Wir glauben an ein Dreamteam, das heißt, KI wird den Mensch nicht ersetzen, sondern repititive, fehleranfällige Arbeiten wird die künstliche Intelligenz abnehmen, um dem Mensch mehr Zeit für wertvolle Prozesse mit Fokus auf Qualität, Emotion und strategische Aspekte zu legen.

Im folgenden Beitrag präsentieren wir Ihnen ein paar Use-Cases, wo künstliche Intelligenz ergänzend arbeitet, um Prozesse zu verbessern und Freiräume bei Entscheidungsträger:innen zu schaffen.

So – nun noch schnell die Eckdaten eingeben: "Exklusive Penthouse Wohnung, in Innsbruck, Adamgasse", die passenden Fotos hochladen und "Immobilien-Exposé generieren" drücken.

Schon wird das Immobilien Exposé im vordefinierten Design und Format mit Bildern, Highlights, einer Beschreibung für die passende Zielgruppe im Corporate Wording generiert.

Die Daten dazu kommen aus dem Netz und Google Maps. Ein trainierter KI-Assistent liefert die Textbeschreibung und stellt die Inhalte sowie Kennzahlen zusammen. Eine Web-Applikation führt die Dienste zusammen, prüft die erwartbaren Ergebnisse und löst erneute Iteration bei Nicht-Konformität aus.

Ein paar Eckdaten, Bilder und ein Knopfdruck genügen, um ein erstklassiges Resultat zu erhalten. Ohne KI würde das mehrere Stunden dauern.

Außerdem können wir LLM-Modelle nutzen, um unsere Produktdaten anzureichern. Large-Language-Models, kurz LLM, sind hochentwickelte künstliche Intelligenzsysteme, die auf riesigen Textdatensätzen trainiert wurden, um menschenähnlichen Text zu verstehen und zu generieren.

Was dabei viele nicht wissen ist, dass ChatGPT und Co nicht nur ganze Texte schreiben können, sondern auch verschiedene Informationen strukturiert in vordefinierten Mustern bereitstellen können.

So ist es zum Beispiel möglich, Produktbilder auszulesen und automatisch die immer gleichen Grundfarben für Tags oder die Stilrichtung zu verwenden. Der Produktkatalog ist so innerhalb weniger Minuten vollständig mit Daten befüllt, anstatt mühselig in Tagen oder Wochen per Hand.

Indem Sie die folgenden Komponenten in einem integrierten Ansatz verwenden, können Sie den Output der KI nicht nur steuern, sondern auch kontinuierlich optimieren.

• Zielgerichtete Prompts: Der erste Schritt zu besseren Ergebnissen besteht darin, gezielte und präzise Prompts zu formulieren. Diese lenken das Modell in die gewünschte Richtung und sorgen dafür, dass die Antworten den spezifischen Anforderungen entsprechen. Durch die Anpassung und Verfeinerung der Prompts können Sie die Genauigkeit und Relevanz der Antworten erheblich steigern.
  
  
• Trainierte Modelle: Nutzen Sie die Möglichkeit, die KI mit spezifischen Trainingsdaten zu füttern. Diese Daten verbessern die Qualität der Ergebnisse, indem sie das Modell auf die Besonderheiten Ihrer Anwendungsfälle vorbereiten. Ein gut trainiertes Modell versteht die Nuancen Ihrer Branche oder spezifischen Anforderungen und liefert dadurch präzisere und relevantere Ergebnisse.
  
  
• Individuelle Assistenten: Durch den Einsatz maßgeschneiderter Assistenten können Sie die Fähigkeiten der KI weiter spezifizieren. Diese Assistenten sind darauf programmiert, bestimmte Aufgaben oder Themenbereiche zu behandeln, was die Effizienz und Effektivität der KI-Lösungen erhöht.
  
  
• Vektordatenbanken: Diese ermöglichen es, den Kontext und die Historie der Interaktionen zu speichern und abzurufen. Dadurch wird der Output der KI zielgerichtet gesteuert und optimiert, da das Modell in der Lage ist, auf vorherige Informationen zurückzugreifen und diese in die aktuelle Antwort einzubeziehen.
  
  

Um KI und Mensch optimal zu verbinden, braucht es ein durchdachtes Vorgehen:

1. Erkennen und Hinterfragen: Identifizieren Sie die Tätigkeiten, die viel Zeit beanspruchen und unangenehm sind, obwohl sie bereits systematisiert werden könnten. Gibt es repetitive Aufgaben, die automatisiert werden können? Wo würde eine umfangreiche Datenbasis die Entscheidungsfindung verbessern?
   
   
2. Visionäre Zielsetzung: Lassen Sie sich von einer inspirierenden Vision leiten, die beschreibt, wie das ideale Ergebnis aussehen könnte und welche Energie und Motivation daraus gewonnen werden kann.
   
   
3. Proof of Concept mit klarer Hypothese: Transformieren Sie Ihre Vision in konkrete, testbare Hypothesen. Dies legt den Grundstein für die Validierung von Komponenten und Rahmenbedingungen in größeren Mensch-KI-Systemen.
   
   
4. Projektentwicklung: Nach erfolgreicher Validierung lohnt es sich, ein strukturiertes Projekt für die umfassende Umsetzung in Phasen zu starten, stets mit einem klaren strategischen Plan vor Augen.

Dieser Fahrplan verspricht nicht nur Effizienz, sondern auch die Gewissheit, dass jeder Schritt auf dem gemeinsamen Weg mit BREITETIEFE effizient und zukunftsorientiert ist. 

Durchdachte KI-Mensch-Systeme schaffen eine Symbiose aus menschlicher Kreativität und maschineller Präzision, die den Weg in eine zukunftsfähige Arbeitswelt ebnet.