Was ist generative KI?
Du tippst einen Satz ein, und Sekunden später steht da ein Text, ein Bild oder ein Video. Woher kommt das? Von generativer KI, also künstlicher Intelligenz, die neue Inhalte erzeugt: Text, Bilder, Video, Audio oder Programmcode. Bekannte Beispiele sind ChatGPT, Gemini, Copilot und Perplexity.
Der Unterschied zur klassischen KI liegt im Ergebnis. Klassische KI sortiert oder sagt voraus, etwa der Spamfilter oder die Prognose, welcher Kunde abspringt. Generative KI macht etwas Neues. Im Gesetz taucht sie meist unter anderem Namen auf: Die EU-KI-Verordnung spricht von Modellen mit allgemeinem Verwendungszweck und von Systemen, die synthetische Inhalte erzeugen.
Wie funktioniert sie?
Die Modelle werden mit riesigen Datenmengen trainiert und lernen darin Muster. Zwei Bauarten musst du kennen:
- Sprachmodelle (LLM): Sie erzeugen die wahrscheinlichste Fortsetzung eines Textes, Wort für Wort.
- Diffusionsmodelle: Sie lernen, aus Rauschen schrittweise ein Bild zu formen. So arbeiten viele Bild-Generatoren.
Microsoft erklärt in seiner Doku etwas, das du dir merken solltest: Ein Sprachmodell hat keinen eigenen Weg für Fragen und Antworten. Es beantwortet eine Frage nur, weil eine Antwort die wahrscheinlichste Fortsetzung ist. Das Modell liefert das Wahrscheinliche, nicht das Geprüfte. Daher kommen die Halluzinationen: falsche Aussagen, die plausibel klingen.
Wie verbreitet ist sie in Unternehmen?
Die Zahlen hängen stark von der Erhebung ab, und die meisten messen KI allgemein. Nimm sie als Richtung, nicht als Vergleich.
Erhebung
Nutzen KI
Destatis, DE 2025
26 %
Eurostat, EU 2025
19,95 %
Bitkom, DE 2026
57 %
Destatis und Eurostat zählen Unternehmen ab 10 Beschäftigten, Bitkom hat 603 Unternehmen ab 20 Beschäftigten befragt. Enger an der generativen KI liegt ein Eurostat-Wert: 8,76 % aller EU-Unternehmen nutzten 2025 Technologien, die Text, Sprache oder Code erzeugen. Von den KI-Nutzern in der EU setzten 34,70 % KI für Marketing oder Vertrieb ein.
Was bringt sie im Marketing?
Der größte Nutzen liegt im ersten Entwurf und in der Variation. Sie ersetzt nicht dein Urteil, aber den leeren Bildschirm.
- Text: Entwürfe für Blog, Anzeigen, Newsletter, Varianten fürs Testen.
- Bild und Video: Moodboards, Motive, Storyboards.
- Recherche: Überblick gewinnen, Quellen danach selbst prüfen.
- Struktur: Briefings, Zusammenfassungen, Gliederungen.
Ein Beispiel: Ein KMU lässt einen Blogartikel vorschreiben. Eine Mitarbeiterin prüft jede Zahl, ergänzt eigene Erfahrung und verantwortet die Veröffentlichung. Das ist der richtige Weg. Gib dem Modell außerdem Material mit, also Fakten, Tonalität und Beispiele. Microsoft nennt das Grounding: Mit Quellen arbeitet das Modell verlässlicher als aus dem Gedächtnis.
Was gilt rechtlich?
Seit dem 2. August 2026 gilt Art. 50 der KI-Verordnung. Die Anbieter müssen Ausgaben maschinenlesbar markieren, für ältere Systeme mit Übergangsfrist. Du als Nutzer musst vor allem Deepfakes sichtbar offenlegen, also täuschend echte Bilder, Audio oder Videos von realen Personen, Orten oder Ereignissen. Die Markierung des Anbieters ersetzt das nicht.
Bei Texten greift die Pflicht nur, wenn sie über Angelegenheiten von öffentlichem Interesse informieren, und sie entfällt bei menschlicher Prüfung mit redaktioneller Verantwortung. Beim Urheberrecht ist vieles offen: Das Amtsgericht München sah drei per Prompt erzeugte Logos als nicht geschützt an (142 C 9786/25). Das Landgericht München I sah in Liedtexten bei ChatGPT eine Urheberrechtsverletzung, das Urteil ist nicht rechtskräftig.
Häufige Fehler
Fehler 1 · Antworten ungeprüft übernehmen
Klingt gut, stimmt aber nicht immer. Zahlen, Quellen, Namen und Urteile musst du selbst prüfen. Eine erfundene Studie im Blog kostet dich mehr als der Text gespart hat.
Fehler 2 · Einmal drüberlesen für Prüfung halten
Eine reine Rechtschreibprüfung oder pauschale Freigabe reicht für die redaktionelle Verantwortung nicht. Halte fest, wer was geprüft hat.
Fehler 3 · Kundendaten ins freie Tool kopieren
Personenbezogene Daten und Interna haben in frei zugänglichen Tools nichts verloren. Prüf vorher die Nutzungsbedingungen und ob du einen Vertrag zur Auftragsverarbeitung hast.
So startest du sinnvoll
Häufige Fragen
Was ist der Unterschied zwischen generativer und klassischer KI?
Klassische KI ordnet ein oder sagt etwas voraus, etwa beim Spamfilter. Generative KI erzeugt neue Inhalte wie Text oder Bilder. In vielen Tools arbeiten beide zusammen.
Warum erfindet generative KI manchmal Fakten?
Weil sie die wahrscheinlichste Fortsetzung erzeugt, nicht die geprüfte Wahrheit. Wenn das Wahrscheinliche falsch ist, klingt die Antwort trotzdem überzeugend.
Muss ich KI-Texte und -Bilder kennzeichnen?
Deepfakes musst du sichtbar offenlegen. Texte nur, wenn sie über Angelegenheiten von öffentlichem Interesse informieren und niemand redaktionell verantwortet. Ob Werbung darunterfällt, prüf im Einzelfall.
Gehört mir, was die KI erzeugt?
Das ist nicht abschließend geklärt. Das Amtsgericht München hat per Prompt erzeugten Logos den Urheberrechtsschutz versagt. Verlass dich also nicht auf einen Schutz, schon gar nicht bei deinem Logo.
Ersetzt generative KI Texter und Designer?
Für Entwürfe und Varianten nimmt sie viel Arbeit ab. Urteil, Strategie, echte Erfahrung und Verantwortung bleiben beim Menschen. Wer sie gut führt, schafft mehr, aber ohne Führung kommt Durchschnitt heraus.
