KI in der Kommunikation: wie wir damit arbeiten

Ob Texte, Videos oder Audios: Generative KI-Modelle verändern, wie wir über Kommunikation und Inhalte nachdenken. Immer mächtiger werden sogenannte Large Language Models (LLM) und Diffusion Models, also künstliche Intelligenzen, die mit neuralen Netzwerken sich selbst trainieren können. Technisch gibt es verschiedene Formen und Ansätze, aber das Ergebnis ist meist gleichermaßen beeindruckend: Mithilfe fast unzähliger Informationspunkte und Daten, die häufig aus dem Internet gesammelt werden, können diese Programme Code erzeugen, Aufsätze schreiben, Bilder generieren oder Stimmen nachahmen – mit verblüffender Authentizität. Sie sind teilweise so überzeugend, dass selbst erfahrene Software-Ingenieure schon irrtümlich annahmen, dass sie ein Programm mit Selbstbewusstsein entwickelt haben.

Während die Frage nach dem Selbstbewusstsein eher ein philosophischer Exkurs ist, interessiert die meisten Unternehmen eher die praktische Seite von KI: Wie können wir produktiver werden? Wo sind für uns Chancen? Wo sind Risiken? Denn klar ist: Eine Software, die komplette Kommunikationskanäle übernehmen kann, beschleunigt Arbeitsprozesse und könnte die Arbeit vieler Menschen übernehmen. Im Bereich Kundenservice sind Chatbots schon lange weitverbreitet, nun könnte aber dieser Wandel den Kern von Unternehmen grundsätzlich verändern.

Das World Economic Forum (Weltwirtschaftsforum) erwartet, dass innerhalb von fünf Jahren ungefähr jeder zehnte Job weltweit von einer KI übernommen wird. Auch die Bank Goldman Sachs rechnet mit 300 Millionen Jobs, die in Zukunft von einer Software erledigt werden. Beide Studien kommen jedoch zu dem Ergebnis, dass insgesamt mehr Jobs entstehen, als wegfallen werden.

Die Möglichkeiten von KI für Unternehmen sind spannend: Mit neuen Tools werden sich unsere Arbeitsabläufe für immer verändern.

Unternehmenskommunikation mit KI:
Neue Technologie erfordert neue Kompetenzen

Als Digital- und Kreativagentur ist RYZE Digital selbst mitten in diesem Wandel. Auch wir suchen nach Möglichkeiten, mit dieser neuen Technik unsere Abläufe zu verbessern und kreatives Potenzial einfacher zu entfalten. Denn KI hat viele Vorteile: Zum Beispiel kann sie beim Strukturieren und Analysieren von Daten helfen, daraus Texte für verschiedene Kanäle erstellen und bei Bedarf auch übersetzen. Ob künstliche Bilder, selbst erzeugtes Audio oder bearbeite Videosequenzen – KI bietet in der Medienproduktion viel Potenzial.

Jedoch fällt immer wieder auf, dass aktuelle KI-Modelle noch nicht gut genug sind, um selbstständig Produktionsprozesse zu übernehmen. Bei Texten gibt es beispielsweise Probleme mit der Genauigkeit, denn KI kann Fakten erfinden. Auch können zugrunde liegende Daten veraltet sein. Und die richtige Tonalität zu treffen ist ein abstrakter Prozess, bei dem selbst Menschen oftmals mehrere Abstimmungsrunden brauchen, bis die Feinheiten klar definiert sind. Denn so überzeugend KI auch scheint, hinter der Prompt-Zeile verbirgt sich immer noch ein Algorithmus, der mit Wahrscheinlichkeiten arbeitet – und kein wirkliches Verständnis der Inhalte hat.

Arbeiten mit KI bedeutet daher, dass Kompetenzen wie Quellenkritik und das Hinterfragen von Fakten und Zusammenhängen stärker benötigt werden. Schließlich hilft ein schnellerer Arbeitsprozess nicht, wenn er fehleranfälliger ist.

Das Erstellen von Inhalten, wie zum Beispiel diese Grafik, kann bereits vollständig durch KI erfolgen. Für abstrakte Planungen hingegen führt noch kein Weg an Menschen vorbei.

Welche Vorteile hat künstliche Intelligenz in
der Kommunikation?

Das bedeutet jedoch nicht, dass KI bei kreativen Aufgaben keine Rolle spielen kann, denn durch die Masse an Daten, die den Modellen zugrunde liegt, ergeben sich vielfältige andere Möglichkeiten für kreative Prozesse. Künstliche Intelligenz ist ein Sparringspartner, der Textvorschläge oder Bildideen generieren kann. Wenn die leere Seite in Word oder der weiße Hintergrund in Illustrator eher erdrückend als befreiend wirken, kann KI dabei helfen, den richtigen Start in das Projekt zu finden.

Das kann zum Beispiel mit einer Recherche anfangen, bei der ein Chatbot wie ChatGPT kurz zusammenfasst, was die wichtigsten Aspekte bei einem Thema sind, oder Bild-Generatoren wie Midjourney erste Skizzen für eine Grafik erstellen. Auch wenn „die perfekte Lösung“, die man mit Copy-and-paste direkt weiternutzen kann, nicht dabei ist: Mit etwas Ausprobieren und den richtigen Eingaben geben KI oft Vorschläge aus, die mit ein wenig manueller Bearbeitung genau das Thema treffen.

In diesem Bereich gibt es zudem stetige Weiterentwicklungen, die darauf schließen lassen, dass in absehbarer Zeit künstliche Intelligenz kreative Aufgaben vollständig selbst übernehmen kann. Dann wird es viel mehr darauf ankommen, welche Anweisungen – also Prompts – Benutzende der Software geben. Für ChatGPT gibt es bereits Add-ons, die deutlich kompetenter in der Erstellung von Text sind und auch Tonalität mit bereits veröffentlichten Daten eines Unternehmens abgleichen können.

Aber in diesem Fall sind eigene Lösungen gefragt, denn öffentliche KI-Modelle wie ChatGPT nutzen die Eingaben von Nutzerinnen und Nutzern, um sich selbst weiterzuentwickeln. Unternehmensinterna könnten so an die Öffentlichkeit gelangen. Auch die Genauigkeit kann ein Problem sein, denn wie Forschende der Universität Stanford und UC Berkeley kürzlich erst herausfanden, macht ChatGPT mehr und mehr Fehler. Warum dies passiert, ist aktuell noch nicht klar, aber Tests mit Code-Generierung, Erkennen von Primzahlen und Verständnisfragen belegen eindeutig, dass die KI an Leistungsfähigkeit verliert. Unternehmen sollten daher auf eigene Modelle setzen, über die sie selbst verfügen können. So gelangen keine Interna nach außen und Fehler können schneller gefunden sowie behoben werden.

Dafür eignet sich KI unter anderem in der Kommunikation:

• automatisierte Prozesssteuerung
• Sparringpartner bei Kreativaufgaben
• KI-gestützte Suchanfragen
• automatische Generierung von SEO-Attributen
• Content-Erstellung
• automatische Produktbeschreibungen
• Chatbots und Beratungstools
• Analysen von Daten und Trends
• Lead-Generierung und -Scoring