Was ist generative KI?

Die Idee der künstlichen Intelligenz (KI) gibt es schon seit Tausenden von Jahren. Bis zurück in die Antike steckt die Mythologie voller mechanischer Wesen, lebendiger Statuen und anderer künstlicher Lebensformen. Seit es Philosophen gibt, stellen Menschen sich die Frage, ob es jemals möglich sein wird, unsere kognitiven Prozesse mit mechanischen (oder digitalen) Mitteln nachzuahmen.

Doch heute ist diese Frage relevanter denn je. Moderne KI ist nicht mehr auf Mythologie oder Sciencefiction beschränkt: Automatisierung und KI sind heute breit verfügbar und werden immer leistungsstärker – und sie verändern die Art und Weise, wie Menschen aus allen Lebensbereichen Aufgaben erledigen, Informationen abrufen und Ideen teilen. Und generative KI spielt bei dieser Revolution eine ganz entscheidende Rolle.

„Generative KI“ beschreibt Computersysteme oder Algorithmen mit künstlicher Intelligenz, die in der Lage sind, eigene Inhalte zu erstellen – schnell, effektiv, realistisch und mit nur geringer menschlicher Überwachung (um Ungenauigkeiten zu finden und zu beseitigen). Das kann alles umfassen: von detaillierten und äußerst genauen Artikeln über einzigartige Musik bis hin zu kreativen Bildern. Und generative KI ist sogar in der Lage, den Inhalt digitaler Videos zu verändern.

Doch so bahnbrechend generative KI auch ist – sie ist kein gänzlich neues Konzept. Sie blickt auf eine lange Geschichte zurück, die auf vielen wichtigen Fortschritten der Automatisierungstechnik im 20. sowie zu Beginn des 21. Jahrhunderts beruht.

Da der Aufstieg generativer KI so eng an den schwerfälligen digitalen Fortschritt der letzten anderthalb Jahrhunderte gebunden war, lässt sich nur schwer ein einziger „Erfinder“ benennen, der für die Einführung generativer KI verantwortlich wäre. Doch es gibt einige Namen, denen generative KI ihre Existenz verdankt.

Neben dem russischen Mathematiker Andrei Andrejewitsch Markow – der Erfinder der bereits erwähnten Markow-Kette – war einer der frühesten Mitwirkenden der heutigen generativen KI Joseph Weizenbaum. Er war Computerwissenschaftler und entwickelte in den 1960er Jahren ELIZA. Dabei handelt es sich um eines der ersten NLP-Computersysteme. NLP steht für Natural Language Processing, also die Verarbeitung natürlicher Sprache. ELIZA und die Generationen von Chatbots, die nach ihr kamen, waren zwar in ihrer Funktion noch eingeschränkt, doch der Traum generativer KI war geboren – es fehlte einfach nur die richtige Technologie, um sie wahr zu machen.

Doch die wahre Entstehung generativer KI ist in vielerlei Hinsicht Ian Goodfellow und anderen Beteiligten zu verdanken, die 2014 das Konzept der Generative Adversarial Networks (GANs) entwickelten. GANs haben den KI-Bereich revolutioniert, indem sie ein Framework geschaffen haben, in dem ein Generator- und ein Discriminator-Netzwerk, also ein generierendes Netzwerk und ein unterscheidendes Netzwerk, miteinander interagieren und gegeneinander antreten (deshalb auch „Adversarial“, was auf Deutsch „gegnerisch“ bedeutet). Das Generator-Netzwerk versucht, Inhalte zu erzeugen, die das Discriminator-Netzwerk als echt einstuft. Und dessen Aufgabe ist es, die generierten Inhalte als solche zu erkennen. Diese Konkurrenzbeziehung zwischen den beiden Netzwerken sorgt dafür, dass sie voneinander lernen, sich anpassen und sich immer weiter verbessern.

Heute spielen Unternehmen wie OpenAI eine wichtige Rolle bei der Weiterentwicklung generativer KI, und wir erleben immer größere Durchbrüche bei der Generierung von Antworten, die nicht nur zusammenhängend, sondern auch im aktuellen Kontext relevant sind. Und dieser Fortschritt wird noch weiter beschleunigt, je mehr Benutzer auf die Möglichkeiten KI-generierter Inhalte zurückgreifen – sowohl im Privatleben als auch bei der Arbeit.

Wie bereits erwähnt, basiert generative KI auf dem Prinzip des maschinellen Lernens und nutzt neuronale Netze, um auf Basis der bereitgestellten Prompts neue Inhalte zu erzeugen. Doch vor der Eingabe solcher Prompts muss die KI erst einmal richtig trainiert werden – und hierfür braucht es riesige und detailreiche Datensätze.

Die KI-Algorithmen werden mit Unmengen relevanter Daten gespeist, und zahlreiche KI-Techniker und ML-Spezialisten helfen der KI, die Daten richtig zu klassifizieren und zu verstehen. Diese Daten können Schrifttexte, Grafiken, Bilder, Code oder jeder andere relevante Inhalt sein. Sie bilden die Grundlage für die Fähigkeit der KI, Muster zu erkennen und eigene Werke zu generieren. Generative KI analysiert diese Informationen, leitet die zugrunde liegenden Regeln ab, die den Inhalt steuern, und optimiert dann ihre Parameter immer weiter, je mehr Daten hinzugefügt werden.

Bei den ersten Versionen generativer KI kamen komplexe Prozesse zur Datenübermittlung zum Einsatz, die nicht nur spezielle Tools, APIs (Application Programming Interfaces) und Programmiersprachen umfassten, sondern auch tiefgreifendes Fachwissen im Bereich Computerwissenschaften erforderten. Doch all das verändert sich: So konzentrieren sich jüngste Fortschritte auf die Verbesserung der Benutzer-Experience. Anstatt innerhalb der Einschränkungen spezifischer Systeme arbeiten zu müssen, können Benutzer, die heute mit generativer KI interagieren möchten, ihre Anfragen ganz einfach in normaler Alltagssprache beschreiben. Dieser Ansatz sorgt für gesprächsartige Interaktionsabfolgen mit der KI, bei denen Benutzer sogar Feedback zu Problemen mit Stil, Tonfall oder anderen Aspekten geben können. Dieses Feedback wird dann bei künftigen inhaltlichen Interaktionen berücksichtigt.

Wie alle Arten von KI hängt auch generative KI eng mit maschinellem Lernen zusammen. ML-Algorithmen dienen als Fundament für das Training generativer KI-Modelle.

Diese Modelle erlernen Muster und Merkmale aus großen Datensätzen, wodurch sie neue Inhalte erzeugen können, die den Trainingsdaten zwar ähneln, aber sich von ihnen unterscheiden. Mit ML-Algorithmen können generative Systeme die zugrunde liegenden Muster, Stile und Verteilungen innerhalb der Trainingsdaten erlernen. Dieses Wissen wird dann eingesetzt, um neue Inhalte zu generieren, die ähnliche Eigenschaften wie die ursprünglich bereitgestellten Parameter aufweisen. Anders ausgedrückt: um Inhalte zu erzeugen, die zwar vollständig künstlich sind, aber so aussehen, so klingen und sich so anfühlen, als hätte sie ein Mensch erstellt.

Generative KI-Modelle sind ausgeklügelte Algorithmen, die mit riesigen Datenmengen trainiert werden, um Muster in diesen Daten zu erlernen und basierend darauf neue Inhalte zu erstellen. Drei nennenswerte generative KI-Modelle, die in jüngster Zeit viel mediale Aufmerksamkeit für ihre einzigartigen Fähigkeiten erhalten haben, sind:

Die Gefahr einer groben Vereinfachung lässt sich nicht ganz ausschließlich, aber es liegt zumindest im Bereich des Möglichen, dass generative KI ganze Positionen und Aufgaben in der Geschäftswelt komplett revolutionieren – oder sogar überflüssig machen – und dabei ganze Branchen umfassend verändern wird, indem sie Innovationen vorantreibt, Prozesse optimiert und den Geschäftsbetrieb umgestaltet. Einige Unternehmen werden durch diese Entwicklung dazu gezwungen, sich neuen Erwartungen anzupassen.

Die meisten Experten gehen davon aus, dass die positiven Auswirkungen generativer KI die Gefahren überwiegen. Und obwohl noch nicht genug Daten vorliegen, um genau vorauszusagen, welche Geschäftszweige die größten Veränderungen durchlaufen werden, können wir schon jetzt sagen, dass die folgenden Branchen wahrscheinlich am stärksten von generativer KI profitieren werden:

• Luft- und Raumfahrt
  Generative KI kann die Effektivität von Flugsimulationen steigern, die Aerodynamik und Kraftstoffeffizienz optimieren und ermöglicht insgesamt bessere Designs für Luftfahrzeuge.

• Architektur
  Architekten können mit generativer KI detaillierte Statikanalysen durchführen und innovative Designoptionen generieren, um spezifische Kriterien zu erfüllen. So bietet KI das Potenzial, das Zusammenspiel zwischen Architektur und Technologie zu revolutionieren.

• Automobilindustrie
  Fahrzeugkomponenten erfordern sorgfältige Designs und umfassende Tests, um die Leistung zu verbessern und gleichzeitig Gewicht zu sparen (und so die Kraftstoffeffizienz zu steigern). Generative KI kann nicht nur die entsprechenden Prozesse optimieren, sondern auch die Sicherheit erhöhen und Kosten reduzieren.

• Verbrauchermarketing
  Generative KI kann das Kundenverhalten analysieren und anhand des bisherigen Verhaltens, der Kundenpräferenzen und anderer relevanter Daten personalisierte Marketinginhalte erstellen und Empfehlungen geben. Das ermöglicht gezielte Werbekampagnen, durch die Kunden besser angesprochen werden.

• Verteidigung
  Wie in der Luft- und Raumfahrtbranche oder der Automobilindustrie spielt generative KI eine entscheidende Rolle beim Entwurf und Testen von Komponenten neuer Verteidigungstechnologien.

• Bildungswesen
  Alle Lernenden sind individuell verschieden. Generative KI hilft Bildungsbeauftragten, persönliche Lern-Experiences zu schaffen, die diese Unterschiede berücksichtigen. Das erhöht die Motivation von Lernenden und gewährleistet, dass alle Zugang zu einem Lehrplan erhalten, der ihren Anforderungen gerecht wird.

• Elektronik 
  In der Elektronikbranche kann generative KI eingesetzt werden, um Schaltkreise zu entwerfen. Indem sie Erkenntnisse aus vorherigen Designs berücksichtigt, kann generative KI neue, erweiterte Systeme entwickeln und gleichzeitig die Effizienz steigern.

• Energie
  Da der Energiebedarf weltweit immer stärker wächst, haben Versorger großes Interesse an generativer KI, da sie hiermit nicht nur ihre Netze besser managen, sondern auch den Energiebedarf besser vorhersagen können.

• Technische Entwicklung
  Weniger Materialverschwendung, bessere Energieeffizienz, höhere Qualität physischer und digitaler Produkte – die Fähigkeit, Designs zu generieren und zu testen, kann den Zeitrahmen technischer Projekte erheblich verkürzen und Techniker dabei unterstützen, insgesamt bessere Designs zu erstellen.

• Unterhaltung
  Generative KI hat das Potenzial, die Unterhaltungsbranche vollständig zu revolutionieren: von der Verbesserung visueller Effekte in Film und Fernsehen bis hin zu interaktiverem Storytelling in Videospielen.

• Finanzen
  Generative KI kann die Finanzbranche flächendeckend optimieren, indem sie beispielsweise Risikobewertungen unterstützt, Betrugserkennung verbessert und personalisierte Anlageempfehlungen bietet. So werden Finanzmodelle optimiert, während sich Finanzdienstleister wieder stärker auf die Kunden-Experience konzentrieren können.

• Gesundheitswesen
  Der Bedarf an speziellen Gesundheitsdienstleistungen überwiegt bei Weitem die Anzahl der geschulten medizinischen Kräfte. Indem generative KI Ärzte bei der Personalisierung von Behandlungsplänen und beim Anstellen genauer Diagnosen unterstützt, erhöht sie ihre Effizienz und die Anzahl der von ihnen behandelten Patienten. Darüber hinaus kann generative KI auch andere Bereiche verbessern, darunter die Analyse medizinischer Aufnahmen.

• Fertigungsindustrie
  Verantwortliche in der Fertigungsindustrie suchen ständig nach Möglichkeiten, Kosten und Energiebedarf zu reduzieren, ohne dabei Produktqualität oder Produktion zu beeinträchtigen. Generative KI kann die Prozessmodernisierung und -verbesserung unterstützen, um die Kosten pro gefertigter Einheit zu optimieren, ohne dabei die Qualitätskontrolle außer Acht zu lassen. Zusätzlich zur Entwicklung fortschrittlicher Fertigungstechniken kann generative KI auch zum Aufbau effektiverer Schulungsprogramme zu Themen der Sicherheit beitragen.

• Pharmazie
  Generative KI kann effektiv für die Entdeckung von Arzneimitteln oder das virtuelle Screening von Wirkstoffen eingesetzt werden, um Forschung, Entwicklung, Tests und Einführung pharmazeutischer Lösungen zu beschleunigen.

Mit ihrer Fähigkeit, auf intelligente und genaue Weise eigene Inhalte zu generieren, ohne hierbei von einem Menschen an die Hand genommen zu werden, bietet generative KI zahlreiche Vorteile für Unternehmen verschiedenster Branchen. Mit der Leistungsfähigkeit der KI haben generative Modelle das Potenzial, Innovation voranzutreiben, Prozesse zu optimieren und neue Geschäftschancen zu erschließen. Zu den wichtigsten Geschäftsvorteilen generativer KI gehören:

Generative KI kann Prozesse verbessern, Aufgaben automatisieren und Betriebskosten reduzieren, indem sie in Bereichen wie Erzeugung von Inhalten, Designoptimierung oder vorausschauende Wartung die Effizienz erhöht. Indem sie Routineaufgaben oder aufwändige Arbeiten automatisieren, die früher einmal kreativen Input erforderten, können Unternehmen Ressourcen sparen, die Produktivität steigern und wertvolle Experten auf strategischere Aufgaben umverteilen.

Klassischerweise verlassen sich Kundenservice und -support auf direkte Interaktionen zwischen Kunden und Servicemitarbeitern. Doch hierfür müssen diese Mitarbeiter ihre gesamte Aufmerksamkeit auf die Lösung individueller Kundenprobleme richten. Mit generativer KI können Unternehmen stattdessen KI-gestützte Chatbots und virtuelle Assistenten bereitstellen, die flächendeckenden Support bieten können – ganz so wie ein echter Servicemitarbeiter. Diese KI-basierten Servicemitarbeiter können Kunden bei Fragen helfen, Lösungen anbieten und sogar Kaufoptionen besprechen, wodurch Kundenzufriedenheit und -treue steigen. Durch Automatisierung des Kundenservice können Unternehmen Kosten reduzieren, die Kunden-Experience insgesamt verbessern und es ihren geschulten Servicemitarbeitern ermöglichen, in weniger Zeit mehr zu erreichen.

Generative KI kann personalisierte Inhalte generieren, gezielte Werbekampagnen planen und anhand Kundenpräferenzen und -verhalten optimierte Produktempfehlungen bereitstellen, was erhebliche Vorteile im Marketing mit sich bringt. Mit Marketingstrategien, die auf einzelne Käufer zugeschnitten sind, können Unternehmen die Kundeninteraktion steigern, Konversionsraten verbessern und die Markentreue fördern.

Alle aufgeführten Vorteile tragen unter dem Strich zu einem höheren Unternehmensumsatz bei. Generative KI eröffnet neue Geschäftschancen, ermöglicht Unternehmen die Entwicklung fortschrittlicher Produkte und Services zu geringeren Kosten, verbessert Kundensupport und -service und stellt bessere Einblicke in geschäftliche Risiken bereit – und das alles erhöht am Ende den finanziellen Erfolg.

Generative KI birgt offensichtlich ein riesiges Potenzial, was die Optimierung von Geschäftsprozessen oder die Personalisierung von Kundeninteraktionen angeht. Doch hierbei darf nicht außer Acht gelassen werden, dass sie auch einige Risiken und Einschränkungen mit sich bringt. Im Folgenden finden Sie einige potenzielle Probleme generativer KI, über die sich Verantwortliche bewusst sein sollten:

• Schwierigkeiten, sich an neue Umstände anzupassen
  Generative KI-Modelle haben Probleme damit, ihre Ausgaben an neue Umstände anzupassen, und erfordern deshalb laufende Optimierungen und Anpassungen, um die Relevanz und Genauigkeit zu gewährleisten.

• Gefährliche Vorurteile
  Da generative KI-Modelle auf Daten basieren, können sie Vorurteile aus Trainingsdaten in ihren Ausgaben reproduzieren. Deshalb brauchen Unternehmen Richtlinien und Kontrollen, um entsprechende Inhalte zu erkennen und zu korrigieren, damit nicht versehentlich gefährliche Meinungen verbreitet werden.

• Urheberrecht
  So fortschrittlich generative KIs auch sind, sie müssen immer noch mit verfügbaren Daten trainiert werden, um Inhalte erzeugen zu können. Doch hierbei begeben sich viele Anbieter in eine Grauzone und nutzen urheberrechtlich geschützte Materialien – und zwar von Personen oder Organisationen, die nicht zum Unternehmen gehören. Gleichzeitig müssen viele Benutzer feststellen, dass vertrauliche Informationen, die sie an KI weitergeben, plötzlich Teil des KI-Datensatzes sind.

• Fehlende Transparenz
  Der jüngste Fokus auf einfacher Verwendung und gesprächsähnlicher Ein- und Ausgabe hat eine Umgebung geschaffen, in der schwer nachvollziehbar ist, wie generative KI arbeitet und woher die Trainingsdaten stammen. Viele Unternehmen wollen generative KI erst dann umfassend einsetzen, wenn sie genau wissen, was in ihr vor sich geht.

• Neue Cyberbedrohungen
  Cyberkriminelle auf der ganzen Welt nutzen generative KI bereits, um Opfer effektiver angreifen und Sicherheitsebenen besser umgehen zu können. Manche Angreifer verwenden sogar unternehmenseigene KIs als Einstiegspunkt in das jeweilige System und nutzen dabei Schwachstellen im Programm aus, um auf vertrauliche Daten zuzugreifen. Die einzige Möglichkeit, diesen zunehmenden Schwachstellen zu begegnen, besteht darin, sich über alle Entwicklungen im Bereich Cybersicherheit auf dem Laufenden zu halten und stets die neuesten Sicherheitspatches zu installieren.
  

• Potenzielle Probleme mit Genauigkeit und Eignung
  Generative KI-Systeme können ungenaue oder unbewiesene Antworten erzeugen. Sogenannte „Halluzinationen“ generativer KI – Fälle, in denen sich Modelle Antworten einfach ausdenken – stellen ein echtes Problem dar, insbesondere in Szenarien, die absolute Genauigkeit und Korrektheit erfordern. Deshalb ist es extrem wichtig, KI-Ausgaben auf Genauigkeit, Eignung und Nützlichkeit zu untersuchen, bevor Informationen, die von generativer KI erzeugt wurden, eingesetzt oder öffentlich verbreitet werden.

Bei der Implementierung generativer KI in den Geschäftsbetrieb sollten Best Practices berücksichtigt werden, die eine verantwortungsvolle und effektive KI-Nutzung gewährleisten. Indem sie die folgenden Richtlinien befolgen, können Unternehmen die Vorteile generativer KI genießen, aber gleichzeitig Risiken minimieren und Herausforderungen meistern:

• Sich mit häufigen Fehlerbedingungen und Problemumgehungen vertraut machen
  Generative KI-Modelle können in fehlerhafte Zustände treten, in denen die Ausgabe Fehler enthält oder den Erwartungen in anderer Weise nicht gerecht wird. Sehen Sie sich die Fehlerzustände genau an, die beim generativen KI-Tool Ihrer Wahl auftreten können, und entwickeln Sie Strategien, um diese Probleme zu umgehen. Sie können beispielsweise die eingegebenen Prompts optimieren, Parameter anpassen oder Techniken zur Nachbearbeitung integrieren, um die Qualität der generierten Inhalte zu erhöhen.

• Bei Rechtsanfragen Ethik und Compliance beachten
  Wenn Sie sich nicht sicher sind, sollten Sie stets ethische Prinzipien einhalten und auf Rechtsmäßigkeit achten. Achten Sie darauf, sämtliche Auflagen, Datenschutzgesetze und Rechte des geistigen Eigentums einzuhalten, die für Ihre Situation relevant sind. Implementieren Sie Maßnahmen, um vertrauliche Daten und die Privatsphäre Ihrer Benutzer zu schützen, und bewerten Sie regelmäßig die ethischen Konsequenzen generierter Inhalte.

• Transparent angeben, welche Inhalte von KI generiert wurden
  Um die Transparenz zu wahren und Benutzer wissen zu lassen, dass sie mit KI-generierten Inhalten interagieren, sollten Sie sämtliche Ausgaben, die von generativen KI-Systemen erzeugt wurden, entsprechend kennzeichnen. So können Sie Erwartungen steuern und fördern das Vertrauen Ihrer Benutzer und Verbraucher.

• Sorgfältig auf Genauigkeit prüfen
  Wenn die Genauigkeit von Informationen entscheidend ist, müssen Sie die Ausgaben generativer KI-Modelle unbedingt anhand von Primärquellen gegenprüfen und verifizieren. So werden Zuverlässigkeit und Integrität der generierten Inhalte gewährleistet, insbesondere in Branchen, wo Genauigkeit entscheidend ist, etwa in Rechtsfragen oder im Gesundheitswesen.

• Auf dem Laufenden bleiben
  Generative KI-Technologie entwickelt sich ständig weiter. Informieren Sie sich über Fortschritte, Forschung und Best Practices in diesem Bereich, und überwachen Sie die Leistung und Ausgabe generativer KI-Modelle kontinuierlich. So können Sie Ihre Modelle und Prozesse nach Bedarf verbessern, um ihre Effektivität zu steigern und neue Herausforderungen zu meistern.

• Auf Vorurteile achten
  Wie bereits erwähnt, können generative KI-Modelle aus ihren Trainingsdaten Vorurteile übernehmen. Deshalb müssen Sie solche Vorurteile in generierten Inhalten unbedingt erkennen und korrigieren: Prüfen Sie hierzu Ausgaben regelmäßig auf potenzielle Vorurteile, und implementieren Sie Maßnahmen, um zu verhindern, dass sie sich negativ auswirken.

Generative KI gibt es zwar schon seit Jahrzehnten, doch in jüngster Zeit sind die Funktionen und die Verfügbarkeit dieser Technologie sprichwörtlich explodiert. Und da diese Technologie immer weiterentwickelt wird, können wir davon ausgehen, dass sie Kreativität und Innovation in nahezu jeder Branche fördern wird – mit immer komplexeren und realistischeren Ausgaben in den Bereichen Inhaltserstellung, Design, Komposition von Musik, visuelle Kunst und mehr. Darüber hinaus wird generative KI Personalisierung und Anpassung fördern: mit präzisen Empfehlungen, personalisierten Experiences und einzigartigen Produkten, exakt auf die individuellen Kundenanforderungen zugeschnitten.

In den nächsten zehn Jahren können wir damit rechnen, dass multimodale Fähigkeiten hinzukommen werden, also solche, die mehrere Modelle beinhalten. Diese Integration von Modellen aus verschiedenen Bereichen wird zu immersiveren und interaktiveren Ausgaben führen und so Bereiche wie virtuelle Realität, Augmented Reality oder Mixed Reality transformieren, um nur einige zu nennen. Doch bei dieser Erweiterung gilt es, Vorsicht walten zu lassen. Ethische Überlegungen werden hierbei eine zentrale Rolle spielen, um Vorurteilen zu begegnen, die Transparenz zu steigern und den verantwortungsvollen Einsatz generativer KI zu gewährleisten.

Darüber hinaus werden auch die Prozesse, die generative KI unterstützen, immer stärker optimiert, wodurch diese KIs kontinuierlich dazulernen, sich in Echtzeit anpassen und auf diese Weise wirklich „intelligent“ werden können. Durch diese Fähigkeit bietet generative KI zusätzliche Vorteile für dynamische Umgebungen und fördert die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine. Auch wenn wir also gewisse Herausforderungen wie die Erkennung von Vorurteilen meistern und noch einige ethische Fragen klären müssen, sieht die Zukunft der generativen KI äußerst vielversprechend aus.

Generative KI birgt ein riesiges Potenzial: Mit ihr können Unternehmen ihre Produktivität steigern, Workflows optimieren und herausragende Kunden-Experiences schaffen. Doch hierbei ist es entscheidend, KI-generierte Inhalte verantwortungsvoll einzusetzen und dabei die Risiken und Herausforderungen dieser Technologie zu berücksichtigen. Um Unternehmen dabei zu unterstützen, die Vorteile generativer KI zu nutzen, hat ServiceNow den Generative AI Controller sowie Now Assist for Search eingeführt. Diese Tools integrieren generative KI-Fähigkeiten nahtlos in die Now Platform^® und bieten Benutzern so Zugang zur Leistungsfähigkeit von KI – ganz ohne Plattformanpassungen oder komplexe Integrationen.

Mit dem Generative AI Controller können Unternehmen die Now Platform mit führenden Large Language Models (LLMs) wie OpenAI, Azure oder auch das proprietäre LLM von ServiceNow verbinden. Diese Integrationen ermöglichen den nahtlosen Einsatz generativer KI-Fähigkeiten innerhalb bestehender Workflows, um Suchfunktionen zu erweitern, Konversationen zu personalisieren und die Benutzer-Experience zu verbessern. Und das (auf generativer KI basierende) Now Assist for Search optimiert Suchfunktionen noch weiter, indem spezifischere und direkte Antworten auf Benutzerfragen bereitgestellt werden. Dank dieser Lösung erhalten Benutzer die benötigten Informationen schnell und genau. Sie verbessert die Kunden-Experience und sorgt für reibungslosere Interaktionen.

Darüber hinaus hat sich ServiceNow kürzlich mit Nvidia zusammengetan, um erweiterte generative KI-Funktionen für Unternehmen zu entwickeln. So decken die ServiceNow-Fähigkeiten jetzt neue Anwendungsfälle für IT-Abteilungen, Kundenservice-Teams, Mitarbeiter, Entwickler und andere Stakeholder ab.

Generative KI bringt zwar zahlreiche Geschäftschancen für Unternehmen mit sich, doch sie birgt auch gewisse Risiken. Klicken Sie hier, um mehr darüber zu erfahren, wie die generativen KI-Fähigkeiten von ServiceNow Ihr Unternehmen transformieren können und gleichzeitig gewährleisten, dass Sie den potenziellen Gefahren nicht zum Opfer fallen. Lassen Sie generative KI für sich arbeiten – ganz nach Ihren Bedingungen –, und bringen Sie Ihr Unternehmen weiter als je zuvor.