Wann Sie generative KI (GenAI) nicht einsetzen sollten

Generative KI (GenAI) scheint die Lösung für alles zu sein – von der automatischen Textgenerierung bis hin zur Prozessoptimierung. Doch was, wenn der Einsatz dieser Technologie in Ihrem Unternehmen mehr Probleme als Lösungen schafft? 

Laut eines aktuellen Berichts von Gartner birgt GenAI nicht nur Potenziale, sondern auch erhebliche Risiken, wenn sie falsch eingesetzt wird. (Hier geht’s zum Bericht auf der Website von Gartner.) Für IT-Entscheider und technische Fachkräfte bietet der Report eine klare Orientierung: Wann lohnt sich GenAI wirklich, und wann sind alternative KI-Techniken wie nicht-generatives Machine Learning, Simulationen oder Wissensgraphen die bessere Wahl? Wir fassen die wichtigsten Erkenntnisse hier für Sie zusammen. 

Was ist generative KI – und wo liegt ihre Stärke? 

GenAI ist eine spezialisierte Form der künstlichen Intelligenz, die neue Inhalte wie Texte, Bilder, Videos oder sogar Code generiert. Bekannte Modelle wie GPT (für Texte), Claude oder DALL-E (für Bilder) basieren auf großen neuronalen Netzwerken, die Muster in Daten erkennen und diese nutzen, um neue Ergebnisse zu schaffen. 

Generative KI ist aber keine Allzwecklösung. Gartner betont, dass Unternehmen häufig den breiteren KI-Bereich übersehen, wenn sie sich ausschließlich auf GenAI konzentrieren. Verschiedene Anwendungsfälle erfordern unterschiedliche Techniken – und viele Probleme lassen sich mit anderen Methoden effizienter lösen. 

Vergleich: GenAI vs. andere KI-Techniken 

Eine systematische Betrachtung alternativer Techniken zeigt, dass diese für viele Anwendungsfälle nicht nur effizienter, sondern auch verständlicher und risikoärmer sind. So eignen sich Simulationen besonders für Szenarienanalysen, während Wissensgraphen Halluzinationen von GenAI reduzieren können. 

Wann GenAI funktioniert – und wann nicht 

Gartner zeigt, dass GenAI besonders in kreativen Bereichen überzeugt, jedoch in technischen und datengetriebenen Szenarien oft an ihre Grenzen stößt. 

Einsatzbereiche, in denen GenAI glänzt 

• Textgenerierung und kreative Prozesse: Erstellung von Marketingmaterialien, Produktbeschreibungen oder Prototypen. 
• Konversationelle Benutzeroberflächen: Chatbots und virtuelle Assistenten profitieren von menschenähnlichen Antworten. 
• Wissenserfassung und -verwaltung: GenAI erleichtert die Analyse großer Textmengen und verbessert Suchfunktionen. 

Szenarien, bei denen GenAI versagt 

• Vorhersagen und Prognosen: Für numerische Analysen wie Verkaufsprognosen sind nicht-generative ML-Modelle geeigneter. 
• Planung und Optimierung: Aufgaben wie Routenplanung oder Bestandsmanagement erfordern exakte Berechnungen, die GenAI nicht leisten kann. 
• Entscheidungsintelligenz: Kritische Entscheidungen erfordern Transparenz und Verlässlichkeit, die GenAI oft nicht bietet. 
• Autonome Systeme: GenAI-Modelle benötigen enge menschliche Überwachung und sind für autonome Anwendungen ungeeignet. 

Anwendungsfälle und empfohlene KI-Techniken 

Um Ihnen die Entscheidung zu erleichtern, welche KI-Technik für Ihren Anwendungsfall geeignet ist, hier eine erweiterte Tabelle: 

Tabelle: Übersicht der Anwendungsfälle und Nützlichkeit von GenAI 

Die Risiken von GenAI: Warum Vorsicht geboten ist 

Neben den begrenzten Einsatzmöglichkeiten birgt GenAI spezifische Risiken: 

• Ungenauigkeiten und „Halluzinationen“: GenAI erzeugt oft ungenaue oder falsche Inhalte, die in sensiblen Anwendungsfällen problematisch sind. 
• Datenschutz und Sicherheit: Der Umgang mit sensiblen Daten kann rechtliche und sicherheitstechnische Herausforderungen schaffen. 
• Mangelnde Transparenz: Die „Black Box“-Natur von GenAI erschwert die Nachvollziehbarkeit und Erklärung der Ergebnisse – gerade bei kritischen Entscheidungen ist das ein Problem. 
• Haftungsfragen: Falsche Ausgaben können zu unerwarteten rechtlichen Konsequenzen führen. 

Ein Beispiel: Ein Finanzdienstleister versuchte, GenAI für Budgetprognosen einzusetzen. Die Ergebnisse waren jedoch unzuverlässig, da GenAI keine präzisen Berechnungen liefern konnte. Hier empfehlen sich also Optimierungstechniken, die genauer und transparenter sind. 

Kombination von KI-Techniken: Die beste Lösung 

Eine der vielversprechendsten Ansätze ist die Kombination von GenAI mit anderen Techniken. Wissensgraphen können beispielsweise Halluzinationen reduzieren, während Simulationen und Optimierungsverfahren präzisere Ergebnisse liefern: 

• Wissensgraphen und GenAI: Graphen bieten strukturiertes Wissen, das GenAI als Basis für präzisere Antworten nutzt. 
• Simulationen und GenAI: GenAI kann Simulationen beschleunigen, indem sie Teile der Berechnungen übernimmt. 
• Nicht-generatives ML und GenAI: GenAI generiert synthetische Daten, die für prädiktive Modelle genutzt werden. 

Trends: Die Zukunft von GenAI 

Generative KI (GenAI) hat enormes Potenzial, doch ihr Erfolg liegt in der intelligenten Integration mit anderen Technologien und der Anpassung an neue Anforderungen. Gartner betont, dass GenAI am meisten von hybriden Ansätzen profitiert: Wissensgraphen bieten strukturierte Daten, die GenAI in präzise Inhalte umwandelt, während Simulationen mit synthetischen Daten realistischere Szenarien ermöglichen. 

Ein weiterer wichtiger Trend ist die Spezialisierung von Modellen. Domänenspezifische KI-Lösungen, die auf branchenspezifischen Datensätzen trainiert werden, liefern höhere Genauigkeit und Relevanz. In der Medizin könnten spezialisierte Modelle beispielsweise klinische Berichte schneller und präziser erstellen oder medizinische Studien analysieren, um relevante Erkenntnisse für Forschungsteams aufzubereiten. In der Fertigung können sie komplexe technische Dokumentationen automatisiert erstellen und dabei branchenspezifische Standards und Begriffe einhalten. Gleichzeitig reduzieren solche spezialisierten Modelle den Energieverbrauch, was sie kosteneffizient und nachhaltig macht. 

Gleichzeitig wächst der Bedarf an Transparenz. Erklärbare KI (XAI) wird zum Standard, um regulatorische Anforderungen wie die EU-KI-Verordnung zu erfüllen und das Vertrauen der Nutzer zu stärken. Modelle, die ihre Entscheidungen nachvollziehbar machen, bieten insbesondere in geschäftskritischen Anwendungen wie dem Finanz- oder Gesundheitswesen entscheidende Vorteile. 

Auch der einfache Zugang zu GenAI, etwa durch Low-Code-Tools, fördert ihre Verbreitung. Dies birgt jedoch Risiken: Gartner warnt vor einem unüberlegten Einsatz und rät, die Ziele und Anwendungsfälle sorgfältig zu prüfen. Nachhaltigkeit bleibt ebenfalls ein Schlüsselthema. Effizientere Modelle und der Einsatz erneuerbarer Energien in Rechenzentren sind erste Schritte, um den hohen Energieverbrauch zu senken und GenAI umweltfreundlicher zu gestalten. 

Die Zukunft von GenAI hängt davon ab, wie gut Unternehmen ihre Möglichkeiten nutzen, Technologien kombinieren und sich auf Nachhaltigkeit und Transparenz fokussieren. 

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