Generative KI: Einführung für Führungskräfte

Seminarziel

Nach Abschluss des Seminars sind Führungskräfte in der Lage, das Potenzial von Generativer KI im eigenen Unternehmen zu erkennen, erste Anwendungsfälle zu identifizieren und strategische Entscheidungen zu treffen. Sie verstehen grundlegende KI-Konzepte und berücksichtigen Sicherheits- sowie Datenschutzanforderungen.

Inhalt

Einleitung in Generative KI

• Funktionen und Stärken
  • Einführung in die Konzepte generativer Modelle (z. B. GANs, Transformer) und ihre Fähigkeit, neue Inhalte zu erschaffen.
  • Abgrenzung zu anderen KI-Methoden, die meist klassifizieren oder vorhersagen.
  • Relevanz für Business Cases: automatisierte Inhaltsproduktion, Prototyping, Kreativaufgaben.

Vergleich mit ähnlichen KI-Verfahren

• Generative KI vs. Analytische KI
  • Erzeugung neuer Daten (Texte, Bilder) vs. Auswertung bestehender Daten zur Prognose oder Mustererkennung.
• Generative KI vs. regelbasierte Systeme
  • Daten- und lerngetriebene Modelle mit hoher Kreativität vs. statische Regeln und vordefinierte Ausgaben.
• Wann Generative KI sinnvoll ist
  • Für Szenarien mit Bedarf an automatischer Inhaltserstellung, Produktdesign oder Simulation.
  • Wenn die KI einen kreativen Anteil bieten soll, ohne rein auf Datentrends beschränkt zu sein.

Grundlagen der Nutzung von Generativer KI im Führungsalltag

• Prozess und Workflow
  • Training von Modellen, Anforderung spezieller Datensätze und GPU-Ressourcen.
  • Integration in Workflows: z. B. Marketing-Kampagnen, Rapid Prototyping, Datenaugmentation.
  • Mögliche Cloud-Dienste (API-Einbindung) oder eigene Deployments.
• Organisation und Rollen
  • Rolle der Führungskraft: Zielbestimmung, Kosten-Nutzen-Abwägung, Kontrolle der Qualität.
  • Zusammenarbeit mit Data-Science-Teams, externen Dienstleistern, Kreativabteilungen.
• Datenmanagement
  • Notwendigkeit großer, passender Datensätze oder vortrainierter Modelle.
  • Berücksichtigung von Urheberrecht, Eigentum an generierten Inhalten, Lizenzen.

Generative KI in verschiedenen Anwendungsfeldern

• Marketing und Kommunikation
  • Automatisierte Text- oder Bildgenerierung (z. B. Werbetexte, Produktvisualisierung).
  • Chatbots mit natürlichem Sprachoutput, Personalisierte Kundeninteraktion.
• Produktdesign und F&E
  • Simulation neuer Materialien, Layouts, Kompositionen (z. B. bei Mode, Architektur).
  • Generative Modelle zur Ideenfindung, Rapid Prototyping.
• Kreativbranchen
  • Musik- und Kunstgenerierung, Unterstützung bei Filmentwicklung oder Animation.
  • Szenariobasierte Entwürfe, Variation vorhandener Stile.
• Weitere Branchen
  • Robotik (Pfadplanung, Motion-Capture), Healthcare (Synthetische Datensätze), Automobil (Konzeptdesign).

Sicherheit und Datenschutz

• Datenschutzrichtlinien
  • Einhaltung von Vorgaben (z. B. DSGVO), besonders wenn personenbezogene Daten in Trainingssets vorkommen.
• Sicherheitsmaßnahmen
  • Schutz vor Missbrauch der generierten Inhalte, mögliche Fehlinformationen.
  • Umgang mit Deepfakes, Verifikation von Inhalten.
• Ethische Überlegungen
  • Transparenz über KI-generierte Outputs, Kennzeichnung maschineller Inhalte.
  • Verantwortungsvolle Nutzung, Vermeidung schädlicher oder diskriminierender Resultate.

Best Practices

• Aufbau einer KI-orientierten Kultur: Offenheit für kreative Experimente, Feedbackschleifen.
• Lessons Learned: Qualität der Trainingsdaten, Interpretierbarkeit der Ergebnisse, Organisation des Workflows.
• Kontinuierliche Verbesserung durch Pilotprojekte, iterative Entwicklung und Schulung der Mitarbeiter.

Zukunft von Generativer KI und Management

• Neue Entwicklungen und Trends
  • Zunehmende Verbreitung von großen Sprachmodellen (LLMs), personalisierte generative Tools.
  • Kombination mit AR/VR, Simulation realer Umgebungen, fächerübergreifende Zusammenarbeit.
• Integration mit weiteren Technologien
  • IoT, Robotik, Blockchain: kreative Anwendungen in verschiedensten Branchen.
  • Kollaborationstools, Chatbots, Digital Twins zur Echtzeit-Simulation.
• Weiterentwicklung und Support
  • Community, Foren, Branchentreffen, KI-Labore in Universitäten.
  • Regelmäßige Updates und Forschung in Machine-Learning-Methoden, Code-Repos wie GitHub.