Was ist Generative KI?

Generative KI (GenAI) bezieht sich auf eine Untergruppe der künstlichen Intelligenz, die darauf ausgelegt ist, neuen Inhalt wie Text, Bilder, Audio, Video und sogar Code zu erstellen, indem sie aus Mustern in großen Datensätzen lernt. Im Gegensatz zu traditionellen KI-Systemen, die sich auf die Klassifizierung oder Vorhersage von Daten konzentrieren, erzeugt Generative KI neue Inhalte basierend auf dem, was sie während des Trainings gelernt hat.

Diese Modelle kodieren statistische Darstellungen ihrer Trainingsdaten und generieren dann originelle Ausgaben, die den gesehenen Beispielen ähneln, sie jedoch nicht kopieren. Diese Fähigkeit ermöglicht es GenAI, Ergebnisse zu produzieren, die neuartig und kontextuell relevant erscheinen.

Zu den allgemein anerkannten Tools, die Generative KI nutzen, gehören Konversationssysteme wie ChatGPT, Bildgeneratoren wie Midjourney und Entwicklerassistenten wie GitHub Copilot.

Wie Generative KI funktioniert

Generative KI-Systeme stützen sich auf fortschrittliche Maschinelles Lernen (ML)-Techniken, insbesondere Deep Learning und Transformer-Architekturen, um neue Ausgaben zu erstellen, anstatt lediglich vorhandene Daten zu analysieren oder zu klassifizieren. Diese Modelle werden auf großen Datensätzen von Text, Bildern, Videos und Audio trainiert, was es ihnen ermöglicht, Muster und Beziehungen in riesigen Informationsmengen zu erkennen.

Nach dem Training generieren GenAI-Systeme als Reaktion auf Benutzereingaben (Fragen, Beschreibungen oder Anfragen, oft als „Prompts“ bezeichnet) relevante Ausgaben, die den Stil und die Struktur der Trainingsdaten widerspiegeln und dabei originell bleiben.

Ein Hersteller könnte beispielsweise eine Generative KI auffordern, eine technische Spezifikation zu entwerfen oder die Dokumentation eines Änderungsantrags zusammenzufassen, unter Angabe von Kontext wie den betroffenen Teilen und Compliance-Anforderungen. Das System würde dann eine einzigartige Ausgabe erstellen, die den Bedürfnissen des Benutzers entspricht.

Arten von Generativen KI-Modellen

Es gibt heute verschiedene Arten von Generativen KI-Modellen auf dem Markt, von denen jede für unterschiedliche Anwendungen und Anwendungsfälle optimiert ist. Zu den beliebtesten Modellen gehören:

• Große Sprachmodelle (LLMs): Entwickelt für textbasierte Aufgaben wie das Verfassen von Inhalten, das Zusammenfassen von Dokumenten oder das Beantworten von Fragen.
• Diffusionsmodelle (Diffusion Models): Spezialisiert auf die Erzeugung hochdetaillierter Bilder durch iteratives Verfeinern von visuellem Rauschen zu erkennbaren Mustern.
• Generative Adversarial Networks (GANs): Bestehen aus zwei neuronalen Netzen, die miteinander konkurrieren, um zunehmend realistische Bilder, Videos oder synthetische Daten zu erzeugen.

Während viele Generative KI-Modelle anfänglich auf festen Datensätzen trainiert werden, werden sie oft im Laufe der Zeit mit neuen Daten, Feedback oder Reinforcement-Learning-Methoden feinabgestimmt, die die Genauigkeit ihrer Ausgaben verbessern und Fehler sowie Verzerrungen (Bias) reduzieren.

Vorteile von Generativer KI

Von der Beschleunigung der Inhaltserstellung bis zur Verbesserung der Zusammenarbeit und des Onboardings – hier sind einige Vorteile, die hervorheben, wo GenAI einen bedeutenden Mehrwert im gesamten Unternehmen liefern kann.

• Erhöhte Kreativität und Innovation

  • GenAI unterstützt Innovation, indem sie schnell hochwertige Inhalte wie Konzeptbilder und Dokumentationsentwürfe erstellt, um den kreativen Prozess anzukurbeln. Dies kann Teams dabei helfen, frühzeitig mehr Möglichkeiten zu erkunden und die Reibungsverluste zu reduzieren, die die Ideenfindung oft verlangsamen.

• Gesteigerte Produktivität und Effizienz

  • Durch die Automatisierung routinemäßiger Aufgaben verschafft GenAI Teams Zeit, sich auf strategischere und wertschöpfendere Arbeiten zu konzentrieren. Dieser Effizienzschub ist besonders wirkungsvoll in schnelllebigen Produktentwicklungsumgebungen.

• Personalisierung im großen Maßstab

  • GenAI ermöglicht es, maßgeschneiderte Inhalte (z. B. Artikel, Dokumentation, Empfehlungen) schnell und in großem Umfang bereitzustellen. Die Anpassung der Ausgaben an spezifische Rollen und Anwendungsfälle unterstützt relevantere Interaktionen ohne den Aufwand einer schwerfälligen manuellen Anpassung.

• Demokratisierung der Inhaltserstellung

  • Mit GenAI sind fortschrittliche kreative Tools nicht mehr auf technische Experten beschränkt. Jeder im Unternehmen kann überzeugende Inhalte generieren und so die Lücke zwischen Vision und Umsetzung für alles schließen, von Produktdokumentationen und Schulungsmaterialien bis hin zu Kundenkommunikation und Marketing-Assets.

• Bessere Wissenserfassung

  • Durch die Umwandlung unstrukturierter Daten in durchsuchbare Inhalte kann GenAI Unternehmen dabei helfen, institutionelles Wissen zu bewahren und wiederzuverwenden. Rohmaterialien wie Besprechungsnotizen, technische Kommentare und Legacy-Dokumentation werden zugänglicher, was ein schnelleres Onboarding unterstützt und wichtige Erkenntnisse in Teams bewahrt.

• Reduzierung der Entwicklungskosten

  • Generative KI senkt die Kosten für die Inhaltserstellung, indem sie den menschlichen Aufwand reduziert, der für die Erstellung von ersten Entwürfen, Designs oder Code-Snippets erforderlich ist. Sie automatisiert auch Support-Aufgaben, indem sie Chatbots und virtuelle Assistenten zur Bearbeitung gängiger Fragen einsetzt und so die Support-Arbeitslast senkt. Darüber hinaus helfen KI-gesteuerte Vorschläge und Überprüfungen, Fehler frühzeitig zu erkennen, Nacharbeiten zu minimieren und die Gesamtqualität zu verbessern.

Gängige Beispiele für Generative KI

Generative KI verbessert bereits die Art und Weise, wie Teams ihre tägliche Arbeit planen und ausführen. Hier sind einige Beispiele, die einige der praktischsten und wirkungsvollsten Anwendungen von heute veranschaulichen:

• Texterstellung: Erzeugung von schriftlichen Inhalten wie Artikeln, Zusammenfassungen, Berichten oder Website-Texten.
• Bilderzeugung: Generieren von Visuals aus Textbeschreibungen oder Referenzeingaben, oft verwendet für Konzeptzeichnungen, Produkt-Mockups oder Design-Iterationen.
• Videoproduktion: Erstellung kurzer Videos oder Wiederverwendung vorhandener Videos mit minimalem manuellem Bearbeitungsaufwand, Unterstützung von Schulungsinhalten bis hin zu Werbemedien.
• Code-Assistenz: Unterstützung von Entwicklern durch das Schreiben von Boilerplate-Code, die Übersetzung zwischen Programmiersprachen oder das Identifizieren und Beheben von Bugs.
• 3D-Modellierung und Simulation: Entwurf virtueller Komponenten und Baugruppen zur Verwendung in der Technik und Produktentwicklung.

Generative KI vs. andere KI-Ansätze

Obwohl „KI“ oft als Sammelbegriff verwendet wird, funktionieren nicht alle KI-Technologien auf die gleiche Weise. Die folgende Tabelle vergleicht Generative KI mit traditionellen und prädiktiven Ansätzen, um ihre unterschiedlichen Zwecke, Ausgaben und zugrundeliegenden Techniken hervorzuheben.

Aspekt	Generative KI	Traditionelle KI	Prädiktive KI	Agentische KI
Zweck	Erstellt neue Daten oder Inhalte	Analysiert, klassifiziert und organisiert	Sagt zukünftige Trends oder Ergebnisse voraus	Ergreift autonom Maßnahmen zur Erreichung von Zielen
Beispiele	Dokumentationsentwurf, Code-Generierung	Betrugserkennung, Bild-Tagging	Umsatzprognosen, Abwanderungsvorhersage (Churn Prediction)	Automatisierung von Aufgaben, Ausführung von Workflows
Ausgaben	Text, Bilder, Code, Musik, Video	Labels, Erkenntnisse, Analysen	Prognosen und Risikobewertung	Ereignisauslöser, Entscheidungen, Aufgabenerledigungen
Verwendete Techniken	LLMs, GANs, Diffusionsmodelle	Entscheidungsbäume, Clustering, Regression	Zeitreihenmodelle, überwachtes ML	Reinforcement Learning, LLMs, Gedächtnissysteme

Wann Generative KI eingesetzt werden sollte

In den letzten Jahren hat sich GenAI schnell von der Experimentierphase zur praktischen Anwendung entwickelt, wobei Analysten eine weite Verbreitung in kreativen und technischen Bereichen vorhersagen. Gleichzeitig prognostiziert Gartner, dass über 40 % der agentischen KI-Projekte bis Ende 2027 abgebrochen werden, was sowohl das Versprechen von KI-Technologien als auch die Herausforderungen ihrer verantwortungsvollen Implementierung unterstreicht.

Der Schlüssel zur Erreichung dieses Gleichgewichts liegt in der Festlegung realistischer Erwartungen an das, was KI heute leisten kann, während gleichzeitig ihr Potenzial zur Transformation der zukünftigen Arbeitsweise erkundet wird. Mit der richtigen Mischung aus Pragmatismus und Ehrgeiz kann Generative KI als leistungsstarker Force Multiplier für Unternehmen fungieren, die Folgendes möchten:

• Inhalte und Dokumentation schneller und in höherer Qualität erstellen
• Teams beim Codieren, Dokumentieren oder Brainstorming unterstützen
• Konzepte oder Designs effizienter prototypisieren
• Personalisierte Erlebnisse oder Ausgaben im großen Maßstab bereitstellen
• Der breiteren Organisation helfen, technische Informationen zu verstehen

Anwendungsfälle für Generative KI

Hier ist ein genauerer Blick darauf, wie GenAI in geschäftlichen und technischen Bereichen angewendet wird:

• Generierung von Kundensupport-Antworten

  • GenAI kann relevante Antworten auf gängige Kundenfragen erstellen und die Reaktionszeiten drastisch verbessern. Mit menschlicher Aufsicht können Support-Teams höhere Anfragevolumen bewältigen und gleichzeitig ihre Aufmerksamkeit auf höherwertige Probleme lenken.

• Gestaltung von Werbemitteln und Visuals

  • KI-Tools können sofort ausgefeilte Grafiken basierend auf Anweisungen in natürlicher Sprache erstellen. Dies beschleunigt kreative Tests und reduziert gleichzeitig den manuellen Aufwand, sodass Teams sich stärker auf die Verfeinerung ihrer besten Ideen und die Skalierung von Kampagnen konzentrieren können.

• Unterstützung von Softwareentwicklern bei Codierungsaufgaben

  • KI-gesteuerte Codierungsassistenten können Basiscode generieren, Korrekturen vorschlagen und sogar zwischen Programmiersprachen übersetzen. Durch die Automatisierung sich wiederholender Aufgaben beschleunigen diese Tools die Entwicklungszyklen und ermöglichen es den Entwicklern, sich auf strategischere Ingenieurarbeit zu konzentrieren.

• Zusammenfassung technischer Dokumentation

  • GenAI kann komplexe Änderungsanträge, Anforderungen oder Testergebnisse aus der Technik in prägnante Zusammenfassungen verdichten, wodurch kritische Informationen einfacher zu verarbeiten und teamübergreifend zu teilen sind.

• Erkundung von Produkt-Designvarianten

  • Durch die Generierung mehrerer Designalternativen innerhalb definierter Parameter hilft GenAI Teams, Optionen schnell zu bewerten, den Iterationsprozess zu beschleunigen und die Zeit bis zum Erreichen einer brauchbaren Lösung zu verkürzen.

Potenzielle Herausforderungen der Generativen KI

GenAI bietet unglaubliche Möglichkeiten, aber die Einführung ist nicht immer einfach. Die gleichen Fähigkeiten, die Effizienz und Innovation vorantreiben, können Risiken bergen, wenn sie unkontrolliert bleiben. Organisationen benötigen klare Governance, Transparenz und menschliche Aufsicht, um den Wert verantwortungsvoll zu erschließen.

Die folgenden Herausforderungen veranschaulichen, warum ein durchdachter Ansatz unerlässlich ist:

• Datenschutz und Sicherheit: Sensible Informationen könnten unbeabsichtigt in generierten Ausgaben erscheinen, wenn Modelle auf proprietären Daten trainiert oder diesen ausgesetzt werden.
• Bias und Fairness: GenAI kann in seinen Trainingsdaten vorhandene Verzerrungen reproduzieren oder sogar verstärken, was zu unausgewogenen oder diskriminierenden Ausgaben führt.
• Genauigkeit und Halluzinationen: Ausgaben scheinen sinnvoll zu sein, können jedoch aufgrund von Einschränkungen in den Trainingsdaten faktisch falsch, unvollständig oder irreführend sein.
• Urheberrecht und IP-Fragen: Das rechtliche Eigentum an KI-generierten Werken ist in vielen Regionen weiterhin ungewiss, was Fragen zu Urheberschaft, Lizenzierung und Wiederverwendung aufwirft.
• Kosten und Infrastruktur: Der Aufbau, das Training und die Feinabstimmung großer Modelle erfordern erhebliche Ressourcen, was Fragen zur Nachhaltigkeit und Skalierbarkeit aufwirft.

Antrieb für intelligentere, schnellere Innovation

Eine der spitzesten Anwendungen von GenAI ist ihre Anwendung innerhalb eines gesteuerten Produktlebenszyklus. In Kombination mit einem KI-fähigen Digital Thread können generative Modelle dabei helfen, Anforderungen zu validieren, die Dokumentation zu beschleunigen und Produktdaten durch Suche in natürlicher Sprache zugänglicher zu machen. Dies ermöglicht es Teams, schneller zu iterieren und Erkenntnisse freizusetzen, die bessere Entscheidungen vorantreiben.

Durch die Verbindung von GenAI mit einer resilienten, gesteuerten Plattform wie Aras Innovator® können Organisationen diese Fähigkeiten verantwortungsvoll skalieren, indem sie die Datenqualität, den Kontext und die Rückverfolgbarkeit bewahren und gleichzeitig Innovationen vorantreiben.

GenAI im PLM: Wo sie Wert liefert (und wie man es sicher macht)

Generative KI wird wirklich transformativ, wenn sie in einen gesteuerten Digital Thread eingebunden ist, das vernetzte Rückgrat von Produktdaten, das Anforderungen, Design, Simulation, Fertigung, Qualität und Service umfasst. Im PLM-Kontext kann GenAI die richtigen Informationen zur richtigen Zeit bereitstellen, erste Entwürfe von Liefergegenständen erstellen und Entscheidungen beschleunigen, ohne die Rückverfolgbarkeit oder die IP-Kontrollen zu durchbrechen.

Hochwertige Anwendungsfälle über den gesamten Lebenszyklus hinweg

• Anforderungen und MBSE: Entwerfen, Deduplizieren und Klären von Anforderungen; Hervorheben von Lücken und nachgelagerten Auswirkungen; Umwandeln von Modellartefakten in rollenspezifische Zusammenfassungen.
• Konzept- und Detaildesign: Generieren von Designbegründungen, Vergleichen von Alternativen und automatisches Erstellen von Variantenbeschreibungen basierend auf konfigurierten Optionen und Einschränkungen.
• Simulation und Test: Erstellen von Szenariozusammenfassungen, Vorschlagen von Testschritten aus Anforderungen und Erklären von Diskrepanzen zwischen erwartetem und beobachtetem Verhalten.
• Änderungs- und Konfigurationsmanagement: Automatisches Entwerfen von ECR/ECO-Problemstellungen, Auswirkungen und Benachrichtigungen von Stakeholdern unter Verwendung verknüpfter Teile, Dokumente und Gültigkeitsregeln.
• Fertigungsprozessplanung (MPP): Generieren von Arbeitsanweisungen und Inspektionsplänen der ersten Stufe aus dem EBOM/MBOM-Kontext; Kennzeichnen fehlender Werkzeuge, Fähigkeiten oder Compliance-Referenzen.
• Qualität und Zuverlässigkeit: Triage von CAPA/NCRs mit Ursachenhypothesen und Suchen nach ähnlichen Problemen; Zusammenfassen von Feldrückmeldungen in umsetzbare Korrektur-/Vorbeugungsmaßnahmen.
• Technische Publikationen und Service: Umwandeln von technischen Änderungsdetails in technikerreife Verfahren und Teilelisten; Vorschlagen von Service-Bulletins basierend auf der neuesten Konfiguration (As-Maintained).
• Zusammenarbeit mit Lieferanten und der Wertschöpfungskette: Entwerfen von RFx-Paketen, Konformitätserklärungen und Übergabe-Checklisten, die genehmigte Spezifikationen und Standards widerspiegeln.
• Digital Twin und In-Service: Erklären von Telemetrie-Anomalien in einfacher Sprache, Vorschlagen der nächstbesten Aktionen und Verknüpfen von Empfehlungen mit dem konfigurierten As-Maintained-Artikel.

Warum der PLM-Kontext wichtig ist

GenAI ist nur so gut wie die Daten und die Governance, die sie umgeben. Innerhalb des PLM erhalten Sie den Kontext (Teil, Version und Gültigkeit), die Kontrollen (Berechtigungen, Wasserzeichen und Audit-Trail) und die Rückverfolgbarkeit (Verknüpfungen über den Thread hinweg), die generischen KI-Tools fehlen. Auf diese Weise skalieren Sie KI sicher über Teams und Lieferanten hinweg.

Leitplanken und Funktionen, auf die zu achten ist

• RAG über gesteuerte Daten: Retrieval-Augmented Generation (RAG), die nur aus genehmigten, zugriffskontrollierten PLM-Quellen zieht.
• Rückverfolgbarkeit per Design: Jede KI-gestützte Ausgabe enthält Verknüpfungen zurück zu den Ursprungselementen (Anforderungen, Teile, Änderungen, Simulationen).
• Mensch im Kreislauf (Human-in-the-loop): Überprüfungs-, Redline- und Genehmigungsschritte, die in standardmäßige PLM-Workflows eingebettet sind.
• Richtlinien- und IP-Schutz: Fein abgestufte Berechtigungen, Lieferanteneingrenzung, Schwärzung und Audit-Protokollierung.
• Betriebskennzahlen: Bewertung von Genauigkeit, Abdeckung, Latenz und Kosten pro Artefakt; Weiterleitung von Antworten mit geringer Zuverlässigkeit an Experten.
• Erweiterbarkeit: Konnektoren zu CAD/ALM/ERP, Unterstützung für Multi-Domain-BOMs und Optionen zur Weiterentwicklung hin zur agentischen Aufgabenautomatisierung, wenn diese bereit ist.

Erste Schritte mit Aras

1. Wählen Sie 2–3 Quick Wins in bestehenden Workflows (z. B. ECR-Entwurf, CAPA-Triage, WI-Erstdokumente).
2. Verbinden Sie sich mit Ihrem Digital Thread, damit GenAI gesteuerte Quellen zitieren kann – und nicht Ad-hoc-Dateien.
3. Betten Sie es in PLM-Aufgaben ein, anstatt ein weiteres Tool zu starten; halten Sie Benutzer im Kontext.
4. Messen und iterieren Sie mit klaren Akzeptanzkriterien und Sicherheitsschwellenwerten.

Erfahren Sie mehr darüber, wie Aras KI im PLM und im Digital Thread angeht, in diesen Ressourcen: unsere Übersicht über Generative KI im PLM, ein Webinar über GenAI für die Produktentwicklung und wie sich GenAI-Funktionen zur agentischen Automatisierung entwickeln.

Mit Aras Innovator® können Sie Generative KI mit einer resilienten, gesteuerten Plattform koppeln und so Datenqualität, Kontext und Rückverfolgbarkeit bewahren, während Sie die Innovation über den gesamten Lebenszyklus hinweg beschleunigen.