{"id":151512,"date":"2025-01-14T11:06:59","date_gmt":"2025-01-14T10:06:59","guid":{"rendered":"https:\/\/spotler.com\/guides\/vad-ar-generativ-ai"},"modified":"2025-08-29T14:29:26","modified_gmt":"2025-08-29T12:29:26","slug":"was-ist-generative-ki","status":"publish","type":"guides","link":"https:\/\/spotler.com\/de-de\/guides\/was-ist-generative-ki","title":{"rendered":"Was ist generative KI?"},"content":{"rendered":"<div class=\"wp-block-cover\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"770\" height=\"400\" class=\"wp-block-cover__image-background wp-image-149935\" alt=\"\" src=\"https:\/\/spotler.com\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/genai_header.webp\" data-object-fit=\"cover\" srcset=\"https:\/\/spotler.com\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/genai_header.webp 770w, https:\/\/spotler.com\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/genai_header-300x156.webp 300w, https:\/\/spotler.com\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/genai_header-768x399.webp 768w, https:\/\/spotler.com\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/genai_header-767x398.webp 767w, https:\/\/spotler.com\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/genai_header-366x190.webp 366w\" sizes=\"auto, (max-width: 770px) 100vw, 770px\" \/><span aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-cover__background has-background-dim\" style=\"background-color:#79604c\"><\/span><\/p>\n<div class=\"wp-block-cover__inner-container is-layout-constrained wp-block-cover-is-layout-constrained\">\n<h1 class=\"wp-block-heading has-text-align-center has-pale-pink-color has-text-color has-link-color has-large-font-size wp-elements-d355ecfd7d466a55a49f676e664757c8\">Was ist generative KI?<\/h1>\n<\/div>\n<\/div>\n<p><strong>Das Verb \u201egenerieren\u201c bedeutet \u201eerzeugen\u201c. Generative KI ist ein Sammelbegriff f\u00fcr alle Anwendungen der KI, die unterschiedliche Ergebnisse erzeugen oder hervorbringen k\u00f6nnen. Text, Musik, Bilder, Videos und Programmiercode &#8211; f\u00fcr Marketingfachleute bedeutet das in der Regel: Text, Musik, Bilder, Videos und Programmiercode.<\/strong><\/p>\n<p>ChatGPT ist nat\u00fcrlich die bekannteste generative KI-Anwendung. Doch was ist generative KI und ChatGPT, welchen Nutzen haben Unternehmen davon und wie nutzen sie es? Au\u00dferdem: Wie funktionieren gro\u00dfe Sprachmodelle, wie steht es mit dem Datenschutz und was ist eigentlich Prompting?<\/p>\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"1\">Was l\u00e4sst sich mit generativer KI im Marketing anstellen?<\/h2>\n<p>Generative KI ist ein gro\u00dfartiges Tool f\u00fcr Marketingfachleute. Wenn es darum geht, schnell eine soziale Nachricht oder einen E-Mail-Inhalt zu verfassen, kann die erzeugende KI im Handumdrehen helfen. Aber auch beim Bearbeiten oder Erstellen eines Bildes ist generative KI gro\u00dfartig.<\/p>\n<h3 class=\"wp-block-heading\">&#8218;Prompt Engineer&#8216; als neue Spezialit\u00e4t im Marketing<\/h3>\n<p>Generative KI kann Marketer nicht nur bei der Text- und Bildgestaltung unterst\u00fctzen, sondern auch bei vielen anderen Aufgaben im Marketing. Man denke nur an den Einsatz verbesserter Personalisierungstechnologien, die Entwicklung von Kampagnen, die Erstellung von Content-Strategien und die Durchf\u00fchrung von Kundenanalysen.<\/p>\n<p>Eine KI-Maschine f\u00fchrt diese Aufgaben jedoch nicht automatisch aus. Man muss ihr einen Befehl geben. Um es im Fachjargon auszudr\u00fccken: Man muss Prompt Engineering betreiben. Genau zu beschreiben, was die KI tun soll, ist eine ganz besondere F\u00e4higkeit. Wenn Du schon einmal geh\u00f6rt hast, dass ein Content \u201emehr Schwung braucht\u201c oder \u201eIch wei\u00df, was ich will, wenn ich es sehe\u201c, dann wei\u00dft Du, wie wichtig es ist, dass Du die Eingabeaufforderungen pr\u00e4zise formulierst!<\/p>\n<h3 class=\"wp-block-heading\">ChatGPT ist eine Form von generativer KI<\/h3>\n<p>Generative KI ist der Oberbegriff f\u00fcr alle Anwendungen der K\u00fcnstlichen Intelligenz, mit denen man Inhalte &#8211; in welcher Form auch immer &#8211; erstellen kann. ChatGPT ist eine davon. ChatGPT wird von den meisten von uns haupts\u00e4chlich zum Erstellen von Texten verwendet. Google Gemini ist eine weitere bekannte KI-Anwendung, die h\u00e4ufig als Textgenerator verwendet wird. In diesem Artikel werden wir uns haupts\u00e4chlich mit ChatGPT besch\u00e4ftigen.<\/p>\n<p>OpenAI &#8211; die Organisation, die ChatGPT auf den Markt bringt &#8211; hatte im Jahr 2015 nicht mehr als 10 Mitarbeiter. Zehn Jahre sp\u00e4ter sind es ca. 3.500. Interessantes Detail f\u00fcr alle Marketer: Die Marketingabteilung bei OpenAI hat 87 Mitarbeiter. Wo werden diese Vermarkter in 10 Jahren stehen? Sie planen etwas: Bis zu 123 Millionen t\u00e4gliche Nutzer hatte ChatGPT Ende 2024.<\/p>\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"860\" height=\"510\" src=\"https:\/\/spotler.com\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/openai.webp\" alt=\"Logo von OpenAI, bekannt f\u00fcr seine generative KI-Software ChatGPT\" class=\"wp-image-149845\" srcset=\"https:\/\/spotler.com\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/openai.webp 860w, https:\/\/spotler.com\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/openai-300x178.webp 300w, https:\/\/spotler.com\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/openai-768x455.webp 768w, https:\/\/spotler.com\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/openai-767x455.webp 767w, https:\/\/spotler.com\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/openai-320x190.webp 320w, https:\/\/spotler.com\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/openai-817x485.webp 817w\" sizes=\"auto, (max-width: 860px) 100vw, 860px\" \/><\/figure>\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"2\">Vor dem Einstieg in die generative KI: Was ist zu beachten?<\/h2>\n<p>Wissenswertes \u00fcber generativer KI und ChatGPT:<\/p>\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Output generieren ist immer kontextabh\u00e4ngig<\/h3>\n<p>Das folgende Beispiel erkl\u00e4rt\u2018s: <\/p>\n<p><strong>Szenario 1: <\/strong>J\u00f6rg geht mit seinem kaputten Fahrrad die Stra\u00dfe entlang. Der Reifen ist platt. Er geht zum Fahrradgesch\u00e4ft an der Hauptstra\u00dfe, \u00f6ffnet die T\u00fcr und sagt zum Mechaniker: \u201eIch hab ein fettes Loch im Reifen. Ich wei\u00df nicht, wie das kommen konnte.&#8220;<\/p>\n<p><strong>Szenario 2:<\/strong> J\u00f6rg f\u00e4hrt mit seinem kaputten Fahrrad \u00fcber den Schulhof. Der Reifen seines Fahrrads ist platt. Er kommt viel zu sp\u00e4t in das Klassenzimmer von Frau Schmidt, sie schaut ihn fragend an und dann sagt J\u00f6rg: \u201eIch hab ein fettes Loch im Reifen. Ich wei\u00df nicht, wie das kommen konnte.&#8220;<\/p>\n<p>In Szenario 1 k\u00f6nnte der Fahrradladen J\u00f6rgs Bemerkung als eine Bitte interpretieren, das Fahrrad reparieren zu lassen. Immerhin befindet sich J\u00f6rg ja in einem Fahrradladen. Frau Verweij wird die \u00c4u\u00dferung von J\u00f6rg in Szenario 2 kaum als Bitte um Wiedergutmachung auffassen, sondern eher als Ausrede f\u00fcr das Zusp\u00e4tkommen.<\/p>\n<p>Das hei\u00dft, dass die gleichen W\u00f6rter unterschiedlich interpretiert werden k\u00f6nnen, je nachdem, in welchem Kontext sie verwendet werden. In ChatGPT kannst Du folgendes sehen:<\/p>\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter size-full\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"674\" height=\"743\" src=\"https:\/\/spotler.com\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/bike.webp\" alt=\"ChatGPT zum Thema &quot;Was tun bei einem Loch im Fahrradreifen&quot;.\" class=\"wp-image-150407\" srcset=\"https:\/\/spotler.com\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/bike.webp 674w, https:\/\/spotler.com\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/bike-272x300.webp 272w, https:\/\/spotler.com\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/bike-172x190.webp 172w\" sizes=\"auto, (max-width: 674px) 100vw, 674px\" \/><\/figure>\n<\/div>\n<p>ChatGPT \u201ew\u00e4hlt\u201c selbst einen Kontext, wenn Du ihn nicht explizit eingibst. In diesem einfachen Beispiel kannst Du selbst einen Chat starten und ChatGPT dabei unterst\u00fctzen, den passenden Zusammenhang zu finden. Aber wenn Du ChatGPT fragst, ob es Dir bei etwas helfen kann, von dem Du weniger Ahnung hast, ist es viel schwerer, die Antwort richtig zu deuten.<\/p>\n<p>Das \u00fcberrascht nicht: Wer gute Prompts erstellen will, schafft zuerst Klarheit. Und das gilt nicht nur f\u00fcr Texte, sondern auch f\u00fcr jede andere Art von Ausgabe.<\/p>\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Kein Problem menschlicher Intelligenz<\/h3>\n<p>Schauen wir in folgendes Beispiel rein:<\/p>\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter size-full\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"465\" height=\"810\" src=\"https:\/\/spotler.com\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/valentina-1.webp\" alt=\"\" class=\"wp-image-150414\" srcset=\"https:\/\/spotler.com\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/valentina-1.webp 465w, https:\/\/spotler.com\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/valentina-1-172x300.webp 172w, https:\/\/spotler.com\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/valentina-1-109x190.webp 109w\" sizes=\"auto, (max-width: 465px) 100vw, 465px\" \/><\/figure>\n<\/div>\n<p>Walentina Tereschkowa war bekanntlich die erste Frau im Weltraum, weshalb wir diese beiden Fragen in etwa auf die gleiche Weise behandeln. Wenn Du gefragt wirst \u201eWer war die erste Frau im All?\u201c, antwortest Du mit\u201eWalentina Tereschkowa\u201c. Auf die Frage &#8222;Wer ist Walentina Tereschkowa? (vielleicht in einem Kneipenquiz), antwortest Du wahrscheinlich eher mit \u201edie erste Frau im Weltall\u201c, als von ihren Jahren als Teenager in der Textilfabrik zu philosophieren.<\/p>\n<p>ChatGPT behandelt beide Fragen unterschiedlich. Denke daran: F\u00fcr gute Prompts musst Du m\u00f6glichst spezifisch sein oder Folgefragen verwenden, damit ChatGPT herausfindet, was Du brauchst.<\/p>\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Garbage In Garbage Out (GIGO)<\/h3>\n<p>ChatGPT antwortet umso besser, je besser Dein Prompt oder Frage ist. GIGO (Garbage In, Garbage Out) ist ein Motto, das man sich merken sollte.<\/p>\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"3\">Wie schreibe ich gute Prompts?<\/h2>\n<p>Um einen guten Prompt zu erstellen, ist es wichtig, dass Du ChatGPT gen\u00fcgend Kontext zur Verf\u00fcgung stellst und dass Du Deine Frage spezifisch genug formulierst. Das erreichst Du mit PULI, einem fiktiven Akronym, das f\u00fcr Personas, Exclusions, Length und Inspiration steht.<\/p>\n<h4 class=\"wp-block-heading\">Mit Personas und Ausschl\u00fcssen arbeiten<\/h4>\n<p>Im Beispiel von J\u00f6rg und dem defekten Fahrrad w\u00e4re es f\u00fcr ChatGPT sehr hilfreich, wenn Du angibst, dass Du auf eine Antwort von der Werkstatt oder dem Professor wartest. Eine \u00fcbliche Methode daf\u00fcr ist, Deine Anfrage mit \u201eAgiere als\u2026\u201c zu beginnen. Hilfreich ist auch, direkt zu sagen, was Du nicht willst. Sagst Du in Deiner Anfrage, dass Du keinen Reparaturplan willst, bekommst Du auch keinen.<\/p>\n<h4 class=\"wp-block-heading\">Mache Vorschl\u00e4ge und gib die L\u00e4nge der Antwort an<\/h4>\n<p>Besonders als Marketingexperte arbeitest Du oft mit einem bestimmten Tonfall. Beispiele daf\u00fcr findest Du sicher auf Deiner Website. Du kannst diese Information (URL) immer in Deiner Anfrage angeben. Und dann kannst Du ChatGPT helfen, indem Du sagst, wie viele W\u00f6rter Du haben m\u00f6chtest.<\/p>\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"4\">Was sind bekannte generative KI-Tools?<\/h2>\n<p>Viele Unternehmen, die generative KI in ihre Gesch\u00e4ftsabl\u00e4ufe integrieren, bieten ihren Kunden Unterst\u00fctzung an. Spotler macht das gleiche. In den Editoren unserer Software, die mit einem Modul f\u00fcr generative KI ausgestattet sind, helfen wir den Benutzern, indem wir wichtige Prompting-Komponenten standardm\u00e4\u00dfig zur Verf\u00fcgung stellen.<\/p>\n<p>Der Benutzer muss sich nicht mehr daran erinnern, Dinge wie Tonfall, \u00dcbersetzungen, URL-Eingabe und maximale Wortanzahl selbst zu einem Prompt hinzuzuf\u00fcgen. Gestalte diese Einstellungen mit Hilfe von praktischen Men\u00fcs und das KI-Modul erledigt den Rest.<\/p>\n<p>Damit Du Dir ein Bild von bekannten KI-Tools machen kannst: Nachfolgend haben wir 20 Unternehmen aufgelistet, von denen in der Marketingbranche angenommen wird, dass sie Software f\u00fcr generative KI anbieten.<\/p>\n<div class=\"wp-block-group has-light-blue-background-color has-background is-vertical is-layout-flex wp-container-core-group-is-layout-8cf370e7 wp-block-group-is-layout-flex\">\n<div style=\"height:20px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer wp-container-content-16d1eb73\"><\/div>\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Bekannte Beispiele anderer Unternehmen<\/h3>\n<p>KI-Tools gibt es nicht <a href=\"https:\/\/spotler.com\/de-de\/ai\" data-type=\"page\" data-id=\"148348\">nur bei Spotler<\/a>. Auch die folgenden 20 Webseiten sollte sich jeder Marketer einmal ansehen:<\/p>\n<div style=\"height:20px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer wp-container-content-16d1eb73\"><\/div>\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Generative KI und text:<\/strong> Writesonic, Rytr, Mem, ContentBot.ai, QuillBot<\/li>\n<li><strong>Generative KI und video: <\/strong>Fliki, HourOne, Colossyan, Runway, Tavus<\/li>\n<li><strong>Generative KI und Grafiken:<\/strong> Dall\u00b7E, Vizcom, Diagram, OpenArt, Midjourney<\/li>\n<li><strong>Generative KI und Code:<\/strong> GitHub, AI2SQL, Cogram, Debuild, Seek<\/li>\n<\/ul>\n<div style=\"height:0px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer wp-container-content-62aae154\"><\/div>\n<\/div>\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Unterschiede zu anderen KI-Technologien<\/h2>\n<p>In nahezu allen Berufen und Branchen h\u00e4lt die k\u00fcnstliche Intelligenz Einzug. So nutzen Onkologen KI, um Muster in Krebszellen zu erkennen, die Transportindustrie experimentiert mit selbstfahrenden Autos und Beh\u00f6rden setzen KI ein, um Menschenmengen zu kontrollieren und den Verkehr zu steuern. Aber auch bei Dir wird KI eingesetzt, wenn Du Dein Smartphone per Gesichtserkennung entsperrst. Oder was ist mit Google Translate? Man kann ohne \u00dcbertreibung behaupten, dass k\u00fcnstliche Intelligenz in allen m\u00f6glichen Lebensbereichen eingesetzt wird &#8211; sowohl im Gesch\u00e4ftsleben als auch im privaten Umfeld.<\/p>\n<p>Wir unterscheiden oft zwischen Generative AI, Predictive AI, Conversational AI und assistierender KI, wenn wir \u00fcber KI und unsere Branche (Software und SaaS) sprechen. Da wir diese KI-Technologie auch in unserer Software einsetzen, haben wir einen separaten Leitfaden zur pr\u00e4diktiven erstellt.<\/p>\n<h4 class=\"wp-block-heading\">Wichtiger Unterschied: Inhaltserzeugung<\/h4>\n<p>Im Vergleich zu allen anderen Formen der KI gibt es bei der generativen KI zwei wesentliche Unterschiede. Zum einen geht die generative KI \u00fcber die reine Datenanalyse hinaus. Das Ergebnis einer Eingabe ist immer ein einzigartiger Inhalt. Generative KI erm\u00f6glicht die Erstellung von Inhalten.<\/p>\n<h4 class=\"wp-block-heading\">Hauptunterschied: Das Large Language Model (LLM)<\/h4>\n<p>Nur mit einem Large Language Model (LLM) \u2013 z. Dt. gro\u00dfes Sprachmodell &#8211; sind viele Anwendungen der generativen KI m\u00f6glich. Wenn Du mit ChatGPT Betreffzeilen f\u00fcr Deine Emails generieren kannst, wenn Du mit ChatGPT Zusammenfassungen von Text erstellen kannst, indem Du URL&#8217;s eingibst, oder wenn Du mit ChatGPT \u00fcbersetzen kannst, dann ist dies nur m\u00f6glich, weil ChatGPT ein Large Language Model (LLM) verwendet.<\/p>\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"5\">Wie funktioniert ein LLM?<\/h2>\n<p>Die Definition f\u00fcrs Fachpublikum: ChatGPT ist ein Chatbot-Dienst, der auf dem GPT-Backend von OpenAI basiert. Der Generative Pre-Trained Transformer (GPT) basiert auf einem Large Language Model (LLM), das sich aus den folgenden vier Komponenten zusammensetzt: Transformer Architecture, Tokens, Context Window und Neural Network.<\/p>\n<p>Zugegeben, das ist nicht die einfachste Definition. Aber eines ist klar: Der Kern von ChatGPT ist ein gro\u00dfes Sprachmodell. Aber was genau ist das? Was ist ein LLM? Im Folgenden werden die wichtigsten Bestandteile eines LLM kurz und vereinfacht erkl\u00e4rt und mit Links zu weiterf\u00fchrenden Informationen versehen.<\/p>\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Ein LLM besteht aus mehreren Komponenten<\/h3>\n<p>Ein LLM ist kein W\u00f6rterbuch, in dem einzelne W\u00f6rter gespeichert sind. Ein LLM ist ein Textgenerator. Ein LLM ist ein Textgenerator, d.h. ein LLM erzeugt Texte durch die Herstellung statistischer Beziehungen aus einem riesigen Berg von Daten. Und diese Daten wiederum sind Texte. Zum Verst\u00e4ndnis all dessen ist es hilfreich, sich ein LLM als eine Art Stra\u00dfenkarte vorzustellen. Auf diese Weise lassen sich alle Komponenten erkl\u00e4ren:<\/p>\n<figure class=\"wp-block-table\">\n<table>\n<tbody>\n<tr>\n<td><strong>Schritt 1<\/strong><\/td>\n<td><a href=\"#schritt1\" data-type=\"internal\" data-id=\"#schritt1\">Informationen sammeln.<\/a><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><strong><strong>Schritt<\/strong> 2<\/strong><\/td>\n<td><a href=\"#schritt2\">Token anwenden und einbetten.<\/a><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><strong>Schritt 3<\/strong><\/td>\n<td><a href=\"#schritt3\">Textausdr\u00fccke gewichten<\/a><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><strong>Schritt 4<\/strong><\/td>\n<td><a href=\"#schritt4\">Vorhersagen treffen<\/a><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><strong>Schritt 5<\/strong><\/td>\n<td><a href=\"#schritt5\">Ausgabe erzeugen<\/a><\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/figure>\n<div style=\"height:20px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"schritt1\">Schritt 1: Informationen sammeln<\/h3>\n<p>An dieser Stelle kommt das erste L von LLM ins Spiel: Large &#8211; gro\u00df. Ergebnisse werden nur dann erfolgreich generiert, wenn das Modell auf einer gro\u00dfen Datenmenge trainiert wurde. Man denke an: Texte im Internet, \u00f6ffentliche Foren, vermutlich Wikipedia, eBooks und Nachrichten-Websites. Es wird Dich freuen zu h\u00f6ren: ChatGPT kopiert und speichert dieses Quellmaterial nicht. Das Modell verwendet die Daten nur zu Trainingszwecken. Um auf diese Trainingsdaten zuzugreifen, wird gecrawlt.<\/p>\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Crawling und Urheberrecht<\/h3>\n<p>Eine bekannte Organisation, die diese Crawling-Technik anbietet, ist Common Crawl. Es ist eine kleine Non-Profit-Organisation, die wahrscheinlich die meisten Trainingsdaten der fr\u00fchen ChatGPT-Versionen bereitgestellt hat. Auf der Webseite steht: <em>The Common Crawl corpus contains petabytes of data, regularly collected since 2008.<\/em><\/p>\n<p>Nat\u00fcrlich ist Common Crawl nicht die einzige Organisation, die diese Art von Daten anbietet. Microsoft bietet sie beispielsweise auch an. Auf der anderen Seite wollen viele Organisationen nicht, dass ihr Copyright durch KI missbraucht wird. Gegen Organisationen wie Microsoft und OpenAI hat <a href=\"https:\/\/www.nytimes.com\/2023\/12\/27\/business\/media\/new-york-times-open-ai-microsoft-lawsuit.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">die New York Times<\/a> deshalb Klage eingereicht. Die Diskussion um den Zugriff auf Inhalte ist noch im Gange.<\/p>\n<div class=\"wp-block-group has-light-blue-background-color has-background is-vertical is-layout-flex wp-container-core-group-is-layout-8cf370e7 wp-block-group-is-layout-flex\">\n<div style=\"height:20px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer wp-container-content-16d1eb73\"><\/div>\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Wie geht Spotler mit dem Datenschutz beim Einsatz von generativer KI um?<\/h3>\n<div style=\"height:20px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer wp-container-content-16d1eb73\"><\/div>\n<p>Spotler m\u00f6chte seinen Kunden die neuesten technologischen Entwicklungen bieten. Aus diesem Grund arbeiten wir mit OpenAI zusammen, um generative KI einzusetzen. Jeder Marketer, der zum ersten Mal erlebt, wie schnell und einfach sich ein Content-Block in der Tonalit\u00e4t anpassen l\u00e4sst, wie sich ein Facebook-Post gestalten l\u00e4sst und wie sich ein Text auf Knopfdruck \u00fcbersetzen l\u00e4sst, ist begeistert. Aber wie steht es mit der Privatsph\u00e4re?<\/p>\n<h4 class=\"wp-block-heading\">Generative KI in unseren Editoren<\/h4>\n<p>Wir stellen sicher, dass alle Daten vor der \u00dcbermittlung an OpenAI in unseren E-Mail- und Social-Editoren vollst\u00e4ndig anonymisiert werden. Die Daten werden von OpenAI weder gespeichert noch f\u00fcr andere Zwecke verwendet als f\u00fcr die Funktionen, die wir mit unserem KI-Modul anbieten. Alle Daten sind sicher und entsprechen den Datenschutzbestimmungen.<\/p>\n<div style=\"height:20px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer wp-container-content-16d1eb73\"><\/div>\n<\/div>\n<div style=\"height:20px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"schritt2\">Schritt 2: Token und Einbettungen anwenden<\/h3>\n<h4 class=\"wp-block-heading\">Token verwenden<\/h4>\n<p>Im LM von LLM: Language Model befinden wir uns ab Schritt 2. Alle Daten werden in Teile zerlegt. Mit Daten sind hier Texte gemeint. Der Text, der dem LLM vorliegt, wird in Teile zerlegt, oder Token, wie KI es nennt. Diese Token werden mit einer eindeutigen Zahlenfolge versehen. Wem das gef\u00e4llt, kann das mit einem Tokenizer ausprobieren.<\/p>\n<p>Hier ein v\u00f6llig willk\u00fcrliches Beispiel:<\/p>\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter size-full\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"399\" height=\"323\" src=\"https:\/\/spotler.com\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/wimlex.webp\" alt=\"Random question to generative AI (LLM)\" class=\"wp-image-149867\" srcset=\"https:\/\/spotler.com\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/wimlex.webp 399w, https:\/\/spotler.com\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/wimlex-300x243.webp 300w, https:\/\/spotler.com\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/wimlex-235x190.webp 235w\" sizes=\"auto, (max-width: 399px) 100vw, 399px\" \/><\/figure>\n<\/div>\n<p>Der Text <em>The King of the Netherlands is called Willem-Alexander<\/em> besteht aus neun Token oder der folgenden Zahlenfolge (Token-IDs): [1923, 148872, 1164, 16760, 109217, 121853, 9406, 3179, 9330]. Als Linguist w\u00fcrden wir sagen, dass der eingegebene Satz aus sechs oder sieben W\u00f6rtern besteht. Token sind also nicht nur W\u00f6rter. Sie k\u00f6nnen auch Wortbestandteile oder sogar Satzzeichen sein. Wichtig ist, dass nicht jeder Tokenizer gleich funktioniert. F\u00fcr die Zerlegung von Sprache in Token gibt es keinen einheitlichen linguistischen Standard.<\/p>\n<p>Ein LLM liest nicht wie wir, sondern versucht, die richtigen Zahlenfolgen aneinanderzureihen. Und weil dieses gigantische Netz dem menschlichen Axon-Dendrit-Netz gleicht, bezeichnet man es auch als neuronales Netz. Die Frage ist jetzt: Woher wei\u00df ein LLM, wie er in diesem riesigen Netzwerk die richtigen Entscheidungen treffen soll? Antwort: Durch Wort-Einbettungen.<\/p>\n<h4 class=\"wp-block-heading\">Einbettungen verwenden<\/h4>\n<p>Dazu eine kurze Erkl\u00e4rung: Die W\u00f6rter K\u00f6nig und K\u00f6nigin kommen sehr oft zusammen vor und stehen auch in einer ganz bestimmten Beziehung zueinander. Das Gleiche gilt auch f\u00fcr die Beziehung zwischen den W\u00f6rtern Mann und Frau. Oder die Beziehung von Begriffen wie: <em>bescheiden, kleinlich, erb\u00e4rmlich, klein, nichtssagend <\/em>und <em>Synthese<\/em>. Sie alle haben etwas mit der Bedeutung \u201eklein\u201c zu tun. W\u00f6rter sind sowohl Teil einer bestimmten Bedeutung als auch Teil eines bestimmten Gebrauchs. Dass das Wort Trump oft mit Pr\u00e4sident und mit Kamala Harris assoziiert wird, ist zum Beispiel leicht vorstellbar.<\/p>\n<h4 class=\"wp-block-heading\">Verwendung der Vektortechnologie<\/h4>\n<p>Die oben beschriebene Beziehung wird durch die Verwendung von Vektordarstellungen in einem mehrdimensionalen Raum ausgedr\u00fcckt. Jetzt wird Dein Mathe-Bug geweckt. Hier erf\u00e4hrst Du alles \u00fcber <a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Word2vec\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">die Word2vec-Technik<\/a>.<\/p>\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"schritt3\">Schritt 3: Gib den Textausdr\u00fccken Gewicht<\/h3>\n<p>Denke daran: LLMs \u201elernen\u201c die Beziehung zwischen W\u00f6rtern durch die Art, wie wir sie in der gro\u00dfen Menge an Daten benutzen, auf die sie trainiert wurden. Nehmen wir zum Beispiel an, wir stellen eine so einfache Frage wie &#8222;Was ist die Hauptstadt der Niederlande? dann muss das Modell zun\u00e4chst diese Wortgruppe erkennen.<br \/>Etwas weniger logisch w\u00e4re die Frage: &#8222;What capital the is Netherlands of?\u201c Weil wir das nicht so schreiben und weil es sich nicht aus allen Textbeispielen ergibt, auf die das Modell bereits trainiert wurde, legt das Modell darauf eine andere Gewichtung. In der k\u00fcnstlichen Intelligenz hei\u00dfen diese Gewichtungen Parameter.<\/p>\n<p class=\"has-light-blue-background-color has-background\"><strong>F\u00fcr die Interessierten:<\/strong> <a href=\"https:\/\/ecoagi.ai\/articles\/chatgpt-parameters\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Hintergrundartikel \u00fcber Parameter in ChatGPT.<\/a><\/p>\n<p>ChatGPT-3 hatte 175 Milliarden Parameter, aber ChatGPT-4 hat bereits Billionen Parameter. Das ist eine Zahl mit 12 Nullen.<\/p>\n<p>Ein weiterer Punkt ist die Verkn\u00fcpfung der Eingabe (Frage) mit der gew\u00fcnschten Ausgabe (Antwort). Im LLM geschieht dies durch einen Transformator. Der Transformator wird auch Pre-Trained Transformator genannt, da der ChatGPT LLM bereits mit einer gro\u00dfen Menge an Daten trainiert wurde. Alternativ k\u00f6nnen wir auch Post-Training verwenden.<\/p>\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"schritt4\">Schritt 4: Vorhersagen machen<\/h3>\n<p>Mit 170.000.000.000.000.000 Parametern (Oktober 2024) ist der LLM von ChatGPT in der Lage, das Ende eines Satzes vorherzusagen, wenn er die erste H\u00e4lfte erh\u00e4lt. Das ist etwas, was wir als menschliche Sprachverarbeiter auch sehr gut k\u00f6nnen.<\/p>\n<p>Die in Schritt 2 gestellte Frage <em>&#8222;Woher wei\u00df ein LLM, wie er aus diesem riesigen neuronalen Netz die richtige Wahl treffen soll?&#8220;<\/em> wird nicht nur durch die Einbettung von W\u00f6rtern beantwortet. Das Modell trainiert sich auch selbst, indem es feste Muster in der Sprache erkennt. Visuell k\u00f6nnte man das so darstellen:<\/p>\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter size-full is-resized\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"520\" height=\"295\" src=\"https:\/\/spotler.com\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/neural.webp\" alt=\"\" class=\"wp-image-149875\" style=\"width:520px;height:auto\" srcset=\"https:\/\/spotler.com\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/neural.webp 520w, https:\/\/spotler.com\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/neural-300x170.webp 300w, https:\/\/spotler.com\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/neural-335x190.webp 335w\" sizes=\"auto, (max-width: 520px) 100vw, 520px\" \/><figcaption class=\"wp-element-caption\">Andrej Karpathy: <a href=\"https:\/\/www.youtube.com\/watch?v=zjkBMFhNj_g\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">siehe seine Erkl\u00e4rung des LLM auf Youtube<\/a><\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n<p>Alle Sprachen haben Beispiele daf\u00fcr. Wenn Du im Englischen den Satz <em>The cat sat on a<\/em> \u2026 liest, wei\u00dft Du, dass das Wort <em>mat <\/em>folgt.<\/p>\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"schritt5\">Schritt 5: Ausgabe erzeugen<\/h3>\n<p>Der LLM von ChatGPT hatte in der 5. Klasse keinen Geographieunterricht bei Herrn Rob. Dennoch wei\u00df ein LLM die Antwort Amsterdam auf die Frage Amsterdam to the question <em>What is the capital of the Netherlands?<\/em> Das ist m\u00f6glich, weil die Token-IDs (die Zahlenketten) der einzelnen W\u00f6rter \u00e4hnliche Einbettungen haben, die eingestellten Parameter einen zusammenh\u00e4ngenden Satz erkennen und das Pre-Training schlie\u00dflich gemeinsam eine Antwort erzeugt.<\/p>\n<p>Ob die erzeugte Ausgabe korrekt ist, wei\u00df der LLM \u00fcbrigens nicht. LLM ist jedoch in der Lage zu \u201elernen\u201c, oder genauer gesagt, andere Ergebnisse zu erzeugen. Das liegt daran, dass ein LLM ein digitales Ged\u00e4chtnis hat. In der KI wird dies als Kontextfenster bezeichnet. LLM kann auf vorherige Interaktionen zugreifen und diese bei seinen Antworten ber\u00fccksichtigen. Oder in der Sprache der K\u00fcnstlichen Intelligenz: Ein LLM ber\u00fccksichtigt alle Token innerhalb seines Kontextfensters, wenn es die Ausgabe generiert.<\/p>\n<h4 class=\"wp-block-heading\">Das Kontextfenster ist 16K gro\u00df<\/h4>\n<p>Das Kontextfenster von ChatGPT-4 ist 16K gro\u00df. Das sind ungef\u00e4hr 8.000 W\u00f6rter. Das bedeutet, dass Du ohne Probleme den gesamten Artikel als Kontext auflisten kannst. F\u00fcr etwas mehr Interpretation lies den Artikel auf CheatSheet.<\/p>\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"6\">Was sind die Vorteile von generativer KI f\u00fcr Unternehmen?<\/h2>\n<p>Der Autor dieses Leitfadens ist Sprachwissenschaftler. Seit meinem Studium interessiere ich mich f\u00fcr Sprachmodelle. Die kurze Erkl\u00e4rung, die Du \u00fcber LLM gelesen hast, kann ich selbst schreiben. Wenn ich aber noch einen Abschnitt \u00fcber die Vorteile der generativen KI hinzuf\u00fcgen m\u00f6chte, kann ich mich an ChatGPT wenden und um Hilfe bitten. Und das habe ich getan. Hier ist der Inhalt.<\/p>\n<p>Von verbesserter Effizienz bis hin zu neuen kreativen M\u00f6glichkeiten bietet die generative KI Unternehmen viele Vorteile. Um sie aufzulisten:<\/p>\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Effizienz und Zeitersparnis<\/h3>\n<p>Generative KI-Tools wie ChatGPT oder DALL-E k\u00f6nnen in kurzer Zeit Texte, Bilder oder Videos produzieren. Dadurch k\u00f6nnen Unternehmen schneller auf Markttrends reagieren. Auch bei sich wiederholenden Aufgaben, wie der Erstellung von Antworten auf h\u00e4ufig gestellte Fragen im Kundenservice, kann generative KI helfen.<\/p>\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Gesteigerte Kreativit\u00e4t<\/h3>\n<p>Generative KI kann Ideen f\u00fcr Slogans, Inhalte in den sozialen Medien oder Themen f\u00fcr Blogs liefern. Sie ist eine gro\u00dfe Hilfe, wenn Du Themen brainstormen m\u00f6chtest. Au\u00dferdem kannst Du mit generativer KI Inhalte f\u00fcr eine Vielzahl von Formaten erstellen. KI erm\u00f6glicht eine vielseitige Ausgabe von Videos bis hin zu Infografiken.<\/p>\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Besserer Kundenservice<\/h3>\n<p>In Chatbots und virtuellen Assistenten kommt generative KI h\u00e4ufig zum Einsatz. Mithilfe von generativer KI ist ein nat\u00fcrlicher Dialog mit Kunden, die L\u00f6sung von Problemen und die Bereitstellung von Informationen rund um die Uhr m\u00f6glich. Dar\u00fcber hinaus ist eine Unterst\u00fctzung \u00fcber mehrere Kan\u00e4le m\u00f6glich. Die KI kann \u00fcber verschiedene Plattformen hinweg mit den Kunden kommunizieren.<\/p>\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Zugang zu neuen M\u00e4rkten<\/h3>\n<p>Um internationale M\u00e4rkte zu erschlie\u00dfen, kann KI Inhalte automatisch \u00fcbersetzen und an unterschiedliche Kulturen anpassen. Auf diese Weise k\u00f6nnen vor allem kleinere Unternehmen mit Hilfe von KI durch die Produktion hochwertiger Inhalte ohne gro\u00dfe Budgets wettbewerbsf\u00e4hig bleiben.<\/p>\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Kosteneinsparungen<\/h3>\n<p>Der Einsatz von KI f\u00fcr Aufgaben wie das Schreiben von Texten oder das Design verringert die Notwendigkeit, gro\u00dfe Teams oder externe Agenturen zu besch\u00e4ftigen. Au\u00dferdem k\u00f6nnen Werbebudgets optimiert werden. Durch KI-gest\u00fctzte A\/B-Tests und verbessertes Targeting kann der Werbeerfolg sogar gesteigert werden.<\/p>\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Fazit<\/h2>\n<p>Der Text \u00fcber die Vorteile der k\u00fcnstlichen Intelligenz ist nat\u00fcrlich keine direkte Kopie der von ChatGPT erzeugten Ergebnisse. Es wurde dem Stil und der Struktur des vorliegenden Handbuchs angepasst. Das ist bei allen neuen Technologien so. Wir lernen, mit ihnen zu arbeiten, sie zu verbessern und an unsere Bed\u00fcrfnisse anzupassen. Ein Unternehmen wie Spotler macht genau das.<\/p>\n<p>Mit generativer KI k\u00f6nnen unsere Kunden ihre Effizienz und Kreativit\u00e4t steigern und noch besser auf die W\u00fcnsche ihrer Kunden eingehen. Unsere Kunden k\u00f6nnen nicht nur ihre Kosten senken, sondern auch ihre Wettbewerbsposition st\u00e4rken und Wachstum in neuen M\u00e4rkten erzielen, indem sie diese Technologie intelligent einsetzen.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Generative KI ist eine Form der k\u00fcnstlichen Intelligenz, die origin\u00e4re Inhalte wie Texte, Bilder und Videos erstellt.<\/p>\n","protected":false},"featured_media":150428,"template":"","cat_industry":[],"cat_topic":[1602],"class_list":["post-151512","guides","type-guides","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","cat_topic-artificial-intelligence-de-de"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/spotler.com\/de-de\/wp-json\/wp\/v2\/guides\/151512","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/spotler.com\/de-de\/wp-json\/wp\/v2\/guides"}],"about":[{"href":"https:\/\/spotler.com\/de-de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/guides"}],"version-history":[{"count":4,"href":"https:\/\/spotler.com\/de-de\/wp-json\/wp\/v2\/guides\/151512\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":183737,"href":"https:\/\/spotler.com\/de-de\/wp-json\/wp\/v2\/guides\/151512\/revisions\/183737"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/spotler.com\/de-de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/150428"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/spotler.com\/de-de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=151512"}],"wp:term":[{"taxonomy":"cat_industry","embeddable":true,"href":"https:\/\/spotler.com\/de-de\/wp-json\/wp\/v2\/cat_industry?post=151512"},{"taxonomy":"cat_topic","embeddable":true,"href":"https:\/\/spotler.com\/de-de\/wp-json\/wp\/v2\/cat_topic?post=151512"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}