Q&A Call – 08. November 2024

 

In diesem intensiven KI-Trainingscall geht es um eine strukturierte und effektive Herangehensweise an den Einsatz von ChatGPT in konkreten, realen Aufgaben. Das Training ist Teil des KI-Kickstarts, und der Fokus liegt darauf, dass Teilnehmer die Möglichkeiten der künstlichen Intelligenz tiefgehend verstehen und praktisch anwenden können.

Hauptinhalte und Themen:

1. Fragen im Chat: Zu Beginn werden die Teilnehmer eingeladen, ihre Fragen im Chat zu stellen, gerne auch in Form von Videos. So können spezifische Themen schnell und gezielt geklärt werden. Ziel ist es, im Freitagstraining neben Q&A-Sessions auch intensivere Wissensvermittlung zu leisten.
2. Achtsamkeit in der Gruppendynamik: Die Gruppe ist divers zusammengesetzt, von Einsteigern bis hin zu erfahrenen Anwendern, die schon fortgeschrittene Anwendungen mit KI beherrschen. Deshalb wird darum gebeten, den Fortschritt im Curriculum zu respektieren und Fragen geduldig im Rahmen des Kursplans zu stellen, damit niemand überfordert wird.
3. Workbooks und Arbeitsmaterialien: Die Teilnehmer haben Zugang zu Workbooks, die Inhalte eines neuen Buches des Trainers beinhalten. Diese Workbooks bieten eine wertvolle Grundlage für das KI-Training, mit praktischen Anwendungsbeispielen zu verschiedenen KI-Tools wie ChatGPT, Perplexity und Gamma.
4. Einführung in Prompt Engineering: Ein Schwerpunkt ist das „Prompt Engineering“. Bisher wurden vier von sechs „Modi“ besprochen, die sich darauf konzentrieren, wie Fragen präzise und mit mehr Kontext gestellt werden können, um qualitativ hochwertigere Antworten zu erhalten. Beispiele zeigen, wie aus einfachen Anfragen tiefere und spezifischere Ergebnisse erzielt werden können.
5. Interaktion mit KI als „Gespräch“ verstehen: Ein neues Konzept, das im nächsten Training intensiv behandelt wird, sind die „21 Prinzipien der wirksamen Interaktion mit KI“. Diese Prinzipien sollen die Teilnehmer darin schulen, die KI-Kommunikation als echtes Gespräch zu betrachten, was zu deutlich besseren Ergebnissen führen kann, ohne dass komplexe Prompts nötig sind.
6. Vertiefung: Rollenzuweisung für KI: Ein effektiver Ansatz ist es, der KI spezifische Rollen zuzuweisen, z.B. als „Reiseleiter“ oder „Werbetreibender“. Durch diese „Rolleneinweisung“ wird die KI so eingestellt, dass sie auf spezifische Weise antwortet, was die Qualität der Ergebnisse weiter steigern kann. Beispiele zeigen, wie diese Technik in verschiedenen Kontexten genutzt wird, z.B. für Reiseempfehlungen oder Marketingkampagnen.
7. Tools und technische Fragen: Es werden auch technische Fragen behandelt, etwa zur Stabilität von Browsern wie Chrome oder zu plattformübergreifenden KI-Tools, die in den Workbooks beschrieben sind. Dabei wird auch auf die Token-Beschränkung eingegangen, die beeinflusst, wie viel Kontext die KI in einer Konversation behalten kann.
8. Prompt Repository und Schreibstil-Analyse: Die Teilnehmer werden angeleitet, ein „Prompt Repository“ zu erstellen – eine persönliche Sammlung von Prompts und Rollenbeschreibungen, die immer wieder verwendet werden können. Außerdem lernen sie, ihre eigene Schreibtonalität zu analysieren und die KI so anzupassen, dass sie in diesem Stil antwortet. Dies hilft dabei, Ergebnisse zu generieren, die besser zur eigenen Persönlichkeit und zum Kommunikationsstil passen.
9. Erstellung einer persönlichen Biografie für die KI: Die Teilnehmer werden aufgefordert, ihre eigene Positionierung und Biografie zu definieren und der KI zur Verfügung zu stellen. Diese Informationen helfen dabei, dass die KI bei der Interaktion die Person besser „kennt“ und passgenauere Antworten geben kann.

Hausaufgaben:

• Prompt Repository: Ein digitales Ablagesystem schaffen, in dem hilfreiche Prompts und Rollenbeschreibungen abgelegt werden.
• Schreibstil ermitteln: Einen eigenen Text oder Beispieltexte analysieren lassen, um die bevorzugte Schreibtonalität zu bestimmen.
• Eigene Biografie für die KI: Mithilfe des bereitgestellten Prompts eine persönliche Biografie und Positionierung formulieren und in zukünftige Interaktionen mit der KI integrieren.

Fazit:

Dieses Training vermittelt einen strukturierten und praxisnahen Ansatz, um KI-Tools gezielt und strategisch zu nutzen. Es legt den Grundstein für ein tieferes Verständnis von KI-Interaktionen und zeigt auf, wie Teilnehmer ihre Kommunikation mit der KI optimieren können, um bessere und präzisere Ergebnisse zu erzielen. Die vermittelten Techniken sind darauf ausgelegt, den Einsatz von KI in beruflichen und privaten Kontexten noch wirkungsvoller zu gestalten.

Aufzeichnung – LiveCall – 12. November 2024

 

Zusammenfassung des Coaching Calls

In diesem intensiven Trainingscall wurden verschiedene Funktionen und Techniken rund um KI-gestützte Tools und Anwendungen vorgestellt, die eine produktive Nutzung der KI im beruflichen Kontext ermöglichen.

1. Rückblick auf bisherige Inhalte und Tools

• Zunächst gab es eine kurze Zusammenfassung bisheriger Sessions. Hier wurden essentielle Tools wie ChatGPT, Perplexity, Claude und Just Record vorgestellt, die im Workflow nützlich sind. Ergänzend wurden Transkriptionstools wie Whisper und Übersetzungs- sowie Lektorat-Tools (DEEP L Write) thematisiert.
• Außerdem wurde das „Prompt-Engineering“ in sechs Stufen erklärt, um zu zeigen, wie präzise Fragestellungen und spezifische Kontextvorgaben zu besseren Ergebnissen bei der KI-Interaktion führen können.

2. Selbstverständnis und Schreibtonalität

• Eine zentrale Übung bestand darin, die eigene Schreib- und Ausdrucksweise sowie die persönliche Positionierung zu erarbeiten. Teilnehmer wurden dazu angeregt, ihre Rolle und Perspektive zu klären, um gezielt und authentisch mit der KI zu arbeiten.
• Der Hintergrund dieser Übung ist, Überforderung durch klare Zielsetzung und Anwendungsfokus zu reduzieren und so die Arbeit mit der KI produktiver zu gestalten. Ein „Prompt Repository“ wurde empfohlen, um häufig genutzte Eingaben und Textbausteine zentral zu speichern.

3. Überwältigung durch exponentielle Entwicklung der KI

• Es wurde auf das „Moore’sche Gesetz“ und die rapide Entwicklung der KI-Technologie hingewiesen, die alle drei Monate zur Verdopplung der Leistungsfähigkeit führt. Dies kann zu einem Gefühl der Überforderung führen.
• Um dieses Gefühl zu mindern, wurde ein Modell vorgestellt, das dabei hilft, die für einen selbst relevanten Anwendungsfälle zu identifizieren und sich auf diese zu konzentrieren. Hierbei ist ein „Bewusstseinskorridor“ hilfreich, der die Lücke zwischen KI-Möglichkeiten und den für die individuelle Anwendung relevanten Fällen schließt.

4. Praktische Übungen mit Bildern und Dokumenten

• Der Call beinhaltete eine Demonstration zur Bildgenerierung und -bearbeitung mithilfe von ChatGPT. Bilder können nun direkt in ChatGPT erstellt und in verschiedenen Stilen angepasst werden (z. B. Comic, Monet-Stil).
• Zusätzlich wurde die Möglichkeit besprochen, Bilder hochzuladen und von der KI analysieren zu lassen, um Details und Stimmungen im Bild zu erkennen. Dies kann auch zur Profilanalyse genutzt werden, wie zum Beispiel im Kontext von Persönlichkeitsprofilen (z. B. Insights-Modell).
• Eine weitere Übung bestand darin, die eigene Schreibtonalität basierend auf einem hochgeladenen Bild zu identifizieren und zu verfeinern.

5. Interaktion mit langen Texten und Transkriptionen

• Es wurde gezeigt, wie längere Dokumente und Transkripte (z. B. von Workshops oder Trainings) in ChatGPT verarbeitet und in einer strukturierten Form ausgegeben werden können. Das ermöglicht es, aus vorhandenen Inhalten schnell Buchkapitel, Zusammenfassungen oder Handouts zu erstellen.
• Über „Canvas“-Funktionalitäten konnte der Text flexibel überarbeitet und an verschiedene Zielgruppen (z. B. für eine bestimmte Altersstufe) angepasst werden.

6. Empfohlene Implementierungsaufgaben

• Die Teilnehmer wurden aufgefordert, ein eigenes Bild hochzuladen und mithilfe der KI zu analysieren, um Hinweise zur eigenen Schreibtonalität zu gewinnen.
• Sie sollten ebenfalls ein Textbild oder eine Positionierung von sich erstellen und daraus eine visuelle Darstellung erzeugen.
• Abschließend wurde die Nutzung von hochgeladenen Dokumenten empfohlen, um die Fähigkeit der KI zu erproben, aus komplexen Inhalten gezielte Informationen herauszufiltern.

Dieser Call bot eine praxisnahe Anleitung und umfassende Inspiration, wie die Teilnehmer die KI in ihrer Arbeit produktiv einsetzen können und gleichzeitig ihre eigene Positionierung und Schreibtunalität schärfen. Die vermittelten Konzepte und Übungen sollen dazu beitragen, effizienter zu arbeiten und ein Gefühl der Überforderung durch gezielten Fokus zu minimieren.

Q&A Call – 12. November 2024

 

Auswertung des Q&A Calls

Hier sind die Fragen und die jeweiligen Kernantworten aus dem Call zusammengefasst:

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Fragen und Antworten aus dem Call:

1. Frage (Beate):
„Bei drei Versuchen zur Positionierung ergaben sich unterschiedliche Texte. Würdest du sie selbst zusammenfügen? Wie könnte ich das machen?“

Antwort:

• Wichtig ist, dass die Struktur für die gewünschte Positionierung klar definiert ist.
• Vorschlag: Im Prompt deutlich machen, welche Bausteine (z. B. sechs Bausteine für die Positionierung) eingebunden werden sollen.
• So könnte ein Beispiel-Prompt aussehen: „Ich habe hier drei Ergebnisse (Ergebnis 1, 2 und 3). Füge sie in ein Gesamtergebnis zusammen, welches der folgenden Struktur folgt: [Strukturbeschreibung].“
• Zusätzliche Empfehlungen können gegeben werden, wie z. B. Wörter, die vermieden werden sollen, oder die gewünschte Tonalität und Textlänge.
• Der Ansatz hilft, KI-Antworten gezielt zu steuern und die Struktur zu wahren.

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2. Frage (Amy):
„Wenn ich ein Bild generiere, bekomme ich immer nur eins. Kann man auch mehrere Varianten, wie z. B. vier oder sechs Bilder, gleichzeitig generieren?“

Antwort:

• Der Split-Screen mit mehreren Bildern entsteht meist, wenn ein allgemeiner, kontextreicher Prompt verwendet wird, der auf eine Reise oder ein Thema Bezug nimmt.
• Um mehrere Vorschläge zu erhalten, sollte der Prompt spezifisch darauf hinweisen, z. B.: „Generiere vier Varianten dieses Bildes.“
• Beispiel: „Erstelle mir ein Fotobild im 16:9-Format, das die Reise fotorealistisch darstellt.“
• Wenn KI nur ein Bild liefert, kann das Kontextfenster oder die Anzahl der gewünschten Bilder explizit im Prompt angegeben werden.

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3. Frage (Valérie):
„Wie gehe ich mit mehreren Kunden um, die unterschiedliche Positionierungen und Tonalitäten haben? Wie organisiere ich Threads sinnvoll?“

Antwort:

• Immer mit frischen Chats für jeden neuen Kunden oder jedes neue Projekt arbeiten, um den Kontext klar abzugrenzen.
• Kontext im neuen Chat klar einführen: Wer ist der Kunde? Welche Tonalität wird benötigt? Welche Perspektive soll eingenommen werden?
• Ein Beispiel: „Ich bin [Rolle] für [Kunde A]. Schreibe einen Social Media Post, der die Positionierung und Tonalität dieses Kunden widerspiegelt.“
• Bestehende Chats können genutzt werden, wenn es um die Fortsetzung eines Themas geht (z. B. bei vorherigen Diskussionen oder Texten), aber grundsätzlich ist ein sauberer Neustart besser.
• Inhalte und Vorgaben nicht in den KI-Persönlichkeitseinstellungen speichern, sondern direkt im Chat einführen.

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4. Frage (Biene):
„Wie kann ich KI-generierte Zeichnungen (z. B. für ein Kinderbuch) in Word-Dokumente einfügen, ohne Probleme mit Qualität oder Format zu bekommen?“

Antwort:

• Einfacher Weg: Bilder in hoher Auflösung generieren (z. B. in MidJourney oder Dolly), dann per „Kopieren und Einfügen“ oder als PNG-Datei in Word integrieren.
• Sicherstellen, dass das Bildformat (z. B. 16:9) und die Auflösung für den Druck geeignet sind.
• Für konsistente Charaktere: In Tools wie MidJourney können Stile und Eigenschaften von Figuren in Prompts definiert und abgespeichert werden, um sie später wiederzuverwenden.
• Wenn Bildqualität oder Auflösung nicht ausreichen, können externe Bildbearbeitungstools wie Upscaling-Programme genutzt werden.
• Tipp: In der KI Lounge nachfragen, falls weiterführende Unterstützung benötigt wird.

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Zusätzliche Erkenntnisse aus dem Call:

• Künstliche Intelligenz arbeitet probabilistisch: Ergebnisse sind nie identisch und können unterschiedlich ausfallen. Um konsistente Antworten zu erzielen, hilft ein präziser und strukturierter Prompt.
• Frische Chats bevorzugen: Jeder Chat sollte möglichst neu und kontextbezogen gestartet werden, um Missverständnisse zu vermeiden.
• Flexibilität in der Bildnutzung: Je nach Tool und Anforderung können Text-, Bild- oder Kontextvorgaben individuell angepasst werden.
• Fortsetzung vorhandener Themen: Bestehende Threads nur dann weiterführen, wenn der gesamte Kontext relevant bleibt. Andernfalls ist ein Neustart sinnvoller.

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Abschluss des Calls:

Der Call endete mit einer Verabschiedung und dem Hinweis, dass die Aufzeichnung des Calls bald in der Online-Akademie verfügbar sein wird. Teilnehmer wurden dazu ermuntert, weiter Fragen zu stellen und sich aktiv in den Chat einzubringen.

Aufzeichnung – Kontext – 15. November 2024

 

Zusammenfassung des Trainingscalls

Inhalte und Highlights des Calls:

1. Einleitung und Rahmenbedingungen:
   • Der Call war in ein interaktives Lernformat eingebettet, unterstützt durch Teilnehmende des Basecamp-Workshops „Master Facilitator“.
   • Es wurde demonstriert, wie Workshop-Teilnehmende von verschiedenen Perspektiven lernen können, darunter auch aus der Sicht der Teilnehmenden selbst.
2. Hauptthema: Geleitwort-Erstellung mit KI – Ein Praxisbeispiel:
   • Kontext und Ziel:
     • Die Aufgabe bestand darin, ein Geleitwort für ein Buch eines renommierten Autors zu schreiben.
     • Der Fokus lag darauf, die KI effektiv für eine hochwertige, emotionale und prägnante Textproduktion zu nutzen.
   • Prozessschritte zur Erstellung:
     • Prüffrage: Zunächst wurde die KI gefragt, ob sie mit dem Begriff „Geleitwort“ vertraut ist.
     • Strukturerarbeitung: Die KI wurde gebeten, die grundsätzliche Struktur eines Geleitwortes zu definieren. Diese bestand aus:
       1. Einleitung
       2. Würdigung des Autors
       3. Relevanz des Buches
       4. Einordnung des Werkes
       5. Motivierende Einladung
       6. Abschluss
     • Kontextbereitstellung:
       • Persönliche Informationen (Biografie und Positionierung des Geleitwort-Autors).
       • Details über den Autor (z. B. LinkedIn-Profil, Publikationen) und Inhalte des Buches (PDF hochgeladen).
       • Präzise Vorgaben zu Tonalität und Tabuwörtern (z. B. keine inflationären Begriffe wie „entdecken“ oder „umarmen“).
     • Finaler Prompt: Ein einziger, umfassender Befehl wurde an die KI formuliert, um die Informationen zu einem fertigen Geleitwort zusammenzuführen.
   • Ergebnis: Die KI lieferte einen emotional ansprechenden, professionellen Text, der bei den Teilnehmenden Begeisterung und Gänsehaut auslöste.
3. Vertiefung: Prinzipien der wirksamen KI-Interaktion:
   • Die Erstellung des Geleitwortes basierte auf den 21 Prinzipien der KI-Interaktion, darunter:
     • Perspektive und Rolle: Klare Definition der Perspektive (z. B. Schreibender und Buchautor).
     • Kontext als Schlüssel: Vollständige und präzise Bereitstellung aller relevanten Informationen.
     • Erwartungen und Tabus: Klare Vorgaben zu Tonalität, Länge, Stil und zu vermeidenden Begriffen.
     • Interaktionsschritte: Aufbau des Ergebnisses durch gezielte Prüffragen und strukturierte Arbeitsschritte.
4. Wichtige Erkenntnisse:
   • Die KI kann emotional ansprechende und hochprofessionelle Texte erstellen, wenn die Eingaben klar und gut durchdacht sind.
   • Anpassungen am finalen Text sollten nicht in der KI, sondern manuell erfolgen, um ein persönliches Feintuning zu gewährleisten.
   • Es wurde hervorgehoben, dass die richtige Anwendung der KI-Kommunikationstechniken (Shit in, Shit out) entscheidend für die Qualität des Outputs ist.
5. Hausaufgabe/Implementierungsaufgabe:
   • Aufgabe: Teilnehmende sollen ein Geleitwort für ein beliebiges PDF-Dokument schreiben, z. B. für eine Produktbeschreibung oder ein Fachartikel.
   • Ziel ist es, die im Call vorgestellten Prinzipien praktisch anzuwenden und den Transfer in den eigenen Arbeitsalltag zu üben.
6. Weitere Inhalte und Ausblick:
   • Kommende Sessions:
     • Weitere Praxisbeispiele zur Anwendung der 21 Prinzipien, z. B. Umwandlung von Podcasts in Show Notes oder LinkedIn-Beiträge.
     • Einführung in die 21 Prinzipien der wirksamen Interaktion mit KI, die als zentraler Leitfaden für alle Anwendungsfälle dienen.
   • Die Teilnehmenden wurden ermutigt, weiter mit der KI zu experimentieren, Fragen zu stellen und eigene Anwendungsfälle einzubringen.

Stimmung und Feedback:

• Die Teilnehmenden waren begeistert, inspiriert und motiviert, die vorgestellten Techniken anzuwenden.
• Viele lobten die Klarheit und die Praxisnähe des Calls sowie die beeindruckenden Ergebnisse der KI-Arbeit.

Dieser Call hat eindrucksvoll gezeigt, wie durch gezielte und strukturierte Interaktion mit der KI kreative und hochwertige Ergebnisse erzielt werden können. Die vermittelten Prinzipien bieten eine solide Grundlage für den Umgang mit KI im beruflichen Kontext.

Q&A – 15. November 2024

 

Zusammenfassung der gestellten Fragen und Antworten aus dem Q&A Call:

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Frage 1:

„Bei drei Versuchen zur Positionierung ergaben sich etwas unterschiedliche Texte. Würdest du sie selber zusammenfügen? Ich habe das in ChatGPT probiert, war aber mit dem Ergebnis nicht zufrieden. Wie könnte ich das machen?“

Antwort:

• Das Wahrscheinlichkeitsprinzip der KI führt dazu, dass die Antworten variieren können.
• Empfehlung: Die drei Ergebnisse sollten in einem neuen Prompt zusammengeführt werden, wobei eine klare Struktur mitgegeben wird. Beispiel: „Füge die folgenden drei Ergebnisse gemäß der Struktur (z. B. Positionierungsbausteine) zusammen.“
• Wichtige Bausteine oder Tabus sollten explizit angegeben werden, wie z. B. Wörter, die vermieden werden sollen, oder die gewünschte Schreibtonalität und Länge.
• Das gibt der KI eine klare Orientierung und verbessert die Qualität des Ergebnisses.

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Frage 2:

„Ich habe eine einfache Frage: Wenn ich ein Bild generiere, bekomme ich immer nur ein Bild und keine vier oder sechs Vorschläge wie bei anderen. Kann man das irgendwie triggern?“

Antwort:

• Die KI generiert mehrere Bilder automatisch, wenn der Prompt auf eine umfassende Darstellung abzielt (z. B. „Erstelle eine visuelle Reise mit mehreren Szenen“).
• Wenn mehrere Bilder benötigt werden, sollte explizit angegeben werden, wie viele Variationen gewünscht sind.
• In dem Beispiel wurde gezeigt, wie man eine größere Anzahl von Bildern anfordert, aber auch, dass der Erfolg vom Prompt und Kontext abhängt.
• Einfach ausprobieren und mit präziseren Angaben experimentieren.

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Frage 3:

„Wie gehe ich vor, wenn ich für unterschiedliche Kunden arbeite, die jeweils eine andere Positionierung und Tonalität haben? Kann sich ChatGPT das merken?“

Antwort:

• Arbeiten mit frischen Chats: Für jeden Kunden oder jedes Projekt sollte ein neuer Chat geöffnet werden. So bleibt der Kontext sauber und die Ergebnisse sind präziser.
• Die Persönlichkeitseinstellungen von ChatGPT (z. B. im Profil) werden nicht genutzt, da dies die Flexibilität bei der Arbeit mit verschiedenen Kunden einschränken würde.
• Im neuen Chat sollte die Perspektive des Kunden klar definiert werden: „Ich bin [z. B. Pressesprecherin von Kunde X] und benötige Inhalte für …“. So kann die KI spezifisch und zielgerichtet arbeiten.
• Wenn Inhalte weiterentwickelt werden, sollte auf bestehende Chats zurückgegriffen werden, um den vorhandenen Kontext zu nutzen. Neue Inhalte werden hingegen immer in einem neuen Chat begonnen.

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Frage 4:

„Ich bin dabei, ein Kinderbuch fertigzustellen und möchte die Fantasiefiguren von der KI zeichnen lassen. Wie bekomme ich diese Zeichnungen in meine Word-Dokumente, und wie optimiere ich das Format für Social Media?“

Antwort:

• Bilder können direkt kopiert und in Word eingefügt werden. Hier sollte auf das richtige Format (PNG oder JPEG) und ggf. transparente Hintergründe geachtet werden.
• Wenn die Auflösung nicht ausreichend ist, können Tools wie MidJourney oder Upscaling-Software verwendet werden, um hochauflösende Bilder zu generieren.
• Für einheitliche Charaktere empfiehlt es sich, einen festen Prompt zu entwickeln, der Farben, Stil und Details konsistent hält.
• Die Nutzung von Tools wie MidJourney für komplexere Designs wurde besonders empfohlen.

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Frage 5:

„Kann sich ChatGPT dauerhaft merken, wie ein Kunde oder Projekt heißt, und den Kontext automatisch aufgreifen?“

Antwort:

• ChatGPT speichert keine Informationen dauerhaft zwischen den Sitzungen.
• Kontext für jeden neuen Chat muss jedes Mal erneut angegeben werden (z. B. „Ich bin XY, schreibe für Kunde Z“).
• Wichtige Details sollten immer direkt im Chat geklärt und spezifiziert werden. Es ist hilfreich, wichtige Daten wie Namen oder Schreibweisen selbst im Auge zu behalten.

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Zusatzfrage zu Bildern und Formaten:

„Wenn ich Social-Media-Bilder generieren lasse, sagt Facebook oft, dass das Format nicht passt. Wie löse ich das Problem?“

Antwort:

• Die Auflösung und das Seitenverhältnis müssen explizit im Prompt definiert werden, z. B. „Erstelle ein Bild im Format 1080 x 1080 Pixel für Social Media.“
• Hochauflösende Formate (z. B. 4K) sollten bei Bedarf zusätzlich über ein Bildbearbeitungstool skaliert werden, da KI-generierte Bilder oft nicht automatisch optimiert sind.
• Community-Tipp: Fragen zu spezifischen Hacks können in der KI Lounge gestellt werden, wo andere Nutzer mit Erfahrung in der Bildbearbeitung helfen können.

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Das waren die wesentlichen Fragen und Impulse des Calls. Die Themen waren vielseitig und reichten von praktischen KI-Anwendungen bis hin zu strategischen Tipps. Weitere Details und Hintergründe sind im vollständigen Video nachzuverfolgen.

Aufzeichnung – LinkedIn Beiträge schreiben & Storytelling – 19. November 2024

 

Zusammenfassung

1. Einführung in die Anwendungsfälle und Ziele

• Hintergrund: Oft ist es für viele schwer, direkt mit Content-Formaten wie Geleitwörtern oder LinkedIn-Beiträgen anzufangen. Daher wurde eine strukturierte Herangehensweise vorgestellt, die sich auf praxisnahe Szenarien stützt.
• Fokusbereiche: Erstellung von LinkedIn-Beiträgen, Ableitung von Newslettern, Gesprächsanalysen und Strategien für die Content-Planung.

2. Grundlagen für LinkedIn-Beiträge: Storytelling mit Struktur

Schritt-für-Schritt-Vorgehen für LinkedIn-Beiträge:

1. Wunsch – Herausforderung – Lösung (angelehnt an die Heldenreise):
   • Aufmerksamkeitsstarker Einstieg: Ein prägnanter Aufhänger, der Leser direkt anspricht.
   • Ziel der Zielgruppe definieren: Was möchte der Leser unbedingt erreichen? (z. B. mehr Kunden gewinnen).
   • Herausforderungen benennen: Was steht der Zielgruppe im Weg? (z. B. veraltete Marketingmethoden, fehlende Sichtbarkeit).
   • Lösung präsentieren: Eine klare, inspirierende Handlungsempfehlung.
   • Call-to-Action (CTA): Fordere zur Interaktion auf (z. B. Kommentare).

Technische Tipps für die Erstellung:

• Zeichenanzahl: Optimal sind 900–1200 Zeichen.
• Kurze Sätze mit maximal 12 Wörtern.
• Absätze zur besseren Lesbarkeit.
• Keine reine Werbung: Beiträge mit zu starkem Fokus auf Produktverkäufe werden vom LinkedIn-Algorithmus abgestraft.
• Zusätzliche Tools: Fettschrift für Highlights, keine verschnörkelten Schriftarten (Barrierefreiheit beachten).

3. Erstellung eines Megaprompts für LinkedIn-Beiträge

Was ist ein Megaprompt? Ein Megaprompt ist ein vorkonfigurierter, umfassender Prompt, der alle relevanten Parameter enthält und Platzhalter bietet, die individuell angepasst werden können.

Beispiel: LinkedIn-Beitrag mit Storytelling

• Vorlagenstruktur:
  • Zielgruppe: Definiere Zielgruppe (z. B. mittelständische Unternehmen in der IT-Branche).
  • Tonalität: Dynamisch, professionell, prägnant.
  • Thema: Fokus auf interne, externe oder psychologische Probleme der Zielgruppe.
  • Regeln: Berücksichtige Länge, Lesbarkeit, emotionale Ansprache und bildhafte Sprache.
• Anwendung:
  1. Kopiere die Struktur des Prompts.
  2. Ersetze die Platzhalter mit spezifischen Angaben (z. B. Zielgruppe, Tonalität).
  3. Generiere den Beitrag und passe ihn individuell an (z. B. durch Einfügen von Metaphern).

4. Insights zu LinkedIn-Algorithmen und Content-Strategie

• Beiträge mit persönlicher Ansprache und Mehrwert performen besser.
• Die „Golden Hour“: Die erste Stunde nach dem Posten ist entscheidend für die Reichweite. Interaktionen wie Kommentare und Likes innerhalb dieser Zeit helfen dem Algorithmus, den Beitrag besser auszuspielen.
• Authentizität: Vermeide typische KI-Phrasen wie „In einer Welt, in der…“.

5. Erweiterte Anwendungen und Content-Planung

• Zielgruppenspezifische Content-Ideen: Mithilfe eines Prompts lassen sich 30 Herausforderungen (interne, externe, psychologische) für eine Zielgruppe generieren. Diese können direkt in Themen für LinkedIn-Beiträge, Newsletter oder andere Formate umgewandelt werden.
• Content-Planung: Auch spontane Beiträge ohne festen Plan können effektiv sein. Dennoch bietet ein Megaprompt eine solide Basis, um systematisch Content für Wochen oder Monate vorzubereiten.

6. Hausaufgabe und Vorschau auf Freitag

Hausaufgabe:

1. Erstelle einen LinkedIn-Beitrag mit dem Megaprompt und den heute besprochenen Prinzipien.
2. Passe den Beitrag individuell an (z. B. Wörter und Sätze austauschen).
3. Poste ihn auf LinkedIn und teile den Link (ohne zusätzliche Parameter) in der WhatsApp-Gruppe.

Themen für Freitag:

1. Schritt-für-Schritt zum Megaprompt: Wie du solche umfassenden Prompts erstellst.
2. Content-Plan erstellen: Praxisbeispiel für eine strukturierte Content-Strategie.
3. Podcast- und Gesprächsanalyse: Effiziente Extraktion und Nutzung von Inhalten aus Gesprächen und Audioformaten.

Fazit

Dieser Call bot eine tiefgehende Einführung in die Erstellung von LinkedIn-Beiträgen, die Bedeutung von Storytelling und die Nutzung von Megaprompts. Die klare Struktur und die praxisnahen Beispiele machen es leicht, das Gelernte direkt anzuwenden. Die nächste Sitzung wird weitere wertvolle Einblicke und Tools bieten, um die eigene Content-Strategie weiter zu optimieren.

Aufzeichnung – Q&A – 19. November 2024

 

Zusammenfassung des Q&As

1. Was haben wir heute vor?

• Ziel ist es, die 21 Prinzipien der Interaktion mit KI weiter zu vertiefen, um gezielt hochwertige Ergebnisse mit Text-KIs wie ChatGPT zu erzeugen. Es werden konkrete Anwendungsfälle wie LinkedIn-Beiträge, Podcast-Show Notes, Newsletter und visuelle Inhalte behandelt.
• Hinweis: Die 21 Prinzipien und ein zugehöriges Workbook wurden bereitgestellt, um Nutzer beim Arbeiten mit KI zu unterstützen.

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2. Frage: Welches Tool wurde genutzt, um den Einstein in den Farben Lime und Pink zu erstellen?

Antwort:

• Das Tool Ideogram wurde verwendet, um den Einstein zu generieren. Es bietet die Möglichkeit, Bilder in einem Comic-Stil zu erstellen. Nutzer können Prompts eingeben wie „Einstein in Lime und Pink im Comic-Stil“, um Bilder zu generieren.
• Zusatzinfo: Ideogram ermöglicht das Lernen von Bild-Prompts, indem es bei bestehenden Bildern die genutzten Prompts anzeigt. Dadurch können diese kopiert oder als Inspiration für eigene Experimente genutzt werden.

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3. Frage: Wie geht man mit Prompts um, die für ein Projekt entwickelt wurden, um sie später zu nutzen?

Antwort:

• Es wurde vorgeschlagen, Prompts in einem Repository zu speichern oder in eine Gruppe (z. B. WhatsApp oder in der Akademie) zu teilen. So können alle Nutzer diese wiederverwenden und für eigene Projekte anpassen.

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4. Frage: Wie prüft man die Korrektheit von Inhalten, die ChatGPT aus hochgeladenen PDF-Dokumenten zusammenfasst?

Antwort:

• Problem: ChatGPT liest oft nicht das gesamte Dokument, sondern greift auf Textstellen am Anfang, Ende und in der Mitte zu.
• Lösungsansätze:
  • Den Text in Abschnitten hochladen und eine detaillierte Zusammenfassung von jeder Seite oder jedem Abschnitt verlangen.
  • Mit präzisen Prüffragen nach spezifischen Stellen oder Zahlen aus dem Dokument fragen.
  • Alternativ Screenshots von kritischen Abschnitten hochladen und diese analysieren lassen.
  • Grundsätzlich: Jede Information, die für das Projekt kritisch ist, manuell verifizieren.

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5. Frage: Warum bricht ChatGPT manchmal während der Eingabe eines Prompts oder beim Hochladen von Dateien ab? Gibt es eine Lösung dafür?

Antwort:

• Mögliche Ursachen:
  • Browser-Probleme oder zu viele offene Tabs.
  • Einschränkungen bei den Kapazitäten von OpenAI (z. B. bei kostenlosen oder Basis-Accounts).
• Lösung:
  • Browser neu starten oder einen anderen Browser wie Chrome nutzen.
  • ChatGPT im Team-Account verwenden, da dieser stabiler läuft und höhere Kapazitäten bietet.
  • Falls die Systeme von OpenAI selbst überlastet sind, kann der Status unter status.openai.com überprüft werden.

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6. Frage: Greift ChatGPT auf Inhalte aus vorherigen Chats zurück? Warum werden Begriffe aus anderen Projekten übernommen?

Antwort:

• Erklärung:
  • Wenn die „Erinnerungsfunktion“ in den Einstellungen aktiviert ist, merkt sich ChatGPT Kontexte und Begriffe aus vorherigen Chats.
• Lösung:
  • Diese Funktion unter Einstellungen → Personalisierung → Erinnerung verwalten deaktivieren. Dort können auch bereits gespeicherte Erinnerungen gelöscht werden.
  • Um sicherzustellen, dass keine Daten übernommen werden, kann man ChatGPT direkt fragen: „Was weißt du über mich?“ – Falls keine Erinnerungen aktiv sind, sollte die Antwort sein, dass ChatGPT nichts über den Nutzer weiß.

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7. Frage: Sollte man persönliche Hinweise (z. B. Tonalität oder Biografie) aktiv in den Einstellungen speichern?

Antwort:

• Wenn man regelmäßig an ähnlichen Projekten arbeitet (z. B. Blogbeiträge oder Newsletter), können solche persönlichen Hinweise sinnvoll sein, um Zeit zu sparen und die Konsistenz zu wahren.
• Beispiel: Man kann eine lockere, professionelle Tonalität oder die eigene Biografie als Standard festlegen.

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8. Frage: Gibt es bei OpenAI einen Support, den man kontaktieren kann?

Antwort:

• Ja, es gibt einen Support. Allerdings wird berichtet, dass die Antworten oft nicht hilfreich oder gar nicht erfolgen. Für technische Probleme wird empfohlen, die OpenAI-Statusseite zu nutzen, um zu prüfen, ob allgemeine Ausfälle vorliegen.

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9. Learnings aus der Session:

• Kontext ist entscheidend: Je genauer die Angaben im Prompt sind, desto besser werden die Ergebnisse. Eine klare Eingrenzung des Themas und präzise Vorgaben (z. B. Stil, Struktur, Länge) sind essenziell.
• Prüfen von Ergebnissen: Gerade bei kritischen Themen, wie rechtlichen Aussagen oder medizinischen Inhalten, ist eine manuelle Überprüfung unerlässlich. Hier hilft es, gezielte Prüffragen zu stellen.
• Erinnerungsfunktion nutzen: Diese Funktion kann hilfreich sein, wenn man kontinuierlich an einem Projekt arbeitet. Allerdings sollte sie ausgeschaltet werden, wenn Projekte oder Kunden voneinander getrennt bleiben sollen.

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10. Sonstiges: Tipps und Zusatzinfos

• Ideogram als Tool: Nutzer können Bilder kreativ erstellen und Prompts optimieren, indem sie vorhandene Prompts analysieren und anpassen.
• Team-Account: Für professionelle Anwendungen wird ein Team-Account empfohlen. Vorteile sind stabilere Verbindungen, keine Beschränkungen bei Anfragen und erweiterte Datenschutzfunktionen.
• Prüfstrategie bei Halluzinationen: Ergebnisse durch gezielte Fragen verifizieren, wie z. B.: „Welcher Abschnitt des Dokuments enthält diese Information?“ oder „Bitte nenne die genaue Seitenzahl.“

Aufzeichnung – Diverse Anwendungsfälle – 22. November 2024

 

Zusammenfassung des Trainingscalls:

Inhalte des Calls:

1. Einleitung und Zielsetzung:
   • Ziel des Calls war es, konkrete Anwendungsfälle für die Nutzung von KI in den Bereichen Meeting-Transkription, LinkedIn-Contentplanung und spezifische Arbeitsprozesse wie Podcast-Überarbeitung und Kundengesprächsanalyse zu erarbeiten.
   • Wiederholung und Anwendung der 21 Prinzipien für die effektive Interaktion mit KI:
     • Kontext schaffen.
     • Klare Aufträge formulieren.
     • Tonalität, Struktur und Tabus berücksichtigen.

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2. Anwendungsfall 1: Meeting-Transkript bearbeiten und zusammenfassen:
   • Ziel: Ein Meeting-Transkript von 40 Seiten in eine klare, strukturierte Zusammenfassung und konkrete Next Steps zu überführen.
   • Vorgehen:
     • Kontext und Perspektive der Anfrage klären (z.B. „Was war das für ein Meeting?“).
     • Auftrag an die KI klar formulieren: Details der besprochenen Themen aufarbeiten, konkrete Next Steps inkl. Verantwortlichkeiten und Deadlines extrahieren.
     • Tabus beachten: Keine Deadlines erfinden, sondern „TBD“ (to be defined) verwenden.
   • Ergebnis: Eine Tabelle mit den Themen, Next Steps, Verantwortlichkeiten und Terminen, die zur weiteren Bearbeitung exportiert wurde.
   • Lernaspekt: Die Bedeutung kleiner Prüffragen, um sicherzustellen, dass die KI den Auftrag versteht, sowie die iterative Verfeinerung der Ergebnisse.

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3. Anwendungsfall 2: LinkedIn-Contentplan erstellen:
   • Ziel: Einen 30-Tage-Contentplan mit strukturierten LinkedIn-Posts erstellen, die sowohl Problemlösungen als auch Expertentipps und Storytelling enthalten.
   • Vorgehen:
     • Rolle der KI definieren: „Du bist ein professioneller Social-Media-Experte.“
     • Kontext geben: Zielgruppe, Zielsetzung und bevorzugte Contentformate (Text und Bild) klar beschreiben.
     • Probleme der Zielgruppe in Kategorien erarbeiten (externe, interne, philosophische Probleme).
     • Schreibstil und Tabus definieren: z.B. prägnanter Hemingway-Stil, keine Füllwörter, klare Satzstruktur, keine abgedroschenen Phrasen wie „Entdecken“ oder „Umarmen“.
     • Tabelle erstellen lassen: Spalten für Problem der Zielgruppe, vollständiger LinkedIn-Beitrag, Bildvorschlag, Prompt für das Bild.
   • Ergebnis: Ein erster Entwurf mit 5 Post-Ideen wurde erstellt, der noch auf 30 erweitert werden sollte.
   • Herausforderung: Die KI begrenzt manchmal die Anzahl der Ergebnisse in einem Schritt. Lösung: Den Auftrag iterativ ausführen und abschnittsweise die fehlenden Inhalte ergänzen lassen.

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4. Weitere angekündigte Inhalte (werden nachgeliefert):
   • Schritt-für-Schritt-Anleitung für Megaprompts:
     • Wie man Prompts aufbaut, die auf komplexe Aufgaben hinwirken.
   • Podcast-Überarbeitung:
     • Wie man aus einem Podcast-Transkript Show Notes, LinkedIn-Beiträge und Newsletter generiert.
   • Kundengesprächsanalyse:
     • Wie man ein Gesprächsprotokoll so auswertet, dass sowohl Persönlichkeitsstrukturen als auch inhaltliche Erkenntnisse sichtbar werden.

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Weisheiten aus dem Call:

• Kleine Schritte führen zu großen Ergebnissen:
  • Iteratives Vorgehen sorgt für klarere und präzisere Resultate.
• Kontext ist King: Ohne eine klare Zielsetzung, Perspektive und Detailtiefe kann die KI keine optimalen Ergebnisse liefern.
• Prüfen und Validieren: Die Ergebnisse der KI sollten immer auf Plausibilität geprüft werden, z.B. keine erfundenen Daten oder Deadlines akzeptieren.
• Effizienz durch Struktur: Tabellenformate und CSV-Exporte machen die Nachbearbeitung einfacher und übersichtlicher.
• Interaktion statt starre Prompts: Mit der KI wie in einer Konversation arbeiten, statt sich auf einen einzigen großen Prompt zu verlassen.

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Takeaways für die Teilnehmer:

• Meeting-Transkripte schneller verarbeiten: Mit wenigen Prüffragen und klaren Aufgaben kann eine effiziente Struktur erarbeitet werden.
• Contentplanung leicht gemacht: Mit einem klaren Kontext und kategorisierten Problemstellungen entstehen schnell individuelle und relevante Beiträge.
• KI als Partner: Sie ist am stärksten, wenn sie klare Anweisungen erhält und man ihre Ergebnisse validiert.

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Nachbereitung:

Die verbleibenden Themen (Megaprompt, Podcast-Überarbeitung, Kundengesprächsanalyse) werden in separaten Videos aufgearbeitet und in die Akademie sowie die WhatsApp-Gruppe gestellt.

Aufzeichnung – Q&A – 22. November 2024

 

Auswertung des Q&A Calls

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Frage 1:

„Wie kriege ich das Tool am besten dazu, das dann so richtig gut zusammenzubinden? Also aus dem Transkript einmal zu sagen: okay, analysiere mir Sprecher 1 (z. B. Mario), was glaubst du, wie der drauf ist, was der braucht? Welche Inhalte haben wir besprochen? Was sind die Top-Tasks und was wollen wir daraus lernen? Was soll der hinterher machen? Wie kann ich das so strukturieren?“

Antwort:

• Der empfohlene Ansatz ist, im Chat-Prozess vom „Grob ins Feine“ zu gehen:
  • Schritt 1: Die „Seele“ des Gesprächs erfassen (z. B. der Grund des Treffens oder die Hauptthemen).
  • Schritt 2: Ergebnisse und besprochene Inhalte strukturieren.
  • Schritt 3: Konkrete nächste Schritte ableiten.
  • Schritt 4: Die relevanten Abschnitte in einzelne Aspekte aufteilen und sequentiell bearbeiten.
• Wenn du zurückspringen willst, kannst du den relevanten Text von oben kopieren und im laufenden Chat einfügen. Damit stellst du einen absoluten Bezug her, statt einen relativen Verweis („drei Schritte vorher“).
• Für spezifische Ausgaben wie eine E-Mail für einen bestimmten Empfänger (z. B. Paul) kannst du Kontext und Stil anpassen und die KI bitten, Einleitungen und Ausleitungen hinzuzufügen.

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Frage 2:

„Kann ich hin und her springen, ohne zu scrollen?“

Antwort:

• Du kannst zwar im laufenden Chat arbeiten, aber um auf vorherige Inhalte zuzugreifen, musst du entweder scrollen oder relevante Abschnitte vorher kopieren und einfügen.
• Ein alternativer Ansatz ist, Textbausteine aus früheren Abschnitten herauszunehmen und im Chat erneut einzubringen, um den Zusammenhang zu wahren.

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Frage 3:

„Wie kann ich mir die Struktur eines Berichts erarbeiten lassen, z. B. eines pröbslichen Visitationsberichts?“

Antwort:

• Vorgehen:
  1. Die Rahmenbedingungen des Berichts definieren und der KI geben.
  2. Die KI nach einer passenden Struktur fragen.
  3. Abschnitt für Abschnitt vorgehen:
     • Zunächst den gewünschten Abschnitt aus der Struktur kopieren.
     • Die KI auffordern, nur diesen Abschnitt zu schreiben.
  • Dadurch kannst du den gesamten Bericht Stück für Stück erstellen.
• Hinweis: Die KI liefert oft nur begrenzte Textlängen (z. B. eine DIN-A4-Seite). Daher ist die schrittweise Bearbeitung effektiver.

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Frage 4:

„Haben Hashtags auf LinkedIn noch Relevanz?“

Antwort:

• Hashtags haben auf LinkedIn deutlich an Relevanz verloren. Sie werden kaum noch genutzt.
• Die Einschätzung wurde jedoch als amateurhaft eingestuft und nicht als Expertenmeinung dargestellt.

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Frage 5:

„In einer Promptvorlage von Heide wird zwischen extern, intern und philosophischem Problem unterschieden. Nach welchen Kriterien wählt sie diese Begrifflichkeiten aus?“

Antwort:

• Die Unterscheidung dient dazu, die Stoßrichtung und den Schreibstil des Prompts zu definieren.
• Wenn deine Zielgruppe z. B. psychologisch orientiert ist, kannst du den Stil individuell anpassen. Es wird empfohlen, den Prompt zu personalisieren und deinen eigenen Fokus einzubringen.

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Frage 6:

„Wie kann ich in Zoom meinen Chaos-Hintergrund ausblenden?“

Antwort:

• Gehe zu den Zoom-Einstellungen:
  1. Unten links auf „Video“ klicken.
  2. „Hintergrund und Effekte“ auswählen.
  3. Einen virtuellen Hintergrund einstellen, der deinen Chaos-Hintergrund verdeckt.

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Frage 7:

„Was werden wir in den kommenden Calls (z. B. Dienstag) lernen?“

Antwort:

• Fokus liegt auf der Entwicklung von Custom GPTs (kleine KI-gestützte Helfer).
• Ziel: Routineaufgaben wie Meeting-Zusammenfassungen, Content-Erstellung oder Shownotes effizient zu automatisieren.
• Vorgehensweise:
  • Transkripte und variablen Kontext in die Custom GPTs einfügen.
  • Die GPTs erledigen dann spezifische Aufgaben (z. B. Erstellung eines LinkedIn-Beitrags, eines Berichts oder einer Zusammenfassung).
• Teilnehmer sollen bis Dienstag Aktivitäten identifizieren, die sie automatisieren möchten.

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Fazit:

Der Call drehte sich um die effiziente Nutzung von KI-Tools, die Strukturierung von Informationen und den schrittweisen Aufbau von individuellen KI-Helfern. Die Teilnehmer wurden ermutigt, ihre Prozesse zu optimieren, sich auf die „vom Groben ins Feine“-Methode zu konzentrieren und KI für Routineaufgaben einzusetzen.

Aufzeichnung – LiveCall – 29. November 2024

 

Zusammenfassung des Trainingscalls

Thema: Entwicklung eines KI-Bots zur Erstellung von Positionsbeschreibungen für den Recruiting-Prozess

Einleitung und Vorstellung der Teilnehmenden

• Claudia: Spezialisiert auf AI- und Recruiting-Coaching, hilft HR- und Recruiting-Teams, ihre Prozesse zu optimieren und teils mit KI zu automatisieren. Der Anwendungsfall: Unterstützung durch einen KI-Bot zur Erstellung von präzisen Positionsbeschreibungen.
• Sebastian: KI- und Skalierungscoach mit einem Hintergrund in Wirtschaftsinformatik und über 30 Jahren Erfahrung in Vertrieb und Business Development. Er zeigte im Rahmen eines Prompt-a-thons, wie man einen funktionsfähigen KI-Bot innerhalb kurzer Zeit entwickelt.

Anwendungsfall: KI-gestützte Positionsbeschreibungen

• Problemstellung:
  Viele Unternehmen investieren wenig Zeit und Ressourcen in die Erstellung hochwertiger Positionsbeschreibungen, obwohl diese entscheidend für die Qualität des Recruiting-Prozesses sind. Oft wird auf alte Vorlagen zurückgegriffen, die nicht mehr relevant sind.
• Lösung:
  Ein KI-Bot, der gemeinsam mit Führungskräften die Positionsbeschreibung in einem interaktiven Frage-Antwort-Prozess erstellt. Der Bot liefert präzise Ergebnisse, minimiert menschliche Fehler und spart Zeit.

Ergebnisse und Highlights des Prompt-a-thons

1. Entwicklung eines KI-Bots:
   • Der Bot wurde im Rahmen eines 45-minütigen Workshops entwickelt und iterativ verfeinert.
   • Ziel: Den User durch eine strukturierte Interaktion bei der Erstellung der Positionsbeschreibung zu unterstützen.
2. Vorgehensweise zur Bot-Erstellung:
   • Kontext schaffen: Der Bot wurde mit relevanten Informationen zum Thema „Positionsbeschreibung“ gefüttert (z. B. Inhalte, rechtliche Aspekte, typische Fehler).
   • Anleitung generieren: Die KI entwickelte daraufhin Schritt-für-Schritt-Vorgehensweisen und Anweisungen für den Bot.
   • Arbeitsschritte strukturieren: Die Anleitung wurde in konkrete Arbeitsschritte umgewandelt, z. B. Begrüßung, Abfrage der Anforderungen, Zusammenfassung und Finalisierung.
3. Technische Umsetzung:
   • Der Bot wurde in einer Custom-GPT-Konfiguration aufgebaut, mit klaren Rollenprofilen, strukturierten Arbeitsanweisungen und zusätzlichen Verhaltensregeln (z. B. wertschätzende Kommunikation).
   • Besondere Anforderungen wie Mehrsprachigkeit und DSGVO-Konformität wurden berücksichtigt.

Praxisbezug: Wie funktioniert der Bot?

• Prozess:
  Der Bot führt den User durch gezielte Fragen, erfasst alle relevanten Informationen (fachliche Anforderungen, Soft Skills, Ziele etc.) und erstellt daraus eine vollständige Positionsbeschreibung.
• Flexibilität:
  Der Bot kann mit wenigen Angaben arbeiten (z. B. nur Titel und Abteilung) und liefert Vorschläge, die iterativ verfeinert werden können.
• Mehrsprachigkeit:
  Der Bot unterstützt mehrere Sprachen (z. B. Spanisch, Französisch, Englisch), was ihn besonders für international aufgestellte Teams geeignet macht.

Wesentliche Learnings und Erkenntnisse

1. Effizienz durch KI:
   Die Nutzung von KI zur Konfiguration des Bots spart enorm viel Zeit und ermöglicht einen schnellen Startpunkt.
2. Iterative Entwicklung:
   Der Fokus lag darauf, eine funktionierende erste Version des Bots zu entwickeln, die später erweitert und verfeinert werden kann.
3. Praxisnähe:
   Der Bot ist so gestaltet, dass er auch von ungeübten Führungskräften intuitiv genutzt werden kann.
4. Flexibilität und Anpassbarkeit:
   Der Bot kann an spezifische Branchen, Rollen und Anforderungen angepasst werden, z. B. durch zusätzliche Vorlagen oder personalisierte Fragen.

Fazit und nächste Schritte

• Erfolg des Trainings: Der Anwendungsfall von Claudia zeigt, wie leistungsfähig und flexibel KI-Bots sein können. Der Bot bietet eine innovative Lösung, um die Qualität und Präzision von Positionsbeschreibungen nachhaltig zu steigern.
• Weiterentwicklung:
  • Die Teilnehmer wurden ermutigt, eigene Bots zu entwickeln und nächste Woche in einem Follow-up-Call zu präsentieren.
  • Ziel: Die erarbeiteten Konfigurationen zu teilen, um das Wissen und die Best Practices der Gruppe weiter zu fördern.

Diese Session bot tiefe Einblicke in die Konzeption und den Aufbau eines KI-Bots und demonstrierte, wie KI die Arbeit im Recruiting revolutionieren kann. Der praxisorientierte Ansatz und die greifbaren Ergebnisse machen neugierig auf die Fortsetzung und den Austausch in der nächsten Woche.

Aufzeichnung – LiveCall – 06. Dezember 2024

 

Zusammenfassung des Trainings- und Inspirationscalls: „KI-Bots entdecken, aufräumen und gemeinsam wachsen“

Ziel des Calls
Der Fokus des Calls lag darauf, die Nutzung und Optimierung von GPT-Bots zu vertiefen, die vorhandene Bot-Struktur aufzuräumen und gleichzeitig wertvolle Inspirationen aus der Gruppe zu ziehen. Teilnehmer hatten die Möglichkeit, ihre eigenen Bot-Projekte vorzustellen, um voneinander zu lernen und die kreative Anwendung von KI-Technologien zu fördern.

Einführung und Zielsetzung
Zu Beginn des Calls wurde der Rahmen gesetzt und das Ziel formuliert: Die vorhandenen Bots zu analysieren, zu optimieren und gemeinsam neue Potenziale zu entdecken. Die Vision: KI nicht nur als Tool, sondern als strategischen Partner für Effizienz und Innovation zu nutzen.

Überblick über bestehende Bots
Die Gastgeber teilten einen Einblick in die Vielzahl an bestehenden GPT-Bots, die in den Arbeitsprozessen eingesetzt werden. Dabei wurde erklärt, wie die Bots in verschiedenen Bereichen wie Qualitätsmanagement, Content-Erstellung oder Kundenkommunikation unterstützen. Besonders hervorgehoben wurde, wie durch die Integration von GPT-Bots repetitive Aufgaben automatisiert und kreative Prozesse erleichtert werden können.

Interaktives Aufräumen und Testen der Bots
Es wurde demonstriert, wie die Bots überprüft und hinsichtlich ihrer Relevanz und Effizienz optimiert werden. Dabei wurden Fragen behandelt wie: „Ist dieser Bot noch notwendig?“, „Welche Funktionen erfüllt er?“ und „Wie kann er verbessert oder angepasst werden?“ Bots wurden in Echtzeit getestet und ihre Arbeitsweise detailliert vorgestellt, um den Teilnehmern die Funktionsweise nahezubringen.

Vorstellung eigener Bot-Projekte der Teilnehmer
Die Teilnehmer wurden eingeladen, ihre selbst entwickelten Bots zu präsentieren. Sie teilten kreative Anwendungen, etwa für das Zusammenfassen von Inhalten (z. B. Zeitungsartikeln), Reflexion und persönliche Weiterentwicklung. Es wurde deutlich, wie individuell und vielseitig GPT-Bots eingesetzt werden können – sowohl im beruflichen als auch im persönlichen Kontext.

Besonders inspirierend waren Bots, die für spezifische Probleme entwickelt wurden, wie die Automatisierung von Meeting-Zusammenfassungen, die Strukturierung von Prozessen oder die Erstellung von Social-Media-Inhalten. Die vorgestellten Projekte zeigten, wie durch präzise Prompts und kreative Ansätze beeindruckende Ergebnisse erzielt werden können.

Lernen durch Reflexion und Feedback
Ein weiterer Fokus lag auf der Reflexion: Wie nutzen die Teilnehmer GPT-Bots im Alltag? Welche Herausforderungen gibt es? Was funktioniert besonders gut? In diesem Rahmen wurde auch der Einsatz von GPT-Bots als persönlicher Coach diskutiert, etwa zur Selbstreflexion oder als Unterstützung bei Entscheidungsprozessen. Die Erkenntnis, dass Bots nicht nur Arbeitsprozesse, sondern auch persönliche Weiterentwicklung fördern können, war für viele ein Aha-Moment.

Abschluss und Inspiration
Zum Abschluss wurden die Teilnehmer eingeladen, ihre wichtigsten Learnings und nächsten Schritte zu reflektieren. Viele äußerten, dass sie durch den Call neue Ideen für ihre Bot-Nutzung entwickelt haben und sich ermutigt fühlen, Bots noch gezielter einzusetzen. Die Community schätzte die Unterstützung und den gegenseitigen Austausch, der Inspiration und praxisnahe Tipps lieferte.

Zusammenfassung der wichtigsten Learnings

• GPT-Bots sind vielseitig einsetzbar und können sowohl für operative als auch für kreative und reflektierende Aufgaben genutzt werden.
• Der Schlüssel zur erfolgreichen Nutzung liegt in der klaren Kommunikation mit der KI (Prompts) und der regelmäßigen Optimierung der Bots.
• Der Austausch in der Gruppe bietet wertvolle Einblicke und ermöglicht es, von den Ideen und Erfahrungen anderer zu lernen.
• KI kann nicht nur als Tool, sondern auch als persönlicher Sparringspartner dienen, etwa zur Selbstreflexion oder bei komplexen Fragestellungen.

Der Call bot eine gelungene Mischung aus praktischem Input, inspirierenden Beispielen und interaktivem Austausch. Die Teilnehmer gingen mit neuen Ideen, Werkzeugen und Motivation aus der Session hervor, um die Potenziale von GPT-Bots weiter auszuschöpfen.