{"id":46522,"date":"2024-02-07T16:51:36","date_gmt":"2024-02-07T15:51:36","guid":{"rendered":"https:\/\/www.d-velop.de\/blog\/?p=46522"},"modified":"2026-01-09T11:47:07","modified_gmt":"2026-01-09T10:47:07","slug":"arten-von-ki","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.d-velop.de\/blog\/digitaler-wandel\/arten-von-ki\/","title":{"rendered":"Von Schwach bis Super: die Arten von KI"},"content":{"rendered":"\n<p data-beyondwords-marker=\"7d25c354-41ca-4aa1-b02c-45e3af7c2c0b\">Die Verbreitung des Einsatzes von KI nimmt in deutschen Unternehmen stetig zu. Laut Bitkom nutzen inzwischen 15 Prozent der Unternehmen aktiv KI-Technologien, w\u00e4hrend \u00fcber zwei Drittel der befragten Unternehmen <a href=\"https:\/\/www.d-velop.de\/loesungen\/kuenstliche-intelligenz\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">k\u00fcnstliche Intelligenz<\/a> als die wichtigste Zukunftstechnologie ansehen<sup>1<\/sup>\u200b. Dabei unterscheiden sich die eingesetzten KI-Technologien mitunter deutlich \u2013 von Regel-basierten Systemen bis hin zu Deep Learning-Methoden und generativer KI. In diesem Artikel stellen wir die unterschiedlichen Arten und Teilgebiete von K\u00fcnstlicher Intelligenz vor, um ein tieferes Verst\u00e4ndnis f\u00fcr ihre Funktionsweise, Anwendungen und Potenziale zu schaffen.<\/p>\n\n\n\n<h2 data-beyondwords-marker=\"35db39f0-b1db-4267-9ada-4e7cfef2db30\" class=\"wp-block-heading\" id=\"h-starke-vs-schwache-ki\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"starke-vs-schwache-ki\"><\/span>Starke vs. Schwache KI<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p data-beyondwords-marker=\"191257df-3039-49c1-8fc9-64d148d47fca\">Bereits im Jahr 1955 definierte der ehemalige Stanford-Professor John McCarthy den Begriff K\u00fcnstliche Intelligenz (Artificial Intelligence) als \u201ethe science and engineering of making intelligent machines\u201c <sup>2<\/sup>\u200b. Andere Definitionen gehen sogar weiter und definieren K\u00fcnstliche Intelligenz als \u201edie Eigenschaft eines KI-Systems, menschen\u00e4hnliche, intelligente Verhaltensweisen zu zeigen\u201c <sup>3<\/sup>\u200b.<\/p>\n\n\n\n<figure data-beyondwords-marker=\"67f2c759-25a8-476c-ad77-fce4a30bf902\" class=\"wp-block-pullquote\"><blockquote><p>It is the science and engineering of making intelligent machines, especially intelligent computer programs.<\/p><cite>John McCarthy, ehemalige Stanford-Professor<\/cite><\/blockquote><\/figure>\n\n\n\n<p data-beyondwords-marker=\"e28769b3-32f2-48fd-a511-37bc4033e8c4\">Oftmals werden Ans\u00e4tze der KI weiterhin in zwei Gruppen, schwache bzw. starke KI unterteilt:<\/p>\n\n\n\n<ul data-beyondwords-marker=\"5aeada3a-58ec-4ca6-b0b3-9de1a0829ab2\" class=\"wp-block-list\">\n<li data-beyondwords-marker=\"f3e54f0f-e736-421c-aeab-eba6754f69b8\"><strong>Schwache KI<\/strong> (Narrow AI): Schwache KI bezeichnet k\u00fcnstliche Intelligenz, die sich auf die L\u00f6sung einer bestimmten Problemstellung bezieht. Schwache KI kann also eine bestimmte Aufgabe erf\u00fcllen, ihre erlernten F\u00e4higkeiten jedoch nicht generalisieren \/ auf andere Aufgaben \u00fcbertragen.<sup>4<\/sup><\/li>\n\n\n\n<li data-beyondwords-marker=\"f7d8c173-3e9e-4b80-b294-9a6037f6681c\"><strong>Starke KI<\/strong> (Strong AI \/ Artifical General Intelligence): Starke KI, oftmals als Artificial General Intelligence (AGI) bezeichnet, ist eine theoretische Form der KI, die eine Intelligenz anstrebt, die der menschlichen gleichkommt. Im Gegensatz zur schwachen KI, die sich auf spezifische Aufgaben beschr\u00e4nkt, kann starke KI eine Vielzahl von Funktionen ausf\u00fchren und sich im Laufe der Zeit selbst weiterentwickeln.<sup>4<\/sup><\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 data-beyondwords-marker=\"615de25c-23c6-47bf-8599-6041400d881e\" class=\"wp-block-heading\" id=\"h-teilgebiete-von-ki\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"teilgebiete-von-ki\"><\/span>Teilgebiete von KI<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p data-beyondwords-marker=\"aa2d02d2-3e0d-4c06-b232-170338ac0e5c\">Die Methodiken, die im Rahmen von K\u00fcnstlicher Intelligenz eingesetzt werden, gliedern sich in verschiedene Teilgebiete und bilden die Grundlage f\u00fcr den Einsatz von KI in Business-Anwendungen. Im Folgenden stellen wir einige dieser Teilgebiete\/Methodiken vor:<\/p>\n\n\n\n<ol data-beyondwords-marker=\"012bcdba-6587-4b2e-b898-14de6a42a508\" class=\"wp-block-list\">\n<li data-beyondwords-marker=\"45fb1b53-658b-4db8-9538-d8ecb0cc371e\"><strong>Wissensrepr\u00e4sentation und -Schlussfolgerung (Knowledge Representation and Reasoning): <\/strong>Wissens-Repr\u00e4sentation und -Schlussfolgerung ist ein Gebiet der k\u00fcnstlichen Intelligenz, das sich damit besch\u00e4ftigt, Informationen \u00fcber die Welt in einer Form darzustellen, die ein Computersystem zur L\u00f6sung komplexer Problemstellungen nutzen kann \u200b[5]\u200b. Erste derartige Systeme gehen bereits auf die 1960er-Jahre zur\u00fcck und basieren auf Technologien wie semantischen Netzen, Ontologien und mathematischer Logik.<\/li>\n\n\n\n<li data-beyondwords-marker=\"3d2e5649-e938-4e8a-9824-d7cdb4ddce58\"><strong>Expertensysteme: <\/strong>Als Expertensystem werden Computersysteme bezeichnet, die die Entscheidungsf\u00e4higkeit eines menschlichen Experten nachahmen. Sie sind darauf ausgerichtet, komplexe Probleme mittels des Zugriffs auf Wissensbest\u00e4nde zu l\u00f6sen. Erste derartige Systeme gehen auf die 1970er-Jahre zur\u00fcck und z\u00e4hlen zu den ersten erfolgreichen Formen von KI-Software.<sup>6<\/sup><\/li>\n\n\n\n<li data-beyondwords-marker=\"24da3786-25e0-4e8a-b1c5-3ac0a10fb1aa\"><strong>Maschinelles Lernen (Machine Learning): <\/strong>Unter maschinellem Lernen wird der Bereich von KI verstanden, der Computern die F\u00e4higkeit verleiht, zu lernen, ohne dabei explizit programmiert zu werden\u200b\u200b.<sup>7<\/sup> Im Gegensatz zu regelbasierten Systemen, die vordefinierte Regeln zur L\u00f6sung einer Problemstellung anwenden, haben Modelle im Bereich des maschinellen Lernens die F\u00e4higkeit, L\u00f6sungen f\u00fcr Probleme eigenst\u00e4ndig durch Trainingsdaten zu erlernen. Dabei lernt das Modell allein durch Trainingsbeispiele und muss nicht explizit programmiert werden.<\/li>\n\n\n\n<li data-beyondwords-marker=\"ad661fd8-dc2c-4898-9496-d12bcfac18cc\"><strong>Deep Learning: <\/strong>Deep Learning ist ein Teilbereich des maschinellen Lernens, der auf sogenannten tiefen neuronalen Netzen basiert. K\u00fcnstliche neuronale Netze erm\u00f6glichen das Lernen aus gro\u00dfen Datenmengen, indem sie die grunds\u00e4tzliche Funktionsweise des menschlichen Gehirns adaptieren\/simulieren.<sup>8<\/sup><\/li>\n\n\n\n<li data-beyondwords-marker=\"06e5b4a2-f9d8-4efb-a7f1-6ca043f55bde\"><strong><a href=\"https:\/\/www.d-velop.de\/blog\/prozesse-gestalten\/generative-ki\/\">Generative KI<\/a> (Generative AI):<\/strong> Generative KI bezeichnet Deep Learning-Modelle, die in der Lage sind, Text, Bilder und weitere Inhalte in hoher Qualit\u00e4t zu generieren<sup>9<\/sup>\u200b. Generative KI-Modelle werden typischerweise mittels sehr gro\u00dfer Datenmengen trainiert, welche oftmals aus dem Internet stammen.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<h2 data-beyondwords-marker=\"f7a1c9d6-d7c8-4149-8e20-eb38d83c78c0\" class=\"wp-block-heading\" id=\"h-anwendung-von-kunstlicher-intelligenz\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"anwendung-von-kuenstlicher-intelligenz\"><\/span>Anwendung von k\u00fcnstlicher Intelligenz<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p data-beyondwords-marker=\"2596c13d-f0f3-4768-9270-cff2f5b1ce60\">KI-Anwendungen nutzen KI-Technologie zur Erf\u00fcllung bestimmter Aufgaben. Dies kann simple, repetitive Aufgaben, aber auch Themenstellungen, die hohe Komplexit\u00e4t aufweisen, umfassen. Im Folgenden m\u00f6chten wir auf drei ausgew\u00e4hlte Anwendungsbereiche von KI eingehen:<sup>10<\/sup><\/p>\n\n\n\n<ol data-beyondwords-marker=\"5d56ba51-ae11-44b4-be85-accbf3178ad9\" start=\"1\" class=\"wp-block-list\">\n<li data-beyondwords-marker=\"ad8211b5-4c7e-42fa-a8cb-a21b4cbc0201\"><strong>Natural Language Processing (NLP)<\/strong>: Natural Language Processing erm\u00f6glicht es Anwendungen, nat\u00fcrliche Sprache zu verstehen. NLP verwendet Machine Learning zur Verarbeitung und Interpretation textueller Daten. NLP findet besonders im Bereich von Dokumenten gro\u00dfe Anwendung: So kann NLP genutzt werden, um Dokumente zu klassifizieren, also beispielsweise zu bestimmen, ob es sich bei einem Dokument um eine Rechnung oder einen Lieferschein handelt. Dar\u00fcber hinaus k\u00f6nnen mithilfe von NLP sogar einzelne Informationen von Rechnungen oder anderen Belegen automatisiert und mit hoher Erkennungsqualit\u00e4t ausgelesen werden.&nbsp;<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<ol data-beyondwords-marker=\"37a2e16b-3aff-4557-907d-5189227f596d\" start=\"2\" class=\"wp-block-list\">\n<li data-beyondwords-marker=\"07931a95-8213-4f49-93e6-e512f281e024\"><strong>Computer Vision: <\/strong>Computer Vision ist ein Bereich der k\u00fcnstlichen Intelligenz, der maschinelles Lernen nutzt, um visuelle Informationen zu verarbeiten und zu interpretieren. Mithilfe von Algorithmen k\u00f6nnen Computer Vision-Systeme Objekte erkennen, Muster analysieren und visuelle Daten verstehen. Anwendungen erstrecken sich von Gesichtserkennung bis zur Bildanalyse in Bereichen wie Medizin, autonomes Fahren und Fertigungsqualit\u00e4tskontrolle.&nbsp;<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<ol data-beyondwords-marker=\"7dbcda2b-0cce-4eea-a7d4-f5d83f6ed77a\" start=\"3\" class=\"wp-block-list\">\n<li data-beyondwords-marker=\"79f98ab6-a2b2-4345-b4be-2f63d4887373\"><strong>Robotics: <\/strong>Robotik ist der Zweig der K\u00fcnstlichen Intelligenz, der sich mit dem Design, der Konstruktion und dem Betrieb von Robotern befasst. Roboter werden in verschiedenen Anwendungen eingesetzt, darunter Fertigung, Gesundheitswesen und Weltraumforschung. Durch die Integration von KI-Technologien erm\u00f6glichen sie fortschrittliche Automatisierung und vielf\u00e4ltige Aufgabenbew\u00e4ltigung in verschiedenen Branchen.&nbsp;<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<h2 data-beyondwords-marker=\"4ea11bee-9bd3-4f7c-94c9-29993485938b\" class=\"wp-block-heading\" id=\"h-der-einfluss-generativer-ki-modelle\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"der-einfluss-generativer-ki-modelle\"><\/span>Der Einfluss generativer KI-Modelle<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p data-beyondwords-marker=\"97f7a49b-4931-4c4b-be0f-0b9733fe5d0e\">Seit dem Erscheinen von ChatGPT im November 2022<sup>11<\/sup>\u200b schreitet die Entwicklung generativer KI-Modelle in einer rasanten Geschwindigkeit voran. Generative KI-Modelle basieren auf Deep Learning-Techniken und sind in der Lage, Texte, Bilder und weitere Inhalte in hoher Qualit\u00e4t zu generieren\u200b.<sup>9<\/sup><\/p>\n\n\n\n<h3 data-beyondwords-marker=\"c16262a7-32e7-4896-aa04-61e5fa69cc9f\" class=\"wp-block-heading\" id=\"h-large-language-models-llms-als-kern-generativer-ki\">Large Language Models (LLMs) als Kern generativer KI<\/h3>\n\n\n\n<p data-beyondwords-marker=\"ef9bab83-2b45-4ad6-ac6c-1aa0e051341e\">Die am meisten verbreitete Untergattung der generativen KI-Modelle sind die sogenannte Large Language Models (LLM). Als LLMs werden jene generative KI-Modelle bezeichnet, die auf die Generierung von textuellen Inhalten spezialisiert sind. Ein Beispiel eines solchen Models ist mit GPT-4\u200b<sup>12<\/sup>\u200b das Sprachmodell, welches ChatGPT zugrunde liegt.<\/p>\n\n\n\n<p data-beyondwords-marker=\"623e90ad-138c-4984-a8de-df48f3f7ac48\">Generative KI-Modelle basieren in der Regel auf sogenannten Fundamentmodellen (Foundational Models), gro\u00dfe Sprachmodelle mit mehreren Milliarden Parametern, welche auf Basis sehr gro\u00dfer Datenmengen trainiert wurden. Foundational Models k\u00f6nnen bereits mehrere Aufgaben erf\u00fcllen, darunter Zusammenfassungen, Fragen-\/Antworten-Sessions, Klassifizierung und weiteres.<sup>13<\/sup> Zudem k\u00f6nnen Fundamentmodelle mit nur wenigen Trainingsdaten auf ausgew\u00e4hlte Anwendungsf\u00e4lle angepasst werden. In diesem Prozess, der als Finetuning bezeichnet wird, muss das neue Modell nicht von Grund auf neu trainiert werden, sondern passt nur wenige der vom Fundamentmodell erlernten Parameter an.<\/p>\n\n\n\n<p data-beyondwords-marker=\"b4f5c542-6ba4-4801-a2d0-28b8859df135\">Der Einsatz generativer KI in Unternehmen nimmt stark zu. In einer Umfrage des Unternehmens Salesforce aus dem Jahr 2024 gaben 61&nbsp;% der Befragten an, entweder generative KI im Arbeitsalltag bereits aktiv zu nutzen oder den Einsatz von generativer KI f\u00fcr die Zukunft zu planen\u200b.<sup>14<\/sup> Zudem gaben mehr als zwei von drei Befragten an, dass generative KI ihnen dabei helfen wird, die Anliegen ihrer Kunden besser bedienen zu k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n<h3 data-beyondwords-marker=\"404c501a-acb3-4673-8215-d1f9f92cd9cd\" class=\"wp-block-heading\" id=\"h-steigende-nutzung-und-potenzial-generativer-ki-in-unternehmen\">Steigende Nutzung und Potenzial generativer KI in Unternehmen<\/h3>\n\n\n\n<p data-beyondwords-marker=\"555c675d-955a-49c1-b362-bdba14555c7a\">Generative KI bietet Unternehmen zahlreiche Anwendungsm\u00f6glichkeiten. So lassen sich beispielsweise lange Texte oder sogar der Inhalt ganzer Meetings automatisiert zusammenfassen. Auch nutzen Unternehmen generative Sprachmodelle, um qualitativ hochwertige Sprach-Bots, z. B. im Bereich des Customer Supports, dem Kunden zur Verf\u00fcgung zu stellen. Generell bieten generative KI-Modelle zuk\u00fcnftig ganz neue M\u00f6glichkeiten, gro\u00dfe Mengen unstrukturierter Daten zu erfassen.<\/p>\n\n\n\n<h2 data-beyondwords-marker=\"fdaee262-025e-46eb-b2e3-ca66aa7683f9\" class=\"wp-block-heading\" id=\"h-starke-vs-schwache-ki-wo-stehen-wir-aktuell\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"starke-vs-schwache-ki-%e2%80%93-wo-stehen-wir-aktuell\"><\/span>Starke vs. Schwache KI \u2013 Wo stehen wir aktuell?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p data-beyondwords-marker=\"67019d64-fcb1-4aa4-87f2-198886225557\">Nachdem wir zuvor die Definitionen von schwacher und starker KI gesehen haben, stellt sich die Frage, wie weit die Entwicklungen in diesen Bereichen fortgeschritten sind. Forscher von Googe DeepMind stellen zur Beurteilung dieser Frage ein Modell auf, welches den Fortschritt in f\u00fcnf aufeinander aufbauenden Leveln darstellt.<sup>15<\/sup> Diese Einteilung ist in der folgenden Tabelle dargestellt.<\/p>\n\n\n\n<figure data-beyondwords-marker=\"f96974d8-3927-44bb-855b-5e6c1fa370b0\" class=\"wp-block-image size-full\"><a href=\"https:\/\/www.d-velop.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/02\/starke-vs-schwache-ki.jpg\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"2270\" height=\"1841\" src=\"https:\/\/www.d-velop.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/02\/starke-vs-schwache-ki.jpg\" alt=\"Infografik zeigt eine \u00dcbersicht \u00fcber von schwacher bis Starker KI\" class=\"wp-image-46536\" srcset=\"https:\/\/www.d-velop.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/02\/starke-vs-schwache-ki.jpg 2270w, https:\/\/www.d-velop.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/02\/starke-vs-schwache-ki-600x487.jpg 600w, https:\/\/www.d-velop.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/02\/starke-vs-schwache-ki-1090x884.jpg 1090w, https:\/\/www.d-velop.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/02\/starke-vs-schwache-ki-768x623.jpg 768w, https:\/\/www.d-velop.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/02\/starke-vs-schwache-ki-1536x1246.jpg 1536w, https:\/\/www.d-velop.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/02\/starke-vs-schwache-ki-2048x1661.jpg 2048w, https:\/\/www.d-velop.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/02\/starke-vs-schwache-ki-1920x1557.jpg 1920w\" sizes=\"auto, (max-width: 2270px) 100vw, 2270px\" \/><\/a><figcaption class=\"wp-element-caption\"><em>Quelle: \u200bM. R. Morris, J. Sohl-dickstein, N. Fiedel, T. Warkentin, A. Dafoe, A. Faust, C. Farabet und S. Legg, Levels of AGI: Operationalizing Progress on the Path to AGI, 2024.  <\/em><\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<p data-beyondwords-marker=\"486a876d-9c65-41a6-b7a8-47ca0e21d036\">Die Forscher stellen fest, dass es im Bereich der schwachen KI \u2013 also KI-Modelle, die sich auf eine spezifische Aufgabe beziehen \u2013 durchaus Modelle gibt, die eine Aufgabe besser als 100&nbsp;% der Menschen erf\u00fcllen k\u00f6nnen. Als Beispiel f\u00fchren Spezial-Modelle, wie z. B. AlphaFold<sup>16<\/sup>\u200b an, ein von Google entwickeltes Spezialmodell zur Vorhersage der Proteinstruktur auf Basis der Aminos\u00e4urensequenz eines Proteins.<\/p>\n\n\n\n<p data-beyondwords-marker=\"e3e27eb9-fa69-4b1d-859b-8500b9c19f15\">Im Bereich der starken KI kommt man jedoch zu einem anderen Ergebnis. Zwar gibt es erste sogenannte Large Language Models (ChatGPT, Bard, Llama 2, Gemini), die eine Vielzahl an Aufgaben vergleichbar oder etwas besser als ein ungeschulter Mensch erf\u00fcllen k\u00f6nnen, jedoch schafft es keins dieser Modelle, besser als der Median der qualifizierten Erwachsenen abzuschneiden. Zudem fehlt derartigen Large Language Models die F\u00e4higkeit, eigenst\u00e4ndig neue F\u00e4higkeiten zu erlernen, und die Anwendungsbereiche sind auf nat\u00fcrliche Sprache begrenzt.<\/p>\n\n\n\n<p data-beyondwords-marker=\"49ea0032-d16e-4da8-a012-a5b5e03071b9\">Eine Artificial Superintelligence (ASI), also eine K\u00fcnstliche Intelligenz, die 100&nbsp;% der Menschen \u00fcbertrifft, ist derzeit nicht in Aussicht.<\/p>\n\n\n\n<div data-beyondwords-marker=\"697519d6-71dc-498a-b5ce-626d480f71dd\" class=\"wp-block-group is-style-cta-webinar\"><div class=\"wp-block-group__inner-container is-layout-constrained wp-block-group-is-layout-constrained\">\n<p data-beyondwords-marker=\"3fd528a7-d5f2-4342-af36-3d4dcbf45b1d\"><strong>Die Power von k\u00fcnstlicher Intelligenz:<\/strong> Die Zukunft der intelligenten Unternehmenssuche und Co-Piloten<\/p>\n\n\n\n\t<div data-beyondwords-marker=\"21d249ee-3bb0-474c-a1b8-30673d2a77cb\" class=\"wp-block-buttons\">\n\t\t<div class=\"wp-block-button is-style-outline\">\n\t\t\t<a class=\"wp-block-button__link\" href=\"https:\/\/content.d-velop.de\/webinar-die-power-von-k%C3%BCnstlicher-intelligenz?utm_campaign=Sonstiges+-+d.velop+BLOG+-+01%2F2018&#038;utm_source=intern-blog-ger&#038;utm_medium=blogpost-arten-von-ki&#038;utm_content=button\" target=\"_blank\">Jetzt anschauen<\/a>\t\t<\/div>\n\t<\/div>\n\n\t<\/div><\/div>\n\n\n\n<h2 data-beyondwords-marker=\"01809507-ab00-42c8-a05b-517ed805a58c\" class=\"wp-block-heading\" id=\"h-entwicklungen-und-trends-im-bereich-kunstlicher-intelligenz\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"entwicklungen-und-trends-im-bereich-kuenstlicher-intelligenz\"><\/span>Entwicklungen und Trends im Bereich k\u00fcnstlicher Intelligenz<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p data-beyondwords-marker=\"3157a210-2e6b-4e13-9a14-7a5d8b41e73a\">Die k\u00fcnstliche Intelligenz entwickelt sich stetig weiter und wird k\u00fcnftig eine noch zentralere Rolle in der Technologie- und Gesch\u00e4ftswelt einnehmen. Wir haben einige der wichtigsten Trends des Marktforschungs- und Analyseinstituts Gartner zusammengetragen:<sup>17<\/sup><\/p>\n\n\n\n<p data-beyondwords-marker=\"a36cf420-efd3-488d-816b-09836db2f385\"><strong>Weitere Verbesserung generativer KI-Modelle: <\/strong>Durch die gro\u00dfe und schnelle Verbreitung generativer KI-Modelle besteht ein zus\u00e4tzlicher Anreiz zur Verbesserung. Neue generative KI-Modelle werden erscheinen, die Inhalte in einer immer besser werdenden Qualit\u00e4t erzeugen k\u00f6nnen.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p data-beyondwords-marker=\"fa672869-e3a9-4572-a3e3-a3f27365d0b3\"><strong>Innovationen \u201cfueled by Generative AI\u201d: <\/strong>Generative KI-Modelle, insbesondere Large Language-Models und Stable Diffusion, erfreuen sich gro\u00dfer Beliebtheit. Software-Hersteller experimentieren bereits sehr aktiv mit generativen KI-Modellen. Die Nutzung\/Einbindung von generativer KI in bestehende Anwendung wird stark zunehmen.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p data-beyondwords-marker=\"4a158bcd-34ef-4f04-bff5-8f4fa6b849f5\"><strong>Edge AI: <\/strong>Gartner prognostiziert, dass die Nachfrage nach Edge-KI, also die Nutzung von KI-Modellen auf den Endger\u00e4ten, steigen wird. Dies k\u00f6nnte Unternehmen und Organisationen helfen, in Echtzeit Erkenntnisse zu gewinnen und strenge Datenschutzanforderungen zu erf\u00fcllen. Mit MobileDiffusion\u200b<sup>18<\/sup>\u200b ver\u00f6ffentlichte Google unl\u00e4ngst ein Model, welches Text-zu-Bild-Generierung direkt auf dem Smartphone performant ausf\u00fchren kann.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p data-beyondwords-marker=\"a3b4f676-c855-4346-a36a-5250e5350a3a\"><strong>Responsible AI:<\/strong> Das Themengebiet der Responsible AI besch\u00e4ftigt sich mit dem verantwortungsbewussten Einsatz k\u00fcnstlicher Intelligenz und ber\u00fccksichtigt sowohl ethische, rechtliche als auch soziale Bedenken.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p data-beyondwords-marker=\"6a26127b-d1f9-44b9-b5c0-a68d35a8e9b6\"><strong>Open Source Generative AI: <\/strong>Bereits Anfang 2023 ver\u00f6ffentlichte Meta mit LLama das erste Open-Source-Modell seiner Art\u200b<sup>19<\/sup>. Open-Source-Modelle, also Modelle dessen Parameter frei zug\u00e4nglich zur Verf\u00fcgung gestellt werden, tragen zur Demokratisierung des Zugangs zu dieser disruptiven Technologie bei. Die Verf\u00fcgbarkeit von Open-Source-Modellen f\u00fcr alle k\u00f6nnte die Fortschritte in der Weiterentwicklung derartiger Modelle deutlich beschleunigen.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p data-beyondwords-marker=\"66e7beee-333b-4527-a85d-2dddbb0331a1\">Diese Trend-Voraussagen von Gartner zeigen, dass k\u00fcnstliche Intelligenz in Zukunft eine immer wichtigere Rolle in der Technologie- und Gesch\u00e4ftswelt spielen wird. Die verschiedenen Arten von KI bieten immense M\u00f6glichkeiten f\u00fcr Organisationen, Unternehmen und Menschen. Es ist heute schon absehbar, dass die k\u00fcnstliche Intelligenz die Art und Weise, wie wir arbeiten, leben und interagieren, in naher Zukunft ver\u00e4ndern wird.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<div data-beyondwords-marker=\"3304c3f7-3551-44fa-b568-fa21d53a143f\" class=\"wp-block-group is-style-cta-webinar\"><div class=\"wp-block-group__inner-container is-layout-constrained wp-block-group-is-layout-constrained\">\n<h2 data-beyondwords-marker=\"c4e43f42-dcd7-46ec-bd2d-60dae290a565\" class=\"wp-block-heading\" id=\"h-webinar-ki-als-motor-des-modernen-dokumentenmanagements\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"%f0%9f%92%bb-webinar-ki-als-motor-des-modernen-dokumentenmanagements\"><\/span>&#x1f4bb; Webinar: KI als Motor des modernen Dokumentenmanagements<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<script data-beyondwords-marker=\"b4dacac4-cb3d-4cfc-beff-58702f5d769d\" src=\"https:\/\/fast.wistia.com\/player.js\" async><\/script><script src=\"https:\/\/fast.wistia.com\/embed\/1hf9rr8pqf.js\" async type=\"module\"><\/script><style>wistia-player[media-id='1hf9rr8pqf']:not(:defined) { background: center \/ contain no-repeat url('https:\/\/fast.wistia.com\/embed\/medias\/1hf9rr8pqf\/swatch'); display: block; filter: blur(5px); padding-top:56.25%; }<\/style> <wistia-player media-id=\"1hf9rr8pqf\" aspect=\"1.7777777777777777\"><\/wistia-player>\n\n\n\n\t<div data-beyondwords-marker=\"585d4b30-35f5-4b35-b533-e0335f87ef1e\" class=\"wp-block-buttons\">\n\t\t<div class=\"wp-block-button is-style-outline\">\n\t\t\t<a class=\"wp-block-button__link\" href=\"https:\/\/content.d-velop.de\/demo-dvelop-documents?utm_campaign=Sonstiges+-+d.velop+BLOG+-+01%2F2018&#038;utm_source=intern-blog-ger&#038;utm_medium=blogpost-arten-von-ki&#038;utm_content=button\" target=\"_blank\">Live-Demo<\/a>\t\t<\/div>\n\t<\/div>\n\n\t<\/div><\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Die Verbreitung des Einsatzes von KI nimmt in deutschen Unternehmen stetig zu. 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