Generativer Workflow
Ein Generativer Workflow ist eine automatisierte Abfolge von Schritten, bei der künstliche Intelligenzmodelle, insbesondere große Sprachmodelle (LLMs) oder Bildgeneratoren, integriert werden, um Aufgaben zu erledigen, die traditionell erhebliche menschliche Kreativität oder iterative manuelle Eingaben erforderten. Anstatt einfach nur Daten zu verarbeiten, generieren diese Workflows neuartige Ergebnisse – wie Text, Code, Bilder oder synthetische Daten – als Teil der operativen Pipeline.
In der heutigen datengesteuerten Wirtschaft sind Geschwindigkeit und Skalierbarkeit von größter Bedeutung. Generative Workflows ermöglichen es Unternehmen, über die einfache Aufgabenautomatisierung (wie das Verschieben von Dateien) hinaus zur kognitiven Automatisierung überzugehen. Das bedeutet, den Schöpfungsprozess von Wert zu automatisieren. Für Unternehmen bedeutet dies direkt eine verkürzte Markteinführungszeit, niedrigere Betriebskosten im Zusammenhang mit der Inhaltserstellung und die Fähigkeit, massive Mengen komplexer Anfragen gleichzeitig zu bearbeiten.
Der Kernmechanismus besteht darin, mehrere KI-Komponenten miteinander zu verknüpfen. Ein Workflow kann mit einem Prompt oder Eingabedaten beginnen, die in ein generatives Modell (z. B. ein LLM) eingespeist werden. Die Ausgabe des ersten Modells wird dann zur Eingabe für den nächsten Schritt – vielleicht ein Validierungsskript, ein Formatierungstool oder ein weiteres spezialisiertes generatives Modell. Diese iterative Schleife wird fortgesetzt, bis das endgültige, gewünschte Artefakt erstellt und geliefert wurde.
Dieses Konzept überschneidet sich erheblich mit KI-Agenten (autonome Entitäten, die Ziele ausführen) und Robotic Process Automation (RPA), unterscheidet sich jedoch dadurch, dass es die Erstellung neuartiger Inhalte betont und nicht nur die Bewegung bestehender Daten.
