GenAI — IT-Definition
Generative KI: Familie von Modellen, die Text, Code, Bilder, Audio oder Video aus einer Anweisung in natürlicher Sprache erzeugen.
GenAI (Generative AI, generative KI) bezeichnet die Familie von KI-Modellen, die in der Lage sind, originalen Inhalt — Text, Code, Bilder, Audio, Video, 3D, Moleküle — aus einer Anweisung in natürlicher Sprache zu erzeugen. Sie steht im Gegensatz zur diskriminativen KI, die sich auf Klassifizierung oder Vorhersage beschränkt (Betrugserkennung, Scoring, Vision).
Der massive Durchbruch datiert auf November 2022 (ChatGPT): laut Bloomberg Intelligence wächst der GenAI-Markt von 67 Mrd. $ im Jahr 2024 auf über 1.300 Mrd. $ im Jahr 2032. Für eine IT-Leitung ist es die schnellste je beobachtete Technologie-Entwicklung — und einer der Hauptmotoren der Unternehmens-KI neben den KI-Agenten.
Die großen GenAI-Modellfamilien
- •LLM (Text): ChatGPT, Claude, Gemini, Mistral, Llama. Siehe LLM.
- •Bildmodelle: DALL·E, Midjourney, Stable Diffusion, Imagen.
- •Videomodelle: Sora, Veo, Runway, Kling.
- •Audiomodelle: ElevenLabs, Suno, Udio.
- •Codemodelle: Codex, Claude Code, GitHub Copilot.
- •Multimodale Modelle: GPT-4o, Gemini 2.0, Claude 4 — Text + Bild + Audio als Eingabe und Ausgabe.
Wie es funktioniert
Ein GenAI-Modell wird auf riesigen Korpora (Web, Bücher, Code, Bilder) trainiert, aus denen es statistische Verteilungen lernt. Bei der Inferenz sampelt es in diesem Raum, um eine kohärente Antwort zu produzieren — ohne wirklich zu «verstehen» im menschlichen Sinne. Daher die häufigen Halluzinationen.
Dominante Architekturen:
- •Transformers: GPT, BERT, Llama.
- •Diffusion: Stable Diffusion, DALL·E 3.
- •Mixture of Experts (MoE): Mixtral, GPT-4.
Anwendungsfälle im Unternehmen
- •Produktivität: Verfassen, Zusammenfassen, Übersetzen, E-Mail-Erstellung.
- •Kundensupport: Chatbots, konversationelle Agenten.
- •Marketing: Erzeugung von Inhalten, Visuals, Videos.
- •Engineering: Code-Assistenz, Test-Generierung, Refactoring.
- •Wissensmanagement: RAG auf internen Basen.
- •Daten: Generierung synthetischer Daten.
Spezifische Herausforderungen der GenAI
- •Halluzinationen: .
- •Vertraulichkeit: Senden von Unternehmensdaten an ein öffentliches Modell kann die DSGVO verletzen.
- •Urheberrechte: Graubereich bei Trainingskorpora und erzeugten Werken.
- •CO₂-Fußabdruck: .
- •Souveränität: Abhängigkeit von US-Hyperscalern, strategisches europäisches Thema.
- •[Schatten-KI](/de/glossary/shadow-ai): .
Gouvernierte GenAI vs. Schatten-KI
Gouvernierte GenAI kombiniert:
- •Eine Unternehmenslizenz (ChatGPT Enterprise, Copilot for M365, Claude for Work).
- •DPA-Vereinbarungen, die die Nicht-Wiederverwendung der Prompts für das Training garantieren.
- •SSO und aktivierte Protokollierung.
- •Eine klare Nutzungsrichtlinie und Schulungen.
- •Konformität mit ISO 42001 und EU AI Act.
Kabeen erkennt automatisch GenAI-Nutzungen im SI (Konten, Ausgaben, Integrationen).
Häufig gestellte Fragen
Was ist GenAI?
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GenAI (Generative AI oder generative KI) ist die Familie von KI-Modellen, die in der Lage sind, originalen Inhalt (Text, Code, Bild, Audio, Video) aus einer Anweisung in natürlicher Sprache zu erzeugen. Sie steht im Gegensatz zur diskriminativen KI, die sich auf Klassifizierung oder Vorhersage beschränkt. Der massive Durchbruch datiert auf November 2022 mit ChatGPT.
Unterschied zwischen GenAI, LLM und KI-Agent?
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GenAI ist die allgemeine Familie der generativen Modelle (Text, Bild, Audio, Video). Ein LLM (Large Language Model) ist ein spezifischer Typ von GenAI, der auf Text spezialisiert ist. Ein KI-Agent ist ein Softwaresystem, das ein LLM nutzt, um konkrete Aktionen zu planen und auszuführen. Die drei Konzepte verschachteln sich: KI-Agent ⊂ LLM ⊂ GenAI.
Wie regiert man die GenAI-Nutzung im Unternehmen?
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Vier Säulen: (1) Unternehmenslizenzen einsetzen (ChatGPT Enterprise, Copilot M365, Claude for Work) mit DPA-Vereinbarungen, die die Nicht-Wiederverwendung der Prompts garantieren, (2) SSO und Protokollierung für Nachverfolgbarkeit aktivieren, (3) eine klare Nutzungsrichtlinie verfassen und Mitarbeiter schulen, (4) sich an ISO 42001 und dem EU AI Act ausrichten. Ohne diesen Rahmen setzt sich Schatten-KI durch.
Was sind die Hauptrisiken der GenAI?
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Fünf Hauptrisiken: Halluzinationen (Falschinformationen mit Selbstvertrauen), Vertraulichkeit (Leck sensibler Daten an öffentliche Modelle), Urheberrechte (Graubereich bei Korpora und erzeugten Werken), CO₂-Fußabdruck (Energieverbrauch von Training und Inferenz) und Souveränität (Abhängigkeit von US-Hyperscalern). Schatten-KI verstärkt alle diese Risiken.
Alle Begriffe
5R-Methode
Eine Strategie bei der Anwendungsrationalisierung zur Bestimmung des besten Ansatzes für das Anwendungsmanagement.
8R-Methode
Eine erweiterte Version der 5R-Methode für Application Portfolio Management und Migrationsstrategien.
Anwendung
Ein Computerprogramm oder eine Reihe von Programmen zur Rationalisierung von Geschäftsabläufen.
Architektur
Bezieht sich auf die Struktur und das Verhalten von IT-Systemen, Prozessen und Infrastruktur innerhalb einer Organisation.
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