Webinarreihe: PrivateGPT Deep Dive – KI sicher einführen, nutzen und kalkulieren
In unserer 3-teiligen Webinarreihe geben wir Ihnen einen kompakten, praxisnahen Leitfaden von der Strategie über die technische Umsetzung bis hin zur Kostenkalkulation für eine interne KI-Lösung. Alle Webinare können dabei auch unabhängig voneinander besucht werden – je nach Ihrem individuellen Interesse können Sie also gezielt einzelne Termine wählen oder kostenlos an der komplette Reihe teilnehmen:
Webinar 1 am 21. Juli von 10:00 bis 10:45 Uhr – KI ohne Hype: PrivateGPT als strategischer Erfolgsfaktor im Unternehmen
Generative KI ist längst mehr als ein Trend – sie wird zum strategischen Erfolgsfaktor für Unternehmen. Doch viele Organisationen stehen vor zentralen Fragen: Wie kann KI datenschutzkonform eingesetzt werden? Wo liegt der konkrete Business-Nutzen? Und wie lässt sich KI in meine bestehende Systemlandschaft integrieren?
In diesem Webinar zeigen wir, wie Unternehmen generative KI produktiv einsetzen können. Dabei liegt der Fokus auf einem PrivateGPT als sichere, unternehmensinterne KI-Lösung. Anhand praxiserprobter Anwendungsfälle erfahren Sie, wie generative KI Fachbereiche entlastet, Unternehmensprozesse beschleunigt und welche infrastrukturellen Voraussetzungen entscheidend für den erfolgreichen Einsatz sind.
Jetzt teilnehmen und KI strategisch im Unternehmen einführen, ohne sensible Daten oder Geschäftsgeheimnisse preiszugeben.
Webinar 2 am 28. Juli von 10:00 bis 10:30 Uhr – Was kostet ein PrivateGPT? Volle Transparenz bei Setup- und Betriebskosten
Viele Unternehmen möchten generative KI einsetzen, doch die Kosten dafür sind oft schwer greifbar. In diesem 30-minütigen Webinar schaffen wir Transparenz und zeigen, wie sich eine PrivateGPT-Lösung auf Basis von Microsoft Azure kalkulieren lässt – von der initialen Einrichtung bis hin zum laufenden Betrieb.
Sie erfahren zudem, welche Architekturentscheidungen die Kosten beeinflussen, wie sich Skalierung und individuelle Entwicklungen auf den Preis auswirkt und welche Szenarien damit für Ihr Unternehmen realistisch sind.
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Webinar 3 am 04. August von 10:00 bis 10:30 Uhr – Von Daten zu Entscheidungen: Wie PrivateGPT internes Wissen intelligent nutzbar macht
Wertvolles Unternehmenswissen steckt in einer Vielzahl von internen Dokumenten – doch im Berufsalltag bleibt es oft unauffindbar oder Mitarbeitende verbringen zumindest eine lange Zeit damit, hunderte Seiten zu sichten, bis sie die gewünschte Information endlich finden. Mit Retrieval-Augmented Generation (kurz RAG) und einer sicheren PrivateGPT-Lösung wird wichtiges Unternehmenswissen in Sekunden zugänglich.
In diesem 30-minütigen Webinar zeigt unser KI-Experte, wie interne Dokumente (PDFs, Handbücher, Richtlinien, Protokolle etc.) sicher in ein PrivateGPT eingebunden, strukturiert und für Mitarbeitende nutzbar gemacht werden. So lassen sich Informationen in Sekundenschnelle suchen und abrufbar machen – und das alles unter Einhaltung strengster europäischer Datenschutzstandards.
Jetzt kostenlos anmelden und erfahren, wie PrivateGPT als interner Wissensassistent fungiert und Mitarbeitende bei Recherche, Support, Onboarding und Entscheidungsfindung unterstützt.
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KI-Förderung in Deutschland: Eine Übersicht aller Möglichkeiten und Programme
Unternehmen stehen vor der Herausforderung, digitale Prozesse zu modernisieren und datenbasierte Technologien in ihre Geschäftsmodelle zu integrieren. Gleichzeitig ist der Einstieg in KI-Projekte häufig mit hohen Investitionskosten verbunden. Insbesondere für kleine und mittelständische Unternehmen stellt dies eine Hürde da, um KI erfolgreich einzusetzen. Staatliche Förderprogramme sollen genau diese Hürde senken und Innovationskraft gezielt unterstützen. Aber was genau umfasst die KI-Förderung in Deutschland, welche Förderprogramme gibt es aktuell und welche Voraussetzungen müssen Unternehmen erfüllen, um Fördermittel zu erhalten?
Die meisten Projekte eignen sich für die staatliche KI-Förderung
Im Mittelpunkt der KI-Förderung stehen Projekte, die den Einsatz oder die Entwicklung von KI-Technologien ermöglichen und einen messbaren technologischen Fortschritt erzielen. Viele Programme fokussieren sich auf konkrete Anwendungen wie Machine Learning, generative KI oder intelligente Automatisierung. Entscheidend ist, dass der KI-Anteil für das Gesamtprojekt relevant und klar erkennbar ist. Ob ein KI-Projekt förderfähig ist, hängt vom Innovationsgrad und der technologischen Ausrichtung ab.
Typische förderfähige KI-Bereiche sind unter anderem:
- Machine Learning und Datenanalyse, etwa für Prognosemodelle oder Mustererkennung
- Automatisierung von Geschäftsprozessen, z. B. KI-basierte Entscheidungsunterstützung
- Generative KI, etwa Chatbots oder Text- und Bildgenerierung
- Industrie 4.0, z. B. intelligente Produktionssysteme oder Predictive Maintenance
- F&E-Projekte, die neue KI-Verfahren oder Prototypen entwickeln
Wichtig ist, dass die KI nicht nur „ergänzend“ eingesetzt wird, sondern einen wesentlichen Beitrag zum Projektergebnis leistet.
Ein Überblick über die wichtigsten KI-Förderprogramme in Deutschland
Die KI-Förderung wird durch eine Vielzahl staatlicher Programme unterstützt, die sowohl die Entwicklung neuer Technologien als auch die Einführung praxisnaher KI-Anwendungen fördern. Besonders der deutsche Mittelstand profitiert von einem breiten Spektrum an Fördermöglichkeiten des Bundes, der Länder und der EU. Jedes Programm verfolgt unterschiedliche Ziele – von Innovationsförderung über angewandte Forschung bis hin zur Digitalisierung von Geschäftsprozessen. Zu den bedeutendsten KI-Förderprogammen zählen (Stand Januar 2026):
BMWK-Förderprogramme für KI und Digitalisierung
Das Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK) unterstützt Unternehmen dabei, innovative digitale Projekte voranzutreiben. KI-Anwendungen stehen häufig im Zentrum, etwa bei datengetriebenen Geschäftsmodellen, Automatisierung oder der Entwicklung intelligenter Assistenzsysteme.
BAFA-Förderung für anwendungsorientierte KI-Projekte
Das Bundesamt für Wirtschaft und Ausfuhrkontrolle bietet Zuschüsse für Projekte, die KI konkret in Unternehmen einsetzen – etwa zur Prozessoptimierung oder zur Entwicklung smarter Softwarelösungen.
ZIM – Zentrales Innovationsprogramm Mittelstand
ZIM ist eines der wichtigsten Innovationsprogramme für KMU und richtet sich gezielt an Forschungs- und Entwicklungsprojekte. KI-Prototypen, algorithmische Modelle und neue Datenanwendungen können hier unterstützt werden.
Digital Jetzt
Auch wenn das Programm nicht ausschließlich auf KI fokussiert ist, können KI-Komponenten in Digitalisierungsprojekten finanziell gefördert werden – beispielsweise durch den Aufbau von Dateninfrastrukturen oder KI-gestützten Automatisierungslösungen.
KMU-innovativ: Künstliche Intelligenz
Dieses Programm des BMBF fördert hochinnovative Forschungsprojekte rund um KI. Es richtet sich hauptsächlich an Unternehmen, die tiefere technologische Entwicklungen oder neue KI-Verfahren erforschen wollen.
EU-Förderprogramme
Mit Initiativen wie Horizon Europe oder dem Digital Europe Programme werden europaweite KI-Projekte unterstützt. Diese Programme fokussieren sich auf Forschung, Datenräume, Testumgebungen und den Aufbau sicherer KI-Systeme.
Regionale Förderungen der Bundesländer
Viele Bundesländer bieten eigene Zuschüsse oder Programme zur KI-Förderung an. Diese orientieren sich oft an regionalen Innovationsstrategien und können besonders für kleinere Projekte sehr attraktiv sein.
Für Unternehmen lohnt sich ein genauer Blick auf die Anforderungen, da sich Programme in Förderquoten, Laufzeiten und Antragstellungen unterscheiden.
Die Voraussetzungen für den Erhalt einer KI-Förderung sind abhängig vom jeweiligen Programm
Um eine KI-Förderung zu erhalten, müssen Unternehmen bestimmte Anforderungen erfüllen, die je nach Programm variieren können. Eine zentrale Rolle spielt zunächst der klare KI-Bezug des Projekts: Fördergeber erwarten eine genaue Beschreibung, welche Aufgaben KI übernimmt und welchen Mehrwert sie erzeugt. Ebenso relevant sind eine strukturierte Projektplanung und die wirtschaftliche Tragfähigkeit des Vorhabens. Viele Programme prüfen, ob Ziele, Zeitpläne und Ressourcen realistisch definiert sind. Hinzu kommt, dass das Projekt nicht vor Bewilligung gestartet werden darf – ein formaler Fehler, der oft zur Ablehnung führt.
Neben diesen allgemeinen Kriterien profitieren kleine und mittlere Unternehmen besonders stark, da viele KI-Förderungen höhere Zuschüsse für KMU vorsehen. Ein gut ausgearbeiteter Projektantrag mit klaren Zielen und nachvollziehbaren Ergebnissen erhöht die Erfolgschancen erheblich.
Webinarreihe: PrivateGPT Deep Dive – KI sicher einführen, nutzen und kalkulierenWebinar
Die Förderung von KI-Projekten ist staatlich gewünscht
Die politische Intention hinter der Förderung ist klar: Deutschland und die EU möchten die technologische Wettbewerbsfähigkeit stärken und den digitalen Strukturwandel aktiv gestalten.
Staatliche Förderungen verfolgen dabei mehrere Ziele:
- Wirtschaftliche Innovation: KI gilt als Schlüsseltechnologie, die neue Produktideen, effizientere Prozesse und datengetriebene Geschäftsmodelle ermöglicht.
- Stärkung des Mittelstandes: Viele Programme sind gezielt auf KMU ausgerichtet, um ihnen den Zugang zu komplexen Technologien zu erleichtern.
- Forschungs- und Technologieförderung: Die Entwicklung neuer KI-Modelle und Prototypen soll beschleunigt werden.
- Ethisch verantwortliche KI: Europa verfolgt hohe Standards bei Datenschutz, Transparenz und Sicherheit. Diese sollen in realen Anwendungen verankert werden.
Diese Ziele zeigen: Fördermittel dienen nicht nur als Finanzhilfe, sondern als strategisches Instrument, um KI nachhaltig in Wirtschaft und Gesellschaft zu integrieren.
Fazit: KI-Förderung lohnt sich, wenn sie richtig angegangen wird
Die Förderung von KI-Projekten bietet Unternehmen große Chancen, innovative Projekte schneller und wirtschaftlicher umzusetzen. Sie reduziert finanzielle Risiken, unterstützt technologische Weiterentwicklung und verschafft Unternehmen Zugang zu moderner Infrastruktur und Know-how. Gerade für KMU ermöglicht ein entsprechendes Förderprogramm, KI nicht nur experimentell zu nutzen, sondern strategisch im Unternehmen zu verankern. Welche KI-Förderung die richtige ist, hängt dabei vom jeweiligen Projekt, seinen Zielen sowie dem Unternehmensstandort ab.
Webinarreihe: PrivateGPT Deep Dive – KI sicher einführen, nutzen und kalkulieren
In unserer 3-teiligen Webinarreihe geben wir Ihnen einen kompakten, praxisnahen Leitfaden von der Strategie über die technische Umsetzung bis hin zur Kostenkalkulation für eine interne KI-Lösung. Alle Webinare können dabei auch unabhängig voneinander besucht werden – je nach Ihrem individuellen Interesse können Sie also gezielt einzelne Termine wählen oder kostenlos an der komplette Reihe teilnehmen:
Webinar 1 "KI ohne Hype: PrivateGPT als strategischer Erfolgsfaktor im Unternehmen" findet am 24. Februar von 10:00 bis 10:45 Uhr statt
Generative KI ist längst mehr als ein Trend – sie wird zum strategischen Erfolgsfaktor für Unternehmen. Doch viele Organisationen stehen vor zentralen Fragen: Wie kann KI datenschutzkonform eingesetzt werden? Wo liegt der konkrete Business-Nutzen? Und wie lässt sich KI in meine bestehende Systemlandschaft integrieren?
In diesem Webinar zeigen wir, wie Unternehmen generative KI produktiv einsetzen können. Dabei liegt der Fokus auf einem PrivateGPT als sichere, unternehmensinterne KI-Lösung. Anhand praxiserprobter Anwendungsfälle erfahren Sie, wie generative KI Fachbereiche entlastet, Unternehmensprozesse beschleunigt und welche infrastrukturellen Voraussetzungen entscheidend für den erfolgreichen Einsatz sind.
Jetzt teilnehmen und KI strategisch im Unternehmen einführen, ohne sensible Daten oder Geschäftsgeheimnisse preiszugeben.
Webinar 2 verschoben auf den 17. März von 10:00 bis 10:30 Uhr – Von Daten zu Entscheidungen: Wie PrivateGPT internes Wissen intelligent nutzbar macht
Wertvolles Unternehmenswissen steckt in einer Vielzahl von internen Dokumenten – doch im Berufsalltag bleibt es oft unauffindbar oder Mitarbeitende verbringen zumindest eine lange Zeit damit, hunderte Seiten zu sichten, bis sie die gewünschte Information endlich finden. Mit Retrieval-Augmented Generation (kurz RAG) und einer sicheren PrivateGPT-Lösung wird wichtiges Unternehmenswissen in Sekunden zugänglich.
In diesem 30-minütigen Webinar zeigt unser KI-Experte, wie interne Dokumente (PDFs, Handbücher, Richtlinien, Protokolle etc.) sicher in ein PrivateGPT eingebunden, strukturiert und für Mitarbeitende nutzbar gemacht werden. So lassen sich Informationen in Sekundenschnelle suchen und abrufbar machen – und das alles unter Einhaltung strengster europäischer Datenschutzstandards.
Jetzt anmelden und erfahren, wie PrivateGPT als interner Wissensassistent fungiert und Mitarbeitende bei Recherche, Support, Onboarding und Entscheidungsfindung unterstützt.
Webinar 3 am 10. März von 10:00 bis 10:30 Uhr – Was kostet ein PrivateGPT? Volle Transparenz bei Setup- und Betriebskosten
Viele Unternehmen möchten generative KI einsetzen, doch die Kosten dafür sind oft schwer greifbar. In diesem 30-minütigen Webinar schaffen wir Transparenz und zeigen, wie sich eine PrivateGPT-Lösung auf Basis von Microsoft Azure kalkulieren lässt – von der initialen Einrichtung bis hin zum laufenden Betrieb.
Sie erfahren zudem, welche Architekturentscheidungen die Kosten beeinflussen, wie sich Skalierung und individuelle Entwicklungen auf den Preis auswirkt und welche Szenarien damit für Ihr Unternehmen realistisch sind.
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Entscheiden Sie selbst, ob Sie sich zur gesamten Webinarreihe oder zu einzelnen Terminen anmelden möchten. Mit einem Klick auf die einzelnen Slots im Anmeldeformular, können Sie ganz einfach Ihre persönliche Auswahl treffen:
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Immobilienverwaltung im Microsoft-Ökosystem – von der Objektpflege bis zur NebenkostenabrechnungWebinar
DSGVO-konforme KI: Was braucht die intelligente Technologie, um datenschutzrechtlich sicher zu sein?
Die Einführung von KI in Unternehmen bietet enorme Chancen – von effizienteren Abläufen bis hin zu intelligenter Entscheidungsunterstützung. Doch mit jeder KI-Anwendung stellt sich eine zentrale Frage: Ist der Einsatz mit der DSGVO vereinbar? Gerade im Umgang mit sensiblen Daten sind klare rechtliche Vorgaben zu beachten, die Unternehmen weder ignorieren noch aufschieben sollten. Dieser Beitrag zeigt, worauf es beim Datenschutz-Check für KI-Lösungen ankommt, welche Anforderungen eine DSGVO-konforme KI erfüllen muss und wie Unternehmen rechtliche Sicherheit schaffen, ohne auf die moderne Technologie verzichten zu müssen.
Warum Datenschutz bei KI kein Randthema ist
Künstliche Intelligenz verarbeitet große Mengen an Daten, oft automatisch, schnell und weitgehend intransparent. Genau hier liegt das Risiko: Sobald personenbezogene Daten betroffen sind, greift die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO). Sie schreibt vor, dass Unternehmen genau wissen müssen, welche Daten verarbeitet werden, zu welchem Zweck und auf welcher Rechtsgrundlage. Damit eine KI DSGVO-konform ist, müssen Unternehmen bei ihrem Einsatz deshalb sowohl Datenschutz- als auch IT-Sicherheitsaspekte berücksichtigen.
Das betrifft nicht nur offensichtliche KI-Anwendungen wie externe Chatbots oder Analyseplattformen, sondern auch scheinbar harmlose Tools, etwa für die intelligente Textgenerierung. Werden diese Systeme mit Kundendaten, Mitarbeitendeninformationen oder internen Dokumenten gefüttert, entsteht unmittelbarer Handlungsbedarf.
Was Unternehmen vornehmen müssen, damit eine KI DSGVO-konform ist
Damit eine KI-Lösung den Anforderungen der DSGVO entspricht, braucht es mehr als nur eine Datenschutzerklärung. Es muss klar geregelt sein, auf welcher rechtlichen Grundlage personenbezogene Daten verarbeitet werden – etwa durch Einwilligung oder ein berechtigtes Interesse. Die Daten dürfen nur zweckgebunden genutzt und nicht über das notwendige Maß hinaus gespeichert werden.
Ein besonderes Augenmerk liegt zudem auf der Nachvollziehbarkeit. Unternehmen müssen jederzeit erklären können, wie die KI zu ihren Ergebnissen kommt, insbesondere bei komplexen Modellen. Gleichzeitig sind technische und organisatorische Maßnahmen nötig: Dazu gehören etwa Verschlüsselung, Zugriffsbeschränkungen und klar dokumentierte Prozesse zur Datennutzung.
Wird die KI über externe Anbieter betrieben oder findet eine Verarbeitung außerhalb der EU statt, gelten zusätzliche Anforderungen wie Auftragsverarbeitungsverträge oder Standardvertragsklauseln bei Drittlandtransfers. Unternehmen sind in der Pflicht, diese Bedingungen aktiv zu prüfen und abzusichern.
Der praktische DSGVO-Check für KI-Projekte
Wer sicherstellen möchte, dass eine KI-Anwendung DSGVO-konform ist, sollte strukturiert vorgehen. Die folgenden Fragen helfen bei der Prüfung:
- Welche Daten werden verarbeitet und sind personenbezogene Daten betroffen?
- Gibt es eine rechtliche Grundlage für die Verarbeitung von personenbezogenen Daten (Einwilligung, Vertrag, berechtigtes Interesse)?
- Wird die Datenverarbeitung dokumentiert (Verzeichnis der Verarbeitungstätigkeiten)?
- Wurde eine Datenschutz-Folgenabschätzung durchgeführt (bei hohem Risiko)?
- Sind betroffene Personen über ihre Rechte informiert (Transparenzpflicht)?
- Können Auskunfts-, Lösch- oder Widerspruchsrechte technisch umgesetzt werden?
- Wo findet die Verarbeitung statt und sind Drittlandtransfers geregelt?
- Gibt es technische und organisatorische Maßnahmen zum Schutz der Daten?
- Sind externe Dienstleister vertraglich abgesichert (AVV)?
- Ist die Nutzung der KI intern geschult und kontrolliert?
Ein positiver Abschluss dieses Checks bedeutet nicht, dass keine Risiken bestehen. Es zeigt jedoch, dass diese Risiken bewusst identifiziert und gemanagt wurden.
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Der Weg zur DSGVO-konformen KI beginnt intern
Technologie allein garantiert keine Rechtssicherheit. Entscheidend ist der verantwortungsvolle Umgang mit ihr. Unternehmen sollten daher interne Strukturen schaffen, die Datenschutz und Innovation zusammenbringen – etwa durch die frühzeitige Einbindung von Datenschutzbeauftragten in KI-Projekte oder die Schulung von Entwicklerteams im Bereich „Privacy by Design“.
Besonders wichtig ist auch die Kommunikation mit den Mitarbeitenden. Wer ChatGPT oder ähnliche Systeme intern einsetzen möchte, sollte klar machen, wo die Grenzen liegen: Keine sensiblen Informationen eingeben, generierte Inhalte immer prüfen, und bei Unsicherheit lieber Rücksprache halten. In unseren Tipps zur KI-Nutzung in Unternehmen erhalten Sie weitere Informationen: ChatGPT im Unternehmen nutzen: Ein Leitfaden | affinis
Praxistipp: DSGVO-konforme KI am Beispiel eines PrivateGPT
Viele Unternehmen stehen vor dem Dilemma: Sie wollen die Vorteile von generativer KI wie ChatGPT nutzen, aber der Datenschutz ist häufig unüberwindbar. Eine Lösung bietet der Einsatz sogenannter „Private GPT“-Instanzen. Dabei wird die KI nicht über einen öffentlichen Cloud-Dienst betrieben, sondern in einer geschützten Unternehmensumgebung. Damit bleiben alle Daten unter Kontrolle, interne Informationen können sicher eingebunden werden und der Zugriff ist auf autorisierte Personen beschränkt. So entsteht ein KI-System, das gleichzeitig leistungsstark und DSGVO-konform ist – besonders für Branchen mit hohen Sicherheitsanforderungen.
ChatGPT im Unternehmen nutzen – Leitlinien für den sicheren und produktiven Einsatz
ChatGPT und andere generative KI-Modelle verändern, wie Menschen arbeiten, kommunizieren und Informationen verarbeiten. Die Technologie bietet für Mitarbeitende wertvolle Unterstützung, beispielsweise beim Erstellen von Texten, dem Strukturieren von Informationen oder dem schnellen Zugriff auf unternehmensrelevante Informationen. Doch mit der Einführung solcher Tools entstehen auch neue Herausforderungen: Wie lässt sich ChatGPT nutzen, ohne Sicherheitsrisiken, Complianceverstöße oder Qualitätsprobleme zu verursachen? In diesem Beitrag geben wir wertvolle Tipps, wie Unternehmen ChatGPT strategisch einführen und konkrete Richtlinien für den sicheren, datenschutzkonformen und effektiven Einsatz etablieren können.
Klare Rahmenbedingungen schaffen – der Anfang, um ChatGPT im Unternehmen zu nutzen
Bevor Mitarbeitende Zugriff auf KI-Systeme wie ChatGPT erhalten, sollten Unternehmen festlegen, in welchen Bereichen die Technologie genutzt werden darf und in welchen nicht. Grundsätzlich gilt: Interne Daten, Kundendaten oder vertrauliche Informationen sollten niemals in öffentliche KI-Dienste eingegeben werden, da sie dort außerhalb der Unternehmenssphäre verarbeitet werden. Das betrifft nicht nur personenbezogene Daten von Mitarbeitenden, Kunden und Partnern, sondern auch Inhalte aus Verträgen, Projekten oder strategischen Unterlagen sowie schützenswerte Unternehmensinformationen.
Ein erster Schritt besteht daher in der Erstellung einer internen Guideline, die beschreibt, welche Anwendungsfelder erlaubt sind, wie etwa das Erstellen von Zusammenfassungen, das Formulieren von Antwortvorschlägen oder das Erzeugen kreativer Texte für interne Zwecke. Gleichzeitig sollte klar geregelt sein, welche Inhalte tabu sind und wie mit generierten Ergebnissen umzugehen ist – beispielsweise durch sorgfältige Prüfung und redaktionelle Nachbearbeitung.
Realistische und handhabbare Nutzungsrichtlinien definieren
Viele Unternehmen schrecken davor zurück, verbindliche Regeln aufzustellen, aus Sorge, Innovation zu bremsen. Doch das Gegenteil ist der Fall: Eine gute Guideline schafft Klarheit, fördert Vertrauen und reduziert Risiken. Die Richtlinie sollte kein bürokratisches Regelwerk sein, sondern eine praxisnahe Anleitung, die aufzeigt, wie ChatGPT sinnvoll im Unternehmen genutzt werden kann.
Dazu gehören Antworten auf Fragen wie: Welche Tools sind erlaubt? Dürfen Mitarbeitende KI-generierte Texte für die externe Kommunikation verwenden? Wie ist mit fehlerhaften Inhalten umzugehen? Und wer prüft die Einhaltung der Vorgaben?
Je konkreter die Nutzungsrichtlinien sind, desto leichter gelingt der Transfer in den Arbeitsalltag. Gleichzeitig sollte es Raum für Feedback geben, damit die Guideline mit der Nutzungserfahrung weiterentwickelt werden kann.
Mitarbeitende befähigen: Schulung und Sensibilisierung zum Umgang mit ChatGPT
Der verantwortungsvolle Umgang mit KI beginnt beim Menschen. Nur wer versteht, wie ein Tool funktioniert, kann es sinnvoll einsetzen und dessen Grenzen richtig einschätzen. Daher sind Schulungen für alle Mitarbeitenden essenziell. Darin muss praxisnah vermittelt werden, warum bestimmte Daten nicht eingegeben werden können, welche aktuellen gesetzlichen Vorgaben für die Nutzung von generativer KI wie ChatGPT gelten, wie Prompts (Eingabeaufforderungen) aufgebaut sein müssen, welche Arten von Ergebnissen zu erwarten sind und welche typischen Fehlerquellen auftreten können.
Ein wichtiger Aspekt dabei ist die Sensibilisierung für Datenschutz und Ethik. Mitarbeitende sollten wissen, dass generative KI kein neutraler Wissenslieferant ist, sondern auf Trainingsdaten basiert, die Verzerrungen enthalten können und daher immer geprüft werden müssen. Auch Führungskräfte sollten sich mit dem Thema befassen und als Vorbilder dienen: durch aktive Nutzung, transparente Kommunikation und Unterstützung bei der Etablierung von Standards.
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Prompts professionell nutzen
Ein unterschätzter Aspekt beim Arbeiten mit ChatGPT ist die Qualität der Prompts (Eingabeaufforderungen für die KI). Schließlich entscheidet das, was eingegeben wird, maßgeblich über die Qualität der Ergebnisse. Statt „Bitte formuliere einen Text zum Thema XY“ sollte die Eingabe möglichst präzise und kontextbezogen sein. Das beinhaltet sowohl Informationen über Zielgruppe und Textart als auch gewünschte Tonalität und Struktur.
Neben professionellen Schulungen zu Beginn lohnt es sich, unternehmensweit gute Prompts zu sammeln und zu teilen. Ein internes Prompt-Repository – etwa als Wiki-Seite oder Notion-Datenbank – kann helfen, die besten Beispiele zu dokumentieren und kontinuierlich zu verbessern. Das spart Zeit, steigert die Qualität und reduziert die Hemmschwelle bei weniger erfahrenen Nutzer:innen.
Technische Alternativen: PrivateGPT und sichere Umgebungen
Wer langfristig auf KI setzen möchte, sollte auch die technische Seite berücksichtigen. Öffentliche Tools wie ChatGPT sind leistungsfähig, aber nicht für alle Szenarien geeignet. Für Unternehmen aus regulierten Branchen, die strengen Compliance-Richtlinien unterstehen oder mit sehr schützenswerten Informationen arbeiten, kommt die Arbeit mit einer öffentlichen KI überhaupt nicht infrage. Um trotzdem die Vorteile von ChatGPT im Unternehmen nutzen zu können, eignet sich ein sogenanntes PrivateGPT.
Aber auch wenn es um die Verarbeitung sensibler Informationen geht, empfiehlt sich der Einsatz eines PrivateGPT. Dabei handelt es sich um ein Sprachmodell, das in einer geschützten Unternehmensumgebung betrieben wird – etwa lokal oder in einer privaten Cloud. So bleiben alle Daten unter Kontrolle und der Funktionsumfang kann an die spezifischen Bedürfnisse des Unternehmens angepasst werden. Mehr Informationen zu den Vorteilen und Einsatzgebieten eines PrivateGPT für Unternehmen finden Sie in unserem Blogartikel „ChatGPT für Unternehmen: Vorteile & Einsatzgebiete | affinis“.
Gerne unterstützen wir Sie bei dem Umgang mit ChatGPT im Unternehmenskontext oder der Implementierung einer PrivateGPT-Instanz.
ChatGPT für Unternehmen: Effizienter Wissenszugriff mit maximaler Datensicherheit
Immer mehr Unternehmen erkennen den Wert generativer KI – insbesondere, wenn es um den internen Wissensaustausch und die effiziente Nutzung von Informationen geht. Tools wie ChatGPT zeigen eindrucksvoll, welches Potenzial KI-Sprachmodelle im Arbeitsalltag entfalten können: Sie liefern schnelle Antworten, formulieren präzise Texte und entlasten Mitarbeitende bei Routineaufgaben. Doch die Kehrseite ist nicht zu vernachlässigen: Wer mit sensiblen oder persönlichen Daten arbeitet, kann und darf diese Systeme im Berufsalltag oft nicht verwenden. Doch ChatGPT kann auch von Unternehmen sicher genutzt werden, beispielsweise durch den PrivateGPT-Ansatz.
Wie können Unternehmen ChatGPT nutzen?
Mitarbeitende möchten Tools wie ChatGPT auch im Arbeitsalltag einsetzen oder tun dieses sogar schon ohne Rücksprache – und stellen damit Unternehmen vor große Compliance- und Datenschutzrisiken. Doch ChatGPT lässt sich für Unternehmen auch in einer sicheren Umgebung mit dem PrivateGPT-Ansatz realisieren. PrivateGPT bezeichnet die Nutzung großer Sprachmodelle (LLMs) innerhalb eines geschützten Unternehmensrahmens. Das bedeutet, dass beispielsweise ChatGPT lokal, in einer privaten Cloud oder innerhalb eines abgeschotteten Netzwerks genutzt wird. Im Unterschied zu der öffentlichen Version, bei der Daten über das Internet verarbeitet werden, verbleiben beim PrivateGPT alle Informationen in der Infrastruktur des Unternehmens. Damit ist die Lösung vollständig datenschutzkonform und für sensible Anwendungsbereiche geeignet.
Technologisch basiert ein ChatGPT für Unternehmen auf denselben Prinzipien wie GPT-4: Die KI kann Texte verstehen, verarbeiten und generieren – allerdings mit einem entscheidenden Unterschied: Sie kann zudem gezielt auf interne Inhalte trainiert oder mit diesen angereichert werden. Unternehmen können eigene Dokumente, Richtlinien oder Wissensdatenbanken einbinden und die Antworten der KI damit deutlich relevanter gestalten. So entsteht ein intelligenter Assistent, der nicht nur allgemeines Sprachverständnis mitbringt, sondern auch unternehmensspezifisches Wissen aktiv einbezieht.
Ein konkreter Use Case: Dokumente finden statt lange suchen
In vielen Unternehmen vergehen täglich Stunden mit der Suche nach Informationen. Mitarbeitende benötigen eine bestimmte Vorlage, ein Vertragsdokument oder eine interne Richtlinie. Diese sind jedoch häufig in Ordnerstrukturen vergraben, auf dem SharePoint verteilt oder in alten E-Mail-Anhängen versteckt. Selbst wenn die Dokumente vorhanden sind, ist ihr Auffinden oft mühsam und zeitaufwendig.
Ein für das Unternehmen eigens eingerichtetes ChatGPT verändert diesen Prozess grundlegend. Statt sich durch mehrere Systeme und Dateien zu klicken, formulieren Mitarbeitende einfach Fragen in natürlicher Sprache: „Welche Regelung gilt für Projektverträge über 50000 Euro?“ oder „Wo finde ich die Vorlage für die Sicherheitsunterweisung?“ Das PrivateGPT analysiert im Hintergrund die angebundenen Datenquellen und liefert eine präzise Antwort – inklusive Kontext und Quellverweis.
Das spart nicht nur Zeit, sondern erhöht auch die Qualität der Arbeit. Entscheidungen basieren nicht mehr auf Halbwissen oder Zufall, sondern auf gesicherten Informationen. Gerade in dynamischen Projektteams oder bei wechselnden Zuständigkeiten entsteht so ein großer Mehrwert: Wissen wird zugänglich, nutzbar und bleibt im Fluss.
Weitere Vorteile eines ChatGPT für Unternehmen
Der Nutzen von einem ChatGPT für Unternehmen geht weit über die Informationssuche hinaus. Entscheidend ist die Kombination aus Effizienzgewinn, Datenschutz und inhaltlicher Relevanz. Während öffentliche KI-Dienste oft als Blackbox fungieren, behalten Unternehmen mit einer PrivateGPT-Lösung die volle Kontrolle über ihre Daten und sogar über die Funktionsweise der generativen KI.
Ein klarer Vorteil liegt im Datenschutz: Sämtliche Informationen verbleiben in der internen Infrastruktur. Damit erfüllt ein ChatGPT für Unternehmen auch hohe Compliance-Anforderungen, wie sie etwa in der Finanz- oder Gesundheitsbranche gelten.
Zudem lassen sich die Sprachmodelle auf spezifische Fachsprachen, Rollen oder Prozesse anpassen. Die Antworten der KI sind dadurch nicht nur grammatikalisch korrekt, sondern auch fachlich fundiert.
Auch organisatorisch entsteht ein Mehrwert durch den PrivateGPT-Ansatz: Die Zugriffswege auf übergreifende Unternehmensinformationen werden vereinheitlicht. Mitarbeitende müssen nicht mehr wissen, wo ein Dokument gespeichert ist. Sie stellen einfach ihre Frage und erhalten eine fundierte Antwort. Damit reduziert sich nicht nur der Aufwand, sondern auch die Abhängigkeit von Einzelpersonen oder Wissensinseln.
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Wann lohnt sich der Einsatz eines PrivateGPT?
Ein ChatGPT für Unternehmen bietet sich überall dort an, wo regelmäßig mit komplexem, unstrukturiertem oder verteiltem Wissen gearbeitet wird oder Mitarbeitende mit persönlichen oder schützenswerten Daten arbeiten. Klassische Einsatzbereiche in Unternehmen sind IT, Kundenservice, Marketing aber auch Recht, HR, Controlling, Projektmanagement oder interne Beratungsteams. Einmal integriert, lässt sich ein PrivateGPT damit auch übergreifend für alle Abteilungen einsetzen. Dabei profitieren vor allem Unternehmen mit hoher Regulierungspflicht, etwa in der öffentlichen Verwaltung oder im Finanz- oder Gesundheitswesen, sowie mittelständische Unternehmen mit kritischem Know-how vom hohen Datenschutzniveau und einer sicheren KI-Umgebung.
Der Einstieg lohnt sich besonders dann, wenn folgende Situationen vorliegen:
- Mitarbeitende verbringen viel Zeit mit der Suche nach Informationen
- Wissen ist in vielen verschiedenen Systemen verteilt
- Externe KI-Dienste dürfen aus Datenschutzgründen nicht verwendet werden
- Starker Fokus auf internen Wissensschutz
- Das Unternehmen strebt eine strategische Wissensplattform an
Fazit: ChatGPT im Unternehmen ohne Risiko nutzen
Ein PrivateGPT bringt generative KI sicher, effizient und passgenau ins Unternehmen und bietet damit die Möglichkeit, die Vorteile von ChatGPT im Unternehmen zu nutzen. Statt Daten externen Diensten anzuvertrauen, entsteht ein intelligentes Assistenzsystem mit echtem Mehrwert für die tägliche Arbeit. Weniger Suchzeit, mehr Wissen im Zugriff, bessere Entscheidungen: Unternehmen, die eine sichere ChatGPT-Umgebung etablieren, schaffen damit die Grundlage für eine nachhaltige KI-Strategie mit voller Kontrolle über ihre Daten.
Azure OpenAI Pricing: Mit diesen Kosten müssen Unternehmen für ein Business GPT rechnen
Sie denken darüber nach, KI in Ihre Unternehmensprozesse zu implementieren? Dann führen viele Use Cases über die Verwendung eines Sprachmodells wie ChatGPT, das in die eigene Infrastruktur integriert werden kann – sei es für das Wissensmanagement, die Automatisierung von internen Prozessen oder eine effiziente Kundenkommunikation. Durch den Einsatz von Microsoft Azure OpenAI wird Unternehmen genau das ermöglicht. Viele Unternehmen, die ein eigenes Business GPT planen, fragen sich jedoch: „Welche Kosten kommen auf mich zu?“. Diese Frage ist gar nicht so einfach zu beantworten – wir erklären warum und wagen einen Blick in das Azure OpenAI Pricing in der Praxis.
1. Pricing für die Basiseinrichtung von Azure OpenAI: Technische Kosten für die Implementierung
Um ChatGPT über Microsoft Azure zu betreiben, gibt es einige organisatorische Voraussetzungen:
- Einen aktiven Azure-Tenant
- Eine zugelassene Azure OpenAI-Instanz
- Die Erstellung und Einrichtung der Azure OpenAI-Ressource, des API Key und der Zugriffsrechte für die entsprechenden Modelle
Die Konfiguration in Azure sollte stets von einem spezialisierten Microsoft-Partner umgesetzt werden, um das gesamte Potenzial der Lösung zu entfalten. Mit der Einrichtung von Azure und der API kann der Zugriff relativ schnell und kostengünstig technisch sichergestellt werden. Jedoch benötigen Mitarbeitende für die Nutzung, z.B. der GPT-Chatfunktion, noch ein intuitives User-Interface, das auf einen Blick erkennen lässt, dass es sich bei der Neueinführung um das „unternehmenseigene GPT“ handelt.
Für diese Schritte wird Ihr Microsoft-Dienstleister einige Tage bis hin zu wenigen Wochen Zeit benötigen – je nach individuellen Wünschen und Bedürfnissen. Aufwand und Kosten dafür hängen vom Anbieter, der Ausgangssituation der Infrastruktur und den individuellen Anforderungen, z.B. an die Sicherheit, ab. Die Kosten sind im Vorfeld gut kalkulierbar und werden sich ungefähr zwischen 10.000 Euro und 20.000 Euro bewegen.
2. Pricing für den laufenden Betrieb: Keine Lizenzkosten – aber Verbrauchskosten!
Die Anwendung eines Business GPT über Azure basiert ausschließlich auf nutzungsbasierten Kosten („pay-as-you-go“). Es gibt keine Grundgebühr oder Lizenzkosten wie es z.B. für die Bereitstellung einer Software üblich ist. Dafür fallen Kosten für den individuellen Verbrauch an, die in sogenannten Tokens abgerechnet werden – und hier wird das Azure OpenAI Pricing im Vorfeld kompliziert. Für die laufende Verwendung fallen in jedem Fall an:
- Kosten pro 1.000 eingelesene Tokens (Prompt – Eingabe)
- Kosten pro 1.000 ausgegebene Tokens (Response – Ausgabe)
Wie hoch die Kosten je 1.000 Tokens liegen, unterscheidet sich je nach eingesetztem Sprachmodell. Zwischen den aktuell gängigen Modellen (GPT-3.5, GPT-4, GPT-4 Turbo) weichen die Preise deutlich voneinander ab. Die Spanne reicht von 0,001 Dollar bis 0,06 Dollar je 1.000 Tokens (Stand 3/25). Ebenso wird bei den Kosten je nach Modell zwischen Prompt- und Response-Token unterschieden.
Doch selbst wenn das eingesetzte Modell bekannt ist, lässt sich im Vorfeld nur sehr schwer abschätzen, wie hoch die tatsächlichen laufenden Kosten sein werden. So hängen die monatlichen Verbrauchskosten von vielen Faktoren ab – dem eigesetzten Modell, der Menge der verarbeiteten Tokens, die wiederum in Abhängigkeit von der Menge der verarbeiteten Daten, der Länge der eingesetzten Prompts, der Menge an verarbeiteten Dokumenten etc. abhängt. Sie sehen, Ressourcenmanagement spielt beim Azure OpenAI Pricing eine sehr große Rolle. Daher lässt sich eine pauschale Aussage über die laufenden Verbrauchskosten für das Business GPT leider nicht treffen.
Webinarreihe: PrivateGPT Deep Dive – KI sicher einführen, nutzen und kalkulierenWebinar
Unser Fazit zum Azure OpenAI Pricing
Das Unwissen über die tatsächlichen Kosten eines eigenen Business GPT, das auf Microsoft Azure betrieben wird, sollte Unternehmen meiner Meinung nach keinesfalls von der Erprobung ihrer Use Cases abhalten! Unser Tipp: Setzen Sie sich ein realistisches Budget für die laufenden Kosten. Unsere Expert:innen beraten Sie gerne hinsichtlich der Umsetzbarkeit, beispielsweise anhand des idealen Sprachmodells, einer sicheren Automation und den richtigen Zugriffsrechten.
Weiterführende Informationen: Die aktuelle Preisübersicht je 1.000 Tokens gibt es direkt bei Azure OpenAI: Azure OpenAI Pricing
Der Einsatz von Azure OpenAI für das eigene Unternehmen
Unternehmen stecken bei der Nutzung moderner KI-Technologien in einem Dilemma. Leistungsstarke öffentliche Sprachmodelle wie ChatGPT bieten zwar ein hohes Potenzial für Prozessautomatisierung, Zusammenhangsanalysen und Effizienzsteigerung, ihr Einsatz im Unternehmen ist datenschutzrechtlich jedoch problematisch. Doch KI-Modelle selbst zu entwickeln, ist mit viel Zeit und enormen Kosten verbunden. Mit Azure OpenAI stellt Microsoft einen Dienst bereit, mit dem Unternehmen in einer sicheren, skalierbaren und leicht integrierbaren Weise von KI-Technologien profitieren können. Die Anwendungsmöglichkeiten reichen von einem eigenen UnternehmensGPT bis hin zu komplexem Function Calling.
Was ist Azure OpenAI?
Azure OpenAI ist ein Cloud-Dienst von Microsoft Azure, der es Unternehmen ermöglicht, die leistungsstarken KI-Modelle von OpenAI zu nutzen, weiterzuentwickeln, in die eigene Microsoft Azure Cloud zu integrieren und somit in produktive Unternehmensumgebungen und -anwendungen einzubinden. Azure OpenAI besteht dabei aus zwei Komponenten – den Azure OpenAI Services und dem Azure OpenAI Studio.
Azure OpenAI Services bezeichnen die Cloud-Dienste von Microsoft Azure, die Entwickler:innen den Zugang zu den leistungsfähigen KI-Modellen von OpenAI – der GPT-4-Familie – ermöglichen. Damit können KI-Modelle in Apps oder Prozesse integriert werden, ohne die hochkomplexen Modelle selbst zu hosten.
Mit dem Azure OpenAI Studio hingegen wird eine Entwicklungsumgebung bereitgestellt, in der die OpenAI-Modelle in einer intuitiven Umgebung an die spezifischen Anforderungen des Unternehmens angepasst werden können. Damit können Unternehmen das Potenzial von KI-Technologien ohne umfassendes technisches Setup erkunden, testen und direkt in eine produktive Umgebung überführen.
KI-Anwendungsmöglichkeiten für das eigene Unternehmen mit Azure OpenAI
Mit Azure OpenAI lassen sich eine Vielzahl an Anwendungsfällen und Use Cases für das eigene Unternehmen entwickeln: von einfachen Unternehmens-Chatbots über die automatisierte Dokumentenanalyse bis hin zu einer zentralen, unternehmensweiten Wissensdatenbank, die automatisiert Aufgaben oder Funktionen nach sprachlicher Aufforderung ausführen kann.
Die einfachste Form von Azure OpenAI: Eine GPT-Plattform für das eigene Unternehmen
Nicht nur Unternehmen, sondern auch die meisten Arbeitnehmenden haben GenAI-Technologien für sich entdeckt. Bereits im Jahr 2023 gaben laut Statista nur 36,3 Prozent der befragten Berufstätigen an, ChatGPT noch nicht in ihrem Unternehmen zu verwenden. Und es steht nicht einmal die KI-Texterstellung im Vordergrund – die meisten Mitarbeitenden nutzen ChatGPT laut dieser Umfrage vor allem für geschäftliche Recherchen (29,4%), das Brainstorming (21,9%), die Analyse von Daten (21,5%) sowie das Zusammenfassen von Informationen (21,4%). Das Problem dabei: Unternehmen können nicht nachvollziehen, welche Daten in das öffentliche Sprachmodell gelangen. Damit könnten zahlreiche Datenschutzaspekte verletzt werden, indem persönliche Daten von Unternehmen oder Kunden in die öffentliche KI eingegeben werden.
Eine datenschutzrechtlich bessere Alternative dazu schafft Microsoft Azure OpenAI. Mit dem Cloud-Dienst lässt sich relativ schnell ein einsatzfähiges, unternehmensweites GPT-Modell über eine Standard-Web-App implementieren, die von allen Mitarbeitenden genutzt werden kann. Da der Dienst über Azure läuft, profitieren Unternehmen von den umfassenden Sicherheits-, Datenschutz- und Compliance-Standards, die Microsoft zu bieten hat.
Erweiterung der unternehmensinternen GPT-Plattform zur allgemeinen Wissensdatenbank
Allgemeine Sprachmodelle wie ChatGPT sind nur so schlau wie die Daten, mit denen sie trainiert wurden. Das sind zwar eine Menge Daten, doch Informationen, die das eigene Unternehmen betreffen, gehören meist nicht dazu. Über das Azure OpenAI Studio sind Entwickler:innen in der Lage, weitere Dokumente wie Richtlinien, Unternehmensbeschreibungen, FAQs etc. anzubinden. Möglich macht dies die so genannte Retrieval-Augmented Generation, kurz RAG. RAG ist eine Technik, mit der Entwickler:innen die KI durch eine Anbindung an weitere Datenquellen mit noch mehr Informationen füttern können. Damit basiert die KI nicht mehr nur auf ihrem eigenen, bereits erlernten Wissen, sondern kann auch aktuelle Informationen aus Datenbanken oder dem Internet abrufen, um präzisere Antworten zu geben. Die KI ist damit in der Lage, schnell durch umfangreiche Dokumente zu navigieren und relevante Inhalte zu identifizieren. Besonders nützlich ist dieser Anwendungsfall für rechtliche oder technische Dokumente, die oft komplex und lang sind.
Mit Azure OpenAI lassen sich darüber hinaus auch komplexere und/oder systemisch aktualisierte Datenquellen anbinden. So kann die eigene GPT-Plattform hin zu einer umfangreichen Unternehmens-Wissensdatenbank entwickelt werden, die Anfragen der Mitarbeitenden zu allen relevanten Unternehmensinformationen zulässt und auf eine Vielzahl interner Dokumente und Ablagen zugreifen kann. Je nach den definierten Anforderungen könnten Mitarbeitende so eine Vielzahl an unternehmensspezifischen Fragestellungen und Anweisungen wie „Wie beantrage ich Urlaub?“, „Was sind die aktuellen IT-Richtlinien?“, „Fasse mir unser Leistungsangebot kurz zusammen“ u.v.m. innerhalb von Sekunden mit KI-Unterstützung selbst beantworten.
Function Calling – Unlimitierte KI-Unternehmens-Power mit Microsoft Azure OpenAI
Mit dem so genannten Function Calling können innerhalb von Azure OpenAI zusätzlich benutzerdefinierte Funktionen über das KI-Modell bereitgestellt werden. Dafür wird die KI-Anwendung mit verschiedenen Schnittstellen verknüpft, z.B. zu Informationssystemen wie Datenbanken, CRM-Systemen oder eigenen Unternehmensanwendungen. Je nach Anfrage der Mitarbeitenden entscheidet die KI, welche Schnittstelle aufgerufen wird, um die Anfrage bestmöglich zu beantworten. Nehmen wir dazu das einfache Beispiel der Arbeitsplatzbuchung.
Heutzutage arbeiten viele Unternehmen ohne feste Arbeitsplätze. Meist wird dafür ein eigenes Buchungssystem genutzt, damit sich Mitarbeitende einen Arbeitsplatz reservieren können. Je nach Buchungssystem ist dieser Prozess mit mehr oder weniger Aufwand verbunden. Mit Azure OpenAI lässt sich der Prozess auf wenige Sekunden optimieren. Mitarbeitende stellen dazu eine Anfrage an die GPT-Plattform: „Bitte reserviere mir einen Arbeitsplatz für die gesamte erste Arbeitswoche im Oktober im ersten Obergeschoss“. Das GPT-Modell erkennt automatisch die Schnittstelle zum angebundenen Buchungssystem und führt innerhalb von Sekunden die angefragte Buchung aus.
Function Calling bietet die Möglichkeit, viele komplexe oder zeitraubende Arbeitsschritte im Unternehmen zu automatisieren. Neben der Anbindung von Buchungssystemen können auch IT-Anfragen an den Support, Reisekostenabrechnungen, Urlaubsanfragen und viele weitere spezifische Unternehmensprozesse automatisiert werden.
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Maßgeschneiderte KI-Use Cases für das eigene Unternehmen
Zusammengefasst bietet Azure OpenAI eine API-basierte Integration der aktuellsten KI-Modelle, die es Entwickler:innen ermöglicht, die KI-Technologien weiterzuentwickeln und in bestehende Anwendungen, Produkte oder Services des Unternehmens zu integrieren. Damit können beispielsweise bestehende Workflows erweitert oder neue Anwendungen entwickelt werden, ohne von Grund auf eigene KI-Modelle aufbauen zu müssen, die sehr kosten- und zeitintensiv sind.
Als langjähriger Microsoft-Partner zeigen wir gerne, wie Unternehmen Azure OpenAI für sich nutzen können und entwickeln maßgeschneiderte Lösungen für alle Herausforderungen.
ChatGPT-Beispiele & Use-Cases für Unternehmen
Nachdem OpenAI ChatGPT als Web-App für die öffentliche Nutzung zur Verfügung gestellt hat, sorgte das große Sprachmodell nicht mehr nur in der Welt der Künstlichen Intelligenz für Aufsehen. Schließlich ist der Chatbot in der Lage, menschliche Gespräche so überzeugend zu imitieren, dass es schwer ist, den Unterschied zu menschengeschriebenen Texten zu erkennen. Aktuell steht die Version GPT-3.5 für alle Interessierten kostenlos zur Verfügung. Die neueste Version – GPT-4 – ist als Proversion kostenpflichtig zu erwerben und noch leistungsfähiger als ihr Vorgänger. Viele Privatpersonen nutzen ChatGPT als Google-Ersatz, Ideenratgeber und vor allem als Unterstützung zur Texterstellung. Doch welche Einsatzpotenziale bietet ChatGPT für Unternehmen? Wir geben einen praxisnahen Einblick in drei ChatGPT-Beispiele und Use Cases.
Lohnt sich der Einsatz von ChatGPT für Unternehmen?
ChatGPT wurde anhand einer Vielzahl an Daten trainiert und hat somit Zugriff auf eine sehr große Menge an menschlichen Unterhaltungen und Texten, die im World Wide Web, Büchern, Zeitschriften etc. zu finden sind. Das ermöglicht es der KI, so überzeugende Inhalte zu generieren wie ein Mensch – denn tatsächlich sind wir kaum in der Lage, zwischen den Texten von ChatGPT und denen menschlicher Verfasser zu unterscheiden. In unserem Blogbeitrag „KI-Textererstellung: Wie gut sind ChatGPT & Co wirklich?“ berichten wir ausführlicher über die Vorteile, aber auch die Schwachstellen solch hochpräziser Sprachmodelle.
Neben der KI-Texterstellung hat ChatGPT aber noch einiges mehr zu bieten – so kann der Chatbot eigene Songs schreiben, besteht das Abitur und besitzt sogar die Fähigkeit, in medizinischen oder juristischen Fachprüfungen zu überzeugen. ChatGPT wird derzeit in Unternehmen vor allem bei täglichen Arbeiten, beispielsweise als Suchmaschine, für Übersetzungen, als Coding-Unterstützung, zur Textgenerierung, für die Verfassung von E-Mails oder zur Generierung von Excel-Formeln verwendet.
Vorteile von ChatGPT in Unternehmen: Der Klassiker – Effizienzsteigerung
Diese Beispiele zeigen, dass durch die Nutzung von ChatGPT vor allem die eigene Effizienz gesteigert und schneller, qualitativ gute Ergebnisse erzielt werden sollen. Neben dem Klassiker der Effizienzsteigerung ergeben sich aus der Nutzung von ChatGPT im eigenen Unternehmen zahlreiche weitere Vorteile wie Wissenstransfer, Prozessoptimierung und Zeitersparnis. Wie? Das erklären wir anhand unserer drei praxisnahen ChatGPT-Beispiele und Use Cases für Unternehmen.
ChatGPT-Beispiel 1: Source Code Migration
Bei der Migration auf eine andere Programmiersprache oder neue System-Version stehen Unternehmen vor einigen Herausforderungen. Insbesondere im Bereich von Business Intelligence und Analytics (kurz BIA) erfolgen oftmals Technologiewechsel oder Migrationen auf eine neuere Version, welche innerhalb von großen Projekten und mit hohem Aufwand für alle Beteiligten durchgeführt werden. Schließlich müssen Programme übersetzt und getestet werden, ohne Datenverluste zu erleiden. Dafür ist ein fundiertes Programmierungswissen von entscheidender Bedeutung – denn es ist sowohl fachliches als auch technisches Know-how in der alten und neuen Programmiersprache notwendig – genau hierbei kann ChatGPT unterstützen.
Der Chatbot ist nicht nur überzeugend in der deutschen Texterstellung, sondern beherrscht sämtliche Sprachen – darunter auch einige Programmiersprachen. Durch diese Möglichkeit kann ChatGPT Unternehmen bei ihren Migrationsprojekten unterstützen. Auf Anweisung übersetzt ChatGPT Skripte in andere Programmiersprachen. Die Ergebnisse sind zwar nicht zu 100% einsatzfähig, bilden aber dennoch eine gute Grundlage für eine Source Code Migration. Auf dieser Basis können versierte Mitarbeitende die Programme testen und selbstständig finalisieren. Alternativ kann ChatGPT auch iterativ genutzt werden, um mit Hilfe der ERROR Codes das Programm fertigstellen zu lassen.
ChatGPT-Beispiel 2: Dokumenten-Scanner
Mit Hilfe der ChatGPT-API können auch ganz eigene, neue Anwendungen entstehen, mit denen sich tägliche Routinearbeiten deutlich vereinfachen und effizienter gestalten lassen. Beispielsweise kann auf Grundlage von ChatGPT ein „Dokumenten-Scanner“ entwickelt werden. Bei der Bereitstellung von Dokumenten kann das KI-basierte Tool diese anschließend übersetzen und somit Sprachbarrieren auflösen, Kernaussagen und Zusammenfassungen der Inhalte ausgeben oder sogar Vor- und Nachteilsargumentationen aus diesen formulieren.
So könnten zum Beispiel aus mehrseitigen Benutzerhandbüchern kurze und verständliche Funktionsanleitungen generiert oder Vergleiche zwischen verschiedenen Texten vorgenommen werden. In der Praxis könnte so schnell ermittelt werden, was sich in Gesetzes-Texten geändert hat oder welchen Funktionsumfang zwei unterschiedliche Tarife bieten. Hier könnte der Chatbot anschließend sogar Empfehlungen aussprechen, welcher Kundengruppe welcher Tarif angeboten werden sollte.
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ChatGPT-Beispiel 3: Knowledge Base – Aufbau eines Chatbots zur unternehmensweiten Nutzung
Aus dem oben genannten Beispiel wird ersichtlich, dass aus einer solch „kleineren“ KI-Anwendung wie dem Dokumenten-Scanner auch umfassendere Anwendungen für das gesamte Unternehmen geschaffen werden können. Eine Möglichkeit ist beispielsweise ein Chatbot als Knowledge Base, der neben seinen vortrainierten Daten auch Zugriff auf alle unternehmensweiten Informationen wie dem Wiki, Dokumentationen, Schulungsprogrammen, internen Prozessen etc. erhält. Durch den Aufbau eines internen Chatbots, der auf dieses Wissen zugreifen kann, können Mitarbeitende schnell Antworten auf wichtige Unternehmensinformationen und zu internen Abläufen erhalten. Dies gilt beispielsweise bei technischen Fragen zu Systemen oder Anwendungen (IT-Support) oder auch der schnelleren Einarbeitung in neue Unternehmensprozesse und -abläufe.
Eine solche Verbindung von vorgelerntem Wissen und zugefügten Unternehmensinformationen unterstützt somit nicht nur die eigenen Mitarbeitenden dabei, einen schnellen Überblick über wichtige Informationen zu erhalten, sondern bietet darüber hinaus auch externes Potenzial, beispielsweise für Produktempfehlungen und Cross-Selling-Möglichkeiten.
ChatGPT als Erfolgsfaktor – auch bei großen Technologieunternehmen
Auch große Technologieunternehmen, wie beispielsweise unser Partner Microsoft, nutzen bereits die Potenziale von ChatGPT & Co, um ihre Produkte und Dienstleistungen zu verbessern. Mit dem Microsoft Copilot, einem KI-basierten Chatbot, hat Microsoft bereits eine innovative KI-Anwendung in ihren Produkten integriert. Noch befindet sich diese in der sogenannten „Private-Preview-Phase“ für ausgewählte amerikanische Unternehmen. Zukünftig soll das Tool jedoch alle Microsoft-365-Nutzer:innen dabei unterstützen, ihre tägliche Arbeit effizienter zu gestalten und die eigene Kreativität anzukurbeln.
OpenAI hat Datenschutzrichtlinien in denen beschrieben wird, wie die Daten verarbeitet werden. Dies ist jedoch keine Garantie dafür, dass interne Unternehmensdaten auch sicher sind. Aktuell findet eine Prüfung der deutschen Aufsichtsbehörde statt, ob ChatGPT DSGVO-konform ist. Bis dahin sollte bei der Nutzung des öffentlich zugänglichen Chatbots darauf geachtet werden, dass keine personenbezogenen und internen Unternehmensdaten eingegeben werden.
Die vorgestellten Use Cases zum Dokumenten-Scanner und ChatGPT als Knowledge Base basieren auf der Idee, die API von ChatGPT zu nutzen und damit eine eigene, individuelle Anwendung zu entwickeln. Hierbei kann laut OpenAI zwischen API-Content und Non-API-Content unterschieden werden. Dabei schließt OpenAI aus, dass sie API-Content für eigene Zwecke nutzen, wie beispielsweise dem Training des Modells. Das bedeutet, dass solche Use Cases nur in der eigenen Unternehmensumgebung umgesetzt werden und die dort genutzten Daten nicht an OpenAI weitergegeben werden. Jedoch wurde noch nicht klar formuliert, ob die Daten nicht für andere Forschungs- oder Entwicklungsarbeiten bei OpenAI dienen könnten.
Somit ist das Thema Datenschutz und ChatGPT letztendlich noch nicht final geklärt. Unser Empfehlung: Bei der Nutzung bzw. Entwicklung von potenziellen Einsatzmöglichkeiten von ChatGPT im Unternehmen sollte in jedem Fall ein:e Datenschutzbeauftragte:r hinzugezogen werden.
Eine Symbiose von KI-Technologie und Mensch
Der Verlust von Arbeitsplätzen aufgrund von KI-Technologien wie ChatGPT ist umstritten und die Angst darum definitiv verständlich. Schließlich bietet der Chatbot Anwendungsszenarien, die alle aktuell noch von Menschen übernommen werden (müssen). Wir sind jedoch der Meinung: Unsere Arbeit wird durch den Einsatz von KI-Technologien nicht ersetzt, aber definitiv verändert. Das geht auch aus den oben genannten ChatGPT-Beispielen für Unternehmen hervor. Bei allen Use Cases werden weiterhin fundierte Mitarbeitende benötigt, die die gelieferten Ergebnisse überprüfen und gegebenenfalls korrigieren müssen, um letztendlich die besten Entscheidungen zu treffen.
Der Grund: Eine KI kann nicht verstehen bzw. denken und ist zum aktuellen Zeitpunkt somit nicht in der Lage, unser menschliches Gehirn zu ersetzen. Künstliche Intelligenzen wie ChatGPT treffen lediglich Vorhersagen basierend auf Wahrscheinlichkeiten und den Informationen, auf die sie zurückgreifen können. Unter dieser Betrachtung liegt es nahe, dass uns diese Technologien vorerst nicht den Arbeitsplatz streitig machen werden, aber unsere Arbeitsweise nachhaltig verändern können. Wir müssen lernen, richtig mit dieser neuen Technologie umzugehen, um die zahlreichen Vorteile für uns selbst und unsere Arbeit zu realisieren.
Unser Fazit: Viele weitere ChatGPT-Beispiele und Use Cases in den nächsten Monaten und Jahren
ChatGPT ist ein leistungsstarkes Sprachmodell, das sowohl Arbeitnehmende als auch das ganze Unternehmen dabei unterstützen kann, die eigene Effizienz zu steigern, Wissen zu erweitern und wertvolle Zeit- und Ressourceneinsparungen zu erzielen. Die vorgestellten ChatGPT-Beispiele und Use Cases decken nur drei kleine Teilbereiche der Möglichkeiten und potenziellen Anwendungsszenarien von ChatGPT ab. Hinzu kommt, dass die Technologie innerhalb kürzester Zeit enorme Fortschritte bezüglich ihrer Funktionalitäten und Genauigkeiten gemacht hat. Es bleibt somit zu erwarten, dass auch in den nächsten Jahren viele weitere ChatGPT-Einsatzmöglichkeiten für Unternehmen entstehen – die wir uns teilweise heute noch gar nicht vorstellen können.
Dabei sollten wir ChatGPT und weitere potenzielle KI-Technologien nicht als reine Gefahr sehen, sondern vor allem als Werkzeug, um unsere menschliche Arbeit zu erleichtern und zu optimieren. Durch die richtige Integration von ChatGPT in die Arbeitsabläufe können Unternehmen das volle Potenzial dieser beeindruckenden Technologie ausschöpfen und sich somit Wettbewerbsvorteile sichern. Die Zukunft des Einsatzes von ChatGPT und KI in Unternehmen sieht vielversprechend aus – es bleibt spannend zu beobachten, welche weiteren Innovationen und Einsatzmöglichkeiten in den kommenden Jahren entstehen.
KI-Texterstellung: Wie gut sind ChatGPT & Co wirklich?
Künstliche Intelligenz (KI) ist kein Zukunftsgedanke mehr, sondern in dem Bewusstsein und der Realität der Gesellschaft angekommen. Das hat uns spätestens der Hype der vergangenen Monate rund um ChatGPT gezeigt. Doch die KI-Texterstellung hält schon seit einigen Jahren Einzug in unseren Alltag und unser Berufsleben, ohne dass wir es bis dato vielleicht wahrgenommen haben. Beispielsweise hat die britische Zeitung The Telegraph bereits im Jahr 2016 einen Bot benutzt, welcher online über Live-Ergebnisse der olympischen Spiele in Rio berichtete, um schnellere Echtzeit-Ergebnisse übermitteln zu können. Der einzige Unterschied: Zu diesem Zeitpunkt wurden die hochpräzisen Sprachmodelle noch aufwändig für ihre spezifischen Einsatzgebiete trainiert und standen nur den entsprechenden Nutzer:innen zur Verfügung. Heute ermöglichen die sogenannten Transformer-Modelle hingegen allen Personen einen öffentlichen Zugang zu dieser Technologie und bieten – mit nur einem Tool – Möglichkeiten für zahlreiche Anwendungsszenarien.
Wie funktioniert die KI-Texterstellung?
Künstliche Intelligenz ist in der Lage, die natürliche Sprache des Menschen zu verstehen, zu produzieren und kann sogar menschliche Emotionen erkennen und nachahmen. So können beispielsweise Chatbots auf geschriebene Fragen antworten oder wir mit Siri, Alexa & Co kommunizieren. Bei der KI-Texterstellung werden dafür, basierend auf einem neuronalen Sprachmodell, Datensätze als Trainingsdaten eingesetzt, sodass das gelernte Modell dazu verwendet werden kann, ähnliche Texte wie die Trainingsdaten zu erstellen. Ähnlich wie das menschliche Gehirn lernen diese Modelle anhand der Daten, Satzstrukturen und Themenzusammenhänge und können so eigene neue Texte generieren. Das grundlegende Training von hochpräzisen Sprachmodellen für spezifische Anwendungen ist sehr komplex, kosten- sowie zeitintensiv und für Laien unmöglich durchzuführen. Doch die Entwicklung der Sprachmodelle zur KI-Texterstellung geht stetig voran. Durch die Architektur so genannter Transformer-Modelle entfallen die aufgabenspezifischen Feinabstimmungen. Transformer werden anhand von großen Datenmengen (Büchern, Websites u.v.m.) vortrainiert, sodass sie anschließend nicht nur Texte für eine Vielzahl von Themengebieten generieren können, sondern auch weiterführende Aufgaben, wie beispielsweise Programmieren, Übersetzen oder Ideen sammeln. Hinzukommt, dass es einige Organisationen gibt, die ihre auf einer großen Datenmenge vortrainierten Transformer-Sprachmodelle zur KI-Texterstellung inzwischen öffentlich zur Verfügung stellen.
Wie die KI-Texterstellung den Einzug in unseren Alltag gefunden hat
Eine Organisation, die wohl allen bekannt ist und in den letzten Monaten für zahlreiche Schlagzeilen gesorgt hat, ist OpenAI mit ihrer Technologie ChatGPT. 2019 veröffentlichte das Unternehmen, das sich mit der Erforschung von Künstlicher Intelligenz beschäftigt, mit GPT-2 zum ersten Mal den Code des kostenlosen Chatbots. OpenAI selbst hatte – aus Sorge vor Missbrauch – GPT-2 erst nach einer neunmonatigen Forschung gänzlich veröffentlicht, in der das Missbrauchspotenzial als gering eingestuft wurde. Während GPT-2 noch einige Schwachstellen in der KI-Texterstellung bezüglich Grammatik, Syntax und der Kohärenz aufwies, wurden diese mit der Weiterentwicklung von GPT-3 im Jahr 2020 bereits deutlich optimiert. Im November 2022 wurde ChatGPT dann als Web-App für die Öffentlichkeit zur Verfügung gestellt – damit kam auch der Hype in der Gesellschaft um das innovative Sprachmodell auf. Aktuell ist die Version GPT-3.5 bei OpenAI für alle Interessierten kostenlos nutzbar. Im März 2023 veröffentlichte OpenAI bereits den Nachfolger GPT-4, der, laut eigenen Aussagen, noch fortschrittlicher ist als sein Vorgänger. Um dies einmal in Zahlen zu verdeutlichen: Während GPT-3 mit 175 Milliarden Parametern trainiert wurde und zum Veröffentlichungszeitpunkt bereits das größte je erstellte Sprachmodell war, glänzt GPT-4 aktuell mit 100 Billionen Trainings-Parametern.
Es ist erkennbar, dass die Entwicklung im Bereich der KI-Texterstellung alleinig in den letzten vier Jahren enorme Fortschritte gemacht hat. Auch unser Partner Microsoft investiert seit 2019 in das Unternehmen OpenAI, um KI in ihren Produkten und Services nachhaltig etablieren zu können. Der Microsoft Copilot beispielsweise ist ein KI-gestützter Assistent, der in alle 365-Anwendungen eingebettet ist und den Microsoft-Nutzer:innen personalisierte Unterstützung bei ihren Aufgaben bietet. Es ist also zu erwarten, dass uns auch in den nächsten vier Jahren noch zahlreiche Entwicklungen im Bereich der KI-Texterstellung begleiten werden.
Aber sind KI-Texte wirklich so gut?
Ehrlich gesagt, ja, bzw. häufig zumindest. Fest steht definitiv, dass eine KI wirklich gute Texte schreiben kann und Forschungen zeigen, dass wir Menschen häufig nicht in der Lage sind, zwischen menschlichen und KI-Texten zu unterscheiden. Dabei ist es auch egal, ob es sich um einen Nachrichtenartikel, einen Sportbericht, eine Rezension oder sogar ein politisches Statement handelt. Selbst Gedichte kann eine KI schreiben – und zwar so überzeugend, dass Menschen selbst dann nicht zwischen menschlicher und maschineller Poesie unterscheiden können, wenn die KI-Gedichte mit Gedichten angesehener Dichter konkurrieren. Anzumerken ist jedoch, dass die in diesen Studien zur KI-Texterstellung verwendeten Sprachmodelle noch explizit für das jeweilige Aufgabengebiet speziell trainiert wurden.
Wie sieht es denn aber mit unseren öffentlichen „Rund-um-Chatbots“ wie ChatGPT aus? Auch hier lassen sich erste Hinweise finden, dass wir nicht in der Lage sind, eine Unterscheidung zu treffen. In einer Studie von Brown et al. aus dem Jahr 2020 wurden Nachrichtenartikel durch GPT-3 erstellt und mit von Menschen geschriebenen Nachrichtenartikeln verglichen. Es zeigte sich, dass die richtigen Zuordnungen mit 52% kaum über dem Zufallsniveau lagen. Auch können Technologien zur KI-Texterstellung überzeugende Schülertexte und sogar wissenschaftliche Studienzusammenfassungen schreiben.
Warum können wir KI-Texte nicht erkennen?
Wenn wir vor die Wahl gestellt werden, einen Text als maschinell oder menschlich zu detektieren, neigen wir dazu, diejenigen Texte als KI-Texte einzustufen, die einfach geschrieben sind. Jedoch ist es nicht der Fall, dass eine KI immer einfachere Texte schreibt als ein Mensch. Die Lesbarkeit und grammatikalische Ausdrucksweise von KI-Texten passen sich immer mehr an die Texte menschlicher Verfasser:innen an. Dadurch sind wir nicht in der Lage zu erkennen, ob ein Text von der KI oder einem Menschen geschrieben wurde. Hinzukommt, dass wir unsere eigenen Glaubwürdigkeitsüberzeugungen dafür nutzen, einen Text als KI-Text zu detektieren. Das bedeutet: Für je glaubwürdiger wir einen Inhalt halten, desto wahrscheinlicher stufen wir diesen Text als von einem Menschen erstellt ein. Somit zeigte sich bereits bei einer Untersuchung von menschlichen und maschinell erstellten politischen Statements, dass Personen eher die Texte als KI-Texte vermuteten, die sie für unglaubwürdig hielten.
Das bedeutet erst einmal prinzipiell: Eine KI kann genauso gute Texte wie ein Mensch erstellen. Jedoch ergeben sich innerhalb der KI-Texterstellung natürlich auch ein paar Schwachstellen, die wir uns bewusst machen können und bei der eigenen Nutzung auch immer bedenken sollten.
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Warum Menschen doch noch besser texten können als KI-Technologien
Eine große Herausforderung bei der KI-Texterstellung ist, dass die KI auf ihre trainierten Daten zurückgreift. Stellen wir ChatGPT eine Frage oder bitten um einen Textentwurf, greift es auf das angelernte Wissen zurück, um Antworten zu generieren. Können dort Informationen nicht gefunden werden, sind veraltet oder zu aktuell, kann es zu Fehlern innerhalb der KI-Texte kommen. So kann der Fall eintreten, dass bei der KI-Texterstellung falsche Behauptungen und sogar selbst ausgedachte Inhalte bereitgestellt werden. Teilweise zitiert ChatGPT sogar aus Quellen, die gar nicht existieren. Das Fatale daran: Studien zeigen, dass wir diese Widersprüche oder faktischen Fehler zwar manchmal wahrnehmen, teilweise scheinen diese Einschränkungen der KI-Texte jedoch so subtil zu sein, dass Menschen diese bei der Entscheidung für oder gegen einen KI-Text nicht heranziehen können oder möchten. Auch spielen hierbei die bereits oben erwähnten eigenen Glaubwürdigkeitsüberzeugungen eine Rolle. Vor allem vor dem Hintergrund der stetig zunehmenden Verbreitung von Fake News ist es daher wichtig, bei der eigenen KI-Texterstellung immer die bereitgestellten Informationen zu überprüfen und gegebenenfalls zu überarbeiten.
Gute Prompts sind die Grundlage für gute KI-Texte
Zudem sollten wir uns bewusst sein: Eine KI kann kein menschliches Gehirn ersetzen, sondern greift auf erlernte Muster zurück und berechnet alleinig die Wahrscheinlichkeit für das nächste Wort. Zur besseren Verdeutlichung haben wir ChatGPT einmal zwei unserer Social-Media-Posts schreiben lassen: zu unserer Sommerfeier (Abbildung 1) und unserem Besuch auf der Microsoft 365 Conference in Las Vegas (Abbildung 2).
Auffällig dabei ist, dass beide KI-Texte immer einen kurzen Einleitungssatz haben: „Was für eine Sommerfeier“ bzw. „Wow, was für eine inspirierende Zeit auf der Microsoft 365 Conference in Las Vegas!“. Eigentlich auch sehr gelungen, da meist beim Hinzufügen der Bilder nur der erste Satz innerhalb von Social-Media-Posts direkt sichtbar ist. Für unseren Geschmack sind beide Posts jedoch einfach etwas zu überschwänglich. Erkennbar ist, dass ChatGPT bei der Aufgabe, einen Social-Media-Post zu erstellen, immer einem ähnlichen Muster folgt und viele Superlative und Euphemismen wie neuesten, einmalig, unglaublich, magisch, unvergesslich, fantastisch usw. innerhalb der Postings nutzt. Hinzu kommen nach jedem Satz zwei bis drei thematische Emojis. Wenn wir ChatGPT bitten, den Post etwas neutraler zu formulieren, wird es sprachlich aus unserer Sicht passender. Wie man sieht: Die richtigen Prompts spielen bei der KI-Texterstellung eine wichtige Rolle. Unter einem Prompt sind die Eingabeanforderungen von Nutzer:innen (Befehle für die KI in Textform) zu verstehen, um einen gewünschten Output zu erhalten. Innerhalb der Nutzung von Künstlicher Intelligenz kommen Prompts eine Schlüsselrolle zu, da mit der Qualität der Eingaben auch die Qualität der Ergebnisse einhergeht.
Ähnlich verhält es sich bei den zur Verfügung gestellten Informationen innerhalb der Prompts: In unseren Beispielen haben wir ChatGPT viele Hintergrundinformationen zu unseren Events und ihren Inhalten geliefert. Da die Microsoft 365 Conference in Las Vegas sehr aktuell ist und ChatGPT anscheinend noch keine Daten dazu hat, wurde bei einfacher Prompt-Eingabe von „Schreibe einen Social-Media-Beitrag zu unserem Besuch auf der Microsoft 365 Conference in Las Vegas, an der zwei Kollegen teilgenommen haben“ auch nur ein durchschnittlicher Beitrag erstellt, den wir für so gut wie jede Konferenzteilnahme hätten anwenden können (Abbildung 3).
Unser Fazit zur KI-Texterstellung: Der Umgang damit muss gelernt sein
Die KI-Texterstellung ist ein mächtiges Tool, das uns damit helfen kann, zukünftig zeitaufwändige Routineaufgaben abzunehmen und uns vor allem bei unseren Ideen zu unterstützen sowie unsere Kreativität auf ein neues Level zu heben. Neben der reinen KI-Texterstellung ist ChatGPT zudem für viele weitere Anwendungsszenarien – vor allem im Unternehmenskontext – denkbar. Dazu werden wir in den nächsten Beiträgen noch einige Use Cases für die Nutzung von ChatGPT im Arbeitskontext vorstellen. Wir müssen jedoch lernen, mit KI in unserem Alltag umzugehen und die richtigen Anforderungen zu stellen, um optimale Ergebnisse zu erzielen. Zudem sollte sich jede:r Nutzer:in bewusst sein, dass die Technologien zur KI-Texterstellung gleichzeitig auch Schwachstellen und Missbrauchspotenzial aufweisen, die wir unbedingt bei der Anwendung bedenken und mit unseren menschlichen Fähigkeiten reflektieren müssen.
Oder um es mit den Worten von ChatGPT zu sagen: „Ich bin ein virtuelles Werkzeug, das entwickelt wurde, um Informationen bereitzustellen und bei verschiedenen Aufgaben zu unterstützen. Wie Menschen mich nutzen, um ihren Alltag zu verändern, liegt in ihrer eigenen Entscheidung.“