Herkömmliche KI vs. generative KI: Ein Leitfaden für IT-Führungskräfte

Künstliche Intelligenz ist ein weit gefasster Begriff für Technologien, die es Computern ermöglichen, menschenähnliches Denken, Kommunikation und Entscheidungsfindung zu simulieren. Sie nutzt Machine Learning (ML), Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), Deep Learning, neuronale Netze und große Sprachmodelle (LLMs), um Daten zu analysieren, Muster zu erkennen und Einblicke zu gewinnen. Das Ziel der KI ist es, die Automatisierung und Problemlösung in verschiedenen Bereichen zu verbessern. Innerhalb der künstlichen Intelligenz existieren verschiedene Arten von KI, darunter agentische KI. Die beiden Hauptakteure im KI-Bereich sind jedoch die herkömmliche KI und die generative KI.

Herkömmliche KI ist regelbasierte oder deterministische KI, was bedeutet, dass sie darauf trainiert ist, eine vorprogrammierte Aufgabe oder Reihe von Aufgaben zu erfüllen. Auch bekannt als spezialisierte KI, ist herkömmliche KI darauf ausgelegt, klar definierte Probleme zu lösen und sich wiederholende Aufgaben zu automatisieren, indem sie historische Daten analysiert und Muster identifiziert, um genaue Vorhersagen und Entscheidungen zu treffen.

Herkömmliche KI kann verwendet werden, um die Triage und Untersuchung im Security Operations Center (SOC) zu automatisieren, sodass Teams Sammlungen von Sicherheitsereignissen zusammenfassen, komplexe analytische und Verwaltungsaufgaben automatisieren und vorgeschlagene Handlungsoptionen bewerten können. 

Randstad Netherlands beispielsweise nutzt KI in seinem SOC, um schnell riesige Datenmengen aus Dutzenden von Sicherheits-, Cloud- und anderen Anwendungen mit nur zweieinhalb Vollzeitmitarbeiter:innen für die Erkennung, das Engineering und die Sichtung von Warnungen aufzunehmen.

Heute arbeiten Entscheidungsbäume, neuronale Netze, logistische Regression, überwachtes Lernen und verstärkendes Lernen mit Datenspeichern und Wissensdatenbanken, um herkömmlichen KI-Systemen zu helfen, Muster zu erkennen, Daten zu klassifizieren und Vorhersagen zu treffen.

Generative KI ist eine Art künstlicher Intelligenz, die Inhalte erstellt. Sie wird mit riesigen Datensätzen trainiert, aus denen sie lernt, Datenmuster und -beziehungen zu erkennen. Dadurch kann sie neue, originelle Inhalte erstellen, indem sie erlernte Strukturen extrapoliert und Ergebnisse generiert, die menschliche Kreativität nachahmen. Mit anderen Worten: Generative KI kann Bilder, Videos, Code und Musik erstellen, Sprachen übersetzen oder Fragen beantworten. 

Der Elastic Support Assistant ist beispielsweise ein Chat-Erlebnis, das auf generativer KI basiert  und entwickelt wurde, um eine Vielzahl von Produktfragen zu beantworten. Er verwendet Retrieval Augmented Generation (RAG), um die Sucheffektivität zu verfeinern.

Es existieren verschiedene Arten von generativen KI-Modellen. Zum Beispiel sind Anwendungen wie Gemini, Grok und Claude generative vortrainierte Transformer-Modelle („generative pretrained transformer“, GPT). Transformer-Modelle basieren auf Aufmerksamkeitsmechanismen, um die Beziehungen zwischen verschiedenen Elementen zuzuordnen. GANs, oder generative adversarielle Netzwerke („generative adversarial networks“), bestehen aus zwei neuronalen Netzwerken: einem Generator und einem Diskriminator. Sie arbeiten zusammen, um Inhalte durch einen Prozess der Generierung und Verfeinerung zu erstellen.  

Daher stellt die generative KI eine fortschrittlichere Form der künstlichen Intelligenz dar, die über die Fähigkeiten der herkömmlichen KI hinausgeht und das Innovationspotenzial verstärkt.

Herkömmliche KI und generative KI unterscheiden sich in wesentlichen Aspekten, insbesondere in ihren Fähigkeiten, ihren Anwendungen und der Art und Weise, wie sie lernen. Lassen Sie uns vergleichen. 

Herkömmliche KI-Modelle sind starrer, während generative KI-Modelle sich an neue Probleme anpassen können. Dies ist der Fall, weil herkömmliche KI-Modelle explizite Regeln benötigen, um zu funktionieren und in neuen Szenarien manuelle Eingriffe erfordern. Generative KI-Modelle hingegen werden auf riesige Datenmengen trainiert, aus denen sie Muster und Beziehungen erlernen. Während herkömmliche KI-Modelle durch Wiederholung lernen, lernen generative KI-Modelle zu lernen. Infolgedessen unterscheiden sich herkömmliche KI und generative KI erheblich in ihren Fähigkeiten:

• Herkömmliche KI: Analysiert Daten, trifft Vorhersagen und automatisiert regelbasierte Aufgaben

• Generative KI: Generiert Originalinhalte und passt sich dynamischen Inputs an

Da sich die Fähigkeiten der herkömmlichen und der generativen KI unterscheiden, unterscheiden sich auch die Kontexte, in denen sie am nützlichsten sind. 

• Herkömmliche KI: Ideal für komplexe Analyseaufgaben, wie Betrugserkennung, Empfehlungssysteme und Prozessautomatisierung

• Generative KI: Geht über die „Analyse- und Prognosefähigkeiten“ herkömmlicher KI hinaus, um Inhalte wie Text, Video, Ton, Code und Bilder zu erstellen; Daten zu synthetisieren, z. B. Dokumente zusammenzufassen; und als Assistent für Sicherheitsanalyst:innen und SREs zu dienen.

Anwendungsfälle für herkömmliche KI

Jedes Mal, wenn Sie „Hey Siri“ sagen, rufen Sie die herkömmliche KI auf, um Ihnen bei der Beantwortung einer Frage zu helfen oder eine vordefinierte Aufgabe wie das Einstellen eines Alarms auszuführen. Weitere Anwendungsfälle:

• Betrugserkennung: Herkömmliche KI-Algorithmen werden verwendet, um Bank- und E-Commerce-Transaktionsdaten zu analysieren und zu erkennen, wenn eine Transaktion von einem Muster abweicht, was möglicherweise auf betrügerische Aktivitäten hinweist. 

• Prädiktive Analytik: Im Gesundheitswesen, Finanzwesen und Marketing analysieren KI-Modelle historische Daten, um zukünftige Trends vorherzusagen, Krankheitsausbrüche zu bewältigen, wirtschaftliche Entscheidungen zu leiten und Kampagnen zu gestalten.

Anwendungsfälle für generative KI

Da generative KI eine viel intuitivere Art der Kommunikation und des Zugriffs auf Daten darstellt, wird sie schnell von Unternehmen weltweit angenommen, die ihre Produktivität, Effizienz und Arbeitsbedingungen verbessern möchten.   

• Inhaltsgenerierung: Generative KI revolutioniert die Inhaltsgenerierung durch ihre Fähigkeit, riesige Datensätze zu analysieren und aus Eingaben neue Inhalte zu erstellen. Zum Beispiel hilft ElasticGPT den Mitarbeiter:innen von Elastic, schnell relevante Informationen zu finden und die Produktivität der Belegschaft zu steigern.

• Personalisierte Empfehlungen: Generative KI verbessert das Nutzererlebnis, indem sie personalisierte Inhalte und Vorschläge in Streaming-Diensten und E-Commerce-Plattformen generiert.

• KI-gestütztes Design: Generative KI unterstützt Designer:innen bei der Entwicklung neuer Produktkonzepte, digitaler Kunstwerke und Marketingmaterialien.

• Kundenservice-Bots: KI-gestützte Chatbots bieten automatisierten Kundensupport, indem sie häufige Anfragen schnell und effizient lösen und Unternehmen helfen, ihren Kundenservice zu verbessern. Generative KI-gestützte Chatbots können Probleme schnell lösen, indem sie mit Kund:innen in natürlicher Sprache kommunizieren und personalisierte Antworten geben.

Herkömmliche und generative KI erfordern ebenfalls individuelle Implementierungsansätze, die von unterschiedlichen Daten-, Fach- und Infrastrukturanforderungen abhängen. 

• Herkömmliche KI: Basiert auf strukturierten Daten, vordefinierten Algorithmen und regelbasierter Logik. Es ist einfacher, sie in bestimmten Geschäftsprozessen zu implementieren.

• Generative KI: Erfordert große Datensätze, umfangreiche Rechenleistung und ausgeklügelte Deep-Learning-Modelle, was die Implementierung komplexer und ressourcenintensiver macht.

Das Zeitalter der KI ist angebrochen. Aber wie sieht die Zukunft der KI aus? Sicherlich ist die generative KI in Unternehmen weltweit auf dem Vormarsch, wobei 93 % der C-Suite-Führungskräfte bereits investiert haben oder planen, in GenAI zu investieren. Der Appetit auf KI-Assistenten und die Geschwindigkeit und Effizienz, die sie versprechen, ist groß. Doch der Einsatz der Technologie schlägt weltweit Alarm, da KI eine Reihe von ethischen und sicherheitsrelevanten Herausforderungen mit sich bringt, und die Regulierungsbehörden haben Mühe, Schritt zu halten. In den USA begünstigt der Schritt zur Deregulierung die Innovation. In der EU hingegen soll das KI-Gesetz Sicherheit, Grundrechte und eine auf den Menschen ausgerichtete KI garantieren. 

Bedenken hinsichtlich der Voreingenommenheit von KI haben die Einführung in Unternehmen manchmal verlangsamt. Schließlich ist KI nur so gut wie die Daten, mit denen sie trainiert wird, und Daten enthalten oft inhärente Verzerrungen, die letztlich durch KI verstärkt werden. Auch die Zuverlässigkeit von KI wird in Frage gestellt; generative KI kann halluzinieren. Weitere Bedenken betreffen die Umwelt. KI erfordert viel Rechenleistung, was bedeutet, dass sie eine sehr ressourcenintensive Technologie ist. 

Jedoch stellt KI trotz dieser Herausforderungen eine transformative technologische Chance dar, insbesondere wenn sie verantwortungsvoll entwickelt und genutzt wird. Die neueste Welle von KI-Modellen verfeinert ihre Fähigkeit, sich selbst zu korrigieren und unabhängige Entscheidungen zu treffen – dies wird als agentische KI bezeichnet. 

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