Das kreative Potenzial generativer KI freisetzen

Laut Gartner beabsichtigen 63 % der Marketingmanager, innerhalb der nächsten 24 Monate in generative KI zu investieren. Was ist also generative KI und warum hat sie höchste Priorität ? Generative KI, eine Kategorie künstlicher Intelligenz, kann aus früheren Trainingsdatensätzen, einem oder mehreren KI-Algorithmen und einer neuen Eingabe, die als „Eingabeaufforderung“ bezeichnet wird, eine breite Palette von Inhalten erstellen, z. B. synthetische Daten, Text, Bilder und Audio. Es hat das Potenzial, kreative und geschäftliche Prozesse für Unternehmen vollständig zu verändern.

So funktioniert generative KI: 3 Modellvarianten

Generative KI-Modelle erzeugen mithilfe neuronaler Netze frische und originelle Inhalte, um Strukturen und Muster in vorhandenen Daten zu erkennen. Diese Modelle können unterschiedlicher Art sein und Sie können zwei oder mehr kombinieren, um leistungsstarke generative KI-Apps zu erstellen. Einige der Beispiele sind:

1. Variationelle Autoencoder (VAEs)

Zwei neuronale Netze, die üblicherweise als Encoder und Decoder bezeichnet werden, bilden VAEs. Ein Encoder wandelt eine Eingabe in eine kompaktere und konzentriertere Datenversion um. Die komprimierte Darstellung behält effektiv die vom Decoder benötigten Daten bei und eliminiert gleichzeitig überflüssige Informationen. Encoder und Decoder arbeiten zusammen, um eine einfache und effiziente Art der Datendarstellung zu ermitteln.

2. Diffusionsmodelle

Während des Trainings führen diese Modelle eine zweistufige Technik mit Vorwärts- und Rückwärtsdiffusion durch. Bei der Vorwärtsdiffusion geht es um die schrittweise Einführung von Zufallsrauschen in die Trainingsdaten. Im weiteren Verlauf wird das Rauschen schrittweise eliminiert, um die Daten wieder zusammenzusetzen.

Das Modell initiiert die umgekehrte Rauschunterdrückungsmethode, um unter Verwendung völlig zufälligen Rauschens neue Daten zu erzeugen. Dieser zweistufige Prozess erleichtert das Training von Hunderten oder möglicherweise unendlichen Schichten.

3. Generative gegnerische Netzwerke (GANs)

GANs wurden 2014 eingeführt und beinhalten einen Wettbewerb zwischen zwei neuronalen Netzen. Der Generator erstellt neue Beispiele, während der Diskriminator bestimmt, ob der generierte Inhalt authentisch oder erfunden ist.

Beide Modelle werden gleichzeitig trainiert. Da der Diskriminator seine Fähigkeit verbessert, den generierten Inhalt zu identifizieren, und der Generator qualitativ hochwertigere Inhalte produziert, werden beide intelligenter. Dieser wiederholte Prozess ermutigt beide Parteien, das produzierte Material kontinuierlich zu verbessern, bis es nicht mehr vom bereits vorhandenen Inhalt zu unterscheiden ist.

Ein Fortschritt generativer KI-Modelle ist ihre Fähigkeit, während des Trainings verschiedene Lernmethoden, beispielsweise unbeaufsichtigt oder halbüberwacht, zu verwenden.

Dadurch können Unternehmen große Mengen unbeschrifteter Informationen nutzen, um Basismodelle schneller und einfacher zu entwickeln. Foundation-Modelle können, wie der Name schon sagt, als Grundlage für KI-Systeme dienen, die verschiedene Aufgaben ausführen können.

Anwendungen generativer KI

Da algorithmische Modelle immer ausgefeilter werden, sind Beispiele und Anwendungsfälle für generative KI auf verschiedene Branchen und Branchen verteilt.

1. In Kunst und Design

Durch den Einsatz generativer Modelle zur Bilderzeugung und Stilübertragung werden Künstler in die Lage versetzt, einzigartige und ästhetisch überzeugende Kunstwerke zu schaffen. Ein alternativer Ansatz ist die Text-zu-Bild-Generierung, bei der generative Modelle Textbeschreibungen in dazu passende visuelle Darstellungen umwandeln.

Außerdem kann die Technologie 3D-Modelle oder Animationen generieren und Kritzeleien/Skizzen in realistische Bilder umwandeln. DeepDream Generator von Googles KI-Arm Midjourney und WOMBO Dream (ein unersetzlicher Token oder ein NFT-Erstellungstool) sind allesamt generative KI-Beispiele für diesen Anwendungsfall.

2. Bei der Erstellung von Inhalten

Durch die Automatisierung mehrerer Aspekte der Inhaltserstellung kann generative KI es Marketingfachleuten ermöglichen, Zeit und Ressourcen zu sparen und so eine schnellere Markteinführung zu erreichen. KI-Modelle können unter anderem Prototypeninhalte für E-Mail-Kampagnen und Social-Media-Postings erstellen. Menschliche Vermarkter können diese Inhalte dann optimieren und personalisieren.

Writesonic, Jasper und Copy.ai sind beispielsweise KI-Schreibtools, die Marketingfachleuten dabei helfen können, schnell qualitativ hochwertige Texte zu erstellen. Gen AI kann sogar beim visuellen Content-Marketing helfen, einer wirklich bahnbrechenden Art der Nutzung von KI.

Ein weiteres Beispiel für generative KI ist der Prozess der Änderung bereits vorhandener Inhalte. Durch die Untersuchung von Datentrends und Benutzerfeedback kann die KI aufschlussreiche Empfehlungen und Ideen zur Verfeinerung liefern. Es kann Bereiche für bessere Ergebnisse bei Werbetexten und Kundenkommunikation ermitteln – beispielsweise mithilfe eines Tools wie Phrasee.

3. In Wirtschaft und Innovation

Eine der größten Herausforderungen für Vermarkter und Unternehmensleiter ist die mühsame Aufgabe, ständig neue, bahnbrechende Ideen zu entwickeln.

Generative KI-Modelle können die Produktivität von Ideenfindungssitzungen durch innovative Empfehlungen und unterschiedliche Sichtweisen steigern. Diese KI-generierten Konzepte können als Resonanzboden oder Kickstarter für frische und aufsehenerregende Ideen dienen und schließlich einzigartige neue Strategien entwickeln.

Tatsächlich werden laut einer Prognose von PwC 45 % der gesamtwirtschaftlichen Gewinne auf KI-gesteuerte Produktverbesserungen zurückzuführen sein, die die Verbrauchernachfrage bis 2030 massiv ankurbeln sollen.

Dies liegt daran, dass die KI im Laufe der Jahre die Produktpalette und den Lagerbestand erweitern und gleichzeitig die Personalisierung, Attraktivität und Erschwinglichkeit verbessern wird.

Die Vorteile generativer KI

Wenn Sie verstehen, was generative KI ist, und sie konsequent in Ihre Geschäftsstrategie integrieren, ist Folgendes möglich:

1. Fördern Sie Kreativität und kollaborative Innovation

Unternehmen probieren ständig neue Wege aus, um die Produktentwicklung kollaborativer zu gestalten. Zwei der häufigsten sind Ideenwettbewerbe wie Hackathons und Crowdsourcing. Organisationen benötigen jedoch Hilfe, um die Vielzahl der generierten Ideen umzusetzen.

Möglicherweise benötigen sie einen systematischen Ansatz zur Bewertung der Konzepte. Oder es könnte für Mitwirkende schwierig sein, die notwendigen Details anzugeben, um ihre Ideen umsetzbar zu machen. Ein weiteres Hindernis ist die Integration unterschiedlicher Konzepte. Dies kann mithilfe generativer KI umgangen werden, die große Mengen unterschiedlicher Datentypen verarbeitet und analysiert.

Es kann dazu beitragen, bahnbrechende Ideen – bei Verbrauchern oder Mitarbeitern – zu generieren, indem es deren Kreativität anregt. Darüber hinaus könnte es die Qualität unentwickelter Konzepte steigern und Innovationen stärker demokratisieren.

2. Optimieren Sie die Prozesse zur Inhaltserstellung

Herkömmliche Ansätze zur Inhaltsentwicklung umfassen typischerweise langwierige Produktionszyklen, an denen zahlreiche Stakeholder und Teams beteiligt sind. Generative KI reduziert Produktionszeit und -kosten, indem sie die Erstellung von Inhalten automatisiert und den Prozess beschleunigt.

Die Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) hat es Unternehmen ermöglicht, im Vergleich zu unabhängigen menschlichen Erstellern herausragende Inhalte wie Produktbeschreibungen, Blogeinträge und Social-Media-Beiträge in einem erheblich kürzeren Zeitrahmen zu erstellen.

Marketer schätzen, dass generative KI ihre Arbeitsbelastung um mehr als fünf Stunden pro Woche reduzieren wird, was mehr als einem Monat Arbeit pro Jahr entspricht – laut einer Studie von Salesforce.

3. Kundenerlebnisse personalisieren und anpassen

Zahlreiche Beispiele generativer KI zeigen, wie ihre Algorithmen dazu beitragen können, Kundenerlebnisse anzupassen und zu individualisieren.

Stellen Sie sich zum Beispiel ein Szenario vor, in dem Produktbeschreibungen eine starke persönliche Reaktion hervorrufen. Dies wird durch generative KI erreicht, die Beschreibungen so modifiziert, dass sie genau zu segmentierten Zielgruppen passen – entsprechend ihrer Demografie, ihrem geografischen Standort, ihrem Browserverlauf und ihrer Benutzerklassifizierung. Darüber hinaus wird diese Technologie es Vermarktern ermöglichen, in großem Umfang personalisierte E-Mail-Kampagnen zu starten und dabei unterschiedliche Produktattribute für verschiedene Segmente hervorzuheben.

Darüber hinaus erleichtern generative KI-Chatbots die Personalisierung durch kontextbezogenes Denken. Es analysiert Verbraucheranfragen, um Antworten zu bieten, die nicht nur relevant, sondern auch hochgradig individualisiert sind.

Schließlich könnte es das Sucherlebnis auf der Website einer Marke verbessern. Es erhöht die Fähigkeit der Suchleiste, neben Text auch eingegebene Bilder, gesprochene Suchanfragen und kurze Videoclips zu interpretieren.

Ethische Überlegungen: Was sind die Herausforderungen generativer KI?

Obwohl generative KI ein erhebliches Potenzial bei der Erstellung von Inhalten aufweist, weist sie Einschränkungen auf. KI kann auch anstößiges oder belangloses Material produzieren – aufgrund ihres begrenzten Verständnisses ethischer Überlegungen, kultureller Feinheiten oder kontextueller Faktoren. Dies könnte zur Verbreitung von Verzerrungen in der Ausgabe führen, die auf die Trainingsdaten zurückzuführen sind.

Darüber hinaus kann die Qualität der generierten Inhalte variieren und gelegentlich zu unlogischen oder falschen Schlussfolgerungen führen. Dieses Phänomen ist als KI-Halluzination bekannt, und ein bemerkenswertes generatives KI-Beispiel für Halluzination ist dieses:

Die Aussage des Bard-Chatbots von Google , dass das James Webb-Weltraumteleskop vorläufige Bilder eines Planeten außerhalb unseres Sonnensystems gesammelt habe, war falsch.

Darüber hinaus ist die Frage, ob die durch künstliche Intelligenz erzeugte Arbeit Eigentum ist, umstritten und kann von Land zu Land unterschiedlich sein. Beispielsweise besagen die Urheberrechtsgesetze in den Vereinigten Staaten, dass „ein durch künstliche Intelligenz erzeugtes Bild nicht über die zum Schutz erforderliche ‚menschliche Urheberschaft‘ verfügt.“

Ein weiteres mögliches Problem, mit dem sich Vermarkter auseinandersetzen müssen, um die Rechtmäßigkeit des Einsatzes von KI bei der Inhaltserstellung zu gewährleisten, ist Plagiat. Schließlich müssen Unternehmen bei der Integration von Gen-KI in ihre Arbeitsabläufe der Angst vor dem Verlust von Arbeitsplätzen Rechnung tragen.

Generative KI-Chancen für Führungskräfte

Generative KI birgt ein enormes Potenzial für Unternehmen und ihre kreativen Arbeitsabläufe und kann die Kundenbindung durch die Erleichterung eines individuellen Self-Service verbessern.

Es automatisiert Aufgaben, die ein hohes Arbeitsvolumen erfordern, wie z. B. die Softwareentwicklung und die Bearbeitung von Steueransprüchen. Darüber hinaus helfen Gen AI und NLP Ihren Teams dabei, verschiedene Teilmengen wichtiger unstrukturierter Daten wie Verträge, Rechnungen, Kundenfeedback, Vorschriften und Leistungsbewertungen zu verwalten, durchzugehen und letztendlich deren Bedeutung zu verstehen .

Indem Sie die wahren Auswirkungen generativer KI erkennen und wissen, wo sie in Ihren Technologie-Stack passt, können Sie den maximalen Nutzen aus dieser bahnbrechenden Technologie unserer Zeit ziehen.