Wenn die Vielzahl der unter „Künstliche Intelligenz“ (KI) angebotenen Lösungen verwirrend ist und die Suche nach dem geeigneten Werkzeug sich als schwierig herausstellt, dann finden Sie in diesem Artikel einige praxisbezogene Entscheidungshilfen für den erfolgreichen Einsatz geeigneter KI-Lösungen.

Seitdem OpenAI im November 2022 „ChatGPT“, eine Generative KI mit enormen Sprachfertigkeiten, veröffentlicht hat ^[1], richten viele ihr Augenmerk auf Generative KI. Diese relativ neue Technologie löste eine Begeisterung um KI aus und veranlasst Unternehmen, sich intensiv damit zu beschäftigen.

Allerdings existiert bereits seit vielen Jahren eine weitere KI-Technologie ^[2], die sich in zahlreichen Anwendungen unauffällig etabliert hat, die Analytische KI. Da wenige KI-Anwendungen sowohl analytische als auch generative Ansätze verfolgen, ist es hilfreich die beiden KI-Ansätze für den praktischen Einsatz voneinander getrennt zu betrachten, da sie unterschiedliche, häufig gegensätzliche Stärken und Schwächen besitzen.

Generative KI ^[3]: Die Generative Künstliche Intelligenz (auch GenKI oder GenAI) verwendet Modelle die darauf ausgelegt sind, neue Inhalte in Form von Texten, Bildern, Audios oder Videos kreativ zu erzeugen, ineinander zu überführen oder zu ändern.

Analytische KI ^[4]: Die Analytische Künstliche Intelligenz (auch Analytische KI oder Analytical AI) verwendet Algorithmen zur Verarbeitung und Analyse von numerischen Daten wie Zahlen, Messungen, Datumsinformationen oder geographische Koordinaten. Dabei werden maschinelles Lernen oder Data-Mining-Techniken eingesetzt, um Daten qualitativ zu interpretieren, Vorhersagen zu treffen oder Simulationen zu berechnen.

Die folgende Tabelle stellt die beiden Geschwistertechnologien der Künstlichen Intelligenz – Generative KI und Analytische KI – im Vergleich vor:

Tabelle 1: Generative KI und Analytische KI im Vergleich. ^[5]

Während Generative KI spezialisiert ist auf die kreative Verarbeitung und Erstellung von Texten, Bildern, Audios und Videos, sogenannte „unstrukturierte Daten“, ist die Analytische KI spezialisiert auf die analytische Verarbeitung und Interpretation von Zahlen, Daten, Messungen und geografischen Positionen, sogenannte „strukturierten Daten“.

Generative KI wird am Markt bereits mit vortrainierten Modellen und fertigen Bedienoberflächen angeboten, so dass sie schnell einsatzfähig sind. Wohingegen Analytische KI-Lösungen typischerweise ein Modelltraining und die Entwicklung einer oder die Integration in eine existierende Softwareumgebung erfordern. Hierbei fallen neben Betriebskosten auch erhebliche Entwicklungskosten an.

Mit einfacher Bedienbarkeit und weiter Einsatzbreite erlauben Generative KI-Lösungen unkomplizierte und flexible Anwendungen in verschiedenste Themenfelder. Im Gegensatz dazu sind die Analytischen KI-Lösungen hochspezialisiert und häufig für den Einsatz durch Experten konzipiert.

Gerade bei Erklärbarkeit, Qualität, Reproduzierbarkeit und Korrektheit erweisen sich Generative KI-Lösungen als Blackbox mit Halluzinationstendenz und störrischem Eigenwillen. Stattdessen liefern Analytische KI-Verfahren häufig reproduzierbare Erklärungsansätze und beziffern die Korrektheit und Qualität ihrer Ergebnisse mittels statistischer Kennzahlen.

Die durch Unternehmen häufigste Fragestellung ist: „Wie kann ich meine Daten vertrauensvoll bereitstellen, um das Potential der Technologie individuell für mein Unternehmen zu nutzen?“ Hier gestaltet sich die Generative KI eher unspezifisch und erlaubt nur eine begrenzte Individualisierung. Beispielsweise mittels „Fine-Tuning“ — eine gezielte Ausrichtung auf individueller Wissensbereiche und „Rail Guarding“ — eine Einschränkung auf vordefinierte Frage- und Antwortbereiche. Dem gegenüber stehen die Analytischen KI-Methoden, die individuell von existierenden Unternehmensdaten abgeleitet werden und unternehmensspezifische Informationen und Erkenntnisse liefern.

Zusammenfassend liefert Generative KI kreative Werkzeuge mit breitem aber unternehmensunspezifischen Einsatzbereich für geringere Kosten, wohingegen Analytische KI ein methodisches Arsenal für unternehmensspezifische numerische Analysen und Erkenntnisgewinne bereitstellt, die durch individuelles trainieren der Modelle zu höheren Kosten führen.

Die KI-Technologie entwickelt sich aktuell rasant weiter, so dass KI-Anbieter im Bewusstsein der technologischen Schwächen neue Lösungen konzipieren, die die Stärken der Generativen KI und Analytischen KI geschickt kombinieren. Beispielsweise erlaubt „RAG-AI“, durch die Antwortgewandtheit Generativer KIs und die Quellenexaktheit Analytischer KIs, den Unternehmen individuelle Suchmaschinen auf Basis interner Dokumente und externer Sprachmodelle zu erstellen.

Autor

Dr. Markus Skipinski ist seit 2018 selbständiger Berater für strategische und prozessorientierte Innovation und Experte für Business Intelligence (biz-innovation.de). Er besitzt eine 25-jährige Berufserfahrung in verschiedenen Branchen darunter Chemische Industrie, Automobilindustrie und Waschmittelindustrie. Seine Beratungsschwerpunkte sind die Entwicklung von Innovationsstrategien, die Einführung und Optimierung von Innovationsprozessen und die Förderung der Innovationskultur, sowie die Einführung digitaler Verfahren zur Entscheidungsunterstützung mittels Business Intelligence und maschinellem Lernen.

Quellen

[1] „ChatGPT ist da“, https://openai.com/de-DE/index/chatgpt/, November 2022.

[2] “Sales Forecasting Models: Comparison between ARIMA, LSTM and Prophet”, Journal of Computer Science, https://thescipub.com/pdf/jcssp.2024.1222.1230.pdf, May 2024.

[3] „Was ist generative KI und wie funktioniert sie?“, IBM, https://www.ibm.com/de-de/think/topics/generative-ai, März 2024.

[4] “Analytical AI“, Valantic, https://www.valantic.com/en/generative-ai/analytical-ai/, January 2025.

[5] “The Key Differences Between Analytical and Generative AI”, https://cognitiveworld.com/articles/2025/6/9/the-key-differences-between-analytical-and-generative-ai, COGNITIVE WORLD, July 2025.

[6] Beispielsweise Google Gemini, https://gemini.google/subscriptions/, November 2025.

[7] “AI pricing: how much does Artificial Intelligence cost?”, Future Processing, https://www.future-processing.com/blog/ai-pricing-is-ai-expensive/, November 2025.