Viele Unternehmen haben sich für den Einsatz von Künstlicher Intelligenz entschieden und fragen sich nun zu Recht, wie sie das Thema am besten angehen, auf welche Tools sie setzen sollen.
Fast täglich tauchen neue Anbieter auf, die mit einem gut gemachten Demovideo zeigen, wie ihr Produkt die Kommunikation angeblich revolutioniert. Die Plattform „There’s an AI for that“ listet knapp 3.000 KI-Anwendungen speziell für „Communications Manager“. Hier meine Empfehlung: Weniger ist mehr und langfristig lohnt es sich, auf die etablierten Anbieter wie Microsoft und Adobe zu setzen.
Für Spezialfälle und -anwendungen gibt es dann noch spezielle Tools, bei denen aber immer die Gefahr besteht, dass sie wieder vom Markt verschwinden, wenn das Risikokapital ausgeht.
An GPT-4 führt (noch) kein Weg vorbei
Eine wichtige Grundlage für produktives Arbeiten ist ein leistungsfähiges Sprachmodell. Dieses eignet sich nicht nur zum Erstellen von Texten, sondern auch zum Zusammenfassen von Besprechungen und längeren Dokumenten, zur Unterstützung der Ideenentwicklung, zum Projektmanagement und vieles mehr.
Es gibt eine Reihe unterschiedlicher Modelle auf dem Markt, allen voran GPT von OpenAI, Bard von Google, Luminous von der deutschen Firma Aleph Alpha oder Llama von Meta. Letzteres ist sogar als Open Source herunterladbar und kann kostenlos in der eigenen IT-Infrastruktur betrieben werden, ohne dass Daten auf fremde Server übertragen werden. Aleph Alpha wirbt damit, dass sich Luminous auch DSGVO-konform betreiben lässt.
Am derzeit leistungsfähigsten Sprachmodell GPT-4 von OpenAI führt meiner Meinung nach aktuell aber kein Weg vorbei, wenn es um den Einsatz in der professionellen Kommunikationsarbeit geht. Zum einen ist die Fähigkeit, qualitativ hochwertige Inhalte zu erzeugen, anderen Modellen weit überlegen, zum anderen ist GPT-4 in der Lage, auch komplexe Anweisungen zu verstehen und korrekt auszuführen – etwa sich in eine bestimmte Ziel- oder Stakeholdergruppe hineinzuversetzen und sich entsprechend zu verhalten.
Ein Quantensprung, gerade für den Einsatz in der Kommunikation, stellen die neuen „Custom GPTs“ bei ChatGPT dar (nur in der Bezahlversion verfügbar). Sie bieten die Möglichkeit, ChatGPT ohne Programmierkenntnisse zu individualisieren und zu trainieren. Damit lassen sich Bots für spezifische Aufgaben anlegen – etwa die Beantwortung von Presseanfragen auf der Basis vorhandener Sprachregelungen oder die Erstellung von Q&A’s – und ganz einfach im Team teilen.
Die gute Nachricht: Es gibt inzwischen mehrere Möglichkeiten, GPT-4 datenschutzkonform im Unternehmen einzusetzen: in Form von „ChatGPT Enterprise“ mit allen Funktionen und Plugins, die ChatGPT heute bietet, als Implementierung über die Microsoft Azure Cloud oder über externe Anbieter wie das deutsche Unternehmen Langdock, das eine DSGVO-konforme Anbindung an GPT-4, aber auch alle anderen gängigen Sprachmodelle verspricht.
Adobe für kreative Assets
Ein weiteres, unverzichtbares Tool für die Arbeit mit Texten ist Deepl. Vielen als Übersetzungshilfe bekannt, hat das in Köln beheimatete Unternehmen mit Deepl Write einen Schreibassistenten entwickelt, der hilft, eigene Texte (in Deutsch und Englisch) sprachlich zu optimieren und gleichzeitig zu lektorieren.
In den Bereichen Grafik, Foto, Video und Audio zeichnet sich immer mehr ab, dass der Platzhirsch Adobe auch in Sachen KI das Rennen macht. In Standardprogrammen wie Photoshop und Premiere finden sich bereits zahlreiche Funktionen, um beispielsweise Bilder mit wenigen Mausklicks zu erweitern oder Videos automatisch mit Untertiteln zu versehen.
Darüber hinaus testet Adobe mit Firefly eine bildgenerierende KI (analog zu Midjourney), die ausschließlich mit Bildern trainiert wurde, an denen Adobe die Lizenzrechte hält. Sobald die KI die Betaphase verlässt, soll es auch ein Abrechnungsmodell geben, das die Urheber der Trainingsbilder an den Einnahmen beteiligt.
Umgang mit KI-Tools lernen
So einfach eine Eingabe (Prompt) in ChatGPT und die Erstellung eines Bildes durch Texteingabe auch erscheinen mag: Wer professionell nutzbare Ergebnisse erwartet, muss den Umgang mit den Tools lernen. Ein unspezifischer Prompt führt meist auch zu einem wenig brauchbaren Output – genau der Grund, warum viele von ChatGPT auf den ersten Blick eher enttäuscht waren.
Der Schlüssel liegt aber in der richtigen Eingabe. Und dafür gibt es einen wichtigen Punkt: Kontext. Das System ist hervorragend darin, Texte zu erstellen oder zu verarbeiten. Es muss aber genau wissen, in welcher Rolle es agieren soll, wie die Aufgabe aussieht und welche zusätzlichen Informationen zur Bewältigung der Aufgabe zur Verfügung stehen. Es ist ein großer Unterschied, ob ChatGPT eine Rede für die Jahreshauptversammlung oder einen Teaser für Tiktok schreiben soll. ChatGPT kann beides, aber nur mit der richtigen Anweisung. Aus eigener Erfahrung kann ich sagen: Einfach ausprobieren (und dranbleiben) lohnt sich.
Dieser Beitrag ist Teil der Themenreihe „How-to GenAI“, die sich mit dem Einsatz von generativer künstlicher Intelligenz in der Unternehmenskommunikation beschäftigt. Wöchentlich erscheinen an dieser Stelle Beiträge wechselnder Autor*innen zu theoretischen und praktischen Aspekten. Mehr zum Thema Prompts und wie man eine gute Anweisung schreibt, lesen Sie hier.
