Was unterscheidet generative und analytische KI?

Das Problem

Im Betrieb steht eine Aufgabe an: Kundenbriefe formulieren, Reklamationen sortieren oder abschätzen, wie viele Mitarbeitende im Dezember gebraucht werden. Jemand sagt: «Dafür gibt es KI.» Doch welche?

Das Wort «KI» steht für viele verschiedene Verfahren. Wer ein Textprogramm kauft, um Absatzzahlen vorauszusagen, ist enttäuscht, und wer eine Prognosesoftware für Briefe bestellt, ebenso. Ohne grundlegende Unterscheidung kaufen oder testen Sie leicht das Falsche.

Zwei Gruppen helfen bei der Orientierung: generative KI, die neue Inhalte erzeugt, und analytische KI, die vorhandene Daten untersucht.

Einfach erklärt

Generative KI ist wie eine Schreibkraft oder Zeichnerin: Sie bekommt einen Auftrag und liefert etwas, das es vorher nicht gab, zum Beispiel einen Text, ein Bild oder einen Programmentwurf. ChatGPT-artige Chatprogramme gehören dazu.

Analytische KI ist wie eine Sachbearbeiterin mit scharfem Blick: Sie bekommt viele Daten und beantwortet Fragen darüber, etwa «Welche Rechnungen sind auffällig?», «Welche Anfragen sind Reklamationen?» oder «Wie viele Bestellungen erwarten wir?». Sie erzeugt keinen neuen Text, sondern eine Einordnung, eine Zahl oder eine Warnung.

So lösen Sie es mit KI – Schritt für Schritt

1. Aufgabe in einem Satz formulieren: Zum Beispiel «Ich möchte E-Mails an Kundschaft schreiben» oder «Ich möchte wissen, welche Aufträge verspätet sein könnten».
2. Ergebnis bestimmen: Brauchen Sie etwas Neues (Text, Bild) oder eine Auswertung (Zahl, Kategorie, Warnung)?
3. Daten prüfen: Für Auswertungen brauchen Sie ausreichend gute Daten, die richtig erfasst sind. Für Texte genügt oft eine gute Beschreibung.
4. Art zuordnen: Neues erzeugen: eher generativ. Daten auswerten: eher analytisch. Beides nötig: kombinieren, zum Beispiel erst auswerten, dann einen Bericht formulieren lassen.
5. Klein testen: Probieren Sie mit Beispieldaten, bevor Sie investieren.
6. Ergebnis prüfen: Generative Ergebnisse auf erfundene Angaben, analytische auf falsche Einordnungen und Lücken in den Daten.

Welche Aufgabe gehört zu welcher Art?

Eine Zuordnung typischer Büroaufgaben macht den Unterschied greifbar. Manche Aufgaben brauchen beide Arten nacheinander.

Ein praktisches Beispiel für eine Kombination: Zuerst sortiert ein analytisches Verfahren die Reklamationen nach Dringlichkeit, danach formuliert ein generatives Programm Antwortentwürfe. Die Antworten gehen erst nach Ihrer Prüfung raus. Mehr zu den Grundlagen der erzeugenden Programme finden Sie unter Was ist generative KI und was kann sie erstellen?. Wie Vorhersagen entstehen, erklärt Wie macht KI Vorhersagen?.

Vorlage zum Kopieren

Ich möchte in meinem Betrieb [Branche, z. B. einer Schreinerei mit 8 Mitarbeitenden] folgende Aufgabe lösen:
[Aufgabe in 2–3 Sätzen].
Welche Art von KI passt: generative, analytische oder eine Kombination?
Begründe kurz, welche Daten ich dafür bräuchte, welche Fehler typisch sind und was ich zuerst einfach testen kann.
Verwende einfache Sprache und nenne keine Produktnamen.

Ersetzen Sie Branche und Aufgabe. Die Antwort dient als Denkanstoss.

Wie erkennen Sie, welche Art ein Produkt nutzt?

Anbieter beschreiben ihre Produkte oft vage. Mit wenigen Fragen finden Sie heraus, was dahintersteckt.

1. Was ist das Ergebnis? Wenn das Programm Texte, Bilder oder Code erzeugt, ist es generativ. Wenn es Zahlen, Kategorien oder Warnungen liefert, ist es eher analytisch.
2. Womit wurde es gefüttert? Brauchen Sie viele Tabellen mit Ihren Zahlen, deutet das auf analytische Verfahren hin.
3. Wie wird es geprüft? Analytische Ergebnisse lassen sich an Messwerten testen, generative Texte nur durch Lesen und Fachwissen.

Diese Fragen ersetzen keine Beratung, helfen aber, Verkaufsgespräche besser zu führen.

Worauf Sie achten müssen

• Datenschutz: Für Auswertungen nutzen Sie oft Kundendaten. Anonymisieren Sie oder lassen Sie vorher klären, was erlaubt ist.
• Falsche Sicherheit: Beide Arten können sich irren: generative durch erfundene Angaben, analytische durch verzerrte oder lückenhafte Daten.
• Mischformen: Viele Produkte verbinden beides. Fragen Sie, welcher Teil was tut.
• Aufwand: Gute Auswertungen brauchen saubere Daten. Das ist oft aufwendiger als der Einsatz eines Chatprogramms.

Ein Beispiel aus der Praxis

Ein Beispiel: Ein Möbelgeschäft in Zürich-Altstetten möchte Kundenanfragen schneller beantworten und besser planen, wie viele Lieferungen pro Woche anfallen. Vorher hofft die Inhaberin, dass «eine KI» beides erledigt.

Nachher ordnet sie zu: Für Antwortentwürfe nutzt sie ein generatives Chatprogramm, das sie bearbeitet und freigibt. Für die Lieferplanung wertet sie die Zahlen der letzten Jahre mit einer Tabellenfunktion aus, die Muster erkennt (analytisch). Jede Art hat ihre Aufgabe, und beide Ergebnisse prüft sie selbst.

So hilft Ihnen Alpasana

Wenn Ihr Team lernen soll, welche KI für welche Aufgabe passt, bietet absofort die KI-Weiterbildung für Unternehmen an. Beschrieben sind KI für Verwaltung, Kommunikation, Analyse, Texte und Entscheidungsgrundlagen, mit Datenschutz als Lerninhalt und verifizierbaren Abschlüssen.

Die Weiterbildung läuft online im eigenen Tempo. Für Firmenlösungen und Teambuchungen gibt es eine Kontaktmöglichkeit.

Häufige Fragen

Ist ChatGPT generative oder analytische KI?

Es ist generative KI: Es erzeugt Texte. Es kann Daten beschreiben, die Sie ihm geben, ist aber nicht darauf ausgelegt, grosse Tabellen zuverlässig auszuwerten.

Kann generative KI auch Zahlen auswerten?

Bedingt. Sie kann Auswertungen erklären oder Formeln vorschlagen. Für verlässliche Zahlen sollten Sie Tabellenprogramme oder spezielle Verfahren nutzen und Ergebnisse prüfen.

Welche Art ist besser?

Keine. Sie lösen verschiedene Aufgaben. Entscheidend ist, dass die Art zur Frage passt.