KI Masterclass - Special Calls zu besonderen Themen
... besondere Fragestellungen verlangen besondere Calls ... und bringen besondere Ergebnisse hervor ...
04.06.2024 – Wissensmanagement in Unternehmen
Der Sondercall thematisierte effizientes Wissensmanagement in Unternehmen mithilfe von KI. Fallbeispiele zeigten Herausforderungen: ein Forschungsinstitut mit ineffektivem Wissens-Wiki und ein Coaching-Unternehmen mit unstrukturiertem Onboarding. Lösungsansätze umfassen Custom GPTs, KI-unterstützte Wikis und spezialisierte Bots. Wichtige Parameter sind Datenaktualität, Zugriffsrechte und Datenschutz. Der Fokus liegt auf kleinen, schnell umsetzbaren Lösungen zur schrittweisen Komplexitätssteigerung. Ziel ist, Wissen effizienter zugänglich zu machen und die Produktivität sowie Zufriedenheit der Mitarbeiter zu erhöhen.
01.07.2024 – Erklärung von Libra
Wissensmanagement in Unternehmen
Der Sondercall thematisierte effizientes Wissensmanagement in Unternehmen mithilfe von KI. Fallbeispiele zeigten Herausforderungen: ein Forschungsinstitut mit ineffektivem Wissens-Wiki und ein Coaching-Unternehmen mit unstrukturiertem Onboarding. Lösungsansätze umfassen Custom GPTs, KI-unterstützte Wikis und spezialisierte Bots. Wichtige Parameter sind Datenaktualität, Zugriffsrechte und Datenschutz. Der Fokus liegt auf kleinen, schnell umsetzbaren Lösungen zur schrittweisen Komplexitätssteigerung. Ziel ist, Wissen effizienter zugänglich zu machen und die Produktivität sowie Zufriedenheit der Mitarbeiter zu erhöhen.
Einführung und Ziel des Calls:
- Der Sondercall wurde initiiert, um Herausforderungen und Lösungen im Bereich Wissensmanagement mit Fokus auf KI-gestützte Interaktionen zu diskutieren. Hauptakteure sind Heike und Thorsten, die beide stark mit Anfragen überhäuft sind, wie Unternehmen große Mengen an Informationen effizienter nutzen können.
Fallbeispiel Heike:
- Kunde: Forschungsinstitut mit 85 Mitarbeitern, drei Geschäftsführern, tätig im Bereich nachhaltige Energie.
- Herausforderung: Interne Wissensmanagementlösung (Wissens-Wiki) wird nicht effektiv genutzt, Projekt- und Forschungswissen schwer zugänglich.
- Ziel: Verbesserung der Zugänglichkeit des Wissens für Mitarbeiter und Geschäftsführung zur Steigerung der Effizienz und Zufriedenheit.
Fallbeispiel Thorsten:
- Kunde: Coaching- und Mentoring-Unternehmen mit ca. 40 internen und externen Mitarbeitern.
- Herausforderung: Wissensmanagement für schnelles Onboarding und effiziente Nutzung von Informationen für verschiedene Abteilungen.
- Ziel: Entwicklung spezialisierter Bots zur Beantwortung von Mitarbeiterfragen und Unterstützung bei standardisierten Abläufen.
Diskutierte Lösungsansätze:
- Custom GPTs: Erstellen spezifischer GPT-Modelle für unterschiedliche Abteilungen oder Aufgabenbereiche.
- Wiki mit KI: Nutzung existierender Wiki-Systeme, ergänzt durch KI-Funktionalitäten.
- Chatbase und Searchi.io: Tools zur Erstellung von Chatbots und interaktiven Wissensdatenbanken.
- Voiceflow: Plattform zur Erstellung von Sprachdialogsystemen.
- Langdoc und Nele AI: Lösungen für besonders schutzbedürftige und DSGVO-konforme Datenverarbeitung.
Parameter und Fragen zur Projektbewertung:
- Aktualität der Daten: Wie oft müssen Daten aktualisiert werden?
- Zugriffsrechte: Wer darf auf welche Informationen zugreifen?
- Datenschutz: Umgang mit personenbezogenen und IP-geschützten Daten.
- Tool-Landschaft: Analyse der vorhandenen und benötigten Tools und deren Integration.
- Prozessreifegrad: Wie gut sind Prozesse dokumentiert und wie ist deren Reifegrad?
- Datenstruktur: Welche Art von Daten muss verarbeitet werden (Textdokumente, multimodale Daten)?
- Outputanforderungen: Welche Art von Antworten oder Informationen soll das System liefern?
Schlussfolgerungen und nächste Schritte:
- Erste Schritte: Sammlung und Analyse der vorhandenen Daten, Erstellen eines Minimum Viable Product (MVP) für eine kleine Abteilung, um erste Erfahrungen zu sammeln.
- Langfristige Entwicklung: Von kleinen, schnell umsetzbaren Lösungen zu komplexeren Systemen hin entwickeln, um den Nutzen kontinuierlich zu steigern und den Aufwand zu managen.
Ergänzende Hinweise:
- Mindset im Forschungsinstitut: Forscher sind oft nicht geneigt, Informationen zu teilen. Hier ist ein Prozess zur Bewusstseinsbildung notwendig.
- Onboarding und Schulungen: Notwendigkeit von Schulungen für Mitarbeiter, um die neuen Systeme effektiv zu nutzen.
Der Call hat gezeigt, dass auch komplexe Herausforderungen im Wissensmanagement durch gezielte, schrittweise Ansätze lösbar sind. Die Teilnehmer wurden ermutigt, diese Ansätze klein zu hacken, um schnelle Erfolge zu erzielen und die Akzeptanz neuer Systeme zu fördern.
Erklärung von Libra
Vorstellung der Plattform „Libra“
In diesem Abschnitt des Trainingscalls stellte ein Teilnehmer die Plattform „Libra“ vor, eine datenschutzkonforme KI-Lösung, die speziell für die juristische Welt entwickelt wurde. Hier sind die wesentlichen Inhalte der Vorstellung:
Entwickler und Zusammenarbeit
- Die Plattform wurde von einem Team entwickelt, das aus Anwälten und KI-Experten besteht, die am Berliner AI-Campus zusammenarbeiten.
- Einer der Hauptakteure ist Viktor von Essen, ein bekannter Anwalt, der maßgeblich an der Entwicklung beteiligt war.
Funktionen und Vorteile von „Libra“
- Datensicherheit: „Libra“ ermöglicht es, Dokumente hochzuladen und sicher zu speichern. Es erfüllt die Anforderungen der DSGVO und bietet einen Inkognitomodus, bei dem Daten nach der Nutzung nicht gespeichert werden.
- Dokumentenerstellung: Die Plattform kann komplexe juristische Dokumente wie Klageschriften vollständig erstellen. Es gibt eine Funktion, mit der die erstellten Dokumente direkt in ein Word-Dokument oder einen Briefkopf integriert werden können.
- Rechenfähigkeiten und Programmierbarkeit: Die Plattform kann nicht nur Texte verarbeiten, sondern auch Berechnungen durchführen und spezifische juristische Tools programmieren.
- Benutzerfreundlichkeit: „Libra“ ist so konzipiert, dass Anwälte und andere Nutzer keine tiefgehenden technischen Kenntnisse benötigen. Es bietet eine intuitive Benutzeroberfläche und umfangreiche Anpassungsmöglichkeiten.
- Zugang zu Datenbanken: Die Plattform ist mit großen rechtlichen Datenbanken verbunden, einschließlich einer bedeutenden Datenbank in der Schweiz. Verhandlungen laufen auch mit deutschen und österreichischen Datenbanken.
Anwendungsbereiche und Zielgruppen
- Juristische Nutzung: Primär für Anwälte konzipiert, bietet „Libra“ eine Lösung, die rechtliche Aufgaben effizienter und sicherer macht.
- Erweiterung auf andere Bereiche: Perspektivisch kann die Plattform auch in Bereichen wie Personalentwicklung, Steuerberatung und anderen datensensiblen Branchen eingesetzt werden.
Kosten und Testphase
- Derzeit kostet die Nutzung der Plattform 50 Euro pro Monat und Sitz, wobei der Preis in Zukunft auf 100 Euro steigen könnte.
- Interessenten können die Plattform eine Woche lang kostenlos testen.
Zukunftsaussichten
- „Libra“ hat das Potenzial, die juristische Arbeit zu revolutionieren, indem es Routineaufgaben automatisiert und Anwälten ermöglicht, sich auf komplexere Fälle zu konzentrieren.
- Das Entwicklerteam plant, die Plattform kontinuierlich zu erweitern und zu verbessern, um sie auch in anderen Branchen nutzbar zu machen.
Diese Zusammenfassung bietet einen Überblick über die Plattform „Libra“ und hebt die wichtigsten Aspekte ihrer Funktionalität und Vorteile hervor.
Reflexion des vergangenen KI-Summits
Zusammenfassung des Calls über das KI-Summit
In diesem Trainingscall reflektieren die Teilnehmer über das kürzlich stattgefundene KI-Summit, das zwei Tage lang dauerte und 14 Sprecher umfasste. Hier sind die wichtigsten Punkte:
- Echte Anwendungsfälle und Praxisnähe:
- Es wurden praxisnahe Anwendungsfälle bearbeitet, nicht fiktive Szenarien. Diese werden auch in der Masterclass besprochen, um Lösungsansätze zu entwickeln.
- Promptathon:
- Am Freitagabend fand ein Promptathon statt, bei dem verschiedene KI-Probleme gelöst wurden. Es wurde vorgeschlagen, die Lösungen nächste Woche noch einmal durchzugehen.
- Wichtigkeit der realen Problemstellungen:
- Anwendungsfälle stammten von Mitgliedern der Community, was die Relevanz und Praxisnähe betonte.
- Erkenntnisse und Gamechanger:
- Die Teilnehmer teilen ihre wichtigsten Erkenntnisse, „Gamechanger“ und „Gold Nuggets“ des Summits. Dies beinhaltet persönliche Geschichten und konkrete Implementierungen von Ideen, die während des Summits besprochen wurden.
- Reflexionen und konkrete Umsetzungen:
- Teilnehmer reflektieren über ihre Erfahrungen und wie sie die gelernten Inhalte bereits in ihrem beruflichen und privaten Leben anwenden.
- Beispiele beinhalten die Nutzung von KI für Zeitersparnis und Familienzeit, die emotionale Auseinandersetzung mit Überforderung und die Implementierung von neuen Prozessen in Unternehmen.
- Technische Herausforderungen und Lösungen:
- Es wurden technische Lösungen diskutiert, wie das Transkribieren von Audioaufnahmen und die automatisierte Bewertung von Anwendungsfällen.
- Teilnehmer tauschten sich darüber aus, wie sie KI-Tools in ihre Arbeitsprozesse integriert haben.
- Motivation und Inspiration:
- Der Call motivierte die Teilnehmer, KI noch stärker in ihren Alltag zu integrieren und neue Denkweisen zu entwickeln.
- Es wurde über die Bedeutung von kollaborativem Lernen und gegenseitiger Unterstützung gesprochen.
- Feedback und Dankbarkeit:
- Teilnehmer äußerten ihre Dankbarkeit für die Organisation des Summits und die Gemeinschaft, die durch solche Veranstaltungen entsteht.
- Es wurde betont, wie wichtig es ist, weiterhin in den Austausch zu gehen und gemeinsam zu lernen.
Zusammenfassend kann gesagt werden, dass der Call die positiven Erfahrungen und Lernerfolge des KI-Summits hervorhob. Die Teilnehmer betonten die Bedeutung von praxisnahen Anwendungsfällen, den Nutzen der geteilten Erkenntnisse und die Motivation, die durch den Austausch innerhalb der Community entsteht.
EXPERTENCALL – Philipp Sterzinger – Copilot für Professionals (Einsatzgebiete und Möglichkeiten)
Zusammenfassung des Trainingscalls zum Thema Microsoft Copilot
In diesem Trainingscall wurde umfassend über die Anwendung und Vorteile von Microsoft Copilot im beruflichen Kontext informiert. Philipp Sterzinger, Experte auf diesem Gebiet, führte die Teilnehmer durch verschiedene Szenarien und zeigte, wie Copilot und andere Microsoft 365-Tools effektiv genutzt werden können, um Arbeitsprozesse zu optimieren und zu automatisieren.
Inhalt des Trainingscalls:
- Einführung in Microsoft Copilot:
- Philipp stellte Microsoft Copilot als leistungsfähiges Werkzeug vor, das Arbeitsabläufe erleichtert und die Produktivität steigert.
- Copilot kann Inhalte schneller aufnehmen und verarbeiten als herkömmliche Methoden.
- Einsatz in der Steuerberatung:
- Philipp erläuterte, wie er Copilot in seiner Arbeit als Steuerberater und Teamentwickler einsetzt, um Prozesse zu optimieren und den Arbeitskräftemangel zu bewältigen.
- Durch Automatisierung können sich Steuerberater auf wertschöpfende Tätigkeiten konzentrieren.
- Konkret Anwendungsbeispiele:
- Outlook: Automatisierung von E-Mails und Kalendern.
- OneNote: Nutzung der Diktier- und Transkriptionsfunktion für Meetings und Besprechungsprotokolle.
- Teams: Verwaltung und Analyse von Besprechungen, Erstellung von Transkripten und Aufgabenverteilungen.
- Copilot in Microsoft 365:
- SharePoint: Speicherung und Datenschutz, Automatisierung von Datenabläufen.
- PowerPoint: Erstellung von Präsentationen und Integration von Copilot zur Unterstützung.
- Excel: Anwendung von Copilot zur Datenanalyse und -aufbereitung.
- Spezifische Tools und Automatisierung:
- Power Automate: Erstellung von Workflows, um verschiedene Anwendungen und Prozesse zu verknüpfen und zu automatisieren.
- Logitech Tools: Integration von Copilot in Hardware wie Mäuse zur schnellen Prozessausführung.
- Vorteile und Herausforderungen:
- Erhöhung der Effizienz und Zeitersparnis durch Automatisierung.
- Herausforderungen bei der Implementierung und Verwaltung der Tools, insbesondere bei der Integration von verschiedenen Systemen und der Sicherstellung des Datenschutzes.
- Beispiele aus der Praxis:
- Philipp teilte konkrete Fallstudien und Beispiele aus seiner Arbeit, wie z.B. die Optimierung der Dokumentenverwaltung und die Automatisierung von Kundenanfragen.
- Fragen und Antworten:
- Der Call endete mit einer ausführlichen Q&A-Session, in der Philipp auf spezifische Fragen der Teilnehmer einging und zusätzliche Tipps zur Nutzung von Microsoft Copilot und Power Automate gab.
Dieser Trainingscall bot wertvolle Einblicke und praktische Tipps zur Nutzung von Microsoft Copilot und anderen Microsoft 365-Tools, um den Arbeitsalltag effizienter zu gestalten. Die Teilnehmer konnten direkt umsetzbare Strategien und Anwendungen mitnehmen, die ihre berufliche Praxis erheblich verbessern können.
Compliance und Datenschutz im Zeitalter der KI – Aufzeichnung aus dem hybriden KI-Café – Carsten Wittmann
Zusammenfassung des hybriden KI-Cafés mit Carsten Wittmann
Carsten Wittmann gab einen umfassenden Einblick in das Thema AI Compliance, insbesondere im Kontext des EU AI Acts. Hier sind die wesentlichen Punkte zusammengefasst:
- Einführung in AI Compliance und den EU AI Act:
- Carsten erklärte, dass AI Compliance ein umfassendes Thema ist, das über den EU AI Act hinausgeht.
- Der EU AI Act ist eine neue Regulierung der EU, die darauf abzielt, den Einsatz von KI-Systemen zu kontrollieren und sicherzustellen, dass sie keine negativen Auswirkungen auf die Gesellschaft haben.
- Carsten Wittmanns Hintergrund:
- Carsten ist ein selbstständiger Unternehmensberater mit umfangreicher Erfahrung in Programmierung, Prozessoptimierung und Datenschutz.
- Er hat sich zum AI Consultant weitergebildet und unterstützt Unternehmen bei der Implementierung und dem Change-Management von KI-Systemen.
- Überblick über den EU AI Act:
- Der Act klassifiziert KI-Anwendungen in verschiedene Risikostufen:
- Verbotene KI (rote Karte): KI-Systeme, die manipulative, ausnutzende oder social scoring-basierte Aktivitäten durchführen.
- Hohe Risiko-KI (orange Karte): Anwendungen, die strenge Auflagen erfüllen müssen, wie Sicherheitskomponenten in Autos oder Personenerkennungssysteme.
- Begrenztes Risiko-KI (gelbe Karte): Systeme, die Transparenz und Information gewährleisten müssen.
- Minimales Risiko-KI (grüne Karte): Anwendungen ohne besondere Pflichten.
- Der Act klassifiziert KI-Anwendungen in verschiedene Risikostufen:
- Anwendungsbeispiele für einen Fußballverein:
- Carsten nutzte das Beispiel eines Fußballvereins, um die Anwendung und Einordnung von KI im praktischen Kontext zu veranschaulichen.
- Beispiele reichten vom Einsatz von KI im Fanshop (grüne Zone) über Fanbetreuung (gelbe Zone) bis hin zu Sicherheitsüberwachung (rote Zone).
- Klassifizierung und Überwachung:
- Der EU AI Act definiert auch die Verantwortlichkeiten und Überwachungsmechanismen.
- Es gibt europäische und nationale Behörden, die die Einhaltung der Regelungen kontrollieren.
- Jeder EU-Bürger hat das Recht, Verstöße zu melden.
- Abschlussdiskussion und Fragen:
- Die Teilnehmer stellten Fragen zu spezifischen Anwendungen von KI und den damit verbundenen Compliance-Anforderungen.
- Themen wie die Veröffentlichung von KI-generierten Inhalten und die Unterschiede zwischen traditionellen Algorithmen und KI wurden diskutiert.
Carsten betonte, dass der EU AI Act darauf abzielt, einen sicheren und ethisch korrekten Einsatz von KI zu gewährleisten, was langfristig dazu beitragen könnte, Europa als Standort für vertrauenswürdige KI-Entwicklung zu etablieren.
EXPERTENCALL – Carsten Wittmann – Datenschutz und KI im Rahmen des EU AI Act
Zusammenfassung des Trainingscalls: Datenschutz und KI-Anwendungen
In diesem Trainingscall ging es um die rechtlichen und praktischen Aspekte der Nutzung von KI-Anwendungen, insbesondere im Hinblick auf die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) und das kommende EU AI Act. Hier sind die wichtigsten Punkte zusammengefasst:
1. Umgang mit personenbezogenen Daten:
- Einwilligung: Bei der Nutzung von KI-Systemen müssen Unternehmen sicherstellen, dass sie die Einwilligung der betroffenen Personen einholen, insbesondere wenn personenbezogene Daten verarbeitet werden. Ein klassisches Beispiel ist die Einwilligung bei der Nutzung von Whiteboard-Anwendungen zur Transkription von Gesprächen.
- Lokalität der Datenverarbeitung: Es wird empfohlen, lokale KI-Systeme zu nutzen, um die Kontrolle über die Daten zu behalten und DSGVO-konform zu bleiben. Externe Anbieter sollten nur verwendet werden, wenn sie einen Auftragsverarbeitungsvertrag haben und die Daten entsprechend schützen.
- Datenminimierung: Es sollten nur die notwendigsten Daten verwendet werden, und diese sollten so anonymisiert wie möglich sein. Sensible Daten und ganze Transkripte von Gesprächen sollten nicht ungeschützt in KI-Systeme eingegeben werden.
2. Beispiele für KI-Anwendungen und ihre rechtliche Bewertung:
- Individuelle Kundenbriefe: Bei der Erstellung von individuellen Kundenbriefen mit KI ist die Einwilligung des Kunden notwendig. Daten dürfen nicht für das Training von KI-Systemen verwendet werden. Ein lokal betriebenes KI-System ist hierbei ideal.
- Chatbots: Chatbots auf Websites sollten vorzugsweise mit lokalen KI-Systemen betrieben werden. Externe Anbieter können genutzt werden, wenn personenbezogene Daten vor dem Transfer anonymisiert werden. Es ist wichtig, den Nutzer darüber zu informieren, dass er mit einer KI interagiert und keine sensiblen Daten eingeben sollte.
- Mitarbeiter-Chatbots: Diese sollten klar kennzeichnen, dass sie KI-gesteuert sind, und keine sensiblen Informationen verarbeiten. Tätigkeiten wie Urlaubsanfragen oder Reiseabrechnungen sind unproblematisch, solange der Mitarbeiter darüber informiert wird, dass er mit einer KI kommuniziert.
3. Anforderungen an KI-Systeme gemäß dem EU AI Act:
- Risiko-Klassifizierung: KI-Systeme werden nach ihrem Risiko klassifiziert: Unvertretbares Risiko (verboten), hohes Risiko (strenge Anforderungen), begrenztes Risiko (Transparenzpflichten) und minimales/kein Risiko (keine besonderen Anforderungen).
- Dokumentationspflichten: Für KI-Systeme mit hohem Risiko sind umfassende Dokumentations- und Transparenzpflichten vorgeschrieben, einschließlich der Beschreibung der Datenverarbeitung, der Sicherheitsmaßnahmen und der menschlichen Aufsicht. Dies gilt z.B. für Systeme in der Gesundheitsversorgung, Strafverfolgung und kritischen Infrastrukturen.
- Verbotene Anwendungen: Zu den verbotenen Anwendungen gehören u.a. die Manipulation von Verhalten oder Willen, Social Scoring, vorausschauende Kriminalitätsbekämpfung (Pre-Crime), und die biometrische Identifikation in der Öffentlichkeit in Echtzeit.
4. Praktische Umsetzung und Monitoring:
- Prozesse und Monitoring: Unternehmen müssen Prozesse zur kontinuierlichen Überwachung und Bewertung ihrer KI-Systeme etablieren. Dies schließt die Einhaltung von Datenschutzvorgaben, die Sicherheit der Systeme und die Handhabung von Datenpannen ein. Es müssen auch Maßnahmen zur Risikominimierung und für ein datenschutzfreundliches Design implementiert werden.
- Transparenz und Kommunikation: Es ist wichtig, die Nutzer klar und verständlich über die Nutzung von KI-Systemen und die damit verbundenen Datenverarbeitungen zu informieren. Dies sollte in der Datenschutzerklärung oder durch Einwilligungen geschehen.
5. Fazit und Ausblick:
- Anpassung an neue Gesetze: Unternehmen sollten sich frühzeitig auf die Anforderungen des EU AI Act vorbereiten und ihre bestehenden KI-Systeme überprüfen und anpassen. Es ist ratsam, sich auf die Dokumentations- und Transparenzpflichten sowie auf die Risikobewertungen zu konzentrieren.
- Verantwortungsvoller Umgang mit Daten: Ein verantwortungsvoller und transparenter Umgang mit personenbezogenen Daten ist nicht nur rechtlich notwendig, sondern auch im Interesse der Unternehmen, um das Vertrauen der Kunden zu erhalten und rechtliche Risiken zu minimieren. Lokale KI-Lösungen können hierbei helfen, die Kontrolle über die Daten zu behalten und DSGVO-konform zu bleiben.
Diese Zusammenfassung soll einen Überblick über die wesentlichen Punkte des Trainingscalls geben und die Teilnehmer neugierig auf die detaillierte Besprechung im Video machen.
EXPERTENCALL – Mit Mike, Gerardo und Manuela – Claude.ai Teamwork
Zusammenfassung des Trainingscalls
In diesem Trainingscall haben wir uns intensiv mit der KI-Plattform Claude.ai beschäftigt. Die Hauptreferenten waren drei Teilnehmer unserer KI-Masterclass, die uns durch die verschiedenen Funktionalitäten und Nutzungsmöglichkeiten von Claude geführt haben. Hier sind die wesentlichen Punkte zusammengefasst:
- Einführung und Nutzung von Claude.ai:
- Claude.ai ist ein KI-Modell, das ähnliche Funktionen wie ChatGPT bietet, jedoch mit einigen erweiterten Fähigkeiten. Es wurde ein Vergleich zwischen Claude und ChatGPT gezogen, wobei Claude als leistungsfähiger in bestimmten Bereichen hervorgehoben wurde.
- Breakout-Sessions und Praxistests:
- Die Nutzung von Breakout-Sessions wurde besprochen, um den Teilnehmern eine praxisnahe Erfahrung mit Claude zu ermöglichen. Es wurde betont, dass der Zugang zu Claude für die Sessions notwendig ist.
- Erstellung und Nutzung von Superbots:
- Ein detaillierter Überblick über die Erstellung von Superbots mit Claude wurde gegeben. Es wurde erklärt, wie diese Bots effizient für Aufgaben genutzt werden können, die normalerweise mehr menschliche Ressourcen benötigen würden.
- Claude in der Konsole:
- Die Referenten zeigten, wie Claude in einer Konsole verwendet wird, ähnlich dem Playground bei ChatGPT. Dies bietet erweiterte Funktionalitäten und mehr Kontrolle über die Eingaben und Ausgaben der KI.
- Prompt Generator und Artifacts:
- Eine besondere Funktion von Claude ist der Prompt Generator, der es ermöglicht, starke Prompts zu erstellen, die für verschiedene Anwendungen genutzt werden können. Außerdem wurden sogenannte „Artifacts“ vorgestellt, die zur Verbesserung und Vereinfachung von Projekten beitragen.
- Vergleich zwischen verschiedenen Modellen:
- Claude bietet verschiedene Modelle an, die sich in ihrer Leistungsfähigkeit unterscheiden. Die Modelle umfassen Haiku (das kleinste Modell), Claude 3 Opus (das größte Modell) und Claude 3.5 Sonnet, das neuere und leistungsfähigere Modell.
- Projekte und Struktur:
- Die Organisation von Projekten und die Zuordnung von Chats zu Projekten wurden als wesentliche Merkmale hervorgehoben, die bei der Arbeit mit Claude helfen, den Überblick zu behalten und effizienter zu arbeiten.
- Integration und Nutzung in verschiedenen Anwendungen:
- Es wurde erläutert, wie Claude in verschiedenen Anwendungen integriert werden kann und wie man von den erweiterten Funktionen profitieren kann. Ein Beispiel hierfür war die Nutzung von Claude zur Generierung von Inhalten für LinkedIn-Beiträge und anderen Marketingmaterialien.
Der Trainingscall bot eine umfassende Einführung in die Nutzung von Claude.ai und zeigte praktische Beispiele, wie diese KI-Plattform effizient in verschiedenen Anwendungsbereichen eingesetzt werden kann. Die Teilnehmer erhielten wertvolle Einblicke und Tipps, um das volle Potenzial von Claude auszuschöpfen.
EXPERTENCALL – Leila Emami – Storytelling und Videogenerierung
Kernthemen des Calls:
- Einführung in Whiteboard-Animationen:
- Vorstellung des Konzepts der Whiteboard-Animation, bei dem Inhalte durch eine Hand gezeichnet und parallel durch eine Erzählerstimme erklärt werden.
- Diese Methode ermöglicht es, komplexe Inhalte auf eine verständliche und ansprechende Weise zu präsentieren.
- Workflow und Tools:
- Textblock: Erstellung des Skripts mit präzisen Anweisungen für die KI (z.B. ChatGPT), inklusive Prompt-Listen für Text- und Bild-KIs.
- Tonblock: Generierung von Voice-Overs und Hintergrundmusik mit Tools wie Fliki und Aiva. Die Stimme und der Klang sollen zur Zielgruppe und zum Inhalt passen.
- Bildblock: Erzeugung der Bilder mithilfe von MidJourney oder DALL-E, wobei ein einheitlicher Stil für alle Szenen wichtig ist.
- Animationsblock: Zusammenführung von Ton, Bild und Animationen in einem Storyboard, das dann zu einem fertigen Video geschnitten wird.
- Praktische Tipps und Tools:
- Canva als zentrales Tool für die Bearbeitung und Animation der erstellten Bilder und das Erstellen des finalen Videos.
- Empfehlungen für zusätzliche Tools zur Generierung von Inhalten, wie DALL-E für Bildanimationen und MyHeritage für die Kolorierung von Bildern.
- Hinweise zur rechtlichen Absicherung bei der Nutzung von KI-generierten Bildern, inklusive Bearbeitungstipps, um eigene Rechte an den Bildern zu erlangen.
- Storytelling und Ideenfindung:
- Grundlagen des Storytellings und wie die „Heldenreise“ in kurzen Animationen umgesetzt werden kann.
- Methoden zur Ideenfindung mit KI-Unterstützung, darunter Brainstorming, Mindmapping und die SCAMPER-Methode, um kreative und relevante Inhalte zu entwickeln.
- Rechtsfragen:
- Diskussion über Urheberrechte und die Nutzung von KI-generierten Inhalten, sowie wie man rechtliche Stolperfallen vermeiden kann.
- Praxisbeispiel:
- Präsentation eines eigenen Whiteboard-Videos, das Schritt für Schritt erklärt und visualisiert wurde, um den Teilnehmern den praktischen Nutzen und die Umsetzung näherzubringen.
Die Referentin betonte, dass die Arbeitsschritte am Anfang zeitintensiv sein können, aber mit zunehmender Routine schneller von der Hand gehen. Teilnehmer wurden ermutigt, ihre eigenen Whiteboard-Animationen zu erstellen und dabei die kreativen Möglichkeiten der Tools voll auszuschöpfen. Der Call endete mit einer offenen Fragerunde, in der spezifische Anliegen der Teilnehmer geklärt wurden.
Rückblick-KI-Summit-Amsterdam
Kernthemen des Calls: