Anwendungsbeispiele
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Passende Workflows zu finden, für die generative KI eine sinnvolle Unterstützung sein kann, ist entscheidender Teil eines guten Prompt Managements. Denn generative KI ergibt nicht in jedem Prozess Sinn oder Prozesse müssen anders gedacht werden, damit KI Effizienz- und Qualitätsgewinn bewirken kann.
Nachfolgend einige Ideen für Workflows in Verbindung mit der Verarbeitung von Text und Bild. Weitere Workflows auch abseits von Texten, etwa bei Recherchen in Unternehmensdaten oder bei Auswertungen sind ebenfalls möglich – das Stichwort ist hier „Prompt Kreativität.“
Einen Deep Dive zum Thema Prompt Engineering und viele Prompt-Ideen sowie -Strategien gibt es beim .
KI kann Inhalte formatieren, aber auch kommentieren oder erweitern. Ein Prompt kann etwa visuelle Ideen für das Titelbild eines Blogartikels generieren. Diese Ideen können dann entweder mit einem KI-Bildtool umgesetzt oder in einem Briefing an einen Grafiker oder eine Grafikerin weitergegeben werden.
Ein Workflow-Beispiel aus der Unternehmenskommunikation: Die Pressemitteilung ist geschrieben, aber ist sie auch wasserdicht? KI kann die Rolle der kritischen Journalistin übernehmen und die Pressemitteilung mit kritischen Fragen durchlöchern.
Morgens um 8 Uhr wird ein automatisches Feed-Briefing per E-Mail an die dafür vorgesehenen Mitarbeitenden verschickt. Dabei werden alle neuen Feed-Inhalte in strukturierter Form (Überschrift, Textauszug, Quelle) aufbereitet und mit mehreren Aufgaben an das Sprachmodell übergeben. Diese Aufgaben können die Identifizierung von Duplikaten, das Erkennen von Trends (etwa mehrere Artikel zu einem Thema), die Gruppierung nach Themen und vieles mehr sein. Das Sprachmodell erzeugt dann ein kurzes, präzises Briefing für die gewünschten Aufgaben.
In diesem Szenario analysiert die KI eine bestimmte Quelle und generiert eine Sammlung von Fragen und Antworten zu dieser Quelle. Ein Mitarbeitender bearbeitet und ergänzt diese Informationssammlung. In einem weiteren Schritt wird die FAQ an einen weiteren Prompt übergeben, der aus der FAQ einen Artikelentwurf im vorgegebenen Format schreibt.
Zuerst analysiert die KI eine Quelle auf Schlüsselwörter. Auf Basis dieser Keywords formuliert die KI im zweiten Schritt eine detaillierte Outline für einen neuen Inhalt. Mitarbeitenden können die Outline bearbeiten, erweitern und übernehmen, um den Inhalt selbst zu finalisieren. Oder sie übergeben die Outline an einen weiteren spezifischen Prompt, der daraus einen Artikelentwurf macht.
In diesem Workflow-Beispiel liest die KI einen Bericht, erstellt eine prägnante Zusammenfassung und generiert dann individuelle Social-Media-Beiträge, die auf den Kernpunkten der Zusammenfassung basieren. Sie fügt außerdem kreative Bildideen hinzu, die den Inhalt der Beiträge illustrieren. Die Social-Media-Beiträge können jeweils in der kanalspezifischen Ansprache verfasst werden.
Die KI analysiert im ersten Schritt einen Datenbericht und erstellt eine Zusammenfassung der wichtigsten Punkte. Die Ergebnisse können dann von ChatGPT-4 in einer Grafik visualisiert werden. Dafür genügt ein Prompt wie “Zeige Wert X und Wert Y in einer Kuchengrafik”. ChatGPT-4 greift dafür auf interne Tools zurück.
Nach dem Lesen eines Quellartikels erstellt die KI einen ausführlichen Bericht, der die wichtigsten Punkte des Artikels hervorhebt und zusätzliche Kontextinformationen oder Analysen enthält.
Bei diesem Workflow führt die KI eine Sentiment-Analyse durch, um die Stimmung eines Textes, etwa eines Blog-Artikels oder einer Pressemitteilung, zu ermitteln. Auf Basis dieser Analyse identifiziert sie im zweiten Schritt mögliche Kritikpunkte und macht Verbesserungsvorschläge.
Die KI analysiert einen Social-Media-Beitrag und generiert daraus einen kritischen Kommentar. Anschließend entwickelt sie eine passende Antwort auf den Kommentar. Damit kann die öffentliche Kommunikation einem Vorabtest unterzogen werden.
Diese Workflow-Beispiele geben einen kleinen Einblick in die Vielfalt der Einsatzszenarien von KI im Unternehmen und sollen zur Inspiration dienen. Es gibt unzählige weitere – generative KI für Text kann jede Textaufgabe zumindest unterstützen oder zu großen Teilen übernehmen.
Wichtig ist, dass Prompts systematisch dokumentiert und eingesetzt werden. Nur so ist die Nachvollziehbarkeit, Reproduzierbarkeit und Weiterentwicklung der KI-Workflows gewährleistet.
