KI-Prompts schreiben für Dummies E-Book

Stephanie Diamond

• Herausgeber: Wiley-VCH
• Kategorie: Wissenschaft und neue Technologien
• Serie: Für Dummies
• Sprache: Deutsch

Seitenzahl: 416

Veröffentlichungsjahr: 2024

Beschreibung

Einfach unmissverständlich mit KI kommunizieren

KI bietet viele Einsatzmöglichkeiten und kann Sie bei Ihren Aufgaben unterstützen. Dafür müssen Sie lernen, präzise Prompts für KI-Systeme zu entwickeln. Die Autoren zeigen Ihnen, wie Sie Prompts formulieren, die effektive Ergebnisse liefern, und wie Sie diese Ergebnisse auswerten und verfeinern. Außerdem lernen Sie die führenden Plattformen, besten Chatbots und Kreativ-Tools für Ihre Bedürfnisse kennen. So sparen Sie Zeit beim Entwerfen von Websites, bei Bildbearbeitung und Recherche und verbessern die Interaktion mit Ihren Kunden.

Sie erfahren

• Wie KI Prompts »versteht«
• Wie Sie Text, Bilder, Audio, Video und Code generieren
• Wie Sie Ihre Geschäftsprozesse oder Ihren Kundenservice verbessern
• Welche Aufgaben KI auch in Zukunft nicht übernehmen kann

Leseprobe

KI-Prompts schreiben für Dummies

Schummelseite

WAS TUN, WENN DIE KI NICHT LIEFERT, WAS SIE BRAUCHEN?

Bei der Nutzung von KI-Plattformen wie ChatGPT kann es zu Situationen kommen, in denen die KI Ihre Fragen nicht zu verstehen scheint oder unerwartete Antworten gibt. Machen Sie sich keine Sorgen – das ist ganz normal. Alles, was Sie brauchen, ist etwas Geduld und ein wenig Know-how. Wenn Sie die folgenden Tipps befolgen, können Sie das Problem oft selbst lösen.

Überprüfen Sie Ihre Eingabe für die KI. Der erste Schritt zur Fehlerbehebung besteht darin, Ihre KI-Eingaben zu überprüfen. Stellen Sie sicher, dass Ihre Eingaben klar und eindeutig sind. Wenn Ihre Frage komplex ist, versuchen Sie, sie in einfachere Teile zu zerlegen. Das hilft der KI, Sie besser zu verstehen, und erhöht Ihre Chancen, die gewünschte Antwort zu erhalten.Überprüfen Sie Ihre Eingabe auf häufige Fehler. Häufige Fehler wie Tippfehler oder die Verwendung falscher Wörter können zu einer falschen KI-Ausgabe führen. Nehmen Sie sich einen Moment Zeit, um zu überprüfen, was Sie geschrieben haben.Vereinfachen Sie den Prompt. Wenn Sie immer noch eine unklare Antwort erhalten, versuchen Sie, Ihre Frage zu vereinfachen. KI funktioniert am besten mit direkten und präzisen Fragen. Vermeiden Sie Umgangssprache oder eine übermäßig komplexe Sprache, und beschränken Sie sich auf das Wesentliche.Verwenden Sie unterschiedliche Formulierungen. Manchmal reicht es aus, die Frage anders zu formulieren, um einen großen Unterschied zu bewirken. Eine Umformulierung der Frage kann der KI oft eine neue Perspektive geben und ihr helfen, die richtige Antwort zu geben.Überprüfen Sie den Wissensumfang der KI. KI hat ihre Grenzen. Sie basiert auf Informationen, die bis zu einem bestimmten Zeitpunkt verfügbar waren. Möglicherweise weiß sie nichts über aktuelle Ereignisse oder sehr spezifische Themen. Wenn sich Ihre Frage auf etwas sehr Neues oder eine Nische bezieht, hat die KI möglicherweise keine Antwort.Nutzen Sie Feedback-Funktionen. Wenn Sie einen Fehler oder etwas Ungewöhnliches in der KI-Ausgabe finden, nutzen Sie die auf der Plattform verfügbaren Feedback-Funktionen. So erfahren die Entwickler, dass es ein Problem gibt und können daran arbeiten.Machen Sie eine Pause, und versuchen Sie es später noch einmal. Manchmal ist es die beste Lösung, eine Pause einzulegen und es später noch einmal zu versuchen. Dies gilt insbesondere, wenn die Plattform stark genutzt wird oder technische Probleme auftreten.Nutzen Sie Online-Ressourcen. Viele KI-Plattformen haben hilfreiche Dokumentationen oder Benutzerforen, in denen Sie Tipps und Ratschläge finden können.

KOMPONENTEN FÜR DIE ENTWICKLUNG GROßARTIGER KI-PROMPTS

Durch den Aufbau von Prompts mit mehreren Schlüsselkomponenten können KI-Systeme personalisierte Inhalte generieren, die auf Ihre spezifischen Geschäftsanforderungen zugeschnitten sind.

Sie können mit einfachen Prompts starten und diese nach und nach verfeinern. Möglicherweise spart es Ihnen aber Zeit, wenn Sie von vornherein wichtige Elemente beachten, die in einem guten Prompt enthalten sein sollten. Verwenden Sie dazu diese Checkliste:

Komponente

Beschreibung

Beispiel/Details

Zweck/Ziel

Persona/Rollendefinition

Weisen Sie der KI eine bestimmte Persona zu (zum Beispiel Autor, Lehrer, Designer), mit entsprechenden Hintergrundinformationen.

Frühere Arbeiten, Referenzen, Stil

Einordnung der KI-Antwort in einen bestimmten Kontext

Grenzen/Umfang

Definieren Sie Grenzen wie Länge, Detailgrad und Schwerpunkt der gewünschten Antwort.

Wortanzahl, Seitenzahl, vertiefende Analysen

Sicherstellen, dass die Ausgabe der KI innerhalb des gewünschten Umfangs liegt und das Thema trifft

Publikumsprofil

Geben Sie demographische Daten für die Personalisierung an.

Alter, Region, berufliche Rolle, Wissensstand, Interessen

Anpassung des Inhalts an die Adressaten

Fakten/Forschung

Beziehen Sie relevante Forschung, Artikel oder Datenquellen ein.

Links zu relevanten Informationen

Verbesserung der Datenbasis der Antwort

Ton

Verwenden Sie einen spezifischen Sprachstil, der zum Publikum und zur Marke passt.

Klare, neutrale Sprache; vermeiden Sie emotionale Begriffe, es sei denn, diese sind relevant.

Ausrichtung des Inhalts auf die Markenstimme und die Erwartungen des Publikums

Ausgabeformat

Geben Sie die erwartete Struktur und den Umfang an.

Text, Schaubilder, Dokumentenformat, Anzahl der Seiten, genauer Umfang

Für eine Ausgabe des Inhalts in dem gewünschten Format

Schreibstil

Stellen Sie Beispiele bereit, oder listen Sie die Attribute für einen bevorzugten kreativen Stil auf.

Repräsentative Beispiele oder eine Liste idealer Attribute

Anleitung der KI zur Verwendung eines bestimmten Schreibstils

Situativer Kontext

Gehen Sie auf besondere Anwendungsfälle oder vorhergehende Ereignisse ein.

Szene, Verwendung von Fallbesonderheiten, frühere Ereignisse als Kontext

Einordnung des Inhalts in einen bestimmten situativen Kontext

Visuelle Komponenten

Fordern Sie die erforderlichen visuellen Elemente an und definieren Sie diese.

Illustrationen, Datendiagramme, Symbole usw.

Erweiterung der Ausgabe mit relevanten visuellen Elementen

Dateityp

Geben Sie das erwartete Dateiformat an.

DOCX, PDF, JPEG usw., abhängig von den Anforderungen

Sicherstellen, dass die Ausgabe in einem nutzbaren und geeigneten Format erfolgt

STRATEGIEN FÜR KONTINUIERLICHES LERNEN

Kontinuierliches Lernen bedeutet, sein Wissen und seine Fähigkeiten ständig zu erweitern. Dabei geht es nicht nur um formale Bildung, sondern auch um Weiterentwicklung und Neugierde. Wenn Sie sich zu lebenslangem Lernen entscheiden und offen für Veränderungen sind, sind Sie gerüstet, um in einer KI-integrierten Zukunft erfolgreich zu sein. Die folgenden Strategien helfen Ihnen dabei, sich vorteilhaft zu positionieren:

Bleiben Sie neugierig und offen gegenüber Neuem. Machen Sie es sich zur Gewohnheit, neue Ideen und Technologien zu erforschen. Das kann bedeuten, dass Sie Branchennachrichten lesen, an Webinaren teilnehmen, mit neuen KI-Tools spielen, um deren Möglichkeiten zu erkunden, oder einfach mit Kollegen über neue Trends sprechen. Bleiben Sie aufgeschlossen, und seien Sie bereit, aus verschiedenen Quellen zu lernen.Nutzen Sie Online-Lernressourcen. Es gibt eine Vielzahl von Online-Kursen und Tutorials, von denen sich viele auf KI und neue Technologien konzentrieren. Plattformen wie Udemy oder LinkedIn Learning bieten Kurse an, die von Branchenexperten geleitet werden.Besuchen Sie Workshops und Konferenzen. Die Teilnahme an Workshops und Konferenzen kann Einblicke in die neuesten Branchentrends und Technologien geben. Workshops und Konferenzen bieten auch Möglichkeiten zur Vernetzung, die sich als ebenso wertvoll erweisen können wie die Lernerfahrung selbst.Lernen Sie von Kollegen und Mentoren. Manchmal lernt man am besten von seinen Mitmenschen. Suchen Sie sich Bekannte oder Kollegen, die über Fachwissen in Bereichen verfügen, mit denen Sie nicht vertraut sind. Auch der Beitritt zu Berufsgruppen oder Online-Communities kann eine gute Möglichkeit sein, von den Erfahrungen anderer zu lernen.Sammeln Sie Erfahrung in realen Situationen. Die Anwendung des Gelernten in realen Situationen ist eine der besten Möglichkeiten, Ihr Wissen zu vertiefen. Suchen Sie bei der Arbeit nach Möglichkeiten, neue Fähigkeiten oder Werkzeuge anzuwenden.Denken Sie über Ihre Erfahrungen nach. Nachdem Sie etwas Neues ausprobiert oder ein Projekt abgeschlossen haben, nehmen Sie sich etwas Zeit, um darüber nachzudenken, was Sie gelernt haben. Was hat gut funktioniert? Was könnten Sie beim nächsten Mal besser machen? Reflexion hilft, Erfahrungen in ein tieferes Verständnis zu verwandeln.Seien Sie offen gegenüber Veränderungen. Veränderungen können eine schwierige Herausforderung sein, aber sie sind auch eine Chance, sich weiterzuentwickeln. Seien Sie offen für neue Arbeitsweisen und bereit, Ihre Fähigkeiten anzupassen. Das kann bedeuten, dass Sie bei der Arbeit andere Aufgaben übernehmen oder sogar Ihre berufliche Laufbahn wechseln.Entwickeln Sie Soft Skills. Neben den technischen Fähigkeiten sind auch Soft Skills wie Problemlösung und Teamwork unglaublich wichtig. Diese Fähigkeiten helfen Ihnen, effektiv zu arbeiten, sowohl mit KI-Tools als auch mit Menschen.Behalten Sie Ihre Ziele im Auge. Es gibt so viel zu lernen, dass es einfach überwältigend sein kann. Behalten Sie Ihre beruflichen Ziele im Auge, und konzentrieren Sie sich darauf, Dinge zu lernen, die Ihnen helfen werden, diese zu erreichen. So können Sie Ihre Lernziele nach Prioritäten ordnen.Bewahren Sie den Ausgleich zwischen Lernen und anderen Verantwortlichkeiten. Es ist wichtig, ein Gleichgewicht zwischen der Arbeit und Ihrem Privatleben zu finden. Setzen Sie sich realistische Ziele, und erstellen Sie einen Lernplan, der mit Ihren anderen Verpflichtungen vereinbar ist.

KI-Prompts schreiben für Dummies

Bibliografische Information der Deutschen Nationalbibliothek

Die Deutsche Nationalbibliothek verzeichnet diese Publikation in der Deutschen Nationalbibliografie; detaillierte bibliografische Daten sind im Internet über http://dnb.d-nb.de abrufbar.

1. Auflage 2025

© 2025 Wiley-VCH GmbH, Boschstraße 12, 69469 Weinheim, Germany

Original English language edition Writing AI Prompts For Dummies © 2024 by Wiley Publishing, Inc.

All rights reserved including the right of reproduction in whole or in part in any form. This translation published by arrangement with John Wiley and Sons, Inc.

Copyright der englischsprachigen Originalausgabe Writing AI Prompts For Dummies © 2024 by Wiley Publishing, Inc.

Alle Rechte vorbehalten inklusive des Rechtes auf Reproduktion im Ganzen oder in Teilen und in jeglicher Form. Diese Übersetzung wird mit Genehmigung von John Wiley and Sons, Inc. publiziert.

Wiley, the Wiley logo, Für Dummies, the Dummies Man logo, and related trademarks and trade dress are trademarks or registered trademarks of John Wiley & Sons, Inc. and/or its affiliates, in the United States and other countries. Used by permission.

Wiley, die Bezeichnung »Für Dummies«, das Dummies-Mann-Logo und darauf bezogene Gestaltungen sind Marken oder eingetragene Marken von John Wiley & Sons, Inc., USA, Deutschland und in anderen Ländern.

Das vorliegende Werk wurde sorgfältig erarbeitet. Dennoch übernehmen Autoren und Verlag für die Richtigkeit von Angaben, Hinweisen und Ratschlägen sowie eventuelle Druckfehler keine Haftung.

Coverillustration: metamorworks - stock.adobe.comKorrektur: Shangning Postel-Heutz

Print ISBN: 978-3-527-72245-7ePub ISBN: 978-3-527-84959-8

Über die Autoren

Stephanie Diamond: Stephanie Diamond ist Autorin und Expertin für Marketingmanagement. Sie verfügt über mehr als 25 Jahre Erfahrung in der Gewinnsteigerung in mehr als 75 verschiedenen Branchen. Stephanie ist Autorin von Büchern mit wirtschaftswissenschaftlichen Themen und maßgeschneiderten E-Books für Fortune-500-Unternehmen. Sie ist bekannt dafür, komplexe Ideen in perfekt nachvollziehbare Texte zu verwandeln. Als strategische Denkerin nutzt Stephanie alle aktuellen Kreativitätstechniken und Erkenntnisse der Gehirnforschung, um Unternehmen dabei zu helfen, das meiste aus ihren Marken zu machen. Sie ist lizenzierte Anwenderin der Buzan-Methode des Mindmappings.

Stephanie hat acht Jahre lang als Marketingdirektorin bei AOL gearbeitet. Als sie dort anfing, gab es weniger als 1 Million Abonnenten; als sie ging, waren es 36 Millionen. Dabei lernte sie, wie und warum Menschen online kaufen. Während ihrer Zeit bei AOL entwickelte sie eine äußerst erfolgreiche Reihe von Multimediaprodukten, die jährlich 40 Millionen Dollar an zusätzlichen Einnahmen einbrachten.

Sie hat mehr als 25 Bücher und mehr als 30 E-Books geschrieben, darunter Facebook Marketing For Dummies, Social Media Marketing For Dummies, The Visual Marketing Revolution, Content Marketing Strategies For Dummies und Web Marketing for Small Businesses.

Stephanie hat einen BA in Psychologie von der Hofstra University in New York sowie einen MSW und einen MPH von der University of Hawaii.

Jeffrey Allan: Als Direktor des Institute for Responsible Technology der Nazareth University in New York ist Jeffrey Allan eine führende Persönlichkeit bei der Förderung verantwortungsvoller KI und ihrer Anwendung in Wirtschaft und Gesellschaft. Er ist Assistenzprofessor an der School of Business and Leadership der Nazareth University. Seine Karriere ist durch eine Reihe von wichtigen Funktionen gekennzeichnet, darunter die Gründung und Führung von Start-ups im Silicon Valley bis zum erfolgreichen Exit und die Leitung strategischer Initiativen für große multinationale Technologieunternehmen in Asien. Zu Allans akademischen Qualifikationen gehören ein Studium der Psychologie mit Schwerpunkt auf sozialer Kognition und interkultureller Interaktion. Hinzu kommt sein Doktoratsstudium in internationaler Wirtschaft mit Forschungsschwerpunkten in den Bereichen globale Strategie und Management.

Widmung

Stephanie Diamond: Für Barry, der alles möglich macht.

Jeffrey Allan: Dieses Buch ist meiner Familie gewidmet, deren Unterstützung jede meiner Leistungen prägt, sowie meinen Mentoren und Kollegen an der Nazareth University und der Southern New Hampshire University. Ihre Kompetenzen und ihre Zusammenarbeit machen jede Herausforderung zu einer gemeinsamen Reise und jeden Erfolg zu einem gemeinsamen Triumph.

Danksagungen der Autoren

Stephanie Diamond: Es war ein großes Privileg für mich, dieses Buch schreiben zu dürfen. Ich möchte John Wiley & Sons meinen großen Dank aussprechen. Insbesondere möchte ich der wunderbar kreativen Gruppe bei Wiley danken: dem leitenden Redakteur Steve Hayes, der Jeff und mich ausgewählt hat, dieses neue KI-Buch zu schreiben, unserer Redakteurin Elizabeth Kuball für ihr großes Talent und ihre Unterstützung, unserem hervorragenden technischen Redakteur Guy Hart-Davis und dem fachkundigen Team, das die Bücher herstellt.

Vielen Dank an meinen Co-Autor und KI-Experten Jeffrey Allan. Er hat sein umfangreiches Wissen und seine Praxiserfahrung für den Erfolg dieses Buchs eingebracht. (Und bewundernswerterweise hat er gleichzeitig seinen PhD gemacht.)

Ich danke Matt Wagner, meinem Agenten bei Books, für seine langjährige großartige Arbeit für mich.

Und schließlich danke ich Ihnen, dass Sie sich für dieses Buch entschieden haben, um mehr über KI-Prompts zu erfahren. Ich wünsche Ihnen viel Freude bei Ihrer aufregenden Reise durch die Welt der KI.

Jeffrey Allan: Die Arbeit an diesem Buch war eine aufschlussreiche Erfahrung und wäre ohne die Anleitung und Unterstützung vieler wichtiger Personen und Einrichtungen nicht möglich gewesen.

Ich möchte Stephanie Diamond, meiner Co-Autorin, meinen größten Dank aussprechen. Ihr Fachwissen und ihre Anleitung bei der Navigation durch den einzigartigen Prozess des Schreibens eines Für Dummies-Buches waren von unschätzbarem Wert. Die Zusammenarbeit mit ihr während dieses Projekts war sowohl aufschlussreich als auch inspirierend.

Ich bin auch meinen Berufskollegen, Mentoren und Unterstützern unendlich dankbar, die maßgeblich dazu beigetragen haben, mein Fachwissen im Bereich der Künstlichen Intelligenz zu erweitern. Mein besonderer Dank gilt Dr. Ron Adner, Dr. Lesley Campbell, Dr. John Chambers, John Clemente, Shawn Coe, Dr. Yousuf George, Dr. Bo Liu, Hutchin Stone, Jimmy Stone und anderen, deren Beiträge von großer Bedeutung waren. Ihre kollektive Weisheit in technischer, geschäftlicher und moralischer Hinsicht war ein Grundstein für mein Wachstum und meinen Erfolg in diesem Bereich.

Darüber hinaus möchte ich die entscheidende Rolle würdigen, die die Nazareth University, die Southern New Hampshire University und das Dartmouth College auf meinem beruflichen Weg gespielt haben. Die Möglichkeiten, Erfahrungen und das Wissen, das ich an diesen angesehenen Einrichtungen erworben habe, waren für meine Entwicklung als Experte und Ausbilder im Bereich der KI von grundlegender Bedeutung.

Diese Liste ist keineswegs erschöpfend; ich bin allen dankbar, die direkt oder indirekt an dieser Reise teilgenommen haben. Ihre Beiträge haben sowohl dieses Buch als auch mein berufliches Leben unauslöschlich geprägt.

Inhaltsverzeichnis

Cover

Titelblatt

Impressum

Über die Autoren

Widmung

Danksagungen der Autoren

Inhaltsverzeichnis

Einleitung

Über dieses Buch

Wie dieses Buch aufgebaut ist

Törichte Annahmen über die Leser

Symbole, die in diesem Buch verwendet werden

Wie es weitergeht

Teil I: Generative KI – erste Schritte

Kapitel 1: Grundlagen der generativen KI

Die verschiedenen Arten von KI

Mit einem Lehrer versus selbstständig Lernen

KI, die neue Dinge schafft, versus KI, die sortiert und filtert

Zusammenarbeit zwischen Mensch und Technologie

Die Partnerschaft zwischen KI und Mensch

Die Mechanismen der generativen KI entschlüsseln

Wie die KI Prompts »versteht«

Stärken und Grenzen von KI-Modellen

Kapitel 2: Ausgaben der generativen KI

Techniken zur Textgenerierung

Mit KI Bilder erstellen

Audio und Sprache

Videos erstellen und bearbeiten

Den richtigen Output für Ihr Projekt wählen

Kapitel 3: Auf den wichtigsten KI-Plattformen navigieren

Konten einrichten und die Nutzung verwalten

Die Allgemeinen Geschäftsbedingungen verstehen

Datenschutzbedenken

KI zu Ihren aktuellen Tools und Arbeitsabläufen hinzufügen

Einige Beispiele aus der Praxis für KI-Tools

Einstieg in die Workflow-Automatisierung

Kostensparende Tipps und kostenlose Tools entdecken

Implementierungen aus der Praxis

Teil II: Die Kunst, die richtigen Prompts zu schreiben

Kapitel 4: Erfolgreiche KI-Prompts entwickeln und schreiben

Die Bedeutung von Prompts

Maximale Vorteile Ihrer KI-Prompts genießen

Prompt-Typen

Die Elemente eines guten Prompts

Schnelle Prompting-Techniken

Best Practices zur optimalen Nutzung Ihrer Prompts

GPT-Plugins und benutzerdefinierte GPTs

Kapitel 5: KI-Inhalte für Autoren und Marketingspezialisten

KI-Schreibwerkzeuge – eine Einführung

Die Auswahl der richtigen KI-Schreibassistenten für Ihren Anwendungsfall

Recherche-Tools

Besser Schreiben mit KI-Assistenten

KI-Tools für vorausschauendes Schreiben

Optimierung von Texten und Social-Media-Inhalten für Marketingspezialisten

Wiederverwendung von Podcasts

Prompts für Social-Media-Inhalte

Kapitel 6: Visuelle Erfahrungen mit KI für Designer

Visuelle Kreativität mithilfe von Prompts anregen

Optimierung von UX- und UI-Design

Markenwerte schaffen

Rationalisierung der Arbeitsabläufe

Kapitel 7: Erweiterung des eigenen Portfolios mit KI für Kreative

Audio und Musik mit KI verbessern

Videos mit KI auf das nächste Level bringen

Ethische Überlegungen für Kreative

Teil III: KI-gestützte Geschäftsstrategien

Kapitel 8: Personalisierung der Customer Journey mit KI

Entdeckung der Kundenreise – die Customer Journey

Die KI-Personalisierung

KI-Tools für die Customer Journey

Gefühle und Einstellungen der Kunden kennenlernen

Bieten, was Kunden wollen

Vorhersagen, was Kunden tun werden

Bereitstellung von Informationen, die Kunden benötigen

Automatisierte Bereitstellung von Inhalten

Kapitel 9: Ihre Online-Geschäfte voranbringen mit KI

Wettbewerber übertreffen

Verbesserung der Markenbildung

Maximierung der Konversionen

Skalierung der Rendite der bezahlten Werbung

Die wichtigsten Leistungsindikatoren mit KI verfolgen

Innovative neue Angebote

Kapitel 10: Besserer Kundenservice mit KI-Chatbots

Dialogbasierte KI-Chatbots

Von KI-Chatbots für den Kundenservice profitieren

Aufbau von CAI-Chatbots

Messung der Rendite von CAI- Chatbots

Integration von dialogbasierten KI-Chatbots in bestehende Systeme

Personalisierung von Kundeninteraktionen

Einsatz von Chatbots mit Zusammenarbeit von Menschen und KI

Überlegungen zu bewährten Praktiken

Optionen für die Erstellung von Chatbots

Teil IV: Zukunftssicherheit für Ihre Karriere

Kapitel 11: Aufbau einer KI-gestützten persönlichen Marke

Einführung in das Personal Branding mit den sieben K

Anwenden des Gelernten

Überprüfung von ethischen Erwägungen und bewährten Praktiken

Kapitel 12: Arbeitsplatzsicherheit in der Welt der KI

Aufgaben identifizieren, die KI nicht ersetzen kann

Weiterqualifizierung für KI-sichere Arbeitsplätze

Übersetzen Sie Ihre aktuellen Fähigkeiten in KI-gerechte Rollen

Berufliche Übergänge steuern

Früh übt sich, wer ein Fan werden will

Teil V: Verantwortungsvolle Nutzung von KI

Kapitel 13: Ethische Aspekte einer verantwortungsvollen Nutzung von KI

Ethische Aspekte beim Einsatz von KI verstehen

Prüfung auf Voreingenommenheit und Fairness

Transparenz und Verantwortlichkeit

Kapitel 14: KI testen und verantwortungsvoll einsetzen

Sich der Risiken beim Einsatz von KI bewusst sein

Die Grenzen von KI erkennen

Wissen, was zu tun ist, wenn KI nicht wie erwartet funktioniert

Quick Checks vor und nach dem Einsatz von KI

Reaktion auf Probleme

Überprüfung möglicher Szenarien in der realen Welt

Teil VI: Der Top-Ten-Teil

Kapitel 15: Zehn Fehler, die Sie beim Schreiben von KI-Prompts vermeiden sollten

Nicht genug Zeit für die Ausarbeitung und Prüfung von Prompts aufwenden

Die Illusion haben, die KI verstehe den Kontext oder Subtext

Zu allgemeine oder vage Fragen stellen

Ausgaben nicht auf Fehler und Verzerrungen überprüfen

Beleidigende, unethische oder gefährliche Prompts verwenden

Zu hohe Erwartungen an die Originalität oder Kreativität der KI haben

Generierte Inhalte wortwörtlich kopieren

Zu wenige Beispiele und Anwendungsfälle bereitstellen

Unangepasste Prompts für unterschiedliche Anwendungsfälle verwenden

Aufgaben übermäßig von KI abhängig machen, die besser für Menschen geeignet sind

Kapitel 16: Zehn Anzeichen dafür, dass Sie KI in Ihre Arbeit einbinden sollten

Sie verbringen zu viel Zeit mit sich wiederholenden Aufgaben

Sie kämpfen mit einer Schreibblockade

Sie brauchen Hilfe bei der Beantwortung ständiger Routinefragen

Sie haben mehr kreative Ideen als Zeit, sie umzusetzen

Sie möchten Ihre Marketing-Aufgaben automatisieren

Ihr Job erfordert die Analyse komplexer Daten

Sie sind ständig abgelenkt

Sie wollen Ihre Karriere zukunftssicher gestalten

Sie stellen erhebliche Verzögerungen bei der Entscheidungsfindung fest

Sie wollen Ihre Arbeit innovativ gestalten

Kapitel 17: Zehn KI-Strategien zur Förderung des Geschäftserfolgs

Einsatz von KI-Chatbots für den Kundenservice

Entwicklung strategischer Einsichten durch die Nutzung prädikativer Analysen

Personalisierte Erlebnisse mit KI schaffen

Einsatz von KI-gestützten SEO- und Content-Strategien

Datenanalysen für Kundeneinblicke

Automatisiertes Marketing mit KI

Einsatz von KI für die Cybersicherheit

Förderung der Betriebseffizienz mit KI-Automatisierung

Einsatz von KI für das Social-Media-Management

Mit der Entwicklung der KI Schritt halten

Abbildungsverzeichnis

Stichwortverzeichnis

End User License Agreement

Tabellenverzeichnis

Kapitel 3

Tabelle 3.1: Vergleich von ChatGPT und Gemini

Kapitel 4

Tabelle 4.1: Verschiedene Arten von Prompts und ihre Verwendungen

Kapitel 5

Tabelle 5.1: Kategorien von KI-Schreibassistenten

Kapitel 10

Tabelle 10.1: CAI-Chatbots im Vergleich zu ChatGPT

Kapitel 11

Tabelle 11.1: Metriken für die kontinuierliche Überwachung

Kapitel 12

Tabelle 12.1: Beispiel für die Analyse der Übertragbarkeit von Kompetenzen

Illustrationsverzeichnis

Kapitel 1

Abbildung 1.1: PXL Ident kann Gesichter erkennen – ein häufiges Anwendungsgebiet...

Abbildung 1.2: Die MONAI-Plattform von Nvidia hilft beim Training von KI für die...

Kapitel 2

Abbildung 2.1: Midjourney kann lebensechte Bilder erstellen.

Abbildung 2.2: Adobe Firefly setzt verschiedene Arten von GenKI für die Optimier...

Abbildung 2.3: Premiere Pro von Adobe verfügt über eine Video-zu-Text-Funktion.

Kapitel 3

Abbildung 3.1: ChatGPT bietet Ihnen mehrere Möglichkeiten, seine Ausgabe zu opti...

Abbildung 3.2: Durch das Erstellen eines benutzerdefinierten GPTs können Sie Cha...

Abbildung 3.3: Google Gemini kann direkt mit verschiedenen Google Workspace-Anwe...

Abbildung 3.4: Hugging Face ist ein beliebtes Ziel für Open-Source-GenKI-Entwick...

Abbildung 3.5: Quickchat AI bepreist seine Chatbots danach, wie viele Nachrichte...

Kapitel 4

Abbildung 4.1: Ausgabe von ChatGPT 4, wenn ein Diagramm angefordert wird.

Abbildung 4.2: Ein Beispiel für einen Zero-Shot-Prompt in ChatGPT.

Kapitel 5

Abbildung 5.1: Jasper ist ein KI-Schreibassistent.

Abbildung 5.2: Mit Copy.ai können Sie Inhalte in vielen Formaten erstellen.

Abbildung 5.3: Ayoa Ultimate von Open Genius nutzt KI zur Erstellung von Mindmap...

Abbildung 5.4: Whimsical erstellt eine Mindmap aus Ihrem Prompt.

Abbildung 5.5: Frase hilft Ihnen, Informationen über Ihre Wettbewerber zu recher...

Abbildung 5.6: Claude ist ein leistungsstarker KI-Assistent, der ChatGPT Konkurr...

Abbildung 5.7: Grammarly hilft Ihnen, Ihren Text in Echtzeit zu verbessern.

Abbildung 5.8: ProWritingAid verbessert Ihre Schreibfähigkeiten.

Abbildung 5.9: Writer bietet einen Plagiatsdetektor mit einer Obergrenze von 1.5...

Abbildung 5.10: Content at Scale verfügt über einen kostenlosen eigenständigen P...

Kapitel 6

Abbildung 6.1: Adobe Illustrator verfügt über leistungsstarke GenKI-Funktionen.

Abbildung 6.2: Die Ausgabe von DALL·E 3 für unseren Beispielprompt.

Abbildung 6.3: Unser letzter Prompt hat ein neues Bild erzeugt.

Kapitel 7

Abbildung 7.1: Ein einfacher Prompt in Riffusion erstellt Songs, Texte und Gesan...

Abbildung 7.2: eMastered ist ein Online-Mastering-Dienst.

Abbildung 7.3: Lumen5 kann einen Blogbeitrag in ein vollwertiges Video verwandel...

Abbildung 7.4: Claude denkt sich eine Liebeskomödie aus.

Abbildung 7.5: Schnelle Anwendung eines Greenscreen-Effekts in Runway.

Kapitel 9

Abbildung 9.1: Die Recherchetools von Semrush.

Abbildung 9.2: Der Ahrefs Keywords Explorer.

Abbildung 9.3: Segment Personas sammelt Ihre Daten aus verschiedenen von Ihnen a...

Kapitel 10

Abbildung 10.1: Manychat bietet viele Vorlagen zur Auswahl.

Abbildung 10.2: Chatbotly verwaltet die Erstellung und das Hosting von Chatbots.

Kapitel 11

Abbildung 11.1: Talkwalker zeigt Ihnen die Markenergebnisse eines Wettbewerbers.

Abbildung 11.2: SparkToro hilft Ihnen, Ihr Publikum zu finden.

Abbildung 11.3: Mention hält Sie über die Stimmung Ihrer Zielgruppe auf dem Lauf...

Abbildung 11.4: Das Persona-Tool von HubSpot ist ein vollständiges visuelles Too...

Abbildung 11.5: Userforge macht das Erstellen einer Persona einfach.

Kapitel 12

Abbildung 12.1: Learn Prompting bietet kostenlose Kurse zur Anwendung generative...

Abbildung 12.2: KI-Tools können Vorschläge zur Verbesserung schriftlicher Inhalt...

Abbildung 12.3: Mit Synthesia können Sie komplette Videos aus Textanweisungen er...

Kapitel 14

Abbildung 14.1: GenKI wie ChatGPT kann in Sekundenschnelle eine thematisch passe...

Abbildung 14.2: Benutzerdefinierte GPTs können über den Bearbeitungsbildschirm a...

Orientierungspunkte

Cover

Titelblatt

Impressum

Über die Autoren

Inhaltsverzeichnis

Einleitung

Fangen Sie an zu lesen

Abbildungsverzeichnis

Stichwortverzeichnis

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Einleitung

Künstliche Intelligenz (KI) revolutioniert die Art und Weise, wie wir leben und arbeiten – in einem rasanten Tempo. Ganz gleich, ob Sie als Marketingspezialist KI nutzen möchten, um die Bekanntheit Ihrer Marke zu steigern, als Texterin Ihr Portfolio erweitern wollen oder einfach nur neugierig auf KI sind, Sie müssen zunächst lernen, wie Sie effektive KI-Prompts entwickeln. Prompts sind spezifische Anweisungen, die ein Nutzer einem KI-Tool übergibt, um eine bestimmte Antwort zu erhalten.

Die Art der Fragen, die Sie sich zum Thema KI stellen, entscheidet darüber, wie gut Sie Ihre Ziele mithilfe der KI und geschickter Prompts erreichen. Als erstes könnten Sie sich fragen: »Wie kann ich KI-Prompts effektiv nutzen, um meine Strategien zu verbessern, Inhalte zu entwickeln und die Interaktion mit meinen Kunden zu verbessern?« Diese Frage sollte als Grundlage für Ihre KI-Reise dienen und Ihnen dabei helfen, das »Wie« und »Warum« der KI-Funktionen zu erforschen. Die Antworten werden es Ihnen ermöglichen, bessere Entscheidungen zu treffen und das wahre Potenzial von KI zu erschließen.

Nachdem Sie die Schlüsselfragen identifiziert und die grundlegenden Prinzipien der KI-Prompts verstanden haben, besteht der nächste Schritt darin, Ihr Wissen auf Ihren Arbeitsablauf anzuwenden. Dazu gehört das Experimentieren mit verschiedenen Arten von Prompts, zum Beispiel für Brainstorming, Content-Erstellung oder Kundenkontakte. Die sorgfältige Integration von KI in Ihre täglichen Abläufe wird Sie produktiver machen.

Um Ihren Einsatz von KI-Prompts zu verbessern, müssen Sie spezifisch sein und den Kontext angeben. Schreiben Sie Prompts, die die Aufgabe klar beschreiben, einschließlich der erwarteten Ausgabe, des Stils und der Zielgruppe. So kann die KI Ihre Anforderungen besser verstehen und erfüllen. Auch die Angabe von Hintergrundinformationen oder die Erläuterung des Zwecks des Inhalts können zu genaueren Antworten der KI beitragen.

Wenn Sie Ihre Prompts auf der Grundlage von Feedback und Ergebnissen kontinuierlich verfeinern, verbessern Sie nicht nur Ihre KI-Fähigkeiten, sondern entdecken auch neue Möglichkeiten, KI in Ihre Marketingstrategien und die Entwicklung von Inhalten zu integrieren, was letztlich zu einer besseren Beziehung zu Ihrer Zielgruppe führt.

Über dieses Buch

KI-Prompts schreiben für Dummies erklärt den Umgang mit generativer KI und hilft Ihnen, effektive Prompts zu erstellen. Es vermittelt Ihnen praktische Fertigkeiten, die Sie für alle Ihre KI-Projekte sofort anwenden können.

In diesem Buch werden mehrere Themen behandelt, unter anderem:

Grundlagen der generativen KI und ihre Ergebnisse

Entwicklung effizienter Prompts für Autoren, Marketingprofis und Content-Ersteller

Verbesserung der Customer Journey mit KI-Tools

Entwicklung und Verbesserung einer persönlichen Online-Marke mithilfe von KI

Ethischer Einsatz von KI in der Unternehmenskommunikation

Zu vermeidende Fehler bei der Erstellung von KI-Inhalten

In diesem Buch werden Sie feststellen, dass einige Webadressen über zwei Textzeilen hinweg umbrochen sind. Wenn Sie dieses Buch in gedruckter Form lesen und eine dieser Webseiten besuchen möchten, geben Sie die Webadresse einfach genau so ein, wie sie im Text angegeben ist, und tun Sie so, als ob der Zeilenumbruch nicht vorhanden wäre. Wenn Sie dieses Buch als E-Book lesen, haben Sie es leicht – klicken Sie einfach auf die Webadresse, um direkt zur Webseite zu gelangen.

Wie dieses Buch aufgebaut ist

In Teil I lernen Sie die Grundlagen von Maschinellem Lernen (ML) und Künstlicher Intelligenz (KI) kennen. Sie lernen, welche verschiedenen Arten von KI es gibt und wie Sie die für Sie passenden Verfahren klug auswählen. Sie bekommen einen ersten Überblick über KI-Plattformen, die für Sie nützlich sein können.

In Teil II geht es dann los mit dem Schreiben von guten Prompts: Sie lernen, wie ein guter Prompt aufgebaut ist und welche Prompts für welchen Anwendungsfall sinnvoll sind. Außerdem erfahren Sie noch mehr darüber, wie Sie mithilfe von guten Prompts Probleme lösen und Geschäftsprozesse verbessern. Sie erhalten auch ein paar Beispielprompts, mit denen Sie sofort arbeiten können.

In Teil III lernen Sie ganz konkret, wie Sie Ihre Geschäftsprozesse mit KI verbessern können. Sie sehen zum Beispiel, wie Sie die Customer Journey Ihrer Kunden optimieren, wie und wo Sie am besten KI-basierte Chatbots einsetzen und wie Ihnen die Stimmungsanalyse in Social Media mit KI beim Erreichen Ihrer Geschäftsziele helfen kann.

In Teil IV erfahren Sie, wie Sie mithilfe von KI Ihre eigene Karriere fördern und absichern. Sie erhalten Tipps dazu, wie Sie mit KI Ihr persönliches Branding optimieren und wie Sie sicherstellen können, dass Sie niemals selbst durch eine KI ersetzt werden können.

In Teil V lernen Sie die ethischen Fragestellungen bei der Anwendung der KI kennen. Sie lernen auch, was Sie beim verantwortungsvollen Einsatz von KI beachten müssen.

Teil VI schließlich ist der Top-Ten-Teil, den Sie in jedem Dummies-Buch finden. Hier finden Sie die Top Ten der Fehler, die Sie beim KI-Einsatz vermeiden sollten, die besten Gründe, die KI in Ihrem Unternehmen einzusetzen und schließlich die besten Strategien für den Einsatz von KI.

Törichte Annahmen über die Leser

Beim Schreiben dieses Buches haben wir einige Annahmen über Sie getroffen:

Sie sind neu auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz und der Prompts und möchten experimentieren und mehr lernen.

Sie leiten oder verwalten ein Unternehmen mit einer Online-Komponente, die vom Einsatz generativer KI profitieren könnte.

Sie haben den Einsatz von KI-Tools in Erwägung gezogen, sind sich aber nicht sicher, wo Sie anfangen sollen.

Ihre Wettbewerber haben KI eingeführt, und Sie suchen nach einer Möglichkeit, sie zu übertreffen.

Sie verkaufen Online-Produkte oder -Dienstleistungen und möchten herausfinden, wie Sie am besten Inhalte mit KI-Tools erstellen – und welche.

Sie haben mehrere Konten in sozialen Medien und möchten KI nutzen, um die richtigen Inhalte für Ihr Publikum bereitzustellen.

Sie sind neugierig darauf, wie die Entwicklung von KI-Strategien Ihren Umsatz steigern kann.

Wenn eine dieser Annahmen auf Sie zutrifft, sind Sie bei uns genau richtig!

Symbole, die in diesem Buch verwendet werden

In diesem Buch verwenden wir verschiedene Symbole, um wichtige Informationen hervorzuheben. Hier erfahren Sie, was sie bedeuten:

Dieses Symbol kennzeichnet Informationen, die die Arbeit erleichtern oder beschleunigen können.

Dieses Symbol weist Sie auf Dinge hin, die Sie sich merken sollten, um sie später effizient für Ihre Arbeit nutzen zu können.

Gelegentlich präsentieren wir Ihnen über die Grundlagen hinaus ein paar Leckerbissen aus der Forschung oder Fakten. Wenn Sie sich für die technischen Details interessieren, achten Sie auf dieses Symbol.

Das Warnsymbol macht Sie auf Dinge aufmerksam, die Ihnen oder Ihrem Unternehmen schaden könnten.

Wie es weitergeht

Wie bei allen Dummies-Büchern können Sie die Kapitel in der von Ihnen gewünschten Reihenfolge lesen. Die Kapitel sind so aufgebaut, dass sie als eigenständige Einheiten gelesen werden können. Sie können beginnen, wo immer Sie wollen, aber wenn Sie gerade erst anfangen, KI-Prompts zu entwickeln, sollten Sie Ihre Reise mit Kapitel 1 beginnen. In diesem Kapitel wird ein grundlegendes Verständnis der KI-Technologie und ihrer Ergebnisse vermittelt. Kapitel 3 zeigt Ihnen, wie Sie ein benutzerdefiniertes GPT einrichten.

In Kapitel 4 geht es um Regeln für effektives Prompting. In Kapitel 5 wird dieses Wissen für Autoren und Marketingprofis erweitert, und Kapitel 7 enthält Anleitungen zum Erstellen von Musik und zum Schreiben von Songs. Wenn Sie mit der Analyse Ihres Portfolios beginnen möchten, finden Sie in Kapitel 12 Anleitungen, die Sie bei der Bewertung Ihrer Fähigkeiten und Lücken unterstützen. Kapitel 14 befasst sich mit Möglichkeiten zur Verbesserung der Fehlerbehebung und der Prompts.

Für ethische Überlegungen zur Arbeit mit KI beginnen Sie mit Kapitel 13, das Ihnen zeigt, wie voreingenommene Prompts aussehen. Der Rest des Buches befasst sich mit der Anwendung von KI auf verschiedene Geschäftsbereiche. Dazu gehören Chatbots für den Kundenservice und Markenbewertungen für das Personal Branding.

Teil I

Generative KI – erste Schritte

IN DIESEM TEIL …

Erfahren Sie mehr darüber, wie Sie generative KI nutzen können und wie KI und Mensch zusammenarbeiten.Erkunden Sie die Bandbreite der Ergebnisse, die generative KI hervorbringen kann.Lernen Sie, wie Sie Videos mithilfe von KI einfacher bearbeiten können.Wählen Sie die richtige KI-Plattform für Ihre spezifischen Anforderungen, und nutzen Sie deren Funktionen.

Kapitel 1

Grundlagen der generativen KI

IN DIESEM KAPITEL

Die verschiedenen Arten der KI kennenlernenDie Interaktion zwischen KI und Mensch genauer betrachtenHerausfinden, wie KI-Prompts funktionieren

Können Sie sich eine Welt vorstellen, in der Maschinen lernen, Dinge erschaffen und denken, genau wie Menschen? All dies ist mit generativer KI (GenKI) möglich, in der Technologie und Kreativität zusammenkommen. Einige Arten von KI lernen aus Erfahrung, während andere strengen Regeln folgen.

In diesem Kapitel befassen wir uns mit KI-Systemen, die Anleitung benötigen, wie zum Beispiel Schüler im Unterricht, ebenso wie mit solchen, die selbstständig lernen. Wir sprechen auch über KI, die völlig neue Inhalte erstellt, statt nur Daten zu organisieren. Dieses Kapitel erforscht die vielfältige Welt der KI.

Die verschiedenen Arten von KI

Jede Art von KI hat ihre eigene Funktion und Arbeitsweise, genau wie die Werkzeuge in einem Werkzeugkasten. In den folgenden Abschnitten sehen wir uns diese verschiedenen Arten von KI an, um zu verstehen, wie sie aussehen und wie sie funktionieren. Wir beginnen mit zwei Haupttypen:

KI, die aus Daten lernt, was wir als maschinelles Lernen (ML) bezeichnen

KI, die bestimmten Regeln folgt

Beide Arten von KI haben ihre eigenen Stärken und eignen sich daher für unterschiedliche Aufgaben. Mit dieser Information können Sie sich ein klares Bild davon machen, wie KI unsere Welt verändert, vom Gesundheitswesen bis hin zur industriellen Fertigung und darüber hinaus. Jede Art von KI bringt etwas Wertvolles mit sich und zeigt, wie vielfältig und nützlich diese Technologien sein können.

KI, die aus Daten lernt

Mithilfe von ML können Programme und Apps Wissen erwerben und mit der Zeit intelligenter werden. Das funktioniert, indem sie mit großen Datenmengen trainiert werden, Muster darin finden und dann auf der Grundlage der Ergebnisse Entscheidungen treffen.

Diese Art von KI verändert sich ständig. Sie wird besser, wenn sie mehr Daten erhält, aus denen sie lernen kann. Denken Sie zum Beispiel an ein System, das Musik empfiehlt. Es schaut sich die Stücke an, die Ihnen zuvor gefallen haben, und welche andere Menschen mögen, die dieselbe Musik hören wie Sie. Dann schlägt es Ihnen neue Stücke vor.

Ein weiterer Bereich, in dem sich ML auszeichnet, ist die Gesichtserkennung. Durch die Überprüfung vieler Fotos des Gesichts einer Person kann PXL Ident (www.pxl-vision.com/de/pxl-ident) lernen, neue Fotos dieser Person zu erkennen. Abbildung 1.1 zeigt ein Beispiel für diese Anwendung.

Abbildung 1.1: PXL Ident kann Gesichter erkennen – ein häufiges Anwendungsgebiet für ML.

Die Fähigkeit, zu lernen und sich zu verändern, macht ML sehr leistungsfähig und nützlich. Es kann Aufgaben wie die Erstellung persönlicher Empfehlungen, die Organisation der Fotoalben auf Ihrem Smartphone oder die Unterstützung selbstfahrender Autos bei der Entscheidungsfindung im Verkehr übernehmen.

Wir können ML weiter in zwei spezifische Arten unterteilen. Diese Typen unterscheiden sich in der Art und Weise, wie sie trainiert werden:

Überwachtes Lernen

:

Die KI lernt aus Daten, die bereits Antworten enthalten. Es ist, als würde man ihr ein Quiz mit einem Antwortschlüssel übergeben. Wenn die KI zum Beispiel an der Bilderkennung arbeitet, erhält sie eine Menge Bilder, die bereits benannt sind, zum Beispiel Katzenfotos mit der Bezeichnung »Katze«. Auf diese Weise lernt die KI, ähnliche Bilder selbständig zu erkennen.

Unüberwachtes Lernen

:

Bei dieser Art von ML erhält die KI im Vorfeld keine Antworten. Sie sieht sich die Daten an, zum Beispiel das Kaufverhalten der Kunden, und versucht, selbst einen Sinn darin zu erkennen. Es ist, als würde man ein Puzzle ohne Vorlage lösen. In der Wirtschaft hilft diese Art von KI beispielsweise dabei, herauszufinden, welche Kunden bestimmte Produkte mögen könnten, auch wenn niemand diese Kunden zuvor in Gruppen eingeteilt hat.

KI ist großartig, weil sie stetig lernen und sich verändern kann. Sie ist wie ein Schnelllerner, der immer besser wird, je mehr er übt. Damit ist sie perfekt für Aufgaben, bei denen sich die Dinge ständig weiterentwickeln oder eine persönliche Note brauchen. Im Gesundheitswesen hilft KI zum Beispiel bei der Diagnose von Krankheiten. Sie analysiert medizinische Bilder, wie beispielsweise Röntgenbilder oder Magnetresonanztomographie (MRT) und lernt aus vielen Beispielen. Mit der Zeit wird sie sehr gut darin, Anzeichen für verschiedene Gesundheitszustände zu erkennen.

Regelbasierte KI

KI, die Regeln folgt, lernt nicht aus Daten. Stattdessen folgt sie einer Reihe von Anweisungen, die wir ihr geben. Das bedeutet, dass sie sich nicht verändert oder mit der Zeit besser wird. Sie ist nützlich für Aufgaben, die jedes Mal auf die gleiche Weise erledigt werden. Diese Art von KI ist zuverlässig für kritische Aufgaben, bei denen Fehler gefährlich sein könnten. Stellen Sie sich ein Kernkraftwerk vor. Hier hilft die regelbasierte KI, alles zu überwachen und sicherzustellen, dass alle Systeme korrekt funktionieren. Sie macht jedes Mal dasselbe, was für die Sicherheit sehr wichtig ist. In einer Fabrik prüft die regelbasierte KI die Produkte auf Mängel. Sie prüft jedes Produkt anhand bestimmter Richtlinien und stellt sicher, dass alles dem Standard entspricht. So bleibt die Qualität der Produkte konstant, was für das Unternehmen und die Kunden sehr wichtig ist.

Ein gutes Beispiel für regelbasierte KI sind viele Arten von E-Mail-Spamfilter (andere dagegen basieren auf KI, die selbständig aus Daten lernt). Die Filter verwenden eine Reihe von Regeln, zum Beispiel die Suche nach bestimmten Wörtern, um zu entscheiden, ob oder mit welcher Wahrscheinlichkeit eine E-Mail Spam ist. Diese Methode ist unkompliziert und wendet immer dieselben Schritte an. Sie eignet sich hervorragend für Aufgaben, die Konsistenz erfordern und bestimmten Regeln oder Richtlinien folgen.

KI, die Regeln folgt, ist die erste Wahl für Aufgaben, die eine konstante und gleichbleibende Leistung erfordern.

Mit einem Lehrer versus selbstständig Lernen

Wie KI lernt, ist wirklich wichtig. Allerdings lernt nicht jede KI auf dieselbe Weise. Es gibt zwei Arten von KI-Lernen:

Überwachtes Lernen

:

Überwachtes Lernen braucht Anleitung, so wie man als Schüler einen Lehrer hat. Es lernt aus Beispielen, auf die es bereits Antworten gibt.

Unüberwachtes Lernen

:

Beim unüberwachten Lernen findet die KI die Dinge selbst heraus. Sie hat keine bereits vorhandenen Antworten zur Verfügung – sie muss die Daten selbst sortieren.

Wenn Sie den Unterschied zwischen diesen Lernstilen kennen, können Sie KI besser verstehen. Sie erkennen, wie KI entweder einem festen Pfad folgen oder neue Dinge entdecken kann, je nachdem, wie sie trainiert wird.

Mit überwachtem Lernen

Überwachtes Lernen in der KI funktioniert ähnlich wie ein Lehrer. Diese Art von KI bekommt als Grundlage für ihren Lernprozess Daten, die bereits beschriftet sind oder klare Definitionen haben. Stellen Sie sich diese Daten wie ein Aufgabenbuch mit allen Lösungen vor. Die KI lernt aus diesem »Lehrbuch«, um Muster zu verstehen und Entscheidungen über neue, ähnliche Informationen zu treffen.

Bei der medizinischen Diagnose beispielsweise ist das überwachte Lernen sehr nützlich. KI-Systeme werden mit vielen medizinischen Bildern, wie Röntgenaufnahmen oder MRT-Scans, trainiert, die Ärzte bereits diagnostiziert haben. Die KI studiert diese Bilder und lernt, wie sie verschiedene Gesundheitszustände erkennen kann. Wenn sie dann neue Patientenbilder sieht, kann sie vorschlagen, wie die Diagnose lauten könnte. Das hilft den Ärzten, schneller und genauer zu diagnostizieren.

In der Finanzwelt nutzen auch Banken das überwachte Lernen. Sie trainieren KI anhand von Daten über Transaktionen, von denen einige als betrügerisch und andere als sicher gekennzeichnet sind. Wenn die KI neue Transaktionen überprüft, sucht sie nach Anzeichen, die mit bekannten Betrugsfällen übereinstimmen. Fällt ihr etwas Verdächtiges auf, alarmiert sie die Bank. Auf diese Weise hilft die KI, Betrug zu verhindern.

In beiden Fällen stützt sich die KI auf ihr Training mit bereits gekennzeichneten oder klassifizierten Daten, um intelligente Entscheidungen zu treffen. Sie ist ein bisschen wie ein Schüler, der viel gelernt hat und dieses Wissen dann auf neue Probleme anwendet. Diese Art von KI eignet sich hervorragend für Aufgaben, bei denen Sie zuverlässige und genaue Ergebnisse benötigen, die auf eindeutigen Beispielen basieren.

Und mit unüberwachtem Lernen

Beim unüberwachten Lernen lernen KI-Systeme aus Daten, für die es keine klaren Anweisungen oder Bezeichnungen gibt. Stellen Sie sich die KI wie einen Forscher vor, der ohne Karte ein unbekanntes Terrain erkundet. Die KI sucht dabei nach Mustern und findet die Struktur der Daten ganz von selbst heraus. Das Ziel besteht nicht nur darin, die richtige Antwort zu finden, sondern zu erforschen und aufzudecken, wie die Daten organisiert sind.

Ein Bereich, in dem unüberwachtes Lernen sehr nützlich ist, ist die Segmentierung im Einzelhandel. Die KI kann hier Kundendaten untersuchen, beispielsweise, was Kunden gekauft haben, ihre Vorlieben und woher sie kommen. Es gibt jedoch keine vordefinierten Gruppen. Die KI findet selbst heraus, wie sie die Kunden auf der Grundlage der Daten gruppieren kann. Dies hilft Unternehmen, ihre Kunden besser zu verstehen, abgrenzbare Gruppen oder Segmente zu erkennen und Marketingstrategien für diese unterschiedlichen Gruppen zu entwickeln. Ein intelligenter Weg, um die Kundenzufriedenheit zu erhöhen und den Umsatz zu steigern, da die Angebote besser auf die einzelnen Gruppen zugeschnitten werden können.

Unüberwachtes Lernen ist auch auf Social-Media-Plattformen wichtig. Die Algorithmen sehen sich an, was die Nutzer tun – zum Beispiel die Beiträge, die sie mögen oder teilen –, um Trends und gemeinsame Themen zu erkennen. Anhand dieser Informationen kann die KI anpassen, was jede Person in ihrem Feed angezeigt bekommt, und sicherstellen, dass sie Beiträge sieht, die sie wahrscheinlich interessanter findet. Dadurch wird das Erlebnis in den sozialen Medien für die Nutzer verbessert, da sie Inhalte erhalten, die für sie relevanter sind. Sowohl im Einzelhandel als auch in den sozialen Medien hilft unüberwachtes Lernen der KI, die Vorlieben der Menschen besser zu verstehen und auf sie einzugehen – auf ganz individuelle Weise.

Unterschiede und deren Auswirkungen erkennen

Wie wir bereits gesehen haben: Der Hauptunterschied zwischen überwachtem und unüberwachtem Lernen in der KI besteht darin, ob die Daten mit Bezeichnungen versehen sind. Überwachtes Lernen hat eine klare Struktur. Es verwendet Daten, bei denen die Ergebnisse bereits bekannt sind. Stellen Sie sich dafür vor, es folge einem Leitfaden. Es eignet sich hervorragend für bestimmte Aufgaben wie das Einsortieren von Dingen in Kategorien oder das Erstellen von Vorhersagen.

Unüberwachtes Lernen hingegen ist eher ein Abenteuer ins Ungewisse. Es arbeitet mit Daten, die keine Bezeichnungen haben. Die KI muss die Muster und Strukturen in diesen Daten selbst herausfinden. Es ist ein bisschen so, als würde man einen neuen Ort ohne Karte erkunden. Dieser Ansatz ist perfekt, um Daten zu durchforsten und neue Erkenntnisse und Strukturen zu finden, ohne dass man vorher Zusammenhänge kennen muss.

Diese Unterschiede prägen die Art und Weise, wie wir diese Arten von KI einsetzen. Wenn Sie genau wissen, wonach Sie suchen, ist das überwachte Lernen die richtige Wahl. Wenn Sie aber in der Stimmung sind, neue Dinge zu entdecken und über keine klaren Antworten verfügen, ist unüberwachtes Lernen die bessere Wahl. Es kommt darauf an, ob Sie von Anfang an eine klare Richtung vor Augen haben, oder ob Sie auf der Suche nach neuen Mustern und Verbindungen sind.

Auswirkungen auf die Praxis

In der Praxis spielt die Art und Weise, wie KI lernt – ob überwacht oder unüberwacht –, eine große Rolle. Im Gesundheitswesen beispielsweise spielt das überwachte Lernen eine große Rolle. Es hilft bei der Früherkennung von Krankheiten durch die Analyse medizinischer Bilder wie Röntgenaufnahmen oder MRT-Scans. Ein Beispiel für diese Art von Anwendung ist die MONAI-Plattform von Nvidia (https://monai.io), die in Abbildung 1.2 dargestellt ist.

Abbildung 1.2: Die MONAI-Plattform von Nvidia hilft beim Training von KI für die medizinische Bildgebung.

Diese Früherkennung kann lebensrettend sein, weil sie Gesundheitsprobleme erkennt, bevor sie ernst werden.

Merke: Für das überwachte Lernen werden viele Daten benötigt, die bereits Antworten enthalten, und es kann viel Zeit und Geld kosten, diese bereitzustellen. Unüberwachtes Lernen ist einfacher, kann aber unklare oder ungenaue Ergebnisse liefern, weil es keine klaren Anweisungen gibt.

Sowohl überwachtes als auch unüberwachtes Lernen hat besondere Stärken und Einsatzmöglichkeiten. Ein Verständnis dieser Methoden hilft Ihnen zu erkennen, was KI leisten kann und was nicht.

KI, die neue Dinge schafft, versus KI, die sortiert und filtert

Man kann die verschiedenen Arten von KI noch auf eine weitere Art und Weise einteilen: nämlich in generative KI und diskriminative KI.

Generative KI oder GenKI ist KI, die neue Inhalte erstellt. Diskriminative KI sortiert und kategorisiert vorhandene Informationen. Diese beiden Arten von KI sind sozusagen zwei sich gegenseitig ergänzende Spieler in einem Team, jeder mit einer speziellen Aufgabe.

GenKI ist der Innovator, der neue Dinge schafft. Die diskriminative KI ist der Organisator, der dem Bestehenden eine sinnvolle Struktur gibt.

Generative KI als Innovator

GenKI zeichnet sich im Bereich der KI durch kreative Fähigkeiten aus. Sie ist nicht auf das beschränkt, was sie bereits weiß – sie kann völlig neue Werke schaffen. Diese Art von KI nimmt eine große Menge an Daten auf, lernt daraus und nutzt dieses Wissen, um etwas Neues und Originelles zu kreieren. Hier drei Beispiele:

Musik komponieren:

Es gibt GenKI-Apps, die Musik schreiben können. Sie lernen etwas über Noten, Melodien und was einen guten Song ausmacht. Dann verwenden sie das Gelernte, um einen völlig neuen Song zu generieren. Dieser Song wird etwas Einzigartiges sein, das man noch nie zuvor gehört hat.

Kunst schaffen:

GenKI hat einen großen Einfluss auf die Welt der Kunst. Künstler können heute KI-Tools verwenden, um einzigartige Designs und Bilder zu erstellen. Diese KI-Tools wurden mit riesigen Mengen von Gemälden, Illustrationen und anderen Bildtypen aus der Vergangenheit trainiert. Die KI kann dann auf der Grundlage dieses Trainings neue Kunstwerke erstellen, die verschiedene künstlerische Stile und Elemente auf innovative Weise miteinander kombinieren.

Geschichten erzählen: Eine weitere spannende Anwendung von GenKI ist das Geschichtenerzählen. KI-Programme, die mit Tausenden von Büchern trainiert wurden, können ihre eigenen Geschichten erfinden und neue Erzählungen, Charaktere und Handlungsstränge schaffen.

GenKI ist besonders relevant für den Schwerpunkt dieses Buches, nämlich das Schreiben von Prompts. Sie zeigt, dass KI nicht nur bestehende Inhalte verarbeiten und verstehen kann, sondern dieses Verständnis auch dazu nutzt, neue, kreative Werke zu schaffen. Diese Fähigkeit von GenKI, neue, originelle Inhalte aus einem reichhaltigen Hintergrund vorhandener Daten zu erstellen, ist eine wichtige Entwicklung auf dem Gebiet der KI.

Mit diskrimininativer KI Ordnung schaffen

Im Gegensatz zu GenKI funktioniert die diskriminative KI eher wie ein Entscheidungsträger. Sie arbeitet mit Informationen, die sie bereits kennt, um neue Daten zu organisieren und Entscheidungen zu treffen. Dies ist vergleichbar mit einem Bibliothekar, der Bücher in verschiedene Abteilungen einordnet, oder einem Schiedsrichter, der Entscheidungen auf der Grundlage von Spielregeln trifft. Die diskriminative KI kategorisiert und trifft Entscheidungen auf der Grundlage festgelegter Kriterien.

Im täglichen Leben ist diskriminative KI weit verbreitet. Betrachten wir zum Beispiel E-Mail-Systeme. Diese verwenden häufig diskriminative KI, um Spam aus Ihrem Posteingang fernzuhalten. Die KI lernt durch die Analyse von Beispielen, wie Spam-E-Mails aussehen. Dann wendet sie das Gelernte auf neue E-Mails an und sortiert diese als »Spam« oder »kein Spam«. So wird sichergestellt, dass Ihr Posteingang sauber und relevant bleibt.

Online-Shopping ist ein weiterer Bereich, in dem diskriminative KI sehr nützlich ist. Sie hilft, Produkte vorzuschlagen, die Ihnen gefallen könnten. Die KI beobachtet Ihre früheren Einkaufsgewohnheiten, einschließlich dem, was Sie in der Vergangenheit gesucht und gekauft haben. Dann empfiehlt sie ähnliche Artikel auf der Grundlage dieser früheren Entscheidungen. Fast so, als hätten Sie einen persönlichen Einkaufsassistenten, der Ihren Geschmack und Ihre Vorlieben kennt.

Bei der generativen KI geht es um die Erstellung neuer Inhalte, während sich die diskriminative KI auf die Organisation von Informationen und die Entscheidungsfindung konzentriert. Die diskriminative KI ist eine wichtige Einrichtung, die personalisiertere Online-Erlebnisse ermöglicht. Dies könnte beispielsweise die Verwaltung unserer E-Mails oder die Verbesserung unserer Online-Einkäufe betreffen.

Wie sie zusammenarbeiten

Generative und diskriminative KI sind zwar unterschiedlich, werden aber oft kombiniert, um insgesamt ein besseres und runderes Ergebnis zu schaffen. Ein Beispiel dafür ist die Verwendung in einem System zur Empfehlung von Filmen:

Die generative KI erstellt eine Liste von Filmen, die zu den Vorlieben eines Nutzers zu passen scheinen.

Sie nutzt das, was sie weiß, um etwas Neues zu erstellen, nämlich eine Liste von Filmen, die dem Nutzer gefallen könnten.

Die diskriminative KI greift ein und grenzt diese Liste ein.