Top 125 Generative KI-Anwendungen

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

• Allgemeine GenAI-Anwendungen
• Branchenspezifische GenAI-Anwendungen
• Unternehmensfunktionsspezifische GenAI-Anwendungen

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

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

Allgemeine GenAI-Anwendungen

> Video-Anwendungen

1. Videogenerierung

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

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

Jedes KI-Tool wurde mit Stock-Bildern getestet und auf einer Skala von 10 bewertet, basierend auf Prompt Compliance (Genauigkeit bei der Befolgung von Anweisungen), Physical Accuracy (realistische Physik und Interaktionen) und Product Integrity (Konsistenz in Aussehen und Details). Hier sind einige unserer Beobachtungen:

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

Praxisbeispiel: Netflix nutzte erstmals generative KI in einer Fernsehserie und fügte der argentinischen Sci-Fi-Serie „El Eternauta“ KI-generiertes Filmmaterial hinzu. Co-CEO Ted Sarandos erklärte, dass KI den VFX-Teams half, komplexe Szenen wie den Einsturz eines Gebäudes schneller und zu geringeren Kosten als mit traditionellen Methoden zu erstellen, wodurch die Produktion finanziell möglich wurde.

Obwohl der Schritt Bedenken hinsichtlich von Arbeitsplatzverlusten in der Unterhaltungsindustrie aufgeworfen hat, erklärte Sarandos, dass KI menschliche Kreative unterstützen und nicht ersetzen soll.¹

Weitere Informationen zu aktuellen Prognosen, wie KI den Arbeitsmarkt beeinflussen wird, finden Sie unter KI-Arbeitsplatzverlust.

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 nicht wahrscheinlichen Sequenzen

GAN-basierte Videovorhersagen können dabei helfen, Anomalien zu erkennen, die in vielen Bereichen, einschließlich Sicherheit und Überwachung, von entscheidender Bedeutung sind.

Praxisbeispiel: Lucid Dream Network verbesserte seine Videoproduktion durch den Einsatz des Script-to-Video-Tools von Pictory, das vorgefertigte Vorlagen und eine reibungslose Integration von Musik und Visualisierungen 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 und -animation

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

Zu den Anwendungen gehören:

• 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

> Bild-Anwendungen

4. Bildgenerierung

Mit generativer KI können Benutzer Text in Bilder umwandeln und realistische Bilder basierend auf einer bestimmten Umgebung, einem Motiv, Stil oder Ort generieren. So lässt sich das benötigte Bildmaterial schnell erstellen.

Es ist auch möglich, diese visuellen Materialien kommerziell zu nutzen, wodurch die KI-gestützte Bildgenerierung zu einem wertvollen Element in den Bereichen Medien, Design, Werbung, Marketing, Bildung und anderen wird. Ein Bildgenerator kann beispielsweise einem Grafikdesigner helfen, jedes gewünschte Bild zu erstellen (siehe Abbildung unten).

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

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

Durch die Nutzung von OpenAIs GPT-4- und DALL-E-Modellen zur kreativen Generierung ermöglichte dieses Projekt den Nutzern, individuelle Kunstwerke unter Verwendung ikonischer Coca-Cola-Bilder wie der Konturflasche und des Coca-Cola-Weihnachtsmanns zu erstellen.⁵

5. Semantische Bild-zu-Foto-Übersetzung

Auf Basis eines semantischen Bildes oder einer Skizze kann eine realistische Version eines Bildes erzeugt werden. Diese Anwendung ist aufgrund ihrer unterstützenden Rolle bei der Diagnosestellung nützlich für den Gesundheitssektor.

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

6. Bild-zu-Bild-Konvertierung

Dabei werden die äußeren Elemente eines Bildes, wie Farbe, Medium oder Form, verändert, während die 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 grundlegende Attribute eines Bildes zu manipulieren, es einzufärben oder seinen Stil zu ändern.

7. Bildauflösungserhöhung (Super-Resolution)

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

GAN-basierte Methoden ermöglichen es, eine hochauflösende Version eines Bildes durch Super-Resolution GANs zu erstellen. Diese Methode eignet sich zur Erzeugung hochwertiger Versionen von Archivmaterial und/oder medizinischem Material, dessen Speicherung in hoher Auflösung unwirtschaftlich ist. Ein weiterer Anwendungsfall liegt in der Überwachung.

8. KI-Design-Co-Piloten

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

Zu den Anwendungen gehören:

• Text-zu-Vorlage für Präsentationen und soziale Medien
• Markenidentitätsgenerierung
• Dynamisches A/B-Kampagnendesign

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

9. 3D-Formgenerierung

In diesem Bereich wird weiterhin geforscht, um hochwertige 3D-Versionen von Objekten zu erstellen. Mit GAN-basierter Formgenerierung können bessere Formen in Bezug auf ihre Ähnlichkeit mit der Quelle erzielt werden. Darüber hinaus können detaillierte Formen generiert und manipuliert werden, um die gewünschte Form zu schaffen.

Zu den Anwendungen gehören:

• Immobilienvisualisierung
• Produktdesign und digitaler Zwilling in der Fertigung
• Virtueller Tourismus und Simulationstraining

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

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

> Audio-Anwendungen

10. Text-zu-Sprache-Generator

GANs ermöglichen die Erzeugung realistischer Sprachaufnahmen. Um realistische Ergebnisse zu erzielen, fungieren die Diskriminatoren als Trainer, die Stimme betonen, tonen und/oder modulieren.

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

Mithilfe dieser Technologie wurden Tausende von Büchern in Hörbücher umgewandelt.¹⁰

Erfahren Sie mehr über die Fähigkeiten von großen Sprachmodellen bei der Textgenerierung.

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

Durch diese Partnerschaft wurden mehr als 50 Stimmen in 25 Sprachen auf der Plattform von Twilio verfügbar, und Entwickler erhielten neue APIs für eine erweiterte Sprachsynthese-Steuerung in ihren Sprachanwendungen.¹¹

11. Sprache-zu-Sprache-Konvertierung

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

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

12. Musikgenerierung

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

In diesem Zusammenhang bleibt jedoch ein wichtiges Hindernis zu überwinden, nämlich Urheberrechtsverletzungen, die durch die Aufnahme urheberrechtlich geschützter Werke in Trainingsdaten entstehen. Erfahren Sie mehr über KI-Ethik.

> Textbasierte Anwendungen

13. Ideengenerierung

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

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

14. Textgenerierung

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

Die Erstellung von Dialogen, Schlagzeilen oder Werbung durch generative KI ist eine gängige Praxis in den Bereichen Marketing, Gaming und Kommunikation.

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

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

Eine Studie aus dem Jahr 2025 untersuchte beispielsweise, ob Menschen zwischen Therapieantworten, die von erfahrenen Therapeuten verfasst wurden, und solchen, die von ChatGPT generiert wurden, unterscheiden können, wie diese Antworten mit wichtigen therapeutischen Prinzipien übereinstimmen und welche sprachlichen Unterschiede 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 wurden hinsichtlich der therapeutischen Qualität höher bewertet. Die linguistische Analyse legt nahe, dass die überlegene Kontextualisierung der KI zu ihrer Wirksamkeit beitragen könnte.

Während diese Ergebnisse das Potenzial generativer KI zur Verbesserung der Psychotherapie aufzeigen, müssen ethische Bedenken wie Technophobie und die Balance zwischen Kreativität und evidenzbasierter Praxis sorgfältig berücksichtigt 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, bei denen sich die Benutzer Bewegungen vorstellen oder sich auf externe Reize konzentrieren mussten, interpretiert Brain2Qwerty natürliche Tippbewegungen und macht die Dekodierung von Gehirnwellen intuitiver. Das Modell besteht aus drei Schlüsselmodulen:

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

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

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

Entdecken Sie mehr Beispiele für große Sprachmodelle und Anwendungen wie die Textgenerierung.

15. Personalisierte Inhaltserstellung

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

• Social-Media-Beiträge
• Blogartikel
• Produktempfehlungen

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

16. Sentimentanalyse/Textklassifikation

Sentimentanalyse, auch Opinion Mining genannt, nutzt Natural Language Processing und Text Mining, um den emotionalen Kontext von schriftlichem Material zu entschlüsseln.

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

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

Dies kann nützlich sein, um das Problem des Datenungleichgewichts bei der Sentimentanalyse von Nutzermeinungen (wie in der folgenden Abbildung) in vielen Kontexten, wie Bildung und Kundenservice, zu mildern.

Abbildung 4: Der Einfluss synthetischer Textgenerierung für die Sentimentanalyse unter Verwendung GAN-basierter Modelle.

17. Intelligente Suche

Intelligente Suche nutzt Natural Language Processing und maschinelles Lernen, um präzise und kontextbezogene Ergebnisse zu liefern. Im Gegensatz zu herkömmlichen Stichwortsuchen versteht sie die Benutzerabsicht, verarbeitet natürlichsprachliche Abfragen und liefert Ergebnisse basierend auf der Bedeutung statt exakter Wortübereinstimmungen.

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

Die intelligente Suche wird branchenübergreifend eingesetzt. Im eCommerce kann die intelligente Suche Kunden helfen, Produkte effizient zu finden, während sie in Unternehmensumgebungen das einfache Auffinden von Dokumenten und Ressourcen ermöglicht.

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

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

> Codebasierte Anwendungen

18. Codegenerierung

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

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

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

Abbildung 5: Erstellung eines HTML-Formulars und JavaScript-Submit-Codes mit OpenAIs ChatGPT.

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

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

In sechs Monaten modernisierte Amazon mehr als die Hälfte seiner Java-Systeme, verbesserte die Sicherheit und senkte die Infrastrukturkosten, was zu jährlichen Effizienzgewinnen von $260 Millionen führte. Dies zeigt, wie KI große Produktivitätssteigerungen bei der Softwarewartung für große Unternehmen bewirken kann.¹⁶

19. Code-Vervollständigung

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

20. Code-Review

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

21. Fehlerbehebung

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

22. Code-Refactoring

Generative KI kann verwendet werden, um den Prozess der Code-Refaktorierung zu automatisieren und so die Wartung und Aktualisierung zu erleichtern.

23. Code-Stilprüfung

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

24. Generierung von Testfällen

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

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

Technische Teams verwenden es für Rapid Prototyping, Debugging, Testgenerierung, Infrastrukturautomatisierung und die Navigation durch komplexe Codebasen, wodurch Entwicklungszyklen oft beschleunigt und die Codequalität verbessert wird.

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

25. Generierung von Testcode

Tools wie ChatGPT können Beschreibungen in natürlicher Sprache in Testautomatisierungsskripte umwandeln. Indem sie die in einfacher Sprache beschriebenen Anforderungen verstehen, können sie diese in spezifische Befehle oder Code-Snippets in der gewünschten Programmiersprache oder im gewünschten Testautomatisierungs-Framework übersetzen.

Abbildung 6: NLP zu Testskripten via ChatGPT-4.

26. Testskript-Wartung

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

27. Testdokumentation

Generative KI-Modelle können realistische Testdaten basierend auf den Eingabeparametern generieren, z. B. gültige E-Mail-Adressen, Namen, Standorte und andere Testdaten, die bestimmten Mustern oder Anforderungen entsprechen.

28. Testergebnisanalyse

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

> Weitere Anwendungen

29. Conversational KI

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

ChatGPT ist ein beliebtes Beispiel für Conversational KI. Es bietet den Benutzern eine sehr informative und integrierte Konversation, wie z. B. philosophische Diskussionen. Unten sehen Sie ein Beispiel für einen Chat mit ChatGPT.

Abbildung 7: Eine Konversation mit ChatGPT.

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

Inspiriert von einer echten Großmutter und den Stereotypen von Betrügern über ältere Opfer, interagiert Daisy in Echtzeit mit Betrügern und teilt erfundene Geschichten, gefälschte Bankdaten und Hobbys wie Stricken. Indem sie Betrüger glauben macht, sie hätten eine echte Person zum Ziel, stört Daisy deren Operationen und beleuchtet gängige Taktiken, um die Öffentlichkeit über Betrugsprävention aufzuklären.

Die Erstellung von Daisy umfasste fortschrittliche KI-Technologie, darunter ein großes Sprachmodell für ihre Persönlichkeit, ein Diffusionsmodell für fotorealistische Visualisierungen und Sprachmodellierung basierend auf der Großmutter eines VCCP-Mitarbeiters.¹⁸

30. Datensynthese

Generative KI kann synthetische Daten produzieren, die reale Statistiken nachahmen, ohne auf tatsächliche Datenpunkte zurückzugreifen, 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. Sie können verwendet werden, um Datensätze zu laden, Transformationen durchzuführen und Daten mit Python-Bibliotheken wie pandas, numpy und matplotlib zu analysieren.

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

Abbildung 8: Datenanalyse mit ChatGPT Code Interpreter.

32. Dateikonvertierung

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

33. Lösen mathematischer Probleme

LLM sind in der Lage, mathematische Fragen zu verstehen und zu lösen. Dazu gehören grundlegende, aber je nach Modell auch komplexe Probleme. Unten sehen Sie ein Beispiel für die Fähigkeiten von ChatGPT in diesem Bereich.

Abbildung 9: Lösen mathematischer Probleme mit OpenAIs ChatGPT-Plugins.¹⁹

34. Multimodale KI-Assistenten

Fortschritte wie OpenAIs GPT-5, Google Gemini 3.6 und Anthropic Claude Opus 5 haben das Verständnis von Text, Bild und Audio in einem einzigen Modell vereint. Diese multimodalen Assistenten verarbeiten und generieren mehrere Formate gleichzeitig.

Zu den Anwendungen gehören:

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

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

Branchenspezifische GenAI-Anwendungen

> Gesundheitswesen-Anwendungen

35. Arzneimittelforschung und -entwicklung

Die Nutzung der Möglichkeiten 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:

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

Generative KI-Software hilft auch beim Design neuartiger Biomoleküle, Proteine und therapeutischer Wirkstoffe durch Integration von biologischem Wissen und strukturierten biomedizinischen Daten (z. B. wissensgraph-erweiterte generative Modelle für die gezielte Arzneimittelforschung).²²

Zu den Anwendungen gehören:

• 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 auf der Grundlage von Patientenangaben 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, die von der Novartis Foundation, Microsoft KI for Health und Partnern geleitet wird, um die kardiovaskuläre Gesundheit zu verbessern, indem Herzgesundheitsdaten zusammengeführt und analysiert werden.

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

37. Verbesserte medizinische Bildgebung

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

38. Bevölkerungsgesundheitsmanagement

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

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

Praxisbeispiel: BCG und Zeiss entwickelten eine generative KI-Anwendung, die medizinischem Fachpersonal hilft, genaue und zeitnahe Antworten auf Patientenanfragen zu geben.

Dieses KI-Tool generiert Antworten auf der Grundlage von vorab genehmigten Materialien und stellt sicher, dass den Patienten korrekte Informationen übermittelt werden. Ersten Rückmeldungen zufolge sind 79 % der KI-generierten Antworten ohne Bearbeitung versandfertig.

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

39. KI-Chatbots zur Symptomprüfung

Symptom-Check-Chatbots sind darauf ausgelegt, Einzelpersonen zu helfen, ihre Gesundheit zu verstehen und zu verwalten, indem sie Fragen stellen, Empfehlungen geben und Benutzer bei Bedarf 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 ist jedoch mit erheblichen Einschränkungen verbunden:

• Begrenzte diagnostische Genauigkeit: Symptom-Checker verfügen möglicherweise nicht über die Expertise von medizinischem Fachpersonal, was ihre diagnostische Genauigkeit bei schwerwiegenden Erkrankungen unzuverlässig macht. Benutzer sollten sie mit Vorsicht verwenden und nicht als Ersatz für professionellen Rat 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 der Patienten zu erfüllen.
• Übermäßige Abhängigkeit von 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 Datenschutzbedenken: Fehltritte bei der Beratung oder der 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, Diagnosen durch medizinische Bildgebung unterstützen, Behandlungspläne personalisieren, bei der Arzneimittelforschung helfen und Prozesse wie Abrechnung, Schadensbearbeitung und Vorabgenehmigungen automatisieren.

Diese Agenten verbessern auch die Patienteneinbindung durch konversationelle Unterstützung, bieten Echtzeit-Gesundheitsüberwachung, psychische Gesundheitshilfe an, 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, die Konsistenz mit genehmigten Inhalten sicherstellen und die Erstellung von klinischen Studienberichten, regulatorischen Einreichungen und Compliance-Dokumenten beschleunigen.

Praxisbeispiel: Novo Nordisk hat Anthropics 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 erzielte das Unternehmen eine 94%ige Reduzierung des Personalbestands und 92 % Kosteneinsparungen, während die Genauigkeit durch menschliche Überwachung gewahrt blieb.

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

42. Synthetische Datengenerierung im Gesundheitswesen

Statt generische synthetische Daten zu produzieren, generiert KI jetzt multimodale synthetische Datensätze für medizinische Forschung, Training und Validierung klinischer KI-Systeme, um Datenschutzbeschränkungen zu überwinden und gleichzeitig klinischen Realismus zu wahren.

Anwendungsfälle umfassen:

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

> Bildungsanwendungen

43. Personalisierte Unterrichtseinheiten

Durch den Einsatz von generativer KI für die Bildung können personalisierte Unterrichtspläne den Schülern die effektivste und am besten zugeschnittene Bildung bieten.

Diese Pläne werden durch die Analyse von Schülerdaten wie ihrer bisherigen Leistung, ihrem Fähigkeitsprofil und jeglichem Feedback, das sie möglicherweise zum Lehrplaninhalt gegeben haben, erstellt. Dies trägt dazu bei, dass jeder Schüler, insbesondere solche mit Behinderungen, eine individuelle Erfahrung erhält, die auf maximalen Erfolg ausgerichtet ist.

44. Kursgestaltung

Von der Gestaltung von Lehrplänen und Bewertungen bis hin zur Personalisierung von Kursmaterialien 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 Virtual Reality können auch realistische Simulationen erstellt werden, die Lernenden noch stärker in den Prozess einbinden.

45. Inhaltserstellung für Kurse

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

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

Abbildung 10: Ein Beispiel für KI-generierte Kursinhalte von NOLEJ.

46. Tutoring

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

Praxisbeispiel: Khan Academy nutzt GPT-4 in ihrem KI-Assistenten Khanmigo, der sowohl als virtueller Tutor für Schüler als auch als Unterstützung für Lehrer dient, um unterschiedliche Bildungsbedürfnisse zu adressieren.

Khanmigo fördert tieferes Lernen, indem es individualisierte Fragen stellt und die Relevanz von Inhalten kontextualisiert. Erste Ergebnisse zeigen vielversprechende Verbesserungen des Engagements und der Lernergebnisse der Schüler. Khanmigo hilft Lehrern auch dabei, Unterrichtsmaterialien zu erstellen und Lernerfahrungen zu personalisieren (siehe Abbildung unten).

Abbildung 11: Khan Academys Khanmigo: personalisierte Fragengenerierung für tieferes Lernen.²⁷

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

Die Ergebnisse zeigen, dass die Schüler, die an dem Programm teilnahmen, statistisch signifikante Verbesserungen in den Bereichen Englischkenntnisse, digitale Kompetenz und Wissen über künstliche Intelligenz erzielten.

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

Diese Ergebnisse deuten darauf hin, dass generative KI, wenn sie in strukturierte Bildungsprogramme integriert wird, eine praktikable Methode bieten kann, um das Lernen in Kontexten mit begrenzten Bildungsressourcen zu unterstützen.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. Ein Datenleck oder Hacker-Vorfall kann reale Daten mit persönlichen Informationen über schulpflichtige Kinder offenlegen.

KI-generierte synthetische Daten, die aus dem Erlernen realer Muster abgeleitet werden, helfen, Anonymität zu gewährleisten und die Privatsphäre der Schüler zu schützen. Synthetische Datensätze, die von generativen Modellen erzeugt werden, sind effektiv und nützlich für das Training anderer Algorithmen, während sie sicher und bedenkenlos verwendet werden können.

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 Erhöhung der Auflösung dieser Materialien können sie auf moderne Standards gebracht werden und für Schüler, die an qualitativ hochwertige Medien gewöhnt sind, ansprechender sein.

> Modeanwendungen

49. Kreatives Design für Modedesigner

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

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

Abbildung 12: Durch ClothingGAN generierte Kleidungsstücke.

50. Umwandlung von Skizzen in Farbbilder

Unter Nutzung generativer KI kann die Modebranche wertvolle Zeit und Ressourcen sparen, indem Skizzen schnell in lebendige Bilder umgewandelt werden.

51. Generierung repräsentativer Modemodels

Durch die Nutzung generativer KI zur Erstellung einer Vielzahl von Modemodels können Modeunternehmen ihre vielfältige Kundenbasis besser bedienen und ihre Produkte authentischer präsentieren. Solche Models können für virtuelle Anprobemöglichkeiten für Kunden oder für 3D-Rendering eines Kleidungsstücks verwendet werden.

Praxisbeispiel: Die in Miami ansässige Fotografin Dahlia Dreszer integriert generative KI in ihre künstlerische Praxis und behandelt sie als zusätzliches Medium neben der Fotografie. Für ihre Ausstellung „Bringing the Outside In“ trainierte sie KI-Modelle auf ihren visuellen Stil, produzierte ein KI-generiertes Werk und erstellte einen KI-Klon, der Besucher führt und Fragen beantwortet.

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

Dreszer argumentiert, dass KI erhebliche Arbeit erfordert und als Teil eines langen kreativen Prozesses verstanden werden sollte, nicht als Abkürzung. Sie sieht den aktuellen Moment als ein frühes Stadium der breiteren Integration von KI in künstlerische Arbeitsabläufe, wobei Künstler bestimmen, wie sie sich an schnell entwickelnde 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 tief personalisierter Optionen für spezifische Verbraucherwünsche, die über das hinausgehen, was traditionelle Analytik und Algorithmen zur Kundennachfrage leisten können.

Sie verbessert auch die Marketingfähigkeiten in der Mode durch:

• Nutzung von Datenanalyse, Natural Language Processing und maschinellem Lernen zur Erstellung eines hochgradig maßgeschneiderten und personalisierten Produktsortiments für die Zielgruppe
• Gestaltung von E-Mails, Website-Seiten, Bildunterschriften und Anzeigen, die auf die spezifischen Interessen und Vorlieben einer Person zugeschnitten sind, um sie zu engagieren
• Entwicklung kreativer und authentischer Marketing- und Anzeigeninhalte, die wahrscheinlich die Suchergebnisse dominieren

53. Kosmetik mit generativer KI

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

Praxisbeispiel: Unternehmen wie Osmo nutzen maschinelles Lernen, um Geruchsmoleküle zu analysieren und maßgeschneiderte Düfte in weniger als 48 Stunden zu generieren und damit den traditionellen monatelangen Prozess zu umgehen, der die Reifung von Rohstoffen und manuelles Compoundieren erfordert.

Große Branchenakteure wie Givaudan, DSM-Firmenich, IFF und Symrise integrieren KI in regulatorische Prüfungen, die Auswahl von Inhaltsstoffen und die 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 Zwecke der Betrugserkennung, indem sie mit einem Trainingssatz betrügerischer Transaktionen genutzt werden, hilft, unterrepräsentierte Transaktionen zu identifizieren.

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

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

Die Integration von GPT-4 hat die betriebliche Effizienz von Stripe durch personalisierten Kundensupport und fortschrittliche Betrugserkennung 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 von Volatilität, indem sie neue und annahmen-freie Situationen auf der Grundlage historischer Datentrends erzeugen.

56. Generierung benutzerfreundlicher Erklärungen für Kreditausfälle

Entscheidungsträger und Kreditantragsteller müssen die Erklärungen KI-basierter Entscheidungen verstehen, einschließlich der Gründe für die Ablehnung von Kreditanträgen. Ein konditionales GAN ist ein nützliches Werkzeug, um anträgerfreundliche Ablehnungserklärungen zu erstellen, wie in der folgenden Abbildung dargestellt.

Abbildung 13: Generierung benutzerfreundlicher Erklärungen für Kreditausfälle 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 sich ideal für das Training von Modellen zur Kreditbewertung eignen.

Weitere Informationen finden Sie unter:

• Generative KI-Anwendungen im Finanzdienstleistungssektor

> Gaming-Anwendungen

58. Prozedurale Inhaltsgenerierung

Generative KI kann Spielinhalte wie Levels, Karten und Quests basierend auf vordefinierten Regeln und Kriterien generieren. Dies kann Spieleentwicklern helfen, abwechslungsreichere und interessantere 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 unterschiedlichen Erscheinungen, Verhaltensweisen und Hintergründen gestaltet. Dieser Prozess steigerte den Realismus und die Immersion des Spiels und machte das Spielerlebnis dynamischer und fesselnder.

59. Spieler-Verhaltensanalyse

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

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

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

61. Benutzeroberflächendesign

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

62. Spieletests

Generative Programmierwerkzeuge können verwendet werden, um Spieletests zu automatisieren, z. B. das Erkennen von Bugs und Glitches und das Geben von Feedback zur Spielbalance. Dies kann Spieleentwicklern helfen, 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 geschieht, indem ein umfassendes Bild des Gesichts eines Passagiers aus verschiedenen Winkeln erstellt wird, was den Prozess der Identifizierung und Identitätsbestätigung von Reisenden optimiert.

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

Diese Lösung integriert auch biometrische Verifikation und Betrugserkennung und verbessert die Sicherheit durch eine globale Datenbank von Ausweisdokumenten.

64. Personalisierte Reise- und Zielortempfehlungen

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

> Einzelhandelsanwendungen

65. Produktempfehlungen

Mithilfe generativer Modelle können Einzelhandelstools Kunden neue oder alternative Produkte vorschlagen, die sie interessieren könnten, basierend auf ihrer Kaufhistorie und ihren Präferenzen. Sie sagen zudem zukünftige Kundenbedürfnisse und -präferenzen voraus und verbessern so das gesamte Einkaufserlebnis.

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

Das Tool verwendet fortschrittliche Funktionen wie Audience Targeting und Campaign Triggers, um das Kundenengagement basierend auf Faktoren wie Standort und Traffic-Quelle zu optimieren.

66. Produkt- und Display-Design

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

Beispielsweise kann das Design für Kleidung, Möbel oder Elektronik eine Option sein. Die Personalisierung der Anzeigeoptionen nach Kundenwunsch ist eine weitere Möglichkeit.

67. Automatisierte Content-Generierung im Einzelhandel

Einzelhändler können KI verwenden, um Produktbeschreibungen, Werbeinhalte für soziale Medien, Blogbeiträge und andere Inhalte zu erstellen, die SEO verbessern und das Kundenengagement fördern.

68. Bestandsmanagement & Lieferkettenoptimierung

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

69. Virtuelle Einkaufsassistenten

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

> Versicherungsanwendungen

70. Policendokumentation

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

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

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

71. Risikobewertung und Prämienberechnung

Generative KI kann verwendet werden, um verschiedene Risikoszenarien auf der Grundlage historischer 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 Training von Machine-Learning-Modellen zur Betrugserkennung verwendet werden können. Diese Systeme helfen, potenziell betrügerische Ansprüche frühzeitig zu identifizieren und tragen so zu Kosteneinsparungen für Versicherer bei.

73. Kundenprofilierung

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

74. Schadensbearbeitung

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

75. Policengenerierung

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

Auf der Grundlage von Daten über den Kunden, wie Alter, Gesundheitsgeschichte, Standort und mehr, kann das KI-System eine Police erstellen, die diesen individuellen Merkmalen entspricht, anstatt eine Einheitspolice 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. Predictive Maintenance

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

Während diese Modelle dieses Datenmanagement lernen, können sie Vorhersagen über mögliche Ausfälle generieren, was eine vorbeugende Wartung ermöglicht und Ausfallzeiten reduziert.

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

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

78. Qualitätskontrolle

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

79. Produktionsplanung und Bestandsmanagement

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

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Unternehmensfunktionsspezifische GenAI-Anwendungen

> Kundenservice-Anwendungen

80. Personalisierte Kundenantworten

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

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

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

81. Mehrsprachiger Kundensupport

Der mehrsprachige Support, den generative KI-Tools wie ChatGPT für den Kundenservice bieten, nutzt die Fähigkeiten großer Sprachmodelle, um Kunden zu unterstützen, die verschiedene Sprachen sprechen. Conversational KI-Tools können in einer Vielzahl von Sprachen trainiert werden und Nachrichten in Echtzeit von einer Sprache in eine andere übersetzen.

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

82. Schnelle Antworten auf Kundenanfragen & -beschwerden

Conversational Tools können trainiert werden, um häufige Kundenbeschwerden zu erkennen und zu beantworten, 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 Anliegen des Kunden anspricht und mögliche Lösungen anbietet.

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

Das ServiceNow DT-Team hat durch diese Methode jährlich $5.5 Millionen eingespart, mit einer 54%igen ITSM-Issue-Deflection-Rate und einer nahezu 20%igen Fallvermeidung im Now Support. Dieser Ansatz gewährleistet schnelle Lösungen und steigert die Zufriedenheit, da 56 % der Kunden positive Erfahrungen mit KI-zusammengefassten Lösungen berichten.³³

83. Erstellen 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 Präferenzen und Anforderungen des Empfängers zugeschnitten sind.

Abbildung 15: ChatGPT stellt eine E-Mail-Vorlage für ein bestimmtes Kundenproblem bereit.

84. Beantwortung von Kundenbewertungen

Wenn ein Kunde eine Bewertung oder einen Kommentar auf Online-Bewertungsplattformen oder Ihrer Website hinterlässt, können ChatGPT oder andere Tools eine Antwort generieren, die Anliegen des Kunden anspricht und mögliche Lösungen oder Unterstützung anbietet.

85. Beantwortung von FAQs

ChatGPT kann beispielsweise 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 mithilfe generativer Modelle anpassen, die auf die Ziele und Risikotoleranz eines Benutzers zugeschnittene finanzielle Ergebnisse simulieren.

87. AP Automation/Rechnungsverarbeitung

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

Abbildung 16: Rechnungsverarbeitung mit generativer KI.³⁴

Praxisbeispiel: BBVA, Spaniens zweitgrößte Bank, arbeitete mit OpenAI zusammen, um 3.000 ChatGPT Enterprise-Lizenzen zu erwerben. ChatGPT Enterprise, eine geschäftsorientierte Version von ChatGPT, ermöglicht es Mitarbeitern, maßgeschneiderte „GPTs“ 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 Terminologie wie „write-off“ bis hin zur Erstellung von Antworten auf 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. Bedenken hinsichtlich messbarer Auswirkungen auf das Endergebnis und der Herausforderungen bei der Skalierung der Technologie bestehen jedoch weiterhin. Das Unternehmen hob die Schwierigkeiten hervor, ChatGPT Enterprise mit komplexen internen Systemen und Datenbanken zu integrieren.

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

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

> Marketinganwendungen

88. Content-Erstellung für das Marketing

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

Eine über drei Jahre durchgeführte Forschungsstudie ergab, dass die Synergie zwischen Mensch und KI bei kreativen Aufgaben wahrscheinlicher ist als bei entscheidungsbasierten. Bei kreativer Arbeit wie der Content-Erstellung ergänzt KI die menschliche Kreativität, indem sie sich wiederholende Aufgaben übernimmt, während Menschen die Einsicht und Originalität liefern.³⁵

Zum Beispiel können KI-Tools Schlagzeilen generieren, Artikel strukturieren und Handlungsaufforderungen vorschlagen, während Vermarkter die Botschaft verfeinern und die Markenkonsistenz sicherstellen. Diese Zusammenarbeit steigert die Effizienz, ohne die kreative Note zu verlieren, die das Publikum anspricht.

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

Abbildung 17: KI-generierter Content zur Bewerbung eines neuen Elektroauto-Modells mit ChatGPT.

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

• Erhöhte Effizienz: Durch die Integration der KI-gestützten Content-Erstellungstools von Narrato reduzierte Site Smart die Content-Produktionszeit um das Achtfache. Funktionen wie benutzerdefinierte KI-Vorlagen und Markenstimme-Einstellungen ermöglichten die Generierung markenkonformer Inhalte von Anfang an.
• Kostensenkung: Die Integration mit Narrato führte zu einem 80%igen Rückgang der Content-Produktionskosten. Diese Effizienz ermöglichte es Site Smart, Ressourcen effektiver umzuverteilen und sich auf Bereiche zu konzentrieren, die einen höheren Wert für ihre Kunden schaffen.
• Verbesserte Qualitätskontrolle: Die Plattform von Narrato bot einen zentralisierten Arbeitsbereich mit verbesserter Zusammenarbeit und reduzierten Fehlern. Die Integration von KI gewährleistete Content-Konsistenz und Ausrichtung am Markenton, während der Bedarf an umfangreichen Überarbeitungen minimiert wurde.

89. Personalisierte Kundenerfahrung

ChatGPT und andere ähnliche generative Tools mit ihrem Natural Language Processing können personalisierte Inhalte für Ihre Kunden basierend auf deren Präferenzen, bisherigem Verhalten und Demografie generieren. Dies kann Ihnen helfen, zielgerichtete Inhalte zu erstellen, die bei Ihrer Zielgruppe ankommen, was zu höherem Engagement und höheren 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 Marketingbotschaft, Inhalte und Produktentwicklung beeinflussen.

91. Schreiben von Produktbeschreibungen

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

92. Erstellen von Kundenumfragen

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

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

93. Generierung von Videoanzeigen oder Produktdemos

Anwendungen der Videogenerierung in GenAI umfassen:

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

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

• Beschleunigte Produktion: Durch die Nutzung der KI-gesteuerten Videoerstellungsplattform von Synthesia steigerte SimCorp seine Videoausgabe um das Fünffache.
• Zeitersparnis: Die Zusammenarbeit ermöglichte die Erstellung von zwei 3-4-minütigen Videos an einem einzigen Tag und reduzierte die zuvor benötigte Zeit.
• Konsistentes Branding: Die Plattform von Synthesia stellte sicher, dass alle Videos ein konsistentes, qualitativ hochwertiges Markenerlebnis im Einklang mit den Richtlinien von SimCorp boten.

94. E-Mail-Marketing-Kampagnen

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

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:

• Automatisierung von E-Mail-Antworten
• Auswahl der Zielgruppe
• Optimierung der E-Mail-Versandzeiten

SEO-Anwendungen

95. Generierung von Themenideen für das Content-Schreiben

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

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

96. Durchführung von Keyword-Recherche

Der Prozess der Einbeziehung verwandter Schlüsselwörter in Inhalte ist entscheidend für eine erfolgreiche SEO-Strategie, da er hilft, die Begriffe und Phrasen zu ermitteln, die potenzielle Kunden verwenden, wenn sie nach Produkten oder Dienstleistungen suchen, die mit dem Angebot der Website in Verbindung stehen.

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

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

Abbildung 18: Generierung von Keyword-Ideen für B2B-Marketing-Content mit ChatGPT.

97. Finden der richtigen Titel

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 Schlüsselwörter, die mit dem Thema zusammenhängen, einzubeziehen
• Prägnant und auf den Punkt gebracht sind und typischerweise innerhalb des 60-70-Zeichen-Limits für eine optimale Anzeige in Suchmaschinenergebnisseiten liegen.
• Auffällig sind und wahrscheinlich Klicks anziehen, was zur Verbesserung der Klickrate (CTR) und letztendlich der SEO beiträgt

98. Gruppierung der Suchabsicht

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

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

Praxisbeispiel: HubSpots KI Search Grader³⁷ wurde entwickelt, um die Sichtbarkeit und Stimmung der Marke in KI-gestützten Suchmaschinen wie ChatGPT und Perplexity zu bewerten. Durch die Analyse, wie diese Modelle auf die Marke verweisen, bietet es Einblicke in die aktuelle Leistung und identifiziert Verbesserungsbereiche. Zu den wichtigsten Funktionen gehören:

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

99. Erstellung von Content-Struktur

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

Abbildung 19: ChatGPT erstellt die Struktur eines Inhalts.

100. Generierung von Meta-Beschreibungen

Eine Meta-Beschreibung ist ein HTML-Attribut, das eine kurze Zusammenfassung des Inhalts einer Webseite liefert. Die Meta-Beschreibung dient als Werbung für die Seite und ermutigt Benutzer, auf den Link zu klicken und die Seite zu besuchen. Daher sind Meta-Beschreibungen ein wichtiges Element in der SEO.

ChatGPT kann verwendet werden, um effektive Meta-Beschreibungen zu erstellen, indem es Zusammenfassungen des Inhalts generiert, die das Hauptthema einer Seite genau und prägnant beschreiben.

101. Erstellen 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 die URL, das Datum der letzten Änderung und die Priorität im Verhältnis zu anderen Seiten der Website.

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

> HR-Anwendungen

102. Stellenbeschreibungsgenerierung

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

Praxisbeispiel: Zur Verarbeitung und Abfrage relevanter Lebensläufe auf der Grundlage natürlichsprachlicher Stellenbeschreibungen entwickelte DataToBiz einen KI-gestützten Lebenslauffilter. Durch semantische Suche und große Sprachmodelle (LLMs) ermöglichte die Lebenslauffilterung die Interpretation und Zuordnung von Stellenbeschreibungen zu Lebensläufen. Das System verbesserte Benutzeranfragen, indizierte Lebensläufe und lieferte kontextuell genaue Ergebnisse.

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

103. Erstellen von Interviewfragen

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

Abbildung 20: ChatGPT erstellt eine Reihe von Interviewfragen für eine Stellenausschreibung.

104. Generierung von Onboarding-Materialien

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

105. Mitarbeiterunterstützung mit KI-Chatbots

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

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

Praxisbeispiel: TheKey musste seinen Bewerbungsprozess verbessern, der zeitaufwändig war und zu niedrigeren Konversionsraten führte.³⁹ Manuelle Prozesse und Ineffizienzen in der Einstellung verlangsamten die Entscheidungsfindung und die Integration in das breitere Einstellungsökosystem.

KI-gestützte HR-Chatbots und virtuelle Assistenten optimierten den Bewerbungsprozess, reduzierten die Bewerbungszeit um das 10-fache und erhöhten die Konversionsraten erheblich. Durch die Automatisierung von Schlüsselaufgaben und die Bereitstellung wertvoller Erkenntnisse verbesserten diese KI-Tools die Entscheidungsfindung und die Integration in das Einstellungsökosystem.

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

106. Steigerung der Arbeitsplatzproduktivität

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

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

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

> Lieferketten- & Beschaffungsanwendungen

107. Bedarfsvorhersage und Lieferkettenmanagement

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

Erfahren Sie, wie generative KI Lieferkettenoperationen durch Bedarfsvorhersage und Prozessoptimierung transformiert.

Praxisbeispiel: Ein führendes Apothekendienstleistungsunternehmen, das in Amerika, Europa und im asiatisch-pazifischen Raum tätig ist, stand vor wiederkehrenden Herausforderungen, die Kundennachfrage mit den Lieferungen der Lieferanten abzustimmen. Seine interne Prognose stützte sich auf statistische Modelle, die saisonale Nachfrageänderungen oder Produkteinführungen nicht berücksichtigten. Diese eingeschränkte Transparenz führte zu Bestandslücken an 25 Standorten und beeinträchtigte die Gesamtleistung der Lieferkette.

Innerhalb von drei Monaten nach Einführung von Kinaxis Maestro wechselte das Planungsteam von einem einwöchigen Prognosehorizont zu einem 18-monatigen Planungshorizont. Das System integrierte 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 von Patientenauftragsstornierungen aufgrund von Produktverfügbarkeit.⁴²

108. Bestandsmanagement mit KI-Chatbots

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

• Automatisierte Beschaffung: KI-Chatbots können Artikel automatisch basierend auf Lagerbestandsschwellenwerten nachbestellen.
• Bestandsverfolgung: Bereitstellung von Echtzeit-Updates zu Lagerbeständen und Bestellstatus.
• Kundenbetreuung: Bearbeitung von Anfragen zur Produktverfügbarkeit und zu Bestelldetails.
• Verbesserte Kategorisierung: Einsatz von maschinellem Lernen zur besseren Klassifizierung und Vorschlag von Produkten.

109. Transport und Routenplanung

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

Zu den wichtigsten Vorteilen gehören:

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

Praxisbeispiele:

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

DHL verzeichnete eine 15%ige Steigerung der pünktlichen Lieferungen und eine 20%ige Reduzierung von Lieferverzögerungen durch den Einsatz seiner KI-gestützten MySupplyChain-Plattform.⁴⁴

> Rechtsanwendungen

110. Vertragsgenerierung

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

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

Diese Zusammenarbeit verkürzte die Projektlaufzeiten von sechs Monaten auf drei und verbesserte die Kundenerfahrung durch digitale 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 Chatbots die Bereitstellung grundlegender Rechtsberatung, indem sie Benutzeranfragen interpretiert und klare, genaue Antworten liefert. Diese Chatbots können bei häufigen Rechtsfragen wie Mieterrechten oder Vertragsgrundlagen helfen und Benutzer durch geführte Prompts bei der Erstellung einfacher juristischer Dokumente unterstützen.

Sie können Benutzer auch an die richtigen Ressourcen verweisen, wie z. B. Rechtsberatungsdienste oder Regierungsportale, basierend auf dem jeweiligen Problem. Durch die Automatisierung der frühen rechtlichen Unterstützung machen KI-gestützte Chatbots Rechtshilfe zugänglicher, insbesondere für Personen, die mit Kosten- oder Zugangsbarrieren konfrontiert sein können.

113. KI-Governance und Compliance-Automatisierung

Organisationen setzen KI-Governance-Tools für regulatorische Berichterstattung, Modell-Auditierung und Erklärbarkeit ein.

Zu den Anwendungen gehören:

• Generierung von Richtlinien- und Compliance-Dokumentation
• KI-Risikobewertung und Bias-Erkennung
• Prüfpfad und erklärbare Entscheidungszusammenfassungen

Praxisbeispiel: Credo KI bietet Funktionen wie das KI Registry für Systemtransparenz, Governance Workspaces für das Compliance-Management, Policy Intelligence für standardisierte Aufsicht und Guardrails, um die verantwortungsvolle Nutzung generativer KI zu gewährleisten.

Die Plattform, die in öffentlichen Cloud-, privaten Cloud- und selbst gehosteten Konfigurationen verfügbar ist, ermöglicht es Organisationen, Transparenz, regulatorische Compliance und Verantwortlichkeit 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 des Kunden zugeschnitten sind. Diese personalisierten Vertriebsvideos ermöglichen es Vertriebsmitarbeitern, individuelle Vertriebsziele zu adressieren, persönliche Beziehungen zu Kunden zu stärken und mehr Leads zu generieren.

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

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

115. Vertriebscoaching

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

116. Vertriebsprognose und Pipeline-Optimierung

Generative KI kann historische Verkaufsdaten analysieren und Prognosen für zukünftige Verkäufe erstellen. So können Vertriebsteams ihre Pipeline 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 entwickeln.

> Prüfungsanwendungen

118. Automatisierung der Prüfungsberichterstattung

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

Abbildung 21: Generierung von Prüfungsberichten mit OpenAIs ChatGPT.

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

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

119. Datenanalyse von Dokumenten

Prüfungsprozesse analysieren regelmäßig umfangreiche finanzielle und operative Datensätze.

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

• Durchführung von Berechnungen
• Aggregationen
• Datensatzvergleiche

120. Echtzeit-Risikoüberwachung

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

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

121. Mustererkennung und Anomalieerkennung

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

Prüfer können die Natural Language Processing-Fähigkeiten generativer KI-Modelle nutzen, um potenzielle Risiken aufzudecken, die manuell nur schwer zu identifizieren wären, indem sie ihnen relevante Daten zuführen und sie 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 Aufgaben relevant sind. Es kann Lehrmaterialien anbieten wie:

• Konzeptionelles Wissen
• Fallstudien

> Anwendungen in Forschung & Entwicklung (F&E)

123. Teamzusammenarbeit für F&E-Teams

Generative KI kann als kollaboratives Teammitglied bei Entscheidungsfindung und Problemlösung auf hoher Ebene fungieren. Durch das Anbieten von Vorschlägen, die Bewertung von Kompromissen und die Synthese von Wissen über Domänen hinweg können KI-Tools die interdisziplinäre Teamarbeit verbessern.

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

• Leistungssteigerung: Einzelpersonen, die von KI unterstützt wurden, erbrachten Leistungen auf Augenhöhe mit traditionellen Zweierteams ohne KI, was darauf hindeutet, dass KI die Vorteile menschlicher Zusammenarbeit replizieren kann. Teams, die KI einsetzten, zeigten die höchsten Leistungsniveaus, insbesondere bei der Erstellung von Spitzenlösungen.
• Erfahrungsintegration: Die KI-Unterstützung ermöglichte sowohl Vertriebsmitarbeitern als auch F&E-Fachleuten die Entwicklung ausgewogener Lösungen, die technische und Marktperspektiven integrierten und traditionelle Erfahrungssilos effektiv überbrückten.
• Effizienzgewinne: Teilnehmer, die KI nutzten, erledigten Aufgaben 12-16 % schneller als diejenigen ohne KI und erstellten gleichzeitig detailliertere und umfangreichere Lösungen.
• Emotionale Auswirkungen: KI-Nutzer berichteten von mehr positiven Emotionen wie Begeisterung und Enthusiasmus und weniger negativen Gefühlen wie Angst und Frustration im Vergleich zu ihren Kollegen, die keine KI verwendeten.

124. Generative KI in der KI-Forschung

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

Dazu gehört die Bewältigung von Herausforderungen wie Rechenkosten, Speicherbeschränkungen und die Fähigkeit, längere Kontextfenster zu verarbeiten, während gleichzeitig hochwertige Ausgaben erzielt werden.

Praxisbeispiel:

Laut Forschung wurde eine neue neurale Architektur namens Retentive Network (ReN) als Alternative zu Transformern für große Sprachmodelle vorgeschlagen.

ReN führt einen Retention-Mechanismus ein, der die traditionelle Aufmerksamkeit ersetzt und lineare Zeit- und Speicherkomplexität für eine verbesserte Effizienz bei langen Sequenzen bietet. Es kombiniert die Speichervorteile rekurrenter Modelle mit den parallelen Trainingsfähigkeiten von Transformern durch eine Methode, die als lineare rekurrente Dekomposition bekannt ist.

Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass ReN die Leistung von Transformern in wichtigen Benchmarks erreicht oder übertrifft und gleichzeitig schnellere Inferenz und geringeren Ressourcenverbrauch ermöglicht.⁴⁷

> Produktivitäts- und Automatisierungsanwendungen

125. KI-Workflow-Agenten

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

Zu den Anwendungen gehören:

• Dokumentengeneratoren und Zusammenfassungsassistenten
• Präsentationsersteller
• Webbrowser-Assistenten
• Automatisierte Meeting-Follow-ups
• Workflow-Orchestrierung zwischen Unternehmenswerkzeugen

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

• Claude Max: Bietet die höchste Präzision und das benutzerfreundlichste Erlebnis.
• R2 Copilot: Erbringt gute Leistungen bei einfachen Aufgaben, hat jedoch Schwierigkeiten mit komplexeren Berechnungen.
• Quadratic: Hebt sich durch leistungsstarke Visualisierungsfunktionen und Programmierfähigkeiten in Python und PHP hervor.
• Tryshortcut: Bietet umfassende Erklärungen und Analysefunktionen und ist daher ideal für die Finanzmodellierung.
• GPTExcel: Exzellenz in der Unterstützung mehrerer Sprachen, was es für internationale Teams geeignet macht.

Zusammenfassung generativer KI-Anwendungen mit Anwendungsfällen und Beispielen

*Eine Branche, eine Geschäftsfunktion oder ein anderer Anwendungsbereich

FAQs

Diese Forschung zitieren

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

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Master student at Shanghai Jiao Tong University

Cem Dilmegani

Leitender Analyst

Folgen auf

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

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

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

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

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

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Sıla Ermut

Branchenanalystin

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

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Eti Tiwari

Jul 22, 2024 at 09:05

thanks for these examples.

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Cem Dilmegani

Jul 28, 2024 at 10:25

Thank you!

Antworten

Arif Ahmed Mohammed

Jun 23, 2024 at 12:50

Real examples, thanks

Antworten

Ankit Bishnoi

Jan 31, 2024 at 09:34

The examples are real.

Antworten

Udugula Mohan

Sep 26, 2023 at 09:29

The examples were pretty realistic.

Antworten

Ishpal Chadha

Aug 25, 2023 at 01:43

This is comprehensive and useful Cem, thanks for documenting this.

Antworten

Shubham

Aug 21, 2023 at 02:29

The examples were pretty realistic

Antworten