Kommentar von Guiscardo Pin und Rene Schulte, Reply Generative Künstliche Intelligenz – 8 Insights für 2025

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GenAI verändert die Arbeitsweise von Unternehmen und eröffnet gleichzeitig völlig neue Möglichkeiten für Innovation und Effizienzsteigerung. Sie treibt den technologischen Fortschritt in nahezu allen Branchen voran.

1. Agentic AI: Autonome Intelligenz auf dem Vormarsch

Agentenbasierte KI (Agentic AI) bezeichnet Systeme, die eigenständig Entscheidungen treffen und Aktionen ausführen. Diese Entwicklung markiert den Übergang von reiner Automatisierung hin zu aktiver Entscheidungsfindung: die nächste Stufe der Digitalisierung. Ein Beispiel ist die Plattform AutoGen, die komplexe Aufgaben wie die Optimierung von Lieferketten autonom übernimmt und sich ohne erneutes Training an verschiedene Umgebungen anpasst. Auch Swarm.ai nutzt Schwarmintelligenz, um Entscheidungen zu optimieren – ein anderer Ansatz als klassische Agenten, die autonom agieren. Diese Technologien versetzen Unternehmen in die Lage, dynamische Prozesse flexibel zu steuern und auf unvorhersehbare Veränderungen zu reagieren. Laut Gartner wird bis 2028 ein Drittel aller Unternehmenssoftware agentenbasierte Technologien integrieren – ein entscheidender Schritt in Richtung smarter Automatisierung und effizienterer Wertschöpfungsketten.

2. Multimodalität: Menschenähnliche Interaktionen

Multimodale Generative KI kombiniert verschiedene Datentypen wie Text, Bilder und Audio in einem einzigen Modell. Ein Beispiel ist Chameleon von Meta: Dieses Modell kombiniert Text und Bilder, liefert hervorragende Ergebnisse bei text- und bildbasierten Aufgaben und erweitert die Mensch-Maschine-Interaktion. Techniken wie „Early Fusion“, bei der verschiedene Modalitäten bereits während der Eingabe zusammengeführt werden, ermöglichen der KI ein tieferes Verständnis der Zusammenhänge. Neue Entwicklungen wie der GPT-Advanced Voice Mode von OpenAI oder Gemini Realtime Streaming von Google setzen auf Echtzeit-Audio-zu-Audio-Interaktionen. Sowohl OpenAI als auch Gemini integrieren nun visuelle Eingaben wie Bilder, Bildschirminhalte oder Echtzeit-Videos von der Kamera. Diese Technologien sorgen für natürliche, flüssige Dialoge und eine erweiterte visuelle Verarbeitung – ein großer Fortschritt auf dem Weg zu einer intuitiven Mensch-Maschine-Kommunikation.

3. Advanced Reasoning: Logik und Transparenz

Während viele aktuelle KI-Modelle auf der Analyse von statistischen Korrelationen und Datenmustern basieren, stellt Advanced Reasoning Kausalität und logische Schlussfolgerungen in den Mittelpunkt. „Chain-of-Thought“-Modelle tragen dazu bei, Entscheidungen transparenter und nachvollziehbarer zu machen. Unternehmen können diese Technologie beispielsweise in der Finanzanalyse nutzen, um präzisere und verständlichere Risikoeinschätzungen zu erstellen. Neue Modelle wie OpenAI o1/o3, Google Gemini Thinking und DeepSeek R1 setzen genau hier an. Insbesondere DeepSeek R1 sorgt für Aufsehen, da es in Benchmarks außergewöhnlich hohe Reasoning-Qualität zeigt und damit einen neuen Standard setzt. Fortschritte in der neuro-symbolischen KI kombinieren formale Logik mit Machine Learning, um genaue und erklärbare Ergebnisse zu liefern. Diese Fortschritte machen KI-Modelle nicht nur leistungsfähiger, sondern auch besser erklärbar und damit praxistauglicher für regulierte Branchen wie den Finanzsektor oder die Medizin.

DeepSeek beeindruckt durch seine hohe Effizienz, steht aber wegen regulatorischer Fragen – insbesondere zum Datenschutz und zur möglichen Zensur von Inhalten – unter Beobachtung. Daher sind lokale Versionen des Modells empfehlenswert, da sie unabhängig von externen Kontrollen betrieben werden können und eine höhere Datensicherheit gewährleisten. Während die Mobile- und Web-App-Versionen von DeepSeek zensierten Einschränkungen unterliegen, ist das Modell als Open-Source-Variante verfügbar und kann lokal offline genutzt werden.

4. Synthetische Daten: Der Schlüssel für sicheres, effizientes KI-Training

Synthetische Daten sind künstlich erzeugte Datensätze, die reale Daten in ihren statistischen Eigenschaften nachbilden. Sie gewährleisten ein sicheres und datenschutzkonformes Training von KI-Modellen, insbesondere wenn reale Daten schwer zugänglich oder sensibel sind. Ein großer Vorteil ist die flexible Erstellung großer Datensätze, ohne auf reale Nutzerdaten angewiesen zu sein. Im Gesundheitswesen beispielsweise helfen synthetische Patientendaten, KI-Modelle zu trainieren, ohne Datenschutzrisiken einzugehen. In der Softwareentwicklung verbessern sie Testverfahren, indem sie realitätsnahe Szenarien simulieren und die Qualitätssicherung optimieren. Unternehmen profitieren von einer effizienteren KI-Entwicklung, besserer Datenqualität und minimierten regulatorischen Hürden. Die Qualität synthetischer Daten hängt jedoch stark von den zugrundeliegenden Algorithmen ab. Eine schlechte Datenqualität kann zu Verzerrungen führen, die sich in KI-Entscheidungen niederschlagen.

5. Advanced Retrieval-Augmented Generation (RAG): kontextbezogene Inhalte

Retrieval-Augmented Generation (RAG) kombiniert generative Modelle mit Echtzeit-Datenabfrage, um die Genauigkeit und Relevanz von KI-generierten Inhalten zu erhöhen. RAG trägt auch dazu bei, „KI-Halluzinationen“ (falsche Antworten) zu reduzieren, was ein wichtiger Faktor für die Akzeptanz ist. GraphRAG verwendet Wissensgraphen, um tiefere Kontextinformationen bereitzustellen, während Contextual RAG von Anthropic gezielt externe Daten abruft, die speziell auf individuelle Anfragen zugeschnitten sind. Das verbessert sowohl die Genauigkeit als auch die Relevanz der Ergebnisse.

Ein Beispiel ist der KI-Chatbot, den Reply für Audi entwickelt hat. Er ermöglicht Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern einen schnellen Zugriff auf relevante Informationen und optimiert so das interne Wissensmanagement. Im E-Commerce können solche Ansätze genutzt werden, um Kunden personalisierte Empfehlungen in Echtzeit zu liefern. Speculative RAG beschleunigt den Prozess zusätzlich, indem es mehrere Antwortvorschläge generiert, die durch ein übergeordnetes Modell validiert werden – ideal für zeitkritische Anwendungen.

6. Effizienz und Nachhaltigkeit: KI mit geringem Ressourcenverbrauch

Die Entwicklung energieeffizienter Modelle hat an Bedeutung gewonnen. Fortschritte bei der Hardware wie spezialisierte KI-Beschleuniger von Nvidia und Cerebras reduzieren den Ressourcenverbrauch deutlich. Gleichzeitig zeigen kleinere Modelle wie Molmo von AI2 oder Phi-4 von Microsoft, dass sich vergleichbare Leistungen mit einem Bruchteil der benötigten Daten erreichen lassen. Auch DeepSeek R1 sorgt mit massiven Optimierungen für Aufsehen: Es ist extrem schnell und kostengünstig. Laut „The Batch“ von Andrew Ng kostet das KI-Modell o1 von OpenAI rund 60 US-Dollar pro Million Output-Token, während DeepSeek R1 mit 2,19 US-Dollar fast 30-mal günstiger ist – ein entscheidender Faktor für die Skalierbarkeit und den breiten Einsatz ressourcenschonender KI. Diese Ansätze tragen dazu bei, den Energieverbrauch von KI-Systemen zu senken, was sowohl ökonomische als auch ökologische Vorteile mit sich bringen kann.

7. KI-gestützte Video- und Website-Erstellung: Demokratisierung von Content

Die Generierung von Videos und Websites mithilfe von KI hebt die Content-Produktion auf eine neue Ebene. Modelle wie Runway Gen-3, Hunyuan Video (Tencent) und Veo 2 (Google) bieten intuitive Tools, mit denen professionelle Inhalte mit minimalem Aufwand erstellt werden können. Diese Lösungen machen komplexe Technologien zugänglich und befähigen Anwender, ihre kreativen Visionen individuell und effizient umzusetzen. Gleichzeitig werfen KI-generierte Inhalte Fragen des Urheberrechts und der Authentizität von Medieninhalten auf, die Unternehmen im Auge behalten müssen.

8. Embodied AI: Von der digitalen in die physische Welt

Embodied AI integriert KI in physische Systeme wie humanoide Roboter und autonome Drohnen. Diese Systeme kombinieren Wahrnehmung, Kognition und Motorik, um aktiv mit ihrer Umgebung zu interagieren. Ein Beispiel ist der humanoide Roboter „Figure 02“, der mithilfe Generativer KI trainiert wurde und vielfältige Anwendungen in der Industrie findet. Embodied AI eröffnet Potenziale für personalisierte Dienstleistungen, industrielle Automatisierung und innovative Roboterlösungen.

Fazit: Die Zukunft von Generativer KI

Generative KI ist weit mehr als eine technologische Spielerei: Sie ist ein Gamechanger, der Arbeitsprozesse, Kundeninteraktion und Entscheidungsfindung transformieren kann. Frühzeitige Investitionen in diese Technologie sichern einerseits Wettbewerbsvorteile und eröffnen andererseits Potenziale für Kostensenkungen, bessere Ressourcennutzung und neue Geschäftsmodelle.

Viele der bisherigen Herausforderungen wie Halluzinationen oder mangelnde Zuverlässigkeit werden durch neue Techniken adressiert – sind aber noch nicht vollständig gelöst. Ansätze wie Retrieval-Augmented Generation (RAG), Advanced Reasoning-Techniken und adaptive KI-Systeme machen Generative KI zuverlässiger, präziser und damit immer nützlicher für den praktischen Einsatz. Diese Fortschritte ebnen den Weg für eine breitere Akzeptanz und steigern den Nutzen der Technologie für Unternehmen erheblich.

Um diese Chancen optimal zu nutzen, sollten Unternehmen folgende Schritte priorisieren:

• Integration in Prozesse: Bereiche wie Kundenservice, Content-Erstellung oder Predictive Maintenance identifizieren, in denen Generative KI einen unmittelbaren Mehrwert liefern kann.

• Mitarbeiter befähigen: Trainingsprogramme entwickeln, die Teams den Umgang mit KI-gestützten Tools erleichtern.

• Ethik und Governance sicherstellen: Klare Richtlinien für den Einsatz von KI entwickeln, um Risiken wie Voreingenommenheit oder Datenschutzverletzungen vorzubeugen.

Unternehmen, die Generative KI strategisch und verantwortungsvoll einsetzen, können ihre Effizienz steigern, neue Umsatzquellen erschließen und ihre Innovationskraft stärken. Mit der rasanten Entwicklung zur Basistechnologie wird Generative KI zunehmend entscheidend für den zukünftigen Unternehmenserfolg. Jetzt ist der richtige Zeitpunkt, um erste Pilotprojekte zu starten und Generative KI in die Unternehmensstrategie zu integrieren. Nicht nur, um frühzeitig zu profitieren, sondern auch, um die Zukunft aktiv mitzugestalten.

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