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 generative KI-Anwendungsfälle in den folgenden Kategorien identifiziert:

• Allgemeine genKI-Anwendungen
• Branchenspezifische genKI-Anwendungen
• Geschäftsfunktionsspezifische genKI-Anwendungen

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

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

Allgemeine genKI-Anwendungen

> Video-Anwendungen

1. Videogenerierung

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

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

Jedes KI-Tool wurde mit Stockbildern getestet und mit einer Punktzahl von 0 bis 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 zu vermitteln, markenspezifische Merkmale beizubehalten und die Prompt-Kompatibilität sicherzustellen.
• Wichtigste Erkenntnisse: KI-generierte Videos sind noch nicht vollständig zuverlässig für die Produktvisualisierung im E-Commerce ohne weitere Verfeinerung. Die Verbesserung von Prompts und das Fine-Tuning von KI-Modellen können die Ergebnisse verbessern.

Praxisbeispiel: Netflix setzte zum ersten Mal generative KI in einer TV-Serie ein, indem es KI-generiertes Filmmaterial zur argentinischen Sci-Fi-Serie „El Eternauta“ hinzufügte. Co-CEO Ted Sarandos sagte, dass KI den VFX-Teams half, komplexe Szenen wie ein einstürzendes Gebäude schneller und kostengünstiger zu erstellen als mit herkömmlichen Methoden, was die Produktion finanziell möglich machte.

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

Erfahren Sie mehr unter KI-Arbeitsplatzverlust über aktuelle Prognosen, wie KI den Arbeitsmarkt beeinflussen wird.

2. Videovorhersage

Ein GAN-basiertes Videovorhersagesystem:

• Versteht sowohl zeitliche als auch räumliche Elemente eines Videos 
• Generiert die nächste Sequenz basierend auf diesem Wissen (siehe Abbildung unten) 
• Unterscheidet zwischen wahrscheinlichen und unwahrscheinlichen Sequenzen

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

Praxisbeispiel: Lucid Dream Network verbesserte seine Videoproduktion durch die Nutzung von Pictorys Script-to-Video-Tool, das vorgefertigte Vorlagen und eine nahtlose Integration von Musik und Visuals bot.

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

3. KI-Videobearbeitung und -Animation

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

Anwendungen umfassen:

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

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

> Bild-Anwendungen

4. Bildgenerierung

Mit generativer KI können Benutzer Text in Bilder umwandeln und realistische Bilder basierend auf einer vorgegebenen Umgebung, einem Motiv, Stil oder Ort generieren. So kann benötigtes Bildmaterial schnell erstellt werden. 

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

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

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

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

5. Semantische Bild-zu-Foto-Übersetzung

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

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

6. Bild-zu-Bild-Konvertierung

Es geht darum, die äußeren Elemente eines Bildes wie Farbe, Medium oder Form zu verändern, während seine konstitutiven Elemente erhalten bleiben. 

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

7. Erhöhung der Bildauflösung (Super-Resolution)

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

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

8. KI-Design-Co-Pilots

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

Anwendungen umfassen:

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

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

9. 3D-Formerzeugung

In diesem Bereich wird daran geforscht, hochwertige 3D-Versionen von Objekten zu erzeugen. Mit GAN-basierter Formerzeugung können bessere Formen in Bezug auf ihre Ähnlichkeit zum Original erreicht werden. Zudem können detaillierte Formen generiert und manipuliert werden, um die gewünschte Form zu erzielen.

Anwendungen umfassen:

• Immobilienvisualisierung
• Produktdesign und digitaler Zwilling-Fertigung
• Virtueller Tourismus und Simulationstraining

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

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

> Audio-Anwendungen

10. Text-to-Speech-Generator

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

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

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

Erfahren Sie mehr über die Fähigkeiten von large language models in der Textgenerierung.

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

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

11. Sprach-zu-Sprach-Konvertierung

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

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

> Textbasierte Anwendungen

13. Ideengenerierung

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

Es ist überraschend, die Hilfe einer Maschine zu erhalten, um als Mensch kreativer zu werden. Dies ist möglich, weil die Fähigkeiten generativer KI sich stark von dem unterscheiden (z. B. flexibler, weniger zuverlässig), wie wir normalerweise über die Fähigkeiten von Maschinen denken.¹²

14. Textgenerierung

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

Das Erstellen von Dialogen, Überschriften oder Anzeigen mit generativer KI ist eine gängige Praxis in der Marketing-, Gaming- und Kommunikationsbranche.

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

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

Zum Beispiel untersuchte eine Studie aus dem Jahr 2025, ob Menschen zwischen Therapieantworten von erfahrenen Therapeuten und solchen von ChatGPT unterscheiden können, wie diese Antworten mit zentralen 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 das Gleichgewicht zwischen Kreativität und evidenzbasierter Praxis sorgfältig berücksichtigt werden, da die Rolle der KI im Bereich der psychischen Gesundheit weiter zunimmt.¹³

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

Im Gegensatz zu früheren Methoden, die von den Nutzern verlangten, sich Bewegungen vorzustellen oder sich auf externe Reize zu konzentrieren, interpretiert Brain2Qwerty natürliche Tippbewegungen und macht die Dekodierung von Gehirnströmen intuitiver. Das Modell besteht aus drei Schlüsselmodulen:

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

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

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

Entdecken Sie weitere Beispiele für large language models und Anwendungen, wie 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 könnten verwendet werden für: 

• Social-Media-Beiträge
• Blogartikel
• Produktempfehlungen 

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

16. Sentimentanalyse/Textklassifizierung

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

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

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

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

Abbildung 5: Der Einfluss synthetischer Textgenerierung für die Sentimentanalyse unter Verwendung GAN-basierter Modelle.

17. Smart Search

Smart Search nutzt Natural Language Processing und maschinelles Lernen, um präzise und kontextbezogene Ergebnisse zu liefern. Im Gegensatz zu herkömmlichen Keyword-Suchen versteht es die Benutzerabsicht, verarbeitet natürlichsprachliche Anfragen und liefert Ergebnisse basierend auf der Bedeutung statt auf exakten Wortübereinstimmungen.

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

Smart Search ist branchenübergreifend weit verbreitet. Im E-Commerce kann Smart Search Kunden helfen, Produkte effizient zu finden, während es in Unternehmensumgebungen das einfache Abrufen von Dokumenten und Ressourcen ermöglicht.

Praxisbeispiel: Booking.com hat Smart Filters eingeführt, ein Tool, das es Benutzern ermöglicht, ihre Präferenzen in natürlicher Sprache direkt in einem Suchfeld auszudrücken.

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

> Code-basierte Anwendungen

18. Codegenerierung

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

Darüber hinaus integrierte Ancileo Ticketing und Dokumentation, um die Einarbeitungsprozesse 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 6: Generierung eines HTML-Formulars und JavaScript-Submit-Codes mit OpenAIs ChatGPT.

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

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

In sechs Monaten modernisierte Amazon über die Hälfte seiner Java-Systeme, erhöhte die Sicherheit und senkte die Infrastrukturkosten, was zu jährlichen Effizienzgewinnen von 260 Millionen Dollar 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 Codierung 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 bestehenden Codes durchzuführen und ihn zu optimieren, indem sie Verbesserungen vorschlägt oder alternative Implementierungen generiert, die effizienter oder leichter lesbar sind.

21. Fehlerbehebung

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

22. Code-Refactoring

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

23. Code-Stil-Überprüfung

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

24. Generierung von Testfällen

Generative Tools wie ChatGPT können bei der Generierung von Testfällen basierend auf Benutzeranforderungen oder User Stories helfen, eine klare Beschreibung der Funktionalität der Anwendung liefern und mehrere Szenarien und Testfälle 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 Arbeitslast zu reduzieren und die unabhängige Aufgabenausführung zu unterstützen.

Technische Teams nutzen es für schnelles Prototyping, Debugging, Testgenerierung, Infrastrukturautomatisierung und die Navigation durch komplexe Codebasen, was oft die Entwicklungszyklen beschleunigt und die Codequalität verbessert.

Nicht-technische Teams wie Rechts- und Marketingabteilungen nutzen es, um interne Tools zu erstellen, sich wiederholende Prozesse zu automatisieren und Experimente durchzuführen, ohne auf Softwareentwicklungskompetenz angewiesen zu sein.¹⁷

25. Generierung von Testcode

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

Abbildung 7: NLP zu Testskripten via ChatGPT-4.

26. Wartung von Testskripten

ChatGPT kann bei der Verwaltung von Testskripten helfen, indem es veralteten oder doppelten Code erkennt, Verbesserungen vorschlägt 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/fehlgeschlagener Tests, der Testabdeckung und potenzieller Probleme.

> Weitere Anwendungen

29. Conversational KI

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

ChatGPT ist ein beliebtes Beispiel für Conversational KI. Es bietet eine hochgradig informative und integrierte Konversation, wie z. B. philosophische Diskussionen. Sie können beispielsweise einen Chat mit ChatGPT unten sehen.

Abbildung 8: Eine Konversation mit ChatGPT.

Praxisbeispiel: O2, ein britischer Telekommunikationsdienstleister, und VCCPs KI-Kreativagentur Faith starteten eine innovative Kampagne zur Bekämpfung von Telefonbetrügern, indem sie Daisy, eine lebensechte Conversational KI, einsetzten. 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, teilt erfundene Geschichten, gefälschte Bankdaten und Hobbys wie Stricken. Indem sie Betrügern vorgaukelt, eine echte Person am Apparat zu haben, stört Daisy deren Operationen und zeigt gängige Taktiken auf, um die Öffentlichkeit über Betrugsprävention aufzuklären.

Daisys Erstellung umfasste fortschrittliche KI-Technologie, darunter ein large language model für ihre Persönlichkeit, ein Diffusionsmodell für fotorealistische Visuals und Sprachmodellierung basierend auf der Großmutter eines VCCP-Mitarbeiters.¹⁸

30. Datensynthese

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

31. Datenvisualisierung

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

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

Abbildung 9: Datenanalyse mit ChatGPT code interpreter.

32. Dateikonvertierung

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

33. Lösung mathematischer Probleme

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

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

34. Multimodale KI-Assistenten

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

Anwendungen umfassen:

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

Praxisbeispiel: OpenAIs GPT-4o integriert Spracherkennung, Vision und Textgenerierung, sodass Benutzer natürliche gesprochene Konversationen mit Echtzeit-Visualanalysen von Objekten oder Dokumenten führen können.²⁰

Branchenspezifische genKI-Anwendungen

> Gesundheitswesen-Anwendungen

35. Arzneimittelforschung und -entwicklung

Die Nutzung der Leistungsfähigkeit generativer KI-Algorithmen zur Identifizierung potenzieller Arzneimittelkandidaten und die Überprüfung ihrer Wirksamkeit durch Computersimulationen könnten den Prozess der Entdeckung neuer Medikamente von präklinischen Tierversuchen bis hin zu klinischen Tests am Menschen erheblich beschleunigen.

Praxisbeispiel: LeewayHertz²¹ entwickelt maßgeschneiderte KI-Agenten und Copiloten, um die Arzneimittelforschung zu rationalisieren und Unternehmen in verschiedenen Phasen Zeit und Ressourcen 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 Medikamenten voraus, um Sicherheit und Wirksamkeit zu gewährleisten.
• Drug Repurposing: Findet neue Anwendungen für bestehende Medikamente durch Analyse von Datenbanken und Krankheitspfaden.
• Design klinischer Studien: Analysiert Patientendaten für zielgerichtete Studiendesigns und verbessert so Effizienz und Erfolgsraten.

Generative KI-Software hilft auch beim Design neuartiger Biomoleküle, Proteine und therapeutischer Wirkstoffe, indem sie biologisches Wissen und strukturierte biomedizinische Daten integriert (z. B. wissensgraph-erweiterte generative Modelle für die gezielte Arzneimittelforschung).²²

Anwendungen umfassen:

• Maßgeschneiderte Molekülgenerierung mit erhöhter biologischer Relevanz.
• Design von Multi-Target-Therapeutika.
• Individuelle 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 der Patienten zu verstehen und mit zunehmender Genauigkeit Diagnosen auf der Grundlage von Patientenangaben und Testergebnissen zu erstellen.²³ Dann können diese Modelle individuelle Behandlungspläne erstellen, die speziell auf die Krankengeschichte, Symptome und mehr eines Patienten zugeschnitten sind.

Praxisbeispiel: AI4BetterHearts ist eine globale Initiative unter der Leitung der Novartis Foundation, Microsoft KI for Health und Partnern, um die kardiovaskuläre Gesundheit durch die Zusammenführung und Analyse von Herzdaten zu verbessern.

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

37. Verbesserte medizinische Bildgebung

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

38. Bevölkerungsgesundheitsmanagement

Der Einsatz generativer KI im Gesundheitswesen kann auch zu einem besseren Gesundheitsmanagement auf Bevölkerungsebene führen, indem politischen Entscheidungsträgern ermöglicht wird:

•  Zugang zu detaillierteren demografischen Informationen 
•  Gezielte öffentliche Gesundheitsinitiativen zu entwerfen, die unterversorgten Gemeinschaften zugutekommen.

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

Dieses KI-Tool generiert Antworten auf der Grundlage von vorab genehmigten Materialien und stellt sicher, dass den Patienten genaue Informationen übermittelt werden. Basierend auf frühem Feedback sind 79% der KI-generierten Antworten ohne Bearbeitung versandbereit.

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

39. KI-Chatbots zur Symptomüberprüfung

Symptombewertungs-Chatbots sollen Einzelpersonen helfen, ihre Gesundheit zu verstehen und zu managen, indem sie Fragen stellen, Empfehlungen geben und bei Bedarf Benutzer 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 Beratung zu bieten.

Die Verwendung dieser Tools ist jedoch mit erheblichen Einschränkungen verbunden:

• Begrenzte diagnostische Genauigkeit: Symptom-Checker verfügen möglicherweise nicht über das Fachwissen von medizinischem Fachpersonal, was ihre diagnostische Genauigkeit für schwerwiegende Erkrankungen unzuverlässig macht. Benutzer sollten sie mit Vorsicht verwenden und nicht als Ersatz für professionelle Beratung.
• Mangel an Empathie: Diese Tools können nicht die emotionale Unterstützung, Beruhigung oder 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 Angst durch generische oder ungenaue Informationen führen und davon abhalten, bei Bedarf angemessene medizinische Versorgung in Anspruch zu nehmen.
• Rechtliche und Datenschutzbedenken: Fehler in der Beratung oder im Umgang mit personenbezogenen Daten könnten zu rechtlichen Problemen führen, insbesondere in Regionen mit strengen Datenschutzgesetzen wie HIPAA. Ein ordnungsgemäßes Design muss Compliance und Datensicherheit priorisieren.

40. KI-Agenten im Gesundheitswesen

KI-Agenten im Gesundheitswesen können Termine vereinbaren, Patientendaten dokumentieren, die Diagnose durch medizinische Bildgebung unterstützen, Behandlungspläne personalisieren, bei der Arzneimittelforschung helfen und Prozesse wie Abrechnung, Antragsbearbeitung und Vorabgenehmigungen automatisieren.

Diese Agenten verbessern auch das Patientenengagement durch konversationelle Unterstützung, bieten Echtzeit-Gesundheitsüberwachung, psychische Gesundheitshilfe, erkennen Abrechnungsanomalien und integrieren sich mit Systemen wie Electronic Health Records (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 Pharmazie.

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

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

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

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

42. Synthetische Datengenerierung im Gesundheitswesen

Anstatt generische synthetische Daten zu produzieren, generiert KI jetzt multimodale synthetische Datensätze für medizinische Forschung, Training und Validierung klinischer KI-Systeme und adressiert dabei effektiv Datenschutzbeschränkungen, während klinische Realität gewahrt bleibt.

Anwendungsfälle umfassen:

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

> Bildungs-Anwendungen

43. Personalisierte Lektionen

Durch den Einsatz generativer KI in der Bildung können personalisierte Unterrichtspläne den Schülern die effektivste und maßgeschneiderte Ausbildung bieten.

Diese Pläne werden durch die Analyse von Schülerdaten wie bisherigen Leistungen, Fähigkeiten und etwaigem Feedback zum Lehrplaninhalt erstellt. Dies trägt dazu bei, dass jeder Schüler, insbesondere solche mit Behinderungen, eine individuelle Erfahrung erhält, die auf maximalen Erfolg ausgelegt ist.

44. Kursdesign

Von der Gestaltung von Lehrplänen und Bewertungen bis hin zur Personalisierung von Kursmaterialien basierend auf den individuellen Bedürfnissen der Schüler – generative KI kann helfen, das Lehren effizienter und effektiver zu gestalten.

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

45. Inhaltserstellung für Kurse

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

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

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

46. Nachhilfe

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

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

Khanmigo fördert tieferes Lernen, indem es individuelle Fragen stellt und die Relevanz von Inhalten kontextualisiert. Frühe Ergebnisse zeigen vielversprechende Verbesserungen des Schülerengagements und der Lernergebnisse. Khanmigo hilft Lehrern auch, Unterrichtsmaterialien zu erstellen und Lernerfahrungen zu personalisieren (Siehe Abbildung unten).

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

Praxisbeispiel: Eine in Nigeria durchgeführte Studie bewertete die Auswirkungen generativer KI auf die Lernergebnisse von Schülern in der Sekundarstufe. Die Intervention umfasste den Einsatz von Microsoft Copilot, unterstützt von GPT-4, 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-gesteuerte Nachhilfe mit Lehreraufsicht und Lehrplanabstimmung. Die Studie ergab auch, dass das Programm im Vergleich zu traditionellen Interventionen kosteneffektiv war.

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

47. Datenschutz für analytische Modelle

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

KI-generierte synthetische Daten, die aus der Nachahmung realer Muster abgeleitet werden, helfen, Anonymität zu gewährleisten und die Privatsphäre der Schüler zu schützen. Synthetische Datensätze, die von generativen Modellen erstellt werden, sind effektiv und nützlich für das Training anderer Algorithmen, während sie sicher und geschützt zu verwenden sind.

48. Wiederherstellung alter Lernmaterialien

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

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

> Mode-Anwendungen

49. Kreatives Design für Modedesigner

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

Praxisbeispiel: ClothingGAN ist ein KI-Tool, das zur Generierung kreativer Kleidungsdesigns entwickelt wurde. Die Plattform nutzt die Ressourcen von GitHub und ermöglicht Designern die effiziente Erstellung innovativer und einzigartiger Designs (Siehe Abbildung unten).

Abbildung 13: Von ClothingGAN generierte Kleidungsstücke.

50. Umwandlung von Skizzen in Farbbilder

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

51. Generierung repräsentativer Modemodelle

Durch den Einsatz generativer KI zur Erstellung einer Vielzahl von Modemodellen können Modeunternehmen ihren vielfältigen Kundenstamm besser bedienen und ihre Produkte authentischer präsentieren. Sie können solche Modelle für virtuelle Anprobe-Optionen für Kunden oder 3D-Rendering eines Kleidungsstücks nutzen.

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

Sie betrachtet KI als ein Werkzeug, das die Ideengenerierung beschleunigen, kreative Möglichkeiten erweitern und Experimente unterstützen kann, erkennt aber auch ihre Grenzen an, wie unvorhersehbare Ergebnisse und reduzierte künstlerische Kontrolle.

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 eine frühe Phase in der breiteren Integration von KI in künstlerische Arbeitsabläufe, in der Künstler bestimmen, wie sie sich an schnell entwickelnde Tools anpassen.²⁹

52. Marketing- und Trendanalyse für Modemarken

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

• Eine Vielzahl von Techniken wie maschinelles Lernen und probabilistische Programmierung kombiniert. Diese Techniken ermöglichen leistungsstarke generative Modelle, die Wünsche des Kunden im Modegeschäft berücksichtigen.
• Zutiefst personalisierte Optionen für spezifische Verbraucherwünsche generiert, die über das hinausgehen, was traditionelle Analysen und Kundennachfragealgorithmen leisten können.

Es verbessert auch die Marketingfähigkeiten in der Mode durch:

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

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, wie Düfte entworfen und bewertet werden, verändert.

Praxisbeispiel: Unternehmen wie Osmo nutzen maschinelles Lernen, um Geruchsmoleküle zu analysieren und maßgeschneiderte Düfte in weniger als 48 Stunden zu generieren, wodurch der traditionelle monatelange Prozess umgangen wird, der die Reifung von Rohmaterialien und manuelle Compoundierung umfasst.

Wichtige Branchenakteure wie Givaudan, DSM-Firmenich, IFF und Symrise integrieren KI in regulatorische Prüfungen, die Auswahl von Inhaltsstoffen und die Duftoptimierung.³⁰

> Banken-Anwendungen

54. Betrugserkennung

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

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

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

Die Integration von GPT-4 hat die betriebliche Effizienz von Stripe durch personalisierten Kundensupport und fortschrittliche Betrugserkennungsfähigkeiten verbessert, um eine sichere Plattform zu gewährleisten.³¹

55. Risikomanagement

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

GANs helfen auch beim Verständnis der Volatilität, indem sie neue und annahmen-freie Situationen generieren, die auf historischen Datentrends basieren.

56. Generierung benutzerfreundlicher Erklärungen für Kreditablehnungen

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

Abbildung 14: Generierung benutzerfreundlicher Erklärungen für Kreditablehnungen mithilfe von Generative Adversarial Networks.³²

57. Datenschutz

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

Weitere Informationen finden Sie unter:

• Generative KI-Anwendungen im Finanzdienstleistungssektor

> Gaming-Anwendungen

58. Prozedurale Inhaltserzeugung

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-spielbaren Charaktere (NPCs) in Watch Dogs: Legion zu erstellen.

Jeder Charakter im Spiel war mit einzigartigen Erscheinungsbildern, Verhaltensweisen und Hintergründen ausgestattet. Dieser Prozess erhöhte den Realismus und die Immersion des Spiels und machte das Spielerlebnis dynamischer und fesselnder.

59. Analyse des Spielerverhaltens

Es kann verwendet werden, um Spieldaten wie Spielmuster und Vorlieben zu analysieren, um personalisierte Spielerfahrungen zu bieten. Dies kann Spieleentwicklern helfen, das Spielerengagement und die Bindung zu erhöhen.

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

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

61. Benutzeroberflächendesign

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

62. Spieletests

Generative Programmiertools können zur Automatisierung von Spieletests verwendet werden, z. B. zur Identifizierung von Bugs und Glitches sowie zur Bereitstellung von Feedback zur Spielbalance. Dies kann Spieleentwicklern helfen, Testzeiten und -kosten zu reduzieren und die Gesamtqualität ihrer Spiele zu verbessern.

> Reise-Anwendungen

63. Identitätsüberprüfung

Generative KI in Gesichtserkennungs- und Verifizierungssystemen an Flughäfen kann bei der Identifizierung und Authentifizierung von Passagieren helfen. Dies wird erreicht, indem ein umfassendes Bild des Gesichts eines Passagiers aus Aufnahmen aus verschiedenen Blickwinkeln generiert wird, was den Prozess der Identifizierung und Bestätigung der Identität von Reisenden optimiert.

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

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

64. Personalisierte Reise- und Reisezielempfehlungen

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

> Einzelhandels-Anwendungen

65. Produktempfehlungen

Mit generativen Modellen können Einzelhandels-Tools Kunden neue oder alternative Produkte vorschlagen, die sie interessieren könnten, basierend auf ihrer Kaufhistorie und ihren Präferenzen. Es prognostiziert auch zukünftige Kundenbedürfnisse und -präferenzen und verbessert so die gesamte Shopping-Reise.

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

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

66. Produkt- und Display-Design

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

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

67. Automatisierte Einzelhandelsinhalte-Generierung

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

68. Bestandsmanagement und Lieferkettenoptimierung

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

69. Virtuelle Einkaufsassistenten

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

> Versicherungs-Anwendungen

70. Policendokumentation

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

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

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

71. Risikobewertung und Prämienberechnung

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

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

72. Betrugserkennung

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

73. Kundenprofilierung

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

74. Schadensbearbeitung

Generative KI-Modelle können eingesetzt werden, um den oft komplexen Prozess des Schadensmanagements 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.

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

76. Prädiktive Analyse und Szenariomodellierung

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

> Fertigungs-Anwendungen

77. Vorausschauende Wartung

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

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

Praxisbeispiel: BlueScope arbeitete mit Siemens zusammen, um die Predictive-Maintenance-Plattform Senseye zu nutzen und 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 kann historische Kundendaten verwenden, um die Nachfrage vorherzusagen, und so genauere Produktionspläne und optimale Lagerbestände ermöglichen.

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Geschäftsfunktionsspezifische genKI-Anwendungen

> Kundenservice-Anwendungen

80. Personalisierte Kundenantworten

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

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

Dieser virtuelle Assistent half, den Anstieg der Kundenanfragen zu bewältigen, indem er Selbstbedienungsoptionen für häufige Fragen anbot und komplexere Probleme an menschliche Agenten zur Lösung weiterleitete.

81. Mehrsprachiger Kundensupport

Die mehrsprachige Unterstützung durch generative KI-Tools wie ChatGPT für den Kundenservice beinhaltet die Nutzung der large language model-Fähigkeiten des Systems, um Unterstützung für Kunden zu bieten, die verschiedene Sprachen sprechen. Konversationelle KI-Tools können in verschiedenen Sprachen trainiert werden und Nachrichten in Echtzeit von einer Sprache in eine andere übersetzen.

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

82. Schnelle Antworten auf Kundenanfragen und -beschwerden

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

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

Praxisbeispiel: ServiceNows GenAI hat die Selbstbedienung der Mitarbeiter um 14% und die der Kunden um 10% erhöht, indem es Benutzern ermöglicht, mit seiner Selbstbedienungsfunktion intuitiv Antworten zu finden. Diese Verschiebung entlastet Help Desks, sodass sich Agenten auf ansprechendere Aufgaben konzentrieren und Benutzern zeitnahe Lösungen bieten können.

Das ServiceNow DT-Team hat mit dieser Methode jährlich 5,5 Millionen Dollar eingespart, mit einer ITSM-Issue-Ablenkungsrate von 54% und einer Fallvermeidung bei Now Support von fast 20%. Dieser Ansatz gewährleistet schnelle Lösungen und erhöht die Zufriedenheit, da 56% der Kunden positive Erfahrungen mit KI-zusammengefassten Lösungen melden.³³

83. Erstellung von Kunden-E-Mails

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

Abbildung 16: ChatGPT stellt eine E-Mail-Vorlage für ein bestimmtes Kundenproblem bereit.

84. Beantwortung von Kundenbewertungen

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

85. Beantwortung von FAQs

Beispielsweise kann ChatGPT auf der FAQ-Seite oder der Wissensdatenbank eines Unternehmens trainiert werden, um häufige Kundenfragen zu erkennen und darauf zu antworten.

> Finanz-Anwendungen

86. Personalisierte Finanz- und Anlageberatung

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

87. AP automation/Rechnungsverarbeitung

Generative KI-Lösungen gehen über das Extrahieren von Schlüssel-Wert-Paaren aus Dokumenten hinaus und ermöglichen es Benutzern, Dokumente auf flexible Weise abzufragen, und helfen so, die Automatisierung für komplexere Dokumente zu erschließen.

Abbildung 17: Rechnungsverarbeitung mit generativer KI.³⁴

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

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

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

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

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

> Marketing-Anwendungen

88. Inhaltserstellung für Marketing

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

Eine aktuelle Studie mit über drei Jahren Forschung ergab, dass Synergien zwischen Mensch und KI bei kreativen Aufgaben wahrscheinlicher sind als bei entscheidungsbasierten. In kreativer Arbeit wie der Inhaltserstellung ergänzt KI die menschliche Kreativität, indem sie sich wiederholende Aufgaben übernimmt, während Menschen die Einsicht und Originalität liefern.³⁵

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

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

Abbildung 18: KI-generierter Inhalt zur Werbung für ein neues Elektroauto-Modell mit ChatGPT.

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

• Erhöhte Effizienz: Durch die Integration der KI-gesteuerten Content-Erstellungstools von Narrato konnte Site Smart die Zeit für die Inhaltserstellung um das Achtfache reduzieren. Funktionen wie benutzerdefinierte KI-Vorlagen und Brand-Voice-Einstellungen ermöglichten die Erstellung markenkonformer Inhalte von Anfang an.
• Kostenreduzierung: Die Integration mit Narrato führte zu einer 80%igen Senkung der Content-Produktionskosten. Diese Effizienz ermöglichte es Site Smart, Ressourcen effektiver umzuverteilen und sich auf Bereiche zu konzentrieren, die ihren Kunden einen höheren Mehrwert bieten.
• Verbesserte Qualitätskontrolle: Die Plattform von Narrato bot einen zentralisierten Arbeitsbereich mit verbesserter Zusammenarbeit und reduzierten Fehlern. Die Integration von KI gewährleistete die Konsistenz der Inhalte und die Ausrichtung am Markenton, während umfangreiche Überarbeitungen minimiert wurden.

89. Personalisierte Kundenerfahrung

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

90. Zielgruppenforschung

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

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

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

91. Verfassen 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 Anklang finden.

92. Erstellen von Kundenumfragen

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

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

93. Generierung von Video-Anzeigen oder Produktdemos

Videogenerierungsanwendungen in GenKI umfassen:

• Video-Anzeigen: Mit generativer KI können Unternehmen hochwertige Video-Anzeigen erstellen, die auf verschiedenen Plattformen, einschließlich Social Media und Video-Sharing-Sites, verwendet werden können. Dies kann dazu beitragen, die Markenbekanntheit zu steigern und Konversionen zu fördern.
• Produktdemos: 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 dazu beitragen kann, das Engagement und die Verkäufe zu steigern.

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

• Beschleunigte Produktion: Durch die Nutzung der KI-gesteuerten Videoproduktionsplattform von Synthesia steigerte SimCorp seine Videoproduktion um das Fünffache.
• Zeitersparnis: Die Zusammenarbeit ermöglichte die Erstellung von zwei 3-4-minütigen Videos an einem einzigen Tag und reduzierte den zuvor erforderlichen Zeitaufwand.
• Konsistentes Branding: Die Plattform von Synthesia stellte sicher, dass alle Videos ein konsistentes, qualitativ hochwertiges Markenerlebnis beibehalten, das den Richtlinien von SimCorp entspricht.

94. E-Mail-Marketing-Kampagnen

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

Generative KI-Tools können verwendet werden, um personalisierte:

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

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 SEO-Content-Schreiben verwendet werden, indem sie ihre Sprachverarbeitungsfähigkeiten nutzen, um:

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

96. Keyword-Recherche durchführen

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

Generative Tools wie ChatGPT können bei der Optimierung der Keyword-Suche Funktionen ausführen wie:

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

Abbildung 19: Generierung von Keyword-Ideen für B2B-Marketing-Inhalte 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 Keywords, die mit dem Thema zusammenhängen, einzubeziehen
• Prägnant und auf den Punkt sind, typischerweise innerhalb der 60-70-Zeichen-Begrenzung für eine optimale Anzeige in den Ergebnisseiten der Suchmaschinen liegen.
• Aufmerksamkeitsstark sind und wahrscheinlich Klicks anziehen, was helfen kann, die Klickrate (CTR) und letztendlich SEO zu verbessern.

98. Gruppierung der Suchabsicht

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

Tools wie ChatGPT können bei der Gruppierung 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 bestimmter Suchanfragen zu verstehen und ihre Inhalte und Strategien zu verfeinern, um die Bedürfnisse ihrer Zielgruppe effektiver zu erfüllen.

Praxisbeispiel: HubSpots KI Search Grader³⁷ wurde entwickelt, um die Markensichtbarkeit und das Sentiment 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 Verbesserungspotenziale. Zu den wichtigsten Funktionen gehören:

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

99. Erstellung einer Inhaltsstruktur

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

Abbildung 20: ChatGPT erstellt die Struktur eines Inhalts.

100. Generierung von Meta-Beschreibungen

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

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

101. Erstellung von Sitemap-Codes

Eine Sitemap ist eine strukturierte XML-Datei, die alle Seiten und Inhalte einer Website auflistet. Sie hilft Suchmaschinen, die Struktur und Organisation einer Website zu verstehen. Der Sitemap-Code enthält Informationen zu jeder Seite, wie ihre URL, das Datum der letzten Änderung und ihre Priorität im Verhältnis zu anderen Seiten der Website.

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

> HR-Anwendungen

102. Generierung von Stellenbeschreibungen

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

Praxisbeispiel: Um relevante Lebensläufe basierend auf natürlichsprachlichen Stellenbeschreibungen zu verarbeiten und abzurufen, entwickelte DataToBiz einen KI-gestützten Lebenslauffilter. Durch die Verwendung von semantischer Suche und large language models (LLMs) ermöglichte die Lebenslauffilterung die Interpretation und den Abgleich von Stellenbeschreibungen mit Lebensläufen. Das System verbesserte Benutzeranfragen, indizierte Lebensläufe und lieferte kontextuell akkurate Ergebnisse.

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

103. Erstellung von Vorstellungsgesprächsfragen

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

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

104. Generierung von Onboarding-Materialien

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

105. Mitarbeiterunterstützung mit KI-Chatbots

Der Einsatz von KI-Tools kann die Mitarbeiterzufriedenheit erhöhen, 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 Freizeitanträgen,
• Verwaltung der Gehaltsabrechnung und
• Verwaltung von Leistungen wie Gesundheitsversorgung, Altersvorsorge und Karriereentwicklungsmöglichkeiten.

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

KI-gestützte HR-Chatbots und virtuelle Assistenten rationalisierten den Bewerbungsprozess, verkürzten die Bewerbungszeit um das 10-fache und steigerten die Konversionsraten erheblich. Durch die Automatisierung wichtiger Aufgaben und die Bereitstellung wertvoller Erkenntnisse verbesserten diese KI-Tools die Entscheidungsfindung und die Integration in das Einstellungsökosystem.

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

106. Steigerung der Produktivität am Arbeitsplatz

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

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

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

> Lieferketten- und Beschaffungs-Anwendungen

107. Nachfrageprognose und Lieferkettenmanagement

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

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

Praxisbeispiel: Ein führendes Apothekendienstleistungsunternehmen, das in Amerika, Europa und Asien-Pazifik tätig ist, stand vor wiederkehrenden Herausforderungen, die Kundennachfrage mit den Lieferantenlieferungen in Einklang zu bringen. Seine interne Prognose stützte sich auf statistische Modelle, die saisonale Nachfrageänderungen oder Produkteinführungen nicht berücksichtigten. Diese eingeschränkte Transparenz verursachte Lagerengpässe an 25 Standorten und verringerte die gesamte Lieferkettenleistung.

Innerhalb von drei Monaten nach der 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 der Lagerumschlagshäufigkeit.
• Deutliche Reduzierung von Stornierungen von Patientenbestellungen aufgrund von Produktverfügbarkeit.⁴²

108. Bestandsmanagement mit KI-Chatbots

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

• Automatisierte Beschaffung: KI-Chatbots können Artikel automatisch basierend auf Lagergrenzwerten nachbestellen.
• Bestandsverfolgung: Bieten Echtzeit-Updates zu Lagerbeständen und Auftragsstatus.
• Kundenunterstützung: Beantworten Anfragen zu Produktverfügbarkeit und Bestelldetails.
• Verbesserte Kategorisierung: Nutzen maschinelles Lernen, um Produkte besser zu klassifizieren und vorzuschlagen.

109. Transport und Routenplanung

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

Zu den wichtigsten Vorteilen gehören:

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

Praxisbeispiele:

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

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

> Rechtswesen-Anwendungen

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 der Vertragssprache sicherzustellen.

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

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

111. Vertragscompliance

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, grundlegende rechtliche Beratung zu bieten, indem sie Benutzeranfragen interpretieren und klare, genaue Antworten liefern. Diese Chatbots können bei allgemeinen Rechtsfragen helfen, wie z. B. Mieterrechten oder Vertragsgrundlagen, und Benutzer durch geführte Prompts bei der Erstellung einfacher Rechtsdokumente unterstützen.

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

113. KI-Governance und Compliance-Automatisierung

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

Anwendungen umfassen:

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

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

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

> Vertriebs-Anwendungen

114. Erstellung von Vertriebsvideos

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, Vertriebsziele individuell anzusprechen, persönliche Beziehungen zu Kunden zu stärken und mehr Leads zu generieren.

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

Die Plattform ermöglichte es Xerox außerdem, 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 individuelles Vertriebscoaching für einzelne Vertriebsmitarbeiter basierend auf ihren Leistungsdaten und ihrem Lernstil anzubieten. Dies kann Vertriebsteams helfen, ihre Fähigkeiten und Leistung zu verbessern und die Vertriebsproduktivität zu steigern.

116. Vertriebsprognose und Pipeline-Optimierung

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

117. Lead-Identifikation und -Qualifikation

KI kann verwendet werden, um potenzielle Vertriebsleads basierend auf Kundendaten und -verhalten zu identifizieren und Leads nach ihrer Konversionswahrscheinlichkeit zu qualifizieren. Außerdem kann sie maßgeschneiderte Vertriebstaktiken und Kampagnen zur Lead-Generierung erstellen.

> Prüfungs-Anwendungen

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. Konkret können sie standardisierte Berichte (wie in der Abbildung unten) erstellen, die Konsistenz in der Darstellung der Ergebnisse bieten.

Abbildung 22: Generierung von Prüfungsberichten mit OpenAIs ChatGPT.

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

Diese Partnerschaft erhöhte die Genauigkeit und Effizienz von Prüfungen, indem KI eingesetzt wurde, um Anomalien zu erkennen und riskante Transaktionen zu kennzeichnen. Sie ermöglichte es KPMG, seinen Kunden zuverlässigere Finanzinformationen zu liefern.

119. Datenanalyse von Dokumenten

Prüfungsprozesse analysieren regelmäßig umfangreiche finanzielle und betriebliche 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 Abläufe, Kontrollmaßnahmen und den Geschäftskontext der Organisation zu untersuchen.

ChatGPT kann Prüfern beispielsweise dabei helfen, Risikoniveaus zu bewerten, vorrangige Bereiche für weitere Untersuchungen zu identifizieren und Einblicke in potenzielle Gefahren zu gewinnen.

121. Mustererkennung und Anomalieerkennung

Generative KI kann Prüfern helfen, Prüfungsanomalien für die weitere Untersuchung zu erkennen und zu kennzeichnen. Bei korrekter Integration mit 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 schwer zu identifizieren sein könnten, indem sie ihr 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 Schulungsmaterialien anbieten wie:

• Konzeptionelles Wissen
• Fallstudien

> Forschungs- und Entwicklungs-Anwendungen (F&E)

123. Teamzusammenarbeit für F&E-Teams

Generative KI kann als kollaborativer Teamkollege bei hochrangigen Entscheidungsfindungen und Problemlösungen fungieren. Durch das Vorschlagen von Optionen, das Abwägen von Kompromissen und das Synthetisieren von Wissen über verschiedene Bereiche hinweg können KI-Tools die interdisziplinäre Teamarbeit verbessern.

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

• Leistungssteigerung: Einzelpersonen, die von KI unterstützt wurden, erbrachten vergleichbare Leistungen wie herkömmliche Zweierteams ohne KI, was darauf hindeutet, dass KI die Vorteile menschlicher Zusammenarbeit replizieren kann. Teams, die KI nutzten, zeigten die höchsten Leistungsniveaus, insbesondere bei der Erstellung von Spitzenlösungen.​
• Integration von Fachwissen: KI-Unterstützung ermöglichte es sowohl kaufmännischen als auch F&E-Fachleuten, ausgewogene Lösungen zu entwickeln, die technische und Marktperspektiven integrierten und so traditionelle Fachsilos effektiv überbrückten.​
• Effizienzgewinne: Teilnehmer, die KI nutzten, erledigten Aufgaben 12-16% schneller als diejenigen ohne KI und generierten gleichzeitig detailliertere und umfangreichere Lösungen.​
• Emotionale Auswirkungen: KI-Nutzer berichteten von mehr positiven Emotionen wie Aufregung und Begeisterung und weniger negativen Gefühlen wie Angst und Frustration im Vergleich zu ihren Kollegen ohne KI.​

124. Generative KI in der KI-Forschung

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

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

Praxisbeispiel:

Laut aktueller Forschung wurde eine neue neuronale Architektur namens Retentive Network (ReN) als Alternative zu Transformers für large language models vorgeschlagen.

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

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

> Produktivitäts- und Automatisierungs-Anwendungen

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.

Anwendungen umfassen:

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

Zum Beispiel haben wir KI-gestützte Excel-Tools hinsichtlich ihrer Genauigkeit, Funktionen und Preisgestaltung bewertet. Hier sind einige der Ergebnisse:

• Claude Max: Bietet die höchste Präzision und das benutzerfreundlichste Erlebnis.
• R2 Copilot: Leistet bei grundlegenden Aufgaben gute Arbeit, hat jedoch Schwierigkeiten bei komplexeren Berechnungen.
• Quadratic: Hervorzuheben durch seine leistungsstarken Visualisierungsfunktionen und Programmierfähigkeiten in Python und PHP.
• Tryshortcut: Bietet gründliche Erklärungen und Analysefunktionen und eignet sich daher ideal für die Finanzmodellierung.
• GPTExcel: Hervorragend geeignet zur Unterstützung mehrerer Sprachen und daher für internationale Teams geeignet.

Generative KI-Anwendungen mit Anwendungsfällen und Beispielen – Zusammenfassung

*Eine Branche, Geschäftsfunktion oder ein anderer Anwendungsbereich

FAQs

Diese Forschung zitieren

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

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

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Sıla Ermut

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Sıla Ermut ist Branchenanalystin bei AIMultiple mit Schwerpunkt auf E-Mail-Marketing und Verkaufsvideos. Sie arbeitete zuvor als Personalvermittlerin in Projektmanagement- und Beratungsfirmen. Sıla hat einen Master of Science in Sozialpsychologie und einen Bachelor of Arts in Internationale Beziehungen.

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Eti Tiwari

Jul 22, 2024 at 09:05

thanks for these examples.

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Cem Dilmegani

Jul 28, 2024 at 10:25

Thank you!

Antworten

Arif Ahmed Mohammed

Jun 23, 2024 at 12:50

Real examples, thanks

Antworten

Ankit Bishnoi

Jan 31, 2024 at 09:34

The examples are real.

Antworten

Udugula Mohan

Sep 26, 2023 at 09:29

The examples were pretty realistic.

Antworten

Ishpal Chadha

Aug 25, 2023 at 01:43

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

Antworten

Shubham

Aug 21, 2023 at 02:29

The examples were pretty realistic

Antworten