Generative Artificial Intelligence (Generative AI oder Generative KI) hat ihre Anfänge bereits vor über 50 Jahren mit frühen Chatbots genommen.
Doch erst mit den jüngsten Fortschritten bei großen Sprachmodellen (LLMs) ist die Technologie so leistungsstark und vielseitig geworden, dass sie in der Lage ist, überzeugende und authentische Inhalte blitzschnell zu erstellen.
In diesem Leitfaden erfahren Sie, wie Generative AI funktioniert, wie sie Ihre Geschäftsprozesse optimieren kann und welche Tools Sie zuerst ausprobieren sollten. Darüber hinaus stellen wir einige bewährte Methoden vor, um die KI sicher und effektiv einzusetzen.
Was ist Generative AI und wie funktioniert sie?
Generative AI (auch „Gen AI“ genannt) ist eine Form künstlicher Intelligenz, die in der Lage ist, neue Inhalte zu erstellen – wie Bilder, Texte oder Musik – die Beispielen ähneln, die sie während ihres Trainings gesehen hat.
Generative AI analysiert Muster und Merkmale in großen Datensätzen (z. B. auf bestehenden Websites), um neue Inhalte zu generieren, die diesen Mustern entsprechen.
Es gibt verschiedene Arten von Generative AI-Modellen, darunter Generative Adversarial Networks (GANs), Variational Autoencoders (VAEs) und Transformer-Modelle (z. B. Generative Pre-trained Transformers, GPTs).
Jedes dieser Modelle hat seine eigenen Ansätze und Stärken, doch sie alle haben eine wesentliche Fähigkeit gemeinsam, die sie für Unternehmen so nützlich macht: die Fähigkeit, autonom neue Inhalte zu erstellen.
Generative AI vs. andere KI-Technologien
Generative AI unterscheidet sich von anderen Formen der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens, weil sie nicht auf konkrete Anweisungen zur Erstellung von Inhalten angewiesen ist. Stattdessen lernt Generative AI durch die Analyse von Mustern in Daten, wie man neue Inhalte erzeugt.
Jedoch ermöglichen viele generative KI-Tools auch menschliche Eingaben.
ChatGPT ist beispielsweise eine Conversational-AI-Anwendung, die Fragen beantwortet und auf Anweisungen des Nutzers reagiert.
Hier fasst ChatGPT beispielsweise einen Artikel über Remote Team Management zusammen:
Bevor wir fortfahren, sind hier einige wichtige Begriffe, die Ihnen helfen werden, Generative AI besser zu verstehen:
Künstliche Intelligenz (KI) | Eine breite Kategorie von Software, die menschliche Intelligenz imitiert, indem sie Informationen analysiert und verschiedene Ziele erreicht. |
Maschinelles Lernen (ML) | Eine Art von KI, die Algorithmen verwendet, um Daten zu analysieren, daraus zu lernen und ihre Vorhersagen zu verbessern. Zum Beispiel lernt ein E-Mail-Spamfilter, Spam- von legitimen E-Mails zu unterscheiden, indem er Muster im Inhalt und Feedback analysiert. |
Deep Learning | Eine fortgeschrittene Form des maschinellen Lernens, die künstliche neuronale Netzwerke verwendet, um das menschliche Gehirn zu imitieren und so stärkere Vorhersagen zu treffen. Beispielsweise können Sprachverarbeitungs-Apps gesprochene Worte verstehen, indem sie Tausende gekennzeichneter Beispiele analysieren. |
Natural Language Processing (NLP) | Eine KI-Anwendung, die menschliche Sprache für Computerprozesse zugänglich macht. Einfache Beispiele dafür sind die Vorschläge bei der Texteingabe. |
Wie kann Generative AI Ihrem Unternehmen helfen?
Generative AI bietet eine Vielzahl von Vorteilen für Unternehmen und wird daher immer beliebter.
Laut einer Studie von McKinsey erwarten 90 % der Führungskräfte, Generative AI-Lösungen in den nächsten zwei Jahren „häufig” zu nutzen.
Die Potenziale der Technologie sind vielfältig, doch für Vertriebs- und Marketingteams gibt es drei Hauptvorteile:
Kundenerlebnisse personalisieren
Generative AI ermöglicht es Unternehmen, Kundeninteraktionen und Inhalte auf Grundlage individueller Vorlieben, Verhaltensweisen und vergangener Interaktionen zu personalisieren.
Zum Beispiel können Chatbots durch die Analyse großer Datenmengen personalisierte Empfehlungen, Nachrichten und Angebote verschicken – und das in Echtzeit und ohne menschliches Zutun.
Durch derart personalisierte Kundenerlebnisse können Unternehmen die Kundenbindung verbessern und die Conversion-Rate steigern, ohne dabei ihre Support-Teams zu überlasten.
Produktivität steigern (ohne Qualitätseinbußen)
Generative AI-Tools erleichtern wiederkehrende Aufgaben und helfen Vertriebs- und Marketingteams, mehr in kürzerer Zeit zu erledigen, ohne dabei Kompromisse bei der Qualität einzugehen.
Zu den Aufgaben, die sich durch Generative AI automatisieren oder optimieren lassen, gehören:
Erstellung von Berichten
Schreiben von Kaltakquise-E-Mails
Vertriebsplanung
Erstellung von Verkaufsangeboten
Verkaufspräsentationen
Erstellung von Sales Pitches
Mit Tools wie dem KI-Vertriebsassistenten von Pipedrive können Sie beispielsweise Erkenntnisse aus Vertriebsdaten generieren, ohne Stunden für manuelle Analysen aufwenden zu müssen.
Die gewonnene Zeit können Sie dann für die Akquise, den Beziehungsaufbau und die strategische Planung nutzen – alles wichtige Aufgaben, die menschliche Kreativität und Empathie erfordern.
Diese zusätzliche Effizienz kann Ihrem Unternehmen helfen, Fristen einzuhalten, Engpässe zu reduzieren und wettbewerbsfähig zu bleiben.
Schnelle Erstellung hochwertiger Inhalte
Generative AI ermöglicht die schnelle und effiziente Erstellung hochwertiger Inhalte, selbst wenn spezielle Kenntnisse oder Ressourcen fehlen.
Dank fortschrittlicher Algorithmen und Sprachverarbeitungsfähigkeiten können KI-Tools ansprechende Inhalte erstellen, die gut bei der Zielgruppe ankommen, wie z. B.:
Texte (z. B. E-Mail-Texte und Pressemitteilungen)
Bilder und andere visuelle Inhalte (z. B. Präsentationen und Infografiken)
Multimedia-Assets (z. B. Erklärvideos und Voiceovers)
Auch wenn es ratsam ist, vor allem menschliche Kreativität einzusetzen, eignet sich Generative AI hervorragend für bestimmte Aufgaben.
Sie könnten ChatGPT z. B. eine Liste der zuletzt veröffentlichten Blogposts geben und eine Zusammenfassung in Form einer Bullet-Point-Liste für Ihren E-Mail-Newsletter anfordern.
Grenzen von Generative AI: Gründe zur Vorsicht
Generative AI hat klare Vorteile, doch es ist ebenso wichtig, sich ihrer Grenzen bewusst zu sein, um nicht zu sehr auf die Technologie zu vertrauen.
Da viele textbasierte Generative-AI-Tools auf Internetinhalten basieren, ist deren Ausgangsinformation nicht immer zuverlässig.
Zum Beispiel wurde die kostenlose Version von ChatGPT ursprünglich mit Internetinhalten bis 2021 trainiert, was den Zugang zu aktuellen Daten eingeschränkt hat. Ähnliche Einschränkungen können auch bei anderen Modellen bestehen.
Da Gen-AI-Tools nur selten ihre Quellen angeben, ist es manchmal schwierig, einzuschätzen, woher die Informationen kommen und wie valide diese sind. Manche Tools weisen auf diese Schwachstelle hin, wie beispielsweise hier das Tool Claude:
Ein weiteres Risiko besteht in sogenannten „Halluzinationen“, bei denen die KI Antworten erfindet, da sie die korrekte Antwort nicht in ihrem Datensatz findet.
Verzerrungen bzw. Voreingenommenheit ist ebenfalls ein Problem, da KI-Tools oft Schwierigkeiten mit Nuancen und Kontext haben und durch vorbelastete Daten beeinflusst werden können.
Die Einschränkungen der KI bedeuten jedoch nicht, dass sie nicht genutzt werden sollte – sie erfordern lediglich einen umsichtigen Einsatz. Es gibt zahlreiche Möglichkeiten, KI sicher und effektiv in Ihr Unternehmen zu integrieren.
Anwendungsbereiche und Tools für Generative AI
Generative AI-Tools können unterschiedlichste Inhalte erstellen, einige kostenlos, andere kostenpflichtig. Hier sind drei beliebte Anwendungsbereiche, die Ihnen helfen, Zeit und Ressourcen effektiv zu investieren:
1. Geschäftliche Kommunikation
Tools wie ChatGPT, Googles Gemini (ehemals Bard), AI-Writer, Writer und Jasper sind hilfreich für die Erstellung von E-Mails, Website-Inhalten und Social-Media-Posts.
Sie generieren Texte auf Basis von Vorgaben, die Sie nach Bedarf anpassen können. Auch zur Optimierung bestehender Inhalte ist Generative AI nützlich, da Rechtschreibfehler und Inkonsistenzen erkannt und eliminiert werden – damit sind sie perfekte Tools zum Korrekturlesen und Optimieren Ihres Web-Contents.
Einige Schreibassistenten wie Grammarly bieten generative KI-Funktionen, die Empfehlungen zur Verbesserung von Texten geben.
Hier ist ein Beispiel von Grammarlys Gen-AI-Funktion:
Solche Funktionen lassen sich wunderbar nutzen, um Sales- und Marketing-Texte frischer und griffiger zu machen, was wiederum die Wahrscheinlichkeit erhöht, dass es beim Leser zur Zielhandlung kommt – beispielsweise einem Sign-up, einer Antwort-Mail oder Anfrage.
2. Bild- und Videoerstellung
Vertriebs- und Marketing-Teams sowie kleine Unternehmen können mit wenig bis gar keinen Design-Kenntnissen visuelle Inhalte erstellen. Tools wie Dall-E (OpenAI), Stability AI (Stable Diffusion) und Midjourney erzeugen in Sekunden professionelle Inhalte.
KI-generierte Bilder sind jedoch oft leicht erkennbar – daher ist es ratsam, eine Bildunterschrift oder einen Hinweis hinzuzufügen, um Transparenz zu gewährleisten.
Sie können KI-generierte Bilder in den folgenden Bereichen nutzen:
um Blogposts optisch interessanter zu machen und Textwüsten aufzulockern
um komplexe Informationen leichter verdaulich zu machen (z. B. bei Infografiken und Studien-Daten)
um Logos, Branding und Verpackungs-Ideen zu entwickeln
für Erklärvideos
um interne Materialien aufzuwerten, etwa Handbücher und Notizen
Bedenken Sie jedoch, dass Ihre KI-Bilder in der Regel einfach als solche zu erkennen sind. Kommen Sie Missverständnissen zuvor, indem Sie auf die Quelle hinweisen.
3. App- und Website-Entwicklung
Generative AI vereinfacht die Entwicklung von Web- und App-Anwendungen, indem sie Aufgaben automatisiert, technische Konzepte erklärt und die Codequalität verbessert.
Spezielle Tools wie CodeStarter und GitHub Copilot bieten wertvolle Unterstützung bei Programmieraufgaben. Auch Anwendungen aus dem Bereich der Conversational AI können einfache Code-Snippets erstellen.
Hier ist ein Beispiel des Tools Perplexity, das HTML-Code generiert:
Andere Arten von Code, die Sie umstandslos generieren können, sind:
CSS für das Design von Webseiten
JavaScript für dynamischen Content und mehr Interaktivität auf Websites
Python für generelles Programmieren, Web-Development und Datenanalyse
Java zum Erstellen plattformübergreifender Applikationen und großvolumiger Enterprise-Apps
C++ für Systemsoftware-Entwicklung, Spielentwicklung und die Entwicklung hochperformanter Apps
Die KI in diesem Bereich entwickelt sich ständig weiter. Google macht die Technologie beispielsweise durch sein maschinelles Lernmodell PaLM API wertvoller und für Entwickler zugänglicher.
Wie Pipedrive künstliche Intelligenz nutzt
Generative AI unterstützt bei Pipedrive einige Kernfunktionen unserer Marketing- und Sales-Software.
Hier sind einige Beispiele dafür, wie Pipedrive Features aus dem Bereich des KI-CRMs nutzt, um Vertrieblern zu helfen:
KI-Vertriebsassistent. Durch den Einsatz von KI zur Analyse von Geschäften, Kontakten und E-Mails ermittelt der KI-Vertriebsassistent wertvolle Erkenntnisse und schlägt Möglichkeiten zur Verbesserung der Vertriebsleistung vor.
Integrationen von Drittanbietern. Pipedrive lässt sich über seinen intuitiven Marketplace mit einer Vielzahl von KI-Tools von Drittanbietern integrieren. Zu den beliebten KI-Apps zur Verbindung mit Ihrem Sales-CRM gehören Engage AI, Seamless.AI, Conduit Co-pilot und Convosense.ai.
Neben generativer KI bietet Pipedrive das Lead-Gen-Add-on LeadBooster an, das Live-Chat- und Chatbot-Funktionen für Ihre Website nutzt. Es ermöglicht Ihnen, eingehende Leads schneller und mit minimalem Aufwand anzusprechen und zu qualifizieren.
Durch die Nutzung der KI-Funktionen von Pipedrive können Sie Arbeitsabläufe beschleunigen und die Kundendaten in Ihrem gesamten Unternehmen konsistent halten.
So verwenden Sie Generative AI für Ihr Unternehmen: Fünf bewährte Methoden
Generative AI kann viele Geschäftsprobleme lösen, aber nur für jene, die sie sorgfältig und korrekt anwenden.
Hier sind einige bewährte Methoden, um das Beste aus Generative AI herauszuholen:
1. Überprüfen Sie Antworten
KI-Modelle sind zwar bestrebt, hilfreiche Informationen zu liefern, aber manchmal produzieren sie Fehler oder Ungenauigkeiten.
Durch die Überprüfung der Antworten können Sie die Qualität der Informationen verifizieren, bevor Sie sie an andere weitergeben (z. B. in Web-Inhalten oder Cold-E-Mails). So können Sie Ihre Glaubwürdigkeit und Vertrauenswürdigkeit bewahren, ohne wertvolle Kunden- oder Partnerbeziehungen zu beschädigen.
Wenn Ihr Tool beispielsweise eine Statistik in einer seiner Antworten zitiert, überprüfen Sie die Quelle. Wenn Sie keine finden können und die App sie Ihnen nicht geben will, ist die Information wahrscheinlich falsch (d. h. eine KI-„Halluzination“).
2. Schützen Sie sensible Daten
Alle Unternehmen sollten Richtlinien festlegen, die sicherstellen, dass ihre Teams keine sensiblen Daten in generative KI-Tools einspeisen, da diese an andere Nutzer weitergegeben werden könnten.
Durch den Schutz sensibler Daten schützen Sie die Informationen vor unbefugtem Zugriff oder Missbrauch und verringern das Risiko von Rufschädigung und rechtlichen Schritten.
Vermeiden Sie die Weitergabe dieser sensiblen Daten an KI-Tools:
Private Geschäftspläne
Kunden- und Mitarbeiterdaten
Daten zur Verkaufsleistung
Finanz- und Rechtsdaten
Produktentwürfe
Bevor Sie KI in Ihrem Unternehmen einsetzen, sollten Sie einen Schulungsplan erstellen, um sicherzustellen, dass Ihre Mitarbeiter sich der Risiken bewusst sind und die Tools richtig nutzen können.
3. Verwenden Sie klare Anweisungen
Präzise Eingaben sorgen für hilfreichere Inhalte. Detaillierte, nicht vertrauliche Informationen führen zu besseren Ergebnissen. Am besten experimentieren Sie mit unterschiedlichen sogenannten „Prompts”, also Anweisungen, die Sie dem Tool geben, herum, bis Sie das gewünschte Ergebnis erhalten.
Scheuen Sie sich nicht, das Tool mehrmals um Verbesserungen zu bitten und geben Sie positives Feedback, wenn Ihnen ein zufriedenstellendes Ergebnis präsentiert wird – so lernt das Tool für das nächste Mal.
4. Akzeptieren Sie die Grenzen Ihres Tools
Generative AI hat sich von ihren Grundmodellen weit entfernt und in den letzten Jahren viele Durchbrüche erzielt.
Diese junge Technologie hat jedoch immer noch Grenzen und Einschränkungen, die alle Nutzer – insbesondere Unternehmen – anerkennen müssen.
Wenn Sie die Stärken und Grenzen Ihrer generativen Modelle akzeptieren, vermeiden Sie unrealistische Erwartungen und Frustration. Dann können Sie sich darauf konzentrieren, die Technologie dort einzusetzen, wo sie effektiv ist, und menschliches Geschick und Kreativität dort zu nutzen, wo dies nicht der Fall ist.
Generative KI ist zum Beispiel nützlich für die Erstellung kurzer und einfacher Website-Inhalte wie Produktbeschreibungen.
Sie ist weniger geeignet, um originelle Thought-Leadership-Artikel über Ihre Branche zu schreiben. Dafür braucht man echte Erfahrung und Intelligenz.
5. Fördern Sie Transparenz
Und schließlich sollten Sie offen über den Einsatz von künstlicher Intelligenz sprechen, um Kunden nicht zu blenden, sondern ihnen mit Transparenz und Vertrauen zu begegnen.
Geben Sie an, wenn Bilder, Trainingsdaten, Webinhalte und andere Unternehmensressourcen mit KI generiert wurden.
Generative AI FAQs
Abschließende Gedanken
Die Palette der Geschäftsanwendungen für Generative AI ist vielfältig und wächst.
Neue Nutzer sollten zwar vorsichtig sein und sich über die neuesten Fortschritte informieren, aber es gibt viel zu gewinnen und zu lernen, wenn man mit Tools wie ChatGPT, Claude und Dall-E experimentiert.
Wenn Sie eine verfeinerte und unmittelbar wertvolle Erfahrung mit KI machen möchten, insbesondere im Vertrieb, sind Sie bei Pipedrive genau richtig. Funktionen wie der Vertriebsassistent und das LeadBooster-Add-on sowie intelligente Integrationen helfen Ihnen, schneller und smarter zu arbeiten.
