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 genAI-Anwendungen
• Branchenspezifische genAI-Anwendungen
• Geschäftsfunktionsspezifische genAI-Anwendungen

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

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

Allgemeine genAI-Anwendungen

> Videoanwendungen

1. Videogenerierung

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

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

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

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

Praxisbeispiel: Netflix setzte generative KI zum ersten Mal in einer TV-Show ein und fügte KI-generiertes Filmmaterial zur argentinischen Sci-Fi-Serie „El Eternauta“ hinzu. Co-CEO Ted Sarandos sagte, KI habe den VFX-Teams geholfen, komplexe Szenen wie den Einsturz eines Gebäudes schneller und kostengünstiger als mit herkömmlichen Methoden zu erstellen, was die Produktion finanziell ermöglichte.

Obwohl der Schritt Bedenken hinsichtlich des Verlusts von Arbeitsplätzen in der Unterhaltungsbranche geweckt hat, sagte Sarandos, KI solle menschliche Kreative unterstützen und nicht ersetzen.¹

KI-Arbeitsplatzverlust enthält weitere Informationen zu aktuellen Prognosen, wie KI den Arbeitsmarkt beeinflussen wird.

2. Videovorhersage

Ein GAN-basiertes Videovorhersagesystem:

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

GAN-basierte Videovorhersagen können helfen, Anomalien zu erkennen, die in vielen Sektoren, einschließlich Sicherheit und Überwachung, entscheidend sind.

Praxisbeispiel: Lucid Dream Network verbesserte seine Videoproduktion durch den Einsatz von Pictorys Skript-zu-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 -Interaktion um 500% zu erhöhen.²

3. KI-Videobearbeitung und -animation

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

Anwendungen umfassen:

• Automatisierte Unternehmensschulungsvideos
• Social-Media-Videozusammenfassung
• Stilübertragung für animiertes Geschichtenerzählen

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

> Bildanwendungen

4. Bildgenerierung

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

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

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

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

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

5. Semantische Bild-zu-Foto-Übersetzung

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

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

6. Bild-zu-Bild-Konvertierung

Dabei werden die äußeren Elemente eines Bildes, wie Farbe, Medium oder Form, transformiert, während seine wesentlichen Bestandteile 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. Bildauflösungserhöhung (Super-Resolution)

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

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

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 soziale Medien
• Markenidentitätsgenerierung
• Dynamisches Kampagnen-A/B-Design

Praxisbeispiel: Figma KI generiert auf der Grundlage von Text-Prompts automatisch-Layouts und Typografie-Kombinationen, was die Designzeit für Marketingteams verkürzt.⁷

9. 3D-Formgenerierung

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

Anwendungen umfassen:

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

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

Abbildung 3: SP-GAN: Sphere-Guided 3D Formgenerierung und -manipulation.⁹

> Audioanwendungen

10. Text-to-Speech-Generator

GANs ermöglichen die Erzeugung realistischer Sprachaufnahmen. Um realistische Ergebnisse zu erzielen, dient der Diskriminator als Trainer, der die Stimme betont, nuanciert und/oder moduliert.

Die TTS-Generierung hat vielfältige geschäftliche Anwendungen, wie Bildung, Marketing, Podcasting und Werbung. Ein Pädagoge kann beispielsweise seine Vorlesungsnotizen in Audiomaterial umwandeln, um sie attraktiver zu machen, und die gleiche Methode kann auch hilfreich sein, um Lehrmaterial für sehbehinderte Menschen zu erstellen. Neben der Einsparung von Kosten für Sprecher und Ausrüstung bietet TTS Unternehmen auch viele Optionen in Bezug auf Sprache und stimmliches Repertoire.

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 erweiterte 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 Twilio-Plattform und stellte Entwicklern neue APIs für eine erweiterte Steuerung der Sprachsynthese in ihren Sprachanwendungen zur Verfügung.¹¹

11. Speech-to-Speech-Konvertierung

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

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

12. Musikgenerierung

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

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

> Textbasierte Anwendungen

13. Ideengenerierung

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

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

14. Textgenerierung

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

Das Erstellen von Dialogen, Überschriften oder Anzeigen durch generative KI ist in der Marketing-, Spiele- und Kommunikationsbranche gängige Praxis.

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

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

Beispielsweise untersuchte eine Studie aus dem Jahr 2025, ob Menschen zwischen Therapieantworten von erfahrenen Therapeuten und solchen, die von ChatGPT generiert wurden, unterscheiden können, wie diese Antworten mit wichtigen therapeutischen Prinzipien übereinstimmen und welche sprachlichen Unterschiede es gibt.

In einer großen Stichprobe zeigten die Ergebnisse, dass die Teilnehmer selten zwischen KI-generierten Antworten und denen von Therapeuten unterscheiden konnten, und die Antworten von ChatGPT wurden in Bezug auf die therapeutische Qualität höher bewertet. Die linguistische Analyse deutet darauf hin, dass die überlegene Kontextualisierung der KI zu ihrer Wirksamkeit beitragen könnte.

Während diese Ergebnisse das Potenzial generativer KI zur Verbesserung der Psychotherapie hervorheben, 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, was die Dekodierung von Gehirnströmen intuitiver macht. 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 Bewertungen erreichte Brain2Qwerty eine Zeichenfehlerrate (CER) von 67% mit EEG und 32% mit MEG, während der leistungsstärkste Teilnehmer eine 19% CER unter optimalen Bedingungen erreichte.

Obwohl vielversprechend, steht der Ansatz vor Herausforderungen, einschließlich der Notwendigkeit der Echtzeit-Dekodierung, der eingeschränkten Portabilität und Verfügbarkeit von MEG-Geräten sowie weiterer Tests für Personen mit motorischen oder sprachlichen Beeinträchtigungen.¹⁴

Entdecken Sie weitere Beispiele für große Sprachmodelle 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-Posts
• Blogartikel
• Produktempfehlungen

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

16. Sentiment-Analyse/Textklassifizierung

Sentiment-Analyse, auch als Opinion Mining bekannt, nutzt Natural Language Processing und Text Mining, um den emotionalen Kontext von geschriebenem Material zu entschlüsseln.

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

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

Diese können nützlich sein, um das Problem des Datenungleichgewichts bei der Sentiment-Analyse von Nutzermeinungen (wie in der Abbildung unten) in vielen Kontexten wie Bildung und Kundenservice zu mildern.

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

17. Smart Search

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

Funktionen wie Autovervollständigung, Echtzeitvorschläge und Facettierte Filterung ermöglichen es Benutzern, Suchen zu verfeinern. Darüber hinaus unterstützt es Sprach- und visuelle Eingaben.

Smart Search wird branchenübergreifend eingesetzt. Im eCommerce kann Smart Search Kunden helfen, Produkte effizient zu finden, während es in Unternehmensumgebungen das einfache Abrufen von Dokumenten und Ressourcen ermöglicht.

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

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

> Codebasierte Anwendungen

18. Code-Generierung

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

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

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

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

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

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

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

19. Code-Vervollständigung

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

20. Code-Review

Generative KI kann auch verwendet werden, um Qualitätsprüfungen des vorhandenen Codes durchzuführen und diesen zu optimieren, entweder durch das Vorschlagen von Verbesserungen oder durch das Generieren alternativer Implementierungen, die effizienter oder leichter lesbar sind.

21. Fehlerbehebung

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

22. Code-Refactoring

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

23. Code-Stil-Prüfung

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

24. Generierung von Testfällen

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

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

Technische Teams verwenden es für schnelles Prototyping, Debugging, Testgenerierung, Infrastrukturautomatisierung und die Navigation durch komplexe Codebasen, was oft 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 dass Softwareentwicklungskenntnisse erforderlich sind.¹⁷

25. Generierung von Testcode

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

Abbildung 6: NLP zu Testskripten via ChatGPT-4.

26. Testskript-Wartung

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

27. Testdokumentation

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

28. Testergebnisanalyse

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

> Weitere Anwendungen

29. Conversational KI

Ein weiterer Anwendungsfall generativer KI umfasst die Generierung von Antworten auf Nutzereingaben in Form natürlicher Sprache. Dieser Typ wird häufig in Chatbots und virtuellen Assistenten verwendet, die darauf ausgelegt sind, Informationen bereitzustellen, Fragen zu beantworten oder Aufgaben für Nutzer über Konversationsschnittstellen wie Chatfenster oder Sprachassistenten auszuführen.

ChatGPT ist ein beliebtes Beispiel für Conversational KI. Es bietet Nutzern eine hochinformative und integrierte Konversation, wie philosophische Diskussionen. Sie können beispielsweise unten einen Chat mit ChatGPT überprüfen.

Abbildung 7: Ein Gespräch mit ChatGPT.

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

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

Daisys Erstellung beinhaltete fortschrittliche KI-Technologie, darunter ein großes Sprachmodell für ihre Persönlichkeit, ein Diffusionsmodell für fotorealistische Visuals und eine Stimmmodellierung, die auf der Großmutter eines VCCP-Mitarbeiters basiert.¹⁸

30. Datensynthese

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

31. Datenvisualisierung

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

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

Abbildung 8: Datenanalyse mit ChatGPT Code Interpreter.

32. Dateikonvertierung

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

33. Mathematische Problemlösung

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

Abbildung 9: Mathematische Probleme lösen 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 kontextbezogenem Denken
• Visuelle Fragebeantwortung und Diagramminterpretation
• „Sehen, hören, antworten“-Kundendienstsysteme

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

Branchenspezifische genAI-Anwendungen

> Anwendungen im Gesundheitswesen

35. Arzneimittelforschung und -entwicklung

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

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

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

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

Anwendungen umfassen:

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

36. Personalisierte Medizin

Eine weitere Anwendung 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 Diagnosen mit zunehmender Genauigkeit auf der Grundlage von Patientenangaben und Testergebnissen zu erstellen.²³ Diese Modelle können dann individuelle Behandlungspläne erstellen, die speziell auf die Krankengeschichte, Symptome und mehr eines Patienten zugeschnitten sind.

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

Die Zusammenarbeit zielt darauf ab, Datensilos aufzubrechen und maschinelles Lernen zu nutzen, um die Gesundheitssysteme von reaktiver zu präventiver Versorgung zu transformieren. In Zusammenarbeit mit dem Health Systems Innovation Lab von 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 von maschinellem Lernen mit medizinischen Bildgebungstechnologien wie CT- und MRT-Scans können generative KI-Algorithmen die Präzision in der medizinischen Bildgebung verbessern und zu besseren Ergebnissen führen.

38. Bevölkerungsgesundheitsmanagement

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

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

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

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

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

39. KI-Chatbots zur Symptomüberprüfung

Symptom-Check-Chatbots sind darauf ausgelegt, Einzelpersonen zu helfen, ihre Gesundheit zu verstehen und zu verwalten, indem sie Fragen stellen, Empfehlungen geben und bei Bedarf die Nutzer mit medizinischem Fachpersonal verbinden.

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

Die Verwendung dieser Tools ist jedoch mit erheblichen Einschränkungen verbunden:

• Begrenzte diagnostische Genauigkeit: Symptom-Checker können nicht die Expertise von medizinischem Fachpersonal ersetzen, was ihre diagnostische Genauigkeit bei schwerwiegenden Erkrankungen unzuverlässig macht. Nutzer sollten sie mit Vorsicht verwenden und nicht als Ersatz für professionellen Rat betrachten.
• Mangel an Empathie: Diese Tools können nicht die emotionale Unterstützung, Beruhigung oder personalisierte Anleitung bieten, die medizinisches Fachpersonal bietet, was ihre Fähigkeit einschränkt, die emotionalen Bedürfnisse der Patienten zu erfüllen.
• Übermäßige Abhängigkeit von Chatbots: Die Abhängigkeit von Chatbots für medizinischen Rat kann zu Angst durch allgemeine oder ungenaue Informationen führen und davon abhalten, bei Bedarf angemessene medizinische Versorgung in Anspruch zu nehmen.
• Rechtliche und Datenschutzbedenken: Fehler in der Beratung oder der Umgang mit personenbezogenen Daten könnten zu rechtlichen Problemen führen, insbesondere in Regionen mit strengen Datenschutzgesetzen wie HIPAA. Ein ordnungsgemäßes Design muss Compliance und Datensicherheit priorisieren.

40. KI-Agenten im Gesundheitswesen

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

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

41. Automatisierung der regulatorischen Dokumentation

Die Automatisierung der regulatorischen Dokumentation bezieht sich auf die Verwendung von KI-gesteuerten Tools zum Erstellen, Überprüfen und Verwalten von compliance-bezogenen Dokumenten in regulierten Branchen wie dem Gesundheitswesen und der Pharmaindustrie.

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, wodurch der Prozess von Wochen auf Minuten reduziert wurde.

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

Sie nutzen Retrieval-Augmented Generation (RAG), um KI-Halluzinationen zu mindern und sicherzustellen, dass zuvor genehmigte Inhalte konsistent wiederverwendet werden. Dieser Ansatz trug dazu bei, die Effizienz in der regulatorischen Dokumentation zu steigern und zeigt, wie die Zusammenarbeit von KI und Mensch schnellere und kosteneffizientere Compliance-Prozesse vorantreiben 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, wobei Datenschutzbeschränkungen effektiv berücksichtigt und gleichzeitig klinische Realitätsnähe gewahrt bleibt.

Anwendungsfälle umfassen:

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

> Bildungsanwendungen

43. Personalisierte Lektionen

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

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

44. Kursgestaltung

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

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

45. Inhaltserstellung für Kurse

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

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

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

46. Nachhilfe

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

Praxisbeispiel: Khan Academy setzt GPT-4 in seinem KI-Assistenten Khanmigo ein, der als virtueller Tutor für Schüler und als Unterstützung für Lehrer dient, indem er verschiedene Bildungsbedürfnisse adressiert.

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

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

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

Die Ergebnisse zeigen, dass die Schüler, die an dem Programm teilnahmen, statistisch signifikante Verbesserungen in den Englischkenntnissen, der digitalen Kompetenz und dem 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 der Schüler beitragen kann. Ein Datenverstoß oder Hacking-Vorfall kann reale Daten mit persönlichen Informationen über schulpflichtige Kinder offenlegen.

KI-generierte synthetische Daten, die aus dem Lernen realer Muster abgeleitet werden, helfen, Anonymität zu gewährleisten und die Privatsphäre der Schüler zu schützen. Synthetische Datensätze, die von generativen Modellen erstellt wurden, 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 qualitativ minderwertiger Lernmaterialien wie historischer Dokumente, Fotos und Filme verbessern.

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

> Modeanwendungen

49. Kreatives Design für Modedesigner

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

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

Abbildung 12: Von ClothingGAN generierte Kleidungsstücke.

50. Umwandlung von Skizzen in Farbbilder

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

51. Generierung repräsentativer Modemodelle

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

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

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

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

52. Marketing- & Trendanalyse für Modemarken

Generative KI kann die Trendanalyse in der Mode unterstützen, indem sie:

• Eine Vielzahl von Techniken wie maschinelles Lernen und probabilistische Programmierung zusammenbringt. Diese Techniken ermöglichen leistungsstarke generative Modelle, die Wünsche des Kunden im Modegeschäft berücksichtigen.
• Tief personalisierte Optionen für spezifische Verbraucherwünsche generiert, die über das hinausgehen, was herkömmliche Analysen und Algorithmen zur Kundennachfrage leisten können.

Es verbessert auch die Marketingfähigkeiten in der Mode, indem es:

• Datenanalyse, Natural Language Processing und maschinelles Lernen nutzt, um eine hochgradig maßgeschneiderte und personalisierte Produktpalette für die Zielgruppe zu erstellen
• E-Mails, Webseiten, Bildunterschriften und Anzeigen entwirft, die auf die Interessen und Vorlieben einer bestimmten Person zugeschnitten sind, um sie zu engagieren
• Kreative und authentische Marketing- und Werbeinhalte entwirft, die wahrscheinlich in den Suchergebnissen gut abschneiden

53. Kosmetik mit generativer KI

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

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

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

> Bankanwendungen

54. Betrugserkennung

Generative KI bietet Banken ein leistungsstarkes Werkzeug zur Erkennung verdächtiger oder betrügerischer Transaktionen und verbessert damit ihre Fähigkeit, Finanzkriminalität zu bekämpfen. Das Training von GANs zum Zweck der Betrugserkennung, indem sie mit einem Trainingssatz betrügerischer Transaktionen verwendet werden, hilft bei der Identifizierung unterrepräsentierter Transaktionen.

Praxisbeispiel: Stripe integrierte OpenAIs GPT-4, um seine Fähigkeit zu verbessern, bösartige Aktivitäten zu erkennen und Benutzerbedürfnisse zu verstehen, indem es große Datenmengen analysiert, was zu maßgeschneiderteren und genaueren Antworten auf Kundenanfragen führt.

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

Die Integration von GPT-4 hat Stripes betriebliche Effizienz mit personalisiertem Kundensupport und fortschrittlichen Betrugserkennungsfunktionen verbessert, um eine sichere Plattform zu gewährleisten.³¹

55. Risikomanagement

Durch die Nutzung von GANs ist es möglich, Value-at-Risk-Schätzungen zu berechnen, die das potenzielle Ausmaß von Verlusten in bestimmten Zeiträumen darstellen, oder wirtschaftliche Szenarien für die Prognose von Finanzmärkten zu erstellen.

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

56. Erstellung benutzerfreundlicher Erklärungen für Kreditablehnungen

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

Abbildung 13: Erstellung benutzerfreundlicher Erklärungen für Kreditablehnungen mit Generative Adversarial Networks.³²

57. Datenschutz

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

Weitere Informationen finden Sie unter:

• Generative KI-Anwendungen im Finanzdienstleistungssektor

> Spieleanwendungen

58. Prozedurale Inhaltsgenerierung

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

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

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

59. Spieler-Verhaltensanalyse

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

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

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

61. Benutzeroberflächendesign

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

62. Spieletests

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

> Reiseanwendungen

63. Identitätsüberprüfung

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

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

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

64. Personalisierte Reise- und Zielortempfehlungen

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

> Einzelhandelsanwendungen

65. Produktempfehlungen

Mithilfe generativer Modelle können Einzelhandelstools Kunden neue oder alternative Produkte vorschlagen, an denen sie interessiert sein könnten, basierend auf ihrer Kaufhistorie und ihren Vorlieben. Sie sagen außerdem zukünftige Kundenbedürfnisse und -präferenzen voraus und verbessern so das gesamte Einkaufserlebnis.

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

Das Tool verwendet erweiterte Funktionen wie Audience Targeting und Campaign Triggers, um das Kundenengagement 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.

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

67. Automatisierte Einzelhandelsinhaltserstellung

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

68. Bestandsmanagement & Lieferkettenoptimierung

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

69. Virtuelle Einkaufsassistenten

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

> Versicherungsanwendungen

70. Policen-Dokumentation

Generative KI-Tools für Versicherungen können helfen, Policendokumente basierend auf benutzerspezifischen Details zu generieren. Sie können die Informationen bei Bedarf automatisch ausfüllen und so den Prozess der Erstellung dieser Dokumente beschleunigen.

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

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

71. Risikobewertung und Prämienberechnung

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

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

72. Betrugserkennung

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

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 können, ohne Datenschutznormen zu verletzen.

74. Schadenbearbeitung

Generative KI-Modelle können eingesetzt werden, um den oft komplexen Prozess der Schadenverwaltung zu rationalisieren. Sie können automatisierte Antworten für grundlegende Schadenanfragen generieren, den gesamten Schadenregulierungsprozess 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 auf diese individuellen Merkmale zugeschnitten ist, anstatt eine Einheitspolice für alle anzubieten.

76. Prädiktive Analyse & Szenariomodellierung

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

> Fertigungsanwendungen

77. Vorausschauende Wartung

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

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

Praxisbeispiel: BlueScope arbeitete mit Siemens zusammen, um die Senseye Predictive Maintenance-Plattform zu nutzen, um Betriebsausfälle in ihren Produktionslinien anzugehen.

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

78. Qualitätskontrolle

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

79. Produktionsplanung und Bestandsmanagement

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

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Geschäftsfunktionsspezifische genAI-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, kann ChatGPT oder ein ähnliches Tool 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 hat sich Banc Sabadell mit Zendesk zusammengetan, um ein KI-gestütztes Chat-System zu implementieren.

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

81. Mehrsprachiger Kundensupport

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

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

82. Schnelle Antworten auf Kundenanfragen & 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 Bedenken des Kunden eingeht und mögliche Lösungen anbietet.

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

Das ServiceNow DT-Team hat mit dieser Methode $5,5 Millionen jährlich eingespart, bei einer 54%igen ITSM-Problemablenkungsrate und einer nahezu 20%igen Fallvermeidung im Now Support. Dieser Ansatz gewährleistet schnelle Lösungen und erhöht die Zufriedenheit, da 56% der Kunden positive Erfahrungen mit KI-zusammengefassten Lösungen berichten.³³

83. Erstellen von Kunden-E-Mails

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

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

84. Antworten auf Kundenbewertungen

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

85. Beantwortung von FAQs

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

> Finanzanwendungen

86. Personalisierte Finanz- und Anlageberatung

KI-Systeme können Finanzberatung, Risikoprofile und Anlagestrategien mithilfe generativer Modelle anpassen, die finanzielle Ergebnisse personalisiert nach den Zielen und der Risikotoleranz eines Benutzers simulieren.

87. AP automation/Rechnungsverarbeitung

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

Abbildung 16: Rechnungsverarbeitung mit generativer KI.³⁴

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

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

BBVA berichtete, dass Early Adopters einen Produktivitätsanstieg verzeichneten, wobei 80% der Nutzer angaben, dass die Tools ihnen mehr als zwei Stunden pro Woche sparen. Bedenken hinsichtlich messbarer Auswirkungen auf das Endergebnis und der Herausforderungen bei der Skalierung der Technologie bestehen jedoch weiterhin. Das Unternehmen hob die Schwierigkeiten 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.

> Marketinganwendungen

88. Inhaltserstellung für Marketing

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

Eine kürzlich durchgeführte Studie mit über drei Jahren Forschung ergab, dass die Synergie zwischen Mensch und KI bei kreativen Aufgaben wahrscheinlicher ist als bei entscheidungsbasierten. Bei 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 Schlagzeilen generieren, Artikel strukturieren und Handlungsaufforderungen vorschlagen, während Marketingspezialisten die Botschaften verfeinern und die Markenkonsistenz sicherstellen. Diese Zusammenarbeit erhöht die Effizienz, ohne die kreative Note zu verlieren, die das Publikum anspricht.

Mit der Weiterentwicklung der KI sollten sich Unternehmen darauf konzentrieren, KI strategisch in die Workflows der Inhaltserstellung zu integrieren, anstatt kreative Prozesse vollständig zu automatisieren.

Abbildung 17: KI-generierte Inhalte zur Werbung für ein neues Elektroautomodell mit ChatGPT.

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

• Erhöhte Effizienz: Durch die Integration der KI-gesteuerten Content-Erstellungstools von Narrato reduzierte Site Smart seine Content-Produktionszeit um das Achtfache. Funktionen wie benutzerdefinierte KI-Vorlagen und Brand-Voice-Einstellungen ermöglichten die Generierung von markenkonformen Inhalten von Anfang an.
• Kostensenkung: Die Integration mit Narrato führte zu einer 80%igen Senkung der Content-Produktionskosten. Diese Effizienz ermöglichte es Site Smart, Ressourcen effektiver umzuverteilen und sich auf Bereiche zu konzentrieren, die einen größeren Mehrwert für seine Kunden schaffen.
• Verbesserte Qualitätskontrolle: Die Plattform von Narrato bot einen zentralisierten Arbeitsbereich mit verbesserter Zusammenarbeit und reduzierten Fehlern. Die Integration von KI gewährleistete die Konsistenz der Inhalte und die Ausrichtung auf den Markenton bei gleichzeitiger Minimierung des Bedarfs an umfangreichen Überarbeitungen.

89. Personalisierte Kundenerfahrung

ChatGPT und ähnliche generative Tools mit ihrem Natural Language Processing können personalisierte Inhalte für Ihre Kunden auf der Grundlage ihrer Vorlieben, ihres bisherigen Verhaltens und ihrer demografischen Merkmale generieren. Dies kann Ihnen helfen, zielgerichtete Inhalte zu erstellen, die bei Ihrem Publikum ankommen und zu höherem Engagement und höheren 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 Merkmale, Vorteile und den Wert eines Produkts liefern. Generative Tools wie ChatGPT können helfen, überzeugende und informative Produktbeschreibungen zu erstellen, die bei Ihrer Zielgruppe ankommen.

92. Erstellung von Kundenumfragen

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

• Fragengenerierung
• Organisation der Umfragestruktur
• Mehrsprachigkeit von Umfragen mit ihrer Übersetzungsfähigkeit
• Umfrageanalyse

93. Generierung von Videoanzeigen oder Produktdemos

Anwendungen der Videogenerierung in GenAI umfassen:

• Videoanzeigen: Mit generativer KI können Unternehmen hochwertige Videoanzeigen erstellen, die auf verschiedenen Plattformen verwendet werden können, einschließlich sozialer Medien und Video-Sharing-Seiten. Dies kann zur Steigerung der Markenbekanntheit und zur Förderung von Konversionen beitragen.
• Produktdemos: Die Videogenerierung kann auch verwendet werden, um Produktdemo-Videos zu erstellen. Durch den Einsatz generativer KI zur Erstellung dieser Videos können Unternehmen ihre Produkte auf visuell ansprechende Weise präsentieren, was zur Steigerung des Engagements und der Verkäufe beitragen kann.

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

• Beschleunigte Produktion: Durch die Nutzung der KI-gesteuerten Videoerstellungsplattform von Synthesia steigerte SimCorp seinen Videooutput um das Fünffache.
• Zeitersparnis: Die Zusammenarbeit ermöglichte die Erstellung von zwei 3-4-minütigen Videos an einem einzigen Tag, wodurch die zuvor benötigte Zeit reduziert wurde.
• Konsistentes Branding: Die Plattform von Synthesia stellte sicher, dass alle Videos ein konsistentes, hochwertiges Markenerlebnis beibehielten, das den Richtlinien von SimCorp entspricht.

94. E-Mail-Marketingkampagnen

Der Einsatz generativer KI für E-Mail-Marketing unterstützt Marketingprozesse, indem es die Automatisierung optimiert und die Personalisierung und Kreativität durch ansprechende Inhaltserstellung erhöht.

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

• E-Mail-Text
• Betreffzeilen
• Bilder innerhalb des E-Mail-Texts
• Handlungsaufforderungen (CTAs).

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

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

SEO-Anwendungen

95. Generierung von Themenideen für das Schreiben von Inhalten

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

• Relevante Schlüsselwörter und Phrasen zu generieren
• Inhalte von Wettbewerbern zu analysieren, um Lücken in der Abdeckung zu identifizieren
• Themen basierend auf aktuellen Trends und Suchanfragen der Nutzer vorzuschlagen

96. Durchführung von Keyword-Recherche

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

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

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

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

97. Die richtigen Titel finden

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

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

98. Gruppierung der Suchabsicht

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

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

Praxisbeispiel: HubSpots KI Search Grader³⁷ wurde entwickelt, um die Markensichtbarkeit und Stimmung auf KI-gestützten Suchmaschinen wie ChatGPT und Perplexity zu bewerten. Die Analyse, wie diese Modelle die Marke referenzieren, liefert Einblicke in die aktuelle Leistung und identifiziert Verbesserungspotenziale. Zu den wichtigsten Funktionen gehören:

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

99. Erstellung einer Inhaltsstruktur

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

Abbildung 19: ChatGPT erstellt die Struktur eines Inhalts.

100. Generierung von Meta-Beschreibungen

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

ChatGPT kann verwendet werden, um effektive Meta-Beschreibungen zu erstellen, indem Zusammenfassungen des Inhalts generiert werden, 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 Lebenslauf-Filter. Unter Verwendung semantischer Suche und großer Sprachmodelle (LLMs) ermöglichte die Lebenslauffilterung die Interpretation und den Abgleich von Stellenbeschreibungen mit Lebensläufen. Das System verbesserte Benutzeranfragen, indizierte Lebensläufe und lieferte kontextuell genaue Ergebnisse.

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

103. Erstellung von Interviewfragen

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

Abbildung 20: ChatGPT erstellt einen Satz von Interviewfragen für eine Stelle.

104. Generierung von Onboarding-Materialien

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

105. Mitarbeiterunterstützung mit KI-Chatbots

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

• Beantwortung häufig gestellter Fragen,
• Bearbeitung von Urlaubsanträgen,
• Verwaltung der Gehaltsabrechnung und
• Überwachung von Leistungen wie Krankenversicherung, 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, reduzierten die Bewerbungszeit um das 10-fache und steigerten die Konversionsraten erheblich. Durch die Automatisierung wichtiger Aufgaben und die Bereitstellung wertvoller Erkenntnisse verbesserten diese KI-Tools die Entscheidungsfindung und die Integration in das Einstellungsökosystem.

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

106. Steigerung der Arbeitsproduktivität

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

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

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

> Lieferketten- & Beschaffungsanwendungen

107. Nachfrageprognose und Lieferkettenmanagement

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

Erfahren Sie, wie generative KI den Lieferkettenbetrieb transformiert, indem sie die Nachfrage vorhersagt und Prozesse optimiert.

Praxisbeispiel: Ein führendes Apothekendienstleistungsunternehmen, das in Nord- und Südamerika, Europa und im asiatisch-pazifischen Raum tätig ist, sah sich wiederkehrenden Herausforderungen bei der Abstimmung der Kundennachfrage mit den Lieferantenlieferungen gegenüber. Die interne Prognose stützte sich auf statistische Modelle, die saisonale Nachfrageänderungen oder Produkteinführungen nicht berücksichtigten. Diese begrenzte Transparenz führte zu Fehlbeständen an 25 Standorten und verringerte die Gesamtleistung der Lieferkette.

Innerhalb von drei Monaten nach der Einführung von Kinaxis Maestro wechselte das Planungsteam von einem 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%ige Verbesserung der Prognosegenauigkeit.
• 14%ige Reduzierung des Lagerbestands.
• 34%ige Verbesserung der Lagerumschlagshäufigkeit.
• Deutliche Reduzierung von Stornierungen von Patientenaufträgen 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 Nachfrageprognose, Produktkategorisierung und die Bereitstellung von Echtzeit-Bestandsaktualisierungen. Hier sind die Vorteile des Einsatzes von KI-Chatbots für das Bestandsmanagement:

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

109. Transport und Routenplanung

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

Zu den wichtigsten Vorteilen gehören:

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

Praxisbeispiele:

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

DHL verzeichnete einen 15%igen Anstieg pünktlicher Lieferungen und eine 20%ige Reduzierung von Lieferverzögerungen durch den Einsatz seiner KI-gestützten MySupplyChain-Plattform.⁴⁴

> Juristische Anwendungen

110. Vertragsgenerierung

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

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

Diese Zusammenarbeit reduzierte die Projektlaufzeiten von sechs Monaten auf drei Monate und verbesserte das Kundenerlebnis durch digitale Vertragslösungen.

111. Vertragskonformität

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

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

112. Juristische Chatbots

Generative KI ermöglicht Chatbots die Bereitstellung grundlegender rechtlicher Beratung, indem sie Benutzeranfragen interpretieren und klare, genaue Antworten geben. Diese Chatbots können bei allgemeinen Rechtsfragen wie Mieterrechten oder Vertragsgrundlagen helfen und Benutzer durch geführte Aufforderungen bei der Erstellung einfacher Rechtsdokumente unterstützen.

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

113. KI-Governance- und Compliance-Automatisierung

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

Anwendungen umfassen:

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

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

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

> Vertriebsanwendungen

114. Vertriebsvideogenerierung

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

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

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

115. Vertriebscoaching

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

116. Vertriebsprognose und Pipeline-Optimierung

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

117. Lead-Identifikation und -Qualifizierung

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

> Prüfungsanwendungen

118. Automatisierung der Prüfberichterstattung

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

Abbildung 21: Generierung von Prüfberichten mit OpenAIs ChatGPT.

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

Diese Partnerschaft erhöhte die Genauigkeit und Effizienz von Prüfungen, indem sie KI einsetzte, um Anomalien zu erkennen und riskante Transaktionen zu kennzeichnen. Sie ermöglichte es KPMG, seinen Kunden zuverlässigere Finanzeinblicke zu bieten.

119. Datenanalyse von Dokumenten

Prüfprozesse analysieren regelmäßig umfangreiche Finanz- und Betriebsdatensätze.

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

• Durchführung von Berechnungen
• Aggregationen
• Datensatzvergleiche

120. Echtzeit-Risikoüberwachung

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

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

121. Mustererkennung und Anomalieerkennung

Generative KI kann Prüfern helfen, Prüfungsauffälligkeiten zu erkennen und für weitere Untersuchungen zu kennzeichnen. Bei korrekter Integration mit menschlicher Bewertung können generative KI-Tools nützlich sein, um potenziellen Betrug zu identifizieren und die Funktionen der internen Revision zu verbessern.

Prüfer können die Natural-Language-Processing-Fähigkeiten generativer KI-Modelle nutzen, um potenzielle Risiken aufzudecken, die manuell schwer zu identifizieren sein könnten, indem sie relevante Daten einspeisen und es 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 Bildungsmaterialien anbieten wie:

• Konzeptionelles Wissen
• Fallstudien

> Forschungs- und Entwicklungsanwendungen (F&E)

123. Teamzusammenarbeit für F&E-Teams

Generative KI kann als kollaborativer Teamkollege bei Entscheidungsfindung und Problemlösung auf hoher Ebene fungieren. Durch das Vorschlagen von Alternativen, das Abwägen von Kompromissen und das Synthetisieren von Wissen über verschiedene Bereiche hinweg können KI-Tools die interdisziplinäre Teamarbeit verbessern.

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

• Leistungssteigerung: Einzelpersonen, die von KI unterstützt wurden, schnitten genauso gut ab wie traditionelle Zwei-Personen-Teams ohne KI, was darauf hindeutet, dass KI die Vorteile menschlicher Zusammenarbeit replizieren kann. Teams, die KI nutzten, zeigten die höchsten Leistungsniveaus, insbesondere bei der Erzielung von Top-Lösungen.
• Expertise-Integration: KI-Unterstützung ermöglichte es sowohl kommerziellen als auch F&E-Fachleuten, ausgewogene Lösungen zu entwickeln, die technische und Marktperspektiven integrierten und so traditionelle Expertisesilos effektiv überbrückten.
• Effizienzgewinne: Teilnehmer, die KI verwendeten, erledigten Aufgaben 12-16% schneller als diejenigen ohne KI und generierten gleichzeitig detailliertere und umfangreichere Lösungen.
• Emotionale Auswirkungen: KI-Nutzer berichteten von gesteigerten positiven Emotionen wie Aufregung und Begeisterung und von verringerten negativen Gefühlen wie Angst und Frustration im Vergleich zu ihren Kollegen ohne KI-Nutzung.

124. Generative KI in der KI-Forschung

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

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

Praxisbeispiel:

Laut neueren Forschungsergebnissen wurde eine neue neuronale Architektur namens Retentive Network (ReN) als Alternative zu Transformers für große Sprachmodelle vorgeschlagen.

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

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

> Produktivitäts- und Automatisierungsanwendungen

125. KI-Workflow-Agenten

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

Anwendungen umfassen:

• Dokumentgeneratoren und Zusammenfassungsassistenten
• Präsentationsersteller
• Webbrowser-Assistenten
• Automatisierte Meeting-Follow-ups
• Workflow-Orchestrierung zwischen Unternehmensanwendungen

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

• Claude Max: Bietet die höchste Präzision und das benutzerfreundlichste Erlebnis.
• R2 Copilot: Gute Leistung bei grundlegenden Aufgaben, aber Schwierigkeiten bei komplexeren Berechnungen.
• Quadratic: Besticht durch leistungsstarke Visualisierungsfunktionen und Programmierfähigkeiten in Python und PHP.
• Tryshortcut: Bietet gründliche Erklärungen und Analysefunktionen, was es ideal für die Finanzmodellierung macht.
• GPTExcel: Hervorragend in der Unterstützung mehrerer Sprachen, was es für internationale Teams geeignet macht.

Zusammenfassung generativer KI-Anwendungen mit Anwendungsfällen und Beispielen

*Eine Branche, eine Geschäftsfunktion oder ein anderer Anwendungsbereich

FAQs

Diese Forschung zitieren

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

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Master student at Shanghai Jiao Tong University

Cem Dilmegani

Leitender Analyst

Folgen auf

Cem ist seit 2017 leitender Analyst bei AIMultiple. AIMultiple informiert monatlich Hunderttausende von Unternehmen (laut similarWeb), darunter 55 % der Fortune 500. Cems Arbeit wurde von führenden globalen Publikationen wie Business Insider, Forbes und der Washington Post, von globalen Unternehmen wie Deloitte und HPE sowie von NGOs wie dem Weltwirtschaftsforum und supranationalen Organisationen wie der Europäischen Kommission zitiert. Weitere namhafte Unternehmen und Ressourcen, die AIMultiple referenziert haben, finden Sie hier. Im Laufe seiner Karriere war Cem als Technologieberater, Technologieeinkäufer und Technologieunternehmer tätig. Über ein Jahrzehnt lang beriet er Unternehmen bei McKinsey & Company und Altman Solon in ihren Technologieentscheidungen. Er veröffentlichte außerdem einen McKinsey-Bericht zur Digitalisierung. Bei einem Telekommunikationsunternehmen leitete er die Technologiestrategie und -beschaffung und berichtete direkt an den CEO. Darüber hinaus verantwortete er das kommerzielle Wachstum des Deep-Tech-Unternehmens Hypatos, das innerhalb von zwei Jahren von null auf einen siebenstelligen jährlichen wiederkehrenden Umsatz und eine neunstellige Unternehmensbewertung kam. Cems Arbeit bei Hypatos wurde von führenden Technologiepublikationen wie TechCrunch und Business Insider gewürdigt. Er ist ein gefragter Redner auf internationalen Technologiekonferenzen. Cem absolvierte sein Studium der Informatik an der Bogazici-Universität und besitzt einen MBA der Columbia Business School.

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

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Eti Tiwari

Jul 22, 2024 at 09:05

thanks for these examples.

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Cem Dilmegani

Jul 28, 2024 at 10:25

Thank you!

Antworten

Arif Ahmed Mohammed

Jun 23, 2024 at 12:50

Real examples, thanks

Antworten

Ankit Bishnoi

Jan 31, 2024 at 09:34

The examples are real.

Antworten

Udugula Mohan

Sep 26, 2023 at 09:29

The examples were pretty realistic.

Antworten

Ishpal Chadha

Aug 25, 2023 at 01:43

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

Antworten

Shubham

Aug 21, 2023 at 02:29

The examples were pretty realistic

Antworten