Was unterscheidet generative KI von anderer KI?
Klassische KI-Modelle ordnen ein: Ist diese Mail Spam, zeigt dieses Bild einen Hund? Generative Modelle lernen dagegen, wie solche Daten typischerweise aufgebaut sind, und erzeugen daraus Neues, etwa ein Hundebild, das es so noch nicht gab. Das Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik (BSI) zählt sie zu den universell einsetzbaren KI-Modellen (englisch General Purpose AI).
Welche Inhalte erzeugt generative KI?
Generative Modelle gibt es für Texte (auch Programmcode), Bilder, Audio und Video. Multimodale Modelle verarbeiten mehrere dieser Formen gemeinsam. Sprachmodelle erzeugen Texte anhand statistischer Zusammenhänge. Deshalb können Ergebnisse überzeugend klingen, ohne zu stimmen.
Welche Risiken hat generative KI für Marken?
Das BSI nennt in seiner Veröffentlichung „Generative KI-Modelle: Chancen und Risiken“ (Version 2.0, 2025) mehrere Risiken, die eine Marke betreffen. Die Modelle garantieren keine Qualität und erfinden Inhalte, sogar Quellenangaben (Halluzination). Trainingsdaten können urheberrechtlich geschützt sein, und Bildgeneratoren können Firmenlogos oder andere fremde Werke wiedergeben. Hinzu kommen Verzerrungen (Bias) aus den Trainingsdaten und die Gefahr, Ergebnisse zu unkritisch zu übernehmen.
Wie sich eine Marke absichert, erklären die Einträge AI Brand Safety und Human in the Loop.
Was bedeutet generative KI für die Markenführung?
Generative KI erzeugt Inhalte schnell und in großer Zahl, ohne die Marke zu kennen. Ohne klare Vorgaben liefert sie den Durchschnitt dessen, was in den Trainingsdaten üblich ist, und macht Marken so austauschbarer (siehe Beliebigkeit und Content-Skalierung). Mit einem Markenkontext greift sie auf das zurück, was die Marke ausmacht.