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    Was ist generative KI?

    Generative KI (GenAI) hilft Unternehmen dabei, Daten schnell in nützliche Ergebnisse wie Berichte, Erkenntnisse oder sogar Workflow-Vorschläge zu wandeln. Durch das Lernen aus vorhandenen Daten wird der manuelle Aufwand reduziert und Advanced Analytics leichter zugänglich gemacht.

    Erweiterte Definition

    Generative KI (GenAI) ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz, der Machine-Learning-Modelle – am häufigsten Large Language Models (LLMs) und Generative Adversarial Networks (GANs), verwendet, um neue Ergebnisse auf der Grundlage vorhandener Daten zu erzeugen.

    Im Gegensatz zu herkömmlichen Analysen, die sich auf Prognosen oder Klassifizierungen konzentrieren, liefert GenAI originelle Ergebnisse: von Finanzzusammenfassungen und Marketingtexten bis hin zu Simulationen von Arzneimittelwirkstoffen. Laut Gartner werden bis 2026 über 80 % der Unternehmen GenAI-APIs genutzt oder GenAI-fähige Anwendungen in der Produktion eingesetzt haben – gegenüber weniger als 5 % im Jahr 2023.

    Wie BI in Business und Daten angewendet wird

    Generative KI entwickelt sich in allen Branchen schnell zu einem Produktivitätsmultiplikator.

    • Finanzteams nutzen sie, um die Berichterstellung und Szenariomodellierung zu automatisieren.
    • Einzelhändler wenden sie an, um in großem Umfang personalisierte Produktbeschreibungen zu erstellen.
    • Lieferkettenteams simulieren Nachfrageschwankungen und optimieren die Bestandsplanung.

    Im Datenbereich beschleunigt GenAI Analysen, indem es Abfragen vorschlägt, wiederholbare Workflows erstellt und die Ergebnisse in einfacher Sprache erklärt.

    So funktioniert generative KI

    Generative KI wird mit großen Datensätzen trainiert und lernt dabei die Muster, Strukturen und Beziehungen innerhalb dieser Informationen. Sobald es trainiert ist, kann es neue Ergebnisse erzeugen, die diese Muster widerspiegeln.

    Auf diese Weise können Unternehmen Fragen in einfacher Sprache stellen und erhalten schnell Ergebnisse, für die zuvor stundenlanger manueller Aufwand erforderlich war.

    Anwendungsfälle

    • Datenvorbereitung und -analyse: Automatisierung wiederkehrender Datenbereinigungsaufgaben und Empfehlung von Transformationen
    • Geschäftsberichterstellung: Erstellung von Zusammenfassungen für Führungskräfte, die wichtige Kennzahlen hervorheben
    • Kundenbindung: Erstellung personalisierter Marketingkampagnen, die sich an das Verhalten der Zielgruppe anpassen
    • Produktinnovation: Beschleunigung des Designs durch Simulation von Variationen von Prototypen

    Branchenbeispiele

    • Gesundheitswesen: Generierung synthetischer Patientendaten für Forschungszwecke unter Wahrung der Datenschutzbestimmungen
    • Bankwesen: Automatisierung von Compliance-Berichten und Zusammenfassungen zur Betrugserkennung
    • Fertigung: Simulation von Stresstests in der Lieferkette unter verschiedenen wirtschaftlichen Szenarien
    • Öffentlicher Sektor: Erstellen zugänglicher Zusammenfassungen komplexer regulatorischer Daten für eine schnellere Entscheidungsfindung

    FAQs

    F: Wie unterscheidet sich generative KI von herkömmlicher KI?
    Herkömmliche KI klassifiziert oder prognostiziert häufig anhand von Mustern. Generative KI erzeugt neue Ergebnisse – Text, Bilder, Simulationen –, die in den Trainingsdaten nicht vorhanden waren.

    F: Welche Risiken birgt der Einsatz generativer KI?
    Zu den Risiken gehören Datenschutzbedenken, Probleme mit geistigem Eigentum und „Halluzinationen“, bei denen KI falsche, aber plausibel klingende Ergebnisse liefert. Eine starke Governance und menschliche Kontrolle sind daher unerlässlich.

    F: Wie macht Alteryx GenAI für Unternehmen sicher nutzbar?
    Über AiDIN bietet Alteryx kontrollierte, überprüfbare KI-Erlebnisse. Benutzer:innen profitieren von Automatisierung und Geschwindigkeit bei gleichzeitiger Wahrung von Transparenz, Compliance und Datensicherheit.

    Weitere Ressourcen

    Quellen und Referenzen

    Synonyme

    • GenAI
    • Generative künstliche Intelligenz
    • KI-gestützte Generation

    Dazugehörige Begriffe

     

    Zuletzt überprüft:

    Oktober 2025

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    Dieser Glossareintrag wurde vom Alteryx Content-Team erstellt und auf Klarheit, Genauigkeit und Übereinstimmung mit unserem Fachwissen in Data Analytics Automation überprüft. Erfahren Sie mehr über unsere redaktionellen Standards.