Was ist generative KI? Beispiele und Anwendung

Generative KI ist überall. Sie ist in Ihrem Posteingang. In Ihrem Marketing. In dem Code, den Sie einsetzen.

Was ist generative KI? Im Kern handelt es sich um eine Technologie, die aus Daten Muster lernt und neue Muster erstellt.

Ab Anfang 2025, 75% von Organisationen sagen, dass sie es regelmäßig nutzen. Das sind 10 Punkte mehr als im letzten Jahr.

Im Jahr 2024 zog es in $33,9 Milliarden an privaten Investitionen, was einem Anstieg von 18,7% entspricht. Und er verlangsamt sich nicht.

Dies hilft beim Verfassen von E-Mails, beim Entwerfen von Produktprototypen und beim Schreiben vollwertiger Marketingkampagnen in wenigen Minuten.

Generative KI verändert die Art und Weise, wie wir denken, bauen, verkaufen und wachsen.

Aber es gibt noch eine andere Seite.

Sam Altman, CEO von OpenAI gewarnt, dass das, was Sie bei ChatGPT sagen, eines Tages vor Gericht verwendet werden könnte.

Ja, Sie haben richtig gelesen.

In diesem Blog werden wir alles über generative KI behandeln. 

Sie werden erfahren, was generative KI im Vergleich zu KI ist, wie sie sich unterscheidet und welche generativen KI-Modelle ab 2025 beliebt sind. Außerdem erfahren Sie, wie generative KI funktioniert, welche Vorteile sie bietet, wo ihre Grenzen liegen, welche Bedenken es gibt und vieles mehr. 

Lassen Sie uns eintauchen. 

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Wichtigste Erkenntnisse

• Was ist generative KI? KI-Systeme, die aus Daten Muster lernen und neue, originelle Inhalte (Text, Bilder, Code, Audio) erstellen.

• Was ist generative KI im Vergleich zu KI? Herkömmliche KI analysiert und trifft Vorhersagen aus vorhandenen Daten. Generative KI erstellt völlig neue Inhalte aus Eingabeaufforderungen

• Was ist das Hauptziel der generativen KI? Die menschliche Kreativität durch die Generierung origineller Inhalte in jedem Medium zu verstärken.

• Durchschnittliche Durchsatzsteigerungen von 66%, Leistungssteigerungen von bis zu 40%, potenzieller wirtschaftlicher Wert von $6-8 Billionen.

• Zu den führenden Modellen gehören GPT-4o für allgemeine Zwecke, Claude 4 für die Codierung, Midjourney für Bilder und Sora für Video

• KI-Halluzinationen, Vorurteile, Auswirkungen auf die Umwelt und die Notwendigkeit menschlicher Aufsicht sind nach wie vor wichtige Themen.

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Warum jeder über generative KI redet

ChatGPT wurde am 30. November 2022 gestartet. Es gewann 1 Million Nutzer in nur 5 Tagen und erreichte 100 Millionen monatliche Nutzer bis Januar 2023.

Nach seiner Einführung sind Hunderte (wenn nicht Tausende) von generativen KI-Tools in verschiedenen Branchen entstanden.

Sie hat die Art und Weise, wie wir arbeiten, grundlegend verändert, fast eine komplette 180-Grad-Wende. Schauen wir uns einige Beispiele an:

Industrie-Vergleichstabelle: Prä- vs. Post-Generative KI

Industrie	Vorher (vor November 2022)	Danach (2023-25, mit Gen AI-Tools)
Software-Entwicklung	Manuelle Kodierung, Fehlersuche, Dokumentation von Hand	Tools wie GitHub Copilot ermöglichten eine um 55,8 % schnellere Erledigung von Aufgaben; Entwickler sparten 30 % an Zeit für alltägliche Aufgaben
Marketing & Kundenbetreuung	Manuelle Erstellung von Inhalten, Kampagnenanalyse und Kundenservice	Generative KI automatisiert kreative Inhalte (E-Mails, Anzeigen), Chatbots; McKinsey schätzt 75 % des Wertes der generativen KI in diesen Funktionen
Recht / Verträge (firmenintern)	Anwälte entwerfen und prüfen Verträge manuell oder ziehen externe Anwälte hinzu	Unternehmen wie Unilever nutzen CoCounsel und Copilot, um ~30 Minuten pro Vertragsprüfung einzusparen und die Kosten für externe Rechtsberatung zu senken
Bauwesen und Technik	Entwurf, Planung, Wartungsprognosen und Sicherheitsprüfungen erfolgen manuell	Einsatz von generativen Modellen für die Vertragsabfrage (RAG) verbesserte die Qualität um 5-9 % im Bauwesen und steigerte Produktivität und Sicherheit

Betrachten wir die Sache aus einer breiteren Perspektive:

• Durchschnittliche Durchsatzsteigerung = ungefähr 66%.
• Leistungssteigerung = bis zu 40%
• Wirtschaftliche Wertschöpfung = $2,6-4,4 Billionen jährlich
• Gesamtpotenzial = $6-8 Billion.

Deshalb versucht jeder zu verstehen, was generative KI ist? Weil sie messbare Ergebnisse liefert.

Der Unterschied zur traditionellen KI

Für moderne Teams ist es wichtig zu verstehen, was generative KI im Vergleich zu KI ist.

Der Unterschied zwischen generativer KI und traditioneller KI ist wie der Unterschied zwischen einem Detektiv und einem Romanautor. 

• Man ist darauf trainiert, Hinweise zu analysieren und herauszufinden, was passiert ist. 
• Der andere nimmt eine Idee und erschafft eine völlig neue Welt aus dem Nichts.

Traditionelle KI wurde entwickelt, um Muster zu erkennen. 

Zum Beispiel, Betrugserkennungssysteme in Banken sehen sich frühere Daten wie Ihre Ausgabengewohnheiten, Standorte und Transaktionsarten an und markieren alles, was nicht passt.

Es geht nicht darum, etwas Neues zu erfinden, sondern lediglich darum, Anomalien festzustellen.

Andere Beispiele sind:

• Spam-Filter, die E-Mails auf der Grundlage bekannter Muster klassifizieren.
• Empfehlungsmaschinen wie Netflix oder Spotify, die Inhalte auf der Grundlage Ihres bisherigen Verhaltens vorschlagen.
• Chatbots, die Entscheidungsbäumen folgen, um vordefinierte Antworten zu geben.

Sie alle nutzen prädiktive KI, d. h. sie nehmen historische Daten, wenden Regeln oder statistische Modelle an und geben ein wahrscheinliches Ergebnis aus. Das Ziel ist Effizienz, nicht Kreativität.

Auf der anderen Seite, Generative KI erzeugt etwas Neues die es vorher nicht gab. 

Zum Beispiel, Sie geben KI-Chat eine Aufforderung wie "Schreib mir eine Gute-Nacht-Geschichte über einen fliegenden Toaster"und er schreibt eine.

Sie fragen nach einem Logo, das auf dem Vibe Ihrer Marke basiert, und das Unternehmen entwirft es.

Schauen wir uns den Unterschied zwischen den beiden an:

Aspekt	Traditionelle (prädiktive) KI	Generative KI
Zweck	Erkennen, klassifizieren, vorhersagen	Schaffen, erzeugen, vorstellen
Eingabe	Historische oder strukturierte Daten	Aufforderungen in natürlicher Sprache oder Bilder
Ausgabe	Ergebnisse, Kategorien, Vorhersagen	Text, Bilder, Code, Audio, Video
Beispiel	Betrugswarnungen, Empfehlungssysteme, Spam-Filter	ChatGPT, Midjourney, GitHub Copilot
Prozess	Folgt gelernten Regeln aus vorhandenen Daten	Lernt Muster, um neue Ausgaben zu erzeugen

Wenn wir beide KI-Typen vereinfachen, bedeutet dies, dass:

• Die herkömmliche KI hilft Netflix bei der Entscheidung, was Sie sich ansehen möchten.
• Generative KI könnte Netflix dabei helfen, auf der Grundlage Ihrer Vorlieben eine komplett neue Episode zu schreiben.

Generative AI Definition

Generative KI bezieht sich auf Systeme, die Muster aus Daten lernen und dann neue, originelle Inhalte generieren, egal ob es sich um Text, Bilder, Audio, Video oder Code handelt. 

Zum Beispiel, Dieses Bild wurde von Sora AI erstellt und wurde noch nie zuvor generiert. Es ist ein völlig neues Bild und Konzept.

Lassen Sie uns das einfach aufschlüsseln...

Diese generativen KI-Systeme beruhen auf probabilistische Modelle.

Das bedeutet, dass sie auf der Grundlage erlernter Muster vorhersagen, was als Nächstes kommt, anstatt einem strengen Regelwerk zu folgen. 

Dies ermöglicht Tools wie ChatGPT oder Midjourney um völlig neue Inhalte von Grund auf zu erstellen. 

So funktioniert es im Prinzip:

• Schritt 1: Die Modelle wie (ChatGPT oder AI Essay Writer) werden an umfangreichen Datensätzen wie Lehrbüchern, Codebases, Audioclips und Kunstwerken trainiert.
  
• Schritt 2: Es lernt Muster in diesen Daten, wie z. B. die Struktur, den Ton, den Fluss und die Absicht.
  
• Schritt 3: Bei Aufforderung werden diese Muster verwendet, um neue Ausgaben zu erzeugen, die sich originell anfühlen.

Das ist das entscheidende Unterscheidungsmerkmal:

• Generative KI erzeugt neuartige Ergebnisse.

• Während diskriminative Modelle lediglich klassifizieren oder etikettieren (z. B. "das ist Spam"), komponieren generative Modelle neue E-Mails, neue Bilder, neue Codezeilen, neue Stimmen und sogar neue Lieder.

Das Hauptziel der generativen KI wird hier deutlich: die menschliche Kreativität durch die Generierung origineller Inhalte in jedem Medium zu verstärken, egal ob es sich um Text, Bilder, Code oder Audio handelt.

Beliebte generative AI-Modelle

Um zu verstehen, was generative KI ist, muss man die führenden Werkzeuge kennen, die die Industrie im Jahr 2025 umgestalten werden. 

Generative KI erstreckt sich über verschiedene Modalitäten wie Text, Bild, Audio, Video und Code.

In jeder Kategorie gibt es nun führende und aufstrebende Akteure:

Text & Code

• GPT-4o (OpenAI): Schnell, intuitiv und universell einsetzbar
• Claude 4 (Anthropisch): Bekannt für seine Argumentation und Codiergenauigkeit
• Gemini 2.5 Pro (Google): Multimodale Stärke durch Sprache, Bilder und Video
• LLaMA 3.3 (Meta): Open-Source-Alternative gewinnt an Zugkraft
• Phi-4 (Microsoft): Leichtgewichtig, aber effizient für Bildung und Lernen
• Grok 4 (xAI): Für zwanglose und soziale Interaktionen positioniert
• DeepSeek: Mehr Aufmerksamkeit für mathematiklastige und F&E-Anwendungen

Bild

• Mitten auf der Reise: Stilisierte und künstlerische Bilderzeugung
• DALL-E 3 (OpenAI): Integriert mit ChatGPT für nahtlose Bilderstellung
• Ideogram AI: Konzentriert sich auf Typografie und Designelemente

Audio

• Suno: Realistische, KI-generierte Musik in verschiedenen Genres
• Udio: Hervorragend geeignet für sprachgesteuerte Tracks, Podcast-ähnliches Audio

Video

• Sora (OpenAI): Der Spitzenreiter bei der KI-Videogenerierung, der Textaufforderungen in filmische Clips verwandelt

Wie generative KI funktioniert

Im Kern geht es bei der generativen KI um die Vorhersage von Mustern.

Diese Modelle "wissen" nicht wie Menschen, sondern sie berechnen das wahrscheinlichste nächste Wort, die wahrscheinlichste Note, den wahrscheinlichsten Pixel oder das wahrscheinlichste Codezeichen auf der Grundlage dessen, was sie zuvor gesehen haben.

• Große Sprachmodelle (LLMs) wie GPT

LLMs wie GPT-4.5 zerlegen die menschliche Sprache in winzige Teile, die Token. 

Diese Token können Wörter, Teile von Wörtern oder sogar Satzzeichen sein. Nach der Tokenisierung beginnt das Modell, Muster und Beziehungen zwischen ihnen zu erkennen.

LLMs werden von einer speziellen Art von Deep-Learning-Architektur angetrieben, die als Transformator. So können sie auf den Kontext "achten". Zum Beispiel:

• Es versteht, dass das Wort "Bank" in "Flussufer" etwas anderes bedeutet als in "Geld auf der Bank".

Die Intelligenz dieser Modelle nimmt mit der Größe zu. 

Ein Modell mit Milliarden (oder sogar Billionen) von Parametern kann differenziertere Vorhersagen machen. Parameter sind die internen Einstellungen, die das Modell während des Trainings anpasst. 

Zum Beispiel:

• GPT-4.5 hat wesentlich mehr Parameter und kontextuelle Tiefe als ältere Modelle wie GPT-3, Dadurch kann es in einem Tonfall, einer Struktur und einer Logik schreiben, die oft nicht von einem Menschen zu unterscheiden sind.
  
• Training auf massiven Datensätzen

Woher kommt also all das "Wissen" kommen?

LLMs und andere generative Modelle werden auf Terabytes unterschiedlicher Daten trainiert.

Das bedeutet, dass alles von Büchern und Artikeln bis hin zu Code-Repositories, Reddit-Threads, Fachzeitschriften und sogar Benutzerhandbüchern reicht. 

Je breiter und vielfältiger die Trainingsdaten sind, desto vielseitiger und kohärenter wird das Modell.

Doch mehr ist nicht immer besser. Daten von schlechter Qualität führen zu einer schlechten Qualität der Ergebnisse. Deshalb ist die Datenkuratierung so wichtig. 

Wichtiger Hinweis: Einige Modelle stehen in der Kritik, weil sie Inhalte ohne Genehmigung auslesen. Dies wirft ethische und datenschutzrechtliche Bedenken auf, insbesondere wenn urheberrechtlich geschützte oder sensible Daten verwendet werden.

Wenn diese Datensätze wachsen, sehen wir das Aufkommen von neuen Fähigkeiten. Das sind Fähigkeiten, für die das Modell nicht explizit trainiert wurde, die sich aber zu entwickeln scheinen, wie das Lösen von Logikrätseln oder das Schreiben von Gedichten.

• Feinabstimmung und schnelles Engineering

Die Basismodelle sind breit trainiert, so dass sie fein abgestimmt werden müssen, um spezifisch zu werden.

Um die Feinabstimmung zu erreichen, trainieren die Entwickler das Modell auf Nischendaten wie juristischen Dokumenten oder medizinischen Notizen, damit es in diesem speziellen Bereich gute Leistungen erbringt.

Für die Nutzer ist das mächtigste Werkzeug schnelles Engineering. 

Beispiel für promptes Engineering: 

• Schlechte Eingabeaufforderung: Schreiben Sie über Marketing.
  
• Optimierte Eingabeaufforderung: Schreiben Sie einen Blogbeitrag mit 3 Absätzen, in dem Sie Kleinunternehmern das Influencer-Marketing in einem lockeren Ton und anhand von Beispielen aus der Praxis vorstellen.

Je spezifischer und umfassender Sie Ihre Eingaben (Prompts) machen, desto genauer und wünschenswerter sind die Ergebnisse, die Sie erhalten. 

• Ausgaben: Text, Bilder, Audio, Code

Die generative KI erstreckt sich mittlerweile auf nahezu jedes Inhaltsmedium:

• Text → Blogbeiträge, Werbetexte, Überschriften in sozialen Netzwerken (GPT-4.5, Claude 4, AI Chat)
• Bilder → Werbematerialien, Illustrationen (Midjourney, DALL-E 3, Ideogram AI)
• Audio → Musikstücke, Soundeffekte (Suno, Udio)
• Code → komplette Funktionen, Fehlerbehebungen, Logikbäume (GitHub Copilot, GPT-4o)

Im Jahr 2025, multimodale Modelle wie o1 von OpenAI und Gemini 2.5 Pro können Sprache, Video, Bild und Text gleichzeitig verarbeiten. 

Allgemeine Beispiele für generative AI-Tools

Im Folgenden finden Sie eine Aufschlüsselung der wichtigsten Tools für 2025, die zeigen, was generative KI ist fähig zu:

Kategorie	KI-Programme	Anwendungsfall	Empfehlung
Schreiben und Erstellen von Inhalten	- ChatGPT- Claude- AI Essay Writer– KI SEO Writer	- Blogbeiträge, Werbetexte, Essays- SEO-Inhalte- Verfeinerung von Ton und Ablauf	Kombinieren Sie AI Essay Writer und AI SEO Writer für einen umfassenden Schreibworkflow
Bilderzeugung	- DALL-E- Midjourney- Stabile Diffusion	Bildmaterial für Anzeigen, redaktionelles Design, Produktmockups	Ideal für Designer, Vermarkter und Kreative
Code-Generierung	- GitHub Copilot- Cursor- Replit	Code-Generierung, Debugging, vollständige Gerüstbildung	Sehr empfehlenswert für Entwickler und technische Teams
Audio und Video	- Suno- RunwayML- NotebookLM (Google)	Musik, Videobearbeitung, Podcast-/Skripterstellung	Verwendung für kreative Produktionspipelines
Spezialisierte Werkzeuge	– AI Humanizer	Verfeinert Robotertext zu menschenähnlicher Schrift	Wesentlich für die Verbesserung des natürlichen Tons in KI-generierten Inhalten

Vorteile der generativen KI

Hier erfahren Sie, wie generative KI die Kreativ- und Produktivitätslandschaft verändert:

1. Es spart Zeit bei der Produktion von Inhalten. Vermarkter können ihren Output um das 10-fache steigern und gleichzeitig die Schreibzeit um bis zu 70% reduzieren.

2. Es senkt die kreativen Kosten. Die Einstellung von Autoren, Designern oder Redakteuren kann teuer sein. Generative KI ersetzt die sich wiederholende kreative Arbeit durch schnelle, kostengünstige Generierung. 

3. Es erhöht die Qualität und Quantität der Produktion. Sobald Sie den ersten Entwurf haben, können Sie diesen in Bezug auf den Ton und das Format so abstimmen, dass er hochwertig und hochfrequent ist.

4. Sie müssen kein professioneller Autor, Designer oder Programmierer mehr sein. Jeder kann ausgefeilte, professionelle Inhalte erstellen. 

5. Es fördert die Produktivität und den kreativen Fluss. Generative KI ist ein unermüdlicher Brainstorming-Partner. Sie hilft Ihnen, sich aus der Sackgasse zu befreien und neue Wege einzuschlagen.

6. Es bietet 24/7 kreative Unterstützung. Sie ist jederzeit einsatzbereit, wenn Sie Inhalte, Inspiration oder Problemlösungen benötigen.

Beschränkungen und Bedenken

1. Probleme mit Halluzinationen

KI "Halluzination" bedeutet, dass man selbstbewusst Inhalte erzeugt, die völlig falsch sind.

Zum Beispiel: Ein Reddit-Nutzer fragte ChatGPT nach Homocystein und Osteoporose und zitierte einen nicht existierenden Zeitschriftenartikel (PMID: 29033404), in dem eigentlich flammhemmende Overalls beschrieben wurden.

2. Ethische Bedenken: Voreingenommenheit, Plagiat, Fehlinformation

Zum Beispiel: 

• A Gesichtserkennungssystem war bei hellhäutigen Männern deutlich genauer als bei dunkelhäutigen Personen, was eine Unterrepräsentation in den Trainingsdaten widerspiegelt. 

• A BBC-Prüfung fand heraus, dass Chatbots wie ChatGPT, Perplexity, Copilot und Gemini in mehr als der Hälfte ihrer Antworten zu aktuellen Themen regelmäßig politische Fakten falsch wiedergeben, Personen des öffentlichen Lebens falsch zitieren und den Nachrichtenkontext falsch darstellen.

3. Herausforderungen bei der Erkennung

Da es immer schwieriger wird, KI-Inhalte von von Menschen erstellten Werken zu unterscheiden, wird die Erkennung immer wichtiger, insbesondere in akademischen, rechtlichen oder journalistischen Kontexten. In diesem Fall können Sie zwei Tools verwenden: 

• KI-Plagiatsprüfer identifiziert wiederverwendeten oder entliehenen Text.

• KI-Detektor und Humanizer kennzeichnet KI-generierte Inhalte und schreibt sie dann in menschlichem Ton und Stil. 

4. Übermäßiges Vertrauen und Bedarf an menschlichem Urteilsvermögen

Wenn man sich ausschließlich auf KI-Outputs ohne redaktionelle Aufsicht verlässt, kann es zu sachlichen Fehlern, ethischen Fehltritten oder einem Inhaltston kommen, der nicht mit der Marke übereinstimmt.

Der KI fehlt es an echtem Verständnis, so dass die menschliche Überprüfung weiterhin unerlässlich ist. 

5. Qualitätsinkonsistenz und Iterationsmüdigkeit

Die Ausgabequalität variiert je nach Eingabeaufforderung, Kontext und Modelltyp. Selbst erfahrene Benutzer müssen Eingabeaufforderungen mehrmals wiederholen, um brauchbare Ergebnisse zu erhalten, insbesondere wenn es auf Nuancen oder Genauigkeit ankommt.

Dadurch entstehen trotz der KI-Geschwindigkeit versteckte Zeitkosten. 

6. Auswirkungen auf die Umwelt

Zum Beispiel: 

• Das Training eines einzigen NLP-Modells kann über 600.000 Pfund CO₂ was dem Ausstoß eines Autos während seiner gesamten Lebensdauer oder Hunderten von Transkontinentalflügen entspricht.
  
• GPT-3 verbraucht Berichten zufolge ~700.000 Liter Wasser während des Trainings. Je 10-50 Antwortabfragen werden etwa 0,5 Liter für die Kühlung der Hardware benötigt.
  
• Deloitte berichtet, dass bis 2030 der Stromverbrauch aus KI könnte 24x steigenund generative Modelle können bis zu 4600 Mal mehr Energie verbrauchen als herkömmliche KI-Systeme. 

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FAQs über generative KI

Schlussgedanken

Wir stehen jetzt an einem Scheideweg. Generative KI verändert die Art und Weise, wie wir über Kreativität an sich denken.

Denken Sie darüber nach...

Zum ersten Mal in der Geschichte der Menschheit haben wir Maschinen, die nicht nur rechnen oder kategorisieren, sondern tatsächlich etwas schaffen.

Sie schreiben Geschichten, die uns zum Lachen bringen.
Entwerfen Sie Logos, die das Wesen der Marke einfangen.
Code-Lösungen für Probleme, die wir noch gar nicht formuliert haben.

Was bedeutet das für die menschliche Kreativität?
Die Antwort hängt ganz davon ab, wie wir diese Instrumente nutzen wollen.

Die Frage ist nicht, ob generative KI Ihre Branche verändern wird - denn das hat sie bereits.

Die Frage ist nur, ob Sie an dem, was als Nächstes kommt, teilnehmen oder zuschauen werden.

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