Was ist generative KI (AI): generative künstliche Intelligenz erklärt

Definition: Was ist generative KI (AI)?

Generative KI (auch als Generative AI bekannt) beschreibt eine Kategorie künstlicher Intelligenz, deren Hauptziel es ist, neue Inhalte wie Texte, Bilder, Videos oder Audio selbstständig zu generieren. Anders als traditionelle KI-Modelle, die beispielsweise Klassifizierungsaufgaben übernehmen oder Vorhersagen treffen, lernen generative Modelle aus vorhandenen Trainingsdaten, um realistische Inhalte zu erzeugen, die vorher so nicht existierten.

In unserer täglichen KI-Arbeit sehen wir es öfters, dass Unternehmen die Begriffe KI und generative KI synonym benutzen. Aber in Wirklichkeit gibt es einen entscheidenden Unterschied: Während klassische KI-Ansätze oft darin bestehen, vorhandene Muster zu erkennen oder Daten zu analysieren, geht die generative KI einen großen Schritt weiter – sie erschafft eigenständig komplett neue Inhalte auf Basis dessen, was sie gelernt hat.

Gerade weil wir als erfahrenes KI-Unternehmen häufig KI-Lösungen für Unternehmen entwickeln, wissen wir aus erster Hand, wie transformative und beeindruckend diese Technologien in der Praxis wirklich sein können.

Kernmerkmale generativer KI im Vergleich zu anderen Modellen

Damit du verstehst, weshalb generative KI heute so bedeutend ist, hier ein kurzes Beispiel: Stell dir vor, du fütterst ein generatives KI-Modell mit tausenden Bildern von Gesichtern. Das Modell analysiert mithilfe komplexer Algorithmen, insbesondere neuronaler Netze, unterliegende Muster und Strukturen. Sobald das Modell trainiert wurde, kann es aus diesem Wissen eigenständig neue, realistische Bilder generieren – Bilder von Menschen, die niemals existiert haben.

Einige der wichtigsten Merkmale von generativer KI sind:

• Fähigkeit, originäre und kreative Inhalte zu erzeugen
• Basierend auf umfangreichen Trainingsdaten erlernt das Modell eigenständig Muster und Beziehungen
• Nutzung neuronaler Netze wie Generative Adversarial Networks (GANs), variational Autoencoder (VAEs) oder Transformer-basierte Architekturen (z.B. GPT-3 oder ChatGPT)
• Anwendungsmöglichkeiten, die weit über einfache Vorhersagen hinausgehen und echte, kreative Prozesse automatisieren

Warum sprechen wir von „generativer“ KI?

Die Bezeichnung „generativ“ beruht auf der Kernfähigkeit dieser KI, völlig neuartige Inhalte zu generieren („erzeugen“). Während andere KI-Typen oft vorhandene Inhalte analysieren, segmentieren oder klassifizieren, besteht das Alleinstellungsmerkmal generativer KI tatsächlich darin, Neues zu schaffen – Inhalte, Geschichten oder sogar kreative Kunst zu erschaffen, die einem menschlichen Schaffensprozess stark ähneln können.

Gerade weil wir uns als kleineres, spezialisiertes KI-Unternehmen klar von großen, anonymen Standardanbietern abheben möchten, entwickeln wir individuelle generative KI-Lösungen, die genau auf die Bedürfnisse von Unternehmer:innen und Firmen abgestimmt sind. Denn wir glauben fest daran, dass jedes Unternehmen von einer maßgeschneiderten und persönlichen Umsetzung profitiert.

Für wen ist generative KI relevant?

Egal, ob du bereits erfahrener KI-Nutzer bist oder derzeit überlegst, generative KI in dein Unternehmen zu integrieren – das Thema bietet enormes Potenzial für Unternehmen aus nahezu jeder Branche. Unsere Arbeit mit Unternehmer:innen aus Deutschland, Österreich und der Schweiz hat uns klar gezeigt: Egal ob im Marketing, Produktdesign, Kundenservice oder Content-Erstellung, die Einsatzmöglichkeiten generativer KI sind vielschichtig und zugleich beeindruckend.

In den kommenden Abschnitten dieses Beitrags führen wir dich tiefer in die faszinierende Welt der generativen künstlichen Intelligenz ein, beleuchten ihre Funktionsweise und die unterschiedlichen angewendeten Modelle im Detail. Bleib also gerne dabei – wir versprechen dir, neben unserem Fachwissen auch einige spannende Erfahrungen direkt aus der Praxis mit dir zu teilen.

Basiswissen: Wichtige Begriffe rund um generative KI verständlich erklärt

Damit du generative KI optimal nutzen kannst, ist es entscheidend, die wichtigsten Grundbegriffe und Technologien genau zu kennen und zu verstehen. Wir wollen an dieser Stelle etwas tiefer in die Begrifflichkeiten rund um generative KI eintauchen, damit du klar nachvollziehen kannst, womit wir täglich arbeiten und was hinter den verschiedenen Terminologien steckt.

Generative Modelle – Grundlagen und Bedeutung

Ein zentrales Element generativer KI sind die sogenannten generativen Modelle. Diese speziellen KI-Modelle werden in der Praxis dafür genutzt, völlig neue Daten oder Inhalte eigenständig zu erzeugen – Inhalte, die kreativ und überraschend komplex wirken und authentisch genug sind, um Menschen von maschinell erzeugten Inhalten zu überzeugen. Dabei wird das generative KI-Modell zuerst mit großen Mengen an Trainingsdaten gefüttert, aus denen es selbstständig verschiedene Muster und Beziehungen ableitet.

Typische Anwendungsbeispiele generativer Modelle, mit denen wir bereits persönlich gearbeitet haben:

• Texterstellung: Erstellung informativer und natürlicher Texte in natürlicher Sprache (z.B. für Social-Media-Posts, Artikel, Produktbeschreibungen oder Kommunikation)
• Bildgenerierung: Erzeugung visuell überzeugender, realistischer Bilder – beispielsweise für personalisierte Werbekampagnen oder kreative Kampagnen
• Audio- und Videoinhalte: Generierung von Audiodateien und kurzen Videoclips, etwa für Produktpräsentationen und Tutorials

Was sind generative Algorithmen und welche Rolle spielen sie?

Trifft man den Begriff Algorithmen im Zusammenhang mit KI, so bezeichnet man vor allem definierte Abfolgen von Berechnungsschritten, die der Computer ausführt, um komplexe Aufgaben eigenständig zu lösen. Generative Algorithmen haben dabei besondere Fähigkeiten und Merkmale im Vergleich zu traditionellen KI-Prozessen:

• Sie erzeugen eigenständig neue Inhalte auf Basis dessen, was sie aus vorhandenen Daten gelernt haben.
• Durch Training aus großen Mengen vorhandener Inhalte lernen diese Algorithmen, realistische, überzeugende und oftmals verblüffend authentische, neue Inhalte zu generieren.
• Bekannte Beispiele generativer Algorithmen sind unter anderem Generative Adversarial Networks (GANs) oder Variational Autoencoder (VAEs) sowie Large Language Models (LLMs) wie GPT-3 oder ChatGPT.

Neuronale Netze: Ihre Bedeutung in generativen KI-Modellen

Generative KI basiert hauptsächlich auf neuronalen Netzen – einer komplexen Struktur, die menschlichem Denken nachempfunden ist und auf mehreren Ebenen (Layern) miteinander verbundener künstlicher Neuronen basiert. In unserer praktischen KI-Arbeit nutzen wir neuronale Netze, um Modelle zu erstellen, die Daten eigenständig analysieren, lernen und daraus dann neue Inhalte generieren.

Diese Netze erkennen eigenständig Muster, Beziehungen und Merkmale in sehr umfangreichen Datenmengen – was sie so unschätzbar wertvoll macht. Während klassische neuronale Netze meist dazu genutzt werden, bestehende Daten zu klassifizieren, transformieren generative Netze das Erlernte und generieren eigenständig neue, überzeugende und kreative Inhalte.

Hier sind drei der wichtigsten generativen neuronalen Netzvarianten:

• GANs (Generative Adversarial Networks): Zwei neuronale Netzwerke (ein Generator und ein Diskriminator), die miteinander im Wettkampf stehen und so besonders hohe Qualität bei generierten Inhalten schaffen.
• VAEs (Variational Autoencoders): Komprimieren Daten auf effizienteste Weise und können daraus neue Inhalte generieren, indem sie die erlernten Muster kreativ neu zusammensetzen.
• Transformer-Netzwerke (z.B. GPT-Modelle): Speziell für komplexe Aufgabenstellungen mit langen Kontexten wie Texte und Dialoge bestens geeignet.

Die Rolle von Trainingsdaten für die Qualität des Outputs

Wie gut eine generative KI Inhalte erzeugt, hängt maßgeblich von den eingesetzten Trainingsdaten ab. Ein generatives KI-Modell ist letztlich nur so gut und kreativ wie die ihm zur Verfügung stehenden Datensätze. Aus unserer Erfahrung heraus wissen wir, dass viele Unternehmen dieses entscheidende Detail unterschätzen – wer Qualität erzeugen will, muss in die Optimierung und Qualität seiner Trainingsdaten investieren.

Drei entscheidende Qualitätsmerkmale der Trainingsdaten:

• Umfang: Umfangreiche Datensätze ermöglichen komplexere Mustererkennung.
• Vielfalt: Unterschiedliche Variationen helfen dem Modell, generalisierte und robuste Merkmale zu lernen.
• Qualität: Fehlerfreie und strukturierte Daten verbessern die realistische Darstellung im später generierten Output deutlich.

Unsere Erfahrung beim Aufbau individueller KI-Lösungen für Unternehmen zeigt klar: Je sorgfältiger die Auswahl und Aufbereitung der Trainingsdaten erfolgt, desto authentischer, kreativer und überzeugender ist der durch die generative KI produzierte Inhalt. Für uns steht daher eine gründliche Datenanalyse und Datenoptimierung immer an erster Stelle – mit diesem Bewusstsein schaffen wir individuell maßgeschneiderte generative KI-Lösungen, die Unternehmen erfolgsorientiert einsetzen können.

Im nächsten Kapitel werfen wir gemeinsam einen tiefergehenden Blick auf die verschiedenen Arten generativer Modelle – GANs, VAEs, und Transformer-basierte Modelle – und erläutern dir anschaulich, wie sie funktionieren, was sie einzigartig macht und für wen sie in der Praxis besonders geeignet sind.

Arten generativer KI-Modelle: Diese Techniken solltest du kennen

Wir wissen: Gerade als Unternehmer:in möchtest du genau verstehen, welche der generativen Modellarten für dein Unternehmen besonders geeignet ist und welche Vorteile die einzelnen Techniken bieten. Deshalb teilen wir unsere praktischen Erfahrungen und erklären dir die drei wichtigsten Kategorien generativer Modelle, mit denen wir schon erfolgreich individuelle KI-Lösungen entwickelt und umgesetzt haben:

Generative Adversarial Networks (GANs): Generator und Diskriminator erklärt

Unter allen generativen Modellen sind GANs (Generative Adversarial Networks) besonders bekannt und spannend: Hier arbeiten zwei neuronale Netze – Generator und Diskriminator – gegeneinander, um außergewöhnlich realistische und kreative neue Daten zu erzeugen. Stell dir diese Beziehung wie einen Wettkampf zwischen einem Fälscher (dem Generator, der realistische Inhalte generiert) und einem kritischen Prüfer (dem Diskriminator) vor, der herausfinden möchte, was „echte“ und was „generierte“ Inhalte sind.

Die Vorteile von GANs aus unserer Praxiserfahrung:

• GANs erzeugen besonders realistische Ergebnisse, vor allem im Bereich Bilder, Videos und Audio.
• Sie eignen sich hervorragend, um synthetische Datensätze zu generieren, die z.B. Unternehmen helfen, Model-Trainingsdaten zu erweitern („synthetische Daten“).
• GANs haben häufig eine überlegene Qualität gegenüber anderen Methoden, gerade bei visuellen Medien wie Bildern und Filmsequenzen.

Variational Autoencoder (VAEs): Grundlagen und wesentliche Eigenschaften

Ein weiteres KI-Modell, das wir regelmäßig verwenden, sind Variational Autoencoder (VAEs). Diese Modelle basieren auf einem probabilistischen (wahrscheinlichkeitsbasierten) Ansatz. VAEs komprimieren Daten auf clevere Weise („Encoden“), speichern sie in einem niedrig-dimensionalen Raum, und rekonstruieren („Decoden“) dann neue Versionen aus diesen Mustern. Gerade bei komplexen Anwendungsfällen bieten VAEs beeindruckende Vorteile:

• VAEs können kreative und völlig neuartige Variationen der Inhalte generieren, mit denen sie trainiert wurden.
• Sie ermöglichen die Verarbeitung großer und sehr komplexer Datensätze, wie Kundenprofildaten oder Produktinformationen, in personalisierte, kreative Inhalte.
• Ideal für Anwendungsfälle, in denen viele Varianten eines Musters benötigt werden (z.B. Produktdesign, Designvariationen).

Transformer-basierte generative Modelle: GPT-3, ChatGPT und Google Bard

Die dritte große „Familie“ generativer Modelle basiert auf der sogenannten „Transformer“-Technologie. Transformer-basierte Modelle wie GPT-3 oder der bekannte Chatbot ChatGPT revolutionieren aktuell die Verarbeitung natürlicher Sprache, da sie Sprache besonders realistisch, flüssig und überzeugend erzeugen können.

Wesentliche Vorteile sind aus unserer praktischen Erfahrung:

• Hervorragend für Anwendungen geeignet, bei denen es auf Qualität, Kontext-Vergleichbarkeit und komplexe Sprachgenerierung ankommt.
• Unternehmen profitieren von diesen Modellen insbesondere bei interaktiver, personalisierter Kundenkommunikation oder automatisiertem Kundensupport.
• Transformer-basierte Modelle verarbeiten riesige Textmengen und sind hervorragend in der Lage, lange, kohärente Texte zu erzeugen und menschlich anmutende Dialoge zu führen.

Typische Anwendungsfälle generativer KI für Unternehmen

Auch wenn es dir vielleicht schon klar geworden ist: Die Möglichkeiten, generative KI optimal in dein Unternehmen zu integrieren, sind vielfältig und inspirierend zugleich. Hier wollen wir dir nochmal die typischsten, besonders beeindruckenden und wertvollen Anwendungsfelder der generativen KI näherbringen – aus unserer persönlichen Erfahrung heraus:

Neue Inhalte generieren: Texte, Bilder, Audio und mehr

Generative KI hat echte Stärken in der automatisierten und kreativen Erstellung verschiedener Arten von Content. Du kannst beispielsweise:

• Automatisch relevante, lesenswerte Artikel generieren, die ideal auf deine Zielgruppen zugeschnitten sind.
• Realistische Bilder und Grafiken generieren, zum Beispiel für Werbekampagnen, Social-Media-Beiträge oder Produktvisualisierungen.
• Audio- oder Video-Clips generieren – etwa Produkt-Demos, interaktive Inhalte und mehr.

Die häufigsten Anwendungsfälle generativer KI kurz vorgestellt

Wie generative KI Unternehmen praktisch und gewinnbringend unterstützen kann, zeigen diese konkreten Beispiele aus unserem Kund:innenkreis besonders gut:

1. Content-Erstellung: Erzeuge Webinhalte, Blogartikel, Produktbeschreibungen und mehr, um Zeit zu sparen und die Effizienz zu erhöhen.
2. Marketing-Personalisierung: Erstellung individuell zugeschnittener Inhalte für einzelne Kund:innensegmente oder Nutzer:innenprofilen.
3. Design & Kreativität: Automatische Generierung verschiedener Varianten von Designs, Verpackungen oder Marketing-Materialien.
4. Kundenservice & Support: Chatbots und Sprachassistenten bewältigen Anfragen automatisiert und personalisiert im Unternehmensalltag.

Personalisierte Inhalte und automatisierte Prozesse dank generativer KI

Aus unserer persönlichen Praxiserfahrung wissen wir, dass personalisierte Inhalte in Kundenkommunikation und Marketing eine immer größere Rolle spielen. Durch generative KI ist es heute leichter denn je, Inhalte und Kommunikationsmaßnahmen maßgeschneidert und hochindividuell zu gestalten. Unternehmen profitieren dadurch von:

• Höherer Kundenzufriedenheit und -bindung
• Verbesserter Markenwahrnehmung „wie maßgeschneidert“
• Effizienzgewinn durch automatisierte Workflows („Kosten senken“)

Im nächsten Abschnitt zeigen wir dir konkret die Vorteile generativer KI aus Unternehmenssicht – ein besonders wichtiger Punkt, wenn du darüber nachdenkst, generative KI-Lösungen in dein Unternehmen zu integrieren oder auszubauen. Freu dich auf spannende Einblicke und wertvolle Insights direkt aus unserer praktischen Arbeit.

Vorteile generativer KI aus Unternehmenssicht

In unseren Gesprächen mit Unternehmer:innen aus Deutschland, Österreich und der Schweiz hören wir oft die Frage: „Welche konkreten Vorteile bringt die generative KI meinem Unternehmen wirklich? Lohnt sich eine Investition jetzt schon?“ Unsere klare Antwort aus der Praxis lautet: Ja! Die Vorteile generativer KI sind vielseitig, beeindruckend und häufig sogar überraschend überzeugend. Lass uns gemeinsam einen Blick auf drei zentrale Aspekte werfen, um dir genau zu zeigen, warum diese Form der KI für dein Unternehmen großes Potenzial besitzt.

Effizienzpotenziale und Automatisierung durch generative KI nutzen

Unsere alltägliche Erfahrung mit generativen KI-Projekten zeigt deutlich, dass Effizienz und Automatisierung für Unternehmen zu den wichtigsten Treibern zählen. Quellenintensive, wiederkehrende Aufgaben wie Content-Erstellung, visuelle Gestaltung oder personalisierte Kundenkommunikation lassen sich durch generative KI automatisieren – und sparen somit nicht nur Zeit, sondern senken langfristig auch Kosten enorm.

Besonders spannend sind folgende Automatisierungsbeispiele:

• Automatische Erstellung von personalisierten Newslettern und E-Mails
• Generierung kreativer Werbemittel und Marketingkampagnen
• Erstellung automatisch generierter Produktbeschreibungen in hoher Qualität
• Automatisierung personalisierter Kundeninteraktionen in Onlineshops oder Chat-Anwendungen

Wie Unternehmen generative KI konkret einsetzen können

Vielleicht fragst du dich jetzt, wie das praktisch in deinem Unternehmen aussehen könnte. Lass uns kurz ein Szenario betrachten, in dem wir kürzlich generative KI erfolgreich integriert haben:

Ein mittelständisches Unternehmen aus dem Bereich E-Commerce stand vor der Herausforderung, tausende Produktbeschreibungen individuell und überzeugend zu gestalten. Mithilfe unseres maßgeschneiderten generativen KI-Modells konnten automatisch Texte generiert werden, die in Tonalität und Wortwahl exakt zu Marke und Zielgruppe passten. Ergebnis war eine deutlich verbesserte Performance durch authentische, abwechslungsreiche und SEO-optimierte Texte – automatisiert und hochgradig effizient umgesetzt.

Das Beispiel zeigt klar, wie generative KI deinem Unternehmen ganz gezielt dabei helfen kann, Prozesse zu optimieren und deinen Workflow drastisch zu vereinfachen.

Wirtschaftliche und kreative Vorteile von generativen Modellen im Überblick

Neben Effizienz und Automatisierung ermöglicht dir generative KI direkt monetäre Vorteile, die unmittelbar wirksam werden. Aus eigener Erfahrung können wir die folgenden konkreten wirtschaftlichen Vorzüge bestätigen:

• Erhebliche Reduktion von Kosten in Content-Erstellung, Marketing und Kommunikation
• Schnellere Produkteinführungen und effizientere Arbeitsabläufe, da manuelle Arbeit deutlich reduziert wird
• Höhere Conversion-Raten durch personalisierte Ansprache und bessere Inhalte

Zugleich ergeben sich wertvolle kreative Vorteile:

• Mehr Content-Vielfalt und höhere Frequenz an hochwertigen Inhalten
• Innovative Ansprachemöglichkeiten durch neue Formate und kreative Darstellungen
• Besonders starke Kundenbindung und Markenidentifikation durch kreative, genau passende Inhalte

Implementierung generativer KI: Was Unternehmen beachten sollten

Aus unserem Alltag wissen wir, dass viele Unternehmen mit großem Interesse auf generative KI blicken, sich aber zugleich fragen: „Wie setze ich diese KI denn nun konkret in meinem Unternehmen um und was sollte ich dabei beachten?“

Voraussetzungen für den erfolgreichen Einsatz generativer KI-Technologie

Aus unserer langjährigen Praxiserfahrung heraus, können wir dir versichern: Eine erfolgreiche Implementierung generativer KI steht und fällt mit einer guten Vorbereitung. Beachte folgende wichtige Voraussetzungen:

• Klar definierte Zielsetzung und Use-Cases (z.B. Content-Erstellung oder Kundenkommunikation)
• Hochwertige und umfangreiche Trainingsdaten, die zu deinem Anwendungsfall passen
• Geschwindigkeit und Leistung deiner IT-Infrastruktur (um deine KI performant zu betreiben)
• Verständnis und Offenheit der Mitarbeitenden für den Nutzen generativer KI-Technologien

Herausforderungen bei der Implementierung generativer KI-Modelle

Natürlich gibt es auch Herausforderungen, mit denen wir bei unseren generativen KI-Projekten regelmäßig konfrontiert werden:

• Datenqualität: Generative Modelle sind stark von den Trainingsdaten abhängig – schlechte Qualität bedeutet schlechte Ergebnisse.
• Know-How: Entwicklung und Implementierung generativer KI erfordert spezifisches Fachwissen.
• Ethik & Datenschutz: Fragen zur ethischen Nutzung und zum Datenschutz müssen klar geregelt werden.

Erste Schritte zur Einführung und Nutzung von generativen KI-Tools

Unsere Erfahrung zeigt: Wer die folgenden Schritte beachtet, wird erfolgreich generative KI in seinen Betrieb integrieren:

1. Schritt: Definiere konkrete Anwendungsfälle und betrachte, wo generative KI echten Mehrwert liefern kann.
2. Schritt: Prüfe die Verfügbarkeit und Qualität relevanter Trainingsdaten – je höherwertiger, desto überzeugender der Output.
3. Schritt: Entwickle mit Unterstützung eines erfahrenen Partners ein erstes KI-Modell (Proof-of-Concept), um die generative KI-Technologie praktisch zu testen.
4. Schritt: Optimiere dein Modell und weite die Nutzung auf dein Unternehmen aus. Integriere Feedback und Erfahrungen aus der Praxis.

Fazit: Nutzen und Potenzial von generativer KI kompakt zusammengefasst

Die generative KI ist heute eine der spannendsten Entwicklungen im Bereich des maschinellen Lernens und bietet enorm vielseitige Anwendungsmöglichkeiten. Doch wie genau funktioniert generative KI überhaupt und welches Potenzial steckt tatsächlich in dieser innovativen Technologie der generativen KI?

Generative KI-Modelle ermöglichen dir als Unternehmer, verschiedenste Inhalte automatisch zu erstellen und so deinen kreativen Output erheblich zu steigern. Die Einsatzgebiete reichen von der automatischen Generierung realistischer Bilder (z.B. mit Tools wie DALL-E, bei denen ein Generator erzeugt, was zuvor ein Mensch erstellen musste) bis hin zur automatisierten Erstellung von Texten und Bildern durch innovative Sprachmodelle und andere fortschrittliche KI-Systeme.

Wie die Geschichte der generativen KI zeigt, haben sich verschiedene Arten von generativen Modellen entwickelt, die heute erfolgreich in der Praxis eingesetzt werden. Dazu zählen unter anderem generative gegnerische Netzwerke (Generative Adversarial Networks, GANs), Transformer-basierte generative KI-Systeme (wie GPT und andere Sprachmodelle) sowie Autoencoder und Variational Autoencoder.

Die zahlreichen Anwendungsfälle für generative KI sprechen für sich: Unternehmen profitieren stark davon, generative KI einzusetzen, um Prozesse zu optimieren, effizienter zu gestalten und Kosten zu senken. Konkret helfen generative KI-Anwendungen dabei, kreative Prozesse zu automatisieren, personalisierte Inhalte zu erstellen und innovative Geschäftsmodelle umzusetzen. Beispiele für generative KI finden sich heute nahezu überall, von personalisierten Marketing-Kampagnen über unterstützende KI-gestützte Anwendungen im Kundensupport bis hin zur schnellen Generierung hochwertiger, individueller Inhalte.

Die klaren Vorteile der generativen KI liegen in ihrer Flexibilität, Kreativität und dem starken Potenzial, Arbeitsprozesse deutlich effizienter zu machen. Wenn Unternehmen generative KI implementieren, können sie mithilfe spezialisierter generativer KI-Tools gezielt neue Geschäftsstrategien umsetzen – vorausgesetzt natürlich, dass KI-Anwendungen professionell und sorgfältig implementiert werden.

Aus eigener Erfahrung wissen wir, dass viele Modelle der generativen KI bereits heute beeindruckende Resultate liefern und den Arbeitsalltag deutlich erleichtern. Es geht längst nicht mehr darum, ob man KI einsetzt, sondern wie zielführend und fokussiert generative KI verwendet wird, um daraus praktische wirtschaftliche Mehrwerte zu ziehen.

Generative KI ermöglicht es deinem Unternehmen nicht nur, mehr Inhalte in weniger Zeit zu erstellen und die Effizienz zu steigern, sie eröffnet darüber hinaus völlig neue Möglichkeiten der kreativen und kommunikativen Gestaltung. Genau dabei können und möchten wir als erfahrenes KI-Unternehmen dabei helfen, die für dich optimal passende generativen KI-Anwendungen zu identifizieren und nachhaltig zu nutzen.