Mit den beiden Begriffen „Cyborgs“ und „Zentauren“ werden unterschiedliche Nutzungsweisen von Künstlicher Intelligenz im Arbeitsalltag umschrieben. Damit lassen sich spezifische Arbeitsstrategien kategorisieren, die jeweils beschreiben, wie KI in der operativen Tätigkeit integriert wird. Ziel ist es, diese unterschiedlichen Herangehensweisen dann hinsichtlich ihrer Effizienz und Effektivität zu analysieren.

Diese Klassifizierung geht zurück auf eine Studie der Harvard Business School in Zusammenarbeit mit der Boston Consulting Group (BCG) aus dem letzten Jahr, die untersuchte, wie unterschiedlich Künstliche Intelligenz von Mitarbeitern eingesetzt wird und welche Formen der Zusammenarbeit am erfolgversprechendsten erscheinen.

Ausgangspunkt: Metriken in der Consulting-Branche

Zweifelssohne kam den Autoren der Studie dabei die schon lange betriebene „Metrisierung“ von Arbeitserfolgen in der Consulting-Branche entgegen. In großen Beratungsgesellschaften wird oft auf das berühmt-berüchtigte, meist alle zwei Jahre stattfindenden „Up-or-Out“-Karrieremodell zurückgegriffen, wonach Berater, welche innerhalb festgelegter Zeiträume nicht die nächste Karrierestufe erreicht haben, das Unternehmen verlassen müssen. Auf diese Weise soll die Motivation und der permanente Kompetenzzuwachs der Mitarbeiter sichergestellt werden. Nicht zuletzt, um hier eine transparente Entscheidungsgrundlage schaffen zu können, wird daraus meist ein detailliertes Messystem errichtet, das Vergleiche zwischen den Mitarbeitern, aber auch mit zurückliegenden Leistungen ermöglicht.

Untersucht wurde nun, auf welche Art und Weise typische Instrumente der (generativen) KI verschiedene Mitarbeiter für Arbeitsaufgaben genutzt worden – und wie erfolgreich und effizient diese jeweils damit waren. Dabei kristallisierten sich zwei Phänotypen für die Integration von Künstlicher Intelligenz heraus: einerseits die der „Zentauren“ und andererseits jene der „Cyborgs„. Beide beschreiben jeweils zwei grundsätzliche Verhaltensweisen zur Anwendung von generativer KI im Arbeitsalltag. Während der Begriff der Zentauren sich auf das Mischwesen der griechischen Mythologie bezieht, bezeichnet das Kofferwort Cyborg, geformt aus den englischen „cybernetic“ und „organism“, meist Menschen, mit technisch angereicherten oder veränderten Körpern. Während der Zentaur – deutlich sichtbar voneinander abgegrenzt – einen menschlichen Oberkörper mit einem Pferderumpf aufweist, können die Veränderungen des Cyborgs potenziell an allen Stellen des Körpers erfolgen.

Zentauren und Cyborgs: Zwei Modelle der KI-Integration

Dieser Unterschied in der Genese der Beiden Mischwesen wird nun für die Beschreibung unterschiedlicher Herangehensweisen bei der Verwendung von KI herangezogen:

Cyborgs integrieren ihren Aufgabenablauf vollständig und interagieren permanent mit der Technologie. Sie delegieren nicht einfach nur Aufgaben, sondern verflechten ihre Aktivität intensiv mit der KI. Die Künstliche Intelligenz übernimmt dabei die Rolle des Kompetenzträgers, der das spezifische Know-How hat und durch die Arbeitskraft „angezapft“ wird.

Zentauren entscheiden hingegen situativ, welche Aktivitäten sie delegieren oder selbst übernehmen auf der Grundlage der jeweiligen Stärken und Fähigkeiten. Der einzelne wägt also ab, was er selbst in der Lage ist, einzubringen und an welchen Stellen sinnvollerweise auf die KI zurückgegriffen wird. Es gibt keine vollumfängliche Verschmelzung. Mitarbeiter, die dieser Kategorie zuzurechnen sind, versuchen stets bei der Evaluation und Auswahl der Optionen im „Sattel“ zu bleiben. KI ist demnach in diesem Fall eher Assistent und Sparringspartner. Das Know-How wird eher beim Menschen verankert, Ideen werden durch Feedback der KI „gespiegelt“.

Wer ist erfolgreicher – Cyborgs oder Zentauren?

Bei der Beurteilung der erbrachten Leistungen zeigte sich, dass Berater, die standardmäßig generative KI einsetzten – also die „Cyborgs“ -, sich grundsätzlich bei klassischen (standardisierten) Beratungsaufgaben als erfolgreicher und effizienter erwiesen. Sie waren also etwa schneller bei Berechnungen von Kennzahlen oder wenn es galt, Excel-Sheets zu befüllen und zu analysieren.

Aber obwohl dieser Vorsprung für den überwiegenden Teil der Beratertätigkeiten nachgewiesen werden konnte: Bei Aufgaben außerhalb des klassischen Leistungsspektrums, sofern Informationen jenseits reiner zahlenbasierter oder analytischer Prozesse verarbeitet werden mussten, waren die Zentauren erfolgreicher, also wenn es insbesondere galt, mittels Kreativität Probleme zu lösen.

Sind Zentauren kreativer und innovativer?

Das mag als ein Fingerzeig zu interpretieren sein, wie wir grundsätzlich auf generative KI im Arbeitsalltag zurückgreifen sollten: Ohne Zweifel bestehen durch den Rückgriff auf in vielen Situationen Chance für Effizienzgewinne, für schnelleres, auch effektiveres Arbeiten. Gleichwohl tendieren die zugrundeliegenden Modelle oft dazu, sich an einem Art Durchschnitt zu orientieren. Sie basieren auf Wahrscheinlichkeiten und Passgenauigkeiten, die sie aus den gesammelten Daten berechnen. Sie favorisieren damit oft vermeintlich populäres und nicht unbedingt außergewöhnliches. Brillantes ist somit eher selten zu erwarten, stattdessen besteht die Gefahr von Qualitätseinbußen durch die Produktion von „Einheitsbrei“.

Vermutlich liegt die optimale Lösung in der Mitte, zwischen den Verhaltensweisen der beiden Grundtypen der Zentauren und Cyborgs. Generative KI kann gerade in der Schreibtischarbeit ein probates Mittel zur Effizienzsteigerung sein. Es besteht aber offensichtlich ein Trade-Off zu Kreativität und Innovation. Natürlich lassen sich die Gefahren des Mittelmaßes durch ein überlegteres und iteratives Prompting reduzieren.  Aber in der Konsequenz bedeutet das, dass man in der Lage sein muss, erkennen zu können, wann situatives Abweichen von der Norm richtig und angebracht ist. Dies setzt jedoch eine tiefere Vertrautheit mit der Technik und eine ausreichende fachliche Kompetenz voraus, die erst erworben werden muss. Wenn aber gleich zu Beginn eine zu starke Verlagerung von Kompetenz auf die KI erfolgt, dürfte es schwer sein, ausreichende Fähigkeiten zur Beurteilung der Leistungsfähigkeit der Systeme überhaupt zu erwerben.

Wie und wo sollen die notwendigen Kompetenzen erworben werden?

Folglich ist eine stufenweise Herangehensweise erforderlich, die durch den Einzelnen zu erlernen ist. Die Frage drängt sich dann natürlich auf, wann und wo das passieren soll. In der Schule? In der Berufsausbildung, an der Hochschule? Oder „on-the-job“, im Beruf? Bisher stehen wir bestenfalls am Anfang dieser Diskussion, die wir jedoch dringend führen sollten.

Mehr zum Thema: Vortrag/Keynote von Prof. Dr. Andreas Wagener: „Von Cyborgs und Digitalen Lebewesen: Wie generative KI&VR menschliches Leben (und Sterben) verändern“:

Mehr Informationen zum Thema KI im Marketing finden Sie im Buch von Andreas Wagener Künstliche Intelligenz im Marketing, Haufe, Freiburg, 2023

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Allerorten diskutieren wir derzeit, was Künstliche Intelligenz (KI) für die Bildung und unseren Kompetenzerwerb bedeutet. Das Aufkommen insbesondere von generativer KI verändert zweifelsohne auch die Erwartungen am Arbeitsmarkt. Dabei rückt die grundsätzliche Frage ins Zentrum des Interesses, welche Fähigkeiten und Fertigkeiten in Zukunft relevant sein werden und wie (und wo) sich diese am sinnvollsten vermitteln ließen.

Als Hochschullehrer bin ich tagtäglich damit konfrontiert: Als Professor für Digitales Marketing gehört es zu meinen täglichen Aufgaben, bei den ständig neu entstehenden Tools auf dem Laufenden zu bleiben, um die Aktualität meiner Lehrinhalte sicherzustellen. Natürlich nutze ich regelmäßig ChatGPT um mir Textideen zu generieren, Deepl.com ist mein steter Begleiter bei Übersetzungen, und fertige Texte jage ich immer mal wieder durch Rephraser-Tools, um mein Geschriebenes nochmal stilistisch zu hinterfragen. Definitiv hat generative KI meine tägliche Arbeit produktiver gemacht.

KI Kompetenzen an Schulen und Hochschulen

Natürlich nutzen auch meine Studenten diese und andere Werkzeuge regelmäßig. Aber wie sieht hier der richtige Umgang damit aus? Die Bildungsinstitutionen hierzulande haben dazu ein ambivalentes Verhältnis: Einerseits sieht man viele Gefahren: wie kann man noch sicher sein, dass die Haus- oder Bachelorarbeit noch vom Kandidaten selbst geschrieben wurde? Was passiert, wenn KI-Halluzinationen Eingang in Forschungsergebnisse finden? Und lernen unsere Kinder überhaupt noch etwas, wenn die Hausaufgabe zur Englisch-Übersetzung spielerisch leicht an eine Übersetzungs-KI delegiert werden kann?  Andererseits will keiner als digitaler Bremser oder „Zukunftsverweigerer“ dastehen – diese Stigmatisierung kennt man noch aus früheren Phasen der digitalen Transformation („Willst Du Teil des Problems oder Teil der Lösung sein?“). Und natürlich lassen sich immer wieder Vorteile jenseits von Produktivitätsgewinnen anführen: Kann KI nicht auch für mehr Bildungsgerechtigkeit sorgen („Ein eigener KI-Tutor für jeden!“), frühzeitig Potenziale und Schwächen von Schülern entdecken und entsprechende individualisierte Maßnahmen einleiten? 

„Wir sollten die Technologie nicht verteufeln, sondern müssen lernen damit umzugehen“ – kann als weitgehend akzeptierter Minimalkonsens abgeleitet werden. Aber wie und wo soll dieses Wissen (und von wem) vermittelt werden? Schon in der Schule? Sogar bereits in der Grundschule? Oder erst in der Berufsausbildung beziehungsweise im Studium? Oder sollte man die Verantwortung bei den Arbeitgebern in der betrieblichen Weiterbildung ansiedeln? Dabei ist allerdings in vielen Fällen zweifelhaft, ob dieses Know-How bei denjenigen, die „operativ“ ausbilden, überhaupt vorhanden ist. Bis vor kurzem hatten Lehrer hier bei uns in Bayern noch nicht mal einen Dienstcomputer. Der Lehrplan sieht teilweise zwar eine Beschäftigung mit den Gefahren der sozialen Medien oder Cyber-Mobbing vor. Aber beispielsweise verfügte der (noch eher junge) Lehrer meines Sohnes in der achten Klasse, der letztes Jahr diese Inhalte zu vermitteln hatte, selbst noch nicht mal über einen Social-Media-Account. Es erscheint schwer vorstellbar, dass mit diesem Personal die Vermittlung von KI-Kompetenzen erfolgen kann. Ein ähnliches Bild dürfte sich an den Berufsschulen zeigen, und auch in der Hochschulbildung haben manche in dieser Hinsicht sicherlich noch einen langen Weg vor sich.

Welches sind die richtigen KI Kompetenzen?

Aber es wäre zu einfach, allein dem Lehrpersonal die Schuld für die Defizite in der digitalen Bildung anzulasten. Das liegt auch an verfehlten Strategien und Zielvorstellungen der Politik. Immer noch scheint digitale Bildung an den Schulen überwiegend als ein Problem der Geräteinfrastruktur verstanden zu werden. Als ob sich digitale Kompetenzen automatisch aufbauen würden, wenn man nur genug Endgeräte bereitstellt. Und vor nicht allzu langer Zeit wurde die inzwischen ehemalige Staatsministerin für Digitalisierung, Dorothee Bär (CSU) nicht müde, allerorten zu betonen, wie wichtige der Erwerb von Programmierkenntnissen bereits in der Schule sei, um den Herausforderungen der Digitalisierung begegnen zu können. Dabei war damals schon absehbar, dass ein Großteil des Programmier-Know-Hows durch KI abgedeckt werden könnte. Heute sprechen Größen der Digitalwirtschaft wie der NVIDIA-CEO Jensen Huang bereits vom baldigen „Tod“ des Programmierens aufgrund der zunehmenden Leistungsfähigkeit von KI.

Ich erinnere mich noch gut an Diskussionen, als ich 1991 nach der Schule eine Banklehre begann. Damals ging es um die Belegung eines Schreibmaschine-Kurses. Obwohl es natürlich schon Computer gab, wurde ernsthaft darüber gestritten, ob man das Maschineschreiben nun eher auf den damals modernen elektrischen oder besser auf den herkömmlichen mechanischen Maschinen erlernen sollte. Als Killerargument für die mechanische Variante wurde deren härterer Anschlag ins Feld geführt, da man ja auf den einfacher zu bedienen elektrischen Schreibmaschinen dann auch zurechtkäme, was umgekehrt eben nicht der Fall sei. Angesichts der Entwicklung in den letzten 35 Jahren mutet diese Diskussion heute sehr komisch an, ging es hier doch um die Vermittlung von rückblickend völlig unnötigen Kompetenzen. Diese Erkenntnis erschien damals aber eben nicht so offensichtlich, wie das heute ist. Die Frage stellt sich, ob es sich mit Kompetenzen, die wir an eine KI delegieren können, in Zukunft ähnlich verhält. Warum sich selbst mit Schreiben abgeben, wenn es eine Künstliche Intelligenz besser kann?

Gar nichts mehr lernen ist auch keine Lösung

Brauchen wir dann also gar nichts mehr zu lernen? Werden sämtliche kognitiv und intellektuell fordernden, alle kreativen Leistungen in Zukunft durch KI erbracht?  Aus humanistischer Perspektive möchte man solchen Schlussfolgerungen ein deutliches „hoffentlich nicht“ entgegenschleudern. Wir würden uns wohl auf diese Weise dem Kern unserer Menschlichkeit entledigen, im Gleichschritt einhergehend mit der Realisierung aller erdenklichen Technik-Dystopien vor denen uns Science-Fiction-Autoren schon immer gewarnt haben.

Fakt ist aber, dass wir alle, insbesondere – wenn auch nicht allein – die jüngeren Generationen zunehmend selbstverständlich auf Werkzeuge der generativen KI zurückgreifen. Das ist hinsichtlich der Kompetenzvermittlung erstmal eine gute Nachricht. Denn kein Ansatz dürfte hierbei erfolgreicher sein als ständiges Ausprobieren und Neujustieren.

Aber genau hier liegt auch ein Kernproblem des Wissensaufbaus im Kontext von generativer KI: Wie beurteilen wir, ob das, was wir mit diesen Instrumenten erzeugen, gut ist oder nicht? ChatGPT und Co eignen sich hervorragend, um die eigene Kreativität und Produktivität zu befeuern. Aber um diese Werkzeuge wirklich erfolgreich und gewinnbringend zu nutzen, muss ich in der Lage sein, deren Ergebnisse einzuordnen und zu bewerten. Dazu brauche ich ein bestimmbares Ziel vor Augen, das sich an definierten Qualitätskriterien orientiert. Nur wenn ich beurteilen kann, dass ein von der KI ausgespucktes Ergebnis Verbesserung benötigt, kann ich mein Prompting justieren, um so schrittweise zu einem Optimum zu gelangen. Anders ausgedrückt: Die KI kann zwar ohne weiteres halbwegs passabel Texte schreiben, aber um wirklich gute Texte zu erhalten, muss ich selbst in der Lage sein, wirklich gut zu schreiben. Das ist eine Kernkompetenz zur Nutzung von ChatGPT und anderen Inhaltegeneratoren. Nur auf Basis dieser Fähigkeit kann ich das System in meine gewünschte Richtung steuern. Bin ich nicht dazu in der Lage, produziert die KI eben meist nur Mittelmaß.

Generative KI: Falsche Anwendung führt zu Mittelmäßigkeit

Das erlebe ich immer wieder bei meinen Studenten. Mittlerweile habe ich eine ganz gute Trefferquote, auch ohne technische Hilfsmittel, KI-erstellte Inhalte zu identifizieren. Ich ermutige zwar ausdrücklich, auf generative KI zurückzugreifen, weise aber auch auf die beschriebenen Risiken hin. Daher bekomme ich auch in aller Regel ehrliche Antworten, wenn ich danach frage, ob bei der Erschaffung eines Inhaltes ChatGPT verwendet worden ist. Diese Ergebnisse genügen meistens formalen Anforderungen, lesen sich durchaus flüssig. Aber Außergewöhnliches, gar brillantes, findet sich darunter so gut wie nie.

Der Grund hierfür liegt in der Beschaffenheit der großen Sprachmodelle. Vereinfacht ausgedrückt berechnen diese stets Wahrscheinlichkeiten für Passgenauigkeiten von Textversatzstücken. Trainiert mittels unzähliger Textvorlagen, werden typische Sprachmuster gesucht und angewendet. Das muss zwangsläufig zu – zunächst im neutralen Sinne – durchschnittlichen Ergebnissen führen, sofern man nicht durch spezifisches Prompting diesem Drang der Systeme gezielt entgegenwirkt. Diese zentrale Fähigkeit bei der Nutzung von generativer KI kann jedoch nur erwerben, wer gelernt hat, verschiedene Qualitäten beim geschriebenen Wort zu unterscheiden – also: wer viel gelesen hat und gelernt hat, gut zu schreiben. 

Ich bin hoffentlich (!!!) weit davon entfernt ein Bildungs-Konservativer zu sein oder ein elitäres Bildungsideal zu vertreten. Aber tatsächlich scheinen es diese klassischen Tugenden zu sein, die demnach maßgeblich sind für eine sinnvolle Nutzung von Werkzeugen der generativen KI.

KI Kompetenzen und Deskilling

Dann allerdings stellt sich die Frage, wie und wo diese zu vermitteln sind. Wenn man Schwierigkeiten hat, selbst Texte zu verfassen, ist es verführerisch, auf ChatGPT & Co zurückzugreifen. Wer das regelmäßig tut, bevor diese grundlegenden Sprachkompetenzen erworben worden sind, wird es allerdings nie zu einer vollendeten Kunstfertigkeit auf diesem Gebiet bringen – weder sprachlich noch bei der Anwendung generativer KI.

Befinden wir uns also wirklich auf dem Weg zu einer „Idiokratie“, weil uns durch dieses „Deskilling“ ein gesellschaftlicher Wissenskollaps droht? Wenn diese vorgelagerten sprachlichen Fähigkeiten nicht mehr flächendeckend vermittelt würden, wenn dann in der Folge Mittelmaß nicht mehr als solches erkannt werden könnte, sondern sich stattdessen als maßgebender Standard etabliert, dann spräche das zumindest für eine gesellschaftsübergreifende Degeneration.

OK, ich gebe zu, das klingt jetzt wirklich nach einem klassischen konservativen, pessimistischen Menschen- und Gesellschaftsbild, liegt vielleicht am zunehmenden Alter.

Also, dann jetzt das konstruktive Fazit:

Künstliche Intelligenz ist zweifelsohne eine großartige technologische Errungenschaft, sie wird mit Sicherheit unser Leben positiv beeinflussen. Wie immer bei bahnbrechenden Innovationen, weisen diese natürlich auch Schattenseiten auf. Es liegt aber an uns, die Anwendungsumgebungen zu gestalten. Für die zielgerichtete und sinnstiftende Nutzung insbesondere von generativer KI brauchen wir spezifische Kompetenzen. Interessanterweise sind das in diesem Fall klassische humanistische Fähigkeiten. Nur wenn wir diese beherrschen, beherrschen wir die KI – und nicht umgekehrt.

Mehr noch als bei allen anderen Phasen der digitalen Transformation kommt es hier auf die Findung und Gestaltung der „richtigen“ und „verantwortungsvolle“ Anwendungsprozesse an.  Dazu müssen wir unser Bildungskonzepte nicht komplett über den Haufen werfen, sehr wohl aber intensiv nachbessern. Wir müssen frühzeitig ein Verständnis von Algorithmen nahebringen, am besten schon beginnend in der Grundschule (ja, das geht). Dazu sollten solche Themen selbstverständlicher Gegenstand der Lehrerausbildung sein, aber auch auf die vielbemühten Quereinsteiger kann man hier zurückgreifen (mit weit weniger Schmerzen als in Fächern wie Deutsch oder Mathematik).

An der Hochschule und auch sonst wo bedarf es punktuell einer Anpassung der Prüfungsleistung, aber auch das ist keine unüberwindbare Hürde. Beispielsweise könnte man sich von rein Lehrbuchwissen-befüllten Bachelor- und Masterarbeiten verabschieden und stattdessen empirische Ansätze zu Pflichtbestandteilen erklären, die sich deutlich schwerer durch KI simulieren lassen, gegebenenfalls flankiert durch eine „Verteidigung“ der Arbeit.

Und auch die Vermittlung der richtigen Anwendungskompetenz von generativer KI etabliert sich bereits jetzt allmählich. Richtiges Prompting ist anstrengend und zeitaufwändig (was oft unterschätzt wird). Es setzt neben den sprachlichen Kompetenzen auch weitere Fähigkeiten in der digitalen Anwendung voraus.

Am besten erschließt man sich diese durch permanentes Anwenden, Ausprobieren und Hinterfragen der Ergebnisse – das gilt sowohl für die Lernenden als auch für die Lehrenden.

Und da gibt es keine Ausreden.

TL; DR? Hier der Artikel als Deepdive-Podcast:

Mehr zum Thema: Vortrag/Keynote von Prof. Dr. Andreas Wagener: „Von Cyborgs und Digitalen Lebewesen: Wie generative KI&VR menschliches Leben (und Sterben) verändern“:

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Vortrag von Prof. Dr. Andreas Wagener: „Von Cyborgs und Digitalen Lebewesen: Wie generative KI&VR menschliches Leben (und Sterben) verändern“:

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Entwicklungssprung im Marketing durch generative KI

Die aktuelle Leistungsfähigkeit der generativen KI geht allerdings längst deutlich über diese Aspekte hinaus. Dabei kann auf vorhergegangene Entwicklungen im Bereich des Marketings zurückgegriffen werden. Schon lange sprechen wir bei der Digitalisierung von Werbe- und Vertriebsaktivitäten von „Marketingautomation“, wenn Abläufe durch ein technisches System koordiniert werden. Sofern sich nun aber nicht nur die zugrundeliegenden Abwicklungsprozesse, sondern auch die Erstellung der zu platzierenden Inhalte und Werbebotschaften autonom gestalten lässt, führt die Kombination dieser beiden Elemente unweigerlich zu einem Entwicklungssprung im Marketing.

Generative KI im Marketing – auch vor ChatGPT bereits etabliert

Bereits lange vor dem aktuellen Hype gab es Anwendungen, die eigenständig Texte in Werbemittel integrierten und dann automatisierte A/B-Testings durchführten: Ausgerichtet an zuvor – menschlich –  festgelegten Kennzahlen, wie etwa einer „Ziel-Conversion-Rate“, kann so autonom die optimale Kombination aus verschiedenen Motiven und Platzierungen, „iterativ“, durch „trial & error“, ermittelt werden (etwa persado.com). Die inzwischen deutlich angestiegene Qualität der erzeugten Inhalte versetzt Werbetreibende damit in die Lage, diese aufwändigen Prozesse nun komplett an die KI auszulagern.

Generative KI bei Design und Musik

Neben Text und Bild lassen sich inzwischen ebenso gesprochenes Wort und Musik „synthetisch“ durch KI erzeugen. Beathoven.ai „komponiert“ beispielsweise, anhand der Vorgaben des Anwenders, die instrumentale Untermalung eines Produkt- oder Unternehmensvideos. Dabei lassen sich verschiedene Musikrichtungen und Stilelemente auswählen, die den Gestaltungsrahmen der KI vorgeben. Andere Tools erstellen Designvorlagen allein anhand von Texteingaben. Auch hier kann man ohne tiefgehendes Design-KnowHow, mit einer kurzen Beschreibung der Produktplatte des eigenen Unternehmens oder dem verfolgten Kommunikationsziel, dem System entsprechende Arbeitsaufträge erteilen. Mögliche Anwendungsbereiche sind etwa Präsentationen (Gamma.App) oder auch ganze Websites und Userinterfaces (Uizard.ai). 

Gamechanger generative KI

Ohne Frage wird generative KI das Marketing ganz grundsätzlich verändern. Dies ist keine gewagte Prognose, sondern im Moment bereits an vielen Stellen deutlich sichtbar. Automatisierungen, auch in klassischen kreativen Bereichen, werden zunehmen. Das birgt nicht nur Chancen, sondern dürfte viele vor Herausforderungen stellen – und dabei auch so manchen überfordern. Aber bei aller Skepsis, die ohne Zweifel angesichts dieser bevorstehenden Verwerfungen durchaus begründet ist: Vertrieb, Marketing und Kommunikationsabteilungen müssen sich optimistisch und aktiv gestaltend mit den Konsequenzen auseinandersetzen.

Denn: Wenn Sie es in Ihrem Unternehmen nicht tun, macht es bestimmt Ihre Konkurrenz.

Mehr zum Thema: Vortrag/Keynote von Prof. Dr. Andreas Wagener: „Künstliche Intelligenz im Marketing: Künstliche Kreativität, VR & DNA-Targeting.“:

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Empfohlene Literatur

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Erzeugung von Texten mit ChatGPT

Ohne Zweifel bietet eine solche Technologie jedoch auch jede Menge Chancen, die – mögliche Verbote hin oder her – mit Sicherheit Einzug in unser tägliches Arbeiten finden wird – und insofern wären Verbote auch eher kontraproduktiv. Man bedenke allein die Arbeitsersparnis, die Texter in ihrem Job damit erzielen können. Es ist ein Leichtes, Werbetexte oder Produktbeschreibungen über ChatGPT zu erzeugen, gleiches gilt für Blog-Artikel. Dieser hier, den Sie gerade lesen, ist zwar noch von einem menschlichen Verfasser geschrieben, die Auswahl der inhaltlichen Aspekte erfolgte allerdings auf Vorschlägen, die das Tool nach einem entsprechenden Befehl erstellte („Wie kann man kognitive KI-Werkzeuge wie ChatGPT im Arbeitsalltag nutzen?“).

KI-Tools als Hilfsmittel im Tagesablauf

Dies könnte eine Möglichkeit aufzeigen, wie wir in Zukunft mit diesen Aspekten umgehen sollten: Vielleicht sind solche Werkzeuge im Bereich der Sprache das Gleiche wie Taschenrechner im Bereich der Mathematik – ein Hilfsmittel, ein Instrument, das man lernen muss, zu bedienen, welches aber gleichfalls nicht die menschlichen Kompetenzen auf diesen Gebieten obsolet macht. Unsere Arbeit wird sich durch KI ziemlich sicher verändern. Aber sie wird nicht zwingend weniger oder weniger anspruchsvoll.

ChatGPT und andere KI-Tools im Marketing

Gerade in Marketing und Vertrieb lassen sich solche KI-gestützten kreativen Prozesse sehr gut nutzen. ChatGPT ist dabei nur eines von vielen „kognitiven“ KI-Werkzeugen. Ähnlich bekannt sind Bildgeneratoren, die auf Textanweisung eigenständig – auf Basis des zuvor „maschinell Erlernten“ – neue Bilder erschaffen (beispielsweise DALL-E oder Stable Diffusion). Diese können dann zur Illustration von Inhalten oder zur visuellen Ausstattung von Werbematerialien genutzt werden. Gebrauchsanweisungen für Software und to-do-Anleitungen lassen sich automatisiert erstellen, einfach, indem man der Software die Erlaubnis erteilt, die einzelnen Schritte der Nutzung zu beobachten, mitzuschneiden und später auszuwerten (z.B. Scribehow). Und auch für die künstliche Erzeugung von menschlichen Stimmen, die dann für „Voice Over“, als akustische Untermalungen und Beschreibungen verwendet werden können, gibt es bereits Angebote (z.B. murf.ai).

Anwenden statt Verdammen

Auch wenn viele Neuerungen im Zusammenhang mit KI und maschinellem Lernen für Unsicherheiten sorgen mögen, bietet die Technologie doch auch erhebliches Potenzial für uns und unseren Alltag. Aber egal, wie die Zukunft aussehen wird, für den Einzelnen wie für die Gesellschaft als Ganzes wird entscheidend sein, dass wir uns aktiv mit der Wirkungsweise von KI und Angeboten wie ChatGPT auseinandersetzen und uns nicht hinter Verboten und künstlich errichteten Vorbehaltsbarrieren verstecken. Probieren Sie es doch einfach mal aus!

Mehr zum Thema: Vortrag/Keynote von Prof. Dr. Andreas Wagener: „Künstliche Intelligenz im Marketing: Künstliche Kreativität, VR & DNA-Targeting.“:

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