Der Begriff Künstliche Intelligenz (KI) umfasst viele Ansätze. Drei wichtige Technologien sind Machine Learning (ML), Deep Learning (DL) und Generative KI. Ihr grundlegender Unterschied liegt darin, was sie tun:
- Machine Learning ist ein Teilbereich der KI, bei dem Algorithmen aus Daten lernen, um Aufgaben wie Vorhersagen oder Klassifikationen zu übernehmen. Ein klassisches Beispiel ist ein Kreditprüfer, der auf Basis historischer Daten lernt, Bonität vorherzusagen.
- Deep Learning ist wiederum ein Teilbereich des Machine Learning. Hier werden künstliche neuronale Netzwerke mit vielen Schichten eingesetzt (daher „deep“). Sie sind besonders gut geeignet, unstrukturierte Daten wie Bilder oder Sprache zu verarbeiten. Durch die komplexen Netzwerke kann ein System zunehmend abstraktere Merkmale erkennen (z.B. ein Gesicht in einem Foto).
- Generative KI ist ebenfalls ein Teilbereich der KI, der besonders in den letzten Jahren an Bedeutung gewonnen hat. Generative KI-Systeme erzeugen neue Inhalte – seien es Texte, Bilder, Videos oder Code – die vorher nicht in den Daten vorhanden waren. Ein Beispiel ist ChatGPT: Es generiert aus Text-Eingaben neue, oft überraschend kreative Antworten. Gabler Wirtschaftslexikon definiert Generative KI als Systeme, die „…Bilder, Video, Audio, Text, Code…“ erzeugen können.
Beispiele aus der Praxis
- ML/Analytics: Ein E-Commerce-Unternehmen nutzt ML, um Kundensegmente zu bilden oder Nachfrage zu prognostizieren. Hier fließen oft strukturierte Daten (Umsätze, Klickdaten) ein.
- Deep Learning: Banken und Versicherungen setzen DL-Modelle ein, um Kreditrisiken aus Dokumenten zu erkennen oder Schadensbilder in Fotos automatisiert zu klassifizieren.
- Generative KI: Im Marketing können generative Modelle individuelle Produktbeschreibungen, Anzeigenbilder oder Chatbot-Texte erstellen. Mit dem Azure OpenAI Service beispielsweise lassen sich GPT-4-Modelle in eigenen Anwendungen einsetzen.
Diese Techniken greifen oft ineinander: Generative KI-Systeme basieren intern auf Deep Learning. Sie bilden extrem große Sprach- oder Bildermodelle, die auf externen Plattformen (Cloud-Plattformen wie Azure, AWS, Google Cloud) laufen und über APIs nutzbar sind. Unternehmen können so Cloudbasierte KI-Anwendungen nutzen, ohne eigene Rechenzentren zu betreiben.
Moderne Beratungen wie IMRIVA nutzen auch spezialisierte Frameworks. LangChain beispielsweise ist ein Framework, das den Aufbau von Ketten (Chains) für große Sprachmodelle erleichtert. Damit lassen sich komplexe KI-Agents erstellen, die auf verschiedenen Datenquellen aufsetzen. IMRIVA-Berater helfen Unternehmen, solche aufkommenden Tools richtig zu integrieren (z.B. für eine individuelle ChatGPT-Entwicklung oder Data-Driven Chatbots).
Wichtig ist: Nicht jede Aufgabe erfordert Generative KI. Wenn es um Prognosen oder Klassifizierung (z.B. Betrugserkennung) geht, reichen oft klassische ML- oder DL-Modelle aus. Generative KI glänzt, wenn kreative oder sprachliche Inhalte benötigt werden. So treibt Generative KI Innovationen voran – vom automatischen Ausfüllen von Formularen bis zum Design neuer Produkte. Aber Unternehmen müssen genau prüfen, welcher KI-Typ zum Ziel passt.
Auswahl und Integration
Bei IMRIVA beraten wir, welche Technologie zum Projektziel passt. Kriterien sind u.a.: Datenverfügbarkeit (DL benötigt große Datenmengen), Echtzeitbedarf (manche ML-Modelle sind ressourcenhungriger) und Regulatorik (für manche Anwendungen ist KI-Compliance entscheidend). Cloud-Plattformen bieten fertige Lösungen: So unterstützt Microsoft mit Azure KI-Lösungen für Machine Learning und mit dem Azure OpenAI Service für Generative KI. Andere Beispiele sind AWS SageMaker oder Google Vertex AI, die umfassende Toolsets für beide Bereiche liefern.
KI vs. traditioneller Code
Oft wird gefragt, ob KI das Programmieren ersetzt. Fakt ist: ML- und DL-Modelle benötigen weiterhin Softwareintegration. Der Unterschied ist, dass viele Entscheidungen nicht mehr hartkodiert werden, sondern die KI sie mit Daten lernt. Das entlastet Entwickler bei Routinearbeiten, erfordert aber neues Know-how: etwa in der Datenaufbereitung (Feature Engineering) und im Monitoring von KI-Modellen.
Wichtig für Unternehmen
- IT-Strategie entwickeln: Planen Sie, wie ML/DL/Generative KI in Ihre IT-Landschaft passen. Eine durchdachte KI-Strategie ist unerlässlich.
- Cloud-KI-Plattform nutzen: Durch Cloud-Dienste können auch kleine Teams hochentwickelte KI nutzen. Sie sparen sich den Aufwand für eigene Server und profitieren von fertigen APIs.
- Datenschutz & Compliance beachten: Gerade bei personenbezogenen Daten greifen strenge Vorgaben (DSGVO). Eine DSGVO-konforme KI-Entwicklung (Privacy by Design) ist Pflicht.
Fazit: Den richtigen KI-Mix finden
Machine Learning, Deep Learning und Generative KI sind nicht gegeneinander auszuspielen, sondern ergänzen sich je nach Anwendungsfall. IMRIVA hilft Ihnen, die richtigen Technologien zu kombinieren: Für strukturierte Daten setzen wir erklärbare ML-Modelle ein, bei Bildern starke DL-Architekturen, und für Text- und Dialog-Anwendungen nutzen wir modernste generative Modelle (z.B. GPT-basierte Chatbots). Mit dieser Toolbox aus KI-Lösungen für Unternehmen machen Sie Ihre Prozesse intelligenter – und bleiben innovativ.
