{"id":3585,"date":"2025-10-07T22:53:39","date_gmt":"2025-10-07T14:53:39","guid":{"rendered":"https:\/\/moresourcing.com\/cut-through-genai-confusion-eight-definitive-reads\/"},"modified":"2025-10-07T22:53:39","modified_gmt":"2025-10-07T14:53:39","slug":"cut-through-genai-confusion-eight-definitive-reads","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/moresourcing.com\/de\/cut-through-genai-confusion-eight-definitive-reads\/","title":{"rendered":"Durchbrechen Sie die GenAI-Verwirrung: Acht endg\u00fcltige Lesungen"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<div>\n<aside class=\"article-ad ad-300  ad-300x250 ad-desktop\">\n<\/aside>\n<aside class=\"article-ad ad-300  ad-300x250 ad-mobile\">\n<\/aside>\n<figure class=\"article-inline\">\n<img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" alt=\"\" width=\"1290\" height=\"860\" class=\"alignnone size-full wp-image-123092\" srcset=\"https:\/\/moresourcing.com\/wp-content\/uploads\/2025\/10\/Cut-Through-GenAI-Confusion-Eight-Definitive-Reads.jpg 1290w, https:\/\/sloanreview.mit.edu\/wp-content\/uploads\/2025\/10\/Brokaw-GenAi-1290x860-1-300x200.jpg 300w, https:\/\/sloanreview.mit.edu\/wp-content\/uploads\/2025\/10\/Brokaw-GenAi-1290x860-1-150x100.jpg 150w, https:\/\/sloanreview.mit.edu\/wp-content\/uploads\/2025\/10\/Brokaw-GenAi-1290x860-1-768x512.jpg 768w, https:\/\/sloanreview.mit.edu\/wp-content\/uploads\/2025\/10\/Brokaw-GenAi-1290x860-1-764x509.jpg 764w, https:\/\/sloanreview.mit.edu\/wp-content\/uploads\/2025\/10\/Brokaw-GenAi-1290x860-1-382x255.jpg 382w, https:\/\/sloanreview.mit.edu\/wp-content\/uploads\/2025\/10\/Brokaw-GenAi-1290x860-1-870x580.jpg 870w, https:\/\/sloanreview.mit.edu\/wp-content\/uploads\/2025\/10\/Brokaw-GenAi-1290x860-1-435x290.jpg 435w\" data-lazy-sizes=\"(max-width: 1290px) 100vw, 1290px\" src=\"https:\/\/moresourcing.com\/wp-content\/uploads\/2025\/10\/Cut-Through-GenAI-Confusion-Eight-Definitive-Reads.jpg\"\/><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/moresourcing.com\/wp-content\/uploads\/2025\/10\/Cut-Through-GenAI-Confusion-Eight-Definitive-Reads.jpg\" alt=\"\" width=\"1290\" height=\"860\" class=\"alignnone size-full wp-image-123092\" srcset=\"https:\/\/moresourcing.com\/wp-content\/uploads\/2025\/10\/Cut-Through-GenAI-Confusion-Eight-Definitive-Reads.jpg 1290w, https:\/\/sloanreview.mit.edu\/wp-content\/uploads\/2025\/10\/Brokaw-GenAi-1290x860-1-300x200.jpg 300w, https:\/\/sloanreview.mit.edu\/wp-content\/uploads\/2025\/10\/Brokaw-GenAi-1290x860-1-150x100.jpg 150w, https:\/\/sloanreview.mit.edu\/wp-content\/uploads\/2025\/10\/Brokaw-GenAi-1290x860-1-768x512.jpg 768w, https:\/\/sloanreview.mit.edu\/wp-content\/uploads\/2025\/10\/Brokaw-GenAi-1290x860-1-764x509.jpg 764w, https:\/\/sloanreview.mit.edu\/wp-content\/uploads\/2025\/10\/Brokaw-GenAi-1290x860-1-382x255.jpg 382w, https:\/\/sloanreview.mit.edu\/wp-content\/uploads\/2025\/10\/Brokaw-GenAi-1290x860-1-870x580.jpg 870w, https:\/\/sloanreview.mit.edu\/wp-content\/uploads\/2025\/10\/Brokaw-GenAi-1290x860-1-435x290.jpg 435w\" sizes=\"(max-width: 1290px) 100vw, 1290px\"\/><figcaption>\n<\/figcaption><\/figure>\n<div class=\"article-summary\"><strong class=\"article-summary__strong\">Zusammenfassung: <\/strong><\/p>\n<p>Generative KI ist zu einem Teil des Arbeitsalltags vieler Menschen und der Arbeitsprozesse von Organisationen geworden. <cite>MIT SMR<\/cite> Experten k\u00f6nnen F\u00fchrungskr\u00e4ften dabei helfen, viele der wesentlichen Fragen zur Einf\u00fchrung des durch GenAI erweiterten Arbeitsplatzes zu beantworten.<\/p>\n<\/div>\n<p><span class=\"smr-leadin\">Da die generative KI leistungsf\u00e4higer wird<\/span>, wird es potenziell wertvoller f\u00fcr beide Organisationen und jeden von uns individuell. <\/p>\n<p>Trotz ihrer Allgegenw\u00e4rtigkeit ist generative KI noch jung. <\/p>\n<p><cite>MIT Sloan Management Review<\/cite> Autoren zu diesem Thema \u2013 darunter Akademiker, Forscher und Praktiker \u2013 berichten von vornherein \u00fcber die besten GenAI-Fragen und dar\u00fcber, wie man \u00fcber deren Beantwortung nachdenken sollte. <\/p>\n<p>Nehmen Sie unseren Kolumnisten Rama Ramakrishnan, Professor f\u00fcr diese Praxis an der MIT Sloan School of Management. <\/p>\n<p>\u201eW\u00e4hrend sorgf\u00e4ltige Eingabeaufforderungen und Techniken wie RAG [Retrieval-Augmented Generation] ein KI-Modell dazu ermutigen k\u00f6nnen, eine Reihe bereitgestellter Dokumente zu priorisieren, k\u00f6nnen Standard-LLMs nicht gezwungen werden, nur diese Inhalte zu verwenden\u201c, erkl\u00e4rt Ramakrishnan.<\/p>\n<p>Einfache Frage;<\/p>\n<hr class=\"break\"\/>\n<h4><a href=\"https:\/\/sloanreview.mit.edu\/article\/how-llms-work\/\" style=\"border-bottom:none;\">1. Wie LLMs funktionieren: Die 10 h\u00e4ufigsten Fragen auf F\u00fchrungsebene<\/a><\/h4>\n<h6>Rama Ramakrishnan<\/h6>\n<p>\u201eIn meiner Arbeit an der MIT Sloan School of Management habe ich in den letzten zwei Jahren vielen F\u00fchrungskr\u00e4ften die Grundlagen der Funktionsweise gro\u00dfer Sprachmodelle (LLMs) vermittelt.<\/p>\n<p>\u201eEinige Leute gehen davon aus, dass Unternehmensf\u00fchrer weder wissen wollen noch m\u00fcssen, wie LLMs und die generativen KI-Tools, die sie unterst\u00fctzen, funktionieren \u2013 und nur daran interessiert sind.\u201c <em>Ergebnisse<\/em> die Werkzeuge k\u00f6nnen liefern.<\/p>\n<p>\u201eIn dieser Kolumne teile ich Fragen zu 10 oft missverstandenen Themen, zu denen ich oft gefragt werde, zusammen mit ihren Antworten. \u2026<\/p>\n<p>\u201e[Zum Beispiel] wann beschlie\u00dft das LLM, dem Benutzer die endg\u00fcltige Antwort auf eine Frage zu geben? Die Entscheidung, die Generierung zu stoppen, wird durch eine Kombination aus den Vorhersagen des LLM und den Regeln bestimmt, die von dem Softwaresystem festgelegt werden, auf dem es l\u00e4uft. Es ist keine Entscheidung, die nur vom LLM getroffen wird.\u201c <a href=\"https:\/\/sloanreview.mit.edu\/article\/how-llms-work\/\"><strong>Den vollst\u00e4ndigen Artikel lesen \u00bb<\/strong><\/a><\/p>\n<h4><a href=\"https:\/\/sloanreview.mit.edu\/article\/how-to-scale-genai-in-the-workplace\/\" style=\"border-bottom:none;\">2. Wie man GenAI am Arbeitsplatz skaliert<\/a><\/h4>\n<h6>Michael Wade, Konstantinos Trantopoulos, Mark Navas und Anders Romare<\/h6>\n<p>\u201eW\u00e4hrend Unternehmen vom Experimentieren zur unternehmensweiten Einf\u00fchrung \u00fcbergehen, k\u00e4mpfen viele nicht mit den Tools selbst, sondern mit der organisatorischen Transformation, die erforderlich ist, um sie sinnvoll in die t\u00e4gliche Arbeit der Menschen zu integrieren. Tools werden sich weiterentwickeln: Es ist die menschliche Seite der Gleichung, die dar\u00fcber entscheidet, ob GenAI-Initiativen wirklich erfolgreich sind.\u201c<\/p>\n<p>\u201eWir haben einen der bislang gr\u00f6\u00dften realen Eins\u00e4tze generativer KI untersucht \u2013 beim multinationalen Pharmaunternehmen Novo Nordisk. Die Erfahrung zeigt, dass der Erfolg nicht nur von der Infrastruktur abh\u00e4ngt, sondern auch davon, wie Menschen denken, sich anpassen und mit KI zusammenarbeiten. Eine wichtige Lektion: W\u00e4hrend die Einf\u00fchrung von GenAI und umfassendere digitale Transformationen gemeinsame Wurzeln haben, ist generative KI einzigartig disruptiv und ver\u00e4ndert die Natur der Arbeit selbst auf beispiellose Weise. \u2026<\/p>\n<p>\u201eJeder Mitarbeiter sparte durchschnittlich 2,17 Stunden pro Woche, sobald er mit der Nutzung des Tools begann. Aber es passierte auch etwas Unerwartetes: Diese Stunden waren nicht das, was die Mitarbeiter am meisten sch\u00e4tzten. Die Zufriedenheit der Mitarbeiter mit Copilot korrelierte dreimal st\u00e4rker mit wahrgenommenen Verbesserungen der Arbeitsqualit\u00e4t als mit der Zeitersparnis. Mitarbeiter berichteten von Qualit\u00e4tsverbesserungen bei der Inhaltszusammenfassung, der Inhaltserstellung und der Ideenfindung. Interessanterweise investierten viele Mitarbeiter die eingesparte Zeit wieder in Interaktionen mit Menschen, strategische Planung und kreative Arbeit.\u201c <a href=\"https:\/\/sloanreview.mit.edu\/article\/how-to-scale-genai-in-the-workplace\/\"><strong>Den vollst\u00e4ndigen Artikel lesen \u00bb<\/strong><\/a><\/p>\n<h4><a href=\"https:\/\/sloanreview.mit.edu\/article\/generate-value-from-gen-ai-with-small-t-transformations\/\" style=\"border-bottom:none;\">3. Generieren Sie mit \u201eSmall t\u201c-Transformationen Mehrwert aus GenAI<\/a><\/h4>\n<h6>Melissa Webster und George Westerman<\/h6>\n<p>\u201eWirtschaftsf\u00fchrer finden Wege, echten Mehrwert aus gro\u00dfen Sprachmodellen (LLMs) zu ziehen, ohne bestehende Gesch\u00e4ftsprozesse vollst\u00e4ndig zu ersetzen. Sie streben nach \u201aSmall T\u2018-Transformationen, auch wenn sie die Grundlage f\u00fcr zuk\u00fcnftige gr\u00f6\u00dfere Transformationen schaffen. \u2026<\/p>\n<p>\u201eUnser Projektteam hat die leitenden Manager verschiedener Funktionen, darunter k\u00fcnstliche Intelligenz, Datenwissenschaft, Innovation, Betrieb und Vertrieb, bei 21 gro\u00dfen Unternehmen befragt. Wir haben uns darauf konzentriert, zu verstehen, was Organisationen mit relativ fr\u00fcher und umfassender GenAI-Einf\u00fchrung tun und warum. \u2026<\/p>\n<p>\u201eUnsere Untersuchungen zeigen, dass die meisten Unternehmen bei der Transformation mit generativer KI einen gezielteren Ansatz verfolgen. W\u00e4hrend GenAI m\u00f6glicherweise die Geschwindigkeit und Qualit\u00e4t vieler Aufgaben steigern kann, birgt es auch eine Reihe von Risiken in Bezug auf Genauigkeit, Sicherheit und Verwaltung des geistigen Eigentums. Die von uns befragten F\u00fchrungskr\u00e4fte tendieren dazu, bei ihren Entscheidungen die Logik einer Risikoneigung anzuwenden und kundenorientierten Prozessen ein h\u00f6heres Risiko zuzuordnen als internen.\u201c <a href=\"https:\/\/sloanreview.mit.edu\/article\/generate-value-from-gen-ai-with-small-t-transformations\/\"><strong>Den vollst\u00e4ndigen Artikel lesen \u00bb<\/strong><\/a><\/p>\n<aside class=\"article-ad ad-300  ad-300x600 ad-desktop\">\n<\/aside>\n<aside class=\"article-ad ad-300  ad-300x250 ad-mobile\">\n<\/aside>\n<h4><a href=\"https:\/\/sloanreview.mit.edu\/article\/the-genai-focus-shifts-to-innovation-at-colgate-palmolive\/\" style=\"border-bottom:none;\">4. Der Fokus von GenAI verlagert sich auf Innovation bei Colgate-Palmolive<\/a><\/h4>\n<h6>Thomas H. Davenport und Randy Bean<\/h6>\n<p>\u201eDie gro\u00dfen Sprachmodelle (LLMs), die die Teams von Colgate-Palmolive verwenden, wurden durch RAG-Inhalte (Retrieval-Augmented Generation) verschiedener Art erg\u00e4nzt \u2013 vom Unternehmen durchgef\u00fchrte firmeneigene Forschung, Google-Suchtrends, syndizierte Datenquellen und mehr. RAG-basierte Systeme greifen mehr auf unternehmensspezifische Inhalte als auf \u00f6ffentliche Internetmaterialien zur\u00fcck, sodass die Wahrscheinlichkeit von Halluzinationen geringer ist.\u201c <\/p>\n<p>\u201eGenerative KI kann solches Material schnell durchgehen und Markttrends und unerf\u00fcllte Verbraucherbed\u00fcrfnisse beschreiben. Das bedeutet, dass Mitarbeiter, anstatt eine breite Sammlung von Marktforschungsberichten herunterzuladen, zu lesen und zu notieren, wenn sie Verbrauchereinblicke w\u00fcnschen, einfach die Frage, die sie beantwortet haben m\u00f6chten, sofort aufschreiben und sofort eine Antwort erhalten k\u00f6nnen. \u2026<\/p>\n<p>\u201eDie Teams von Colgate-Palmolive haben herausgefunden, dass sie ein KI-System, das unerf\u00fcllte Verbraucherbed\u00fcrfnisse aufzeigt, mit einem anderen propriet\u00e4ren KI-System kombinieren k\u00f6nnen, das neue Produktkonzepte entwickelt, um diese Bed\u00fcrfnisse zu erf\u00fcllen. In wenigen Minuten kann es unter menschlicher Anleitung Texte und Bilder f\u00fcr ein neues Konzept erstellen, beispielsweise eine neue Geschmacksrichtung von Zahnpasta. W\u00e4hrend immer Menschen auf dem Laufenden sind, die den Arbeitsablauf leiten, ist die Verwendung des GenAI-erweiterten Systems viel effizienter, als wenn Menschen Marktforschungsmaterialien durchbl\u00e4ttern. Durch die Breite der generierten Ideen entsteht auch ein breiteres Produkt <a href=\"https:\/\/sloanreview.mit.edu\/article\/the-genai-focus-shifts-to-innovation-at-colgate-palmolive\/\"><strong>Den vollst\u00e4ndigen Artikel lesen \u00bb<\/strong><\/a><\/p>\n<h4><a href=\"https:\/\/sloanreview.mit.edu\/article\/bring-your-own-ai-how-to-balance-risks-and-innovation\/\" style=\"border-bottom:none;\">5. Bringen Sie Ihre eigene KI mit: Wie Sie Risiken und Innovation in Einklang bringen<\/a><\/h4>\n<h6>Nick van der Meulen und Barbara H. Wixom<\/h6>\n<p>\u201eMit diesem Aufstieg von GenAI geht eine neue Herausforderung f\u00fcr Organisationsleiter einher: das Ph\u00e4nomen von Bring Your Own AI (BYOAI), das auftritt, wenn Mitarbeiter ungepr\u00fcfte, \u00f6ffentlich verf\u00fcgbare GenAI-Tools f\u00fcr die Arbeit verwenden.<\/p>\n<p>\u201eW\u00e4hrend diese Tools eine h\u00f6here Produktivit\u00e4t und ein h\u00f6heres kreatives Potenzial versprechen, bringen sie auch Risiken f\u00fcr die Sicherheit und Governance des Unternehmens mit sich, darunter Datenverlust, Verlust von geistigem Eigentum, Urheberrechtsverletzungen und Sicherheitsverletzungen. \u2026<\/p>\n<p>\u201eAngesichts der mit BYOAI verbundenen Risiken mag es f\u00fcr F\u00fchrungskr\u00e4fte logisch erscheinen, \u00fcber ein vollst\u00e4ndiges Verbot ungepr\u00fcfter GenAI-Tools nachzudenken. Die Aussicht auf eine unkontrollierte Nutzung von GenAI in Kombination mit der Unsicherheit hinsichtlich der rechtlichen und beh\u00f6rdlichen Gef\u00e4hrdung kann F\u00fchrungskr\u00e4fte verst\u00e4ndlicherweise zur Vorsicht veranlassen. Die von uns befragten F\u00fchrungskr\u00e4fte sagten jedoch, dass ein Verbot von BYOAI weder praktisch noch effektiv sei. Mitarbeiter \u2013 insbesondere diejenigen, die sich ohnehin schon \u00fcberfordert f\u00fchlen \u2013 greifen h\u00e4ufig auf GenAI-Tools zur\u00fcck, um ihre pers\u00f6nliche Produktivit\u00e4t zu steigern. Die Einschr\u00e4nkung des Zugriffs zwingt sie nur dazu, inoffizielle Workarounds zu finden.\u201c <a href=\"https:\/\/sloanreview.mit.edu\/article\/bring-your-own-ai-how-to-balance-risks-and-innovation\/\"><strong>Den vollst\u00e4ndigen Artikel lesen \u00bb<\/strong><\/a><\/p>\n<h4><a href=\"https:\/\/sloanreview.mit.edu\/article\/stop-deploying-ai-start-designing-intelligence\/\" style=\"border-bottom:none;\">6. Stoppen Sie den Einsatz von KI.<\/a><\/h4>\n<h6>Michael Schrage und David Kiron<\/h6>\n<p>\u201eIm Rahmen unserer fortlaufenden Erforschung von \u201aPhilosophy Eats AI\u2018 \u2013 der These, dass grundlegende philosophische Klarheit f\u00fcr den zuk\u00fcnftigen Wert intelligenter Systeme von wesentlicher Bedeutung ist \u2013 stellen wir fest, dass [der zum Unternehmer gewordene Physiker Stephen] Wolframs grundlegende Erkenntnisse \u00fcber die Berechnung eindeutig umsetzbare, wenn auch untersch\u00e4tzte, Verwendungsm\u00f6glichkeiten f\u00fcr F\u00fchrungskr\u00e4fte haben, die von KI-F\u00e4higkeiten \u00fcberfordert, aber von den KI-Ertr\u00e4gen unterfordert sind. \u2026<\/p>\n<p>\u201eSein Lebenswerk bietet nun entscheidende Rahmenbedingungen f\u00fcr das Verst\u00e4ndnis und die Anwendung von KI in der realen Welt. Seine Erkenntnisse sind keine cleveren akademischen Schn\u00f6rkel; sie sind zwingend erforderlich f\u00fcr den Aufbau von Intelligenzumgebungen, die im gro\u00dfen Ma\u00dfstab effektiv funktionieren. \u2026<\/p>\n<p>\u201eMit Wolfram haben wir die Idee untersucht, von der KI-F\u00fchrung abkommen muss <em>Bessere Einf\u00fchrung und Integration von KI-Tools<\/em> zu <em>Gestaltung von Geheimdienstumgebungen<\/em>, Organisationsarchitekturen, in denen menschliche und k\u00fcnstliche Agenten proaktiv interagieren, um strategischen Wert zu schaffen. <a href=\"https:\/\/sloanreview.mit.edu\/article\/stop-deploying-ai-start-designing-intelligence\/\"><strong>Den vollst\u00e4ndigen Artikel lesen \u00bb<\/strong><\/a><\/p>\n<h4><a href=\"https:\/\/sloanreview.mit.edu\/article\/the-hidden-costs-of-coding-with-generative-ai\/\" style=\"border-bottom:none;\">7. Die versteckten Kosten der Codierung mit generativer KI<\/a><\/h4>\n<h6>Edward Anderson, Geoffrey Parker und Burcu Tan<\/h6>\n<p>\u201eOrganisationen, die diese Tools einsetzen, rechnen mit gro\u00dfen Gewinnen. Und erste Untersuchungen best\u00e4tigen ihren Optimismus: GitHub hat berichtet, dass Programmierer, die Copilot verwenden, bis zu 55 % produktiver sind, und McKinsey hat herausgefunden, dass Entwickler Aufgaben mit generativer KI-Unterst\u00fctzung bis zu doppelt so schnell erledigen k\u00f6nnen.\u201c<\/p>\n<p>\u201eDiese positiven Indikatoren sind jedoch mit einem gro\u00dfen Vorbehalt verbunden. Die Studien wurden in kontrollierten Umgebungen durchgef\u00fchrt, in denen Programmierer isolierte Aufgaben erledigten \u2013 nicht in realen Umgebungen, in denen Software auf komplexen bestehenden Systemen erstellt werden muss. Wenn der Einsatz von KI-generiertem Code schnell skaliert oder auf Brownfield-Umgebungen (Altumgebungen) angewendet wird, sind die Risiken viel gr\u00f6\u00dfer und viel schwieriger zu verwalten. \u2026<\/p>\n<p>\u201eWenn ein Unternehmen schnell neue Software in bestehende Systeme einf\u00fchrt, kann es unbeabsichtigt zu einem Gewirr von Abh\u00e4ngigkeiten kommen, die das Ganze versch\u00e4rfen <em>technische Schulden<\/em> \u2013 das hei\u00dft, die Kosten zus\u00e4tzlicher technologischer Arbeit, die in Zukunft erforderlich sein werden, um w\u00e4hrend der Entwicklung vorgenommene Abk\u00fcrzungen und schnelle L\u00f6sungen zu beheben.<\/p>\n<p>\u201eOrganisationen m\u00fcssen die Tendenz von KI-Tools, die technische Verschuldung zu erh\u00f6hen, als strategisches Risiko und nicht nur als betriebliches \u00c4rgernis betrachten.\u201c <a href=\"https:\/\/sloanreview.mit.edu\/article\/the-hidden-costs-of-coding-with-generative-ai\/\"><strong>Den vollst\u00e4ndigen Artikel lesen \u00bb<\/strong><\/a><\/p>\n<h4><a href=\"https:\/\/sloanreview.mit.edu\/article\/when-to-use-genai-versus-predictive-ai\/\" style=\"border-bottom:none;\">8. Wann man GenAI im Vergleich zu pr\u00e4diktiver KI verwenden sollte<\/a><\/h4>\n<h6>Rama Ramakrishnan<\/h6>\n<p>\u201eW\u00e4hrend die generative KI verspricht, alles vom Kundenservice bis zur Produktentwicklung zu revolutionieren, ist ihre optimale Rolle neben pr\u00e4diktiven KI-Tools (also maschinellen Lern- und Deep-Learning-Tools) noch in Arbeit. F\u00fchrungskr\u00e4fte fragen sich oft, was der richtige Ansatz zur L\u00f6sung eines bestimmten Problems ist. \u2026<\/p>\n<p>\u201eUm traditionelles maschinelles Lernen effektiv mit unstrukturierten Daten nutzen zu k\u00f6nnen, m\u00fcssen die Daten vorhanden sein <em>manuell<\/em> strukturiert \u2013 eine teure Aufgabe, die maschinelles Lernen f\u00fcr Gesch\u00e4ftsanwendungsf\u00e4lle unattraktiv macht, bei denen die Eingabedaten nicht tabellarisch sind.<\/p>\n<p>\u201eDie Eingaben und Ausgaben generativer KI-Systeme wie LLMs sind typischerweise unstrukturiert. Am h\u00e4ufigsten umfassen sie Text- und\/oder Bilddaten und neuerdings auch Videos. Beachten Sie, dass der von generativen KI-Tools analysierte und erstellte Text eine erstaunliche Vielfalt an Typen umfasst, wie etwa Softwarecode, Proteinsequenzen, Musiknotation, mathematische Ausdr\u00fccke und chemische Formeln. \u2026<\/p>\n<p>\u201eBeginnen wir mit dem einfachen Fall. Wenn Sie ein Generierungsproblem l\u00f6sen m\u00fcssen, gibt es nur ein Spiel: generative KI. Abh\u00e4ngig von der Art der Ausgabe, die Sie generieren m\u00f6chten, m\u00fcssen Sie m\u00f6glicherweise multimodale LLMs wie GPT-4 von OpenAI, Claude 3.7 Sonnet von Anthropic oder Gemini 1.5 von Google, Text-zu-Bild-Modelle wie Dall-E oder spezielle Modelle verwenden, die f\u00fcr Audio entwickelt wurden<\/p>\n<p>\u201eWenn man jedoch ein Vorhersageproblem hat, wird die Sache komplizierter.\u201c <a href=\"https:\/\/sloanreview.mit.edu\/article\/when-to-use-genai-versus-predictive-ai\/\"><strong>Den vollst\u00e4ndigen Artikel lesen \u00bb<\/strong><\/a><\/p>\n<h4>Zus\u00e4tzliche Ressourcen: Wenden Sie KI-Lektionen mit Ihrem Team an<\/h4>\n<h5><a href=\"https:\/\/sloanreview.mit.edu\/digital-toolkit-gen-ai\/\" style=\"border-bottom:none;\">GenAI: Das Strategie- und Governance-Toolkit<\/a><\/h5>\n<p><cite>MIT Sloan Management Review<\/cite> hat sein Generative AI Strategy + Governance Toolkit mit f\u00fcnf der weltweit f\u00fchrenden Experten f\u00fcr generative KI-F\u00fchrung entwickelt: Ethan Mollick (Wharton School der University of Pennsylvania), John Sviokla (Harvard Business School und GAI Insights), John K. Thompson (Hackett Group und University of Michigan), George Westerman (MIT Sloan School of Management) und David A. Wood (Marriott School of Business der Brigham Young University).<\/p>\n<p>Das Kit enth\u00e4lt eine Videolektion mit Westerman, einen GenAI-Strategieplaner, eine GenAI-Strategie-Checkliste, einen GenAI-Governance-Planer, Artikel und mehr.<\/p>\n<aside class=\"article-ad ad-300  ad-300x250 ad-desktop\">\n<\/aside>\n<aside class=\"article-ad ad-300  ad-300x250 ad-mobile\">\n<\/aside>\n<div class=\"article-authors\" id=\"article-authors\">\n<h4 class=\"article-authors__title\">\u00dcber den Autor<\/h4>\n<div class=\"article-authors__bio\">\n<p>Leslie Brokaw ist Redakteurin bei <cite>MIT Sloan Management Review<\/cite>.<\/p>\n<\/div><\/div>\n<\/div>\n<p>#Cut #GenAI #Confusion #Definitive #Reads<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Zusammenfassung: Generative KI ist zu einem Teil des Arbeitsalltags vieler Menschen und der Arbeitsprozesse von Organisationen geworden.<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":3586,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"_monsterinsights_skip_tracking":false,"footnotes":""},"categories":[9],"tags":[],"class_list":["post-3585","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-management"],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO Premium plugin v25.7.1 (Yoast SEO v25.8) - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>Cut Through GenAI Confusion: Eight Definitive Reads - MORE SOURCING LTD<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/moresourcing.com\/de\/cut-through-genai-confusion-eight-definitive-reads\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"de_DE\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Cut Through GenAI Confusion: Eight Definitive Reads\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Summary: Generative AI has become a part of many people\u2019s workdays and organizations\u2019 work processes. 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