Wollen Sie generative KI nutzen? In diesem Artikel werden wir Ihnen nicht nur erklären, was generative KI ist, sondern auch aufzeigen, wie Sie sie zu Ihrem Vorteil nutzen können.

Definition der Generativen KI

Einfache Erklärung

Generative KI ist eine Technologie, die neue und originelle Inhalte wie Kunst, Musik, Softwarecode und Texte erzeugen kann. Künstliche Intelligenz empfängt Anfragen von Nutzern und generiert Antworten auf der Grundlage dessen, was sie aus Beispielen im Internet gelernt hat, was oft zu einzigartigen und kreativen Ergebnissen führt.

Technische Erklärung

Generative KI ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, das Computermodelle verwendet, um originelle Inhalte zu erzeugen. Die generative KI nutzt große Sprachmodelle, neuronale Netze und maschinelles Lernen, um neue Inhalte zu erzeugen, die die menschliche Kreativität nachahmen. Diese Modelle werden mit großen Datensätzen und Deep-Learning-Algorithmen trainiert, die die zugrunde liegenden Strukturen, Beziehungen und Muster in den Daten erkennen. Das Ergebnis sind neue und einzigartige Ergebnisse als Antwort auf Benutzereingaben wie Bilder, Videos, Code, Musik, Design, Übersetzungen, Antworten auf Fragen und Texte.

Wie funktioniert die generative künstliche Intelligenz?

Generative KI-Modelle verwenden neuronale Netze, die den Neuronen im menschlichen Gehirn nachempfunden sind, um Muster und Merkmale in vorhandenen Daten zu erlernen. Diese Modelle können dann neue Daten auf der Grundlage der gelernten Muster erzeugen. Beispielsweise kann ein generatives KI-Modell, das mit einem Satz von Bildern trainiert wurde, neue Bilder erzeugen, die denen ähneln, mit denen es trainiert wurde. Diese Funktionsweise ähnelt der von Sprachmodellen, die auf der Grundlage von Wörtern als Kontext detaillierte Texte erzeugen können.

Generative KI nutzt moderne Techniken wie etwa erzeugende gegnerische Netzwerke (Generative Adversarial Networks, GANs), große Sprachmodelle, Variations-Autoencoder-Modelle (VAEs) und Transformationen, um Inhalte in einer Vielzahl von Themenbereichen zu generieren.

Diese Modelle lernen aus großen Datensätzen und können ihre Ausgabe durch iterative Trainingsprozesse verfeinern. Das Modell analysiert die Beziehungen in den vorhandenen Daten und zieht somit Wissen aus den bereitgestellten Beispielen. Durch Anpassung der Parameter und Minimierung der Differenz zwischen gewünschtem und erzeugtem Output können generative KI-Modelle immer hochwertigere und im jeweiligen Kontext relevantere Inhalte erzeugen. Die Ergebnisse sind oft nicht mehr von menschlich erstellten Inhalten zu unterscheiden, seien es skurrile Gedichte oder Chatbot-Antworten auf Kundenanfragen.

Aus Nutzersicht beginnt die Erstellung von Inhalten durch generative KI häufig mit einer anfänglichen Eingabeaufforderung (dem sogenannten Prompt), gefolgt von einem iterativen Hin und Her, bei dem Variationen erkundet und verfeinert werden.

Arten von generativen KI-Modellen

Generative KI verwendet verschiedene Modelle, um neue und originelle Inhalte zu erzeugen. Einige der gängigsten Arten generativer KI-Modelle sind:

Generative Adversarial Networks (GANs)

Ein GAN besteht aus zwei Hauptkomponenten: einem Generator und einem Diskriminator. Der Generator erzeugt synthetische Daten auf der Grundlage von Mustern, die er aus den Trainingsdaten gelernt hat. Der Diskriminator bewertet die Authentizität der generierten Daten im Vergleich zu echten Daten und entscheidet, ob sie echt oder gefälscht sind. Während dieses Trainingsprozesses lernt der Generator, realistischere Ausgaben zu erzeugen, und der Diskriminator lernt, besser zwischen echten und synthetischen Daten zu unterscheiden. GANs werden häufig in der Bilderzeugung eingesetzt und liefern beeindruckende Ergebnisse bei der Erzeugung realistischer Bilder.

Variational Autoencoder (VAEs)

VAE sind neuronale Netze, die lernen, Daten zu kodieren und zu dekodieren. Ein Encoder komprimiert die Eingabedaten in eine Darstellung mit weniger Dimensionen, den so genannten latenten Raum. Gleichzeitig rekonstruiert ein Decoder die ursprünglichen Daten aus dem latenten Raum. VAEs erzeugen neue Daten, indem sie Punkte aus dem latenten Raum auslesen und in sinnvolle Ausgaben dekodieren. Dieser Ansatz ist besonders nützlich, um künstliche Bilder und Audiodaten zu erzeugen, und die latenten Repräsentationen können manipuliert werden, um vielfältige und kreative Ergebnisse zu erzielen.

Large Language Models (LLMs)

Die gängigsten Arten von LLMs wie ChatGPT (Generative Pretrained Transformer) werden mit großen Mengen von Textdaten trainiert. Diese hochentwickelten Sprachmodelle beziehen ihr Wissen aus Lehrbüchern, Websites und Beiträgen in sozialen Medien. Sie verwenden Transformationsarchitekturen, um Inhalte zu verstehen und aus Eingabeaufforderungen sinnvolle Texte zu generieren. Transformationsmodelle sind die häufigste Architekturform großer Sprachmodelle. Sie bestehen aus einem Kodierer und einem Dekodierer, die Daten verarbeiten, indem sie Anfragen in Token zerlegen und die Beziehungen zwischen den Token bestimmen.

Im Wesentlichen sagen Transformationsmodelle voraus, welches Wort in einer Folge von Wörtern als nächstes kommt, um die menschliche Sprache zu imitieren. LLMs können an realistischen Gesprächen teilnehmen, Fragen beantworten und kreative, menschenähnliche Antworten geben. Dies macht sie ideal für sprachbezogene Anwendungen wie Chatbots, Inhaltserstellung und Übersetzung.

Welchen Nutzen bietet generative KI?

Generative KI bietet große Vorteile für Einzelpersonen und Unternehmen. Und die Auswirkungen dieser Technologie werden mit ihrer Weiterentwicklung noch zunehmen. Auf kurze Sicht sind Effizienzsteigerungen und vereinfachte Arbeitsabläufe zwei der unmittelbarsten und wichtigsten Vorteile. Durch die Automatisierung von Aufgaben sparen Menschen und Unternehmen wertvolle Zeit, Energie und Ressourcen. Generative KI steigert bereits heute unsere Effizienz und Produktivität, von der Erstellung von E-Mails bis hin zu Buchungen. Hier nur einige Beispiele für die Möglichkeiten der generativen KI:

• Die automatisierte Erstellung von Inhalten ermöglicht es Unternehmen und Einzelpersonen, in großem Umfang hochwertige und maßgeschneiderte Inhalte zu erstellen. Dies zeigt sich bereits in verschiedenen Bereichen wie Werbung, Marketing, Unterhaltung und Medienproduktion.
• Generative KI dient Künstlern, Designern, Schriftstellern, Architekten und anderen Kreativen häufig als Inspirationsquelle, um neue Möglichkeiten zu erkunden, Ideen zu entwickeln und die Grenzen ihrer Kreativität zu erweitern. Durch die Arbeit mit generativer KI können kreative Menschen ein bisher unvorstellbares Maß an Produktivität erreichen und mehr Kunst, Literatur, Journalismus, Architektur, Video, Musik und Mode schaffen.
• Generative KI-Modelle können eingesetzt werden, um Probleme zu lösen, die neue Ansätze oder Ideen erfordern, oder um Daten zu analysieren, damit bessere Entscheidungen getroffen werden können. In der Produktgestaltung können KI-gestützte Systeme beispielsweise neue Prototypen erzeugen oder bestehende Designs auf der Grundlage gegebener Einschränkungen und Anforderungen optimieren. Auch die praktischen Anwendungen in Forschung und Entwicklung sind bahnbrechend. Und die Fähigkeit, komplexe Informationen in Sekundenschnelle zusammenzufassen, ist bei der Lösung verschiedener Probleme sehr hilfreich.
• Software-Entwickler können generative KI nutzen, um das Schreiben, Testen, Implementieren und Optimieren von Code zu vereinfachen.
• Unternehmen mit Kundenkontakt können generative KI für Chatbots und virtuelle Assistenten nutzen, um ihren Kundensupport mit kürzeren Antwortzeiten und weniger Ressourceneinsatz zu optimieren.

Herausforderungen und Grenzen der generativen KI

Generative KI bietet ein enormes Potenzial, ist aber auch mit Herausforderungen und Einschränkungen verbunden. Einige wichtige Aspekte sind:

Datenverzerrung

Generative KI-Modelle sind auf die Daten angewiesen, mit denen sie trainiert werden. Wenn die Trainingsdaten verzerrt oder begrenzt sind, schlägt sich dies in den Ergebnissen nieder. Unternehmen können diesen Risiken begegnen, indem sie die Trainingsdaten für ihre Modelle sorgfältig einschränken oder maßgeschneiderte, spezialisierte Modelle für ihre Anforderungen verwenden.

Ethische Erwägungen

Die Fähigkeit generativer KI-Modelle, realistische Inhalte zu generieren, wirft ethische Fragen auf, wie z.B. die Auswirkungen auf die menschliche Gesellschaft und das Potenzial für Missbrauch oder Manipulation. Die Frage nach dem verantwortungsvollen und ethischen Umgang mit generativer KI wird uns noch lange begleiten.

Unzuverlässige Ausgaben

Generative KI und LLM erzeugen gelegentlich Halluzinationen. Dieses Problem wird verstärkt, wenn ein Modell keinen Zugang zu relevanten Informationen hat. Dies kann dazu führen, dass Benutzer falsche Antworten oder irreführende Informationen erhalten, die korrekt und zuverlässig erscheinen. Je realistischer die Inhalte erscheinen, desto schwieriger ist es, falsche Informationen zu erkennen.

Bereichsbezogenheit

Mangelndes Wissen über spezifische Domänen ist eine häufige Einschränkung für generative KI-Modelle wie ChatGPT. Die Modelle generieren sinnvolle und kontextrelevante Antworten auf der Grundlage der Informationen, mit denen sie trainiert wurden (häufig öffentlich verfügbare Daten aus dem Internet). Häufig haben sie jedoch keinen Zugang zu domänenspezifischen Daten oder liefern Antworten aus einer einzigen Wissensbasis, wie z.B. der proprietären Software eines Unternehmens oder einer internen Dokumentation. Diese Einschränkungen können minimiert werden, indem den Modellen Zugang zu Dokumenten und Daten gewährt wird, die für das jeweilige Thema relevant sind.

Aktualität

Jedes Modell ist nur so aktuell wie die Daten, mit denen es trainiert wurde. Die vom Modell gelieferten Antworten basieren auf einem bestimmten Zeitpunkt und nicht auf Echtzeitdaten.

Computing-Anforderungen

Das Trainieren und Ausführen großer generativer KI-Modelle erfordert beträchtliche Rechenressourcen, einschließlich leistungsfähiger Hardware und umfangreicher Datenspeicher. Diese Anforderungen treiben die Kosten in die Höhe und schränken die Zugänglichkeit und Skalierbarkeit für bestimmte Anwendungen ein.

Datenanforderungen

Für das Training großer generativer KI-Modelle sind zudem umfangreiche Datenbestände erforderlich, deren Speicherung zeit- und kostenaufwändig sein kann.

Datenbeschaffung

Generative KI-Modelle identifizieren nicht immer die Quelle ihrer Inhalte, was zu komplizierten Urheberrechts- und Zuordnungs-problemen führen kann.

Mangelnde Interpretierbarkeit

Generative KI-Modelle arbeiten häufig als "Black Boxes", was es besonders schwierig macht, ihre Entscheidungsfindung nachzuvollziehen. Die mangelnde Interpretierbarkeit kann das Vertrauen in kritische Anwendungen und deren Einführung beeinträchtigen.

Beispiele für beliebte generative KI-Modelle

Generative KI-Modelle sind in verschiedenen Formen verfügbar, jedes mit einzigartigen Funktionen und Anwendungsbereichen, und die Zahl der Schnittstellen zu generativer KI scheint täglich zu wachsen. Zu den derzeit beliebtesten und leistungsfähigsten generativen KI-Modellen gehören.

Beispiel 1: ChatGPT

ChatGPT ist ein großes Sprachmodell, das von OpenAI entwickelt wurde und seit seinem öffentlichen Start im November 2022 ein durchschlagender Erfolg ist. ChatGPT verwendet eine Chat-Oberfläche, um mit Benutzern zu interagieren und Ausgaben zu optimieren. Das Modell ist in der Lage, menschliche Texteingaben zu verstehen und menschenähnliche Antworten zu generieren. Darüber hinaus kann es an Unterhaltungen teilnehmen, Fragen sinnvoll beantworten und hat sogar einen gewissen Sinn für Humor.

Die ursprüngliche Version ChatGPT-3 steht den Nutzern kostenlos zur Verfügung und wurde Berichten zufolge mit mehr als 45 Terabyte Textdaten aus dem gesamten Internet trainiert. Kurz darauf integrierte Microsoft eine Version von GPT in die Suchmaschine Bing. Im März 2023 stellte OpenAI eine abonnementbasierte Version ChatGPT-4 vor.

ChatGPT verwendet eine moderne Transformationsarchitektur. GPT steht für „Generative Pretrained Transformer“ und die Transformationsarchitektur hat den Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, NLP) revolutioniert.

Beispiel 2: DALL-E

DALL-E 2 wurde ebenfalls von OpenAI entwickelt und dient der Bilderzeugung. DALL-E kombiniert eine GAN-Architektur mit einem Variations-Autocodierer, um äußerst detaillierte und kreative grafische Ergebnisse auf der Grundlage von Texteingaben zu erzeugen. Der Benutzer kann ein Bild und einen Stil beschreiben und DALL-E erzeugt eine entsprechende Ausgabe. Zusammen mit Konkurrenzprodukten wie MidJourney und dem neuen Adobe Firefly revolutionieren DALL-E und generative KI die Art und Weise, wie wir Bilder erstellen und bearbeiten. Zusammen mit neuen Möglichkeiten in der gesamten Branche werden sich Video, Animation und Spezialeffekte in ähnlicher Weise verändern.

beispiel 3: Google Bard

Bard ist Googles Alternative zu ChatGPT. Bard wurde ursprünglich auf der Basis einer Version von Googles LaMDA-Familie großer Sprachmodelle entwickelt und später auf das modernere PaLM 2 aktualisiert. Bard kann programmieren, mathematische Probleme lösen, Fragen beantworten, schreiben und Google-Suchergebnisse liefern.

Beispiel 4: Neuroflash

Neuroflash ist ein in Deutschland ansässiges Unternehmen, das sich auf die Entwicklung von KI-gesteuerter Software zur Erstellung von Inhalten spezialisiert hat. Das Unternehmen wurde 2021 von einem Expertenteam aus den Bereichen Neuropsychologie, Datenwissenschaft und künstliche Intelligenz gegründet. Durch die Integration neuropsychologischer Erkenntnisse möchte Neuroflash die Erstellung von Inhalten in der Marketingbranche vorantreiben und Unternehmen dabei unterstützen, ansprechendere Inhalte zu erstellen.

Anwendungsfälle der generativen KI

Obwohl es sich um eine relativ junge Technologie handelt, die sich rasch entwickelt, wird die generative KI bereits in zahlreichen Anwendungsbereichen und Branchen eingesetzt. Jedes Unternehmen, das Text, Code, Design oder Bilder erstellt, kann davon profitieren. Beispiele für Anwendungsfälle:

KI im Technologiebereich

Generative KI kann die Entwicklung und Erprobung neuer Technologien beschleunigen, indem Code geschrieben und Tests modelliert werden.

KI in Regierungsbehörden

Nationale und lokale Behörden untersuchen, wie generative KI für personalisierte und relevante öffentliche Dienste, genauere Untersuchungen und Analysen, höhere Mitarbeiterproduktivität, optimierte digitale Erfahrungen für die Bürger und vieles mehr eingesetzt werden kann.

KI in der Finanzbranche

Generative KI kann in Bereichen wie der Vorhersage von Markttrends, der Analyse von Marktmustern, der Portfoliooptimierung, der Betrugsbekämpfung, dem algorithmischen Handel und der personalisierten Kundenbetreuung eingesetzt werden. Darüber hinaus können Modelle die Risikoanalyse und Entscheidungsfindung unterstützen, indem sie synthetische Daten auf der Grundlage historischer Trends generieren.

KI in Werbung und Marketing

Generative KI liefert automatisierte und kosteneffiziente Inhalte für Werbe- und Marketingkampagnen, Social-Media-Posts, Produktbeschreibungen, Branding-Materialien, Marketing-E-Mails, personalisierte Empfehlungen und viele andere zielgerichtete Marketing-, Upselling- und Cross-Selling-Strategien. Durch die Erstellung maßgeschneiderter Inhalte auf der Grundlage von Verbraucherdaten und -analysen trägt die generative KI zur Steigerung der Kundeninteraktion und der Konversionsraten bei. Darüber hinaus hilft sie bei der datengestützten Kundensegmentierung, um die Reaktion von Zielgruppen auf Kampagnen vorherzusagen.

KI im Gesundheitswesen

Generative KI-Modelle helfen bei der Analyse medizinischer Bilder und der Diagnose von Krankheiten, bei der Erkennung von Wechselwirkungen zwischen Arzneimitteln und bei der Entwicklung von Wirkstoffen, wodurch Zeit und Ressourcen gespart werden. Die Modelle erzeugen synthetische medizinische Daten, um unvollständige Datensätze zu ergänzen und die Genauigkeit von Diagnosesystemen zu verbessern.

KI in der Fertigungsbranche

Generative KI kann Fertigungsprozesse optimieren, indem sie verbesserte Entwürfe generiert, potenzielle Produktfehler identifiziert und die Qualitätskontrolle verbessert. Durch Simulation und Generierung von Varianten können generative KI-Modelle auch die Produktentwicklung optimieren.

KI in Kunst und Medien

Mehr als alle anderen Branchen wird die Kreativwirtschaft von der generativen KI revolutioniert. Mit ihrer Hilfe können Künstler und Designer schneller einzigartige Werke schaffen, Musiker neue Melodien komponieren, Spieleentwickler völlig neue Welten erschaffen und Filmemacher realistische visuelle Effekte und Animationen erzeugen. Film- und Medienunternehmen können Inhalte kostengünstiger produzieren und beispielsweise ihre Werke mit den Originalstimmen der Schauspieler in andere Sprachen übersetzen.

KI in E-Commerce und Einzelhandel

Generative KI bietet den Kunden ein personalisiertes E-Commerce-Erlebnis, indem ihre Einkaufsgewohnheiten genutzt werden, um Produkte zu empfehlen und einen nahtlosen Einkaufsprozess zu schaffen. Einzelhändler und E-Commerce-Unternehmen können mit KI ein besseres Nutzererlebnis bieten, von intuitiver Navigation bis hin zu KI-gestützten Kundenservicefunktionen mit Chatbots und KI-generierten FAQ-Abschnitten.

KI im privaten Bereich

Es gibt viele Möglichkeiten, KI im privaten Bereich zu nutzen. Hier sind einige Vorschläge:

• Sprachassistenten: Nutzen Sie Sprachassistenten wie Siri, Google Assistant oder Amazon Alexa, um Informationen abzrufen, Termine zu planen, Musik abzuspielen oder Smart-Home-Geräte zu steuern.
• Personalisierte Empfehlungen: Nutzen Sie KI-basierte Dienste wie Netflix, Spotify oder Amazon, um personalisierte Empfehlungen für Filme, Musik oder Produkte zu erhalten, die Ihren Vorlieben entsprechen.
• Smart-Home-Technologie: Nutzen Sie KI-gesteuerte Geräte wie Smart Thermostate oder Smart Lighting, um Ihr Zuhause effizienter zu machen und Energie zu sparen.
• Gesundheitsüberwachung: Nutzen Sie Fitness-Tracker und Gesundheits-Apps, die KI nutzen, um Ihre Bewegungen zu verfolgen, Ihren Schlaf zu analysieren und Ihnen Empfehlungen für einen gesunden Lebensstil zu geben.
• Sprachübersetzung: Nutzen Sie KI-basierte Übersetzungs-Apps oder -Tools, um Sprachbarrieren zu überwinden und in Echtzeit mit Menschen auf der ganzen Welt zu kommunizieren.
• Automatisierung: Nutzen Sie KI-gesteuerte Automatisierungs-tools, um wiederkehrende Aufgaben wie E-Mails beantworten, Termine vereinbaren oder Rechnungen bezahlen zu automatisieren.
• Foto- oder Sprachbearbeitung: Nutzen Sie KI-basierte Bearbeitungssoftware, um Ihre Fotos zu verbessern, Gesichtserkennung zu nutzen oder Sprachaufnahmen zu transkribieren.

Es gibt viele weitere Möglichkeiten, KI im privaten Bereich zu nutzen. Denken Sie daran, dass der Datenschutz und die Sicherheit dabei immer sehr wichtig sind.

Zukunftsausblicke für die generative KI

Die Zukunft der generativen KI ist vielversprechend. Mit der Weiterentwicklung der Technologie werden immer ausgefeiltere generative KI-Modelle für verschiedene globale Probleme entwickelt. KI hat das Potenzial, die Entdeckung und Entwicklung von Arzneimittelwirkstoffen drastisch zu beschleunigen, indem alternative Moleküle generiert und getestet werden, um die Forschung und Entwicklung zu unterstützen. Beispielsweise hat Pfizer KI für Impfstofftests während der Grippepandemie eingesetzt1. KI kann auch Lösungen für viele unserer Umweltprobleme bieten. Einige KI-gesteuerte Roboter sind bereits im Einsatz, um bei der Säuberung der Weltmeere zu helfen.

Generative KI ist auch in der Lage, hyperrealistische und atemberaubend originelle und fantasievolle Inhalte zu erzeugen. Inhalte in Bereichen wie Marketing, Unterhaltung, Kunst und Bildung werden an persönliche Vorlieben und Bedürfnisse angepasst und könnten neu definieren, was wir unter künstlerischem Ausdruck verstehen. Diese Fortschritte werden schließlich zu Anwendungen und Erlebnissen in den Bereichen virtuelle Realität, Spiele und immersives Geschichtenerzählen führen, die sich kaum noch von der Realität unterscheiden lassen.

Kurzfristig wird sich die generative KI am deutlichsten in Form neuer Funktionen in unseren alltäglichen Werkzeugen bemerkbar machen, von E-Mail-Plattformen und Tabellenkalkulationsprogrammen bis hin zu Suchmaschinen, Textverarbeitungs-programmen, E-Commerce-Marktplätzen und Kalendern. Arbeitsabläufe werden immer effizienter und repetitive Aufgaben automatisiert. Analysten erwarten erhebliche Produktivitäts- und Effizienzsteigerungen in praktisch allen Bereichen des Marktes.

Zusammenfassung

Unternehmen werden generative KI-Lösungen mit ihren eigenen Daten trainieren und in allen Bereichen einsetzen, von Betrieb, Personalverwaltung und Schulung bis hin zu Lieferketten, Logistik, Branding und Kommunikation. Entwickler werden diese Lösungen nutzen, um fehlerfreien Code in einem Bruchteil der Zeit zu schreiben. Wie viele andere Technologien, die einen grundlegenden Wandel herbeiführen, hat auch die generative KI das Potenzial, alle Bereiche unseres Lebens zu beeinflussen.

Die Welt verändert sich schnell und Technologien der künstlichen Intelligenz (KI) spielen eine immer größere Rolle in unserem Leben und in unserer Arbeitswelt. Es gibt kaum eine Branche, die nicht von KI betroffen ist. Dabei geht es nicht in erster Linie darum, menschliche Arbeitskraft durch KI zu ersetzen. Es wird zunehmend unterschieden, wer über die Fähigkeiten verfügt, KI wertschöpfend einzusetzen und wer nicht.

Schlussfolgerung

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass generative KI eine aufregende Technologie ist, die unser Leben in vielen Bereichen verbessern kann. Ob Sie nun in der Kunst, im Design oder in der Musik tätig sind oder einfach nur neugierig darauf sind, was die Zukunft bringt – generative KI hat das Potenzial, Ihre Arbeit zu revolutionieren. Bleiben Sie vorn dabei und informieren Sie sich regelmäßig über die neuesten Entwicklungen auf unserem Blog. Wir halten Sie auf dem Laufenden und zeigen Ihnen, wie Sie persönlich von generativer KI profitieren können. gerne können Sie uns auch bei allen Fragen zu KI kontaktieren. Bleiben Sie neugierig!