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Blog | 12.10.2023

Generative und prädiktive KI im Vergleich

Generative und prädiktive KI im Vergleich
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Unterschiede zwischen den einzelnen KI-Technologien und deren Anwendungsfälle

In jüngster Zeit haben sich im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) explosionsartig immer mehr neue Technologien entwickelt. Die generative KI erstellt neue Inhalte, darunter Texte, Bilder, Videos, Code und Musik. Die prädiktive KI wird wiederum zur Prognose künftiger Ereignisse eingesetzt. Und hinter beiden dieser Technologien steckt das Maschinelle Lernen (ML).

Vor ein paar Jahren war es undenkbar, einen Computer aufzufordern, ein einzigartiges Bild zu erstellen oder einen unverwechselbaren Song zu schreiben. Mittlerweile ist aber genau das zur Realität geworden – und viele Unternehmen fragen sich, wie sie diese bahnbrechenden Technologien für ihre eigenen Zwecke profitabel nutzen können.

Generative KI, prädiktive KI und Maschinelles Lernen im Vergleich

Diese Technologien haben vieles gemeinsam. Das Maschinelle Lernen (ML) bildet die Grundlage sowohl für die prädiktive KI als auch die generative KI. Während die generative KI ML-Modelle zur Erstellung von Inhalten verwendet, nutzt die prädiktive KI diese Modelle, um Frühwarnzeichen zu erkennen und zukünftige Ergebnisse zu bestimmen.

Beide Technologien nutzen also ML und KI, aber die zugrunde liegenden Algorithmen funktionieren unterschiedlich. In realen Anwendungsfällen überschneiden sich die beiden Technologien gelegentlich.

Was ist generative KI und wie funktioniert sie?

Die generative KI ist sozusagen der „kreative“ Kopf im Team. Diese Technologie nutzt Deep Learning, um anhand der Daten, mit denen sie trainiert wurde, neue Inhalte zu generieren.

Was ist prädiktive KI und wie funktioniert sie?

Die prädiktive KI ist das Teammitglied mit dem „Geschäftssinn“. Die prädiktive KI, auch „prädiktive Analyse“ genannt, nutzt historische und aktuelle Daten, um Muster zu identifizieren und auf der Grundlage dieser Informationen Schlussfolgerungen zu ziehen. Sie stützt sich auf statistische Algorithmen und ML.

Tabelle: Generative und Prädiktive KI im Vergleich

Vergleichen wir nun die generative KI mit der prädiktiven KI:

Generative KI

Prädiktive KI

Fokus: Generieren neuer Originalinhalte

Fokus: Prognose künftiger Ereignisse

Erstellung realitätsnaher Bilder und anderer neuartiger Inhalte

Mustererkennung und Prognosestellung

Nutzt neuronale Netze und Maschinelles Lernen

Nutzt statistische Modelle und Algorithmen für Maschinelles Lernen

Generative KI

Bei der generativen KI geht es um das Erstellen neuer Inhalte.

Was sind die Grenzen der generativen KI?

Generative KI-Technologien werden mit einer Reihe von unterschiedlichen Datensätzen trainiert und erstellen auf Grundlage genau dieser Daten neue Inhalte. Die mit generativer KI einhergehenden Risiken sind unter anderem schlechte Datenqualität und die Zuhilfenahme nicht lizenzierter Inhalte, was zu Urheberrechtsverletzungen, Datenschutzverletzungen, Verzerrungen und Compliance-Problemen führen kann.

Zur Risikokontrolle sollten Organisationen, die generative KI-Technologien verwenden, eine geeignete KI-Governance einführen. Dies gilt insbesondere für stark regulierte Branchen wie das Finanzdienstleistungs- und Gesundheitswesen. Ein solide KI-Compliance kann Organisationen vor Strafzahlungen und Datenschutzverletzungen bewahren und ethisch problematischem Verhalten vorbeugen.

Was sind die Vorteile der generativen KI?

Generative KI-Tools können die Arbeit von Autoren, Designern, Künstlern, Programmierern und Musikern nicht ersetzen, aber sie können sie ergänzen. Sie können den kreativen Prozess beschleunigen und dabei helfen, neuartige bzw. noch nie dagewesene Ideen zu entwickeln. Jede Organisation, die beabsichtigt, diese Technologie zu nutzen, sollte sich jedoch zunächst angemessen auf den Einsatz von generativer KI vorbereiten.

Hier sind die Vorteile, die wir im Zusammenhang mit generativen KI-Tools in Zukunft sehen werden:

  • Personalisierte Kundenerfahrungen
  • Problemlösungsfähigkeit
  • Adaptive Automatisierung
  • Simulationen und Tests
  • Experimentieren mit kreativen Inhalten

Was sind die Anwendungsbereiche der generativen KI?

Abgesehen von der Erstellung von Inhalten gibt es für die generative KI auch viele Business-Anwendungsfälle. Wenn Sie generative KI mit intelligenter Automatisierung kombinieren, können Sie Ihre automatisierten Prozesse noch weiter optimieren und personalisieren. Generative KI Anwendungen umfassen:

  • Banken und Finanzdienstleister: Generative KI-Systeme können beispielsweise beim Testen von Kreditrisikomodellen helfen, indem sie simulierte Daten erstellen, anhand derer die Risikomodelle getestet werden können.
  • Gesundheitswesen: Beim Erfassen umfangreicher, unstrukturierter Datensätze, wie sie in elektronischen Gesundheitsakten (EHR) enthalten sind, kann es leicht zu Fehlern kommen. Mit KI können jedoch auch diese großen Datenmengen schnell analysiert und Anomalien frühzeitig erkannt werden, was bei Frühdiagnosen und der Entwicklung personalisierter Behandlungspläne helfen kann.
  • IT: Mit KI-gestützter Softwareentwicklung können Programmierer große Sprünge machen. Durch Unterstützung bei der Codegenerierung kann generative KI die Entwicklungszeit verkürzen, Fehler reduzieren und die Fehlerbehebung optimieren.
  • ESG-Berichte (Environmental, Social, Governance): Erfassen und Interpretieren von Daten für Scope 1, 2 und 3 für eine Automatisierung in Übereinstimmung mit ESG-Zielen.
  • Kundenservice: Es können NLP-Chatbots eingesetzt werden, um Kunden schnellere Antworten zu liefern und wichtige Informationen aus Kundengesprächen zu extrahieren, damit Ihre Belegschaft dieses Feedback auf zukünftige Geschäftsvorgänge anwenden kann.

Sehen Sie sich andere generative KI-Anwendungsfälle an und machen Sie Ihre intelligente Automatisierung damit noch leistungsfähiger.

Prädiktive KI

Bei der prädiktiven KI geht es um Prognosen.

Was sind die Grenzen der prädiktiven KI?

Um Prognosen zu erstellen, muss die prädiktive KI mit großen Datenmengen trainiert werden, und fehlende oder ungenaue Daten können die Ergebnisse stark beeinträchtigen. Und auch wenn alle erforderlichen Daten vorhanden sind, ist die prädiktive KI keine Garantie für absolut korrekte Prognosen. Sie kann zwar Vorhersagen auf der Grundlage von Mustern und Trends treffen, aber zukünftige Ereignisse können nie mit absoluter Sicherheit vorhergesagt werden. Unternehmen müssen sich darüber im Klaren sein, dass auch diese Technologie ihre Grenzen hat.

Was sind die Vorteile der prädiktiven KI?

Prädiktive KI-Modelle sollen mit möglichst präzisen und fundierten Daten die Entscheidungsfindung beschleunigen. Sie analysieren Muster und treffen Vorhersagen, indem sie Datenanomalien identifizieren und zukünftige Ereignisse vorausberechnen. Dadurch kann die Zeit, die Unternehmen für die Recherche oder die Analyse von Informationen benötigen, verkürzt werden, sodass mehr Zeit für die strategische Entscheidungsfindung bleibt.

Was sind die Anwendungsbereiche der prädiktiven KI?

Prädiktive KI-Anwendungen umfassen:

  • Medizinische Diagnosen: Prädiktive KI wird im Gesundheitswesen bereits eingesetzt. Sie hilft dabei, den Ausbruch von Krankheiten zu verhindern und Hochrisikopatienten zu identifizieren. Sie wird zunehmend für die Diagnose, Prognose und Behandlungsplanung eingesetzt. Die KI erstellt eine Diagnose, indem sie die Symptome und Grunderkrankungen eines Patienten mit jenen anderer Patienten vergleicht, die ein ähnliches Alter, Gewicht oder andere vergleichbare Merkmale aufweisen.
  • Betrugserkennung: Durch die Analyse von Mustern kann die prädiktive KI potenziell betrügerische Aktivitäten frühzeitig erkennen und auf diese aufmerksam machen, beispielsweise den Zugriff über ein neues Gerät oder den Zugang von einem ungewöhnlichen Standort.
  • Finanzprognosen: Prädiktive KI-Modelle gewinnen historische Finanzdaten aus großen Datensätzen, um Börsentrends, Risiken und Anlagemöglichkeiten vorherzusagen. Sie verbessern die Vorhersagegenauigkeit und unterstützen die finanzielle Entscheidungsfindung.
  • Analyse des Kundenverhaltens: Die prädiktive KI kann anhand von Kundendaten wie vergangenen Einkäufen und anderen Verhaltensmustern den zukünftigen Kundenbedarf prognostizieren bzw. einschätzen (dies wird auch als Bedarfsprognose bezeichnet). Dies kann Unternehmen beim Bestandsmanagement und der Organisation der Lieferkette helfen.

KI-gestützte Automatisierung

Das Ziel der intelligenten Automatisierung ist es, Zeit und Geld zu sparen und Prozesse zu optimieren, sodass weniger Ressourcen vergeudet werden. Mit fortschrittlichen KI-Technologien und erweiterten Funktionalitäten können immer komplexere Prozesse nicht nur automatisiert, sondern durchgängig automatisiert werden.

Immer mehr Unternehmen denken über Automatisierung nach. Lesen Sie unser E-Book und erfahren Sie, wie Ihre intelligente Automatisierung mit generativer KI noch leistungsstärker wird.

Zusammenfassung der verschiedenen Technologien

Sie hätten gerne eine Begriffsübersicht? Hier ist unsere Tabelle:

Künstliche Intelligenz (KI)

Imitiert menschliche Intelligenz, um Probleme zu lösen

Prädiktive KI

Auch „prädiktive Analyse“ genannt: nutzt ML-Algorithmen, die auf historischen Daten basieren, um Muster zu identifizieren und auf der Grundlage dieser Informationen Schlussfolgerungen zu ziehen und Prognosen zu stellen

Generative KI

Nutzt einen hochentwickelten Algorithmus, der neue Inhalte – Texte, Bilder, Videos und Audioaufnahmen – aus Anweisungen in natürlicher Sprache erstellen kann

Maschinelles Lernen (ML)

Jener KI-Bereich, in dem Daten und Algorithmen genutzt werden, um menschliches Lernen zu imitieren und kontinuierlich zu verbessern

Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)

ML-Technologie, die natürliche Sprachinhalte synthetisiert

Kognitive Automatisierung

Alternative Bezeichnung für „intelligente Automatisierung“; sie ahmt menschliches Verhalten und menschliche Intelligenz nach, um die Entscheidungsfindung zu erleichtern und komplexe Aufgaben zu erledigen

Business-Process-Management (BPM)

Unternehmenstool zur Prozessautomatisierung, Prozessverwaltung und Prozessoptimierung

Robotic Process Automation (RPA):

Imitiert menschliche Handlungen bei der Ausführung regelbasierter Aufgaben

Intelligente Automatisierung (IA)

IA kombiniert BPM, KI und RPA für die Prozessautomatisierung. 

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