Es ist 2022 und der brennende Dornbusch hat gesprochen – in Form von GPT, Midjourney & Co. Die Konsequenz: Schock, Ehrfurcht und eine Menge neuer Konvertiten. Generative KI hat geliefert, was uns Science-Fiction immer versprochen hat: Programme, mit denen wir intelligente Unterhaltungen führen können und die eigene Kreativität entwickeln.
So groß war die Euphorie, dass Dämpfer folgen mussten – von psychotischen Schüben besonders der Bing-Version von ChatGPT über die Erkenntnis, dass uns die Chatbots oft einen Bären aufbinden, bis zur annähernden Unmöglichkeit, Midjourney et al die Einbettung von Text beizubringen. Doch darf man darüber nicht vergessen, was wir an Generativer KI haben: einen virtuellen Mitarbeiter für kreative Aufgaben, der unglaublich belesen ist, unglaublich schnell abliefert und erstaunlich originell sein kann.
Mehrwert in der Automatisierung von Prozessen
Fokussieren wir uns auf diese Stärken, können wir realen Nutzen für Marketing und Vertrieb schaffen. Denn echte Wertschöpfung entsteht nicht, wo wir mit GPT über Filme diskutieren oder Copilot Gespräche zusammenfasst – sondern dort, wo wir Prozesse automatisieren, die sonst viel qualifizierte Arbeitszeit gekostet hätten. Dafür müssen wir Cases wählen, in denen Generative KI nicht selbst recherchieren oder sich etwas zusammenreimen muss, sondern wir ihr die nötigen Informationen zur Verfügung stellen und ästhetische Vorlieben (Tonalität, Keywords, Bildelemente) festlegen. So gerät sie nicht ins Fantasieren und kann uns ziemlich direkt liefern, was wir wünschen.
Beispiele sind:
- Das Verfassen von Produkt- und Werbetexten auf Basis von Websites oder Infoblättern.
- Die Generierung von Artikeln und Präsentationen aus Stichpunkten und Materialsammlungen.
- Die Erstellung von Werbebildern und -videos mit Produktgrafiken und -informationen.
- Der Aufbau von Landing Pages und einfachen Apps nach Lastenheften und Vorlagen.
- Die Entwicklung von Chatbots – zum Beispiel für Kundenservice oder Intranet – aus Wissensmanagementsystemen, Q&As oder Fachartikeln.
Generative KI eignet sich dabei auch für die Verarbeitung und Überprüfung kreativer Erzeugnisse: So lassen sich mit GPT etwa Textinhalte klassifizieren („Ordne jedes Unternehmen in diesem Artikel in seine korrekte Branche ein“) oder die richtigen Testverfahren für Programmcode ermitteln.
Generative KI wie einen Mitarbeiter führen
Bei alledem müssen wir Generative KI eher wie einen Mitarbeiter führen als wie ein Programm bedienen: Wer gute Ergebnisse auf kurzem Weg erzielen möchte, muss präzise beschreiben, was er sehen möchte – und was ein gutes Ergebnis ausmacht. Gerade letzteren Aspekt in Prompts zu integrieren ist ein wichtiger Handgriff.
Überdies sollten wir uns vor Augen führen, wie ChatGPT & Friends funktionieren: Sie gehen unseren Eingaben nicht logisch auf den Grund und analysieren ihren Sinn- und Wahrheitsgehalt, sondern durchsuchen einen gigantischen Fundus an digitaler Erfahrung nach Ausdrucksweisen, die dazu passen. Auf der Basis geben sie uns eine Antwort, die aus ihrer Sicht typisch ist. Letztlich wiederholen und kombinieren sie geschickt Klischees. Machen wir uns das bewusst, können wir gezielt ansteuern, welche Klischees wir möchten – vom typischen James Bond Spruch bis zur Corporate Tonality unseres Brands.
ist Gründer und CEO von Hase & Igel, dem Unternehmen hinter der Neutrum.AI Plattform und den darauf basierenden Softwareprodukten für intelligente Entscheidungen im Markt. Auch nach vielen internationalen Awards für die Analytische KI seiner Firma kann der Chef immer noch nicht programmieren, sondern steht zu seinen Wurzeln in Marketing, Vertrieb und Unternehmenskommunikation.
