Generative KI hat sich in kurzer Zeit zu einem zentralen Werkzeug entwickelt, das kreative, kommunikative und analytische Aufgaben umsetzen kann. Es gibt aber auch Grenzen.

Generative KI (engl. generative AI) bezeichnet eine Klasse von Systemen, die neue Inhalte erzeugen können – etwa Texte, Bilder, Musik, Videos oder Programmcode. Grundlage sind meist sogenannte große Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) oder multimodale Modelle, die mit riesigen Datenmengen trainiert wurden. Sie verfügen über beeindruckende Fähigkeiten zur Problemlösung und Ausdrucksgenerierung.

Anwendungsfelder im Hochschulbereich

Exemplarische Einsatzmöglichkeiten generativer KI-Tools sind:

Lehre

• Erstellung von (interaktiven) Lehr-/Lernmaterialien und barrierefreien Inhalten

• Erstellung von Übungs- und Prüfungsaufgaben inklusive geeigneter Distraktoren und Bewertungskriterien

• Tutorielle Begleitung von Studierenden

Verwaltung

• Automatisierte Textbearbeitung (z. B. Korrektur, Vereinfachung, Übersetzung)

• Erstellung von Social-Media-Content oder Videonachrichten für die Öffentlichkeitsarbeit 

Forschung

• Visualisierung und Kommunikation von Forschungsdaten

• Aufbereitung von Modellen oder Prototypen

• Unterstützung bei Literaturanalysen oder methodischen Fragen

Studium

• Ideenfindung für Referate, Hausarbeiten oder Prüfungsaufgaben

• Umformulierung eigener Texte oder sprachliche Überarbeitung

• Hilfe beim Strukturieren komplexer Inhalte

Ethische und rechtliche Aspekte beachten

Der Einsatz generativer KI-Tools bringt Verantwortung mit sich. Folgende Prinzipien gelten – unabhängig vom Anwendungsfeld:

• Datenschutz: Keine sensiblen oder personenbezogenen Daten eingeben

• Urheberrecht: Quellen der Inhalte prüfen; Modelle können urheberrechtlich geschützte Werke enthalten

• Transparenz: Den Einsatz von KI klar kommunizieren – z. B. in Präsentationen oder Texten

Tipps für die Einführung im Hochschulkontext

• Klein starten: Pilotprojekte in einzelnen Fachbereichen initiieren und systematisch evaluieren

• Kompetenz fördern: Schulungen und Fortbildungen zu Nutzungsszenarien einplanen

• Wissen teilen: Hochschulinterne Netzwerke, KI-Werkstätten oder Austauschformate nutzen

• Vielfalt stärken: Multimodale Tools gezielt in Inklusions- und Diversitätsstrategien integrieren

Übersicht über verschiedene generative Tools

Nachfolgend stellen wir Ihnen verschiedene generative Tools vor. Die meisten dieser Tools basieren in der Regel auf Machine-Learning-Verfahren und nutzen neuronale Netze, insbesondere die Transformer-Architektur. Sie analysieren statistische Muster in großen Text-, Bild- oder Tonkorpora und lernen daraus, passende Ausgaben auf neue Eingaben zu erzeugen. Dabei berechnen sie Wahrscheinlichkeiten – sie "verstehen" nicht im menschlichen Sinne, sondern wählen jeweils die wahrscheinlichste Fortsetzung eines Kontexts.

Generative KI-Textgeneratoren

Generative KI-Bildgeneratoren

Generative KI-Videogeneratoren