Generative K.I. ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, das sich darauf spezialisiert, auf Basis großer Datenmengen eigenständig neue Inhalte zu erstellen. Anders als klassisch regelbasierte oder analytische Systeme, die auf vorgefertigten Mustern operieren, lernen generative Modelle selbstständig die Struktur und Stilrichtungen der Trainingsdaten – beispielsweise literarische Texte, Fotos oder musikalische Kompositionen – und verwenden dieses Wissen, um neue, konsistente Inhalte zu generieren. Oft kommen Transformer-Modelle wie GPT-Varianten zum Einsatz, die auf sogenannten Self-Attention-Mechanismen basieren und so Kontextverständnis gewährleisten.

Im Kern lässt sich generative K.I. in zwei Kategorien unterteilen: einmal Modelle, die Texte generieren (Text-to-Text) etwa für Blogbeiträge, Dialogsysteme oder automatisierte Berichterstattung; und einmal multimodale Modelle (wie Text-Zu-Bild, Bild-Zu-Text), die etwa Bilder aus Textbeschreibungen erschaffen oder Bildinhalte beschreiben. Diese Technik wird sowohl in kreativen Anwendungen – etwa beim Generieren von Geschichten, Kunst oder Musik – als auch in produktivtiven Kontexten wie Automatisierung von Content-Erstellung, Programmierung, Design-Prototyping, Simulation und wissenschaftlicher Forschung genutzt.

Ein großer Vorteil ist die Fähigkeit zur Skalierung: Sind einmal große Trainingsmodelle vorhanden, lassen sich damit vielfältige, individuelle Inhalte in hoher Geschwindigkeit erzeugen. Gleichzeitig sind generative Modelle flexibel adaptierbar – sie können erweitert oder durch Feintuning auf spezialisierte Aufgaben eingestellt werden, ohne jedes Mal von Grund auf neu zu lernen.