Top 125 Generative KI-Anwendungen

Basierend auf unserer Analyse von über 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 KI-Anwendungen bei Anfragen, bei denen es eine einzige richtige Antwort gibt (z. B. Vorhersage oder Klassifikation), besuchen Sie KI-Anwendungen.

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

Allgemeine genAI-Anwendungen

> Videoanwendungen

1. Videogenerierung

KI-gestützte Videoproduktionstools, darunter KI-Videogeneratoren, Plattformen zur Inhaltserstellung 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 verwalten und ermöglichen dynamische, abstrakte visuelle Darstellungen in Minuten.

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

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

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

Praxisbeispiel: Netflix setzte generative KI erstmals in einer TV-Serie ein und fügte der argentinischen Sci-Fi-Serie „El Eternauta“ KI-generiertes Filmmaterial hinzu. Co-CEO Ted Sarandos erklärte, dass KI den VFX-Teams half, komplexe Szenen, wie ein einstürzendes Gebäude, schneller und kostengünstiger als mit traditionellen Methoden zu erstellen, was die Produktion finanziell möglich machte.

Obwohl der Schritt Bedenken hinsichtlich des Arbeitsplatzverlusts in der Unterhaltungsbranche aufgeworfen hat, sagte Sarandos, dass KI menschliche Kreative unterstützen und nicht ersetzen soll.¹

Besuchen Sie KI-Arbeitsplatzverlust, um mehr über aktuelle Prognosen 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 basierend auf diesem Wissen (siehe Abbildung unten)
• Unterscheidet zwischen wahrscheinlichen und unwahrscheinlichen Sequenzen

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

Praxisbeispiel: Lucid Dream Network verbesserte seine Videoproduktion durch den Einsatz von Pictorys Script-to-Video-Tool, das vorgefertigte Vorlagen und eine reibungslose Integration von Musik und visuellen Elementen bot.

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

3. KI-Videobearbeitung und -Animation

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

Anwendungen umfassen:

• Automatisierte Schulungsvideos für Unternehmen
• Zusammenfassung von Social-Media-Videos
• Stiltransfer für animiertes Geschichtenerzählen

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 basierend auf einer angegebenen Umgebung, einem Motiv, Stil oder Ort generieren. Daher ist es möglich, das benötigte visuelle Material schnell zu erstellen.

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

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

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

Durch die Nutzung der OpenAI-Modelle GPT-4 und DALL-E zur kreativen Generierung ermöglichte dieses Projekt den Benutzern, individuelle 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 erstellen. Aufgrund ihrer unterstützenden Rolle bei der Diagnosestellung ist diese Anwendung für den Gesundheitssektor nützlich.

Abbildung 2: Generierung synthetischer Raumzuweisungs-Wahrscheinlichkeitslayouts basierend auf trainierten Conditional-GANs.⁶

6. Bild-zu-Bild-Konvertierung

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

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

7. Bildauflösungserhöhung (Super-Resolution)

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

Die GAN-basierte Methode ermöglicht es, eine hochauflösende Version eines Bildes durch Super-Resolution GANs zu erstellen. Diese Methode ist nützlich, um hochwertige Versionen von Archivmaterial und/oder medizinischen Materialien zu produzieren, deren Speicherung im hochauflösenden Format unwirtschaftlich ist. Ein weiterer Anwendungsfall sind Überwachungszwecke.

8. KI-Design-Co-Pilots

Kreative generative KI-Designtools können Layout, Farbabstimmung und Vorlagenerstellung automatisieren und gleichzeitig die Markenkonsistenz wahren.

Anwendungen umfassen:

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

Praxisbeispiel: Figma KI generiert automatisch-Layouts und Typografie-Kombinationen basierend auf Text-Prompts und verkürzt so die Designzeit für Marketingteams.⁷

9. 3D-Formgenerierung

In diesem Bereich wird an der Erstellung hochwertiger 3D-Versionen von Objekten geforscht. Mit GAN-basierter Formgenerierung können bessere Formen hinsichtlich ihrer Ähnlichkeit mit der Quelle erzielt werden. Darüber hinaus können detaillierte Formen generiert und manipuliert werden, um die gewünschte Form zu erstellen.

Anwendungen umfassen:

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

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

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

> Audioanwendungen

10. Text-to-Speech-Generator

GANs ermöglichen die Produktion realistischer Sprachaufnahmen. Um realistische Ergebnisse zu erzielen, dienen die Diskriminatoren als Trainer, der die Stimme akzentuiert, tönt und/oder moduliert.

Die TTS-Generierung hat zahlreiche geschäftliche Anwendungen wie Bildung, Marketing, Podcasting und Werbung. Zum Beispiel kann ein Pädagoge seine Vorlesungsnotizen in Audiomaterial umwandeln, um sie attraktiver zu gestalten, und dieselbe Methode kann auch hilfreich sein, um Bildungsmaterialien 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 von Büchern in Hörbücher umgewandelt.¹⁰

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

Praxisbeispiel: Twilio verbesserte seine Sprachsynthese-Fähigkeiten 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 Audioanwendung der generativen KI beinhaltet die Generierung von Stimmen aus vorhandenen Audioquellen. Mit STS-Konvertierung können Sprachaufnahmen einfach und schnell erstellt werden, was für Branchen wie Gaming und Film vorteilhaft ist.

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

12. Musikgenerierung

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

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

> Textbasierte Anwendungen

13. Ideengenerierung

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

Es ist überraschend, die Hilfe einer Maschine zu erhalten, um als Mensch kreativer zu werden. Dies ist möglich, weil die Fähigkeiten der generativen KI ganz anders sind (z. B. flexibler, weniger zuverlässig) als das, was wir normalerweise über die Fähigkeiten von Maschinen denken.¹²

14. Textgenerierung

Forscher griffen auf GANs zurück, um Alternativen zu den Mängeln der modernsten ML-Algorithmen anzubieten. GANs werden auch für die Textgenerierung trainiert, zusätzlich zu ihrer anfänglichen 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 die Verwendung von KI-E-Mail-Assistenten zur Generierung 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 und ermöglichen so schnelle, effiziente Antworten auf Routine-Nachrichten.

Eine Studie aus dem Jahr 2025 untersuchte beispielsweise, ob Menschen zwischen Therapieantworten, die von erfahrenen Therapeuten verfasst 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 die Antworten von ChatGPT wurden hinsichtlich der therapeutischen Qualität höher bewertet. Die linguistische Analyse legt nahe, dass die überlegene Kontextualisierung der KI zu ihrer Wirksamkeit beitragen kann.

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

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

Im Gegensatz zu früheren Methoden, die von den Benutzern verlangten, sich Bewegungen vorzustellen oder sich auf externe Reize zu konzentrieren, interpretiert Brain2Qwerty natürliche Tippbewegungen und macht die Dekodierung von Gehirnströmen 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 zeichenbasiertes Sprachmodell, um die Textgenauigkeit zu verfeinern und zu verbessern.

In den 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 der 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 verwendet werden, um personalisierte Inhalte für Einzelpersonen basierend auf ihren persönlichen Vorlieben, Interessen oder Erinnerungen zu generieren. Diese Inhalte könnten in Form von Text, Bildern, Musik oder anderen Medien vorliegen und könnten verwendet werden für:

• Social-Media-Beiträge
• Blogartikel
• Produktempfehlungen

Die persönliche Inhaltserstellung mit generativer KI hat das Potenzial, hochgradig individuelle und relevante Inhalte bereitzustellen.

16. Sentimentanalyse/Textklassifikation

Sentimentanalyse, auch bekannt als Opinion Mining, verwendet Natural Language Processing und Text Mining, um den emotionalen Kontext von schriftlichen Materialien zu entschlüsseln.

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

Sie kann auch verwendet werden, um Text zu generieren, der speziell darauf ausgelegt ist, ein bestimmtes Sentiment zu vermitteln. Zum Beispiel könnte ein generatives KI-System verwendet werden, um Social-Media-Beiträge zu erstellen, die absichtlich positiv oder negativ sind, mit dem Ziel, die öffentliche Meinung zu beeinflussen oder das Sentiment einer bestimmten Konversation zu prägen.

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

Abbildung 4: Die Auswirkungen der synthetischen Textgenerierung für die Sentimentanalyse mit GAN-basierten Modellen.

17. Intelligente Suche

Intelligente Suche 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 auf exakten Wortübereinstimmungen.

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

Intelligente Suche wird branchenübergreifend eingesetzt. Im eCommerce kann die intelligente Suche 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, das es Benutzern ermöglicht, ihre Präferenzen in natürlicher Sprache direkt in einem Suchfeld zu formulieren.

Zum Beispiel könnte ein Reisender, der einen Wochenendausflug nach Amsterdam plant, nach „Hotels mit einem großartigen Fitnessstudio und Kanalblick vom Zimmer aus“ suchen. Smart Filters analysieren dann die Eingabe, identifizieren die Benutzerabsicht und wenden die relevantesten Filter aus dem Bestand 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, Codeprobleme schneller zu lösen und reduzierte die Fehlerbehebungszeit um 30 %.

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

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

Abbildung 5: Generierung eines HTML-Formulars und JavaScript-Submit-Codes mit ChatGPT von OpenAI.

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

Dieses Tool automatisiert Code-Transformationen und reduziert die Upgrade-Zeit von 50 Entwicklertagen auf wenige Stunden, was eine geschätzte Einsparung von 4.500 Entwicklerjahren an Arbeit bedeutet.

In sechs Monaten modernisierte Amazon über die Hälfte seiner Java-Systeme, verbesserte die Sicherheit und senkte die Infrastrukturkosten, was zu jährlichen Effizienzsteigerungen von $260 Millionen führte. Dies zeigt, wie KI erhebliche Produktivitätsverbesserungen in der Softwarewartung für große Unternehmen bewirken kann.¹⁶

19. Codevervollständigung

Eine der einfachsten Anwendungen der generativen 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. Codeüberprüfung

Generative KI kann auch verwendet werden, um Qualitätsprüfungen des vorhandenen Codes durchzuführen und ihn zu optimieren, indem entweder Verbesserungen vorgeschlagen oder alternative Implementierungen generiert werden, die effizienter oder leichter lesbar sind.

21. Fehlerbehebung

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

22. Code-Refactoring

Generative KI kann verwendet werden, um den Prozess des Refactorings von Code zu automatisieren, wodurch er einfacher zu warten und zu aktualisieren ist.

23. Codestilprüfung

Generative KI kann Code auf Einhaltung von Codestilrichtlinien analysieren und so Konsistenz und Lesbarkeit in einer Codebasis gewährleisten.

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: Teams von Anthropic setzen Claude Code in einer Vielzahl von Funktionen ein, darunter Engineering, Produktdesign, Marketing, Recht und Data Science, um die Effizienz zu steigern, die manuelle Arbeitsbelastung 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 Software-Engineering-Kenntnisse zu benötigen.¹⁷

25. Generierung von Testcode

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

Abbildung 6: NLP zu Testskripten via ChatGPT-4.

26. Testskriptwartung

ChatGPT kann bei der Verwaltung von Testskripten helfen, indem es veralteten oder doppelten Code erkennt, Verbesserungen anbietet und diese 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, Standorte und andere Testdaten erstellen, die bestimmten Mustern oder Anforderungen entsprechen.

28. Testergebnisanalyse

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

> Weitere Anwendungen

29. Conversational KI

Ein weiterer Anwendungsfall der generativen KI besteht darin, Antworten auf Benutzereingaben in Form natürlicher Sprache zu generieren. Dieser Typ wird häufig in Chatbots und virtuellen Assistenten verwendet, die darauf ausgelegt sind, Informationen bereitzustellen, Fragen zu beantworten oder Aufgaben für Benutzer über Konversationsschnittstellen wie Chatfenster oder Sprachassistenten auszuführen.

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

Abbildung 7: Ein Gespräch mit ChatGPT.

Praxisbeispiel: O2, britischer Telekommunikationsdienstleister, und VCCPs KI-Kreativagentur Faith starteten eine innovative Kampagne zur Bekämpfung von Telefonbetrügern mit Daisy, einer lebensechten Conversational KI. Daisy wurde entwickelt, um Betrüger in lange Gespräche zu verwickeln und so die Öffentlichkeit vor Betrug zu schützen.

Inspiriert von einer realen Großmutter und modelliert nach den Stereotypen der Betrüger von älteren Opfern, interagiert Daisy in Echtzeit mit Betrügern, teilt erfundene Geschichten, gefälschte Bankdaten und Hobbys wie Stricken. Indem Daisy Betrüger glauben lässt, sie hätten eine echte Person ins Visier genommen, stört sie deren Operationen und hebt gängige Taktiken hervor, um die Öffentlichkeit über Betrugsprävention aufzuklären.

Daisys Erstellung umfasste fortschrittliche KI-Technologie, darunter ein Large Language Model für ihre Persönlichkeit, ein Diffusionsmodell für fotorealistische visuelle Darstellungen und Sprachmodellierung basierend auf der Großmutter eines VCCP-Mitarbeiters.¹⁸

30. Datensynthese

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

31. Datenvisualisierung

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

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

Abbildung 8: Datenanalyse mit ChatGPT Code Interpreter.

32. Dateikonvertierung

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

33. Lösung mathematischer Probleme

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

Abbildung 9: Lösung mathematischer Probleme mit den ChatGPT-Plugins von OpenAI.¹⁹

34. Multimodale KI-Assistenten

Fortschritte wie OpenAIs GPT-5, Google Gemini 3.6 und Anthropic Claude Opus 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 Videochat mit kontextbezogenem Reasoning
• Visuelle Fragebeantwortung und Diagramminterpretation
• „Sehen, Hören, Antworten“-Kundenservicesysteme

Praxisbeispiel: OpenAIs GPT-5 führt integriertes Reasoning ein und bietet erhebliche Verbesserungen in Genauigkeit, Zuverlässigkeit, Befolgung von Anweisungen und komplexer Problemlösung. Zu seinen Fähigkeiten gehören die Interpretation von Text und Bildern, die Durchführung von Recherchen und Analysen, das Verfassen ausgefeilter Texte, das Generieren und Debuggen von verwendbarem Code sowie das Abschließen mehrstufiger Aufgaben durch verbundene Tools. Es halluziniert auch weniger wahrscheinlich, was es für professionelle und alltägliche Anwendungen zuverlässiger macht.²⁰

Branchenspezifische genAI-Anwendungen

> Gesundheitswesen-Anwendungen

35. Arzneimittelforschung und -entwicklung

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

Praxisbeispiel: LeewayHertz²¹ entwickelt maßgeschneiderte KI-Agenten und Copiloten, um die Arzneimittelentdeckung 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: Prognostiziert das Verhalten von Arzneimitteln und potenzielle Wechselwirkungen, um Sicherheit und Wirksamkeit zu gewährleisten.
• Wirkstoffumwidmung: Findet neue Anwendungen für bestehende Medikamente durch Analyse von Datenbanken und Krankheitspfaden.
• Klinisches Studiendesign: Analysiert Patientendaten für gezielte Studiendesigns und verbessert Effizienz und Erfolgsraten.

Generative KI-Software hilft auch bei der Entwicklung neuartiger Biomoleküle, Proteine und therapeutischer Wirkstoffe durch die Integration biologischen Wissens und strukturierter biomedizinischer Daten (z. B. wissensgraphgestützte generative Modelle für die gezielte Arzneimittelforschung).²²

Anwendungen umfassen:

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

36. Personalisierte Medizin

Eine weitere Anwendung der generativen KI in der personalisierten Medizin besteht darin, Modelle zu erstellen, die als medizinische Chatbots dienen können, um die Symptome der Patienten zu verstehen und Diagnosen mit zunehmender Genauigkeit basierend auf Patientenerklärungen und Testergebnissen zu erstellen.²³ Diese Modelle können dann 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 die Vereinheitlichung und Analyse von Herzgesundheitsdaten.

Die Zusammenarbeit zielt darauf ab, Datensilos aufzubrechen und Machine Learning zu nutzen, um Gesundheitssysteme von reaktiver zu präventiver Versorgung zu transformieren. In Partnerschaft mit dem Health Systems Innovation Lab von Harvard 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 entwickeln, die unterversorgten Gemeinschaften zugutekommen.

Praxisbeispiel: BCG und Zeiss entwickelten eine generative KI-Anwendung, um Gesundheitsfachkräften zu helfen, genaue und zeitnahe Antworten auf Patientenanfragen zu geben.

Dieses KI-Tool generiert Antworten basierend auf vorab genehmigten Materialien und stellt sicher, dass den Patienten genaue Informationen geliefert 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 mehr auf die Patientenversorgung zu konzentrieren, während sie möglicherweise die Nachfrage nach Behandlungen steigert.²⁵

39. KI-Chatbots zur Symptomprüfung

Symptombewertungs-Chatbots sollen Einzelpersonen helfen, ihre Gesundheit zu verstehen und zu verwalten, indem sie Fragen stellen, Empfehlungen geben und die Benutzer bei Bedarf mit Gesundheitsfachkräften verbinden.

Diese Chatbots bieten sofortige medizinische Anleitung 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: Symptomprüfern fehlt möglicherweise die Expertise von medizinischen Fachkräften, was ihre diagnostische Genauigkeit bei schwerwiegenden Erkrankungen unzuverlässig macht. Benutzer sollten sie mit Vorsicht verwenden und nicht als Ersatz für professionelle Beratung.
• Mangel an Empathie: Diese Tools können nicht die emotionale Unterstützung, Beruhigung oder persönliche Anleitung bieten, die Gesundheitsfachkräfte anbieten, was ihre Fähigkeit einschränkt, die emotionalen Bedürfnisse der Patienten zu erfüllen.
• Übermäßiges Vertrauen in Chatbots: Die Abhängigkeit von Chatbots für medizinische Beratung kann zu Angst durch allgemeine oder ungenaue Informationen führen und davon abhalten, bei Bedarf eine angemessene medizinische Versorgung in Anspruch zu nehmen.
• Rechtliche und Datenschutzbedenken: Fehltritte in der Beratung oder im Umgang mit personenbezogenen Daten könnten zu rechtlichen Problemen führen, insbesondere in Regionen mit strengen Datenschutzgesetzen wie HIPAA. Richtiges 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 Arzneimittelforschung helfen und Prozesse wie Abrechnung, Schadensbearbeitung und Vorabgenehmigungen automatisieren.

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

41. Automatisierung regulatorischer Dokumentation

Die Automatisierung regulatorischer Dokumentation bezieht sich auf den Einsatz KI-gestützter Tools zur Erstellung, Überprüfung und Verwaltung compliance-bezogener Dokumente in regulierten Branchen wie dem Gesundheitswesen und der Pharmaindustrie.

Mit dieser Automatisierung können Unternehmen den manuellen Aufwand reduzieren, die Konsistenz mit genehmigten Inhalten sicherstellen und die Erstellung klinischer Studienberichte, regulatorischer Einreichungen und Compliance-Dokumente beschleunigen.

Praxisbeispiel: Novo Nordisk hat Anthropics Claude eingeführt, um bei der Erstellung klinischer Studienberichte zu helfen und den Prozess von Wochen auf Minuten zu verkürzen.

Durch die Reduzierung der Anzahl der Autoren von über 50 auf drei hat das Unternehmen eine 94%ige Reduzierung des Personalbestands und 92 % Kosteneinsparungen erzielt, während die Genauigkeit durch menschliche Überwachung erhalten bleibt.

Sie nutzen Retrieval-Augmented Generation (RAG), um KI-Halluzinationen zu mildern und sicherzustellen, dass zuvor genehmigte Inhalte konsistent wiederverwendet werden. Dieser Ansatz half, die Effizienz in der regulatorischen Dokumentation zu steigern und zeigt, wie die Zusammenarbeit von KI und Menschen schnellere und kostengünstigere Compliance-Prozesse vorantreiben kann.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 und berücksichtigt dabei effektiv Datenschutzanforderungen bei gleichzeitiger Wahrung des klinischen Realismus.

Anwendungsfälle umfassen:

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

> Bildungsanwendungen

43. Personalisierte Lektionen

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 ihrer bisherigen Leistung, ihrem Fähigkeiten und jeglichem Feedback erstellt, das sie möglicherweise zum Lehrplaninhalt gegeben haben. Dies hilft sicherzustellen, dass jeder Schüler, insbesondere solche mit Behinderungen, eine individuelle Erfahrung erhält, die darauf ausgelegt ist, den Erfolg zu maximieren.

44. Kursdesign

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

In Kombination mit verschiedenen Arten von virtueller Realität kann sie auch realistische Simulationen erstellen, die Lernenden weiter in den Prozess einbeziehen.

45. Inhaltserstellung für Kurse

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

Auch kann KI Skripte für Videovorlesungen oder Podcasts generieren und so die Erstellung multimedialer Inhalte für Online-Kurse optimieren (siehe Abbildung unten).

Abbildung 10: 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 es zu einer idealen Lösung für Kinder, die möglicherweise keinen Zugang zu traditioneller Präsenzbildung haben.

Praxisbeispiel: Die Khan Academy nutzt GPT-4 in ihrem KI-Assistenten Khanmigo, der als virtueller Tutor für Schüler und als Unterstützung für Lehrer dient, indem er auf unterschiedliche Bildungsbedürfnisse eingeht.

Khanmigo erleichtert tieferes Lernen, indem es individuelle 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 11: 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 in der Sekundarbildung. Die Intervention umfasste den Einsatz von Microsoft Copilot, betrieben von 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 den Englischkenntnissen, der digitalen Kompetenz und dem Wissen über künstliche Intelligenz erfuhren.

Der Ansatz kombinierte KI-gestützte Nachhilfe mit Lehreraufsicht und Lehrplanabstimmung. Die Studie ergab auch, dass das Programm im Vergleich zu traditionellen Interventionen kosteneffektiv war.

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 analytische Modelle

Ein Vorteil der Verwendung generativer KI zur Erstellung von Trainingsdatensätzen besteht darin, dass sie zum Schutz der Privatsphäre von Schülern beitragen kann. Eine Datenschutzverletzung oder ein Hacking-Vorfall kann reale Daten mit persönlichen Informationen über schulpflichtige Kinder offenlegen.

KI-generierte synthetische Daten, die aus dem Erlernen realer Muster abgeleitet werden, helfen, Anonymität zu gewährleisten und die Privatsphäre der Schüler zu schützen. Synthetische Datensätze, die von generativen Modellen erstellt werden, sind effektiv und nützlich zum Trainieren anderer Algorithmen, während sie sicher und gefahrlos zu verwenden sind.

48. Wiederherstellung alter Lernmaterialien

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

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

> Modeanwendungen

49. Kreatives Design für Modedesigner

Von der Schaffung innovativer Stile bis 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 erfolgen, wie einzigartiges generatives Design oder Stiltransfer aus anderen Quellen.

Praxisbeispiel: ClothingGAN ist ein KI-Tool, das zur Generierung kreativer Bekleidungsdesigns entwickelt wurde. Die Plattform nutzt die Ressourcen von GitHub und ermöglicht Designern, innovative und einzigartige Designs effizient zu erstellen (siehe Abbildung unten).

Abbildung 12: Von ClothingGAN generierte Kleidungsstücke.

50. Umwandlung von Skizzen in Farbbilder

Durch die Nutzung 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 Vielzahl von Modemodellen können Modeunternehmen ihren vielfältigen Kundenstamm besser bedienen und ihre Produkte auf authentischere Weise präsentieren. Sie können solche Modelle für virtuelle Anprobeoptionen für Kunden oder für das 3D-Rendering eines Kleidungsstücks verwenden.

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 Werkzeug, das die Ideengenerierung beschleunigen, kreative Möglichkeiten erweitern und das Experimentieren unterstützen kann, während sie deren Grenzen anerkennt, wie unvorhersehbare Ergebnisse und reduzierte künstlerische Kontrolle.

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

52. Marketing- und Trendanalyse für Modemarken

Generative KI kann die Trendanalyse in der Mode unterstützen durch:

• Zusammenführung einer Vielzahl von Techniken wie Machine Learning und probabilistischer Programmierung. Diese Techniken ermöglichen leistungsstarke generative Modelle, die Wünsche der Kunden im Modegeschäft berücksichtigen.
• Generierung tief personalisierter Optionen für spezifische Verbraucherwünsche, die über das hinausgehen, was traditionelle Analysen und Kundennachfragealgorithmen leisten können.

Sie verbessert auch die Marketingfähigkeiten in der Mode durch:

• Nutzung von Datenanalyse, Natural Language Processing und Machine Learning zur Erstellung einer hochgradig maßgeschneiderten und personalisierten Produktpalette für die Zielgruppe
• Gestaltung von E-Mails, Webseiten, Bildunterschriften und Anzeigen, die auf die spezifischen Interessen und Vorlieben einer Person zugeschnitten sind, um sie zu engagieren
• Erstellung kreativer und authentischer Marketing- und Werbeinhalte, die wahrscheinlich die Suchergebnisse dominieren

53. Kosmetik mit generativer KI

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

Praxisbeispiel: Unternehmen wie Osmo nutzen Machine Learning, um Duftmoleküle zu analysieren und maßgeschneiderte Düfte in unter 48 Stunden zu generieren, wodurch der traditionelle monatelange Prozess umgangen wird, der die Reifung von Rohstoffen und manuelle Compoundierung umfasst.

Große Branchenakteure, darunter 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 durch die Verwendung eines Trainingssatzes betrügerischer Transaktionen hilft, unterrepräsentierte Transaktionen zu identifizieren.

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

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

Die Integration von GPT-4 hat die operative Effizienz von Stripe mit personalisierterem Kundensupport und fortschrittlichen 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 der Volatilität, indem sie neue und annahmen-freie Situationen auf der Grundlage historischer Datentrends generieren.

56. Generierung benutzerfreundlicher Erklärungen für die Kreditablehnung

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

Abbildung 13: Generierung benutzerfreundlicher Erklärungen für Kreditablehnungen mit 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 in der Kreditbewertung sind.

Für weitere Informationen besuchen Sie:

• Generative KI-Anwendungen in Finanzdienstleistungen

> Gaming-Anwendungen

58. Prozedurale Inhaltsgenerierung

Generative KI kann Spielinhalte wie Levels, 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 Erscheinungsbildern, Verhaltensweisen und Hintergründen gestaltet. Dieser Prozess erhöhte den Realismus und die Immersion des Spiels und machte das Spielerlebnis dynamischer und fesselnder.

59. Spielerverhaltensanalyse

Sie kann verwendet werden, um Spielerdaten wie Spielmuster und Vorlieben zu analysieren, um personalisierte Spielerlebnisse zu bieten. Dies kann Spieleentwicklern helfen, das Spielerengagement und die Kundenbindung zu erhöhen.

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

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

61. Benutzeroberflächendesign

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

62. Spieletests

Generative Programmiertools können verwendet werden, um Spieletests zu automatisieren, wie das Identifizieren von Bugs und Glitches und das Bereitstellen von Feedback zum Gameplay-Gleichgewicht. 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 Winkeln generiert 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 schneller und Reiseprozesse bequemer zu machen.

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

64. Personalisierte Reise- und Zielortempfehlungen

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

> Einzelhandelsanwendungen

65. Produktempfehlungen

Durch den Einsatz generativer Modelle können Einzelhandelstools Kunden neue oder alternative Produkte vorschlagen, an denen sie interessiert sein könnten, basierend auf ihrer Kaufhistorie und ihren Vorlieben. Sie sagen zudem zukünftige Kundenbedürfnisse und -präferenzen voraus und verbessern 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 während des Checkouts.

Das Tool verwendet erweiterte Funktionen wie Audience Targeting und Campaign Triggers, um die Kundenbindung basierend auf Faktoren wie Standort und Traffic-Quelle zu optimieren.

66. Produkt- und Displaydesign

Generative KI kann neue Produktdesigns basierend auf 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 entsprechend der Kundenwahl ist eine weitere Option.

67. Automatisierte Einzelhandels-Inhaltsgenerierung

Einzelhändler können KI verwenden, um Produktbeschreibungen, Social-Media-Werbeinhalte, Blogbeiträge und andere Inhalte zu erstellen, die SEO verbessern und das Kundenengagement fördern.

68. Bestandsmanagement und Lieferkettenoptimierung

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

69. Virtuelle Einkaufsassistenten

Generative KI kann konversationelle virtuelle Assistenten betreiben, die Kunden auf ihrer Einkaufsreise helfen, Antworten auf ihre Anfragen 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 Informationen dort einfüllen, wo es nötig ist, und so den Prozess der Erstellung dieser Dokumente beschleunigen.

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

Lemonades Maya interagiert mit Kunden in Echtzeit, sammelt Informationen und generiert Policendokumente sofort, um den Prozess für Miet- und Hausbesitzerversicherungsanträge zu verwalten.

71. Risikobewertung und Prämienberechnung

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

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

72. Betrugserkennung

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

73. Kundenprofilierung

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

74. Schadensbearbeitung

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

75. Policengenerierung

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

Basierend auf Daten über den Kunden, wie Alter, Gesundheitsgeschichte, Standort und mehr, kann das KI-System eine Police generieren, die zu diesen individuellen Merkmalen passt, anstatt eine Einheitspolice bereitzustellen.

76. Vorhersageanalyse und Szenariomodellierung

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

> Fertigungsanwendungen

77. Vorausschauende Wartung

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

Wenn diese Modelle dieses Datenmanagement erlernen, können sie Vorhersagen über potenzielle Ausfälle generieren, was vorbeugende Wartung ermöglicht und Ausfallzeiten reduziert.

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 Überwachung der Maschinen erkannte BlueScope Geräteausfälle früher, was dazu beitrug, Ressourcenverschwendung zu reduzieren und die Produktionseffizienz zu verbessern.

78. Qualitätskontrolle

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

79. Produktionsplanung und Bestandsmanagement

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

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Geschäftsfunktionsspezifische genAI-Anwendungen

> Kundenservice-Anwendungen

80. Personalisierte Kundenantworten

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

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

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

81. Mehrsprachiger Kundensupport

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 können Nachrichten in Echtzeit von einer Sprache in eine andere übersetzen.

Abbildung 14: Eine beispielhafte mehrsprachige Kundenantwort, generiert von ChatGPT.

82. Schnelle Antworten auf Kundenanfragen und Beschwerden

Konversationelle Tools können darauf trainiert werden, häufige Kundenbeschwerden zu erkennen und darauf zu reagieren, wie 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 auf die Bedenken des Kunden eingeht und potenzielle Lösungen anbietet.

Praxisbeispiel: ServiceNows GenAI hat den Mitarbeiter-Self-Service um 14 % und den Kunden-Self-Service um 10 % erhöht, indem es Benutzern ermöglicht, mit seiner Self-Service-Funktion intuitiv selbst Antworten zu finden. Diese Verschiebung reduziert die Belastung der Helpdesks und ermöglicht es den Agenten, sich mehr auf ansprechende Aufgaben zu konzentrieren und den Benutzern zeitnahe Lösungen zu bieten.

Das ServiceNow DT-Team hat durch diese Methode jährlich $5,5 Millionen eingespart, mit einer 54%igen ITSM-Issue-Deflection-Rate und Now Support, der eine nahezu 20%ige Fallvermeidung erreicht. Dieser Ansatz gewährleistet schnelle Lösungen und erhöht die Zufriedenheit, da 56 % der Kunden positive Erfahrungen mit KI-zusammengefassten Lösungen melden.³³

83. Erstellung von Kunden-E-Mails

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

Abbildung 15: 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 auf die Bedenken des Kunden eingeht und potenzielle 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 mit generativen Modellen anpassen, die finanzielle Ergebnisse personalisiert auf die Ziele und die Risikotoleranz eines Benutzers simulieren.

87. AP Automation/Rechnungsverarbeitung

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

Abbildung 16: Rechnungsverarbeitung mit generativer KI.³⁴

Praxisbeispiel: BBVA, Spaniens zweitgrößte Bank, 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.

Mitarbeiter von BBVA in verschiedenen Abteilungen, darunter Recht, Risiko, Marketing, Personal und Finanzen, haben über 2.900 GPTs entwickelt. Diese Tools führen verschiedene Funktionen aus, wie die Interpretation risikobezogener Terminologie wie „Write-off“ bis hin zur Formulierung von Antworten auf Anfragen von Privatkunden.

BBVA berichtete, dass Early Adopters eine Produktivitätssteigerung erfahren haben, wobei 80 % der Benutzer angaben, dass die Tools ihnen mehr als zwei Stunden pro Woche sparen. Die Bedenken hinsichtlich messbarer Auswirkungen auf das Endergebnis und der Herausforderungen bei der Skalierung der Technologie bestehen jedoch weiterhin. Das Unternehmen hob die Schwierigkeiten bei der Integration von ChatGPT Enterprise mit komplexen internen Systemen 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.

> Marketing-Anwendungen

88. Inhaltserstellung für Marketing

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

Eine Studie mit über drei Jahren Forschung ergab, dass die Synergie zwischen Mensch und KI bei kreativen Aufgaben wahrscheinlicher ist als bei entscheidungsbasierten Aufgaben. Bei kreativen Arbeiten wie der Inhaltserstellung 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 steigert die Effizienz, ohne die kreative Note zu verlieren, die das Publikum anspricht.

Da sich die KI weiterentwickelt, sollten sich Unternehmen darauf konzentrieren, KI strategisch in die Arbeitsabläufe der Inhaltserstellung zu integrieren, anstatt kreative Prozesse vollständig zu automatisieren.

Abbildung 17: 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 Inhaltsproduktion zu skalieren und gleichzeitig die Qualität und die Einhaltung der Markenrichtlinien zu gewährleisten. Durch die Zusammenarbeit mit Narrato erreichten sie:

• Verbesserte Effizienz: Durch die Integration der KI-gestützten Inhaltserstellungstools von Narrato reduzierte Site Smart seine Inhaltsproduktionszeit um den Faktor acht. Funktionen wie benutzerdefinierte KI-Vorlagen und Brand-Voice-Einstellungen ermöglichten die Generierung markenkonformer Inhalte von Anfang an.
• Kostensenkung: Die Integration mit Narrato führte zu einem 80%igen Rückgang der Inhaltsproduktionskosten. Diese Effizienz ermöglichte es Site Smart, Ressourcen effektiver umzuverteilen und sich gleichzeitig 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 gewährleistete die Konsistenz der Inhalte und die Ausrichtung am Markenton, während der Bedarf an umfangreichen Überarbeitungen minimiert wurde.

89. Personalisierte Kundenerfahrung

ChatGPT und andere ähnliche generative Tools können mit ihrem Natural Language Processing personalisierte Inhalte für Ihre Kunden basierend auf deren Vorlieben, früherem Verhalten und demografischen Merkmalen generieren. Dies kann Ihnen helfen, zielgerichtete Inhalte zu erstellen, die bei Ihrer Zielgruppe Anklang finden, was zu höherem Engagement und besseren Konversionsraten führt.

90. Zielgruppenforschung

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

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

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

91. Schreiben von Produktbeschreibungen

Produktbeschreibungen spielen eine entscheidende Rolle im Marketing, da sie potenziellen Kunden detaillierte Informationen über die Merkmale, Vorteile und den Wert eines Produkts bieten. 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 Werbetaktiken zu sammeln. Hier sind einige Möglichkeiten, wie generative KI bei der Erstellung von Kundenumfragen helfen kann:

• Fragengenerierung
• Organisation der Umfragestruktur
• Mehrsprachige Gestaltung von Umfragen mit ihrer Übersetzungsfähigkeit
• Umfrageanalyse

93. Generierung von Videoanzeigen oder Produktdemos

Videogenerierungsanwendungen in GenAI umfassen:

• Videoanzeigen: Mit generativer KI können Unternehmen hochwertige Videoanzeigen erstellen, die auf verschiedenen Plattformen, einschließlich sozialer Medien und Video-Sharing-Seiten, verwendet werden können. Dies kann helfen, die Markenbekanntheit zu steigern und Konversionen zu fördern.
• Produktdemos: Die Videogenerierung kann auch verwendet werden, um Produktdemovideos zu erstellen. Durch den Einsatz generativer KI zur Erstellung dieser Videos können Unternehmen ihre Produkte auf visuell ansprechende Weise präsentieren, was dazu beitragen kann, das Engagement und den Umsatz zu steigern.

Praxisbeispiel: SimCorp, ein globaler Anbieter von integrierten 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-gestützten Videoproduktionsplattform 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 und reduzierte so die zuvor benötigte Zeit.
• Konsistentes Branding: Die Plattform von Synthesia stellte sicher, dass alle Videos ein konsistentes, hochwertiges Markenerlebnis boten, das den Richtlinien von SimCorp entsprach.

94. E-Mail-Marketing-Kampagnen

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

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

• E-Mail-Texte
• Betreffzeilen
• Bilder innerhalb des E-Mail-Textes
• Call-to-Actions (CTAs).

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

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

SEO-Anwendungen

95. Generierung von Themenideen für das Content Writing

Generative Tools wie ChatGPT können zur Generierung von Themenideen für das SEO-Content Writing verwendet werden, indem sie ihre Sprachverarbeitungsfähigkeiten nutzen, um:

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

96. Durchführung von Keyword-Recherche

Der Prozess der Einbeziehung verwandter Keywords in Inhalte ist entscheidend für eine erfolgreiche SEO-Strategie, da er hilft, die Begriffe und Phrasen zu bestimmen, die potenzielle Kunden bei der Suche nach Produkten oder Dienstleistungen im Zusammenhang mit den Angeboten der Website verwenden.

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

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

Abbildung 18: 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:

• Beschreibend sind und das Thema des Inhalts klar vermitteln
• In der Lage sind, relevante Keywords, die mit dem Thema zusammenhängen, einzubinden
• Prägnant und auf den Punkt sind und typischerweise innerhalb der 60-70-Zeichen-Grenze für eine optimale Anzeige in den Suchergebnisseiten von Suchmaschinen liegen.
• Auffällig sind und wahrscheinlich Klicks anziehen, was zur Verbesserung der Klickrate (CTR) und letztlich der SEO beitragen kann

98. Gruppierung der Suchintention

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

Tools wie ChatGPT können bei der Gruppierung der Suchintention helfen, indem sie Suchanfragen analysieren und sie basierend auf dem beabsichtigten Ziel oder Zweck des Benutzers kategorisieren, dank Natural Language Processing (NLP)-Methoden. Dies ermöglicht es Unternehmen und 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 Markensichtbarkeit und -stimmung in KI-gestützten Suchmaschinen wie ChatGPT und Perplexity zu bewerten. Durch die Analyse, wie diese Modelle die Marke referenzieren, liefert er Einblicke in die aktuelle Leistung und identifiziert Verbesserungspotenziale. Zu den wichtigsten Funktionen gehören:

• Markenstimmungsanalyse: Bewertet den Ton und den Kontext, in dem KI-Modelle über die Marke sprechen, und liefert 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 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 19: 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 bietet. Die Meta-Beschreibung dient als Werbung für die Seite und ermutigt Benutzer, auf den Link zu klicken und die Seite zu besuchen. Daher sind Meta-Beschreibungen ein wichtiges Element in 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. deren URL, das Datum der letzten Änderung und ihre Priorität im Vergleich 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.

> HR-Anwendungen

102. Generierung von Stellenbeschreibungen

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

Praxisbeispiel: Um relevante Lebensläufe basierend auf natürlichsprachlichen Stellenbeschreibungen zu verarbeiten und abzurufen, entwickelte DataToBiz einen KI-gestützten Lebenslauffilter. Durch den Einsatz von 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, die 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 Interviewprozesses stellen können, was zeitaufwendig sein kann. KI kann Interviewfragen generieren, die für die Stelle relevant sind und die Qualifikationen, Fähigkeiten und Erfahrungen des Kandidaten bewerten.

Abbildung 20: 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 Freizeitanträgen,
• Verwaltung der Gehaltsabrechnung und
• Überwachung von Leistungen wie Gesundheitsversorgung, Altersvorsorge und Karriereentwicklungsmöglichkeiten.

Praxisbeispiel: TheKey musste seinen Bewerbungsprozess verbessern, der zeitaufwendig 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 steigerten die Konversionsraten erheblich. Durch die Automatisierung wichtiger Aufgaben und die Bereitstellung wertvoller Erkenntnisse verbesserten diese KI-Tools die Entscheidungsfindung und die Integration in das Einstellungsökosystem.

Praxisbeispiel: HR-Agenten von IBM nutzen eine umfassende Bibliothek vorgefertigter konversationeller KI-Automatisierung, die als „Skill-Flows“ bezeichnet wird. Diese Automatisierungen helfen, komplexe HR-Aufgaben zu verwalten und gleichzeitig die Einhaltung von Vorschriften und Unternehmensrichtlinien sicherzustellen. Sie bieten Mitarbeitern auch ein Self-Service-Chat-Erlebnis, das auf natürlicher Sprache basiert.⁴⁰

106. Steigerung der Arbeitsplatzproduktivität

Große Unternehmen stehen vor der ständigen Herausforderung, die Zeit von Wissensarbeitern zu optimieren, da ein erheblicher Teil des Aufwands für Routineaufgaben wie E-Mail- und Meeting-Vorbereitung aufgewendet wird, anstatt für Kernverantwortlichkeiten.

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

Die bemerkenswertesten Verbesserungen traten bei Aufgaben auf, 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, Lagerhaltungskosten zu senken, die Auftragserfüllungszeiten zu verbessern und Abfall und Überbevorratung zu reduzieren.

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

Praxisbeispiel: Ein führendes Apothekendienstleistungsunternehmen, das in Amerika, Europa und im asiatisch-pazifischen Raum tätig ist, stand vor wiederkehrenden Herausforderungen bei der Abstimmung der Kundennachfrage mit den Lieferantenlieferungen. Seine interne Prognose stützte sich auf statistische Modelle, die saisonale Nachfrageänderungen oder Produkteinführungen nicht berücksichtigten. Diese begrenzte Transparenz verursachte Lagerengpässe an 25 Standorten und verringerte die Gesamtleistung der Lieferkette.

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

• 47 % Steigerung der Prognosegenauigkeit.
• 14 % Reduzierung des vorhandenen Lagerbestands.
• 34 % Verbesserung der Lagerumschlagshäufigkeit.
• Deutliche Reduzierung der Stornierungen von Patientenbestellungen aufgrund von Produktverfügbarkeit.⁴²

108. Bestandsmanagement mit KI-Chatbots

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

• Automatisierte Beschaffung: KI-Chatbots können Artikel basierend auf Lagerbestandsschwellen automatisch nachbestellen.
• Bestandsverfolgung: Bereitstellung von Echtzeit-Aktualisierungen zu Lagerbeständen und Bestellstatus.
• Kundensupport: Bearbeitung von Anfragen zur Produktverfügbarkeit und zu Bestelldetails.
• Verbesserte Kategorisierung: Einsatz 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 und so Zeit sparen und die Logistikeffizienz steigern.

Zu den wichtigsten Vorteilen gehören:

• Kostengünstige Routenplanung und pünktliche Lieferungen.
• Intelligenteres Fahrzeug- und Flottenmanagement mit besserer Ressourcennutzung und geringerem Verschleiß.
• Adaptive Routenplanung, die auf Störungen und Verzögerungen reagiert.

Praxisbeispiele:

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

DHL verzeichnete einen 15%igen Anstieg der pünktlichen Lieferungen und eine 20%ige Reduzierung der Lieferverzögerungen 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 Mühe sparen und dazu beitragen, Konsistenz und Genauigkeit in der Vertragssprache sicherzustellen.

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

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 liefern, indem sie Benutzeranfragen interpretieren und klare, genaue Antworten geben. Diese Chatbots können bei häufigen Rechtsfragen helfen, wie z. B. Mieterrechten oder Vertragsgrundlagen, und Benutzern helfen, einfache Rechtsdokumente durch geführte Prompts zu erstellen.

Sie können Benutzer auch an die richtigen Ressourcen verweisen, wie z. B. Rechtshilfedienste oder Regierungsportale, je nach vorliegendem Problem. Durch die Automatisierung der frühen rechtlichen Unterstützung machen KI-gestützte Chatbots den Rechtsbeistand zugänglicher, insbesondere für Personen, die mit Kosten- oder Zugänglichkeitsbarrieren konfrontiert sind.

113. KI-Governance und Compliance-Automatisierung

Unternehmen setzen KI-Governance-Tools für regulatorische Berichterstattung, Modellauditierung und Erklärbarkeit ein.

Anwendungen umfassen:

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

Praxisbeispiel: Credo KI bietet Funktionen wie das KI Registry für Systemtransparenz, Governance Workspaces für das Compliance-Management, Policy Intelligence für standardisierte Überwachung und Guardrails, um den verantwortungsvollen Einsatz generativer KI sicherzustellen.

Die Plattform ist in Public-Cloud-, Private-Cloud- und selbst gehosteten Konfigurationen verfügbar und ermöglicht es Unternehmen, Transparenz, regulatorische Compliance und Rechenschaftspflicht über den gesamten KI-Lebenszyklus hinweg aufrechtzuerhalten.⁴⁵

> Vertriebsanwendungen

114. Vertriebsvideogenerierung

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

Praxisbeispiel: Xerox arbeitete mit der KI-Avatar-Videoplattform von Synthesia zusammen, um die Videoproduktionskosten um 50 % zu senken und die Zeit für die Erstellung von Schulungsinhalten um 30 % zu reduzieren.

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

115. Vertriebscoaching

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

116. Vertriebsprognose und Pipeline-Optimierung

Generative KI kann historische Vertriebsdaten analysieren und Prognosen für den zukünftigen Umsatz erstellen. So können Vertriebsteams ihre Vertriebspipeline optimieren und Ressourcen effektiver zuweisen.

117. Lead-Identifikation 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 Vertriebstaktiken und Kampagnen zur Lead-Generierung erstellen.

> Prüfungsanwendungen

118. Automatisierung der Prüfungsberichterstattung

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

Abbildung 21: Generierung von Prüfungsberichten mit ChatGPT von OpenAI.

Praxisbeispiel: KPMG arbeitete mit MindBridge zusammen, um KI zur Analyse von Finanzdaten und zur Automatisierung von Prüfungsprozessen einzusetzen.

Diese Partnerschaft erhöhte die Genauigkeit und Effizienz von Prüfungen, indem KI zur Erkennung von Anomalien und zur Markierung riskanter Transaktionen eingesetzt wurde. Sie ermöglichte es KPMG, seinen Kunden zuverlässigere Finanzeinblicke zu liefern.

119. Datenanalyse von Dokumenten

Prüfungsprozesse analysieren regelmäßig umfangreiche Finanz- und Betriebsdatensätze.

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

• 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 Abläufe, Kontrollmaßnahmen und den Geschäftskontext des Unternehmens zu erkunden.

ChatGPT kann Prüfern beispielsweise helfen, Risikostufen zu bewerten, Prioritätsbereiche für weitere Untersuchungen zu identifizieren und Einblicke in potenzielle Gefahren zu gewinnen.

121. Mustererkennung und Anomalieerkennung

Generative KI kann Prüfern helfen, Prüfungsauffälligkeiten zu erkennen und zur weiteren Untersuchung zu kennzeichnen. Bei korrekter Einbindung der menschlichen 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 schwer zu identifizieren sein könnten, indem sie relevante Daten einspeisen und das Modell 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 Kompromissen und die Synthese von Wissen über verschiedene Domänen hinweg können KI-Tools die interdisziplinäre Teamarbeit verbessern.

Praxisbeispiel: Eine Studie wurde mit 776 Fachleuten bei Procter & Gamble durchgeführt, um die Auswirkungen von KI, insbesondere GPT-4, auf die Teamarbeit und die individuelle Leistung bei Produktentwicklungsaufgaben zu bewerten.⁴⁶ Zu den wichtigsten Ergebnissen der Studie gehören:

• Leistungssteigerung: Von KI unterstützte Einzelpersonen erbrachten Leistungen, die mit traditionellen Zwei-Personen-Teams ohne KI vergleichbar waren, was darauf hindeutet, dass KI die Vorteile menschlicher Zusammenarbeit replizieren kann. Teams, die KI nutzten, zeigten die höchsten Leistungsniveaus, insbesondere bei der Produktion von Spitzenlösungen.​
• Expertise-Integration: KI-Unterstützung ermöglichte es sowohl kaufmännischen als auch F&E-Fachleuten, ausgewogene Lösungen zu entwickeln, die technische und Marktperspektiven integrierten und so traditionelle Expertise-Silos effektiv überbrückten.​
• Effizienzgewinne: Teilnehmer, die KI nutzten, erledigten Aufgaben 12-16 % schneller als diejenigen ohne KI und erstellten gleichzeitig detailliertere und umfangreichere Lösungen.​
• Emotionale Auswirkungen: KI-Nutzer berichteten von erhöhten positiven Emotionen wie Aufregung und Begeisterung und verringerten negativen Gefühlen wie Angst und Frustration im Vergleich zu ihren Kollegen ohne KI-Nutzung.​

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.

Dazu gehört die Bewältigung von Herausforderungen wie Rechenkosten, Speicherbeschränkungen und die Fähigkeit, längere Kontextfenster zu verarbeiten und gleichzeitig qualitativ hochwertige Ergebnisse zu erzielen.

Praxisbeispiel:

Laut Forschung wurde eine neue neuronale Architektur namens Retentive Network (ReN) als Alternative zu Transformers 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 Transformers durch eine Methode, die als lineare rekurrente Zerlegung bekannt ist.

Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass ReN die Transformer-Leistung bei wichtigen Benchmarks erreicht oder übertrifft und gleichzeitig schnellere Inferenz und reduzierten Ressourcenverbrauch ermöglicht.⁴⁷

> Produktivitäts- und Automatisierungsanwendungen

125. KI-Workflow-Agenten

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

Anwendungen umfassen:

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

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

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

Zusammenfassung generativer KI-Anwendungen mit Anwendungsfällen und Beispielen

*Eine Branche, Geschäftsfunktion oder ein anderer Anwendungsbereich

FAQs

Diese Forschung zitieren

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

Referenzlinks

1.

Netflix uses generative AI in one of its shows for first time | Netflix | The Guardian

The Guardian

2.

Social Media Agency Gets Higher Engagement & Reach

Pictory.ai

3.

AI Video Research & Innovation | Runway AI

4.

DALL·E 2 | OpenAI

5.

Bain & Company announces services alliance with OpenAI to help enterprise clients identify and realize the full potential and maximum value of AI | Bain & Company

6.

Full article: Generating Synthetic Space Allocation Probability Layouts Based on Trained Conditional-GANs

Taylor & Francis

7.

Free AI Design Generator - Design Using AI | Figma

8.

Luma AI | AI Video Generation with Ray3 & Dream Machine | Luma AI

Luma

9.

[2108.04476] SP-GAN: Sphere-Guided 3D Shape Generation and Manipulation

10.

[2309.03926] Large-Scale Automatic Audiobook Creation

11.

Twilio Help Center

12.

Resources and Insights for Enterprise L&D Leaders | Filtered

Filtered

13.

When ELIZA meets therapists: A Turing test for the heart and mind | PLOS Mental Health

14.

Brain-to-Text Decoding: A Non-invasive Approach via Typing | Research - AI at Meta

15.

#genai #llms #trip | Pranav Pathak | 125 comments

16.

How Amazon Q automates software development with GenAI | Andy Jassy posted on the topic | LinkedIn

17.

https://www-cdn.anthropic.com/58284b19e702b49db9302d5b6f135ad8871e7658.pdf

18.

After more than a year in secrecy, yesterday we revealed Daisy to the world. An AI pensioner who scams the scammers. She’s already wasted thousands of hours of scammers’ time. And while they’re… | David Masterman | 230 comments

19.

ChatGPT plugins | OpenAI

20.

Ha llegado GPT-5 | OpenAI

21.

Generative AI in drug discovery: Use cases, benefits and implementation

22.

https://arxiv.org/pdf/2510.09914

23.

AMIE: A research AI system for diagnostic medical reasoning and conversations

24.

Accenture Joins AI4BetterHearts Data Collaborative

25.

Using GenAI to Understand Health Care Solutions | BCG

Boston Consulting Group

26.

How Novo Nordisk uses AI to draft clinical reports | Simon Smith posted on the topic | LinkedIn

27.

Powering virtual education for the classroom | OpenAI

28.

https://documents1.worldbank.org/curated/en/099548105192529324/pdf/IDU-c09f40d8-9ff8-42dc-b315-591157499be7.pdf

29.

Why This Artist Isn’t Afraid of AI’s Role in Art

Time

30.

How AI infiltrated perfume | The Verge

The Verge

31.

Streamlining financial solutions for safety and growth | OpenAI

32.

Your Sustainability Transformation Partner | Fujitsu Global

33.

Generative AI Use Cases - Workflow®

34.

Invoice Processing with IDP Generative AI - YouTube

35.

When combinations of humans and AI are useful: A systematic review and meta-analysis | Nature Human Behaviour

Nature Publishing Group UK

36.

Narrato Helps Site Smart Create Content 8x Faster & Save 80% in Content Production Costs

37.

AI Search Grader: Free One-Time AEO Brand Check, No Account Required

38.

Talent Acquisition for a Digital Partner Through AI

DataToBiz

39.

10x decrease in application time with TheKey | Humanly

40.

AI Agents for HR | IBM

41.

https://arxiv.org/pdf/2504.11436v1

42.

How a pharmacy care leader increased forecast accuracy and reduced stockouts

43.

Optimizing Delivery Routes - INFORMS

44.

How AI In Logistics Improves Deliveries - DHL Express MM | DHL Myanmar

DHL Myanmar

45.

Credo AI - The Leader in Responsible AI - Product

46.

The Cybernetic Teammate - by Ethan Mollick

One Useful Thing

47.

AlphaGo Moment for Model Architecture Discovery | alphaXiv

Master student at Shanghai Jiao Tong University

Cem Dilmegani

Leitender Analyst

Folgen auf

Cem ist seit 2017 leitender Analyst bei AIMultiple. AIMultiple informiert monatlich Hunderttausende von Unternehmen (laut similarWeb), darunter 60% der Fortune 500.

Cems Arbeit wurde von führenden globalen Publikationen zitiert, darunter Business Insider, Forbes, Washington Post, globalen Unternehmen wie Deloitte, HPE und NGOs wie dem World Economic Forum sowie supranationalen Organisationen wie der European Commission.

Während seiner Karriere war Cem als Tech-Berater, Tech-Einkäufer und Tech-Unternehmer tätig. Er beriet Unternehmen über ein Jahrzehnt lang bei McKinsey & Company und Altman Solon in Technologieentscheidungen. Er veröffentlichte auch einen McKinsey-Bericht zur Digitalisierung.

Er leitete die Technologiestrategie und Beschaffung eines Telekommunikationsunternehmens und berichtete dabei direkt an den CEO. Zudem führte er das kommerzielle Wachstum des Deep-Tech-Unternehmens Hypatos an, das innerhalb von 2 Jahren von null auf einen siebenstelligen jährlich wiederkehrenden Umsatz und eine neunstellige Bewertung anwuchs. Cems Arbeit bei Hypatos wurde von führenden Technologiepublikationen wie TechCrunch und Business Insider aufgegriffen.

Cem spricht regelmäßig auf internationalen Technologiekonferenzen. Er schloss sein Studium an der Bogazici University als Computer-Ingenieur ab und hat einen MBA von der Columbia Business School.

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Sıla Ermut

Branchenanalystin

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Sıla Ermut ist eine Branchenanalystin bei AIMultiple und deckt KI-Modelle, KI-Infrastruktur, KI-Governance und Unternehmensanwendungen von KI ab. Ihre Forschung konzentriert sich überwiegend auf den Einsatz von KI in Marketing, Gesundheitswesen, Lieferketten und Nachhaltigkeit. Zuvor war sie als Recruiterin in Projektmanagement- und Beratungsunternehmen tätig. Sıla hat einen Master of Science in Sozialpsychologie und einen Bachelor of Arts in Internationale 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