Prädiktive KI vs. generative KI

Generative künstliche Intelligenz (gen KI) nutzt Daten, um etwas Neues zu schaffen. Prädiktive KI verwendet Daten, um eine möglichst genaue Vorhersage darüber zu treffen, was in Zukunft passieren könnte. Aus diesem Grund wollen viele Unternehmen KI zu ihrem Vorteil nutzen.

Sowohl gen KI als auch prädiktive KI weisen erhebliche Unterschiede und Use Cases auf. Je weiter die KI sich weiterentwickelt, desto wichtiger wird es, zwischen diesen verschiedenen Arten zu unterscheiden, um ihre unterschiedlichen Fähigkeiten besser zu verstehen.

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Diese beiden Arten von KI können menschliche Intelligenz simulieren und – was noch wichtiger ist – verbessern. Diese  Systeme des maschinellen Lernens (Machine Learning, ML) können Wissen erwerben und Erkenntnisse anwenden, um die Problemlösung zu unterstützen.

Ähnlich wie wir im Laufe unseres Lebens unzählige Erinnerungen und Geschichten sammeln, lernen Modelle anhand riesiger Datenmengen, um einen entsprechenden Output zu produzieren. Genau wie beim künstlerischen Schaffen, beim Schreiben einer Geschichte oder beim Entwickeln eines neuen Code-Algorithmus sind unsere Kreationen wahrscheinlich stark von dem beeinflusst, was wir in der Vergangenheit gesehen, gehört oder gelernt haben. Das Gleiche gilt für KI-Modelle, die Muster erkennen und replizieren, um einen Output zu erzeugen.

Generative KI

Generative KI verwendet vorhandene Daten wie Texte oder Entwicklungscode, um auf Basis der eingegebenen Prompts etwas Neues zu erstellen. Generative KI kann zum Beispiel mit Literatur trainiert werden, um auf Prompts von Nutzenden mit einer originellen Geschichte zu antworten. Sie zielt darauf ab, auf Grundlage der ihr zur Verfügung gestellten Informationen eine Antwort zu geben, einen Satz zu vervollständigen oder eine Übersetzung zu generieren. Es bedarf eventuell mehrerer Prompts und Anpassungen, um das ideale Ergebnis zu erzielen. Hier kommen Methoden wie Fine Tuning und Retrieval-Augmented Generation (RAG) ins Spiel.

Gen KI-Modelle verwenden  Deep Learning, eine ML-Technik zur Analyse und Interpretation großer Datenmengen. Außerdem verwenden diese Modelle neuronale Netzwerke, eine Art der Informationsverarbeitung, die biologische neuronale Systeme nachahmt – ähnlich den Verbindungen in unserem Gehirn. Mithilfe neuronaler Netzwerke kann KI Verbindungen zwischen scheinbar nicht zusammenhängenden Informationssätzen herstellen.

Prädiktive KI

Statistische Vorhersagen sind nichts Neues. Sie finden sie beispielsweise in Empfehlungssystemen von Video- und Musik-Streamingdiensten. Dank der Fortschritte im Bereich des maschinellen Lernens (ML) arbeitet diese Technologie jetzt noch besser und schneller.

Mit riesigen Mengen spezifischer Daten (manchmal auch als „Big Data“ bezeichnet) kann Software für maschinelles Lernen Muster, historische Ereignisse und oft auch Echtzeitinformationen miteinander verbinden, um zukünftige Ergebnisse mit extrem hoher Genauigkeit vorherzusagen. Hierzu nutzt prädiktive KI fortschrittliche statistische Methoden, um große Datensätze zu speichern und deren Muster im Laufe der Zeit zu verknüpfen. Anhand dieser umfangreichen, vielfältigen Datenauswahl kann das Modell äußerst genaue Vorhersagen zu zukünftigen Ereignissen treffen. Diese Funktionen unterscheiden das Modell von der typischen menschlichen Intelligenz. 

LoRA vs. QLoRA

Beide KI-Modelle können Unternehmen dabei unterstützen, Zeit einzusparen, Kosten zu senken und Ressourcen zu optimieren. Unterschiede bestehen in den Ergebnissen und der Erklärbarkeit dieser Vorteile.

Zur Erstellung völlig neuer kreativer Inhalte eignet sich die Gen KI am besten mit großen Datenmengen. Die Genauigkeit dieser Daten hindert die Maschine nicht zwingend daran, eine Antwort zu geben. 

Einsatzmöglichkeiten von KI im Unternehmen

Die prädiktive KI hingegen funktioniert am besten mit qualitativ hochwertigen Daten, um genaue Vorhersagen zu treffen. Zur Verbesserung der Vorhersagengenauigkeit ist es sinnvoll, die ML-Software mit hochpräzisen Daten zu trainieren.

Während es aufgrund der Funktionsweise generativer KI nahezu unmöglich ist, zu verstehen, wie sie zu ihrer Entscheidung gelangt ist, basieren die Ergebnisse prädiktiver KI ausschließlich auf den ihr zur Verfügung gestellten Statistiken und Daten. In bestimmten Szenarien kann dies Nutzenden helfen, nachzuvollziehen und zu verstehen, wie das Modell zu seiner Antwort kam.

Ein häufiges Risiko beim Einsatz generativer KI sind mögliche Urheberrechtsverletzungen oder Plagiate. Bei der Erstellung neuer Inhalte – ob Texte, Musik oder Kunstwerke – kann das Modell Ergebnisse erzeugen, die ungewollt bereits vorhandenen Werken ähneln. Dies kann riskant sein, wenn die Ergebnisse Daten ähneln, die sich bereits im Besitz anderer Personen befinden. Ein Open Source-Modell, das die Daten für das Modelltraining bereitstellt, kann dieses Risiko verringern.

Ein weiteres häufiges Risiko sind die sogenannten Halluzinationen. Sind KI-Modelle bei einer Antwort unsicher, verwenden sie die ihnen zur Verfügung stehenden Informationen und liefern das, wozu sie in der Lage sind. Manchmal verfügt das Modell nicht über genügend Informationen, um eine korrekte Antwort zu geben. Ist ein Modell zum Beispiel auf die Vorhersage des nächsten Schrittes in einer Sequenz trainiert, füllt es bei fehlenden Daten die Lücken mit ungenauen Informationen. 

Ein erwähnenswertes Risiko bei prädiktiver KI ist die Möglichkeit von Verzerrungen aufgrund von Voreingenommenheit (Bias). Verzerrungen können zwar auch bei der gen KI auftreten, aber ihre Auswirkungen auf die prädiktive KI können zu sehr ungenauen quantitativen Ergebnissen führen. Das Training eines prädiktiven KI-Modells erfordert qualitativ hochwertige Daten und Kennzeichnungen, um genaue Vorhersagen zu ermöglichen. Sind manche der verwendeten Daten veraltet oder verzerrt, kann dies die Genauigkeit beeinträchtigen. So kann beispielsweise ein Algorithmus für prädiktive KI bei seinen Vorhersagen rassistische oder andere soziale Vorurteile wiedergeben, die in seinen Datensätzen enthalten sind. Dies kann zu realen Nachteilen führen, wie Voreingenommenheit bei der Kreditvergabe oder bei Einstellungsverfahren. 

Ein weiteres häufiges Risiko, das bei prädiktiver KI zu berücksichtigen ist, ist die mangelnde Sicherheit. Denn obwohl diese künstliche Intelligenz korrekte Vorhersagen treffen kann, kann sie dabei nie sicher sein. Es wird immer ein gewisses Risiko bestehen, wenn man Ergebnisse prädiktiver KI als Tatsachen betrachtet.

Vergessen Sie nicht, dass mehr Daten nicht immer besser sind. Wichtiger ist, dass die Daten für das Modelltraining von hoher Qualität sind.

Generative KI wird immer beliebter, um Code zu generieren, tiefgreifende Analysen zu beschleunigen und sich wiederholende Aufgaben zu optimieren. Zu den bekannten generativen KI-Anwendungen der letzten Jahre gehören ChatGPT und DALL-E von OpenAI, GitHub CoPilot, Bing Chat von Microsoft, Gemini von Google, Midjourney, Stable Diffusion und Adobe Firefly.

Im Folgenden werden einige Use Cases für gen KI aufgeführt.

Codegenerierung und -vervollständigung: Manche gen KI-Tools können einen schriftlichen Prompt entgegennehmen und auf Wunsch Computercode ausgeben, um Softwareentwicklungsteams zu unterstützen. Generative KI kann auch bei der Erklärung des Codes helfen, indem sie jüngere Entwicklerinnen und Entwicklern mit Beispielen und Erläuterungen zu Code auf höherem Niveau unterstützt.

Data Augmentation: Generative KI kann eine große Menge synthetischer Daten erzeugen, wenn die Verwendung echter Daten unmöglich oder nicht wünschenswert ist. Synthetische Daten können nützlich sein, wenn Sie ein Modell trainieren möchten, um Daten aus dem Gesundheitswesen zu interpretieren, ohne dabei personenbezogene Patientendaten zu verwenden. Sie können auch verwendet werden, um einen kleinen oder unvollständigen Datensatz auf eine verhältnismäßige und größere Auswahl zu erweitern.

Schreiben: Gen KI-Systeme sind gut darin, menschliches Schreiben nachzuahmen. Sie können auf Prompts zum Erstellen von Inhalten zu sehr vielen Themen reagieren. Dazu zählen das Verfassen einer E-Mail an Ihre Führungskraft oder auch des nächsten Kapitels in Ihrem Roman. 

Generierung von Sprache und Musik: Anhand von geschriebenem Text und Audio-Samples der Stimme einer Person können gen AI-Tools für die Sprachsynthese Erzählungen oder Gesang erstellen, die wie echte menschliche Stimmen klingen. Mit anderen Tools kann künstliche Musik aus Prompts oder Samples erzeugt werden.

Generierung von Videos und Bildern: Gen KI-Bildwerkzeuge können Bilder als Reaktion auf Prompts für unzählige Themen und Stile erstellen. Je detaillierter der Prompt, desto besser wird die Bild- oder Videoqualität. Einige KI-Tools, wie beispielsweise „Generatives Füllen“ in Adobe Photoshop, können neue Elemente zu bestehenden Werken hinzufügen. So kann Winnie Puuh Teil eines berühmten Gemäldes von Van Gogh werden.

Use Cases für gen KI ansehen

Prädiktive KI kann schneller ein genaueres Bild davon vermitteln, was das Jahr für Ihre Branche bringen wird, sodass Sie entsprechend planen können. Daher wird prädiktive KI bei Unternehmen immer beliebter, um zu erfahren, wie sie sich auf künftige Ereignisse vorbereiten und damit ihr Wachstum sinnvoll und effizient fördern können. 

Im Folgenden finden Sie einige Use Cases für prädiktive KI.

Finanzdienstleistungen: Prädiktive KI kann zur Vorhersage vorteilhafter Möglichkeiten oder potenzieller Risiken eingesetzt werden, wie bei Finanzinvestitionen, im Bankwesen oder bei Versicherungen. Erfolgt die Vorhersage früh genug, haben Unternehmen mehr Zeit, um Änderungen zum Schutz ihrer Vermögenswerte und ihrer Kunden vorzunehmen.

Einzelhandel: Prädiktive KI kann Ereignisse und sogar menschliches Verhalten vorhersagen. Einzelhandelsunternehmen können dieses ML-Tool zur Vorhersage nutzen, welche Kunden mit größerer Wahrscheinlichkeit (oder wie oder wann) ihre Produkte kaufen werden. So lassen sich Abläufe in Supply Chains, im Marketing und in der Personalplanung optimieren.

Gesundheitswesen: Prädiktive KI kann bei der Früherkennung von Krankheiten helfen, wenn sich ähnliche Muster bei verschiedenen Patienten wiederholen oder wenn Muster in der Krankengeschichte eines einzelnen Patienten erkennbar sind. Durch Analyse von Patientendaten und historischen Zusammenhängen können Risiken und Wahrscheinlichkeiten ermittelt werden, um Gesundheitsprobleme früher zu erkennen und zu behandeln. 

Supply Chain: Prädiktive KI kann Muster im Lagerbestand verfolgen, um zu ermitteln, wann bestimmte Produkte im Laufe der Woche, des Monats oder des Jahres in der Nachfrage schwanken werden. Sie kann auch Transportzeiten vorhersagen, um Waren besser zu schützen, die eine bestimmte Temperatur benötigen, wie Tiefkühlkost oder Arzneimittel. 

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Unser KI-Produktportfolio Red Hat® AI basiert auf den vertrauenswürdigen Lösungen, die unsere Kunden bereits nutzen. Dank dieser Basis bleiben unsere Produkte auch weiterhin zuverlässig, flexibel und skalierbar.

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