Traditionelle vs. generative KI: Worin genau unterscheiden sich Formen künstlicher Intelligenz?

In den letzten Jahren sind Ihnen sicherlich viele Begriffe rund um künstliche Intelligenz (KI) begegnet. KI im weitesten Sinne scheint sich in nahezu jeden Lebensbereich einzuschleichen: Ich sehe sie in Werbung für neue Technologien, höre sie in Gesprächen am Arbeitsplatz und schreibe sogar darüber!

KI, generative KI, Machine-Learning-Modelle, Deep-Learning – das ist gerade einmal die Spitze des Eisbergs. Dennoch gibt es wichtige Unterscheidungen, die Ihr Verständnis für diese hochgelobte Technologie vertiefen können und zeigen, wie Sie sie am besten in Ihrem Unternehmen einsetzen.

Auf zwei Begriffe möchte ich hier besonders eingehen: KI und generative KI (oft zu Gen-KI oder Gen-AI abgekürzt).

Die „traditionelle“ KI, also diejenige, die Sie wahrscheinlich schon kennen, existiert schon ziemlich lange. Das Gleiche gilt zwar auch für generative KI, aber durch das Aufkommen von ChatGPT und anderen Modellen ist sie stärker als je zuvor ins öffentliche Bewusstsein gerückt.

Doch wie verhält sich Gen-AI zur künstlichen Intelligenz allgemein? Ist sie eine Weiterentwicklung einer breiteren Technologie oder etwas völlig Eigenständiges? Worin sind klassische KI-Tools besonders stark und was können generative KI-Systeme besser? Welche Lösung sollten Sie in Ihrem Unternehmen nutzen? Genau diese Fragen möchte ich hier beantworten – also legen wir los.

Was ist „traditionelle“ KI?

Unter künstlicher Intelligenz versteht man ganz allgemein die Simulation menschlicher Intelligenz in Maschinen. Es geht um Systeme, die Aufgaben ausführen sollen, die typischerweise menschliche Fähigkeiten wie Logik und Problemlösung erfordern.

„Traditionelle“ KI-Tools sind besonders leistungsfähig in klar definierten Umgebungen mit festen Regeln und Aufgaben. Sie eignen sich hervorragend für strukturierte Daten und basieren oft auf regelbasierten oder vordefinierten Algorithmen. Beispiele dafür, wo traditionelle, also nicht-generative, KI glänzt:

Strukturierte Datenanalyse und -verarbeitung

Traditionelle KI ist sehr effektiv, wenn es um die Analyse strukturierter Daten geht, etwa aus Tabellen oder Datenbanken. Dort sind die Zusammenhänge zwischen den Datenpunkten klar definiert und vorhersehbar. Aufgaben wie Sortieren, Filtern und Kategorisieren strukturierter Daten lassen sich mit regelbasierten Systemen problemlos bewältigen.

Automatisierung repetitiver Aufgaben

In Bereichen wie Finanzen, Bankwesen und Kundenservice nutzen Unternehmen traditionelle KI, um wiederkehrende Abläufe zu automatisieren. Sie eignet sich beispielsweise ideal für routinemäßige Kundenservice-Anfragen, das Verarbeiten von Transaktionen, das Aktualisieren von Datensätzen und ähnliche Aufgaben, die kein komplexes Urteilsvermögen erfordern.

Regelbasierte Entscheidungsfindung

Viele Branchen – etwa Finanzwesen, Justiz und Fertigung – setzen auf traditionelle KI für Entscheidungen, die auf vorab definierten Regeln basieren. Zum Beispiel:

• Betrugserkennung: Banken verwenden regelbasierte KI, um ungewöhnliche Transaktionsmuster zu erkennen, die in klar definierten Regeln hinterlegt sind.
• Qualitätskontrolle: In der Fertigung gelten oft strenge Vorgaben, was die Produktqualität betrifft. Traditionelle KI-Systeme können hier sicherstellen, dass Produkte den festgelegten Standards entsprechen.
• Compliance und Regulierungseinhaltung: Traditionelle KI-Systeme prüfen Transaktionen oder Dokumente anhand fester gesetzlicher Vorgaben.

Was ist generative KI?

Der entscheidende Unterschied steckt bereits im Namen: Generative KI ist darauf ausgelegt, neue Inhalte zu erzeugen – etwa Texte, Bilder oder komplexen Code – indem sie Muster aus großen Datenmengen erlernt.

Man könnte sagen, generative KI ist die „kreative“ Version der traditionellen KI, auch wenn ich persönlich bei der Bezeichnung „kreativ“ vorsichtig wäre. Genau genommen imitiert Gen-KI menschliche Kreativität mithilfe von Deep-Learning und neuronalen Netzen. Wenn traditionelle KI ein Mathe-Genie ist, dann besitzt generative KI eher künstlerisches Talent.

Worin generative KI besonders stark ist:

Content-Erstellung

Generative KI kann verschiedenste Inhalte erzeugen – von Text über Bildern bis hin zu Videos. In vielen Branchen wird sie immer häufiger für Chatbots, Marketing-Texte oder Sprachausgaben eingesetzt.

Design und Prototypen

Generative KI ermöglicht die schnelle Erstellung von Prototypen im Design-Bereich, zum Beispiel bei Produktentwürfen oder Bauplänen. So unterstützt sie schnelle Iterationen und regt kreative Ideen an, um menschliche Kreativität zu ergänzen.

Daten-Simulation

Generative KI kann synthetische Daten erstellen, die echten Daten ähneln. Das ist besonders hilfreich, wenn reale Daten knapp sind oder es Bedenken zum Datenschutz gibt. Sowohl in der wissenschaftlichen Forschung oder auch in der Gaming-Branche können mithilfe generativer KI Umgebungen, Moleküle oder realistische Szenarien simuliert werden, um Experimente oder Entwicklungsprozesse zu unterstützen.

Traditionelle KI vs. Gen-KI

Irgendwo gibt es eine einfache Zusammenfassung, und die möchte ich Ihnen nicht vorenthalten:

Traditionelle und generative KI unterscheiden sich vor allem in Funktion und Herangehensweise. Klassische KI nutzt strukturierte Daten und regelbasierte Systeme für spezifische Aufgaben und ist oft an vorgegebene Grenzen gebunden. Sie ist hervorragend darin, große Datenmengen zu verarbeiten und Erkenntnisse abzuleiten, besitzt aber keine kreativen Fähigkeiten.

Generative KI hingegen verwendet fortgeschrittene Modelle (z. B. Transformer), die auf riesigen, vielfältigen Datensätzen trainiert werden, um neue Inhalte zu erstellen – seien es Texte, Bilder oder andere Medien, die menschlicher Kreativität ähneln.

Eine Vereinfachung könnte lauten: Traditionelle KI ist auf bestimmte Aufgaben fokussiert, während Gen-KI offener angelegt ist und neuartige Ergebnisse liefert, indem sie „lernt“, Datenmuster zu generieren statt nur zu analysieren.

Allerdings verwischt die Grenze zwischen traditioneller KI und Gen-KI immer mehr, da viele moderne KI-Modelle mittlerweile auch generative Komponenten enthalten – oder diese zumindest anstreben. Künstliche Intelligenz entwickelt sich rasant, sodass neueste Technologien von heute morgen schon veraltet sein können.

Ein Beispiel: Amazons Alexa könnte man als eher traditionelles KI-Modell betrachten. Alexa nutzt Natural-Language-Processing (NLP), um Sprachbefehle zu verstehen und darauf zu reagieren. Hier kommen vorab definierte Daten und regelbasierte Algorithmen zum Einsatz, um Fragen zu beantworten oder bestimmte Aktionen auszuführen.

Amazon plant allerdings, seine mittlerweile zehn Jahre alte Technologie mit generativen KI-Funktionen zu erweitern, sodass Alexa mehr Persönlichkeit und zusätzliche Fähigkeiten erhält.

Die Unterschiede zwischen traditioneller KI und Gen-KI sind zwar weiterhin vorhanden, werden aber im Laufe der Zeit immer feiner. Dennoch lohnt es sich, genau hinzuschauen, bevor Sie KI in Ihrem Unternehmen einsetzen.

Welche Art von KI passt zu Ihrem Unternehmen?

Je nach Geschäftsmodell und Zielsetzung können Unternehmen von verschiedenen Formen künstlicher Intelligenz profitieren. Die einfachste Faustregel lautet:

• Unternehmen, die stark von Datenanalyse, Automatisierung und Entscheidungsunterstützung abhängen, haben meist am meisten von traditioneller KI.
• Generative KI ist besonders interessant für Unternehmen, die ihren Fokus auf Inhalte, Kundenkontakt und innovative Designprozesse legen.

Sehen wir uns das an ein paar konkreten Beispielen an.

Branchen und Anwendungsfälle für traditionelle KI

Gesundheitswesen

Traditionelle KI-Tools und -Algorithmen sind im Gesundheitswesen sehr wertvoll. Mithilfe großer Datensätze zeigt KI vielversprechende Ansätze bei der Verbesserung von Krankheitsdiagnosen, bei der Auswahl von Behandlungsmethoden und bei der klinischen Labordiagnostik.

Fertigung

Dem Weltwirtschaftsforum zufolge ist KI ein echter Gamechanger, wenn es um Tests und Qualitätskontrollen in der Fertigung geht. Die Branche ist zwar längst vertraut mit hoch entwickelter Robotik, doch KI und maschinelles Lernen bringen neue Innovationsschübe, etwa durch kontinuierliches, automatisiertes Planen zur Stabilisierung von Lieferketten in unsicheren Zeiten. Wie das funktioniert? Mithilfe geschlossener, sich selbst anpassender Systeme, die permanent Daten erfassen und die Produktion in Echtzeit optimieren.

Einzelhandel und E-Commerce

Noch nie war es so einfach, optimale Kundenerlebnisse zu bieten wie mit KI. Regelbasierte Algorithmen eignen sich hervorragend für personalisierte Produktempfehlungen oder dynamische Preissetzung und tragen so zur Kundenzufriedenheit und Umsatzsteigerung bei. Man denke nur an Amazon!

Branchen und Anwendungsfälle für generative KI

Medien und Unterhaltung

Hochauflösende Videoinhalte aus generativer KI sind nahezu marktreif. Modelle wie Gen-2 von Runway, die Videos aus Text-Eingaben erstellen, Sora von OpenAI oder Angebote von Stability AI (sogar James Cameron hat diese Technologie gelobt) eröffnen in der Medien- und Unterhaltungsbranche völlig neue kreative Möglichkeiten.

Marketing und Werbung

Gibt es überhaupt noch Marketing ohne generative KI? Nahezu alle Aufgaben im Marketing- und Werbebereich lassen sich mit Gen-KI verbessern, beschleunigen oder automatisieren. Von der Erstellung individualisierter Marketing-Kampagnen über die Content-Produktion bis hin zur Bild- und Design-Konzeption – Gen-KI ist ideal, um kreative Prozesse im Marketing zu optimieren.

Bildung

Hier wird es spannend: Als ChatGPT neu war, machten sich viele Lehrkräfte Sorgen, dass Schüler und Schülerinnen damit ganze Aufsätze generieren. Inzwischen unterstützen generative KI-Tools Schulen aktiv bei der Erstellung von Lehrmaterialien und beim Aufbau personalisierter Lernerfahrungen. Ein Beispiel ist das Tool Khanmigo von Khan Academy, das auf GPT-4 basiert und interaktive Tutorien, Hausaufgabenhilfe und mehr bietet.

Eine KI-gestützte Zukunft für alle

Und da haben Sie es. Zusammenfassend lässt sich sagen: Traditionelle KI eignet sich hervorragend für klar definierte Aufgaben, das Sammeln und Analysieren von Daten und als Unterstützung bei Entscheidungsprozessen. Generative KI hingegen ahmt Ihre eigene kreative Denkweise nach, indem sie neue Ideen vorschlägt, schnelle Varianten für Ihren Text liefert oder sogar Ihren Kindern beim Lernen hilft.

Es gibt eine Fülle innovativer und einzigartiger Tools für die unterschiedlichsten Einsatzgebiete – und viele davon sind einen Blick wert. Wir hoffen, dass dieser Artikel Ihnen bei der Suche nach dem passenden KI-Tool für Ihre Bedürfnisse hilft. Viel Erfolg bei Ihrer KI-Recherche!

Hinweis: Dieser Artikel wurde ursprünglich auf contentmarketing.ai veröffentlicht.