Generative AI
Kurz erklärt: Generative AI ist KI, die neue Inhalte erzeugt – zum Beispiel Text, Bilder, Audio, Video oder Code – auf Basis von Mustern, die sie aus Daten gelernt hat.
Ausführliche Erklärung
Generative-AI-Modelle klassifizieren oder prognostizieren nicht nur. Sie erzeugen Output, der wie von Menschen gemacht wirkt. Die meisten modernen Systeme werden auf sehr großen Datensätzen trainiert und dann durch Prompts und Regeln gesteuert. Im B2B nutzt du Generative AI zum Schreiben von E-Mails, für Ads, für Meeting-Zusammenfassungen, für Antworten im Support und für erste Versionen von Reports oder Proposals. Der Vorteil ist Speed und Scale. Das Risiko sind falsche Fakten, ein unruhiger Ton und die Gefahr, dass sensitive Daten nach außen rutschen. Darum sind Review und klare Guardrails wichtig.
So funktioniert es:
- Training: Das Modell lernt Muster in Sprache, Bildern oder anderen Daten während des Trainings.
- Prompting: Du gibst Anweisungen und Kontext, die steuern, was das Modell generiert.
- Generierung: Das Modell erzeugt Output, indem es Schritt für Schritt vorhersagt, was als Nächstes kommt.
- Constraints: Systeme fügen Regeln, Filter und Tools hinzu, um unsicheren oder schwachen Output zu reduzieren.
- Human Review: Menschen prüfen, editieren und geben Outputs frei, bevor sie in Customer-Facing-Arbeit eingesetzt werden.
Beispiel aus der Praxis
Ein B2B-Marketingteam nutzt Generative AI, um drei Versionen eines LinkedIn-Posts und eine kurze Landing Page zu entwerfen. Eine Marketerin überarbeitet den Text, fügt echte Proof Points hinzu und prüft Compliance. Dann publiziert das Team die finale Version und misst die Performance. Die Arbeit dauert 30 Minuten statt drei Stunden, während die Qualität stabil bleibt, weil Menschen Fakten und Ton verifizieren.