Arten von KI genauer erklärt

Künstliche Intelligenz ist längst keine Zukunftsvision mehr, sondern fest in unseren Alltag integriert. Von personalisierten Empfehlungen, die beim Onlineshopping angezeigt werden, bis hin zu KI-gestützten Customer-Success-Tools, die Ihre Bedürfnisse vorhersagen: KI revolutioniert ganz unbemerkt unsere Lebens- und Arbeitsweise. Aber bei all dem Hype um KI kann man leicht den Überblick verlieren, was es mit den einzelnen Arten künstlicher Intelligenz auf sich hat. Welche Arten von KI gibt es und wie funktionieren sie konkret? Dieser Leitfaden befasst sich mit zwei Hauptarten von KI – generativer und prädiktiver – und geht genauer auf deren unterschiedliche Merkmale, Anwendungsbereiche und potenzielle Auswirkungen ein. Wir werden uns eingehend mit den Besonderheiten der einzelnen Arten befassen, auf Beispiele aus der Praxis eingehen und ihre jeweiligen Vorteile und Grenzen erörtern.

Um sich in der sich wandelnden Technologielandschaft zurechtzufinden und ihr Potenzial verantwortungsvoll zu nutzen, muss man diese grundlegenden KI-Typen zunächst verstehen.

Prädiktive KI ist ein effektives Tool, das zukünftige Ereignisse auf der Grundlage von Mustern in historischen Daten voraussagen kann. Es stützt sich auf Algorithmen und eine eingehende Datenanalyse, um Trends zu erkennen und Prognosen zu erstellen. Prädiktive KI spielt eine entscheidende Rolle, um Unternehmen und Organisationen dabei zu unterstützen, fundiertere Entscheidungen zu treffen.

Der Prozess hinter prädiktiver KI umfasst das Trainieren von Algorithmen anhand von Datensätzen, um Zusammenhänge zu erkennen und zukünftige Ereignisse vorauszusagen. Im Grunde lernt sie aus der Vergangenheit, um zu antizipieren, was in der Zukunft passieren könnte. Je mehr Daten ihr zur Verfügung stehen, desto genauer werden ihre Prognosen. Die KI greift dabei verwendeten Techniken gehören Clustering, Entscheidungsbäume, Regression und Zeitreihen.

Prädiktive KI wird bereits in einer Vielzahl von Branchen eingesetzt. Im Folgenden finden Sie einige Beispiele:

Finanzdienste: Prädiktive KI ist ein wesentlicher Bestandteil der Kreditrisikobewertung, der Betrugserkennung und des algorithmischen Handels. Banken und Finanzinstitute nutzen sie, um das Potenzial von Kreditausfällen einzuschätzen, betrügerische Transaktionen zu identifizieren und Handelsentscheidungen zu optimieren.

Healthcare: Prädiktive KI revolutioniert das Gesundheitswesen, indem sie Wiederaufnahmeraten von Patient:innen prognostiziert und Personen mit hohem Risiko identifiziert. Dadurch können Krankenhäuser Ressourcen effizient verteilen und denjenigen, die sie am meisten brauchen, proaktive Pflege bieten.

Marketing: Gezielte Werbung und personalisierte Empfehlungen werden maßgeblich von prädiktiver KI erstellt. Marketingexpert:innen nutzen sie, um die ideale Zielgruppe für ihre Anzeigen zu identifizieren und Produkte vorzuschlagen, die Kund:innen wahrscheinlich kaufen werden.

Die Vorteile von prädiktiver KI sind vielfältig und weitreichend:

• Verbesserte Entscheidungsfindung: Indem prädiktive KI datengestützte Erkenntnisse bereitstellt, können Unternehmen auf deren Grundlage fundiertere Entscheidungen treffen.
• Höhere Effizienz: Prädiktive KI automatisiert Aufgaben und optimiert Abläufe, was zu einer höheren Effizienz führt.
• Weniger Risiko: Indem prädiktive KI potenzielle Probleme frühzeitig erkennt, können Unternehmen Risiken minimieren.
• Verbesserte Personalisierung: Mithilfe von prädiktiver KI können Unternehmen ihren Kund:innen individuelle Erfahrungen bieten.

Trotz ihrer zahlreichen Vorteile verfügt prädiktive KI auch über gewisse Grenzen:

• Abhängigkeit von historischen Daten: Prädiktive KI beruht auf historischen Daten, was zu Verzerrungen führen und ihre Fähigkeit einschränken kann, mit unvorhergesehenen Ereignissen umzugehen.
• Magelnde Fähigkeit, mit unerwarteten Ereignissen umzugehen: Das Modell hat Schwierigkeiten, „Black-Swan“-Ereignisse oder Situationen vorauszusagen, die erheblich von bisherigen Mustern abweichen.
• Mangel an Kreativität: Prädiktive KI ist nicht kreativ. Denn sie kann Ergebnisse nur auf der Grundlage von Mustern voraussagen, auf denen es trainiert wurde.

Generative KI stellt einen bemerkenswerten Fortschritt im Bereich der künstlichen Intelligenz dar. Im Gegensatz zur prädiktiven KI, die Vorhersagen trifft, erzeugt generative KI neue, originelle Inhalte auf der Grundlage bestehender Datenmuster. Genau diese Fähigkeit zur kreativen Gestaltung macht sie einzigartig.

Generative KI nutzt fortschrittliche Modelle wie Large Language Models (LLMs), Generative Adversarial Networks (GANs) und Transformer, um aus umfangreichen Datensätzen neue Erkenntnisse zu gewinnen und neue Inhalte zu erstellen. Durch das Training mit umfangreichen Mengen an Text, Bildern, Audio- oder Videodaten können diese Modelle die komplexen Muster und Strukturen innerhalb der Daten erfassen.

Die Anwendungen generativer KI breiten sich schnell in verschiedenen Bereichen aus:

Erstellung von Inhalten: Generative KI kann Artikel verfassen, Marketingtexte erstellen und sogar Beiträge für soziale Medien schreiben. Dank dieser Automatisierung können menschliche Autor:innen sich auf anspruchsvollere, strategische Aufgaben konzentrieren.

Bildgenerierung: Tools wie DALL-E 3 und Midjourney erstellen realistische Bilder anhand von Textvorgaben und entwerfen Produktmodelle. So können Sie beispielsweise ein Bild beschreiben, das Sie benötigen, und die KI generiert es Ihnen.

Arzneimittelforschung: Generative KI revolutioniert die Arzneimittelforschung, indem sie umfangreiche chemische Datensätze schnell durchsucht, um potenzielle Wirkstoffe zu identifizieren.

Chatbots: Generative KI revolutioniert die Interaktion mit Chatbots, da sie Unterhaltungen natürlicher sowie ansprechender gestaltet.

Unterhaltung: Spezialeffekte für Filme und Videospiele: Generative KI kann realistische und visuell beeindruckende Effekte gestalten, die manuell nur schwer oder gar nicht umsetzbar wären.

Synthetische Daten: Generative KI erstellt synthetische Daten für das Training anderer KI-Modelle, insbesondere im Finanzbereich. Diese Funktion erweist sich als besonders praktisch, wenn reale Daten nur in geringem Umfang verfügbar oder vertraulich sind.

Die Vorteile generativer KI sind bahnbrechend:

• Automatisierung von kreativen Aufgaben: Generative KI optimiert Prozesse wie das Schreiben, das Designen und das Komponieren von Musik und steigert dadurch die Produktivität.
• Personalisierung in großem Umfang: Dadurch haben Unternehmen die Möglichkeit, Inhalte und Erfahrungen für einen umfangreichen Kundenstamm individuell anzupassen.
• Beschleunigte Innovation: Generative KI beschleunigt das Innovationstempo, indem sie neue Ideen und Lösungen entwickelt.
• Neue Formen von Inhalten und Erfahrungen: Mit dieser Art von KI werden Content- und Erlebnisformate möglich, die es so bislang nicht gab.

Obwohl generative KI ein enormes Potenzial bietet, ist es von entscheidender Bedeutung, sich ihrer Grenzen bewusst zu sein:

• Genauigkeit und "hallucinations": In manchen Fällen kann generative KI ungenauen oder unsinnigen Output liefern, der oft als „Halluzinationen“ bezeichnet wird.
• Ethische Bedenken: Ethische Überlegungen zu Voreingenommenheit, Urheberrecht und Datenschutz sollten sehr ernst genommen werden. Wir müssen gewährleisten, dass generative KI verantwortungsvoll und integer eingesetzt wird.
• Umweltauswirkung: Der Energieverbrauch, der für das Training und den Betrieb großer generativer KI-Modelle erforderlich ist, gibt zunehmend Anlass zur Sorge.
• Notwendigkeit der Faktenüberprüfung: Wir müssen sorgfältig mit unserem Output umgehen und uns konsequent an Leitlinien halten, um die Richtigkeit unserer Informationen zu überprüfen.
• Abhängigkeit von Trainingsdaten: Die Qualität der Ergebnisse hängt sehr stark davon ab, wie qualitativ hochwertig die Trainingsdaten sind.

Generative KI steht für kreatives Schaffen: Sie erzeugt neue Inhalte wie Texte oder Bilder, indem sie Muster aus Daten lernt – mit dem Fokus auf Originalität und Kreativität. Zu ihren Herausforderungen zählen die Gewährleistung der Genauigkeit und die Berücksichtigung ethischer Fragen. Im Gegensatz dazu sagt prädiktive KI in erster Linie zukünftige Ergebnisse voraus, indem sie Korrelationen in Daten identifiziert und dabei Genauigkeit und Zuverlässigkeit oberste Priorität einräumt. Ihre größten Herausforderungen bestehen darin, mit Voreingenommenheit, Datenbeschränkungen und unvorhergesehenen Ereignissen umzugehen. Darüber hinaus sind die Schätzungen der prädiktiven KI in der Regel besser nachvollziehbar als die der generativen KI.

Die Zukunft der KI wird zunehmend agentengesteuert sein. Dabei werden sich die Systeme von passiven Tools zu autonomen Einheiten entwickeln, die eigenständige Entscheidungen treffen und komplexe Probleme lösen können. Da KI-Agents zunehmend an Anpassungsfähigkeit und Eigeninitiative gewinnen, werden sie Branchen neu gestalten, die Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI neu definieren und neue ethische sowie gesellschaftliche Überlegungen aufwerfen.

Was agentengesteuerte KI auszeichnet, ist ihre Fähigkeit, auf der Grundlage großer Datenmengen zu denken und Entscheidungen zu treffen. Dadurch können KI-Agents Aufgaben mit minimalem menschlichem Eingreifen erledigen. Sie hat das Potenzial, viele Bereiche wie Healthcare, das Finanzwesen und die Fertigung erheblich zu verbessern, indem sie mühsame Aufgaben übernimmt, die normalerweise von Menschen ausgeführt werden. Das führt wiederum zu einer höheren Produktivität und Effizienz.

KI-Agents entwickeln sich Stück für Stück zu zuverlässigen digitalen Mitarbeitenden, die eigenständig planen, denken und koordinieren können. Dadurch können sich menschliche Mitarbeitende auf komplexere Aufgaben konzentrieren, während KI alltägliche Aufgaben übernimmt. So verfügt Agentforce beispielsweise über vollständig autonome Vertriebs-Agents, die Kund:innen bei Supportanfragen unterstützen. Damit stellen sie unter Beweis, wie agentengesteuerte KI mehrere Aufgaben in unterschiedlichen Unternehmensbereichen effektiv bewältigen kann.

Mit der Einführung dieser fortschrittlichen Systeme in Unternehmen wird die Notwendigkeit einer Zusammenarbeit zwischen mehreren KI-Agents entstehen – ähnlich wie Vertriebsmitarbeitende mit Serviceagent:innen und Marketingexpert:innen interagieren. Um die Aktivitäten dieser KI-Agents effektiv zu steuern und zu koordinieren, ist eine einheitliche Plattform wie Agentforce von entscheidender Bedeutung. Denn diese dient der Entwicklung, dem Training und der Überwachung unabhängiger und kollaborativer autonomer KI-Agents. Auf diese Weise wird gewährleistet, dass sie die festgelegten Ziele erreichen und sich gleichzeitig an dynamische Geschäftsumgebungen anpassen.

Dieser Bedarf an Zusammenarbeit erinnert an die Evolution der autonomen Fahrzeugtechnik: von Assistenzfunktionen wie Spurhalte- und Parksystemen bis hin zu komplett selbstfahrenden Taxis. Durch agentengesteuerte KI wird schließlich in ähnlicher Weise ein Netzwerk von Systemen entstehen, die unabhängig oder kooperativ agieren, um verschiedene Rollen innerhalb von Unternehmen zu erfüllen. Die Zukunft wird somit aus einem zusammenhängenden Netzwerk von agentengesteuerten Systemen bestehen, die zusammenarbeiten, um die Technologielandschaft von Unternehmen neu zu definieren.

Die Implementierung von KI-Agents bietet für unterschiedliche Unternehmensfunktionen erhebliche Vorteile, da Abteilungen dadurch Lösungen nutzen können, die die Produktivität und das Customer Engagement steigern.

• KI-Agents für Serviceteams: Mithilfe von KI-Agents können Kundendienstmitarbeiter:innen Anfragen effizienter bearbeiten. Diese Agents sind rund um die Uhr im Einsatz, bearbeiten Routineanfragen und leiten komplexe Kundenvorgänge an menschliche Mitarbeitende weiter, um schnelle Lösungen zu finden.
• KI-Agents für Vertriebsteams: Vertriebsteams können KI-Agents nutzen, um Kundenanfragen zu beantworten und eigenständig Termine zu vereinbaren. Die Agentforce Agents der Vertriebsentwicklung liefern zeitnahe und präzise Antworten, optimieren Interaktionen auf der Grundlage von Echtzeitdaten und entlasten das Vertriebspersonal, damit es sich strategischeren Aufgaben widmen kann.
• KI-Agents für Einzelhandelsteams: KI-Agents verbessern das Einkaufserlebnis im Einzelhandel, indem sie personalisierte Produktempfehlungen geben und als virtuelle Assistenten auftreten. Mit Agentforce können diese Agents direkt mit Kund:innen auf E-Commerce-Plattformen oder in Messaging-Anwendungen interagieren, um Transaktionen zu erleichtern.
• KI-Agents für Marketingteams: Dank KI-Agents können Marketingteams im Handumdrehen noch überzeugendere Kampagnen entwickeln. Mit Tools wie Agentforce Campaigns können diese Agents Briefings erstellen, Zielsegmente identifizieren und relevante Inhalte generieren. Eine kontinuierliche Leistungsanalyse gewährleistet, dass Marketingstrategien effektiv angepasst werden können, um wichtige Leistungsindikatoren zu erreichen.

Generative und prädiktive KI stehen für zwei leistungsstarke, jedoch grundlegend unterschiedliche Ansätze der künstlichen Intelligenz. Während generative KI sich durch das Erkennen zugrunde liegender Datenmuster bei der Erstellung neuer Inhalte auszeichnet, liegt die Stärke der prädiktiven KI in ihrer Fähigkeit, zukünftige Ergebnisse mit Genauigkeit und Zuverlässigkeit vorauszusagen. Beide Ansätze bringen ihre eigenen Herausforderungen mit sich, von ethischen Überlegungen und dem Potenzial für „Halluzinationen“ bei generativer KI bis hin zur Anfälligkeit prädiktiver KI für Voreingenommenheit und Grenzen bei unerwarteten Ereignissen. Je weiter sich KI entwickelt, desto wichtiger wird das Verständnis ihrer grundlegenden Unterschiede. Denn nur so lassen sich ihre einzigartigen Stärken sinnvoll nutzen und eine Zukunft gestalten, in der intelligente Systeme nicht nur prognostizieren, sondern auch Innovation vorantreiben.