Keyfacts
Generative KI (englisch: Generative AI) bezeichnet KI-Systeme, die neue Inhalte wie Texte, Bilder, Audio, Video oder Programmcode erzeugen können. Die zugrunde liegenden Modelle lernen während des Trainings Muster und Zusammenhänge aus Daten und erzeugen auf Grundlage einer Eingabe neue Ausgaben. Generative KI ist eine Form künstlicher Intelligenz und nicht mit KI insgesamt gleichzusetzen. Ihre Ergebnisse können überzeugend und realistisch wirken, aber dennoch falsch oder irreführend sein.
Generative KI unterscheidet sich von KI-Systemen, deren Hauptaufgabe beispielsweise darin besteht, Daten zu klassifizieren, Entwicklungen vorherzusagen oder Entscheidungen zu unterstützen. Ihr charakteristisches Merkmal ist die Generierung von Inhalten.
Der zentrale Unterschied: Während andere KI-Systeme beispielsweise Daten klassifizieren oder Vorhersagen treffen, erzeugt Generative KI neue Inhalte auf Grundlage erlernter Muster.
Generative AI kann dabei unterschiedliche Arten von Inhalten verarbeiten und erzeugen. Einen Überblick über die übergeordnete Technologie, ihre Formen und Einsatzgebiete finden Sie unter Künstliche Intelligenz (KI).
Vereinfacht funktioniert Generative KI in drei Schritten: Ein Modell wird mit Daten trainiert, lernt darin Muster und Zusammenhänge und erzeugt anschliessend auf Grundlage einer Eingabe neue Ausgaben.
Moderne generative Systeme basieren häufig auf Machine Learning und Deep Learning. Viele Anwendungen verwenden sogenannte Foundation Models, die für unterschiedliche Aufgaben eingesetzt oder angepasst werden können. Bei textorientierten Anwendungen kommen häufig Large Language Models (LLMs) zum Einsatz.
Das Modell sucht dabei nicht einfach eine fertige Antwort in seinen Trainingsdaten. Es generiert die Ausgabe auf Grundlage der erlernten Muster und der jeweiligen Eingabe.
Mehr zu den technischen Grundlagen lernender Systeme erfahren Sie unter Machine Learning.
Generative KI kann Inhalte dabei sowohl neu erzeugen als auch bestehende Inhalte transformieren – etwa ein Bild in einem anderen Stil darstellen, eine Aufnahme in eine andere Stimme übertragen oder ein Video nachträglich bearbeiten. Diese Transformationsfähigkeit ist auch die technische Grundlage von Deepfakes, wie im entsprechenden Abschnitt weiter unten erläutert.
Viele Anwendungen verbinden inzwischen mehrere dieser Fähigkeiten und können unterschiedliche Medienformen gemeinsam verarbeiten – etwa Text, Bilder, Audio oder Video innerhalb derselben Anwendung.
Generative KI kann weder die Richtigkeit noch die Vollständigkeit oder Aktualität ihrer Ausgaben garantieren. Sie sollte deshalb nicht mit einer verlässlichen Wissensdatenbank oder einer fachlichen Prüfung gleichgesetzt werden.
Als Halluzinationen werden bei Generativer KI plausible, aber sachlich falsche oder erfundene Ausgaben bezeichnet. Wichtige und überprüfbare Aussagen sollten deshalb nicht ungeprüft übernommen werden.
Mit Generativer KI lassen sich auch realistisch wirkende Bilder, Stimmen oder Videos erzeugen beziehungsweise verändern. Werden dabei beispielsweise Aussehen oder Stimme einer Person künstlich nachgebildet oder manipuliert, wird häufig von Deepfakes gesprochen.
Aktuelle Datenschutzentwicklung: Im Februar 2026 haben der EDÖB und 60 weitere Datenschutzbehörden vor Risiken realistisch KI-generierter Bilder und Videos identifizierbarer Personen gewarnt. Sie fordern unter anderem wirksame Schutzmassnahmen gegen Missbrauch, Transparenz über KI-Systeme und Möglichkeiten für Betroffene, schädliche Inhalte rasch entfernen zu lassen. Für Kinder und Jugendliche werden aufgrund erhöhter Risiken verstärkte und altersgerechte Schutzmassnahmen gefordert.
KI-generierte oder manipulierte Inhalte lassen sich nicht anhand eines einzelnen Merkmals oder mit einem einzelnen Werkzeug zuverlässig erkennen. Hilfreich ist eine Kombination aus Quellenprüfung, Kontextvergleich, Rückwärtssuche und – sofern vorhanden – technischen Herkunftsinformationen.
Bei verdächtigen Inhalten sollten insbesondere Quelle oder Absender, Veröffentlichungsdatum und ursprünglicher Kontext geprüft und wichtige Aussagen mit anderen verlässlichen Quellen verglichen werden.
Kein einzelnes Werkzeug kann zuverlässig garantieren, dass ein Inhalt echt oder KI-generiert ist.
Ein Prompt ist eine Eingabe oder Anweisung an ein generatives KI-System. Er kann eine Aufgabe, zusätzlichen Kontext, Anforderungen an die gewünschte Ausgabe oder Beispiele enthalten.
Wie eine Aufgabe formuliert wird und welche Informationen das System erhält, kann das Ergebnis beeinflussen. Ein klarer Prompt hilft dabei, Aufgabe und Kontext genauer vorzugeben.
Als Prompt Engineering werden Methoden bezeichnet, mit denen solche Eingaben systematisch gestaltet und weiterentwickelt werden, um für eine bestimmte Aufgabe geeignete Ergebnisse zu erhalten.
Generative KI in Bildung und Lernen
Generative KI kann beim Lernen beispielsweise Inhalte erklären und zusammenfassen, Ideen entwickeln, Texte strukturieren, Sprachunterstützung bieten oder bei der Erstellung von Lernmaterial helfen.
Dabei ist die kritische Beurteilung der Ergebnisse zentral. Fakten und Quellen sollten überprüft und die Regeln der jeweiligen Schule, Hochschule oder Bildungsinstitution zum Einsatz von KI beachtet werden.
Das SBFI weist darauf hin, dass Bildung, Forschung und Innovation eine wichtige Rolle bei der Entwicklung und Anwendung künstlicher Intelligenz sowie beim Umgang mit den damit verbundenen Veränderungen spielen.
Generative KI in der Arbeitswelt
Im Berufsalltag kann Generative KI beispielsweise bei Textentwürfen, Zusammenfassungen, Ideenfindung, Dokumentenbearbeitung, Recherche oder Programmierung unterstützen.
Welche Aufgaben sich dafür eignen, hängt vom Beruf, den verwendeten Daten und der erforderlichen Zuverlässigkeit ab. Bei sensiblen oder folgenreichen Aufgaben bleibt die menschliche Prüfung besonders wichtig.
Generative KI kann Arbeits- und Lernprozesse unterstützen: Entwürfe lassen sich schneller erstellen, Informationen strukturieren und Ideen oder Varianten entwickeln.
Ein verantwortungsvoller Einsatz betrifft neben der inhaltlichen Prüfung insbesondere Datenschutz, Personendaten sowie mögliche Urheber- und Nutzungsrechte.
KI-Regulierung in der Schweiz: In der Schweiz besteht derzeit keine übergreifende Gesetzgebung spezifisch zu KI. Das Bundesamt für Justiz erarbeitet bis Ende 2026 eine Vernehmlassungsvorlage zur Umsetzung der KI-Konvention des Europarats. Vorgesehen sind notwendige gesetzliche Massnahmen insbesondere zu Transparenz, Datenschutz, Nichtdiskriminierung und Aufsicht; parallel werden rechtlich nicht verbindliche Massnahmen wie Branchenlösungen und Selbstverpflichtungen erarbeitet. Quelle: Bundeskanzlei
Datenschutz bei Generativer KI in der Schweiz
Werden beim Einsatz Generativer KI Personendaten bearbeitet, kommt in der Schweiz das Datenschutzgesetz zur Anwendung. Vor der Eingabe sensibler oder personenbezogener Informationen sollte deshalb geprüft werden, wie der jeweilige KI-Dienst diese Daten verarbeitet und weiterverwendet.
Der Eidgenössische Datenschutz- und Öffentlichkeitsbeauftragte (EDÖB) weist beim Einsatz KI-gestützter Anwendungen insbesondere auf den Umgang mit eingegebenen Texten und hochgeladenen Bildern hin.
Der Umgang mit Generativer KI lässt sich auf unterschiedlichen Niveaus erlernen. Je nach beruflichem Ziel reichen die Themen von Grundlagen und praktischem Einsatz über Prompting und Automatisierung bis zur technischen Integration von KI-Systemen.
Wer Generative KI beruflich einsetzen und seine Kompetenzen systematisch erweitern möchte, findet unter KI-Weiterbildung in der Schweiz Informationen zu Kursen, Lehrgängen und Hochschulweiterbildungen.
Wer sich vertieft mit der Entwicklung und den technischen Grundlagen von KI beschäftigen möchte, findet unter Artificial Intelligence Studium Informationen zu KI-Studiengängen, Bachelor und Master in der Schweiz.
Quellen
Autor: Ivan Storchi für Bildung-Schweiz.ch, das unabhängige Schweizer Netzwerk für Aus- und Weiterbildung.
Redaktionell geprüft: Bildung-Schweiz.ch, August 2026
Letzte Aktualisierung: 25. August 2026
