Generative KI hat sich schnell von einer faszinierenden Innovation zu einem mächtigen Werkzeug entwickelt, das Effizienz, Kreativität und Wettbewerbsvorteile in verschiedenen Branchen fördert. Dennoch bleiben für viele die Mechanismen und der wahre Wert der generativen KI unklar.
In diesem Artikel werden wir untersuchen, was generative KI wirklich ist, die technischen Grundlagen erläutern, die ihre Funktionsweise ermöglichen, und die spezifischen Vorteile aufzeigen, die sie für Unternehmen zu einem Game-Changer machen.
Veröffentlichung: November 2024
Lesedauer: 5 Minuten
Generative KI bezieht sich auf einen Zweig der künstlichen Intelligenz, der sich auf die Erstellung neuer, origineller Daten auf der Grundlage vorhandener Datensätze konzentriert. Im Gegensatz zu herkömmlichen KI-Modellen, die in erster Linie auf der Grundlage von Eingaben klassifizieren oder vorhersagen, erzeugt generative KI aktiv neue Ergebnisse. Zu diesen Ergebnissen können Texte, Bilder, Töne, Codes oder sogar komplexe Simulationen gehören, die die Kreativität und Anpassungsfähigkeit nachahmen, die oft nur der menschlichen Intelligenz zugeschrieben werden.
Der „generative“ Teil kommt von der Fähigkeit des Modells, Inhalte zu „erzeugen“, die nicht explizit einprogrammiert wurden. In der Praxis bedeutet dies, dass generative KI die Form von Modellen annehmen kann, die menschenähnliche Textantworten erzeugen, einzigartige digitale Bilder erstellen oder sogar Musik komponieren.
Eine wichtige Teilmenge der generativen KI umfasst Modelle wie GPT (Generative Pre-trained Transformer) für Text und DALL‑E oder Stable Diffusion für die Bilderzeugung. Diese Modelle nutzen Deep Learning, um umfangreiche Datensätze zu analysieren und Muster, Stile und Strukturen in den Daten zu lernen. Auf diese Weise können sie originelle Ergebnisse erstellen, die kontextbezogen relevant und manchmal von von Menschen erstellten Inhalten nicht zu unterscheiden sind.
Generative KI-Modelle beruhen auf mehreren grundlegenden Technologien, darunter Deep Learning, neuronale Netze und Reinforcement Learning. Im Folgenden werden die wichtigsten Komponenten näher beleuchtet, die eine effektive Funktionsweise dieser Modelle ermöglichen:
Generative KI stützt sich in erster Linie auf neuronale Netze, komplexe Strukturen, die den Entscheidungsprozess des menschlichen Gehirns nachahmen sollen. Diese Netzwerke werden auf umfangreichen Datensätzen trainiert und können so Muster in den Daten erkennen. Ein generatives Modell, das auf Tausenden von Bildern trainiert wurde, kann beispielsweise die visuellen und stilistischen Elemente lernen, die ein Bild ausmachen, von Farben bis hin zu Formen, und dann auf der Grundlage dieses Wissens neue Bilder erstellen.
Einer der wichtigsten Durchbrüche in der generativen KI ist die Transformator-Architektur. Transformatoren ermöglichen es den KI-Modellen, den Kontext großer Datenmengen zu verwalten und zu interpretieren, so dass sie sequenzielle Informationen verarbeiten können. Bei der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) ermöglichen Transformatoren den Modellen, den Kontext besser zu verstehen und kohärente und kontextgenaue Texte zu generieren, die sich über mehrere Sätze oder Absätze erstrecken.
Generative Modelle werden zunächst mit Hilfe von unüberwachten Lernverfahren auf umfangreichen Datensätzen trainiert, wobei sie durch die Erkennung von Mustern und nicht durch explizite Anweisungen lernen. Nach diesem anfänglichen Training werden sie häufig mit zusätzlichen Daten feinabgestimmt, um ihre Ergebnisse genauer und für bestimmte Anwendungen relevanter zu machen.
In vielen Fällen werden Modelle mithilfe von Techniken des verstärkenden Lernens feinabgestimmt, wobei sie Rückmeldungen zu ihren Ergebnissen erhalten und sich iterativ anpassen, um ihre Leistung zu verbessern. Dieser Schritt ist für die Verfeinerung der generativen KI von entscheidender Bedeutung, da er dazu beitragen kann, dass Modelle genauer auf Aufforderungen reagieren und irrelevante oder inkohärente Antworten reduziert werden.
Die generative KI nutzt ein mathematisches Konzept, den so genannten latenten Raum, eine mehrdimensionale Darstellung, in der komplexe Merkmale in einfachere Formen komprimiert werden. Ein generatives KI-Modell kann beispielsweise den latenten Raum manipulieren, um bestimmte Merkmale eines Bildes (z. B. Alter, Farbe, Stil) zu ändern, ohne jedes einzelne Merkmal manuell zu bearbeiten. Diese Technik ist für KI-Anwendungen wie die Bilderzeugung von grundlegender Bedeutung, da sie es der KI ermöglicht, Elemente mit bemerkenswerter Präzision zu erstellen und zu verändern.
Der Reiz der generativen KI für Unternehmen liegt in ihrer Vielseitigkeit und der Fähigkeit, einzigartige Probleme in verschiedenen Branchen zu lösen. Hier ein Blick auf einige der wichtigsten Vorteile, die generative KI mit sich bringt:
Generative KI-Modelle können zeitaufwändige Aufgaben wie die Erstellung von Inhalten, Datenanalysen und die Zusammenfassung von Berichten automatisieren. Im Bereich der IT-Beratung kann generative KI beispielsweise schnell komplexe Daten analysieren, Berichte erstellen und sogar aufschlussreiche Empfehlungen ausarbeiten. Dadurch sparen Berater viel Zeit und können sich auf hochwertige strategische Aufgaben konzentrieren.
Generative KI ermöglicht es Unternehmen, digitale Inhalte zu erstellen und Aufgaben mit minimalem menschlichem Eingriff zu erledigen. Durch die Automatisierung sich wiederholender Aufgaben können Unternehmen Arbeitskosten einsparen und ihre Ressourcen für Innovationen und strategische Initiativen einsetzen. Dies ist besonders wichtig für Branchen, in denen die Erstellung digitaler Inhalte kostspielig ist, wie z. B. Werbung und Medien.
Generative KI hat sich zu einem Vorteil für die Schaffung hochgradig personalisierter Benutzererfahrungen entwickelt. So können generative Modelle beispielsweise Marketingbotschaften, Produktempfehlungen und sogar Website-Oberflächen auf individuelle Vorlieben zuschneiden und so die Kundenzufriedenheit und ‑bindung erheblich steigern.
Generative KI ist eine Inspirationsmaschine, die in der Lage ist, neue Ideen, Designs und Konzepte zu entwickeln. In der Design- und Kreativbranche dient sie als leistungsstarkes Werkzeug zur Erforschung neuer Ästhetiken, zur Erstellung von Prototypen oder sogar zur Entwicklung völlig neuer Produkte. In der IT-Beratung kann diese Fähigkeit Brainstorming-Sitzungen unterstützen, die Kreativität fördern und den Beratern einzigartige Ideen für die Entwicklung von Lösungen liefern.
Die Fähigkeit der generativen KI, neue Konzepte schnell zu entwerfen und zu simulieren, ist besonders in Bereichen wie Technik und Fertigung von Vorteil. So können Ingenieure generative KI nutzen, um Entwürfe zu modellieren und zu testen, bevor sie in die physische Prototyping-Phase eintreten, wodurch die Markteinführungszeit verkürzt und die Ressourcen optimiert werden.
Generative KI revolutioniert den Kundenservice mit fortschrittlichen Chatbot- und virtuellen Assistentenlösungen. Im Gegensatz zu herkömmlichen Bots bieten generative KI-gestützte Assistenten nuancierte, kontextbezogene Interaktionen. Für IT-Beratungsunternehmen bedeutet dies, dass sie ihren Kunden direktere und fundiertere Antworten geben können, um den Kundenservice zu verbessern, ohne die Personalressourcen zu überlasten.
Generative KI-Modelle sind hervorragende Werkzeuge, um aus Daten Erkenntnisse zu gewinnen. Ein generatives KI-Modell kann zum Beispiel Markttrends, die Kundenstimmung und andere Faktoren analysieren, um verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen, die in strategische Entscheidungen einfließen können. In der IT-Beratung sind Datenanalyse und die Gewinnung von Erkenntnissen von zentraler Bedeutung, um den Kunden einen Mehrwert zu bieten, was generative KI zu einem unschätzbaren Werkzeug macht.
Generative KI bietet zwar zahlreiche Vorteile, birgt aber auch Herausforderungen, die sorgfältig gehandhabt werden müssen, insbesondere wenn Unternehmen beginnen, sie tiefer zu integrieren. Einige dieser Herausforderungen sind:
Salesforce, der weltweit führende Anbieter von Software für das Kundenbeziehungsmanagement (CRM), hat generative KI integriert, um seine Möglichkeiten erheblich zu erweitern. Durch die Einbettung von KI in Salesforce erhalten Unternehmen Zugang zu Tools, die Aufgaben rationalisieren, sich wiederholende Arbeitsabläufe automatisieren und tiefere Einblicke in das Kundenverhalten ermöglichen. Die strategische Ergänzung der generativen KI in Salesforce hilft Unternehmen dabei, ansprechendere, personalisierte Erfahrungen für Kunden zu schaffen, Marketingstrategien zu optimieren und die Entscheidungsfindung zu verbessern.
Salesforce hat eine Reihe von generativen KI-Tools und ‑Funktionen unter dem Dach der „Salesforce AI Cloud“ eingeführt. Eine der wichtigsten Anwendungen liegt im Bereich der Kundeninteraktion, wo generative KI ein tieferes Verständnis der Kundenbedürfnisse ermöglicht und Antworten automatisiert, die auf das jeweilige Kundenprofil abgestimmt sind. Diese Integration sorgt für eine reaktionsfreudigere, menschenähnliche Erfahrung im Kundenservice, bei Vertriebsinteraktionen und bei Marketingmaßnahmen.
Die „Einstein“-Suite von Salesforce beispielsweise ist eine herausragende KI-Schicht innerhalb der Plattform, die generative Funktionen für verschiedene Anwendungen umfasst. Mit Einstein können Salesforce-Kunden nun generative KI nutzen, um Aufgaben wie das Verfassen von E‑Mails, das Generieren von Follow-up-Nachrichten und die Analyse von Kundeninteraktionen zu automatisieren. Einstein kombiniert die nativen Funktionen von Salesforce mit der Leistungsfähigkeit der GPT-Modelle von OpenAI und ermöglicht so eine hochentwickelte Spracherzeugung direkt im CRM.
Das generative KI-Ökosystem von Salesforce besteht aus mehreren spezialisierten Tools, die zur Verbesserung verschiedener Funktionen innerhalb des CRM entwickelt wurden. Hier sind einige der wichtigsten generativen KI-Tools in Salesforce:
Einstein ist das wichtigste generative KI-Tool in Salesforce und bietet Funktionen zur automatischen Generierung von Text für Vertrieb, Service, Marketing und andere Kundeninteraktionen. Es ist in der Lage, benutzerdefinierte E‑Mails zu verfassen, dynamische Antworten zu erstellen und die Stimmung der Kunden zu analysieren, sodass Vertriebsteams Zeit sparen und effektiver kommunizieren können. Durch die Generierung relevanter Inhalte, die auf den einzigartigen Kontext jedes Kunden abgestimmt sind, ermöglicht Einstein eine effektivere und sinnvollere Interaktion in jeder Phase der Customer Journey.
Hierbei handelt es sich um speziell entwickelte Anwendungen innerhalb von Einstein, die sich auf die Bedürfnisse von Vertriebs- und Kundendienstteams konzentrieren. Sales AI unterstützt Vertriebsmitarbeiter bei der Erstellung von Outreach-E-Mails, bei der Erstellung von Zusammenfassungen von Kundeninteraktionen und sogar bei der Vorhersage nächster Schritte auf der Grundlage von Kundenverhaltensmustern. Service AI hingegen ist auf die Verbesserung des Kundensupports ausgerichtet und bietet Funktionen, die den Support-Teams helfen, auf Kundenanfragen zu reagieren, Probleme proaktiv zu lösen und 24/7‑Support durch KI-gesteuerte Chatbots zu bieten.
Die Marketing Cloud von Salesforce hat generative KI integriert, um hoch personalisierte Marketingkampagnen zu erstellen. Mit Funktionen, die personalisierte Werbetexte, Social-Media-Inhalte und sogar maßgeschneiderte Customer Journeys generieren können, nutzt Marketing Cloud KI, um Engagement und Konversion zu fördern. Peronalization, eine Komponente von Marketing Cloud, ermöglicht es Vermarktern, generative KI zu nutzen, um Erlebnisse in Echtzeit auf der Grundlage des Nutzerverhaltens anzupassen. Durch die Analyse von Browsing-Mustern und Kaufhistorie kann Personalization personalisierte Inhalte und Empfehlungen vorschlagen, die die Customer Journey verbessern.
Tableau AI, die fortschrittliche Analyseplattform von Salesforce, enthält ebenfalls generative KI, um Unternehmen bei der Auswertung umfangreicher Datensätze zu unterstützen. Auch wenn es sich nicht um generative KI im Sinne der Inhaltserstellung handelt, bietet die KI-gestützte Analyse in Tableau prädiktive Einblicke und Trendanalysen, die eine datengesteuerte Entscheidungsfindung ermöglichen. Generative KI hilft bei der Erkennung von Mustern in Daten und schlägt potenzielle Maßnahmen auf der Grundlage der vorhergesagten Ergebnisse vor. So können Salesforce-Benutzer einen proaktiveren Ansatz für die Verwaltung ihrer Vertriebs‑, Marketing- und Kundendienstbemühungen wählen.
Durch die Integration von generativer KI in Salesforce können Unternehmen die Interaktion mit ihren Kunden verändern und ihre Arbeitsabläufe optimieren. Diese Tools bieten mehrere wichtige Vorteile:
Verbessertes Kundenerlebnis: KI-generierte Inhalte in E‑Mails, Chat-Interaktionen und Social-Media-Nachrichten liefern den Kunden relevante, zeitnahe Antworten und verbessern so die allgemeine Zufriedenheit.
Gesteigerte Effizienz: Vertriebs‑, Marketing- und Serviceteams können sich auf die KI-gesteuerte Automatisierung verlassen, um Aufgaben schneller zu erledigen und sich auf komplexere, wichtigere Aktivitäten zu konzentrieren.
Datengestützte Einblicke: KI-Analysetools helfen Unternehmen, Trends zu antizipieren, Kundenbedürfnisse zu verstehen und strategische Entscheidungen sicher zu treffen.
Skalierbare Personalisierung: Die generative KI in Salesforce ermöglicht es Unternehmen, hochgradig personalisierte Erlebnisse in großem Umfang bereitzustellen, was zuvor aufgrund von Ressourcenbeschränkungen eine Herausforderung war.
Die Integration von Salesforce mit generativer KI, insbesondere durch Einstein und Marketing Cloud, ermöglicht es Unternehmen, Kunden auf sinnvollere Weise einzubinden. Diese intelligente Automatisierung transformiert CRM-Prozesse und bringt KI-generierte Erkenntnisse und Automatisierung in den Kern der Kundenbeziehungen, was letztendlich tiefere Verbindungen fördert und langfristiges Wachstum vorantreibt.
Generative KI stellt einen tiefgreifenden Wandel in der Art und Weise dar, wie Technologie die menschliche Kreativität und Produktivität unterstützen, verbessern und sogar vorantreiben kann. Durch die Automatisierung von Aufgaben, die Personalisierung von Benutzererfahrungen und die Unterstützung datengesteuerter Entscheidungsfindung bietet generative KI greifbare Vorteile, die Unternehmen helfen, wettbewerbsfähig und innovativ zu bleiben. Für Unternehmen bedeutet der Einsatz von generativer KI nicht nur eine Verbesserung der betrieblichen Effizienz, sondern ermöglicht es den Mitarbeitenden auch, ihren Kunden einen außergewöhnlichen Mehrwert zu bieten, indem sie das Potenzial der KI verantwortungsvoll und effektiv nutzen.
In Zukunft wird sich generative KI stark weiterentwickeln und noch mehr Möglichkeiten und Anwendungen für verschiedene Branchen bieten. Bei der Einführung von KI ist jedoch Vorsicht geboten, um ein Gleichgewicht zwischen Innovation, ethischen Überlegungen und Transparenz zu schaffen. Indem sie informiert und strategisch vorgehen, können Unternehmen generative KI nutzen, um neue Möglichkeiten zu erschließen und gleichzeitig ihre Integrität und Werte zu wahren.
Lesen Sie mehr über Generative Künstliche Intelligenz in Salesforce hier: https://www.salesforce.com/eu/artificial-intelligence/
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