Lernen Sie generative und prädiktive KI kennen und erfahren Sie, worin sie sich unterscheiden. Dieser 2024-Leitfaden für generative und prädiktive KI hilft Ihnen, beide Werkzeuge besser zu verstehen und zu implementieren.
Während die generative KI Texte, Bilder und andere Inhalte erstellt, die noch nicht existieren, wenn der Nutzer einen Ausgangspunkt vorgibt, sagt die prädiktive KI Muster, Vorhersagen und Trends für die Zukunft voraus. Wenn Sie mehr über KI, ihre Vor- und Nachteile und die verschiedenen Arten künstlicher Intelligenz wissen, können Sie ein führender Nutzer von generativen und prädiktiven KI-Technologien werden.
Künstliche Intelligenz (KI) entwickelt sich zu einem weit verbreiteten Werkzeug für Millionen von Internet- und Technologiebenutzern von heute. Ein Verständnis der KI-Branche und der verschiedenen damit verbundenen Bereiche kann Ihnen helfen, ihre Fähigkeiten zu nutzen und sie zur Unterstützung Ihrer Internetnutzung einzusetzen.
Zögerliche Nutzer von KI äußern häufig Bedenken hinsichtlich der Verdrängung von Arbeitsplätzen, was zwar berechtigt ist, aber oft missverstanden wird. Das US Bureau of Labor Statistics (BLS) berichtet, dass automatisierungsbedingte Arbeitsplatzverluste als Folge neuer KI-Technologien auftreten werden, weist aber auch darauf hin, dass diese Innovationen zu neuen Anforderungen und damit zu neuen Arbeitsplätzen führen können. Die BLS berichtet auch, dass mit der zunehmenden Einführung von KI-Technologien, einschließlich generativer und prädiktiver KI, der Bedarf an qualifizierten Fachkräften mit einem Bachelor-Abschluss und Erfahrung in den Bereichen Wissenschaft, Technologie, Ingenieurwesen und Mathematik (STEM) wahrscheinlich steigen wird.
Der folgende Artikel wirft einen genaueren Blick auf die generative und prädiktive KI und ihre jeweiligen Vor- und Nachteile. Wenn Sie mehr über diese beiden gängigen Arten der künstlichen Intelligenz erfahren, können Sie Ihre Vorbehalte gegenüber dieser Technologie abbauen und die Vor- und Nachteile beider Arten abwägen.
Generative KI
Generative KI erstellt Inhalte wie Videos, Bilder, Audio und Text, wenn Sie sie dazu auffordern. Generative KI verwendet Modelle des maschinellen Lernens (ML), um aus vorhandenen Daten neue Inhalte zu erzeugen. ML verwendet Daten und Algorithmen, um zu lernen und sich anzupassen, so dass das Betriebssystem keine spezifischen Anweisungen mehr benötigt; es lernt im Wesentlichen neue Informationen und passt sich entsprechend durch Versuch und Irrtum an, ähnlich wie ein menschliches Gehirn. Generative KI verwendet maschinelle Lernverfahren, um einzigartige Inhalte auf der Grundlage dessen zu generieren, was sie bereits gesehen oder trainiert hat. Durch die Nutzung vieler Quellen kann sie auf Ihre Anfrage nach Inhalten mit scheinbar „neuen“ Kreationen antworten.
Wozu wird generative KI verwendet?
Eine Anwendung der generativen KI ist die Erstellung und Produktion einfacher, aber zeitaufwändiger Materialien, die von Menschen verfasst werden müssen. Generative KI kommt im Bildungsbereich zum Einsatz, da Lehrkräfte und Mitarbeiter mit ihrer Hilfe einzigartige Materialien für ihre Schüler erstellen können, die diese beim Lernen unterstützen. Auch Studierende können diese Technologie als Hilfsmittel für Essays und Schreibaufgaben nutzen. Generative KI kann auch bei der Entscheidungsfindung helfen, Besprechungen zusammenfassen, Code generieren und visuelle Artefakte erstellen. Während Nutzer generative KI auf unterschiedliche Weise einsetzen, kennen Sie vielleicht eines der spezifischeren und vielseitigeren Tools: ChatGPT.
ChatGPT, ein textgenerierendes KI-Tool, das von OpenAI entwickelt wurde, ist eine Form der generativen KI, die viele Nutzer in ihren täglichen Umgang mit Technologie integriert haben. ChatGPT, auch als „Chatbot“ bekannt, kann auf Ihre Anfrage oder Frage reagieren und einen einzigartigen Text auf der Grundlage dieser Anfrage oder Frage erstellen. Genauer gesagt sammelt ChatGPT Informationen aus seiner Analyse früherer Texte von Websites und anderen Online-Quellen, und das KI-Programm verwendet diese Informationen dann, um einzigartige Satzkombinationen für die Kommunikation mit Ihnen zu erstellen.
Vorteile der generativen KI
Der Einsatz dieser Technologie bietet eine Reihe von Vorteilen. Zu den Vorteilen der generativen KI gehören unter anderem
Brainstorming für neue Ideen
Die von der generativen KI erstellten Inhalte sind zwar nicht unnachahmlich, aber bis zu einem gewissen Grad einzigartig. Der KI-Algorithmus ergänzt seine Texte auf der Grundlage anderer im Internet verfügbarer Inhalte, um neue Ideen zu entwickeln. Generative KI kann Sie schnell mit Informationen versorgen, die Ihnen helfen, den kreativen Prozess zu rationalisieren und neue Möglichkeiten zu finden, die Sie in Ihrem Unternehmen, im Klassenzimmer oder in Ihrem persönlichen Leben umsetzen können.
Zugängliche Optionen für unterschiedliche Lernende
Im Gegensatz zur prädiktiven KI, die in erster Linie dazu dient, zukünftige Muster zu erkennen, kann die generative KI einzigartige Formen von Inhalten erstellen, die sich an verschiedene Zielgruppen mit unterschiedlichen Lernstilen richten. Sie kann Programme und Materialien entwickeln, die sich verändern und an die Bedürfnisse der Lernenden anpassen, um sie beim Lernen, Schreiben, Sprechen und in der Ausbildung zu unterstützen. Es ist für jeden zugänglich, der einen Computer oder ein mobiles Gerät besitzt, und ermöglicht die globale Nutzung in verschiedenen kulturellen Netzwerken und Sprachgruppen.
Probleme effizienter lösen
Generative KI-Funktionen können die Produktivität am Arbeitsplatz oder in der Schule steigern. Generative KI kann Inhalte schneller entwickeln als Ihre Mitarbeiter und technische Probleme wie Fehlersuche und Programmierung lösen. Wenn Sie einige Ihrer Aufgaben in der Schule oder am Arbeitsplatz mit generativer KI automatisieren, können Sie Probleme effizienter lösen und andere Geschäftsprozesse wie Vertrieb und Marketing, Softwareentwicklung und Kundendienst rationalisieren.
Nachteile der generativen KI
Trotz der vielen Vorteile der generativen KI gibt es einige potenzielle Nachteile, darunter schlechte Datenqualität, akademische Unehrlichkeit und Sicherheitsrisiken, die Sie kennen sollten, bevor Sie sich für den Einsatz von prädiktiver KI entscheiden.
Schlechte Datenqualität
Ein häufiges Problem bei der generativen KI ist die Verwendung von Daten, die bereits erstellt wurden, um neue Inhalte zu erstellen. Das Problem bei dieser Neustrukturierung von Inhalten ist, dass generative KI Texte oder Bilder mit nicht lizenzierten Inhalten erstellen kann, was zu Urheberrechtsverletzungen führen kann. Wenn Sie generative KI einsetzen, müssen Sie sicherstellen, dass Ihre Inhalte vertrauenswürdig und objektiv sind und natürlich nicht dazu verwendet werden, anderen Schaden zuzufügen.
Wissenschaftliche Unredlichkeit und Plagiate
Ein weiterer Nachteil der generativen KI ist, dass sie dazu missbraucht werden kann, vollständig ausformulierte Hausarbeiten zu erstellen, die Studierende unter ihrem eigenen Namen einreichen können. Dies ist eine Form des Plagiats, da die Lernenden nichts selbst geschrieben haben, sondern sich auf generative KI-Tools wie ChatGPT verlassen, um ihre Aufgaben für sie zu schreiben. Wenn generative KI das zusammensetzt, was andere geschrieben haben, um auf Ihre Anfrage zu antworten, kann dies zu Plagiaten führen, die schwerwiegende Folgen für Sie haben können.
Gefahren für die öffentliche und private Sicherheit
Generative KI kann die Privatsphäre von Nutzern wie Ihnen verletzen, insbesondere wenn persönliche oder identifizierende Informationen weitergegeben werden. Alle Daten oder Inhalte, die Sie mit generativen KI-Tools austauschen, werden dauerhaft im Internet gespeichert, was bedeutet, dass andere Ihre Daten ohne Ihre Zustimmung austauschen könnten. Dieses Problem stellt auch auf nationaler Ebene eine Bedrohung dar, da generative KI Code umschreiben kann, was die Risiken für die Cybersicherheit erhöhen kann.
Prädiktive KI
Prädiktive KI konzentriert sich in erster Linie auf Vorhersagen, sei es die Vorhersage von Mustern, zukünftigen Trends oder Ereignissen. Wie die generative KI nutzt auch die prädiktive KI maschinelles Lernen, um zu lernen und sich anzupassen, die Kundenerfahrung zu personalisieren und zukünftige Ereignisse für Unternehmen vorherzusagen. Während jedoch die generative KI maschinelles Lernen nutzt, um neue Inhalte zu erstellen, verwendet die prädiktive KI maschinelles Lernen, um statistische Analysen durchzuführen und zukünftige Ereignisse vorherzusagen und zu erkennen. Anstelle von neuronalen Netzen verwendet prädiktive KI einfachere Modelle, um große Datenmengen, auch „Big Data“ genannt, zu sammeln und auf dieser Grundlage Vorhersagen zu treffen.
Wozu dient prädiktive KI?
Prädiktive KI wird in erster Linie eingesetzt, um zukünftige Muster oder Trends zu erkennen, was für Geschäftsprozesse wie Bestands- oder Lieferkettenmanagement, Marketingkampagnen und Benutzererfahrung hilfreich sein kann. Durch die Analyse früherer Aktivitäten Ihrer Mitarbeiter oder Kunden kann prädiktive KI Ihnen dabei helfen, herauszufinden, welche Artikel wieder aufgefüllt werden müssen, das Verhalten von Nutzern zu antizipieren und Entscheidungen im Gesundheitswesen zu treffen.
Prädiktive KI nutzt auch die Einbettung, eine Art der Informationsspeicherung, um Beziehungen zwischen Datensätzen zu finden und diese Beziehungen wiederum zu nutzen, um Vorhersagen über künftige Trends zu treffen. Beispielsweise könnte prädiktive KI Einbettungen nutzen, um die Kaufhistorie zu speichern und so Muster zu erkennen, welche Produkte Kunden in Zukunft wahrscheinlich kaufen werden und wann sie diese kaufen werden. Durch die Suche nach Relevanz in Datensätzen kann prädiktive KI Ihrem Unternehmen helfen, Muster zu erkennen.
Vorteile der prädiktiven KI
Wie die generative KI bietet auch die prädiktive KI einzigartige Vorteile. Zu den Vorteilen der prädiktiven KI gehören unter anderem
Mehr Zeit für Mitarbeiter, die sich auf Entscheidungen und komplexe Aufgaben konzentrieren können.
Die Fähigkeit der prädiktiven KI, Daten zu analysieren und zukünftige Muster vorherzusagen, macht sie zu einem effizienten Werkzeug für Geschäftsprozesse. Predictive AI kann kurzfristige Datenanalyseaufgaben übernehmen, so dass Ihre Mitarbeiter ihre Energie auf Entscheidungsfindung und Kreativität konzentrieren können. Die Automatisierung von administrativen Prozessen am Arbeitsplatz durch vorausschauende KI kann Ihnen helfen, mehr Zeit für komplexe Tätigkeiten zu haben, die den menschlichen Verstand erfordern.
Vorhersage menschlicher Bedürfnisse
Dank ihrer Fähigkeit, künftige Trends vorherzusagen, kann prädiktive KI auch die Bedürfnisse von Nutzern oder Kunden vorhersagen. Sie kann das Verhalten und die Käufe Ihrer Kunden vorhersagen und Ihnen zeigen, wie Sie neue Produkte oder Dienstleistungen an diese bestehenden Kunden vermarkten können. Darüber hinaus kann prädiktive KI die Bedürfnisse von Lernenden einschätzen und feststellen, wann es am besten ist, ihnen Unterstützung anzubieten. Durch frühzeitiges Eingreifen bei Lernschwierigkeiten kann prädiktive KI die Entwicklung personalisierter Lernpläne für Studenten fördern.
Nachteile der prädiktiven KI
Die prädiktive KI bringt einige Herausforderungen mit sich, wie z. B. den Bedarf an mehr Sicherheit und Dateneffizienz. Berücksichtigen Sie die potenziellen Nachteile, bevor Sie sich für die Einführung oder Nutzung von prädiktiver KI entscheiden.
Keine absolute Sicherheit
Obwohl prädiktive KI in der Lage ist, zukünftige Ereignisse vorherzusagen, gibt es keine direkte Garantie dafür, dass sie richtig liegt. Da externe Faktoren sie beeinflussen können, misst prädiktive KI potenzielle Ergebnisse, keine Gewissheiten. Wenn Sie sich für den Einsatz von prädiktiver KI entscheiden, sollten Sie sich darüber im Klaren sein, dass es sich um ein Werkzeug handelt, das für Vorhersagen entwickelt wurde, und nicht um etwas, auf das Sie sich allein verlassen sollten, wenn Sie Entscheidungen in einer Arbeits- oder Lernumgebung treffen.
Benötigt große Mengen qualitativ hochwertiger Daten
Da prädiktive KI auf große Datenmengen angewiesen ist, um Vorhersagen treffen zu können, könnte die Effektivität der Trendvorhersage eingeschränkt sein, wenn nicht genügend Daten zur Verfügung stehen. Ein Mangel an Daten könnte zu verzerrten Statistiken oder Zahlen führen, so dass das von Ihnen verwendete prädiktive KI-Tool Muster falsch erkennt. Außerdem können die Daten alt, verzerrt oder einfach ungenau sein, was zu falschen Mustern und unzuverlässigen Vorhersagen führt und Ihre Fähigkeit, fundierte Entscheidungen zu treffen, beeinträchtigt.
Die Wahl zwischen generativer und prädiktiver KI
Die Entscheidung über den Einsatz von KI erfordert sorgfältige Überlegungen. Die Entscheidung, welchen Zweig der KI Sie wählen, ist entscheidend für die Ausführung Ihres Prozesses. Wie Sie vielleicht wissen, nutzt KI Versuch und Irrtum, um mit der Zeit immer genauer zu werden. Wenn Sie den Einsatz von KI erwägen, sollten Sie festlegen, wie Sie sie einsetzen wollen, und sicherstellen, dass alle Beteiligten sie auf ethische Weise nutzen.
Bei der Entscheidung zwischen generativer und prädiktiver KI sollte das Endziel berücksichtigt werden. Generative KI eignet sich hervorragend für die Erstellung neuer Informationen wie Inhalte oder Bilder, die Erkennung von Mustern in Daten oder die Entwicklung von Texten. Prädiktive KI hingegen ist ideal, wenn Sie Muster analysieren und diese Informationen nutzen möchten, um Prognosen und Vorhersagen zu erstellen, die Sie bei der Entscheidungsfindung unterstützen.
Karrierechancen mit generativer und prädiktiver KI
Nun, da Sie die Feinheiten der generativen und prädiktiven KI verstanden haben, können Sie entscheiden, ob Sie sie in Ihre Karriereziele einbeziehen möchten. Sowohl die generative als auch die prädiktive KI bieten verschiedene Einsatzmöglichkeiten in unterschiedlichen Berufen. Beispielsweise kann prädiktive KI Marketingexperten dabei helfen, die Schmerzpunkte der Kunden besser zu verstehen und personalisierte Kampagnen zu entwickeln.
Im Gesundheitswesen kann sie Anbietern helfen, bessere Behandlungsstrategien zu entwickeln. Im Finanzsektor kann sie zu fundierteren Anlageentscheidungen beitragen und Betrug reduzieren. Generative KI kann auch bei verschiedenen anderen Aufgaben helfen. Beispielsweise können Entwickler mit generativer KI den Entwicklungsprozess beschleunigen, während Marken aller Art die Technologie nutzen können, um ihren Kunden ein besseres Erlebnis zu bieten.
Sie können sich auch für eine Laufbahn im Bereich der künstlichen Intelligenz entscheiden. Eine Karriere als Ingenieur für künstliche Intelligenz ist beispielsweise eine gut bezahlte Beschäftigungsmöglichkeit. Laut Glassdoor könnte Ihr durchschnittliches jährliches Grundgehalt in dieser Position 127.658 US-Dollar betragen (Stand: Januar 2024). Darüber hinaus prognostiziert BLS, dass die Karrieremöglichkeiten in diesem Bereich zwischen 2022 und 2032 um 23 Prozent steigen werden, was auf positive Jobaussichten mit überdurchschnittlichem Wachstum hindeutet.
