{"id":88813,"date":"2026-06-25T14:06:40","date_gmt":"2026-06-25T12:06:40","guid":{"rendered":"https:\/\/www.mitsm.de\/wissen\/was-ist-der-unterschied-zwischen-generativer-ki-und-klassischer-ki\/"},"modified":"2026-06-25T14:06:40","modified_gmt":"2026-06-25T12:06:40","slug":"was-ist-der-unterschied-zwischen-generativer-ki-und-klassischer-ki","status":"publish","type":"knowledge","link":"https:\/\/www.mitsm.de\/wissen\/was-ist-der-unterschied-zwischen-generativer-ki-und-klassischer-ki\/","title":{"rendered":"Was ist der Unterschied zwischen generativer KI und klassischer KI?"},"content":{"rendered":"<p>K\u00fcnstliche Intelligenz ist l\u00e4ngst kein Fachbegriff mehr, der nur in Forschungslaboren f\u00e4llt. KI-Tools begegnen uns im Alltag, im Job und in der IT-Branche an jeder Ecke. Wer <strong>KI-Grundlagen lernen<\/strong> m\u00f6chte, stolpert dabei schnell \u00fcber zwei Begriffe: klassische KI und generative KI. Beide klingen \u00e4hnlich, funktionieren aber grundlegend anders.<\/p>\n<h2>Wie funktioniert klassische KI, und welche Methoden nutzt sie?<\/h2>\n<p>Klassische KI analysiert vorhandene Daten, erkennt Muster und trifft auf dieser Basis Entscheidungen oder Vorhersagen. Sie lernt aus gelabelten Datens\u00e4tzen und optimiert ein klar definiertes Ziel, zum Beispiel, um eine E-Mail als Spam zu klassifizieren oder den Ausfall einer Maschine vorherzusagen.<\/p>\n<p>Die wichtigsten Methoden der klassischen KI sind:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Maschinelles Lernen (Machine Learning):<\/strong> Algorithmen lernen aus Trainingsdaten, ohne explizit programmiert zu werden.<\/li>\n<li><strong>Entscheidungsb\u00e4ume und regelbasierte Systeme:<\/strong> Logische Wenn-dann-Strukturen, die auf definierten Regeln basieren.<\/li>\n<li><strong>Neuronale Netze (traditionell):<\/strong> Vereinfachte Nachbildungen des menschlichen Gehirns, die f\u00fcr Klassifikationsaufgaben trainiert werden.<\/li>\n<li><strong>Support Vector Machines:<\/strong> Mathematische Modelle, die Datenpunkte in Kategorien einteilen.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Das Ziel klassischer KI ist immer dasselbe: vorhandene Informationen einordnen, bewerten oder Zahlen vorhersagen. Sie beantwortet die Frage \u201eWas ist das?&#8220; oder \u201eWas passiert als N\u00e4chstes?&#8220;, aber sie erschafft nichts Neues.<\/p>\n<h2>Wie erzeugt generative KI neue Inhalte?<\/h2>\n<p>Generative KI erzeugt neue Inhalte, indem sie aus riesigen Datenmengen statistische Muster lernt und diese nutzt, um Texte, Bilder, Code oder Audio zu produzieren, die es vorher nicht gab. Das bekannteste Prinzip dahinter sind sogenannte Large Language Models (LLMs) wie GPT. Wenn du ein solches Modell nach einem Konzept fragst, berechnet es, welche W\u00f6rter und S\u00e4tze in diesem Kontext am wahrscheinlichsten passen, und baut daraus einen neuen Text zusammen. Generative KI ist damit weniger ein Werkzeug zum Analysieren als ein Werkzeug zum Erschaffen.<\/p>\n<h2>Welche St\u00e4rken und Schw\u00e4chen haben beide KI-Ans\u00e4tze im Vergleich?<\/h2>\n<h3>St\u00e4rken und Schw\u00e4chen klassischer KI<\/h3>\n<p>Klassische KI liefert zuverl\u00e4ssige, nachvollziehbare Ergebnisse, wenn die Aufgabe klar definiert ist. Sie ist gut erkl\u00e4rbar, ressourcenschonend und l\u00e4sst sich gut in bestehende Systeme integrieren. Ihre Schw\u00e4che: Sie kann nur das tun, wof\u00fcr sie trainiert wurde, und braucht in der Regel hochwertige, gelabelte Trainingsdaten.<\/p>\n<h3>St\u00e4rken und Schw\u00e4chen generativer KI<\/h3>\n<p>Generative KI ist flexibel, vielseitig und kann auf nat\u00fcrlichsprachliche Eingaben reagieren, ohne dass du als Nutzer technische Vorkenntnisse brauchst. Das macht den <strong>KI-Einstieg f\u00fcr Anf\u00e4nger<\/strong> deutlich einfacher. Gleichzeitig neigen generative Modelle dazu, plausibel klingende, aber falsche Informationen zu produzieren, sogenannte Halluzinationen.<\/p>\n<h2>Wo werden generative und klassische KI in der Praxis eingesetzt?<\/h2>\n<p>Klassische KI findet sich \u00fcberall dort, wo Daten analysiert, klassifiziert oder Vorhersagen getroffen werden m\u00fcssen. Typische Einsatzfelder sind Betrugserkennung im Bankwesen, Predictive Maintenance in der Industrie, Spam-Filter sowie medizinische Diagnoseunterst\u00fctzung durch Bilderkennung.<\/p>\n<p>Generative KI hingegen unterst\u00fctzt bei der Erstellung von Inhalten, der Kommunikation und der Automatisierung von Wissensarbeit \u2013 etwa durch Textgenerierung (z. B. ChatGPT), Code-Assistenten wie GitHub Copilot oder Chatbots im Kundensupport.<\/p>\n<h2>Welche KI-Kenntnisse brauchen IT-Fachkr\u00e4fte heute?<\/h2>\n<p>IT-Fachkr\u00e4fte brauchen heute kein tiefes mathematisches Verst\u00e4ndnis von KI-Algorithmen, aber sie sollten wissen, wie KI-Systeme funktionieren, wo ihre Grenzen liegen und wie sie sinnvoll eingesetzt werden k\u00f6nnen. Konkret n\u00fctzlich sind folgende Kenntnisse:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Grundlegendes Verst\u00e4ndnis von Machine Learning:<\/strong> Was sind Trainingsdaten, Modelle und Vorhersagen?<\/li>\n<li><strong>Umgang mit generativen KI-Tools:<\/strong> Wie formuliert man gute Prompts? Wie bewertet man die Ausgaben kritisch?<\/li>\n<li><strong>KI in der IT-Praxis:<\/strong> Wie lassen sich KI-Tools in bestehende Prozesse integrieren, zum Beispiel zur Automatisierung oder Effizienzsteigerung?<\/li>\n<li><strong>Datenschutz und Ethik:<\/strong> Welche Risiken entstehen beim Einsatz von KI, und wie geht man damit verantwortungsvoll um?<\/li>\n<\/ul>\n<h2>Wie wir dich beim Einstieg in die KI-Welt unterst\u00fctzen<\/h2>\n<p>Wir bei mITSM bieten dir strukturierte Weiterbildungen, die dir helfen, KI wirklich zu verstehen und praktisch anzuwenden \u2013 egal, ob du gerade erst anf\u00e4ngst oder dein Wissen gezielt vertiefen m\u00f6chtest. Unser Angebot umfasst praxisnahe Trainings zu <strong>Grundlagen der KI-Anwendung<\/strong> und generativer KI, Kurse zur Prozessautomatisierung sowie flexible Formate in Pr\u00e4senz, Online-Live und E-Learning. Zertifizierungen \u00fcber ICO-Cert steigern deinen Marktwert auf dem Arbeitsmarkt konkret.<\/p>\n<p>Schau dir unser <a href=\"https:\/\/www.mitsm.de\/schulung\/ki-kompetenz\/\">KI-Schulungsangebot<\/a> an und finde den Kurs, der zu deinem Wissensstand und deinen Zielen passt.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Klassische vs. generative KI: Zwei Ans\u00e4tze, ein entscheidender Unterschied \u2013 welcher z\u00e4hlt f\u00fcr IT-Fachkr\u00e4fte wirklich?<\/p>\n","protected":false},"author":32,"featured_media":77043,"parent":0,"menu_order":0,"template":"","tags":[],"knowledge_taxonomy":[3926],"class_list":["post-88813","knowledge","type-knowledge","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","knowledge_taxonomy-wissenssammlung-kuenstliche-intelligenz"],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v28.5 - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-wordpress\/ -->\n<title>Was ist der Unterschied zwischen generativer KI und klassischer KI? - mITSM<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Klassische KI analysiert \u2013 generative KI erschafft. 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