GenAI: Was es ist, wichtige Anwendungen und Herausforderungen

Stellen Sie sich vor, Sie möchten eine personalisierte Marketingkampagne für Ihre Marke starten. Normalerweise würden Sie Tage damit verbringen, Einblicke in die Zielgruppe zu analysieren, die richtigen Strategien zu entwickeln und ansprechende Inhalte zu schreiben. Aber was wäre, wenn Sie das alles in ein paar Minuten erledigen könnten? Nun, das ist nicht länger ein Traum. Mit generativen KI-Tools (GenAI) und APIs können Sie den gesamten Prozess rationalisieren - vom Sammeln von Erkenntnissen über das Schreiben ansprechender Inhalte bis hin zum Start von Kampagnen im Handumdrehen.

Die Fortschritte der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens sind unbestreitbar. Von der Unterstützung unserer Smartphones über autonome Fahrfunktionen bis hin zum Einzelhandel - künstliche Intelligenz ist allgegenwärtig. Einem Bericht von GroupM zufolge sind rund 55 % aller weltweiten Werbemaßnahmen KI-gestützt, gegenüber 50 % im Jahr 2023 und rund 45 % im Jahr 2022. Der Bericht prognostiziert, dass KI bis 2032 rund 90 % der weltweiten Werbung stark beeinflussen und mehr als 1,3 Billionen Dollar an Einnahmen generieren wird.

Was ist Generative KI (GenAI)?

Generative KI, oder kurz GenAI, ist eine Computertechnik, die Nutzer*innen helfen kann, einzigartige, aussagekräftige Inhalte wie Texte, Bilder, Grafiken, Audio, Video, Kodierung usw. zu erzeugen. Verschiedene GenAI-Technologien, wie Dall.E2, GPT-4, DeepSeek-R1 und Copilot, revolutionieren die Art und Weise, wie wir arbeiten, Inhalte erstellen und kommunizieren. Außerdem können diese Plattformen als intelligente Frage-Antwort-Systeme oder persönliche Assistenten eingesetzt werden. 

GenAI stützt sich in hohem Maße auf hochentwickelte Algorithmen, die als generative Modelle bekannt sind. Zum Trainieren dieser Modelle wird eine große Anzahl von Datensätzen aus dem World Wide Web verwendet. So wurden zum Beispiel rund 175 Milliarden Parameter verwendet, um das GPT-3-Modell zu trainieren, was zehnmal mehr ist als bei jedem früheren Modell. Mit GPT 4 ging Open AI sogar noch einen Schritt weiter, denn hier wurden 1,8 Billionen Parameter berücksichtigt. Das ist sechsmal mehr als beim Vorgängermodell GPT-3. Wenn qualitativ hochwertige Datensätze verwendet werden, ist das größere Modell in der Lage, qualitativ hochwertige Inhalte zu generieren, die fast nicht mehr von menschlich erstellten Inhalten zu unterscheiden sind.

Ein anderes populäres GenAI-Modell, DeepSeek-R1, verwendet jedoch rund 671 Milliarden Parameter, von denen 37 Milliarden in einem bestimmten Schnittstellenschritt aktiv sind. Das Modell ist quelloffen und kann daher hier heruntergeladen werden. Wenn Sie tiefer in die Materie eintauchen und mehr über die Unterschiede zwischen DeepSeek- und OpenAI-Modellen erfahren möchten, lesen Sie unseren letzten Blog-Beitrag, Vergleich von DeepSeek- und OpenAI-Modellen.

Gemeinsame GenAI-Terminologien

Bildquelle: bytebytego

Künstliche Intelligenz

Künstliche Intelligenz oder KI bezieht sich auf die Simulation menschlicher Intelligenz in Maschinen. KI kann die menschliche Intelligenz nachahmen und verschiedene Aufgaben wie Problemlösung, Entscheidungsfindung, Sprachverständnis und Wahrnehmung effizient ausführen. 

Maschinelles Lernen

Das maschinelle Lernen oder Machine Learning ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz, der durch die Analyse der Trainingsdaten eigene Entscheidungen treffen kann. Es folgt keinen festen Regeln und verbessert seine Effizienz, wenn es mehr Daten verarbeitet. Einige beliebte Modelle des maschinellen Lernens sind das überwachte Lernen, das unüberwachte Lernen und das Verstärkungslernen.

Deep Learning

Beim Deep Learning, einem Zweig des maschinellen Lernens, werden dagegen neuronale Netze zur Durchführung vergleichsweise komplexer Aufgaben wie Bilderkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, kurz NLP) und Spracherkennung eingesetzt. Deep-Learning-Modelle werden in der Regel mit großen Datenmengen trainiert. 

Generative KI

Wie bereits erwähnt, ist GenAI ein Zweig des Deep Learning, der sich ausschließlich auf die Generierung von Inhalten konzentriert, z. B. Texte, Bilder, Sprache, Videos, Code usw. 

Generative KI vs. traditionelle KI: Gemeinsamkeiten und Hauptunterschiede

Traditionelle KI oder nicht-genetische KI-Technologie besteht aus KI-Modellen, die gut funktionieren, wenn die Aufgabe mit der grundlegenden Rolle von Algorithmen für maschinelles Lernen zusammenhängt, wie Klassifizierung, Regression, Mustererkennung oder Vorhersage. Die Algorithmen des maschinellen Lernens können überwacht, unbeaufsichtigt und verstärkt trainiert werden. 

Diese Arten von Algorithmen werden in der Regel nicht verwendet, um kreative Ergebnisse wie Texte, Bilder und Videos zu erzeugen. Einige primäre Anwendungsfälle von Non-GenAI sind prädiktive Analysen, Betrugserkennung, personalisierte Empfehlungen und die Automatisierung von Geschäftsprozessen. Sowohl die Eingabe- als auch die Ausgabedaten sind in der Regel Zahlen, wenn wir traditionelle KI verwenden.

Die GenAI-Technologie ist bekannt für die Erstellung verschiedener Formen von Inhalten wie Text, Bilder, Sprache, 3D-Modelle, Ton, Code, Video usw. Die Ausgabe des GenAI-Algorithmus ist einzigartig und existiert nicht explizit in den Trainingsdaten. Die Leistung von GenAI hängt weitgehend von den Eingaben der Benutzer, also den Prompts,  ab. 

Einige Hauptanwendungsfälle der GenAI-Tools sind unter anderem die automatische Erstellung von Inhalten, KI-generierte Kunst, die Generierung synthetischer Daten und die automatische Moderation von Inhalten. GenAI-Algorithmen sind flexibel in Bezug auf Eingabe- und Ausgabedaten und akzeptieren Texte, Bilder, Codes, Audio, Videos, Zahlen usw. 

Kurz gesagt, die Fähigkeiten und Anwendungen machen den Hauptunterschied zwischen generativen und Nicht-GenAI-Modellen aus. Nicht-GenAI-Modelle werden verwendet, um Vorhersagen zu treffen und große Datensätze zu analysieren. GenAI-Modelle sind weiter und können einzigartige und aussagekräftige neue Inhalte erstellen, die mit den Trainingsdatensätzen identisch sind.

Unterschied zwischen GenAI und traditioneller KI

Generative KI vs. prädiktive KI: Gemeinsamkeiten und Hauptunterschiede

Wir haben bereits gelernt, was generative KI ist und wo sie eingesetzt wird. Sowohl generative KI als auch prädiktive KI nutzen die Möglichkeiten des maschinellen Lernens und lernen aus riesigen Trainingsdatensätzen, um personalisierte Ergebnisse zu liefern. Der Hauptunterschied zwischen generativer und prädiktiver KI besteht jedoch darin, dass sich prädiktive KI auf Vorhersagen konzentriert, während generative KI maschinelles Lernen für die Generierung von Inhalten verwendet. 

Prädiktive KI ist in der Lage, zukünftige Ereignisse, Muster oder Trends durch statistische Analysen mit Hilfe von maschinellem Lernen vorherzusagen. Um Vorhersagen mit höherer Genauigkeit zu ermöglichen, nutzt prädiktive KI Big-Data-Technologie, um große Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten zu sammeln und dann Ereignisse, Trends oder Muster auf der Grundlage der Analyse vorherzusagen.  

Beliebte Anwendungsfälle von prädiktiver KI

Wie wir bereits erörtert haben, besteht das Ziel der prädiktiven Analyse darin, zukünftige Trends und Muster zu erkennen. Dies kann Unternehmen bei verschiedenen Aufgaben helfen, z. B. bei der Bestandsverwaltung, der Vorhersage des jährlichen Wachstums oder Gewinns, der Vorhersage der Nutzererfahrung, der Vorhersage des Ergebnisses von Marketingkampagnen usw. 

Prädiktive KI kann solche Ergebnisse durch die Analyse früherer Daten wie früherer Bestandsberichte, früherer Kampagnenergebnisse, bestehenden Kundenverhaltens usw. liefern. Durch die Analyse der Verkaufszahlen von Druckern können prädiktive KI-Modelle beispielsweise die Nachfrage nach Tintenpatronen in den kommenden Monaten vorhersagen. 

Verschiedene Arten von GenAI-Modellen

In den letzten Jahren wurde eine ganze Reihe von GenAI-Modellen veröffentlicht. Diese Modelle sind in der Lage, verschiedene Aufgaben wie Texterstellung, Bilderstellung, Frage- und Antwortsysteme, Spracherzeugung oder einfach die Automatisierung sich wiederholender Aufgaben zu übernehmen. Die Auswirkungen dieser GenAI-Modelle auf die Kreativbranche sind daher beträchtlich, da täglich eine Vielzahl von Arbeitsplätzen umgestaltet wird. Einige der beliebtesten aufgabenspezifischen GenAI-Modelle sind:

Generative Adversarial Networks (GAN) 

Generative adversarial networks oder GAN sind ein hochentwickeltes Deep-Learning-Modell, das aus zwei notwendigen Komponenten besteht: einem Generator und einem Diskriminator. Der Generator ist für die Erstellung synthetischer Daten verantwortlich, die den realen Daten ähneln, während der Diskriminator die fabrizierten Daten von den realen Daten unterscheidet. Man kann also sagen, dass die Generator-Komponente die Qualität der Daten erhöht und der Diskriminator feststellt, ob es sich um echte oder synthetische Daten handelt. GAN wird häufig in der Bildverarbeitung und Biomedizin eingesetzt.

Variationaler Autoencoder (VAE)

Variationale Autoencoder oder VAE sind eine Kombination aus Variationsinferenz und einer Encoder-Decoder-Architektur. Autoencoder haben zwei notwendige Elemente: ein Encodernetzwerk und ein Decodernetzwerk. Das Encodernetzwerk bildet hochdimensionale Daten auf niedrigdimensionale Daten ab, während das Decodernetzwerk die authentische Eingabe aus den repräsentativen Daten rekonstruiert. Das Problem bei herkömmlichen Autoencodern ist, dass sie keine neuen Datenpunkte erzeugen können. Zu den alltäglichen Anwendungsfällen von VAE gehören die Erkennung von Anomalien, die Datenkomprimierung, die Bilderzeugung sowie die Audio-, Video- und Texterzeugung.

Large Language Models

Große Sprachmodelle (auf Englisch: Large Language Models, LLM) sind die populärsten GenAI-Sprachmodelle im Jahr 2025, und diese Modelle wurden entwickelt, um Inhalte wie Bilder, Texte, Audio und Video in großem Umfang zu erstellen. Diese Modelle basieren größtenteils auf der Modellierung neuronaler Netze und erfordern ein selbstüberwachtes Training, um die gewünschte Ausgabe zu erzeugen. Die Ausgabe hängt auch weitgehend von der bereitgestellten Eingabe ab, die auch als Prompt bezeichnet wird. Einige weit verbreitete LLM-Modelle sind GPT 3.5, GPT 4, DeepSeek-R1, Gemini, Llama 3.3, etc.

Diffusionsmodelle

Diese Modelle sind dafür bekannt, dass sie schrittweise Rauschen einführen, bis die erwartete Verteilung bestätigt ist. Dieses Modell eignet sich hervorragend für die Bilderzeugung. Es erzeugt zunächst Rauschen, um das Bild zu beschädigen und die Qualität allmählich zu verringern. Das Rauschen wird immer stärker, bis das Bild vollständig zerstört ist. Diffusionsmodelle sind in der Lage, den Prozess umzukehren, sobald das Training abgeschlossen ist, und können ein beschädigtes Bild erfolgreich wiederherstellen.

Anwendungen der GenAI-Technologie

ChatGPT wurde im November 2022 von Open AI gestartet und erreichte innerhalb der ersten fünf Tage 10.00.000 Nutzer. Innerhalb von nur zwei Monaten erreichte die Plattform 100 Millionen monatliche Nutzer. TikTok brauchte neun Monate und Instagram 2,5 Jahre, um 100 Millionen Nutzer zu erreichen. Das Wachstum von GenAI hat auch im Jahr 2022 nicht aufgehört, und fast jeden Monat werden neue GenAI-Tools mit unterschiedlichen Funktionen veröffentlicht. Mit Hilfe dieser Tools können digitale Vermarkter nun in viel kürzerer Zeit einzigartige und ansprechende Inhalte wie Social-Media-Posts, Blogartikel, Grafiken, Landing Pages, Audio, Video usw. erstellen.

Laut McKinsey werden 75 % der jährlichen Wertschöpfung durch GenAI-Technologie auf die Bereiche Marketing und Vertrieb, Kundenbetrieb, Softwaretechnik sowie Forschung und Entwicklung entfallen.

Abbildung: Auswirkungen von GenAI auf verschiedene Branchen (McKinsey)

HubSpot befragte mehr als 100 digitale Vermarkter, und 48 % von ihnen gaben an, dass sie GenAI für die Recherche nutzen, während 45 % antworteten, dass sie es zur Erstellung von Inhalten verwenden. Außerdem nannten 45 % der Marketer Anwendungsfälle für die Datenanalyse, und 32 % der Marketer gaben an, dass sie GenAI-Tools nutzen, um zu lernen, wie man etwas macht.

Effektive und effiziente Erstellung von Inhalten

GenAI kann die Phasen der Ideenfindung und der Inhaltserstellung verkürzen und so dem Marketer wertvolle Zeit und Arbeitsaufwand ersparen. Außerdem kann es Vermarktern helfen, eine einheitliche Brand Voice, einen konsistenten Schreibstil und ein einheitliches Format für alle Plattformen zu erreichen. Zusammenarbeit und Integration sind große Hürden bei der Erstellung von Inhalten, und auch diese können durch Allrounder-GenAI-Tools reduziert werden. Jasper, früher bekannt als Jarvis, eine Version von GPT-4, die speziell für das digitale Marketing entwickelt wurde, kann beispielsweise innerhalb weniger Sekunden Verkaufs-E-Mails, Webtexte, Blogbeiträge, Social-Media-Posts, Anzeigen usw. schreiben, und die Nutzer können ihre Kollegen einladen, die Inhalte weiter zu bearbeiten oder zu verwalten.

GenAI kann den Bedarf an Experten für die Erstellung hochwertiger Inhalte verringern. Zum Beispiel ist es jetzt möglich, hochauflösende, realistische Bilder und Grafiken mit Hilfe von Adobe Firefly und Midjourney, die GenAI-Tools sind, zu erstellen. Darüber hinaus können GenAI-Tools in den kommenden Jahren das interne Designteam vieler kleiner Organisationen übernehmen, und Menschen werden für die Eingabeaufforderung und die Betreuung der Tools verantwortlich sein. GenAI wird also den menschlichen Support vielleicht nicht überflüssig machen, aber es kann die Zahl der Mitarbeiter erheblich beeinflussen.

Personalisierung und Zielgruppenansprache

Durch eingehende Dateneinspeisung und -analyse kann GenAI Vermarkter bei der Erstellung von Inhalten unterstützen, die sich auf bestimmte Interessen und Verhaltensweisen konzentrieren. Die Personalisierung von Inhalten kann erfolgen, wenn Marketer dynamische Produktempfehlungen anbieten, maßgeschneiderte Website-Erlebnisse integrieren oder gezielte E-Mails versenden. Große Unternehmen wie Netflix und Amazon nutzen solche Personalisierungstechniken schon seit Jahren, um personalisierte Merklisten zu erstellen oder einfach Produkte zu empfehlen, um das Cross-Selling zu steigern.

Da die Erstellung von Inhalten weniger Zeit in Anspruch nimmt, können sich die Vermarkter stärker auf die Personalisierung konzentrieren und verschiedene Versionen desselben Inhalts für unterschiedliche Segmente sowie demografische und geografische Gruppen erstellen. Das Übersetzen einer Landing Page oder das Erstellen mehrerer Varianten einer E-Mail mit unterschiedlichen Bildern, Texten und CTAs ist heutzutage viel einfacher, was die Konversationsrate einer Kampagne, den Kundenwert und die Kundenbindung erhöhen kann.

Revolutionierung der Kundenbindung

Chatbots, die von GenAI betrieben werden, sind in der Lage, sowohl einfache als auch komplexe Kundenanfragen zu verstehen und sofort personalisierte Antworten zu geben. Unternehmen können viele Ressourcen einsparen, indem sie solche Chatbots mit den notwendigen Daten füttern, damit sie relevante Antworten geben können. 

Eine große Anzahl von Kundenanfragen kann auf diese Weise bearbeitet werden, und menschliche Mitarbeiter können sich auf die Beantwortung derjenigen Fragen konzentrieren, bei denen ein menschlicher Kontakt unerlässlich ist. Heutzutage wird etwa die Hälfte aller Kundenanfragen von Telekommunikations-, Bank- und Versorgungsunternehmen in den USA von Maschinen beantwortet. Durch den Einsatz von GenAI kann die menschliche Beteiligung in diesen Branchen um bis zu 50 % reduziert werden.

Automatisierung und Datenanalyse

Unternehmen waren schon immer daran interessiert, ihre Kunden zu verstehen und zu tracken. Das Wachstum von GenAI in den letzten Jahren hat eine solche Stimmungsanalyse zugänglicher und erschwinglicher gemacht. Daher ist es jetzt möglich, riesige Mengen von Online-Bewertungen und Social-Media-Daten zu analysieren, um zu verstehen, was Kunden über ein Produkt, eine Kampagne oder ein Unternehmen denken. 

Eine weitere kürzlich durchgeführte Umfrage von HubSpot ergab, dass die drei beliebtesten Anwendungen von GenAI im Vertrieb die Automatisierung manueller Aufgaben (35 %), die Bereitstellung von datengestützten Erkenntnissen (34 %) und das Verfassen von Verkaufsunterlagen oder potenziellen Outreach-Nachrichten (31 %) sind. Die befragten Vertriebsprofis gaben außerdem an, dass diese GenAI-Anwendungsfälle sie bei der Erledigung ihrer täglichen Aufgaben am meisten unterstützen, um ihre Ziele zu erreichen.

Potenzielle Risiken der GenAI-Anwendung in Unternehmen

GenAI kann helfen, hochwertige Inhalte wie Texte, Bilder, Videos, Code usw. mit einem Minimum an menschlicher Beteiligung zu erstellen, und Unternehmen versuchen, die Vorteile zu nutzen. GenAI-Plattformen wie ChatGPT und Gemini werden ständig auf umfangreichen Daten trainiert, aber niemand weiß, welche Daten verwendet werden. Daher besteht ein hohes Risiko von Verletzungen der Rechte an geistigem Eigentum. Darüber hinaus gibt es noch einige andere Probleme, wie Datenschutz, Qualität und Verzerrungen.

Datensicherheit und Datenschutz

ChatGPT wurde vorgeworfen, Nutzerdaten in der Chatbot-Bibliothek zu speichern, und OpenAI sah sich deshalb massiver Kritik ausgesetzt. Andererseits speichert Google Bard solche Informationen nicht in seinem System, aber es gibt Hinweise darauf, dass es Nutzerdaten für das weitere Training verwendet. Daher sollten Unternehmen darauf achten, welche Daten als Eingabeaufforderung in den GenAI-Tools zur Verfügung gestellt werden können und welche Daten dies nicht sollten. 

Außerdem ermöglicht das Wachstum von GenAI Cyberkriminellen, Computersysteme und Server mit immer raffinierteren Taktiken anzugreifen. Es kann auch zu Prompt-Injection-Angriffen kommen, durch die Angreifer Chatbots dazu verleiten können, sensible Daten preiszugeben oder irreführende Inhalte zu erstellen.

Rechte an geistigem Eigentum

GenAI-Tools und -Plattformen werden auf die im Internet verfügbaren öffentlichen Daten trainiert und so konzipiert, dass sie auf der Grundlage der von den Nutzern gegebenen Eingaben oder Aufforderungen Ergebnisse liefern. Infolgedessen besteht immer die Möglichkeit der Verletzung von Rechten des geistigen Eigentums, da einige der Inhalte, insbesondere Bilder, die von GenAI-Tools wie ChatGPT oder Midjourney erstellt werden, das Originalwerk von jemandem sein können und durch Urheberrechtsgesetze geschützt sind. Daher sollten Nutzer vorsichtig sein, wenn sie KI-generierte Inhalte auf öffentlichen Plattformen veröffentlichen, und sie müssen sicherstellen, dass die Inhalte keine Urheberrechtsgesetze verletzen.

Amazon hat bereits die Initiative ergriffen und seinen Mitarbeitern verboten, Code mit ChatGPT zu teilen, da diese Daten später für weiteres Training verwendet werden können und Amazons vertrauliche Daten durchsickern könnten. Manchmal können GenAI-Plattformen auch denselben Output für mehrere Nutzer bereitstellen, was zu Plagiatsvorwürfen führen kann. Unternehmen sollten weiter analysieren, wie sie ihr geistiges Eigentum schützen und gleichzeitig die Möglichkeiten von GenAI nutzen können.

Halluzinationen und Bedenken hinsichtlich der Voreingenommenheit

GenAI-Tools sind noch nicht genau und sind für Halluzinationen bekannt. Sie können oft ungenaue Inhalte produzieren, die die Kampagnenergebnisse erheblich beeinträchtigen oder, schlimmer noch, das Image einer Marke völlig ruinieren können, wenn sie vor der Veröffentlichung nicht sorgfältig geprüft werden. Qualitativ minderwertige Inhalte, die von GenAI-Tools erstellt werden, können auch zu negativen Kundenreaktionen führen, da sie das Gefühl haben, nicht gut behandelt zu werden.

Automatisierte Reinforcement-Learning-Techniken können eingesetzt werden, um Halluzinationen abzuschwächen. Auf diese Weise wird das GenAI-Modell automatisch erkennen, wenn es Fehler macht. Eine solche Anomalieerkennung kann auch Daten korrigieren, bevor sie in den Wissenspool des Modells einfließen. 

Die Optimierung der Trainingsdatensätze ist eine weitere Möglichkeit, Halluzinationen zu reduzieren. Dieser Prozess kann zwar sehr lange dauern, aber wenn das Volumen des Trainingsdatensatzes riesig ist, wie bei ChatGPT, werden Verzerrungen und Halluzinationen deutlich reduziert. Insgesamt können GenAI-Tools oder -Plattformen durch die Implementierung solcher Reinforcement-Learning-Systeme und die korrekte Optimierung der Trainingsdatensätze vertrauenswürdiger und zuverlässiger werden.

Zusammenfassung

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass der Einsatz von GenAI im Jahr 2025 von entscheidender Bedeutung sein wird, um das Wachstum zu sichern und die Kosten zu minimieren, auch wenn sie ihre Herausforderungen hat. Unternehmen können diese Herausforderungen überwinden, indem sie die Datenkompetenz ihrer Mitarbeiter fördern. Lassen Sie uns darüber sprechen, wie die Einführung von GenAI Ihrem Unternehmen helfen kann:

1. Personalisierung in Abhängigkeit vom Standort und Nutzerverhalten: Die GenAI-Technologie kann genutzt werden, um Inhalte an individuelle Vorlieben, Standorte und Verhaltensweisen anzupassen. Dies kann zu höheren Conversions und einer besseren Nutzererfahrung führen. 
2. KI-gesteuerte Empfehlungen: GenAI-Modelle werden auf riesigen Datenbeständen trainiert und können daher genaue, dynamische Empfehlungen für verschiedene Branchen wie Versicherungen, Mode, Lebensmittellieferungen, Reisen usw. geben.
3. Nahtlose Benutzererfahrung: GenAI-Tools sind darauf trainiert, menschenähnliche Inhalte zu imitieren und zu produzieren. Dadurch können Maschinen für verschiedene Zwecke wie Reiseplanung, Werbung und Einkaufen effizienter mit Menschen interagieren.
4. Auswirkungen auf das Geschäft: Die Auswirkungen auf das Geschäft oder das Wachstum sind ein wichtiger Faktor für die Einführung von GenAI. Unternehmen können durch den effektiven Einsatz von GenAI greifbare Ergebnisse wie mehr Kunden, höhere Umsätze und mehr Aufmerksamkeit in den sozialen Medien erzielen.

Das war alles für heute. Ich hoffe, Sie hatten Spaß beim Lesen des Blogbeitrags. Wenn Sie Fragen haben oder mit uns zusammenarbeiten möchten, können Sie sich gerne über das Kontaktformular an uns wenden. Vergessen Sie auch nicht, unsere letzten Blogbeiträge hier zu lesen.