Generative KI

Was bedeutet Generative KI?

„Generativ“ heißt erzeugend. Generative KI wird mit sehr vielen Beispielen trainiert – Texten, Bildern, Tonaufnahmen oder Programmcode – und lernt dabei, wie solche Inhalte typischerweise aufgebaut sind. Auf eine Anweisung hin, den sogenannten Prompt, erzeugt sie daraus etwas Neues: einen Brief, eine Produktbeschreibung, ein Bild, eine Gesprächszusammenfassung. Sie schlägt dabei nichts in einer Datenbank nach, sondern berechnet, welches Ergebnis zu der Anweisung am wahrscheinlichsten passt. Deshalb klingen ihre Ergebnisse flüssig und überzeugend – und können trotzdem falsch sein.

Am deutlichsten wird der Begriff in der Abgrenzung zur klassischen, oft „analytisch“ genannten KI. Diese erkennt, sortiert oder sagt vorher: Ein Spamfilter entscheidet, ob eine Mail Werbung ist, eine Absatzprognose schätzt die Nachfrage im nächsten Quartal, eine Kamera in der Fertigung erkennt Kratzer im Lack. Generative KI liefert dagegen ein neues Werkstück. In der Praxis arbeiten beide oft zusammen: Die eine Komponente ordnet eine Kundenanfrage ein, die andere formuliert die Antwort. Auch klassische Prozessautomatisierung ist etwas anderes – sie folgt festen Wenn-dann-Regeln und erzeugt keine eigenen Formulierungen.

Generative KI ist der Oberbegriff, ein Large Language Model (LLM) eine bestimmte Art davon: ein Sprachmodell, das Text erzeugt und versteht. Für Bilder, Sprache oder Video gibt es eigene Modelltypen. Anwendungen wie ChatGPT, Claude oder Microsoft Copilot sind Produkte, die solche Modelle mit einer Oberfläche versehen. Ein KI-Agent nutzt generative KI als Denkmotor, darf aber zusätzlich Werkzeuge wie Kalender, CRM oder Postfach bedienen. Mit eigenem Firmenwissen wird generative KI über Retrieval Augmented Generation (RAG) verbunden – das ist die Grundlage für ein Unternehmens-GPT.

Nicht verwechseln sollte man den Begriff mit Generative Engine Optimization (GEO). GEO ist keine Technik zum Erzeugen von Inhalten, sondern die Optimierung der eigenen Website dafür, dass KI-Antwortsysteme ein Unternehmen als Quelle nutzen und nennen. Die eine Seite des Themas ist also, was Ihr Betrieb mit generativer KI herstellt; die andere, was generative KI über Ihren Betrieb erzählt.

Generative KI kurz erklärt: die wichtigsten Punkte

• Generative KI erzeugt neue Inhalte – Text, Bild, Audio, Video oder Code – aus gelernten Mustern; sie kopiert keine gespeicherten Vorlagen.
• Die Qualität des Ergebnisses hängt stark von der Anweisung und vom mitgegebenen Material ab; gutes Prompt Engineering und gepflegte Firmenunterlagen machen den Unterschied.
• Sie kann sich irren und dabei sicher klingen. Solche KI-Halluzinationen sind keine Ausnahme, sondern eine Eigenschaft der Technik – Ergebnisse brauchen eine Prüfung.
• Ihr größter Nutzen im Mittelstand liegt in Entwürfen und Vorarbeit: erster Textentwurf, Zusammenfassung, Sortierung, Übersetzung. Die Entscheidung bleibt beim Menschen.
• Für den Einsatz im Betrieb gelten DSGVO und KI-Verordnung, unter anderem die KI-Kompetenzpflicht seit Februar 2025 und Transparenzpflichten seit dem 2. August 2026.

Generative KI in der Praxis

• Angebote im Handwerk: Nach dem Vor-Ort-Termin diktiert der Meister seine Stichpunkte ins Smartphone. Die generative KI macht daraus einen gegliederten Angebotstext in der Sprache des Betriebs, auf Grundlage des eigenen Leistungsverzeichnisses. Mengen und Preise prüft und ergänzt der Meister – die Formulierungsarbeit am Abend entfällt.
• Kundenanfragen im Dienstleistungsbüro: Eingehende E-Mails werden zusammengefasst, nach Anliegen sortiert und mit einem Antwortentwurf versehen, der auf die hinterlegten Standardantworten und Konditionen zurückgreift. Die Mitarbeiterin liest gegen, passt an und versendet. Bei wiederkehrenden Fragen sinkt die Bearbeitungszeit spürbar.
• Wissen in der Produktion: Ein interner Assistent beantwortet Fragen wie „Wie wird Anlage 3 nach dem Werkzeugwechsel eingerichtet?“ aus Handbüchern, Arbeitsanweisungen und Schichtprotokollen – mit Verweis auf die Quelle. Neue Kolleginnen und Kollegen finden Antworten, ohne erfahrene Mitarbeiter ständig zu unterbrechen.

Woran Sie einen sinnvollen Einsatz generativer KI erkennen

1. Es gibt einen konkreten, wiederkehrenden Ablauf mit viel Formulierungs-, Zusammenfassungs- oder Sortierarbeit – und eine Vorstellung davon, wie viel Zeit er heute kostet. Daraus wird ein klar umrissener KI-Anwendungsfall.
2. Die KI arbeitet mit gepflegten eigenen Unterlagen – Leistungsverzeichnis, Textbausteine, Handbücher – statt nur aus ihrem allgemeinen Trainingswissen.
3. Werkzeug und Datenverarbeitung sind geregelt: Unternehmenskonto mit Auftragsverarbeitungsvertrag, möglichst Verarbeitung in der EU, festgelegt in einer KI-Nutzungsrichtlinie.
4. Bevor ein Ergebnis das Haus verlässt, prüft ein Mensch und gibt frei; wer verantwortlich ist, steht fest.
5. Der Nutzen wird gemessen – Bearbeitungszeit, Durchlaufzeit, Fehlerquote – und erst nach belegter Wirkung auf weitere Abläufe ausgeweitet.

Typische Fehler

• Ergebnisse ungeprüft übernehmen: Ein flüssiger Text ist noch kein richtiger Text. Falsche Zahlen, erfundene Normen oder veraltete Rechtsstände landen sonst direkt beim Kunden.
• Mit dem Werkzeug statt mit dem Ablauf beginnen: Wer erst ein Abo kauft und dann nach Einsatzzwecken sucht, erhält Spielerei statt Entlastung.
• Vertrauliches in private Gratis-Konten kopieren: Kundendaten, Kalkulationen oder Personalunterlagen gehören nicht in ungeprüfte Dienste. So entsteht Schatten-KI, die niemand im Betrieb überblickt.
• Generative KI für exakte Berechnungen einsetzen: Kalkulationen, Aufmaße und Fristen gehören in Fachsoftware und Tabellen. Die KI kann sie erläutern und einbetten, sollte sie aber nicht selbst ausrechnen.

Mein Bezug

Ich nutze generative KI in meinen eigenen Unternehmen jeden Tag. Bei pxMEDIA und ONFYR arbeiten rund 40 digitale Mitarbeiter, die auf generativer KI aufbauen – für Recherchen, Textentwürfe, Bildaufbereitung und Angebotsvorbereitung, jeweils mit fester Rolle und Zugriff auf unser gepflegtes Firmengehirn. Auch diese Website pflege ich so: Entwürfe, Bilder und Strukturdaten entstehen mit KI-Unterstützung, veröffentlicht wird erst nach meiner Freigabe. Die wichtigste Erfahrung daraus: Das Modell ist austauschbar, gepflegtes Wissen, feste Abläufe und die menschliche Prüfung sind es nicht. Genau so gehe ich als zertifizierter KI-Manager und BAFA-akkreditierter Berater bei Kunden vor – erst den Ablauf finden, der am meisten Zeit kostet, dann Daten und Regeln klären, dann das passende Werkzeug einführen.

Die Beratung davor ist für kleine und mittlere Unternehmen förderfähig: In Mecklenburg-Vorpommern bezuschusst das BAFA 80 Prozent der förderfähigen Beratungskosten, bemessen an höchstens 3.500 Euro netto je Beratung; der Antrag wird vor Beratungsbeginn gestellt. Die Richtlinie ist bis zum 31. Dezember 2028 verlängert, für Anträge ab dem 1. Januar 2027 gelten geänderte Bedingungen, unter anderem die Antragstellung über ELSTER oder BundID. Für die Umsetzung kommt in MV die KI-Förderung mit 50 Prozent und bis zu 50.000 Euro je Vorhaben in Frage. Einzelheiten stehen im Eintrag zur BAFA-Beratungsförderung und im Beitrag BAFA-Förderung bis 2028 verlängert.

Verwandte Begriffe

• Large Language Model (LLM)
• Prompt Engineering
• KI-Halluzination
• Retrieval Augmented Generation (RAG)
• KI-Agent
• Unternehmens-GPT

Weiterführende Beiträge

• Modell-Wirrwarr 2026: Welches KI-Modell braucht ein Mittelständler wirklich?
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Häufige Fragen zu Generative KI

Was ist generative KI einfach erklärt?

Generative KI ist künstliche Intelligenz, die selbst neue Inhalte herstellt – zum Beispiel einen Brief, ein Bild, eine Zusammenfassung oder ein Stück Programmcode. Sie hat aus sehr vielen Beispielen gelernt, wie solche Inhalte typischerweise aussehen, und erzeugt auf eine Anweisung hin etwas Neues in diesem Muster. Sie schreibt also nicht ab, sondern formuliert neu – und kann sich dabei auch irren.

Ist ChatGPT generative KI?

Ja, ChatGPT ist eine Anwendung generativer KI, die auf den GPT-Sprachmodellen von OpenAI läuft. Sie erzeugt vor allem Text, kann je nach Version aber auch Bilder erstellen und Dateien auswerten. Andere bekannte Anwendungen generativer KI sind etwa Claude, Gemini oder Microsoft Copilot sowie Bildgeneratoren wie Midjourney.

Was ist der Unterschied zwischen generativer KI und klassischer KI?

Generative KI erzeugt neue Inhalte, klassische – oft analytisch genannte – KI bewertet, sortiert oder sagt vorher. Ein Spamfilter, eine Absatzprognose oder eine Kamera, die Kratzer im Lack erkennt, arbeiten analytisch. Ein System, das aus Stichpunkten einen Angebotstext schreibt, arbeitet generativ; in der Praxis werden beide Arten oft kombiniert.

Darf ein Unternehmen Inhalte von generativer KI einfach verwenden?

Ja, grundsätzlich dürfen Unternehmen KI-erzeugte Texte und Bilder nutzen, tragen aber die volle Verantwortung für deren Inhalt. Rein KI-erzeugte Inhalte genießen in Deutschland in der Regel keinen eigenen Urheberrechtsschutz, die Nutzungsbedingungen des Anbieters sind zu beachten, und seit dem 2. August 2026 gelten die Transparenzpflichten der KI-Verordnung, etwa für Chatbots und Deepfakes. Das ist eine Einordnung, keine Rechtsberatung.

Wie fängt ein mittelständisches Unternehmen mit generativer KI an?

Am besten mit einem einzigen, häufig wiederkehrenden Ablauf, der heute viel Formulierungs- oder Sortierarbeit kostet, etwa Angebotstexte oder die Beantwortung von Standardanfragen. Dafür werden ein geprüftes Werkzeug mit Unternehmenskonto, klare Datenregeln und eine kurze Schulung des Teams festgelegt. Nach einigen Wochen wird gemessen, ob sich der Aufwand wirklich verringert hat, und erst dann ausgeweitet.