Künstliche Intelligenz (KI) ist eines der leistungsstärksten Innovationswerkzeuge unseres Jahrhunderts. 

Es gibt jedoch verschiedene Arten mit unterschiedlichen und sich ergänzenden Funktionen.

Daher analysieren wir heute die Unterschiede zwischen generativer KI (GPT Chat) und prädiktiver KI (Google Maps).

1) Hauptziel
Generative KI lernt Muster aus großen Datenmengen und generiert daraus neue Ergebnisse wie Text, Bilder, Audio, Video oder Code.

Prädiktive KI nutzt historische Daten, um zukünftige Ergebnisse vorherzusagen oder Kategorien zuzuordnen: beispielsweise Umsatzprognosen, Betrugserkennung, Schätzung der Kundenabwanderung oder die Entscheidung, ob eine E-Mail Spam ist.

2) Ausgabetyp
Die Ausgabe generativer KI ist in der Regel etwas „Erstelltes“: ein E-Mail-Entwurf, ein Bild, eine Zusammenfassung, eine Antwort im Chat oder ein Codefragment. Die Ausgabe von prädiktiver/traditioneller KI ist üblicherweise eine Wahrscheinlichkeit, ein Label, eine Bewertung, eine Empfehlung oder eine Entscheidung: „Hohes Risiko“, „Kunde mit einer Kündigungswahrscheinlichkeit von 82 %, genehmigt/abgelehnt“, „Produkt empfohlen“.

3) Wie sie „denken“
Vereinfacht ausgedrückt:
• Prädiktive KI versucht die Frage zu beantworten: „Was wird passieren?“ oder „Zu welcher Kategorie gehört dies?“
• Generative KI versucht die Frage zu beantworten: „Wie sähe ein neues Beispiel aus, das dem bereits gelernten Beispiel ähnelt?“

4) Daten und Training
Generative KI wird üblicherweise mit sehr großen und vielfältigen Datensätzen trainiert, da sie die Struktur der Inhalte lernen muss, um neue, überzeugende Ergebnisse zu generieren. Prädiktive KI kann mit fokussierteren und gelabelten Daten für eine spezifische Aufgabe arbeiten, z. B. Zahlungsausfall (ja/nein), Kundenabwanderung (ja/nein), wöchentliche Nachfrage oder Diagnose nach Kategorie.

5) Alltagsbeispiele 

Generativ
• Eine E-Mail verfassen.
• Ein vild erstellen.
• Einen Bericht zusammenfassen.
• Code generieren.
• Ein Transkript oder eine Gesprächsantwort erstellen.

Prädiktiv
• Spamfilter.
• Boniätsprüfung.
• Betrugserkennung.
• Absatzprognosen.
• Empfehlungssysteme.
• Dokumenten- und Bildklassifizierung.

6) Eine einfache Eselsbrücke
• Generativ: Bericht schreiben.
• Prädiktiv: Wahrscheinlichkeit eines Ereignisses berechnen.