit personenbezogenen Informationen von schulpflichtigen Kindern offenlegen.

KI-generierte synthetische Daten, die durch das Lernen realer Muster gewonnen werden, helfen, die Anonymität zu gewährleisten und die Privatsphäre der Schüler zu schützen. Synthetische Datensätze, die von generativen Modellen erzeugt werden, sind effektiv und nützlich für das Training anderer Algorithmen, während sie sicher und unbedenklich in der Verwendung sind.

48. Wiederherstellung alter Lernmaterialien

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

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.

> Modeanwendungen

49. Kreatives Design für Modedesigner

Von der Kreation innovativer Stile bis hin zur Verfeinerung und Optimierung bestehender Looks ermöglicht die Technologie Designern, mit den neuesten Trends Schritt zu halten und gleichzeitig ihre Kreativität im Prozess zu bewahren. Dies kann durch eine Vielzahl von Techniken geschehen, wie z. B. einzigartiges generatives Design oder Stiltransfer aus anderen Quellen.

Praxisbeispiel: ClothingGAN ist ein KI-Tool, das entwickelt wurde, um kreative Kleidungsdesigns zu generieren. Die Plattform nutzt die Ressourcen von GitHub und ermöglicht es Designern, innovative und einzigartige Designs effizient zu erstellen (Siehe Abbildung unten).

Abbildung 13: Durch ClothingGAN generierte Kleidungsstücke.

50. Umwandlung von Skizzen in Farbbilder

Durch den Einsatz generativer KI kann die Modebranche sowohl wertvolle Zeit als auch Ressourcen sparen, indem Skizzen schnell in lebendige Bilder umgewandelt werden.

51. Generierung repräsentativer Modemodelle

Durch den Einsatz generativer KI zur Erstellung einer Vielfalt von Modemodellen können Modeunternehmen ihre vielfältige Kundenbasis besser bedienen und ihre Produkte auf authentischere Weise präsentieren. Sie können solche Modelle für virtuelle Anprobeoptionen für Kunden oder für die 3D-Darstellung eines Kleidungsstücks nutzen.

Praxisbeispiel: Die in Miami ansässige Fotografin 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 ihren visuellen Stil, produzierte ein KI-generiertes Werk und erstellte einen KI-Klon, um Besucher zu führen und Fragen zu beantworten.

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

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

52. Marketing- und Trendanalyse für Modemarken

Generative KI kann bei der Trendanalyse in der Mode helfen, indem sie:

• Eine Vielzahl von Techniken wie Machine Learning und probabilistische Programmierung zusammenführt. Diese Techniken ermöglichen leistungsstarke generative Modelle, die die Wünsche der Kunden im Modegeschäft berücksichtigen.
• Tief personalisierte Optionen für spezifische Verbraucherwünsche generiert, die über das hinausgehen, was traditionelle Analysen und Algorithmen zur Kundennachfrage leisten können.

Sie verbessert auch die Marketingfähigkeiten der Modeindustrie durch:

• Nutzung von Datenanalyse, Natural Language Processing und Machine Learning zur Erstellung eines hochgradig maßgeschneiderten und personalisierten Produktsortiments für die Zielgruppe
• Gestaltung von E-Mails, Webseiten, Bildunterschriften und Anzeigen, die auf die Interessen und Vorlieben einer bestimmten Person zugeschnitten sind, um sie zu binden
• Erstellung kreativer und authentischer Marketing- und Anzeigeninhalte, die wahrscheinlich die Suchergebnisse stürmen werden

53. Kosmetik mit generativer KI

Viele Unternehmen in der Kosmetikindustrie nutzen generative KI, wobei ein Unternehmen die Parfümentwicklung durch Automatisierung der Formulierung verändert, die Produktionszeit verkürzt und die Art und Weise, wie Düfte entworfen und bewertet werden, neu gestaltet.

Praxisbeispiel: Unternehmen wie Osmo nutzen Machine Learning, um Geruchsmoleküle zu analysieren und individuelle Düfte in unter 48 Stunden zu generieren, wodurch der traditionelle, monatelange Prozess umgangen wird, der die Reifung von Rohstoffen und manuelles Compoundieren beinhaltet.

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

> Bankanwendungen

54. Betrugserkennung

Generative KI bietet Banken ein leistungsstarkes Werkzeug, um verdächtige oder betrügerische Transaktionen zu erkennen und damit ihre Fähigkeit zur Bekämpfung von Finanzkriminalität zu verbessern. Das Training von GANs zum Zweck der Betrugserkennung, indem sie mit einem Trainingssatz betrügerischer Transaktionen eingesetzt werden, hilft, unterrepräsentierte Transaktionen zu identifizieren.

Praxisbeispiel: Stripe integrierte OpenAIs GPT-4, um seine Fähigkeit zur Erkennung bösartiger Aktivitäten und zum Verständnis von Benutzerbedürfnissen durch die Analyse großer Datenmengen zu verbessern, was zu maßgeschneiderteren und genaueren Antworten auf Kundenanfragen führte.

Durch die Analyse der Syntax von Discord-Posts kennzeichnet GPT-4 verdächtige Konten für das Betrugsteam von Stripe zur Untersuchung. GPT-4 scannt auch eingehende Kommunikation, um koordinierte bösartige Aktivitäten zu identifizieren und Stripes Fähigkeit zur Betrugsbekämpfung zu unterstützen.

Die Integration von GPT-4 hat die betriebliche Effizienz von Stripe durch personalisierteren Kundenservice und fortschrittliche Betrugserkennungsfähigkeiten zur Aufrechterhaltung einer sicheren Plattform verbessert.³¹

55. Risikomanagement

Durch den Einsatz von GANs ist es möglich, Value-at-Risk-Schätzungen zu berechnen, die den potenziellen Verlustbetrag in bestimmten Zeiträumen anzeigen, oder wirtschaftliche Szenarien für die Prognose von Finanzmärkten zu erstellen.

GANs helfen auch beim Verständnis von Volatilität, indem sie neue und annahme-freie Situationen auf der Grundlage historischer Datentrends generieren.

56. Generierung benutzerfreundlicher Erklärungen für Kreditablehnungen

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

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

57. Datenschutz

Synthetische KI-generierte Daten können Banken helfen, Datenschutzherausforderungen zu bewältigen, indem sie gemeinsam nutzbare und datenschutzkonforme Datensätze erstellen, die ideal für das Training von Modellen zur Kreditbewertung sind.

Weitere Informationen finden Sie unter:

• Generative KI-Anwendungen im Finanzdienstleistungsbereich

> Gaming-Anwendungen

58. Prozedurale Inhaltsgenerierung

Generative KI kann Spielinhalte wie Level, Karten und Quests basierend auf vordefinierten Regeln und Kriterien generieren. Dies kann Spieleentwicklern helfen, abwechslungsreichere und interessantere Spielerlebnisse zu schaffen.

Praxisbeispiel: Ubisoft nutzte generative KI, um die Nicht-Spieler-Charaktere (NPCs) in Watch Dogs: Legion zu erstellen.

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

59. Analyse des Spielerverhaltens

Es kann verwendet werden, um Spielerdaten wie Spielmuster und -vorlieben zu analysieren, um personalisierte Spielerlebnisse zu bieten. Dies kann Spieleentwicklern helfen, die Spielerbindung und -bindung zu erhöhen.

60. Verhalten von Nicht-Spieler-Charakteren (NPCs)

Generative KI kann realistisches und dynamisches NPC-Verhalten erzeugen, wie z. B. feindliche KI und NPC-Interaktionen. Dies kann Spieleentwicklern helfen, immersivere und herausfordernde Spielwelten zu schaffen.

61. Benutzeroberflächendesign

Generative KI kann Benutzeroberflächen gestalten, die intuitiv und benutzerfreundlich sind. Dies kann Spieleentwicklern helfen, das Spielerlebnis zu verbessern und die Spielerbindung zu erhöhen.

62. Spieletests

Generative Programmierwerkzeuge können verwendet werden, um Spieletests zu automatisieren, z. B. das Erkennen von Bugs und Glitches und das Geben von Feedback zur Spielbalance. Dies kann Spieleentwicklern helfen, Testzeit und -kosten zu reduzieren und die Gesamtqualität ihrer Spiele zu verbessern.

> Reiseanwendungen

63. Identitätsüberprüfung

Generative KI in Gesichtserkennungs- und -verifizierungssystemen 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 Fotos aus verschiedenen Blickwinkeln erstellt wird, was den Prozess der Identifizierung und Bestätigung der Identität von Reisenden optimiert.

Praxisbeispiel: Allpass.ai entwickelte ein mobiles Tool, das Smartphones in kontaktlose ID-Scanner verwandelt, um Check-ins zu beschleunigen und Reiseprozesse bequemer zu gestalten.

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

64. Personalisierte Reise- und Zielempfehlungen

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

> Einzelhandelsanwendungen

65. Produktempfehlungen

Mithilfe generativer Modelle können Einzelhandelstools den Kunden neue oder alternative Produkte vorschlagen, die sie interessieren könnten, basierend auf ihrer Kaufhistorie und Präferenzen. Es sagt auch zukünftige Kundenbedürfnisse und -präferenzen voraus und verbessert so das gesamte Einkaufserlebnis.

Praxisbeispiel: Adoric bietet ein Tool, das Websites hilft, Produktempfehlungen an verschiedenen Punkten der Customer Journey anzuzeigen, z. B. auf der Startseite oder beim Checkout.

Das Tool nutzt fortschrittliche Funktionen wie Audience Targeting und Kampagnen-Trigger, um die Kundenbindung basierend auf Faktoren wie Standort und Traffic-Quelle zu optimieren.

66. Produkt- und Displaydesign

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

Zum Beispiel kann die Erstellung von Designs für Kleidung, Möbel oder Elektronik eine Option sein. Die Personalisierung der Anzeigeoptionen nach Kundenwunsch ist eine weitere Option.

67. Automatisierte Content-Generierung im Einzelhandel

Einzelhändler können KI nutzen, um Produktbeschreibungen, Social-Media-Werbeinhalte, Blog-Posts und andere Inhalte zu erstellen, die die SEO verbessern und die Kundenbindung fördern.

68. Bestandsverwaltung und Lieferkettenoptimierung

Generative KI kann helfen, die Nachfrage nach Produkten zu prognostizieren, 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 unterstützen, die Kunden auf ihrer Einkaufsreise helfen, indem sie Antworten auf ihre Fragen generieren und sie durch den Kaufprozess führen.

> Versicherungsanwendungen

70. Policendokumentation

Generative KI in Versicherungstools kann helfen, Policendokumente basierend auf benutzerspezifischen Details zu generieren. Sie kann automatisch die erforderlichen Informationen einfügen und so den Prozess der Erstellung dieser Dokumente beschleunigen.

Praxisbeispiel: Lemonade Insurance implementierte KI- und Chatbot-Technologie, bekannt als Maya, um ihre Versicherungsangebote zu verwalten.

Lemondes Maya interagiert in Echtzeit mit Kunden, sammelt Informationen und generiert sofort Policendokumente, um den Prozess für Miet- und Hausratversicherungsanträge 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 untersuchen, um zukünftige Szenarien und damit verbundene Risiken zu simulieren. Solche Simulationen unterstützen das Training von Vorhersagemodellen, die darauf abzielen, die Risikoeinschätzung zu verbessern und angemessene Versicherungsprämien zu bestimmen.

72. Betrugserkennung

Generative KI kann Beispiele für betrügerische und nicht betrügerische Ansprüche generieren, die zum Trainieren von Machine-Learning-Modellen zur Betrugserkennung verwendet werden können. Diese Systeme helfen, potenziell betrügerische Ansprüche frühzeitig zu erkennen und tragen so zu Kosteneinsparungen für Versicherer bei.

73. Kundenprofilierung

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

74. Schadenbearbeitung

Generative KI-Modelle können eingesetzt werden, um den oft komplexen Prozess der Schadenverwaltung zu optimieren. Sie können automatisierte Antworten für grundlegende Schadenanfragen generieren und so den gesamten Schadenabwicklungsprozess 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.

Basierend auf Daten über den Kunden, wie Alter, Krankengeschichte, Standort und mehr, kann das KI-System eine Police generieren, die zu diesen individuellen Eigenschaften passt, anstatt eine Einheitspolice für alle anzubieten.

76. Vorhersageanalyse und Szenariomodellierung

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

> Produktionsanwendungen

77. Vorausschauende Wartung

Durch den Einsatz von Deep-Learning-Algorithmen können Hersteller Geräteausfälle vorhersagen und ihre Ausrüstung proaktiv warten. Diese Modelle können mit Daten von den Maschinen selbst trainiert werden, wie Temperatur, Vibration, Geräusche usw.

Wenn diese Modelle dieses Datenmanagement lernen, können sie Vorhersagen über mögliche Ausfälle generieren und so vorbeugende Wartung ermöglichen und Ausfallzeiten reduzieren.

Praxisbeispiel: BlueScope arbeitete mit Siemens zusammen, um die Predictive Maintenance-Plattform Senseye zu nutzen, um betriebliche Ausfallzeiten in seinen Produktionslinien zu beheben.

Durch IoT-basierte Maschinenüberwachung erkannte BlueScope Geräteausfälle früher, was dazu beitrug, Ressourcenverschwendung zu reduzieren und die Produktionseffizienz zu verbessern.

78. Qualitätskontrolle

KI kann helfen, die Qualitätskontrollprozesse in der Fertigung zu verbessern. Indem sie aus Bildern vergangener Produkte lernt und fehlerhafte identifiziert, können generative KI-Tools ein Modell generieren, um vorherzusagen, ob ein neu hergestelltes Produkt voraussichtlich fehlerhaft ist.

79. Produktionsplanung und Bestandsverwaltung

Generative KI-Modelle können verschiedene Produktionsszenarien simulieren, die Nachfrage vorhersagen und helfen, die Lagerbestände zu optimieren. Sie können historische Kundendaten nutzen, um die Nachfrage zu prognostizieren und so genauere Produktionspläne und optimale Lagerbestände zu ermöglichen.

Entdecken Sie weitere unserer Benchmarks und datengestützten Erkenntnisse in der Google-Suche.

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Geschäftsfunktionsspezifische GenAI-Anwendungen

> Kundendienstanwendungen

80. Personalisierte Kundenantworten

Konversationelle generative KI-Tools können mit Kundendaten wie vergangenen Käufen, Chat-Verläufen 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 nutzen, um relevante Antworten zu geben, die auf die spezifischen Bedürfnisse und Vorlieben des Kunden zugeschnitten sind.

Praxisbeispiel: Während der COVID-19-Pandemie ging Banc Sabadell eine Partnerschaft mit Zendesk ein, um ein KI-gestütztes Chatsystem zu implementieren.

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

81. Mehrsprachiger Kundenservice

Der mehrsprachige Support, der von generativen KI-Tools wie ChatGPT für den Kundenservice angeboten wird, beinhaltet die Nutzung der Large-Language-Model-Fähigkeiten des Systems, um Kunden zu unterstützen, die verschiedene Sprachen sprechen. Konversationelle KI-Tools können in einer Vielzahl von Sprachen trainiert werden und Nachrichten in Echtzeit von einer Sprache in eine andere übersetzen.

Abbildung 15: Ein beispielhaftes mehrsprachiges Kundenantwortbeispiel, generiert von ChatGPT.

82. Schnelle Antworten auf Kundenanfragen und -beschwerden

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

Wenn ein Kunde eine Nachricht mit einer Beschwerde sendet, kann das Tool die Nachricht analysieren und eine Antwort geben, die die Bedenken des Kunden anspricht und mögliche Lösungen anbietet.

Praxisbeispiel: Die GenAI von ServiceNow hat die Mitarbeiter-Self-Service um 14% und den Kunden-Self-Service um 10% gesteigert, indem es Benutzern ermöglicht, mit seiner Self-Service-Funktion intuitiv Antworten selbst zu finden. Diese Verlagerung reduziert die Belastung der Helpdesks, ermöglicht es den Agenten, sich stärker auf anspruchsvolle Aufgaben zu konzentrieren, und bietet Benutzern zeitnahe Lösungen.

Das ServiceNow DT-Team hat durch diese Methode jährlich $5,5 Millionen eingespart, mit einer ITSM-Problemumleitungsrate von 54% und einer Fast-20%-Fallvermeidungsrate beim Now Support. Dieser Ansatz gewährleistet schnelle Lösungen und erhöht die Zufriedenheit, da 56% der Kunden positive Erfahrungen mit KI-zusammengefassten Lösungen berichten.³³

83. Erstellung 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 stellt eine E-Mail-Vorlage für ein bestimmtes Kundenproblem bereit.

84. Beantwortung von 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 Bedenken des Kunden anspricht und mögliche Lösungen oder Unterstützung anbietet.

85. Beantwortung von FAQs

Zum Beispiel kann ChatGPT auf der FAQ-Seite oder der Wissensdatenbank eines Unternehmens trainiert werden, um häufige Kundenfragen zu erkennen und zu beantworten.

> Finanzanwendungen

86. Personalisierte Finanz- und Anlageberatung

KI-Systeme können Finanzberatung, Risikoprofile und Anlagestrategien mithilfe generativer Modelle anpassen, die finanzielle Ergebnisse personalisiert auf die Ziele und die Risikotoleranz eines Benutzers simulieren.

87. AP-Automation/Rechnungsverarbeitung

Generative KI-Lösungen gehen über das Extrahieren von Schlüssel-Wert-Paaren aus Dokumenten hinaus und ermöglichen es Benutzern, Dokumente flexibel abzufragen, wodurch die Automatisierung für komplexere Dokumente erschlossen wird.

Abbildung 17: Rechnungsverarbeitung mit generativer KI.³⁴

Praxisbeispiel: BBVA, die zweitgrößte Bank Spaniens, arbeitete mit OpenAI zusammen, um 3.000 ChatGPT Enterprise-Lizenzen zu erwerben. ChatGPT Enterprise, eine geschäftsorientierte Version von ChatGPT, ermöglicht es Mitarbeitern, maßgeschneiderte "GPTs" zu erstellen, die auf bestimmte Aufgaben oder Arbeitsabläufe zugeschnitten sind.

BBVA-Mitarbeiter aus verschiedenen Abteilungen, darunter Recht, Risiko, Marketing, Personal und Finanzen, haben über 2.900 GPTs entwickelt. Diese Tools erfüllen verschiedene Funktionen, von der Interpretation risikobezogener Fachbegriffe wie "Write-off" bis hin zur Erstellung von Antworten auf Anfragen von Privatkundenkunden.

BBVA berichtete, dass Early Adopters eine Produktivitätssteigerung erfahren haben, wobei 80% der Nutzer angaben, dass die Tools ihnen mehr als zwei Stunden pro Woche sparen. Die Bedenken hinsichtlich messbarer Auswirkungen auf das Ergebnis und der Herausforderungen bei der Skalierung der Technologie bestehen jedoch weiterhin. Das Unternehmen hob die Schwierigkeiten bei der Integration von ChatGPT Enterprise in komplexe interne Systeme und Datenbanken hervor.

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

Weitere Informationen finden Sie unter KI-Anwendungen in der Kreditorenbuchhaltung.

> Marketinganwendungen

88. Content-Erstellung für Marketing

Generative KI-Tools ermöglichen es Unternehmen, personalisierte Inhalte wie Produktbeschreibungen, Social-Media-Posts, Videoanzeigen und E-Mail-Kampagnen zu erstellen.

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

Zum Beispiel können KI-Tools Überschriften generieren, Artikel strukturieren und Handlungsaufforderungen vorschlagen, während Vermarkter die Botschaft verfeinern und die Markenkonsistenz sicherstellen. Diese Zusammenarbeit erhöht die Effizienz, ohne den kreativen Touch zu verlieren, der das Publikum anspricht.

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

Abbildung 18: KI-generierte Inhalte zur Werbung für ein neues Elektroautomodell mit ChatGPT.

Praxisbeispiel: Site Smart Marketing³⁶ , eine Agentur für digitales Marketing und Webentwicklung, stand vor der Herausforderung, ihre Content-Produktion zu skalieren und gleichzeitig die Qualität und die Einhaltung der Markenrichtlinien zu wahren. Durch die Zusammenarbeit mit Narrato erreichten sie:

• Verbesserte Effizienz: Durch die Integration der KI-gesteuerten Content-Erstellungstools von Narrato reduzierte Site Smart seine Content-Produktionszeit um das Achtfache. Funktionen wie benutzerdefinierte KI-Vorlagen und Markenstimmeinstellungen ermöglichten die Generierung markenkonformer Inhalte von Anfang an.
• Kostensenkung: Die Integration mit Narrato führte zu einer 80%igen Senkung der Content-Produktionskosten. Diese Effizienz ermöglichte es Site Smart, Ressourcen effektiver umzuverteilen und sich auf Bereiche zu konzentrieren, die einen größeren Mehrwert für seine Kunden schaffen.
• Verbesserte Qualitätskontrolle: Die Plattform von Narrato bot einen zentralisierten Arbeitsbereich mit verbesserter Zusammenarbeit und reduzierten Fehlern. Die Integration von KI stellte die Konsistenz der Inhalte und die Übereinstimmung mit dem Markenton sicher und minimierte gleichzeitig den Bedarf an umfangreichen Überarbeitungen.

89. Personalisiertes Kundenerlebnis

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

90. Zielgruppenforschung

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

• Suchanfragen
• Social-Media-Interaktionen
• Vergangene Käufe, um Muster und Trends im Kundenverhalten zu identifizieren.

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

91. Schreiben von Produktbeschreibungen

Produktbeschreibungen spielen eine entscheidende Rolle im Marketing, da sie potenziellen Kunden detaillierte Informationen über die Eigenschaften, 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. Erstellung von Kundenumfragen

Vermarkter können Umfragen als wertvolles Instrument nutzen, um Kundenfeedback und Erkenntnisse zur Verbesserung von Produkten, Dienstleistungen und Werbemaßnahmen zu sammeln. Hier sind einige Möglichkeiten, wie generative KI bei der Erstellung von Kundenumfragen helfen kann:

• Fragengenerierung
• Organisation der Umfragestruktur
• Mehrsprachigkeit von Umfragen durch ihre Übersetzungsfähigkeit
• Umfrageanalyse

93. Generierung von Videoanzeigen oder Produktdemos

Anwendungen der Videogenerierung in GenAI umfassen:

• Videoanzeigen: Mit generativer KI können Unternehmen hochwertige Videoanzeigen erstellen, die auf verschiedenen Plattformen, einschließlich Social Media und Videoplattformen, eingesetzt werden können. Dies kann helfen, die Markenbekanntheit zu steigern und Konversionen zu fördern.
• Produktdemos: Die Videogenerierung kann auch genutzt werden, um Produktdemovideos zu erstellen. Durch den Einsatz generativer KI zur Erstellung dieser Videos können Unternehmen ihre Produkte auf visuell ansprechende Weise präsentieren, was zur Steigerung von Engagement und Umsatz beitragen kann.

Praxisbeispiel: SimCorp, ein globaler Anbieter integrierter Investment-Management-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 Videokreationsplattform von Synthesia steigerte SimCorp seine Videoproduktion um das Fünffache.
• Zeitersparnis: Die Zusammenarbeit ermöglichte die Erstellung von zwei 3-4-minütigen Videos an einem einzigen Tag, wodurch die zuvor benötigte Zeit reduziert wurde.
• Konsistentes Branding: Die Plattform von Synthesia stellte sicher, dass alle Videos ein konsistentes, hochwertiges Markenerlebnis boten, das den Richtlinien von SimCorp entspricht.

94. E-Mail-Marketing-Kampagnen

Der Einsatz von generativer KI für E-Mail-Marketing unterstützt Marketingprozesse durch die Optimierung der Automatisierung und die Steigerung von Personalisierung und Kreativität mit ansprechender Inhaltsgenerierung.

Generative KI-Tools können genutzt werden, um personalisierte zu erstellen:

• E-Mail-Texte
• Betreffzeilen
• Bilder innerhalb des E-Mail-Textes
• Handlungsaufforderungen (CTAs).

KI-E-Mail-Marketing-Tools können Unternehmen auch in die Lage versetzen:

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

SEO-Anwendungen

95. Generierung von Themenideen für die Content-Erstellung

Generative Tools wie ChatGPT können zur Generierung von Themenideen für das Schreiben von SEO-Inhalten genutzt werden, indem sie ihre Sprachverarbeitungsfähigkeiten einsetzen, um:

• Relevante Schlüsselwörter und Phrasen zu produzieren
• Die Inhalte der Wettbewerber zu analysieren, um Lücken in der Abdeckung zu identifizieren
• Themen basierend auf aktuellen Trends und Suchanfragen der Nutzer vorzuschlagen

96. Durchführung von Keyword-Recherche

Die Einbeziehung verwandter Schlüsselwörter in Inhalte ist entscheidend für eine erfolgreiche SEO-Strategie, da sie hilft, die Begriffe und Phrasen zu bestimmen, die potenzielle Kunden bei der Suche nach Produkten oder Dienstleistungen im Zusammenhang mit dem Angebot der Website verwenden.

Generative Tools wie ChatGPT können Funktionen in der Keyword-Suchoptimierung übernehmen, wie z. B.:

• Generierung von Schlüsselwörtern: Es kann eine Liste relevanter Schlüsselwörter für ein Thema oder einen Themenbereich generieren, indem es den Kontext und die in den bereitgestellten Informationen verwendete Sprache analysiert.
• Identifizierung von Keyword-Trends: Es kann Suchdaten analysieren, um aktuelle Keyword-Trends zu erkennen und Begriffe vorzuschlagen, die in naher Zukunft voraussichtlich populär sein werden.

Abbildung 19: Generierung von Keyword-Ideen für B2B-Marketinginhalte mit ChatGPT.

97. Die richtigen Titel finden

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

• Aussagekräftig sind und das Thema des Inhalts klar vermitteln
• Relevante Schlüsselwörter enthalten, die mit dem Thema in Verbindung stehen
• Prägnant und auf den Punkt gebracht sind, typischerweise innerhalb der 60-70-Zeichen-Grenze für eine optimale Anzeige in Suchmaschinenergebnisseiten liegen.
• Aufmerksamkeitsstark sind und wahrscheinlich Klicks anziehen, was zur Verbesserung der Klickrate (CTR) und letztendlich der SEO beitragen kann

98. Gruppierung der Suchintention

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

Tools wie ChatGPT können bei der Gruppierung der Suchintention helfen, indem sie Suchanfragen analysieren und sie anhand des beabsichtigten Ziels oder Zwecks des Nutzers kategorisieren, dank Natural Language Processing (NLP)-Methoden. Dies ermöglicht es Unternehmen und Vermarktern, den Zweck bestimmter Suchanfragen zu verstehen und ihre Inhalte und Strategien zu verfeinern, um die Bedürfnisse ihrer Zielgruppe effektiver zu erfüllen.

Praxisbeispiel: Der KI Search Grader von HubSpot³⁷ wurde entwickelt, um die Sichtbarkeit und Stimmung einer Marke in KI-gestützten Suchmaschinen wie ChatGPT und Perplexity zu bewerten. Durch die Analyse, wie diese Modelle die Marke referenzieren, bietet er Einblicke in die aktuelle Leistung und identifiziert Verbesserungspotenziale. Zu den wichtigsten Funktionen gehören:

• Markenstimmungsanalyse: Bewertet den Ton und Kontext, in dem KI-Modelle die Marke diskutieren, und bietet einen Stimmungswert zur Messung der öffentlichen Wahrnehmung.
• Share of Voice-Bewertung: Misst die Präsenz der Marke im Vergleich zu Wettbewerbern in KI-generierten Suchergebnissen, um den Nutzern zu helfen, ihre Marktstellung zu verstehen.
• Berichterstattung: Liefert eine detaillierte Analyse, die die Stärken und Schwächen der Marke in der KI-Suchlandschaft hervorhebt.

99. Erstellung von Inhaltsstrukturen

Tools wie ChatGPT können bei der Erstellung einer Inhaltsstruktur helfen, indem sie Gliederungen und Organisationsvorschläge für ein bestimmtes Thema generieren. Dies kann für die SEO-Maximierung nützlich sein, da gut strukturierte und organisierte Inhalte eine bessere Benutzererfahrung bieten und Suchmaschinen helfen, den Kontext und die Relevanz des Inhalts zu verstehen.

Abbildung 20: ChatGPT erstellt die Struktur eines Inhalts.

100. Generierung von Meta-Beschreibungen

Eine Meta-Beschreibung ist ein HTML-Attribut, das eine kurze Zusammenfassung des Inhalts einer Webseite liefert. 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 der 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. Erstellung 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 enthält Informationen zu jeder Seite, wie z. B. ihre URL, das Datum der letzten Änderung und ihre Priorität im Verhältnis zu anderen Seiten der Website.

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

> Personalanwendungen

102. Generierung von Stellenbeschreibungen

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

Praxisbeispiel: Zur Verarbeitung und zum Abruf relevanter Lebensläufe basierend auf natürlichsprachlichen Stellenbeschreibungen entwickelte DataToBiz einen KI-gestützten Lebenslauffilter. Mithilfe semantischer Suche und Large Language Models (LLMs) ermöglichte die Lebenslauffilterung die Interpretation und den Abgleich von Stellenbeschreibungen mit Lebensläufen. Das System verbesserte Benutzeranfragen, indizierte Lebensläufe und lieferte kontextuell genaue Ergebnisse.

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

103. Erstellung von Interviewfragen

Personalabteilungen müssen oft eine Reihe von Fragen entwickeln, die sie Bewerbern während des Vorstellungsgesprächs stellen können, was zeitaufwändig sein kann. KI kann Interviewfragen generieren, die für die Stelle relevant sind und die Qualifikationen, Fähigkeiten und Erfahrungen des Kandidaten bewerten.

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

104. Generierung von Onboarding-Materialien

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

105. Mitarbeiterunterstützung mit KI-Chatbots

Der Einsatz von KI-Tools kann die Mitarbeiterzufriedenheit verbessern, indem der Zugang zu Informationen vereinfacht und routinemäßige HR-Prozesse automatisiert werden. Diese Systeme unterstützen HR-Agenten bei der effizienten Bewältigung von Aufgaben wie:

• Beantwortung häufig gestellter Fragen,
• Bearbeitung von Urlaubsanträgen,
• Verwaltung der Gehaltsabrechnung und
• Verwaltung von Leistungen wie Gesundheitsversorgung, Altersvorsorge und Karriereentwicklungsmöglichkeiten.

Praxisbeispiel: 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 optimierten den Bewerbungsprozess, reduzierten die Bewerbungszeit um das 10-fache und erhöhten die Konversionsraten deutlich. Durch die Automatisierung von Schlüsselaufgaben und die Bereitstellung wertvoller Erkenntnisse verbesserten diese KI-Tools die Entscheidungsfindung und die Integration in das Einstellungsökosystem.

Praxisbeispiel: IBM-HR-Agenten nutzen eine umfassende Bibliothek vorgefertigter Konversations-KI-Automatisierungen, die als "Skill-Flows" bezeichnet werden. Diese Automatisierungen helfen bei der Bewältigung komplexer HR-Aufgaben und stellen gleichzeitig die Einhaltung von Vorschriften und Unternehmensrichtlinien sicher. Sie bieten Mitarbeitern auch eine Self-Service-Chat-Erfahrung, die auf natürlicher Sprache basiert.⁴⁰

106. Steigerung der Arbeitsplatzproduktivität

Große Unternehmen stehen vor der anhaltenden Herausforderung, die Zeit von Wissensarbeitern zu optimieren, da ein erheblicher Teil des Aufwands für Routineaufgaben wie E-Mail- und Besprechungsvorbereitung aufgewendet wird und nicht für Kernaufgaben.

Ein sechsmonatiges Feldexperiment mit Microsoft 365 Copilot zeigte, dass generative KI die für E-Mails aufgewendete Zeit um 25% reduzieren, die Dokumentenerstellung beschleunigen und die Fokuszeit erhöhen kann, ohne die Team-Workflows oder Besprechungsstrukturen zu stören.

Die deutlichsten Verbesserungen traten bei Aufgaben auf, die die Mitarbeiter unabhängig anpassen konnten, was frühe Produktivitätsgewinne hervorhebt, aber auch die Notwendigkeit umfassenderer organisatorischer Veränderungen unterstreicht, um eine vollständige KI-gesteuerte Transformation zu realisieren.⁴¹

> Lieferketten- und Beschaffungsanwendungen

107. Nachfrageprognose und Lieferkettenmanagement

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

Entdecken Sie, wie generative KI Lieferkettenabläufe durch Nachfrageprognosen und Prozessoptimierung transformiert.

Praxisbeispiel: Ein führendes Apothekendienstleistungsunternehmen, das in Nord- und Südamerika, Europa und im asiatisch-pazifischen Raum tätig ist, stand vor wiederkehrenden Herausforderungen, die Kundennachfrage mit den Lieferantenlieferungen in Einklang zu bringen. Seine interne Prognose stützte sich auf statistische Modelle, die saisonale Nachfrageänderungen oder Produkteinführungen nicht berücksichtigten. Diese eingeschränkte Transparenz führte zu Fehlbeständen an 25 Standorten und beeinträchtigte die gesamte Lieferkettenleistung.

Innerhalb von drei Monaten nach Einführung von Kinaxis Maestro, wechselte das Planungsteam von einem einwöchigen Prognosehorizont zu einem Planungshorizont von 18 Monaten. Das System berücksichtigte Produkteinführungen, Änderungen des Versicherungsschutzes und Echtzeit-Angebots- und Nachfragesignale. Zu den wichtigsten Ergebnissen gehörten:

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

108. Bestandsverwaltung mit KI-Chatbots

KI-Chatbots können Beschaffungsprozesse verwalten, indem sie Aufgaben wie die Überwachung von Lagerbeständen, die Nachbestellung von Waren und die Nachverfolgung von Bestellungen in Echtzeit automatisieren. Sie verbessern auch die Entscheidungsfindung durch Nachfrageprognosen, Produktkategorisierung und die Bereitstellung von Echtzeit-Bestandsinformationen. Hier sind die Vorteile des Einsatzes von KI-Chatbots für die Bestandsverwaltung:

• Automatisierte Beschaffung: KI-Chatbots können Artikel automatisch basierend auf Schwellenwerten nachbestellen.
• Bestandsverfolgung: Bereitstellung von Echtzeit-Updates zu Lagerbeständen und Bestellstatus.
• Kundensupport: Bearbeitung von Anfragen zur Produktverfügbarkeit und zu Bestelldetails.
• Verbesserte Kategorisierung: Nutzung von Machine Learning zur besseren Klassifizierung und Vorschlag von Produkten.

109. Transport und Routenplanung

Generative KI kann den Transport und die Routenplanung im Lieferkettenmanagement erheblich verbessern. Durch die Verarbeitung großer Datenmengen aus mehreren Quellen kann sie optimierte Transportpläne erstellen, die Zeit sparen und die Logistikeffizienz steigern.

Zu den wichtigsten Vorteilen gehören:

• Kostengünstige Routenplanung und pünktliche Lieferungen.
• Intelligentere Fahrzeug- und Flottenverwaltung mit besserer Ressourcennutzung und reduziertem Verschleiß.
• Adaptive Routenführung, die auf Störungen und Verzögerungen reagiert.

Praxisbeispiele:

Das ORION-System von UPS hat jährlich über 10 Millionen Gallonen Kraftstoff eingespart und gleichzeitig die pünktliche Lieferleistung verbessert.⁴³

DHL verzeichnete eine 15%ige Steigerung der pünktlichen Lieferungen und eine 20%ige Reduzierung der Sendungsverzögerungen mit seiner KI-gestützten MySupplyChain-Plattform.⁴⁴

> Rechtsanwendungen

110. Vertragsgenerierung

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

Praxisbeispiel: Orangetheory arbeitete mit Ironclad zusammen, um seine Vertragsmanagementprozesse zu automatisieren und KI-Assistenz zur Verwaltung von über 1.000 Vertragsvorlagen in seinem Franchise-Netzwerk zu nutzen.

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

111. Vertragskonformität

Unternehmen haben Tausende von Verträgen mit verschiedenen ausgehandelten 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 Rechtsberatung zu leisten, indem sie Benutzeranfragen interpretieren und klare, genaue Antworten geben. Diese chatbots können bei häufigen Rechtsfragen wie Mieterrechten oder Vertragsgrundlagen helfen und Benutzer durch geführte Prompts bei der Erstellung einfacher Rechtsdokumente unterstützen.

Sie können Benutzer auch an die richtigen Ressourcen verweisen, wie z. B. Rechtshilfedienste oder Regierungsportale, je nachdem, um welches Problem es sich handelt. Durch die Automatisierung der frühzeitigen rechtlichen Unterstützung machen KI-gestützte chatbots Rechtshilfe zugänglicher, insbesondere für Personen, die aufgrund von Kosten- oder Zugänglichkeitsbarrieren eingeschränkt sein könnten.

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

Praxisbeispiel: Credo KI bietet Funktionen wie das KI-Register für Systemtransparenz, Governance Workspaces für Compliance-Management, Policy Intelligence für standardisierte Aufsicht und Guardrails, um den verantwortungsvollen Einsatz generativer KI zu gewährleisten.

Die Plattform ist in öffentlichen Cloud-, privaten Cloud- und selbst gehosteten Konfigurationen verfügbar und ermöglicht es Organisationen, Transparenz, regulatorische Konformität und Rechenschaftspflicht über den gesamten KI-Lebenszyklus hinweg aufrechtzuerhalten.⁴⁵

> Vertriebsanwendungen

114. Vertriebsvideogenerierung

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

Praxisbeispiel: Xerox kooperierte mit der KI-Avatar-Videoplattform von Synthesia, 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 basierend auf deren Leistungsdaten und Lernstil anzubieten. Dies kann Vertriebsteams helfen, ihre Fähigkeiten und Leistungen zu verbessern und die Vertriebsproduktivität zu steigern.

116. Vertriebsprognose und Pipeline-Optimierung

Generative KI kann historische Verkaufsdaten analysieren und Prognosen für zukünftige Verkäufe erstellen. 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 Konversionswahrscheinlichkeit zu qualifizieren. Außerdem kann sie maßgeschneiderte Verkaufstaktiken und Kampagnen zur Lead-Generierung entwickeln.

> Prüfungsanwendungen

118. Automatisierung der Prüfungsberichterstattung

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

Abbildung 22: Generierung von Prüfungsberichten mit OpenAIs ChatGPT.

Praxisbeispiel: KPMG arbeitete mit MindBridge zusammen, um KI für die Analyse von Finanzdaten und die Automatisierung von Prüfungsprozessen zu nutzen.

Diese Partnerschaft erhöhte die Genauigkeit und Effizienz von Prüfungen, indem KI zur Erkennung von Anomalien und zur Kennzeichnung riskanter Transaktionen eingesetzt wurde. Sie ermöglichte KPMG, ihren Kunden zuverlässigere Finanzeinblicke zu bieten.

119. Datenanalyse von Dokumenten

Prüfungsprozesse analysieren regelmäßig umfangreiche Finanz- und Betriebsdatensätze.

ChatGPT kann einige dieser Datenanalyseaufgaben automatisieren, wie z. B. in:

• Durchführung von Berechnungen
• Aggregationen
• Datensatzvergleiche

120. Echtzeit-Risikoüberwachung

Generative KI-Tools können auch bei der Echtzeit-Risikoüberwachung hilfreich sein. Prüfer interagieren mit dem Modell, um die Betriebsabläufe, Kontrollmaßnahmen und den Geschäftskontext der Organisation zu erkunden.

ChatGPT kann Prüfer beispielsweise bei der Bewertung von Risikostufen, der Identifizierung von Schwerpunktbereichen für weitere Untersuchungen und der Gewinnung von Einblicken in potenzielle Gefahren unterstützen.

121. Mustererkennung und Anomalieerkennung

Generative KI kann Prüfern helfen, Prüfungsanomalien für die weitere Untersuchung zu erkennen und zu kennzeichnen. Bei korrekter Einbindung menschlicher Bewertung können generative KI-Tools nützlich sein, um potenziellen Betrug zu identifizieren und interne Prüfungsfunktionen zu verbessern.

Prüfer können die Natural-Language-Processing-Fähigkeiten generativer KI-Modelle nutzen, um potenzielle Risiken aufzudecken, die manuell nur schwer zu identifizieren wären, indem sie das Modell mit relevanten Daten füttern und es auffordern, nach ungewöhnlichen oder unerwarteten Mustern zu suchen.

122. Ausbildung von Prüfern

In der Prüfung kann ChatGPT Prüfer ausbilden, indem es ihnen Fachwissen, Erklärungen und Beispiele bietet, die für ihre Aufgaben relevant sind. Es kann Bildungsmaterialien anbieten wie:

• Konzeptionelles Wissen
• Fallstudien

> Forschungs- und Entwicklungsanwendungen (F&E)

123. Teamzusammenarbeit für F&E-Teams

Generative KI kann als kollaborativer Teamkollege bei hochrangigen Entscheidungsfindungen und Problemlösungen fungieren. Durch das Anbieten von Vorschlägen, die Bewertung von Trade-offs und die Synthese von Wissen über Domänen hinweg können KI-Tools die interdisziplinäre Teamarbeit verbessern.

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

• Leistungssteigerung: Einzelpersonen, die von KI unterstützt wurden, erbrachten eine Leistung, die mit traditionellen Zweierteams ohne KI vergleichbar war, was darauf hindeutet, dass KI die Vorteile menschlicher Zusammenarbeit replizieren kann. Teams, die KI nutzten, zeigten die höchsten Leistungsniveaus, insbesondere bei der Produktion qualitativ hochwertiger Lösungen.​
• Expertise-Integration: KI-Unterstützung ermöglichte es sowohl kaufmännischen als auch F&E-Fachleuten, ausgewogene Lösungen zu entwickeln, die technische und marktbezogene Perspektiven integrierten und so traditionelle Expertisesilos effektiv überbrückten.​
• Effizienzgewinne: Teilnehmer, die KI nutzten, erledigten Aufgaben 12-16% schneller als diejenigen ohne KI und generierten gleichzeitig detailliertere und umfangreichere Lösungen.​
• Emotionale Auswirkungen: KI-Nutzer berichteten von gesteigerten positiven Emotionen wie Aufregung und Enthusiasmus und verringerten negativen Gefühlen wie Angst und Frustration im Vergleich zu ihren Gegenstücken, die keine KI einsetzten.​

124. Generative KI in der KI-Forschung

Da die Nachfrage nach generativen Fähigkeiten steigt, erforschen Forscher neue Architekturinnovationen und Trainingsmethoden, um Effizienz, Skalierbarkeit und Leistung zu verbessern.

Dies umfasst die Bewältigung von Herausforderungen wie Rechenkosten, Speicherbeschränkungen und die Fähigkeit, längere Kontextfenster zu verarbeiten, während gleichzeitig qualitativ hochwertige Ausgaben aufrechterhalten werden.

Praxisbeispiel:

Jüngsten Forschungen zufolge wurde eine neue neuronale Architektur namens Retentive Network (ReN) als Alternative zu Transformern für Large Language Models vorgeschlagen.

ReN führt einen Retention-Mechanismus ein, der die traditionelle Aufmerksamkeit ersetzt und lineare Zeit- und Speicherkomplexität für eine 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 Zerlegung bekannt ist.

Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass ReN die Transformer-Leistung in wichtigen benchmarks erreicht oder übertrifft, während es schnellere inference und einen geringeren Ressourcenverbrauch ermöglicht.⁴⁷

> Produktivitäts- und Automatisierungsanwendungen

125. KI-Workflow-Agenten

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

Anwendungen umfassen:

• Dokumentengeneratoren und Zusammenfassungsassistenten
• Präsentationsersteller
• Assistenten für Webbrowser
• Automatisierte Meeting-Nachbereitungen
• Workflow-Orchestrierung zwischen Unternehmenstools

Zum Beispiel benchmarketen wir KI-gestützte Excel-Tools, um ihre Genauigkeit, Funktionen und Preise zu bewerten. Hier sind einige der Ergebnisse:

• Claude Max: Bietet die höchste Präzision und die benutzerfreundlichste Erfahrung.
• R2 Copilot: Leistet gute Arbeit bei grundlegenden Aufgaben, hat aber Schwierigkeiten bei komplexeren Berechnungen.
• Quadratic: Zeichnet sich durch leistungsstarke Visualisierungsfunktionen und Programmierfähigkeiten in Python und PHP aus.
• Tryshortcut: Bietet gründliche Erklärungen und Analysefunktionen und ist daher ideal für die Finanzmodellierung geeignet.
• GPTExcel: Hervorragend geeignet für die Unterstützung mehrerer Sprachen und damit geeignet für internationale Teams.

Zusammenfassung generativer KI-Anwendungen mit Anwendungsfällen und Beispielen

*Eine Branche, eine 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 KI-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