Editorial

5 Schritte für bessere Ergebnisse mit ChatGPT & Co.

Wenn ich Diskussionen rund um generative KI-Tools wie ChatGPT sehe, drehen sie sich oft um fertige Prompts. Sie sollen geradezu wie Zaubersprüche die gewünschten Ergebnisse hervorbringen.

Ich verstehe natürlich den Reiz: Es kann mühsam erscheinen, eigene erfolgreiche Prompts zu entwickeln. Es ist zudem sehr entmutigend, wenn andere scheinbar laufend großartige Ergebnisse mit KI erzielen, während man selbst mit kaum nutzbaren Resultaten kämpft, die viel zu lange gebraucht haben. Warum also nicht etwas verwenden, das jemand anderes bereits perfektioniert hat?

Lass mich hier einen Vergleich ziehen: Erinnerst du dich an die „Malen nach Zahlen“-Sets aus unserer Kindheit? Mit etwas Fleiß und Geduld konnte man damit ein schönes Bild erstellen.

Aber man hat nicht wirklich gelernt zu malen.

Ähnlich gilt das für die Arbeit mit generativer KI: Das bloße Kopieren und Einfügen von Prompts mag schnelle Ergebnisse liefern, aber es wird dir nicht beibringen, wie du diese leistungsfähigen Tools richtig nutzt. Und wenn dann etwas nicht ganz so klappt und die KI seltsame Ergebnisse liefert oder die Anweisungen nicht richtig verstehen will, weißt du nicht, wie du das Problem beheben kannst.

Deshalb habe ich eine Fünf-Schritte-Struktur entwickelt, die über bloße fertige Prompts hinausgeht. Ob du nun Content Creator, Marketer oder in einem anderen Beruf mit Inhalten zu tun hast und KI nutzen möchtest: Durch diese Struktur wirst du nicht nur verstehen, wie du KI-Tools perfekt verwendest, sondern auch, warum sie so funktionieren, wie sie es tun.

In diesem Post gebe ich dir einen Überblick zu diesen fünf Schritten, die meinen Kunden und Workshop-Teilnehmern bereits geholfen haben. Statt nur gelegentliche KI-Nutzer zu sein, sind sie zu selbstbewussten Anwendern geworden, die genau wissen, wie sie diese Werkzeuge für ihre spezifischen Bedürfnisse einsetzen können.

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Marketing mit ChatGPT: 3 echte Praxisfälle live vorgestellt

Schluss mit Theorie-Blabla! Im Live-Webinar am 11. Februar bekommst du 3 echte und tatsächlich umgesetzte ChatGPT-Praxisfälle vorgestellt. Du siehst die KI-Anwendung mit Promptaufbau, Vorgehen und Herausforderungen live am Bildschirm und kannst Tipps und Tricks direkt für deine Arbeit übernehmen. Aus erster Hand berichtet eine der Auftraggeberfirmen, warum der KI-Weg gewählt wurde und was es wirklich gebracht hat. Es ist 2025, das ist unsere KI-Journey, lass uns loslegen!

SPOTLIGHT

Chinesisches KI-Startup DeepSeek fordert Branchenführer mit Open-Source-Modell heraus

Das chinesische KI-Unternehmen DeepSeek hat mit der Veröffentlichung seines Sprachmodells DeepSeek-R1 große Aufmerksamkeit in der Technologiebranche erregt. Das von Hedgefonds-Manager Liang Wenfengs Team entwickelte Modell erreicht nach Unternehmensangaben die Leistung des führenden OpenAI-Modells, wurde jedoch zu einem Bruchteil der Kosten – etwa 5,6 Millionen Dollar unter Verwendung von 2.048 Nvidia H800-Chips – trainiert.

OpenAI o3-mini jetzt für alle verfügbar

OpenAI hat sein neuestes KI-Reasoning-Modell o3-mini veröffentlicht, das verbesserte Leistungen im MINT-Bereich bei gleichzeitig höherer Kosteneffizienz bietet. Das im Dezember 2024 angekündigte Modell ist ab sofort über ChatGPT und die OpenAI-API verfügbar.

Das neue Modell zeigt deutliche Verbesserungen gegenüber o1-mini, mit 24% schnelleren Antwortzeiten und 39% weniger schwerwiegenden Fehlern bei komplexen Fragen. Externe Tester bevorzugten die Antworten von o3-mini in 56% der Fälle gegenüber o1-mini. Das Modell überzeugt besonders in den Bereichen Mathematik, Programmierung und wissenschaftliches Denken und erreicht oder übertrifft die Leistung des vollständigen o1-Modells in diesen Bereichen bei mittlerer oder hoher Reasoning-Intensität.

OpenAI Operator ist ein KI-Agent zur Automatisierung webbasierter Aufgaben

OpenAI hat Operator eingeführt, einen KI-gestützten Agenten, der webbasierte Aufgaben eigenständig über eine eigene Browser-Schnittstelle ausführen kann. Das Tool, das derzeit als Forschungsvorschau für ChatGPT-Pro-Abonnenten in den Vereinigten Staaten verfügbar ist, stellt den ersten Vorstoß des Unternehmens in Richtung KI-Agenten dar, die direkt mit Computeroberflächen interagieren können.

KI zeigt bisher kaum messbare Produktivitätsgewinne

Trotz enormer Börsenbewertungen und schneller Verbreitung von KI-Technologien bleiben konkrete wirtschaftliche Erfolge bisher aus. Dies geht aus einer aktuellen Bloomberg-Analyse hervor, die die Diskrepanz zwischen Markteuphorie und realem Wirtschaftseinfluss untersucht.

Die Arbeitsproduktivität in den USA ist seit der Vor-Corona-Zeit nur um jährlich 1,86% gestiegen. Dieser Wert liegt deutlich unter dem Produktivitätswachstum von 3,3%, das während der Internet-Revolution der 1990er Jahre erreicht wurde.

Experten skizzieren drei mögliche Szenarien:

Meinung: Generative KI-Tools missverstehen den kreativen Prozess

Der Stanford-Professor Ge Wang kritisiert den aktuellen Einsatz von künstlicher Intelligenz in der Musikproduktion als grundlegend falsch ausgerichtet. In seinem Artikel auf der Stanford-HAI-Plattform argumentiert er, dass der kreative Prozess selbst wesentlich für künstlerischen Ausdruck ist.

Wang, der Musik und Informatik am Center for Computer Research in Music and Acoustics lehrt, richtet seine Kritik besonders gegen das KI-Musik-Unternehmen Suno. Er widerspricht der Aussage des Suno-CEOs, dass die meisten Menschen den Großteil ihrer Zeit beim Musikmachen nicht genießen würden.

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