Generative KI (engl. GenAI) bezeichnet eine Klasse Lernender Systeme, mit der neue Inhalte in Form von Texten, Bildern, Videos, Musik oder Code erstellt werden können. Ihre Grundlage bilden Basismodelle (Foundations Models), unter denen große Sprachmodelle (Large Language Models, kurz: LLMs) mit Anwendungen wie ChatGPT, Le Chat oder Copilot gegenwärtig eine rasante Verbreitung erfahren. Generative KI-Modelle lernen aus umfangreichen Datensätzen, um originelle Ergebnisse zu erzeugen, die die menschliche Kreativität nachahmen. So lässt sich gene rative KI für unterschiedlichste Anwendungen einsetzen, von der Wissensarbeit über Produk- tionsprozesse bis hin zu Gesundheitsforschung und Kreativwirtschaft. Das rasante Tempo, mit dem generative KI in unterschiedliche Anwendungsbereiche Einzug hält, unterstreicht ihren bahnbrechenden Charakter. Unternehmen integrieren in ihre Prozesse LLMs und generative KI vor allem für Effizienzgewinne. Die Sicherheit der Systeme und die Anpassung an Unternehmenswerte stellen dabei eine große Herausforderung dar. Doch wie können deut sche Unternehmen von generativer KI profitieren, und welche Risiken sollten sie im Blick behalten? Das Whitepaper, das in Zusammenarbeit der drei Arbeitsgruppen „IT-Sicherheit und Privacy“, „Arbeit/Qualifikation, Mensch-Maschine-Interaktion“ sowie „Innovation, Geschäftsmodelle und -prozesse“ der Plattform Lernende Systeme entstand, zeigt Potenziale und Herausforderungen des Einsatzes generativer KI in Unternehmen und in der industriellen Produktion auf. Zudem thematisiert es dabei auch neue Anforderungen für die IT-Sicherheit sowie regulatorische Rah menbedingungen. Mithilfe von SWOT-Analysen zu generativer KI – in industriellen Anwendun gen, in der Softwareentwicklung sowie im Wissensmanagement – werden beispielhaft Strate gien abgeleitet, wie Potenziale gehoben und Herausforderungen angegangen werden können.