Top 125 Generative KI-Anwendungen

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

• Allgemeine generative KI-Anwendungen
• Branchenspezifische generative KI-Anwendungen
• Unternehmensfunktionsspezifische generative KI-Anwendungen

Für andere KI-Anwendungen, bei denen es eine einzige richtige Antwort gibt (z. B. Vorhersage oder Klassifizierung), siehe KI-Anwendungen.

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

Allgemeine generative KI-Anwendungen

> Video-Anwendungen

1. Videoerstellung

KI-gestützte Videoproduktionstools, einschließlich KI-Videogeneratoren, Plattformen zur Inhaltserstellung und Bearbeitungslösungen, ermöglichen es Unternehmen, qualitativ 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 Grafiken 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 Stockbildern getestet und mit einer Punktzahl von 10 basierend auf Prompt-Compliance (Genauigkeit bei der Befolgung von Anweisungen), Physical Accuracy (realistische Physik und Interaktionen) und Product Integrity (Konsistenz in Aussehen und Details) bewertet. Hier sind einige unserer Beobachtungen:

• Häufige Probleme: Viele KI-Tools hatten Schwierigkeiten, Produktdetails genau zu vermitteln, markenspezifische Merkmale beizubehalten und die Kompatibilität mit Prompts 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 erstmals generative KI in einer TV-Show ein und fügte der argentinischen Sci-Fi-Serie „El Eternauta“ KI-generiertes Filmmaterial hinzu. Co-CEO Ted Sarandos sagte, 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 erst möglich machte.

Obwohl der Schritt Bedenken hinsichtlich Arbeitsplatzverlusten in der Unterhaltungsindustrie aufgeworfen hat, sagte Sarandos, dass KI dazu gedacht ist, menschliche Kreative zu unterstützen und nicht zu ersetzen.¹

Erfahren Sie mehr über KI-Arbeitsplatzverluste, um aktuelle Prognosen zu sehen, 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, entscheidend sind.

Praxisbeispiel: Das 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 Bildern bot.

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

3. KI-Videobearbeitung & Animation

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

Anwendungen umfassen:

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

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

> Bildanwendungen

4. Bilderzeugung

Mit generativer KI können Nutzer Text in Bilder umwandeln und realistische Bilder basierend auf einer bestimmten Umgebung, einem Motiv, Stil oder Ort erzeugen. Daher ist es möglich, das benötigte Bildmaterial schnell zu erstellen.

Es ist auch möglich, dieses Bildmaterial für kommerzielle Zwecke zu nutzen, was die KI-gestützte Bilderzeugung 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 kaufen im Ukiyo-e-Stil Lebensmittel ein“ 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 Erstellung ermöglichte dieses Projekt den Nutzern, 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 erzeugen. Aufgrund seiner unterstützenden Rolle bei der Diagnosestellung ist diese Anwendung für den Gesundheitssektor nützlich.

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

6. Bild-zu-Bild-Konvertierung

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

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

7. Bildauflösungserhöhung (Super-Resolution)

Generative KI nutzt 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, durch Super-Resolution GANs eine hochauflösende Version eines Bildes zu erstellen. Diese Methode ist nützlich, um qualitativ hochwertige Versionen von Archivmaterial und/oder medizinischen Materialien zu erzeugen, deren Speicherung in hoher Auflösung unwirtschaftlich ist. Ein weiterer Anwendungsfall ist die Überwachung.

8. KI-Design-Co-Piloten

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

Anwendungen umfassen:

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

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

9. 3D-Formerzeugung

In diesem Bereich wird derzeit daran geforscht, hochwertige 3D-Versionen von Objekten zu erstellen. Mit Hilfe der GAN-basierten Formgenerierung können bessere Formen im Hinblick auf ihre Ähnlichkeit mit der Vorlage erzielt werden. Darüber hinaus können detaillierte Formen erzeugt und manipuliert werden, um die gewünschte Form zu erstellen.

Anwendungen umfassen:

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

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

Abbildung 4: SP-GAN: Sphere-Guided 3D Shape Generation and Manipulation.⁹

> Audio-Anwendungen

10. Text-to-Speech-Generator

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

Die TTS-Generierung hat zahlreiche Geschäftsanwendungen, wie Bildung, Marketing, Podcasting und Werbung. Zum Beispiel kann ein Pädagoge seine Vorlesungsnotizen in Audiomaterial umwandeln, um sie attraktiver zu machen, und dieselbe Methode kann auch hilfreich sein, um Lernmaterialien für sehbehinderte Menschen zu erstellen. Abgesehen vom 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 Sprachsynthesefunktionen durch die Zusammenarbeit mit Amazon Polly, einem cloudbasierten Text-to-Speech-Dienst.

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

11. Speech-to-Speech-Konvertierung

Eine audio-bezogene Anwendung der generativen KI besteht darin, Stimmen aus vorhandenen Audioquellen zu erzeugen. Mit der STS-Konvertierung können Voiceovers einfach und schnell erstellt werden, was für Branchen wie Gaming und Film vorteilhaft ist.

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

12. Musikgenerierung

Generative KI ist auch in der Musikproduktion nützlich. Tools zur Musikgenerierung 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 sich aus der Aufnahme urheberrechtlich geschützter Werke in Trainingsdaten ergeben. 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 wahrscheinlich der häufigste Anwendungsfall für die Textgenerierung. Die Zusammenarbeit mit Maschinen bei der Ideenfindung ermöglicht es Nutzern, den Lösungsraum schnell zu scannen.

Es ist überraschend, die Hilfe einer Maschine in Anspruch zu nehmen, um als Mensch kreativer zu werden. Dies ist möglich, weil sich die Fähigkeiten der generativen KI ziemlich von dem unterscheiden (z. B. flexibler, weniger zuverlässig), was wir normalerweise über die Fähigkeiten von Maschinen denken.¹²

14. Textgenerierung

Forscher griffen auf GANs zurück, um Alternativen zu den Mängeln der hochmodernen ML-Algorithmen zu bieten. GANs werden zusätzlich zu ihrer anfänglichen Verwendung für visuelle Zwecke auch für die Textgenerierung trainiert.

Dialoge, Überschriften oder Anzeigen durch generative KI zu erstellen, ist eine gängige Praxis in der Marketing-, Spiele- und Kommunikationsbranche.

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

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

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 es gibt.

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 in Bezug auf die therapeutische Qualität höher bewertet wurden. Die linguistische Analyse deutet darauf hin, dass die überlegene Kontextualisierung der KI zu ihrer Effektivität 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, da sich die Rolle der KI in der psychischen Gesundheit weiterentwickelt.¹³

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

Im Gegensatz zu früheren Methoden, die von den Nutzern 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 Language Model auf Zeichenebene, um die Textgenauigkeit zu verfeinern und zu verbessern.

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

Der Ansatz ist zwar vielversprechend, steht aber 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

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

• Social-Media-Beiträge
• Blogartikel
• Produktempfehlungen

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

16. Stimmungsanalyse/Textklassifizierung

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

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

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

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

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

17. Intelligente Suche

Die intelligente Suche nutzt Natural Language Processing und maschinelles Lernen, um präzise und kontextbezogene Ergebnisse zu liefern. Im Gegensatz zu herkömmlichen Keyword-Suchen versteht sie die Absicht des Nutzers, verarbeitet Abfragen in natürlicher Sprache und liefert Ergebnisse basierend auf der Bedeutung und nicht auf exakten Wortübereinstimmungen.

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

Die intelligente Suche ist branchenübergreifend weit verbreitet. Im eCommerce kann die intelligente Suche Kunden helfen, Produkte effizient zu finden, während sie in Unternehmensumgebungen das einfache Abrufen von Dokumenten und Ressourcen ermöglicht.

Praxisbeispiel: Booking.com führte Smart Filters ein, ein Tool, das es Nutzern ermöglicht, ihre Präferenzen in natürlicher Sprache direkt in einem Suchfeld zu formulieren.

Zum Beispiel könnte ein Reisender, der einen Wochenendtrip nach Amsterdam plant, nach „Hotels mit einem tollen Fitnessstudio und Blick auf die Grachten vom Zimmer aus“ suchen. Smart Filters analysiert dann die Eingabe, identifiziert die Absicht des Nutzers und wendet die relevantesten Filter aus dem Inventar von Booking.com an.¹⁵

> Code-basierte 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 die Notwendigkeit manueller Programmierung reduziert.

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

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

Dieses Tool automatisiert Code-Transformationen und reduziert die Upgrade-Zeit von 50 Entwicklertagen auf wenige Stunden, was schätzungsweise 4.500 Entwicklerjahre an Arbeit einspart.

Innerhalb von sechs Monaten modernisierte Amazon über die Hälfte seiner Java-Systeme, verbesserte die Sicherheit und senkte die Infrastrukturkosten, was zu jährlichen Effizienzgewinnen von 260 Millionen US-Dollar führte. Dies zeigt, wie KI große Produktivitätsverbesserungen bei der Softwarewartung für große Unternehmen ermöglichen 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 langwierigen Aufgaben.

20. Code-Review

Generative KI kann auch verwendet werden, um Qualitätsprüfungen des vorhandenen Codes durchzuführen und ihn zu optimieren, entweder durch das Vorschlagen von Verbesserungen oder durch das Generieren alternativer Implementierungen, 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 Refactoring von Code zu automatisieren, wodurch die Wartung und Aktualisierung erleichtert wird.

23. Code-Style-Überprüfung

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

24. Generierung von Testfällen

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

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

Technische Teams nutzen es für Rapid Prototyping, Debugging, Testgenerierung, Infrastrukturautomatisierung und die Navigation in komplexen Codebasen, was oft die Entwicklungszyklen beschleunigt und die Codequalität verbessert.

Nicht-technische Teams wie Recht und Marketing nutzen es, um interne Tools zu erstellen, sich wiederholende Prozesse zu automatisieren und Experimente durchzuführen, ohne dass Kenntnisse im Software Engineering erforderlich sind.¹⁷

25. Generierung von Testcode

Tools wie ChatGPT können Beschreibungen in natürlicher Sprache in Testautomatisierungsskripte umwandeln. Das Verständnis der in einfacher Sprache beschriebenen Anforderungen kann sie in spezifische Befehle oder Code-Snippets in der gewünschten Programmiersprache oder dem Testautomatisierungsframework übersetzen.

Abbildung 7: NLP zu Testskripten via ChatGPT-4.

26. Wartung von Testskripten

ChatGPT kann bei der Verwaltung von Testskripten helfen, indem es veralteten oder doppelten Code erkennt, Verbesserungen anbietet und sie basierend auf neuen Anforderungen automatisch aktualisiert.

27. Testdokumentation

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

28. Analyse der Testergebnisse

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

> Andere 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 Nutzern eine äußerst informative und integrierte Konversation, wie z. B. philosophische Diskussionen. Sie können unten beispielsweise einen Chat mit ChatGPT überprüfen.

Abbildung 8: Eine Konversation 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 ist darauf ausgelegt, Betrüger in lange Gespräche zu verwickeln und so die Öffentlichkeit vor Betrug zu schützen.

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

Daisys Erstellung beinhaltete fortschrittliche KI-Technologie, einschließlich eines Large Language Models für ihre Persönlichkeit, eines Diffusionsmodells für fotorealistische Bilder und einer Sprachmodellierung, die auf der Großmutter eines VCCP-Mitarbeiters basiert.¹⁸

30. Datensynthese

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

31. Datenvisualisierung

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

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

Abbildung 9: Datenanalyse mit ChatGPT Code Interpreter.

32. Dateikonvertierung

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. Lösen mathematischer Probleme

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

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

34. Multimodale KI-Assistenten

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

Anwendungen umfassen:

• Echtzeit-Sprach- und Videochat mit kontextbezogener Argumentation
• Visuelle Fragebeantwortung und Diagramminterpretation
• „Sehen, hören, antworten“-Kundendienstsysteme

Praxisbeispiel: OpenAI's GPT-4o integriert Spracherkennung, Bildverarbeitung und Textgenerierung und ermöglicht es Nutzern, natürliche gesprochene Konversationen mit Echtzeit-Visualisierung von Objekten oder Dokumenten zu führen.²⁰

Branchenspezifische generative KI-Anwendungen

> Gesundheitswesen

35. Arzneimittelforschung und -entwicklung

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

Praxisbeispiel: LeewayHertz²¹ entwickelt maßgeschneiderte KI-Agenten und -Copiloten, um die Arzneimittelforschung zu optimieren und Unternehmen zu helfen, Zeit und Ressourcen in verschiedenen Phasen zu sparen:

• Zielidentifizierung: Analysiert biologische Daten, um vielversprechende Wirkstoffziele zu identifizieren und zu priorisieren.
• Leitstruktur-Optimierung: Screenings chemischer Bibliotheken, Generierung neuer Moleküle und Optimierung molekularer Eigenschaften.
• Präklinische Bewertung: Sagt das Verhalten von Medikamenten und potenzielle Wechselwirkungen voraus, um Sicherheit und Wirksamkeit zu gewährleisten.
• Drug Repurposing: Findet neue Anwendungen für bestehende Medikamente durch Analyse von Datenbanken und Krankheitspfaden.
• Klinisches Studiendesign: Analysiert Patientendaten für gezielte Studiendesigns, um Effizienz und Erfolgsraten zu verbessern.

Generative KI-Software hilft auch beim Design neuartiger Biomoleküle, Proteine und therapeutischer Wirkstoffe durch Integration von biologischem Wissen und strukturierten biomedizinischen Daten (z. B. wissensgraph-erweiterte generative Modelle für 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 generativer KI in der personalisierten Medizin besteht darin, Modelle zu erstellen, die als medizinische Chatbots dienen können, um die Symptome von 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 Zusammenführung und Analyse von Herzgesundheitsdaten.

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

37. Verbesserte medizinische Bildgebung

Durch die Kombination der Leistungsfähigkeit des maschinellen Lernens 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. Bevölkerungsbezogenes Gesundheitsmanagement

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

• Zugriff auf detailliertere demografische Informationen zu erhalten
• Gezielte öffentliche Gesundheitsinitiativen zu entwerfen, die unterversorgten Gemeinschaften zugutekommen.

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

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

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

39. KI-Chatbots zur Symptomüberprüfung

Symptombewertungs-Chatbots wurden entwickelt, um Einzelpersonen zu helfen, ihre Gesundheit zu verstehen und zu verwalten, indem sie Fragen stellen, Empfehlungen geben und, falls erforderlich, Nutzer mit medizinischem Fachpersonal 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: Symptom-Checker können die Expertise von medizinischem Fachpersonal vermissen lassen, was ihre diagnostische Genauigkeit bei schwerwiegenden Erkrankungen unzuverlässig macht. Nutzer sollten sie mit Vorsicht verwenden und nicht als Ersatz für professionelle Beratung betrachten.
• Mangel an Empathie: Diese Tools können nicht die emotionale Unterstützung, Beruhigung oder personalisierte Anleitung bieten, die medizinisches Fachpersonal bietet, was ihre Fähigkeit einschränkt, die emotionalen Bedürfnisse von Patienten zu erfüllen.
• Übermäßiges Vertrauen in Chatbots: Die Abhängigkeit von Chatbots für medizinische Beratung kann zu Ängsten durch allgemeine oder ungenaue Informationen führen und davon abhalten, bei Bedarf angemessene medizinische Versorgung in Anspruch zu nehmen.
• Rechtliche und datenschutzrechtliche Bedenken: Fehltritte in der Beratung oder im Umgang mit personenbezogenen Daten könnten zu rechtlichen Problemen führen, insbesondere in Regionen mit strengen Datenschutzgesetzen wie HIPAA. Ein ordnungsgemäßes Design muss 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, Schadenbearbeitung und Vorabgenehmigungen automatisieren.

Diese Agenten verbessern auch das Patientenengagement durch konversationelle Unterstützung, bieten Echtzeit-Gesundheitsüberwachung, leisten psychische Gesundheitshilfe, erkennen Abrechnungsanomalien und integrieren sich in Systeme wie elektronische 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-gesteuerter Tools zur Erstellung, Überprüfung und Verwaltung von Compliance-bezogenen Dokumenten in regulierten Branchen wie dem Gesundheitswesen und der Pharmaindustrie.

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

Praxisbeispiel: Novo Nordisk hat Anthropic's Claude eingeführt, um die Erstellung klinischer Studienberichte zu unterstützen 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 Reduzierung des Personalbestands um 94 % und Kosteneinsparungen von 92 % erzielt, wobei die Genauigkeit durch menschliche Aufsicht gewahrt bleibt.

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

42. Synthetische Datengenerierung im Gesundheitswesen

Anstatt generische synthetische Daten zu produzieren, generiert KI jetzt multimodale synthetische Datensätze für die medizinische Forschung, das Training und die Validierung klinischer KI-Systeme, wodurch Datenschutzbeschränkungen effektiv angegangen und gleichzeitig klinischer Realismus gewahrt wird.

Anwendungsfälle umfassen:

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

> Bildungswesen

43. Personalisierter Unterricht

Durch den Einsatz generativer KI für die Bildung können personalisierte Unterrichtspläne den Schülern die effektivste und maßgeschneidertste Bildung bieten.

Diese Pläne werden durch die Analyse von Schülerdaten wie ihrer bisherigen Leistung, ihren Fähigkeiten und etwaigem Feedback erstellt, das sie zum Lehrplaninhalt gegeben haben. Dies trägt dazu bei, dass jeder Schüler, insbesondere solche mit Behinderungen, eine individualisierte Erfahrung erhält, die darauf ausgelegt ist, den Erfolg zu maximieren.

44. Kursgestaltung

Von der Gestaltung von Lehrplänen und Bewertungen bis hin zur Personalisierung von Kursmaterial basierend auf den individuellen Bedürfnissen der Schüler kann generative KI dazu beitragen, den Unterricht effizienter und effektiver zu gestalten.

In Kombination mit verschiedenen Arten von virtueller Realität können auch realistische Simulationen erstellt werden, die Lernenden noch stärker in den Prozess einbeziehen.

45. Inhaltserstellung für Kurse

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

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

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

46. Nachhilfe

KI-generierte Nachhilfe kann es Schülern ermöglichen, mit einem virtuellen Tutor zu interagieren und in Echtzeit Feedback 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, und er dient als virtueller Tutor für Schüler und als Unterstützung für Lehrer, indem er auf unterschiedliche Bildungsbedürfnisse eingeht.

Khanmigo fördert tieferes Lernen, indem es individuelle Fragen stellt und die Inhaltsrelevanz kontextualisiert. Erste Ergebnisse zeigen vielversprechende Verbesserungen des Schülerengagements und der Lernergebnisse. Khanmigo hilft Lehrern auch, Unterrichtsmaterialien zu erstellen und Lernerfahrungen anzupassen (siehe Abbildung unten).

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

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

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

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

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

47. Datenschutz für 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 Hackerangriff kann reale Daten mit persönlichen Informationen über schulpflichtige Kinder offenlegen.

KI-generierte synthetische Daten, die durch das Lernen realer Muster gewonnen werden, helfen, die Anonymität zu gewährleisten und die Privatsphäre der Schüler zu schützen. Synthetische Datensätze, die von generativen Modellen produziert werden, sind effektiv und nützlich für das Training anderer Algorithmen, während sie sicher 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 für Schüler, die an hochwertige Medien gewöhnt sind, ansprechender sein.

> 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 zu bewahren. Dies kann durch eine Vielzahl von Techniken erfolgen, wie z. B. einzigartiges generatives Design oder Stiltransfer aus anderen Quellen.

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

Abbildung 13: Durch ClothingGAN generierte Kleidungsstücke.

50. Skizzen in Farbbilder umwandeln

Durch den Einsatz generativer KI kann die Modebranche wertvolle Zeit und Ressourcen sparen, indem sie Skizzen schnell in lebendige Bilder umwandelt.

51. Erstellung repräsentativer Modemodels

Durch den Einsatz generativer KI zur Erstellung einer Vielzahl von Modemodels können Modeunternehmen ihren vielfältigen Kundenstamm besser bedienen und ihre Produkte auf authentischere Weise präsentieren. Sie können solche Models für virtuelle Anprobeoptionen für Kunden oder zur 3D-Darstellung 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 Stück und erstellte einen KI-Klon, um Besucher zu führen und Fragen zu beantworten.

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

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

52. Marketing- & Trendanalyse für Modemarken

Generative KI kann die Trendanalyse in der Mode unterstützen durch:

• Die Kombination verschiedener Techniken wie maschinelles Lernen und probabilistische Programmierung. Diese Techniken ermöglichen leistungsstarke generative Modelle, die Wünsche der Kunden im Modegeschäft berücksichtigen.
• Die Generierung zutiefst personalisierter Optionen für spezifische Verbraucherwünsche, die über das hinausgehen, was herkömmliche Analysen und Kundennachfragealgorithmen leisten können.

Es verbessert auch die Mode-Marketing-Fähigkeiten durch:

• Die Nutzung von Datenanalyse, Natural Language Processing und maschinellem Lernen, um eine hochgradig maßgeschneiderte und personalisierte Produktpalette für die Zielgruppe zu erstellen
• Die Gestaltung von E-Mails, Webseiten, Bildunterschriften und Anzeigen, die auf die Interessen und Vorlieben einer bestimmten Person zugeschnitten sind, um sie zu engagieren
• Das Plotten kreativer und authentischer Marketing- und Werbeinhalte, die wahrscheinlich die Suchergebnisse stürmen werden

53. Kosmetika 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, ändert.

Praxisbeispiel: Unternehmen wie Osmo nutzen maschinelles Lernen, um Geruchsmoleküle zu analysieren und maßgeschneiderte Düfte in unter 48 Stunden zu generieren und damit den traditionellen, monatelangen Prozess zu umgehen, der die Alterung von Rohmaterialien und manuelle Komposition umfasst.

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

> Bankenanwendungen

54. Betrugserkennung

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

Praxisbeispiel: Stripe integrierte OpenAI's GPT-4, um seine Fähigkeit zur Erkennung bösartiger Aktivitäten und zum Verständnis der Benutzerbedürfnisse zu verbessern, indem es riesige Datenmengen analysiert, was zu maßgeschneiderteren und genaueren Antworten auf Kundenanfragen führte.

Durch die Analyse der Syntax von Discord-Posts kennzeichnet 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 betriebliche Effizienz von Stripe durch personalisierteren Kundensupport und erweiterte Betrugserkennungsfunktionen verbessert, um eine sichere Plattform zu gewährleisten.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 annahmefreie Situationen erzeugen, die auf historischen Datentrends basieren.

56. Generierung benutzerfreundlicher Erklärungen für Kreditablehnungen

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

Abbildung 14: Generierung benutzerfreundlicher Erklärungen für Kreditablehnungen 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 mehr Informationen können Sie hier nachsehen:

• Generative KI-Anwendungen im Finanzdienstleistungssektor

> Spieleanwendungen

58. Prozedurale Inhaltsgenerierung

Generative KI kann Spielinhalte wie Level, Karten und Quests basierend auf vordefinierten Regeln und Kriterien generieren. Dies kann Spieleentwicklern helfen, abwechslungsreichere und interessantere Spielerfahrungen 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 unterschiedlichem Aussehen, Verhalten und Hintergrund gestaltet. Dieser Prozess erhöhte den Realismus und die Immersion des Spiels und machte die Spielerfahrung dynamischer und fesselnder.

59. Spielerverhaltensanalyse

Sie kann verwendet werden, um Spielerdaten wie Spielmuster und Vorlieben zu analysieren, um personalisierte Spielerfahrungen zu bieten. Dies kann Spieleentwicklern helfen, das Engagement und die Bindung der Spieler zu erhöhen.

60. Nicht-Spieler-Charakter (NPC) Verhalten

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

61. Benutzeroberflächendesign

Generative KI kann Benutzeroberflächen entwerfen, die intuitiv und benutzerfreundlich sind. Dies kann Spieleentwicklern helfen, die Spielerfahrung zu verbessern und das Engagement der Spieler zu erhöhen.

62. Spieletests

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

> Reiseanwendungen

63. Identitätsüberprüfung

Generative KI in Gesichtserkennungs- und Verifikationssystemen an Flughäfen kann bei der Identifizierung und Authentifizierung von Passagieren helfen. Dies wird erreicht, indem ein umfassendes Bild des Gesichts eines Passagiers unter Verwendung von Fotos aus verschiedenen Blickwinkeln erstellt wird, was den Prozess der Identifizierung und Bestätigung der Identität von Reisenden rationalisiert.

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 Verifikation und Betrugserkennung und verbessert die Sicherheit durch die Nutzung einer globalen Datenbank von Ausweisdokumenten.

64. Personalisierte Reise- und Zielortempfehlungen

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

> Einzelhandelsanwendungen

65. Produktempfehlungen

Mit generativen Modellen können Einzelhandels-Tools Kunden neue oder alternative Produkte vorschlagen, die sie basierend auf ihrer Kaufhistorie und ihren Vorlieben interessieren könnten. Sie sagen außerdem zukünftige Kundenbedürfnisse und -präferenzen voraus und verbessern so die gesamte Einkaufsreise.

Praxisbeispiel: Adoric bietet ein Tool, das Websites hilft, Produktempfehlungen an verschiedenen Punkten der Customer Journey anzuzeigen, z. B. auf der Homepage 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 Einzelhandelsinhaltserstellung

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

68. Bestandsverwaltung & Lieferkettenoptimierung

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

69. Virtuelle Einkaufsassistenten

Generative KI kann konversationelle virtuelle Assistenten betreiben, die Kunden auf ihrer Einkaufsreise helfen, Antworten auf ihre Fragen generieren und sie durch den Kaufprozess führen.

> Versicherungsanwendungen

70. Policendokumentation

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

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

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

71. Risikobewertung und Prämienberechnung

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

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

72. Betrugserkennung

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

73. Kundenprofilierung

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

74. Schadenbearbeitung

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

75. Policenerstellung

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

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

76. Prädiktive Analyse & Szenariomodellierung

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

> 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 lernen, können sie Vorhersagen über mögliche 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 die IoT-basierte Überwachung von Maschinen erkannte BlueScope Geräteausfälle früher, was zur Reduzierung von Ressourcenverschwendung und zur Verbesserung der Produktionseffizienz beitrug.

78. Qualitätskontrolle

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

79. Produktionsplanung und Bestandsverwaltung

Generative KI-Modelle können verschiedene Produktionsszenarien simulieren, die Nachfrage vorhersagen und zur Optimierung der Lagerbestände beitragen. Sie können historische Kundendaten verwenden, um die Nachfrage vorherzusagen, wodurch genauere Produktionspläne und optimale Lagerbestände ermöglicht werden.

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Unternehmensfunktionsspezifische genAI-Anwendungen

> Kundenservice-Anwendungen

80. Personalisierte Kundenantworten

Konversationelle generative KI-Tools können mit Kundendaten wie vergangenen Käufen, Chat-Verlauf und Kundenfeedback trainiert werden, um ein personalisiertes Profil für jeden Kunden zu erstellen. Wenn ein Kunde eine Nachricht sendet, kann ChatGPT oder ein anderes ähnliches Tool 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 ging Banc Sabadell eine Partnerschaft mit Zendesk ein, um ein KI-gestütztes Chatsystem zu implementieren.

Dieser virtuelle Assistent half, die Flut von Kundenanfragen zu bewältigen, indem er Self-Service-Optionen für häufige Fragen anbot 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 Nachrichten in Echtzeit von einer Sprache in eine andere übersetzen.

Abbildung 15: Eine beispielhafte mehrsprachige Kundenantwort, generiert von ChatGPT.

82. Schnelle Antworten auf Kundenanfragen & Beschwerden

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

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

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

Das ServiceNow DT-Team hat mit dieser Methode jährlich 5,5 Millionen US-Dollar eingespart, mit einer 54 % ITSM-Issue-Deflection-Rate und nahezu 20 % Fallvermeidung beim Now Support. Dieser Ansatz sorgt für 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. Beim Verfassen von Kunden-E-Mails kann ChatGPT Vorlagen nutzen, um Nachrichten zu erstellen, die auf die Vorlieben und Anforderungen des Empfängers zugeschnitten sind.

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

84. Beantwortung von Kundenbewertungen

Wenn ein Kunde eine Bewertung oder einen Kommentar auf Online-Bewertungsplattformen oder Ihrer Website hinterlässt, kann ChatGPT oder ein anderes Tool eine Antwort generieren, die auf die Bedenken des Kunden eingeht und mögliche Lösungen oder Unterstützung anbietet.

85. Beantwortung von FAQs

ChatGPT kann zum Beispiel auf der FAQ-Seite oder 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 Risikotoleranz eines Nutzers simulieren.

87. Kreditorenbuchhaltungsautomatisierung/Rechnungsverarbeitung

Generative KI-Lösungen gehen über das Extrahieren von Schlüssel-Wert-Paaren aus Dokumenten hinaus und ermöglichen es Nutzern, Dokumente flexibel abzufragen, was die Automatisierung komplexerer Dokumente ermöglicht.

Abbildung 17: 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“ für bestimmte Aufgaben oder Arbeitsabläufe zu erstellen.

BBVA-Mitarbeiter aus verschiedenen Abteilungen, darunter Recht, Risiko, Marketing, Personal und Finanzen, haben über 2.900 GPTs entwickelt. Diese Tools erfüllen verschiedene Funktionen, von der Interpretation risikobezogener Begriffe wie „Abschreibung“ bis hin zur Beantwortung von Anfragen von Privatkunden.

BBVA berichtete, dass Early Adopters eine Produktivitätssteigerung erfahren haben, wobei 80 % der Nutzer angaben, dass die Tools ihnen mehr als zwei Stunden pro Woche sparen. Es bestehen jedoch weiterhin Bedenken hinsichtlich der messbaren Auswirkungen auf das Endergebnis und der Herausforderungen bei der Skalierung der Technologie. 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 ein weiteres Wachstum im Jahr 2025.

Für mehr Informationen siehe KI-Anwendungen in der Kreditorenbuchhaltung.

> Marketinganwendungen

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 kürzlich durchgeführte Studie über mehr als drei Jahre Forschung ergab, dass Synergien zwischen Mensch und KI bei kreativen Aufgaben wahrscheinlicher sind als bei entscheidungsbasierten. Bei kreativer Arbeit wie der Inhaltserstellung ergänzt KI die menschliche Kreativität durch die Übernahme sich wiederholender Aufgaben, während Menschen die Einsicht und Originalität liefern.³⁵

Zum Beispiel können KI-Tools Überschriften generieren, Artikel strukturieren und Call-to-Actions vorschlagen, während Vermarkter die Botschaft verfeinern und die Markenkonsistenz sicherstellen. Diese Zusammenarbeit erhöht die Effizienz, ohne die kreative Note zu verlieren, die das Publikum anspricht.

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

Abbildung 18: KI-generierte Inhalte zur Bewerbung eines neuen Elektroautomodells mit ChatGPT.

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

• Erhöhte Effizienz: Durch die Integration der KI-gesteuerten Content-Erstellungstools von Narrato reduzierte Site Smart seine Content-Produktionszeit um das Achtfache. Funktionen wie benutzerdefinierte KI-Vorlagen und Brand-Voice-Einstellungen ermöglichten die Generierung von On-Brand-Inhalten von Anfang an.
• Kostensenkung: Die Integration mit Narrato führte zu einer Senkung der Content-Produktionskosten um 80 %. Diese Effizienz ermöglichte es Site Smart, Ressourcen effektiver zu verteilen und sich auf Bereiche zu konzentrieren, die seinen Kunden einen höheren Mehrwert bieten.
• Verbesserte Qualitätskontrolle: Die Plattform von Narrato bot einen zentralisierten Arbeitsbereich mit verbesserter Zusammenarbeit und reduzierten Fehlern. Die Integration von KI gewährleistete Inhaltskonsistenz und 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, vergangenem Verhalten und demografischen Merkmalen generieren. Dies kann Ihnen helfen, zielgerichtete Inhalte zu erstellen, die bei Ihrem Publikum Anklang finden, was zu höherem Engagement und Konversionsraten führt.

90. Zielgruppenforschung

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

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

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

91. Schreiben von Produktbeschreibungen

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

92. Erstellung von Kundenumfragen

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

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

93. Generierung von Videoanzeigen oder Produktdemos

Videogenerierungsanwendungen in GenAI umfassen:

• Videoanzeigen: Mit generativer KI können Unternehmen qualitativ hochwertige Videoanzeigen erstellen, die auf verschiedenen Plattformen, einschließlich sozialer Medien und Video-Sharing-Seiten, verwendet werden können. Dies kann zur Steigerung der Markenbekanntheit und zur Förderung von Konversionen beitragen.
• 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 zur Steigerung des Engagements und des Umsatzes beitragen kann.

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

• Beschleunigte Produktion: Durch die Nutzung der KI-gesteuerten 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, qualitativ hochwertiges Markenerlebnis beibehielten, das den Richtlinien von SimCorp entspricht.

94. E-Mail-Marketing-Kampagnen

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

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

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

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

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

SEO-Anwendungen

95. Generierung von Themenideen für das Schreiben von Inhalten

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

• Relevante Keywords und Phrasen zu produzieren
• Die Inhalte der Wettbewerber zu analysieren, um Deckungslücken zu identifizieren
• Themen basierend auf aktuellen Trends und Nutzersuchanfragen vorzuschlagen

96. Keyword-Recherche durchführen

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 dem Angebot der Website verwenden.

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

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

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

97. Die richtigen Titel finden

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

• Beschreibend sind und das Thema des Inhalts klar vermitteln
• In der Lage sind, relevante Keywords zu integrieren, die sich auf das Thema beziehen
• Prägnant und auf den Punkt gebracht sind und typischerweise innerhalb des Zeichenlimits von 60-70 Zeichen für eine optimale Anzeige auf Suchergebnisseiten liegen.
• Auffällig sind und wahrscheinlich Klicks anziehen, was zur Verbesserung der Klickrate (CTR) und letztendlich der SEO beitragen kann

98. Gruppierung der Suchabsicht

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

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

Praxisbeispiel: HubSpot's KI Search Grader³⁷ wurde entwickelt, um die Markensichtbarkeit und -stimmung in KI-gestützten Suchmaschinen wie ChatGPT und Perplexity zu bewerten. Die Analyse, wie diese Modelle auf die Marke verweisen, bietet Einblicke in die aktuelle Leistung und identifiziert Verbesserungspotenziale. Zu den wichtigsten Funktionen gehören:

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

99. Erstellung einer Inhaltsstruktur

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

Abbildung 20: ChatGPT erstellt die Struktur von Inhalten.

100. Generierung von Meta-Beschreibungen

Eine Meta-Beschreibung ist ein HTML-Attribut, das eine kurze Zusammenfassung des Inhalts einer Webseite liefert. Die Meta-Beschreibung dient als Werbung für die Seite und ermutigt Nutzer, 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 deren URL, das Datum der letzten Änderung und ihre Priorität im Verhältnis zu anderen Seiten auf der Website.

ChatGPT kann zur Generierung von Sitemap-Codes verwendet werden, indem es eine XML-Datei erstellt, die alle Seiten und Inhalte einer Website auflistet.

> Personalwesen-Anwendungen

102. Generierung von Stellenbeschreibungen

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

Praxisbeispiel: Zur Verarbeitung und zum Abrufen relevanter Lebensläufe basierend auf Stellenbeschreibungen in natürlicher Sprache entwickelte DataToBiz einen KI-gestützten Lebenslauffilter. Unter Verwendung von semantischer Suche und Large Language Models (LLMs) ermöglichte die Lebenslauffilterung die Interpretation und Abstimmung von Stellenbeschreibungen mit Lebensläufen. Das System verbesserte Benutzerabfragen, indizierte Lebensläufe und lieferte kontextuell genaue Ergebnisse.

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

103. Erstellung von Interviewfragen

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

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

104. Generierung von Onboarding-Materialien

KI kann Onboarding-Materialien für neue Mitarbeiter erstellen, 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 Verwaltung von Aufgaben wie:

• Beantwortung häufig gestellter Fragen,
• Bearbeitung von Freizeitanträgen,
• Verwaltung der Gehaltsabrechnung und
• Verwaltung 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 Einstellungs-Ökosystem.

KI-gestützte HR-Chatbots und virtuelle Assistenten rationalisierten 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 Einstellungs-Ökosystem.

Praxisbeispiel: IBM HR-Agenten nutzen eine umfassende Bibliothek vorgefertigter konversationeller KI-Automatisierungen, die als „Skill-Flows“ bezeichnet werden. Diese Automatisierungen helfen bei der Verwaltung komplexer HR-Aufgaben und stellen gleichzeitig die Einhaltung von Vorschriften und Unternehmensrichtlinien sicher. Sie bietet auch eine Self-Service-Chat-Erfahrung für Mitarbeiter, die auf natürlicher Sprache basiert.⁴⁰

106. Steigerung der Produktivität am Arbeitsplatz

Großunternehmen stehen vor der ständigen Herausforderung, die Zeit von Wissensarbeitern zu optimieren, da ein erheblicher Teil der Arbeitszeit für Routineaufgaben wie E-Mails und Besprechungsvorbereitung aufgewendet wird und nicht für Kernaufgaben.

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

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

> Lieferketten- und Beschaffungsanwendungen

107. Nachfrageprognose und Lieferkettenmanagement

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

Erfahren 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, die Kundennachfrage mit den Lieferantenlieferungen in Einklang zu bringen. Die interne Prognose stützte sich auf statistische Modelle, die saisonale Nachfrageänderungen oder Produkteinführungen nicht berücksichtigten. Diese eingeschränkte Transparenz führte zu Fehlbeständen an 25 Standorten und verringerte die Gesamtleistung der Lieferkette.

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

• 47 % Steigerung der Prognosegenauigkeit.
• 14 % Reduzierung des Lagerbestands.
• 34 % Verbesserung des Lagerumschlags.
• Signifikante Reduzierung der Stornierungen von Patientenbestellungen aufgrund von Produktverfügbarkeit.⁴²

108. Bestandsverwaltung mit KI-Chatbots

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

• Automatisierte Beschaffung: KI-Chatbots können Artikel basierend auf Schwellenwerten automatisch nachbestellen.
• Bestandsverfolgung: Bereitstellung von Echtzeit-Updates zu Lagerbeständen und Bestellstatus.
• Kundensupport: Bearbeitung von Anfragen zur Produktverfügbarkeit und Bestelldetails.
• Verbesserte Kategorisierung: Nutzung von maschinellem Lernen 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, Zeit sparen und die Logistikeffizienz steigern.

Zu den wichtigsten Vorteilen gehören:

• Kosteneffiziente 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 Kraftstoff eingespart und gleichzeitig die pünktliche Lieferleistung verbessert.⁴³

DHL verzeichnete eine 15 % Zunahme pünktlicher Lieferungen und eine 20 % Reduzierung von Sendungsverzögerungen durch den Einsatz seiner KI-gestützten MySupplyChain-Plattform.⁴⁴

> Rechtsanwendungen

110. Vertragserstellung

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 Franchisenetzwerk zu verwalten.

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

111. Vertragskonformität

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

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

112. Rechts-Chatbots

Generative KI ermöglicht es Chatbots, grundlegende Rechtsberatung zu leisten, indem sie Benutzeranfragen interpretieren und klare, genaue Antworten geben. Diese Chatbots können bei allgemeinen Rechtsfragen wie Mieterrechten oder Vertragsgrundlagen helfen und Benutzern durch geführte Prompts bei der Erstellung einfacher Rechtsdokumente helfen.

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

113. KI-Governance und Compliance-Automatisierung

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

Anwendungen umfassen:

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

Praxisbeispiel: Credo KI bietet Funktionen wie das KI-Register für Systemtransparenz, Governance Workspaces für das Compliance-Management, Policy Intelligence für standardisierte Aufsicht und Guardrails zur Sicherstellung des verantwortungsvollen Einsatzes generativer KI.

Die Plattform ist in öffentlichen Cloud-, privaten Cloud- und selbst gehosteten Konfigurationen verfügbar und ermöglicht es Unternehmen, Transparenz, Einhaltung gesetzlicher Vorschriften 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 für die Erstellung von Schulungsinhalten benötigte Zeit um 30 % zu reduzieren.

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

115. Vertriebscoaching

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

116. Umsatzprognose und Pipeline-Optimierung

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

117. Lead-Identifikation und -Qualifikation

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 in der Abbildung unten) erstellen, die Konsistenz in der Darstellung der Ergebnisse bieten.

Abbildung 22: Generierung von Prüfungsberichten mit OpenAI's ChatGPT.

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 Kennzeichnung riskanter Transaktionen eingesetzt wurde. Sie ermöglichte es KPMG, seinen Kunden zuverlässigere finanzielle Einblicke zu bieten.

119. Datenanalyse von Dokumenten

Prüfungsprozesse analysieren regelmäßig umfangreiche Finanz- und Betriebsdatensätze.

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

• Berechnungen durchführen
• 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 untersuchen.

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, Prüfungsanomalien für weitere Untersuchungen zu erkennen und zu kennzeichnen. Bei korrekter Integration mit menschlicher Bewertung können generative KI-Tools nützlich sein, um potenziellen Betrug zu identifizieren und die internen Prüfungsfunktionen zu verbessern.

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

122. Schulung von Prüfern

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

• Konzeptuelles 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, das Abwägen von Kompromissen und das Synthetisieren von Wissen über verschiedene Bereiche 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 individuelle Leistung bei Produktentwicklungsaufgaben zu bewerten.⁴⁶ Zu den wichtigsten Ergebnissen der Studie gehören:

• Leistungssteigerung: Personen, die von KI unterstützt wurden, erbrachten vergleichbare Leistungen wie traditionelle Zweierteams ohne KI, was darauf hinweist, dass KI die Vorteile menschlicher Zusammenarbeit replizieren kann. Teams, die KI nutzten, zeigten die höchsten Leistungsniveaus, insbesondere bei der Produktion von Spitzenlösungen.
• Fachwissensintegration: KI-Unterstützung ermöglichte es sowohl kommerziellen als auch F&E-Fachleuten, ausgewogene Lösungen zu entwickeln, die technische und Marktperspektiven integrierten und traditionelle Expertisesilos effektiv überbrückten.
• Effizienzgewinne: Teilnehmer, die KI verwendeten, erledigten Aufgaben 12-16 % schneller als diejenigen ohne KI, während sie gleichzeitig detailliertere und umfangreichere Lösungen generierten.
• Emotionale Auswirkungen: KI-Nutzer berichteten über vermehrte positive Emotionen wie Aufregung und Begeisterung und verringerte negative Gefühle wie Angst und Frustration im Vergleich zu ihren Kollegen, die keine KI nutzten.

124. Generative KI in der KI-Forschung

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

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

Praxisbeispiel:

Laut jüngsten Forschungsergebnissen wurde eine neue neuronale Architektur namens Retentive Network (ReN) als Alternative zu Transformers für Large Language Models vorgeschlagen.

ReN führt einen Retentionsmechanismus ein, der die traditionelle Aufmerksamkeit ersetzt und lineare Zeit- und Speicherkomplexität für eine verbesserte Effizienz bei langen Sequenzen bietet. Es kombiniert die Speichervorteile von rekurrenten Modellen 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, während es eine schnellere Inferenz und einen reduzierten Ressourcenverbrauch ermöglicht.⁴⁷

> Produktivitäts- und Automatisierungsanwendungen

125. KI-Workflow-Agenten

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

Anwendungen umfassen:

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

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

• Claude Max: Bietet die höchste Präzision und das benutzerfreundlichste Erlebnis.
• R2 Copilot: 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 in der Unterstützung mehrerer Sprachen, geeignet für internationale Teams.

Zusammenfassung generativer KI-Anwendungen mit Anwendungsfällen und Beispielen

*Eine Branche, eine Geschäftsfunktion oder ein anderer Anwendungsbereich

FAQs

Diese Forschung zitieren

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

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 AI

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.

Hello GPT-4o | 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.

https://www.novartisfoundation.org/our-programs/ai4betterhearts-cardiovascular-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.

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

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Sıla Ermut ist Branchenanalystin bei AIMultiple mit Schwerpunkt auf E-Mail-Marketing und Verkaufsvideos. Sie arbeitete zuvor als Personalvermittlerin in Projektmanagement- und Beratungsfirmen. 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