Prompt Engineering: So bedienst du deine KI-Tools besser

00:00:00: Digital Compact.

00:00:01: Heute aus dem Bereich künstliche Intelligenz mit deinem Moderator Joel Kaczmarek.

00:00:06: Los

00:00:07: geht's!

00:00:15: Hallo Leute, herzlich willkommen zu einer neuen Folge Digital Compakt.

00:00:17: und weißt du was?

00:00:18: Heute geht es mal richtig zur Sache weil KI haben wir ja glaube ich schon alle darüber geredet noch viel gemacht aber... Wenn wir ganz ehrlich sind, der Teufel steckt ja bekanntlich im Detail.

00:00:27: Also wenn ich die Sachen richtig machen möchte dann braucht es ein paar Dinge mehr.

00:00:30: deswegen reden wir heute mal über Prompt Engineering oder anders gesagt wie kriege ich die KI dazu dass sie das macht was ich möchte?

00:00:36: aber Next Level also nicht nur so dieses oberflächliches Zeug was jeder irgendwie kann sondern dass wir mal eine Ebene drunter gehen und verstehen okay was sind denn so ein paar wichtige Marker paar wichtige Baustelle ich beachten sollte?

00:00:46: Und mit wie machen wir das heute?

00:00:47: Mit einem meiner Lieblingsgäste, nämlich dem lieben Robert Brotmeier.

00:00:50: Ihr kennt ja Robert vielleicht, der ist ja auf Innovationsentwicklung spezialisiert und hat mit Disruptive ein Tool geschaffen wo man genau sowas machen kann.

00:00:57: Ich kann dir sagen, Robert hat genau dieser Hülpfad dieses anstrengende was man da so einen Lerneffekt hat schon durch mit seinem Tool weil er war irgendwann an den Punkt dass er gesagt hat okay krass ich habe jetzt verstanden wie Innovations Entwicklung funktioniert also ich brauche erst mal eine Problemstellung.

00:01:10: daraus leite ich Paint Points ab.

00:01:12: dann suche ich mir Benchmark sind anderen Industrien welche Beispiele gibt es um mich herum, die das erfolgreich machen.

00:01:17: Was ich lernen kann oder wovon ich lernen können und dann geht's in die Lösungsfindung

00:01:21: rein.".

00:01:22: Und dann hat er einen drauf gesetzt und gesagt alles klar wie sieht man das was wenn ihr es ab sofort die KI für mich macht?

00:01:26: Vielleicht kannst du dir vorstellen wenn man so etwas Hochindividualisiertes macht dass man der KI regelmäßig unterschiedliche Inputs gibt und wir ein relativ ähnliches Ergebnis haben, dass das gar nicht so einfach ist.

00:01:36: von daher hat der liebe Rupert sich bereit erklärt heute mal seinen Erfahrungstations aufzumachen und zu sagen Alles klar prompt engineering.

00:01:42: this is how it works!

00:01:44: Freu ich mich total drauf.

00:01:45: Schön, dass du da bist!

00:01:45: Hallo!

00:01:46: Ja, vielen Dank lieber Joel.

00:01:48: Jetzt hast du so schön aufgezählt.

00:01:49: also ich hätte es nicht schöner erklären können.

00:01:51: Aber wenn du jetzt mal einen anderen Teil übernimmst, kannst du dir vielleicht mal verraten.

00:01:55: Die Schmerzreise war die groß bei dir?

00:01:57: Das

00:01:57: war der letzte Scheiß, ehrlich.

00:01:59: Manchmal hätte ich am liebsten meinen Rechner gegen die Wand geschleudert und konnte teilweise einfach echt nicht richtig schlafen.

00:02:05: Weil wir natürlich auch eine Menge Geld reininvestieren.

00:02:08: Und du denkst die ganze Zeit, hey, warum kommt denn da jetzt nicht ums Verrecken, da dieses Ergebnis raus, was ich gerne haben möchte?

00:02:15: Wie soll ich es bitte schön noch formulieren?

00:02:17: Und das ist hier schon die zwanzigste Variante Und der Scheiß läuft immer noch nicht.

00:02:22: Also diese Tal der Hölle ist aber normal, da muss ich irgendwo durch.

00:02:27: Weil die hohe Kunst beim Prompt Engineering ist letzten Ende des echt Behaarlichkeit, Frust-Toleranz, Resilienz dranbleiben weil am Ende des Abends die Zeit spielt für dich.

00:02:38: Weil diese Modelle werden alle drei Monate besser und besser.

00:02:42: Manches liegt nicht nur bei dir manches Merkt man einfach, das braucht dann halt Zeit und es funktioniert erst zu einem späteren Zeitpunkt.

00:02:49: aber umso besser wenn du davor schon eine Basis gelegt hast viele Learnings mitgenommen hast.

00:02:54: Und dann die spätere Modelle die deutlich besser sind dieses Vorwissen was du dir mit Blutschweiß und Drehen aufgebaut hat Wenn du das dann halt dann aber leichter ausgerollt bekommst, weil da halt auch die Modelle so weit sind.

00:03:07: Ja vor allem ich finde der frustrierendste Zeitpunkt ist ja wenn du irgendwie so ein Prompt gebaut hast oder GPT oder wie auch mal bis Windows treibst und dann funktioniert was?

00:03:16: Und dann kommt ein Update und es funktioniert auf einmal nicht mehr.

00:03:18: also manchmal macht er auch Rückschlüsse.

00:03:21: Also als jetzt z.B.

00:03:21: bei ChatGPT diese ganze Bildgeschichte aufkam, habe ich mir sofort meinen Experten sagen lassen ja du das war der Moment wo das ganze Textqualität rapide runtergegangen ist weil auch die Computingpower weggeht.

00:03:31: oder wenn es Wissen zu groß wird von da lasst aber mal basic anfangen.

00:03:35: also was ist so das erste Element auf dass du guckst wenn du dir über Prompt Engineering Gedanken machst?

00:03:40: also womit soll dich anfangen?

00:03:41: Was ist sozusagen der Ausgangspunkt?

00:03:43: Also grundsätzlich ist es so, wir sind ja da in einem exponentiellen Markt.

00:03:47: Das heißt also das jenseits der Vorstellungskraft die Dinge werden zu rasant bessert.

00:03:51: Es ist einfach wirklich einfach galaktisch.

00:03:54: man kann gar nicht anders sagen wenn man sich guckt was vor zwei Jahren ging und was heute geht.

00:03:57: es ist wie eine andere Welt.

00:03:59: umso wichtiger ist jetzt zu gucken worauf setze ich eigentlich?

00:04:02: Und du musst eigentlich auf Dinge setzen wo du weißt.

00:04:05: oder die Frage den man sich strategisch stellt Was meine ich wird sich denn nicht ändern wenn sie hier Alles Mögliche ändern, ich kann plötzlich Bilder generieren ohne Photoshop.

00:04:14: Auch nur ein Funktion zu können!

00:04:16: Ich kann hier Filme machen ohne dieses riesige Team mit Budgetgröße von fünfzigtausend Euro und ich mache das hier alleine zu Hause in meinen Kämmerchen ohne dass ich einen Pile habe für fünfhundert Dollar.

00:04:26: damit sich die Dinge so radikal ändern, musst du auf Dinge setzen sie sich eben nicht ändern.

00:04:30: Bei uns war es ja zu sagen weil das die Denksportaufgabe ein Problem muss immer kleinere Probleme zerlegt werden.

00:04:37: wenn du auf neue Gedanken kommst musst du immer in andere Industrien schauen und du willst dir am Markt Erfolg sein.

00:04:43: also willst du nur Prinzipien aufgreifen oder weißt wie funktionieren?

00:04:46: Und wir adaptiere ich auf meine Rolle.

00:04:47: Das ist eine Grundidee.

00:04:50: Die wird sich nicht ändern Weil ob am Ende des abends ich Leute da postet an die Wand zu kleben, wie wir ursprünglich mal gestattet haben.

00:04:58: Oder ob ich es dann remote über ein eigenes Tool mache was wir danach gemacht haben während der Corona-Phase oder ob das am Ende des Abends ich das über einen Prompt mach oder vielleicht zukünftig über den Agent ist egal.

00:05:11: Das ändert sich nicht wenn ich gute Ergebnisse will.

00:05:13: Das ist einfach so eine Vorgehensweise, die wird immer spannende Ergebnisse produzieren.

00:05:18: Darauf muss ich setzen und deswegen musst du halt immer gucken in deiner Branche das natürlich in anderen Branchen anders.

00:05:24: also was ist der eigentliche Sinn?

00:05:26: Also wenn du jetzt zum Beispiel ein klassischer Fehler mit nämlich die Buchbranche dann darfst auf gar keinen Fall immer auf Formate setzen.

00:05:32: Du darfst nicht aufs Buch setzen sondern musst mein wegen auf das Prinzip von Wesen sein.

00:05:36: neugewecken neues erfahren unterhalten werden einfach mal die Welt um mich herum vergessen.

00:05:41: Also das sind so.

00:05:41: Dinge auf so kann man setzen und die muss ich halt ausfindig machen.

00:05:45: Weil wenn um sich die Welt, um mich rumgehen, dann muss ja die Basis also das Fundament, dass ich hier alle das aufbaue, das muss langlebig sein, ne?

00:05:53: Das ist sozusagen die erste Crux!

00:05:55: Aber jetzt mal wirklich Hand aufs Herz... Das ist ja ein bisschen genau das Problem.

00:05:59: in einer KI-Welt hast du ja das Gefühl es gibt keine Konstanten mehr.

00:06:03: Also was gestern noch so hey, Agenturgeschäft völlig erodiert weil ich kann jetzt Kampagnen mit KI bauen und Bilder und Videos und TIPA Po Gibt es denn wirklich bei so vielen Unternehmen diesen Nucleus, also diese feste Basis die sich egal was um dich rum an Technologie entsteht nicht verändert?

00:06:19: Ja immer das kommt ein Problem.

00:06:20: Das Problem bleibt ja Leute haben irgendwie eine Herausforderung dass sie gelöst haben wollen und früher sind in den Laden gegangen dann haben Sie sich irgendwann mal online gemacht Dann haben die sich im Netzwerk zusammengeschlossen.

00:06:31: Also die Form die ändert sich immer.

00:06:33: aber solange du auf einen Thema setzt wo du sagst das hat immer ein Wert für Menschen Kannst du drumherum Angebote stricken.

00:06:41: und ob du das dann halt über indem die Leuten einen Agent zur Verfügung stellst oder eine Dienstleistung?

00:06:47: Das ist dann der Ausprägungsfrage.

00:06:49: Aber das Problem ist, du darfst dich nicht so sehr über die Ausprügungen definieren sondern man muss sich halt über die Herausforderung... ...über das was du bei den Leuten auslösen möchtest.

00:06:58: Den Wert, den du stiften, dass darauf musst du dich definieren weil wenn du da rüber dich... orientiert.

00:07:04: Bei uns ist zum Beispiel, wir möchten halt Menschen in radikal kurzer Zeit neue Lösungswege aufzeigen und wir möchten dass sie nicht bestehen den Trampelpfaden rumtouren.

00:07:14: Das bleibt ja bestehend!

00:07:15: Und früher haben wir das mit einem Workshop gemacht dann haben wir es über unser Tool gemacht.

00:07:19: heute machen wir so ein AI Assistant der das in zwei Minuten macht.

00:07:22: Das Thema bleibt das gleiche.

00:07:24: die kommt trotzdem mit den gleichen Herausforderungen auf und da hat sich nichts dran geändert.

00:07:28: Und die Ausprägung, also das Ergebnis was wir abliefern ist immer noch das gleiche.

00:07:32: Aber die Art und Weise wie wir machen, das sind völlig andere!

00:07:35: Das ist wie schwarz auf weiß... ...und deswegen ist es immer zu sagen, was möchtest du am Ende abliefern als Ergebnis haben?

00:07:41: Als emotionalen oder als Mehrwert?

00:07:44: Was möchteste initial lösen?

00:07:46: Startpunkt Endpunkt, dass muss sitzen.

00:07:48: Das dazwischen musst du total offen sein, wie du sehr richtigerweise sagst.

00:07:52: Heute mag ich's mit dem Agent in der zukünftigen Magismet XY keine Sauweiß, was da kommt Aber das Problem wird es noch in zehn Jahren geben.

00:08:00: Dass die Lösung relevant für die Menschen bleiben, wird auch noch in den zehn Jahren der Fall sein.

00:08:04: Und wenn du das sichergestellt hast dann bist du eigentlich auf einem guten Drichter zu sagen okay da ist etwas drauf wir setzen können.

00:08:11: Wir sind jetzt noch auf der Metaebene, also wir sind ja nicht tief unter die Haube gekrochen.

00:08:15: Aber was mich da nochmal ein Stück weit interessieren würde ist ja hast du noch Tipps für Unternehmen?

00:08:20: Weil das was Du beschrieben hast es ja so ein bisschen wie.

00:08:23: ich bin Autobauer und jetzt kommt Elektro um die Welt oder um die Ecke.

00:08:27: Also eigentlich ist das Thema nach wie vor Ich stelle Menschen Fahrzeuge zur Verfügung die sie in hoher Geschwindigkeit mit Convenience von A nach B bringen aber vielleicht nicht mehr mit Benzin oder Diesel, sondern mit Elektro- oder Wasserstoff.

00:08:40: Aber ich hab ja dann in der Regel für diese Problemlösung, die von dir gerade geredet hast, habe ich ja schon was gebaut.

00:08:45: Also es gibt ja schon eine Legacy und etwas.

00:08:47: Das heißt, viele Unternehmen tun sich damit sehr schwer zu sagen okay das ist jetzt die Basis und das mache ich jetzt mal mediumsagnostisch.

00:08:54: also ich denke über die Basiss nach und ignoriere dabei aber ich könnte zum Beispiel auch sagen gestern habe ich Podcast gemacht, morgen mach' ich Video und übermorgen mach'e ich Virtual Reality.

00:09:02: hast du dann tip wie man leuten quasi diesen druck nehmen kann wenn ich eine legacy habe?

00:09:06: kulturelle themen sind natürlich ein.

00:09:08: schweres Ding, die ja schon so einige Unternehmen aus der Bahn irgendwo geschmissen hat.

00:09:14: Letzten Endes ich kann nur in die Welt gehen und eigentlich meine Fühler rausführen wenn sich der Wind dreht muss ich mich halt auch drehen weil eine Sache ist ja klar Ich kann in solche Märkte nicht einsteigen Wenn sie schon laufen dann ist es oftmals zu spät.

00:09:29: Die Geschichten die da existieren sind ja zahllos.

00:09:32: IBM wäre Redistiniert gewesen auch das Cloud Computing zu bestimmen.

00:09:37: Die hatten ja alles da, die haben die Ingenieure, die hatten die Kunden, die hatte die Kompetenzen aber haben sich halt nur sehr, sehr schwer von ihrem Server-Business sich halten können und haben dazu lange draufgesetzt.

00:09:47: Ich kann immer sagen diese neuen Disziplinen Es wirkt so total ähnlich, es ist ja immer noch ein Auto.

00:09:53: Ich komme ja immer nur von A nach B aber die Idee einen Elektroauto zu bauen ist halt eine völlig andere Idee als ein Benziner zu bauen.

00:09:59: Du brauchst andere Kompetenzen, du brauchst auch andere Fertigkeiten und du verkaufst das anders.

00:10:04: Auch der Wert des Autos endet sich ja letzten Endes.

00:10:07: Wenn du nur noch ein Drittel der Teile hast dann ist der Preis höher als ein Benziner zu verdanken.

00:10:14: Das ist halt nicht so rechtfertig, ne?

00:10:15: Im Porsche, was oftmals du mal in einem Porsche gekauft hast, der hat einen Wert über die Dauer zugenommen.

00:10:21: im Elektrozeitalter ist das halt nicht mehr der Fall.

00:10:23: deswegen kann ich da einfach nur raten nicht dass neu so herab tun sondern sich früh genug damit auseinanderzusetzen und Experimente zu starten weil das werden wir ja auch gleich rausfinden.

00:10:34: K i hin oder her.

00:10:36: ich kann ja sagen so wow ich mach hier ein prompt tut er ein zwei setzchen formulieren ist aber halt ein völlig anderes tier wenn nicht in beviel.

00:10:43: Formuliere der für mich funktioniert.

00:10:44: also wenn ich einen befehl funktionierend der finde dritte personen.

00:10:47: Funktionieren muss.

00:10:48: ne also wenn sich empfehlen für mich schreibe es ist das eine aber den befehlschreibe der für dich funktionieren muss.

00:10:54: völlig anderes Tier, völlig andere Disziplin, völlig anderer Wartungshaltung und da muss ich mich auch ganz anders reinkriegen.

00:10:59: Und wenn ich dann zum Beispiel einen Befehl schreiben muss der dann nie nicht nur für eine andere Person sondern für tausend unterschiedliche Personen funktionieren muss wie mit allen unterschiedlichen Problemen auf mich zusammen und dann reden wir wieder über ein völlig anderes tier und über eine völlig andere disziplin.

00:11:14: so und ich kann nur raten Ins Experimentieren zu kommen, nicht eben zu sagen ja

00:11:18: K.I.,

00:11:19: das ist nur ein halb oder ich habe hier mal einen Satz rein gehackt und irgendwie funktioniert das alles.

00:11:23: Du musst dich einfach mit dem Thema auseinandersetzen in die Tiefe vorkommen weil wenn du in die tiefe vorkommst merkst du Pu ist eine völlig andere Welt.

00:11:31: aber da gibt es einfach keine pauschale Regel ne?

00:11:34: Es hängt an einem selber.

00:11:35: bin ich in der Lage offen zu sein, nicht direkt schon meinen Stempel draufzuhören und vorzuverurteilen ohne dass es schon einen Fall gibt.

00:11:43: Das ist eigentlich die eigentliche Krux- und kulturelle Aufgabe, die du da eben hast.

00:11:47: Gut!

00:11:47: So dann lass uns doch mal sukzessive weiter eintauchen.

00:11:49: also Metaebene was ist meine permanente Basis quasi?

00:11:52: Was ändert sich nicht egal was draußen stürmt?

00:11:54: Dann ist ja so der nächste Schritt sich einmal zu überlegen welchen Output will ich eigentlich erzielen.

00:11:59: Hast du das schon mal erste Tipps wirklich daran geh?

00:12:02: Also du musst rückwärts arbeiten.

00:12:03: Du musst eigentlich eine klare Vorstellung davon haben, was hätte ich ganz gerne wirklich ganz konkret als Ergebnis?

00:12:10: Also das sagen... Ich bin Online-Händler, ich habe Modeprodukte und ich möchte dass Menschen aus fünf, sechs unterschiedlichen Produkten aus so einem Sortiment, dass wir daraus für die irgendeine persönliche Fashion Show mit eben Laufsteg usw.

00:12:23: machen oder laufender Models entlagen und tragen unsere Klamotten.

00:12:26: Nur als Beispiel!

00:12:28: Das heißt, ich muss einfach wirklich exakt definieren Was möchte ich eigentlich als Ergebnis dann eben haben?

00:12:35: Und dann muss ich rückwärts arbeiten.

00:12:37: Damit ich eine coole Video-Fashion Show habe, da brauche ich ja irgendwie erstens der Laufstück muss ja cool aus sein.

00:12:43: Das Setting muss glaubwürdig und gut sein, das Publikum das da drin setzt muss gut sein.

00:12:47: Ich brauche ja irgendwie Musik, ich brauche Audio und so weiter und sofort.

00:12:50: Also ich muss es dann zerlegen was für einzelne Disziplin setz sich eigentlich dieses Ergebnis zusammen?

00:12:56: Und dann gehe ich rückwärts und gucke in dem Markt okay und wer kann mir den besten Baustein dafür liefern?

00:13:02: also wer liefert mich hier heute welches KI Modell mit Weiten Abstand, das beste Audioergebnis.

00:13:08: Wer schafft es heute so etwas mit dem weiten Abstand des besten Videoergebnisses zu generieren?

00:13:13: Wer kriegt es heute ohne dass das irgendwie verzerrtes Produkte auf Models angezogen und Models so glaubwürdig langgehend zu lassen, dass die Leute sagen wow ich bin hier wirklich in meiner persönlichen eigenen Fashion Show.

00:13:25: Also ich gehe praktisch zerlege das Gucke, wer ist das beste Modell?

00:13:30: Und diese Modelle muss ich dann im Grunde eigentlich in Zusammenarbeit kriegen.

00:13:36: Das heißt also der Setting schicke ich an Modell A. Den Text als Intro der gesprochen werden soll schickel ich aber an Model B. Das Video, das dafür generell beschenke ich wiederum an Model C und diese einzelnen Befehle müssen auch total hochspezifisch ausformen.

00:13:50: Dann kriege ich die Ergebnisse und die baue ich dann wieder zusammen.

00:13:54: So funktioniert es, das kann man sich im Grunde wie ein Orchester vorstellen.

00:13:58: Also ich baue mir hier einen Orchester aus verschiedenen KI-Services und hier in meinem Orchester zum Beispiel bei uns spielt halt z.B die ChatGPT Geige zusammen mit dem Mitjourney Contrabass und im Einklang mit Notebook LM Und ich bringe diese Modelle in Zusammenarbeit.

00:14:15: Das ist eigentlich die hohe Kunst.

00:14:17: Aber ich kann die Dinge nur in Zusammen Arbeit bringen wenn ich weiß was muss jeder als eine Disziplin Ende des Machen, wie wir nicht ein Haus bauen.

00:14:25: Ich brauche Schreiner, Tischler was auch immer ich brauche Maurer, ich brauch jemanden der den Putz macht, ich brauch jemanden er die Innenverkleidung hat.

00:14:33: aber ich weiß am ende wie ja der Raum oder das Hause am Ende aussehen muss.

00:14:36: und dann tue ich es an die einzelnen Disziplinen raus.

00:14:39: Eigentlich ist es exakt so wird heute noch massiv unterschätzt was da eigentlich dran hängen KI Modellen in Zusammenarbeit zu bringen jedes Modell perfekt ansprechen und dann einen Output abzuliefern, der eigentlich am Ende im Hintergrund vier fünf sechs Services gearbeitet haben.

00:14:56: Hin zum Endkonsumenten muss es aber aus einem Guss wirken.

00:15:00: Du hast ja richtigerweise gesagt Wir machen ja ein Benchmarking Aber dieses Benchmarks arbeiten fünf unterschiedliche Modelle zusammen und jedes Modell liefert unseren eigenen kleinen Baustand Fügen diese dann in unseren Templates zusammen und spucken das dann eben raus.

00:15:15: Und die Leute sind dann geflasht, was natürlich ganz anderen Effekt hat als wenn sie das im Chatfenster bei den einzelnen Modellen einzeln reinhacken und dann über eine PowerPoint dann vielleicht irgendwann mal mühsam

00:15:25: zusammengleistern.".

00:15:26: Okay also ich verstehe ein Multigewerkeprodukt sozusagen?

00:15:30: Wie macht ihr das denn?

00:15:31: Also wenn wir uns mal jetzt ran hangeln so wie ich da mehr herauskitzelte... Was war denn bei euch so der Ort, an dem ihr das alles zusammenbringen musstet.

00:15:37: Ich konnte dir das neu aufsetzen und die Dinge schon nutzen.

00:15:40: Wie war es bei euch?

00:15:41: Also wir haben tatsächlich ein komplett neues Backend bauen müssen weil heute gibt es eigentlich keine Software wo du hochmodulare Promptbefehle zusammenbauen kannst und diese individuell dann eben rausschicken kannst.

00:15:55: Du musst dir überlegen... Wir haben jetzt zum Beispiel verschiedenste Firmen bei uns irgendwie auf der Plattform und die einen, die verkaufen als B-to-B-Händler irgendwelche Schrauben an Großbetriebe.

00:16:06: Und andere, die verkaufen wieder Rennradräder in irgendwelchen Rennradsfreaks oder so.

00:16:13: Also völlig andere Branchen, völlig andere Disziplinen schlagen sich auch mit völlig anderen Problemen um.

00:16:18: Und trotzdem wollen ja alle irgendein gutes Benchmarking erhaben.

00:16:21: Das heißt also es ist immer so eine Mix aus... Allgemeingültigen Befehlen plus eben individuelles Signaling.

00:16:30: also wir haben gelernt der Kontext ist das A und O. Also lieber ein schlechter Befehl mit dem richtigen Kontext als einen top durchdefinierter Befeil ohne Kontext, Kontext isst es a und o wenn du.

00:16:43: Qualität läuft heute null beim Kontext.

00:16:45: Bei uns war es so, erst als wir eben herausgefunden haben, okay, wir müssen die Zielgruppe definieren, die wir damit ansprechen und die müssen wir in den BVV mit schicken.

00:16:53: Wir müssen das Angebot was dieses Unternehmen hat, das müssen wir definieren und das müssen sie mitschicken.

00:16:58: Und wir müssen auch überlegen, was ist das Business-Ziel?

00:17:01: Was ist das Format, in dem wir den Output haben wollen?

00:17:03: Erst als wir diese Kontex der individuellen einzelnen Unternehmen abgefragt haben, in unsere Befehle mit eingebaut und rausgeschickt haben dann kam erst Qualität zurück.

00:17:12: Was sonst kriegst du einfach nur generischen Mist.

00:17:14: und wir haben mal gelernt, es gibt so Art Signalling-Wörter oder Signallingelemente die einer KI sagen okay ich Ich soll jetzt hier nicht allgemein spezifischen Output abliefern, sondern hier scheint was kreativisches gefragt zu sein.

00:17:30: Okay dann tue ich vielleicht nochmal andere Parameter aktivieren als ich vielleicht sonst gemacht habe und lass da einen anderen Prozess laufen also wenn du mit deinem Allgemeinen Gefehl darüber kommst.

00:17:39: Also das was in der Zukunft enorm wichtig wird und es ist der Deal schlechthin.

00:17:44: Du wirst Kontext gegen Mehrwert tauschen müssen.

00:17:46: Du bist den Kontext von denen Nutzern abfragen müssen und den werden sie aber nur geben, wenn du dafür etwas abliefern kannst dir so einen hohen Wert für die Stifte das ihr bereit sind dir mitzuteilen.

00:17:57: Was beheißt bei dir alles Kontext?

00:17:58: also was würdest du da runter zusammen fassen?

00:18:00: Also zum Beispiel Kontext heißt für mich zum Beispiel spreche ich jetzt hier Rentner an Oder spreche ich jetzt hier junge Flipper, die gerade in den Beruf eingestellt haben.

00:18:10: Völlig anderes Tier, völlig andere Ansprache auch völlig anderes Ergebnis rein.

00:18:15: Das ist für mich so eine klassische Kontext-Anfrage und wir sind erst damals drüber gesteubert als mal ein Unternehmen zu uns kamen.

00:18:23: das war eine Versicherung.

00:18:24: Die wollten im Bereich Corporate Social Responsibility was machen und die wollten eine Kampagne machen und haben gesagt, okay wir möchten jetzt hier eine zweiseitige Kampagne.

00:18:34: Wir möchten im Grunde förderungswürdige Vereine suchen Das heißt Teil der Kampagne ist.

00:18:41: nenn mir ein Verein, wo du sagst er so toll und schau ich dir so viel Wert für die Gesellschaft.

00:18:46: Das ist ein Verein das förderungswürdig und dann wollen wir im zweiten Schritt die Community darüber abstimmen lassen um welche von diesen Fördungswürdigen vereinen sollen wir denn jeden Tag unterstützen?

00:18:56: Und da haben ja natürlich irgendwie eine Kampagnenprojektade aufgesetzt haben das rausgeschickt und die KI hat ständig als Output Versicherungen abgeliefert wie man Vereinen verchecken kann.

00:19:07: aber das war nicht die Frage.

00:19:09: Es ist zwar ein Versicherungsunternehmen, aber die Idee war nicht jetzt diesen Verein Versicherung zu verchecken.

00:19:15: Sondern das waren ganz anderes Tier und da war uns klar okay verstanden.

00:19:19: wir müssen der KI schon auch mitgeben dass es hier jetzt nicht darum geht dass als Output eben Versichungen vercheckt wird was man ja Die KI automatisch annimmt, wenn du sagst hier ist ein Versicherungsunternehmen das die so und dass machen möchte.

00:19:32: So na und darüber sind wir dann gestolpert und dann haben wir uns im allen vollen lassen.

00:19:35: okay wie kommen wir an den richtigen Kontext dran?

00:19:38: Dass da auch für solche spezifischen Fragen guten Output liefern kannst.

00:19:42: ich glaube Ich weiß auch echt was Du meinst meine frau und ich.

00:19:44: Wir haben jeder eine KI programmiert bekommen oder trainiert bekommen die Fotos von uns erstellt also auf promptin weißt ihr das?

00:19:51: heißt ich kann irgendwie sagen hier ich sitze am schreibtisch und halten Luftballon in der Hand so dann kriegst du halt ein Bild von dir gebaut.

00:19:56: So, und dann hatte meine Frau ein Podcast.

00:19:58: Da ging es um mich der Bauchgefühl.

00:20:00: Ich mein das war so was wie beim Traum mit dem Verstand mehr als den Bauch oder vielleicht gings auch mal Nährung.

00:20:04: auf jeden Fall wünschten sie sich als Bild ich sitze draußen auf einer schönen Wiese auf einem Berg habe eine Hand auf meinem Bauch und lächeln in die Kamera weil es ging halt darum bauchgefühlt zu fühlen.

00:20:14: Und wirklich fast jedes Foto von ihr wurde schwanger generiert.

00:20:17: Das heißt die KI ging davon aus, dass wenn eine Frau ihre Hand auf ihren Bauch legt dann wird der Anlass sein das sie schwanger ist.

00:20:23: War es aber gar nicht sondern der Kontext war ich will mein Bauchgefühl vertrauen und daher das ist glaube ich was du so meinst ne?

00:20:29: Ja vor allem jetzt überleg mal ich könnte ja zum Beispiel hingehen ich nehme irgendwie ein Produktfoto und sag so Ich hätte hier gerne machen wir den Modelshoot wie von Salando Und dann wird aus diesem Produktleger pläßigen Model reingepässt.

00:20:41: Im ersten Moment natürlich erstmal Wahnsinn, dass so was geht und da kommt wirklich ein Foto und das hat auch echt eine ansehnliche Qualität.

00:20:48: aber da gibt es schon Lust.

00:20:49: du lässt total viel offen Weil da ist ja nicht definiert, möchte ich ein männliches Model oder einen Frauenmodell.

00:20:56: Möchte ich das?

00:20:56: die Person?

00:20:57: lange Haare oder kurze Haare?

00:20:58: Blond oder schwarz?

00:21:00: Soll die eine Uhr tragen oder nicht?

00:21:01: Was soll denn unter dieser Jacke getragen werden?

00:21:03: Das muss ja irgendwie auch dazu passen und passt es dann in der Ansprache wieder zu unserer Zielgruppe.

00:21:08: Und dann merkt man eigentlich wo eigentlich der Hund begraben liegt.

00:21:12: Alles was ich nicht definiere wird über Annahmen für mich getroffen und da kann halt alles Mögliche rauskommen Je klarer ich weiß was ich will und ich bin nicht fähig das zu artikulieren.

00:21:24: Umso bessere Ergebnisse kann ich halt machen, ne?

00:21:26: Ich kann dann halt sagen, ich hätte ein Setting gerne in den Highlands, ich hatte irgendwie eine Person für sich bloß so ein bisschen Topgarn Typ sein hier drei Tage bar der soll schon grau sein, der sollte einen leichten Scheitel haben, der soll eine Breitling-Uhr tragen.

00:21:40: Was kannst du alles definieren?

00:21:41: Kannst du alles mitgeben und dann kriegst du halt exakt das was du möchtest was deiner Marke oder sonst irgendwas entspricht.

00:21:46: Aber ich muss mir halt die Mühe machen, das einmal für mich zu definieren.

00:21:50: Sonst definiert es für mich die KI und dann passiert's halt wie bei deiner Frau?

00:21:54: Da wird halt angenommen, dass die Schwanger ist!

00:21:56: Die Person ist aber eigentlich gar nicht gefragt, hab' ich vergessen und habe nie mitgegeben im Kontext.

00:22:00: Und jetzt mal so aus technischer Neugier daraus, wie macht ihr das bei euch?

00:22:03: Jetzt ich weiß ja auch, ihr definiert so ein Projekt.

00:22:05: Dann sagst du hier was ist dein Ziel, beschreibt mal das Business Problem.

00:22:09: dann fragst du was sind die Zielgruppe.

00:22:11: Du fährst noch irgendwas weiteres ab.

00:22:12: aber ich sage immer so eine Reihe von Dingen wo man ja glaube ich versteht was der Aufbau ist.

00:22:16: und dann flanscht er dir sozusagen Paint Points runter und aus Paint Points dann Lösungsideen usw.

00:22:22: Wie habt ihr das gemacht?

00:22:22: Also ihr habt euer Backend, wo quasi diese ganzen Dinger gezogen werden.

00:22:26: Und baut ihr dann quasi einen durchgehenden Prompt daraus zusammen, den ihr dann rüber reicht an einer der verschiedenen KI's die ihr nutzt.

00:22:32: oder wie macht ihr das?

00:22:34: Wir sind genau so vorgegangen wie es vorhin meinte.

00:22:37: wir haben gesagt am Ende soll ein Prototyp rauskommen.

00:22:39: dass ist unser Endergebnis.

00:22:41: damit wir aber einen guten Prototypen haben brauchen wir erst eine These.

00:22:43: Aber wir können ja nur dann ne gute These haben wenn wir ein gutes Benchmarking haben.

00:22:47: und das heißt also wir haben sozusagen des Endergätenes In kleinere Bestandteile zerlegt, was brauchen wir?

00:22:53: Wir brauchen ein detailliertes Briefing mit der eine KI super arbeiten kann.

00:22:57: Wie sollen mir dann die große Herausforderung, wie ich hier definiert habe in kleinere Teilherausforderungen zerlegen und pro Teilherausforderung noch mal konzeptionelle Fragen stehen?

00:23:06: Und das sind schon hinten im Backend zwei verschiedene Tiere.

00:23:10: Das heißt also wir haben erst mal hinten im Backend ein Reiter dir nichts anderes dafür sorgt, ein perfektes Projekt Briefing zu geben.

00:23:17: Egal was du mir da reinhäckst das reicht nicht weil sondern Du musst auch bestimmte Formulierungen rüber schicken weil KI's damit besser arbeiten können.

00:23:27: aber im Grunde unsere Nutzer wissen das gar nicht.

00:23:29: Also haben wir erstmal den Input immer von die Nutzer genommen und haben das in ein KI taugliches Briefing umformulieren lassen, umgemünzt und erarbeiten lassen.

00:23:38: Und haben diese einzelnen Felder halt spezifiziert.

00:23:41: Also letzten Endes haben wir eigentlich den Input der Leute veredelt weil wir wussten wenn es zu oberflächlich ist, wenn das nicht detailliert genutzt wie wir gerade ja drüber gesprochen haben dann kommen keine gute Qualität darüber.

00:23:52: Das heißt klingt dumm.

00:23:54: aber ich möchte mit einem tollen Prototypen haben möchtest dass du total entscheiden was du am Anfang machst Weil das im Grunde die Qualität bis hinten festliegt.

00:24:04: Und wenn du am Anfang die Qualitie, die du reinkippst, das holst du hinten nicht mehr raus sondern muss am Anfang sicherstellen dass die Qualiteit ist.

00:24:11: und dafür haben wir zum Beispiel hinten nur fürs Briefing über acht unterschiedliche Felder wo wir dann sagen okay in Briefings setze ich das und des zusammen.

00:24:20: da haben wir dann definiert es sind Beispielformulierungen für ein gutes Briefing.

00:24:23: diese Befehle sind mit einem Variablen besetzt weil je nachdem was du da ja rein kippst muss ja das sozusagen was anderes mitgeschickt werden.

00:24:31: und auch dieser prompt befehlen nur fürs briefing.

00:24:33: Das ist ein chasen format.

00:24:35: für die, die es nicht wissen dass es im grunde du tauscht information formatlos aus ohne dass du sagst jetzt ein video oder so ein bild sondern nur reiner text.

00:24:44: Und auch die herrarchie ist total entscheidend wie dieses chasin format aufgebaut ist.

00:24:49: also wo wir baustest chasm format auf welche variablen sind in welchen bau stellen vom chasing?

00:24:54: Wie ist der einzelne Befehl für dieses Ein Briefing, ne?

00:24:59: Nur damit mal die Leute verstehen was da ist.

00:25:01: Wir haben bei uns ein Briefing wir haben eine Aufgabenstellung, wir haben die Beschreibung der Herausforderungen, Spezifizierung der Zielgruppe und das ist jeweils im Chasing Format ein einzelnes kleines Segment und für jede dieser kleinen Disziplinen gibt es einen eigenen Prontbefehl, der Modular sich zusammensetzt und flexibel variablen besetzen wird.

00:25:19: Spätestens merkt man jetzt eigentlich, worüber reden wir denn hier eigentlich.

00:25:23: Weil das ist nicht einfach etwas was ich mal so schnell über Nacht mache oder so.

00:25:27: Jetzt geht die Fahrt ab!

00:25:29: Das ist eine eigene Disziplin.

00:25:31: da muss ich mich mega viel rum experimentieren.

00:25:34: Wie muss es aufgebaut sein?

00:25:35: Wo müssen welche Variablen rein wie kitzlichter mehr... Qualität raus.

00:25:41: Ich muss Beispiele mitschicken, damit die KI weiß was hätte ich ganz gerne als Output.

00:25:45: und wo soll das qualitativ landen?

00:25:47: Damit die mich versteht, was ich da haben möchte, was sonst macht ihr irgendwas.

00:25:50: Und da reden wir ja nur über das Segment Briefing.

00:25:53: Das haben wir für alle einzelnen Segmente gemacht.

00:25:55: Das sind dann dasselbe für die richtigen Fragenstellen gemacht.

00:25:59: Eigener Reiter mit eigenen Modularen befehlen, wo Variablen automatisch besetzt werden.

00:26:04: Dann fürs Benchmarking ebenso eine Neunterkettung.

00:26:09: Und jetzt haben wir uns Schritt für Schritte aufgebaut.

00:26:11: und sag mal ich weiß ja von dir, dass die neueste Ausbaustufe deines Produktes sein wird.

00:26:15: Dass du nur noch ein Textfeld hast.

00:26:17: und ich brauche wirklich nur ganz du sagst mal so schön einen dummen Satz eingeben.

00:26:20: Das nennt ihr Fire.

00:26:21: also kann ich verstehen wenn man da ein Fire ist Wie machst du das denn dann wenn du eigentlich mir sagst Du hast reverse engineered vom produkt her die überlegt was ich haben will und dann was ich brauche damit er das gut bauen kann.

00:26:32: Und dann verschlangst du es aber sozusagen nach vorne hin so massiv dass jemand den nur noch so ein düsteligen Satz in dort.

00:26:37: wie funktioniert das dann dass du da trotzdem demnach gerecht wirst?

00:26:40: Das funktioniert dann, also wir haben ja ursprünglich mal daher das wir ja immer erst gesagt haben du gibst ein input dran und dann machen mir das perfekte Projekt Briefing für dich.

00:26:49: Und dann wurde dir das ausgespürt dann könntest du daran arbeiten.

00:26:52: kurz ist noch mehr überarbeiten daran fallen so dass es für dich passt.

00:26:56: und dann haben wir gesagt okay jetzt passen für dich.

00:26:59: und nun generieren wir für dich die frage.

00:27:02: aber wir haben da irgendwie gelernt obwohl das im grunde Von der Arbeitszeit, nur damit du mal so ein Gefühl kriegst.

00:27:07: Früher haben wir Workshops gemacht zwei Tage, zehn Leute eingesperrt und diese Arbeiter haben ja mit diesen einzelnen Befehlsketten innerhalb von einer halben Stunde alleine gemacht.

00:27:17: Also zehn Leute, zwei Tage.

00:27:19: also reden wir da über hundertsechzig Stunden reduziert auf eine halbe Stunde und trotzdem war es den Leuten immer noch zu aufwendig.

00:27:25: Es ist verrückt!

00:27:27: Aber die sagen ja, aber da muss ich das dann wieder neu eingeben und so weiter.

00:27:30: Und sofort hat nicht funktioniert sondern muss eigentlich wirklich davon ausgehen... ...die Leute sind exakt bereit einen Satz reinzuhecken!

00:27:37: Das ist exakt die Bereitschaft der Leute.

00:27:39: Das habe ich rausgefunden einfach in diesem ganzen KI.

00:27:42: Die Leute sind bereit einen Satz zu formulieren und erwarten die Magie.

00:27:45: Du musst es abliefern können.

00:27:47: Und du kannst mit einem Satz ja nicht automatisch eine unfassbare Qualität erwarten.

00:27:52: Wenn du jetzt zum Beispiel benutzt das Videomodell Sora Dann ist es natürlich genial, du machst nur Einsätze und dann kriegst du hier so ein kinotaugliches Video.

00:27:59: Aber man muss den Prozess dahinter verstehen.

00:28:01: Nämlich dein simpler Befehl wird im Backend bei Google und bei Open AI alle erhalten in tausend kleine Promptbefehle zerlegt die dann alles von diesem Video definieren.

00:28:12: Werden zweihundert neunundfünfzig Bilder generiert, die dann in einer kurzen Abfolge gemacht wird zusammengesetzt werden und für dich als Video ausgesprungen.

00:28:21: Du denkst, ich bin so ein kreatives Chini!

00:28:24: Und letzten Endes ist es auch das was wir gemacht haben.

00:28:27: Wir haben ja diese einzelnen Segmenten definiert, wir haben die Befehle ja definiert usw.

00:28:32: Eines der Dinge haben wir immer aufeinander aufgebaut.

00:28:36: Also die Fragen, die gestellt wurden, haben ja auch das Briefing, was wir im Vorfeld generiert habe, aufgebaut.

00:28:42: Die Benchmarks, die generierte waren dafür war ja die Basis immer die richtigen Fragen.

00:28:46: Erst muss ihr die Fragen wissen um zu gucken, was braucht denn für Lösungsbeispiele, die mir da weiterhelfen können?

00:28:51: Dadurch dass wir es von Anfang an aufeinander aufgebaut hatten, waren wir dann in der Lage das halt komplett durchzuautomatisieren.

00:28:58: Das heißt also du häckst noch den Satz aus und dann geht erstmal der Befehl fürs Briefing raus.

00:29:02: Wird das zu Ende generiert als das Briefing dann komplett generierte und aussieht, dann schicken wir direkt die nächste Automatisierungskette raus und sagen so jetzt bitte Cluster aufbauen Fragen stellen.

00:29:12: Dann ist das abgearbeitet und dann schick mir automatisiert... ...die nächsten Befehle fürs Benchmarking heraus!

00:29:17: Also wir haben im Grunde eigentlich eine Kette... ...aufgebaut, die wenn die eine, dass eine Glitterkette abgearbeitete wurde, aktiviert wird.

00:29:27: Und in der Summe, du geübst einen Sack ein und kriegst eigentlich das perfekte Projekt Briefing.

00:29:33: Du kriegest das Briefing, die Fragen gestelltes Benchmarken und du kriegste sechs geniale Lösungen wo für dich vorher eine Woche gebrauchst aber die Befehle die da abgeschickt werden nicht dir alle ausdrücke die wir da los schicken.

00:29:44: dann komme ich auf twenty-fünf vier Seiten hochmodular Individuell mit Variablen besetzt, sodass am Ende des Abends kein Befehl mit dem anderen zu vergleichen ist.

00:29:57: Und das ist der Wettbewerbsvorteil der Zukunft.

00:30:00: Damit generierst du in der Zufruft einzigartige USPs.

00:30:04: wenn du es schaffst den Thema auszuwenden und sagen ich bin die Person die mit weiten Abstand in diesem Fall Die beste Person oder das beste Unternehmen bin, dann kannst du einzigartige Dinge machen die nur schwer zu kopieren.

00:30:16: Weil ich kriege immer wieder witzigerweise von Leuten sagen so ja ich kann auch bei Chat Chippityn Benchmarking machen aber die Person weiß nicht wovon sie da spricht.

00:30:26: weil sie da ein zwei Sätze formulieren können, dass das dann funktioniert.

00:30:29: Aber das ist ein ganz anderes Tier und ich bin eine Auffassung, dass es so komplex ist und auch aus guten Gründen.

00:30:35: deswegen Prompt Engineering heißt, dass du damit Wettbewerbvorteile bauen kannst.

00:30:39: du wie halt Google oder TikTok mit ihren Algorithmen auch Wettbewährungsvorteilen.

00:30:44: Das kannst du im Grunde eigentlich für dich aufbauen wenn du dich auf den Weg machst.

00:30:49: Sag mal ist ein interessantes Thema die Länge also.

00:30:51: du hast jetzt gerade eben so eine Nebensatz erzählt.

00:30:54: das was für dich Interface einen Satz in dem Textfeld ist und hinterher kommt ein geiles Ergebnis raus, ist hinter den Kulissen.

00:31:04: Was ist denn so deine Erfahrung, was die Menge an Input für so eine KI angeht?

00:31:08: Weil ich hab die Erfahrungen gemacht.

00:31:09: Es gibt ja verschiedene Wege daran zu gehen.

00:31:11: also entweder schreibst du es in den Prompt oder du liegst sozusagen Anhänger an und gibst ihm sie mit zum Beispiel Referenzobjekte.

00:31:17: Also mein Beispiel jetzt war's zum Beispiel so Ich will jetzt weiß ich nicht ein Teaser für einen Podcast haben.

00:31:21: Also ich möchte meinen Shownotes um wie schreiben können.

00:31:23: worum gehts in dieser Folge?

00:31:24: Und das soll so Bock machen von dem was du da liest dass du sofort einschaltest.

00:31:28: Da kann ich dir jetzt natürlich zwanzig Beispiele mitgeben.

00:31:30: Ich hab einfach so die Beobachtung gemacht, manchmal ist es so je mehr Input ich gebe, desto schwieriger wird das Ergebnis weil ja auch ein Input immer gleich ein Token ist.

00:31:37: also der hat dann mal Informationsstücke.

00:31:40: was ist denn so deine Erfahrung damit?

00:31:41: Also den größten Fehler den du machen kannst ist das hatten wir auch oft gesehen Die Leute haben zum Beispiel einfach alles was sie zum Projekt wussten irgendwie ins Briefing rein gehackt.

00:31:53: Aber das ist ein Kardinalfehler, weil alles was du mitschigst wird verarbeitet.

00:31:57: Also du musst schon das Wichtige vom Unwichtigen trennen.

00:31:59: Das ist ja die eigentliche Crux!

00:32:02: Ich muss entscheiden können ist es jetzt wichtig zu wissen oder ist es unwichtig?

00:32:06: Um jetzt unwichtig warum sollte ich's dann mit schicken?

00:32:08: Weil wenn nicht mit schick wirds auf jeden Fall verarbeitete und mit eingeflossen.

00:32:12: also dass sozusagen auseinanderzudividieren und eigentlich mein Problem auf den Kern zu reduzieren.

00:32:18: Was ist jetzt wirklich essenziell und was ist jetzt wichtig?

00:32:21: die eine guckst, das zu artikulieren zu können.

00:32:25: Und das zweite ist halt dass du halt weißt was sind die Elemente die ich brauche um spezifische Ergebnisse zu kriegen.

00:32:32: bei deinem Beispiel zu bleiben?

00:32:34: Du hast ja zick unterschiedliche Gäste mit Zick unterschiedlichen Fachdisziplin und Wissen.

00:32:41: Das muss man...das sind dann sozusagen wichtige Baustellen die du auf jeden Fall mitschicken musst weil es jedes mal anders ist.

00:32:48: Also die Elemente auch rauszuarbeiten und zu definieren, welche muss ich auf jeden Fall mitschicken wenn ich ein spezifisches Ergebnis habe ist dann die zweite Crux.

00:32:56: Und wenn du nicht immer irgendwie auch einen Beispiel mit gibst was du gerne, was für dich eigentlich gut ist.

00:33:02: Also ein Qualitätsindex!

00:33:04: Dann kannst du es auch vergessen weil dann macht das Ding ja, was du möchtest.

00:33:08: also wenn jetzt nicht beispielhafte Intro Text mal mitschickst damit die KIN nur so einen Hauch von Gefühl kriegt worüber wir reden und im Idealfall schickst du sehr unterschiedliche Formulierungen mit.

00:33:18: ne?

00:33:18: Weil das eine Intro könnte man so lauten das andere Mal so dass deine gewisse Varianz drin sind dann bist du schon auf einem relativ guten Trichter.

00:33:26: und dann muss man noch mal wissen, dass es echt aus Modellen ankommt.

00:33:30: Zum Beispiel wir haben verschiedene Projektarten.

00:33:32: Du kannst zum Beispiel bei uns strategische Fragestellungen reinherken aber auch zum Beispiel User Experience.

00:33:37: Und zum Beispiel strategische Frage stellen schicken wir an OpenAI, weil die einfach in der analytischen Fragestellerung sehr gut sind.

00:33:43: Aber wenn du zum Beispiel eher kreativere Themen hast, dann schicken mir das eher an Entropic, weil sie mit kreativeren Fragen besser umgehen können.

00:33:50: also du musst auch die Disziplin der Modelle kennen, also wer ist jetzt hier geeigneter?

00:33:55: und dann musst du auch noch verrückterweise die Modell-Varianten differenzieren können.

00:34:00: Also wenn du zum Beispiel möchtest dass es super akkurat ein Befehl abgehandelt werden muss, dann ist z.B.

00:34:05: Vier Punkt Eins von OpenAI dein Modell.

00:34:08: aber wenn du z. B. sagst das mir eigentlich relativ egal.

00:34:12: Hauptsache da ist geil formuliert das Scheiß kommt raus, dann nimmst du eher Chamonite zum Beispiel Und da musst du halt experimentieren und gucken Welches Modell auch, welche Ergebnisse zum Beispiel abliefert.

00:34:23: Wir haben z.B.

00:34:23: bei uns im Backend zwanzig Obenei-Varianten die ich auswählen kann und für jede Projektart will ich eine andere und selbst auf das Briefing.

00:34:33: Das Briefing erstellt bei uns ein anderes Modell als das Modell des für unseren Benchmarken generiert.

00:34:38: also ich bleibe beim gleichen Projektart.

00:34:41: Ich will eine User Experience Lösung.

00:34:43: Das Briefing erstellt aber ein Tropic, das Benchmarken macht aber Open AI und den Prototypen baut mir aber Gemini zum Beispiel.

00:34:50: Bleibt die gleiche Kette?

00:34:52: Es bleibt die gleich Projekteart?

00:34:54: Der User merkt nichts!

00:34:56: Wir wissen aber für die einzelnen Teildisziplinen müssen wir da verschiedene Modelle anpicken.

00:35:01: Hast du dich sehr wirklich durch alle in mühevoller Kleinarbeit durchgetestet?

00:35:04: und vor allem wenn neues rauskommt oder sich ein bestehendes ändert, passst Du dann auch nachträglich an?

00:35:09: Muss ich.

00:35:10: Muss Ich Aber Es war jetzt nicht so, dass es bei mir Schmerzen ausgelöst hat.

00:35:15: Weil die Modelle werden hier immer besser.

00:35:17: Die werden ja nicht schlechter und immer nur besser!

00:35:19: Das heißt eigentlich war immer wenn ein neues Modell da war dann das... Gute Nachricht, weil sehr wahrscheinlich haben sie ein Teil Problem was uns heute echt fuchsigen machen die irgendwie gelöst und mit jedem Modell wird es auch immer besser.

00:35:32: Deswegen habe ich jedes mal gejubelt wenn neues modell kamen Und die können wir mit weil wir über eine api laufen in fünf minuten andocken.

00:35:39: also wenn chatchity vier punkt zwei rausbringt theoretisch dann sind wir in dreißig Minuten angedockt Solange sie es über eine API bereitstellen, das ist ja die Grundvoraussetzung.

00:35:48: Und dann teste ich durch und gucke funktionieren alle Befehle noch, kriegen wir noch die Ergebnisse korrekt zurück?

00:35:53: also mit jedem Modell dass du ergänzt machst ein Testing durch und kuckst was kommt raus?

00:35:58: Das ist auch so dass mir mal neuere Modelle nicht aufgegriffen haben weil in dem Bezug jetzt die Ergebnisse nicht besser wurden.

00:36:05: Wir merken zum Beispiel bei der Bildgenerierung.

00:36:07: Wir laufen immer noch über das Vorgängermodell von Flux weil wir wollen User Interfaces.

00:36:12: Komischerweise kann das Vorgängermodell bessere Interfaces generieren als das neueste Modell.

00:36:17: Dann gehen wir halt da nicht mit.

00:36:19: Ich habe aber auch einfach festgestellt, also ich kann ja wenn ich jetzt zum Beispiel mal in der OpenAI-Welt bin... ...kann ich hier hingehen?

00:36:25: Kann Chat aufmachen?

00:36:26: Kann da kommunizieren?

00:36:27: Wenn wäre der nächste Ausbaustufe wär, ich baue einen GPT!

00:36:30: Also ich schaffe quasi eine Anleitung die immer über dann ein Fenster replizierbar ist.. ..also ich hab' quasi ne Wiederkehr und dann kann ich ja nen Assistant bauen.

00:36:38: das heißt wenn ich hier hin gehe und sage ich mach automatisierung mit mag.com.... ...dann will ich das vielleicht immer anpingen so wie du es gerade beschrieben hast.

00:36:44: Und das asoziale Adaran ist ja dass sie alle unterschiedlich funktionieren.

00:36:48: Also ich kann den exakt selben Prompt nehmen, er funktioniert als Chat anders als als GPT anders als Assistant.

00:36:53: also Assistents brauchen zum Beispiel viel mehr Input und brauchst viel mehr Details usw.

00:36:57: Und sofort hast du da für dich einen guten Weg gefunden.

00:36:59: oder ist es gar nicht so dein Problem weil Du eher alles über AP löst?

00:37:02: Also wir lösen alles über API und wenn du echte Wettbewerbsvorteile generieren willst, dann kannst du es eigentlich nur über APIs machen.

00:37:10: Weil ein Tool User ist ein Tool user!

00:37:12: Weil am Ende haben ja alle die gleichen Tools ne?

00:37:15: Und dann kitzel ich halt da fünf Prozent mehr raus.

00:37:17: aber mit einer API kann ich machen was ich möchte.

00:37:19: Ich kann auch Dinge bauen wie keiner anderen baut weil sich da irgendwie keiner da jetzt bemüßigt wird dafür eine Lösung zu finden.

00:37:26: Eigentlich der Wett Bewert Vorteil liegt immer echt in der API in diesen ketten bauen.

00:37:33: also du kannst jetzt natürlich open eye und super befehle rein formulieren aber am ende des abends wirst du nicht.

00:37:39: Diesen riesen unterschied ausmachen.

00:37:41: aber wenn du jetzt zum beispiel sagst du baust bei make hoch individuelle agents die jetzt auf deinen workflow perfekt das perfekte ergebnis da fängt halt differenzierung an.

00:37:51: da würde ich sagen da würde schon eher darauf setzen, Damit lassen sich einzigartige Dinge machen.

00:37:56: Und wie gesagt, USPs der Zukunft, die laufen nicht über Tools.

00:38:00: Das braucht man sich gar nichts vormachen.

00:38:02: Wenn ich jetzt sage so, wir sind für KI gut aufgerüstet weil alle Mitarbeiter haben bei uns hier eine Chat-GPT-Li-Anstelle-Lizenz dann ist es so, wie ich sage, dass wir für die Digitalisierung super aufgestellt sind, weil alle haben hier bei uns Word und Excel.

00:38:14: Also so ab dem Level reden wir da.

00:38:16: natürlich gibt's da ein paar Typen, die Excel Götter drin sind, brauchen mal gar nicht diskutieren Aber die haben andere Firmen halt auch und alle nutzen halt Excel, so.

00:38:25: Und die Differenzierung funktioniert über die API.

00:38:28: Ja mega spannend!

00:38:29: Und hast du vielleicht noch einen guten Tipp?

00:38:30: Wie man ChatGPT und Co gut anstatt kriegt?

00:38:33: wenn ich es über API-Ansteuerer... Also gibt's da für dich eine Art kleines.

00:38:36: einmal eins was ich beachten sollte.

00:38:38: also wir haben ja schon ganz viel gesagt klar aber weiß vielleicht was ich meine.

00:38:41: oder wenn ich das über API Ansteuere reagiert es halt anders als wenn ich direkt anspreche.

00:38:45: Also der Vorteil ist einfach über die API.

00:38:49: Ich kann ja die Dinge viel, viel präziser machen weil ich ja über dieses Chasing Format auch immer ganz viele Definitionen mitgeben kann.

00:38:59: also ich sage an welchem Format hätte ich das Bild gerne?

00:39:02: An welche Breite?

00:39:03: Welche Höhe?

00:39:04: Ich kann exakt definieren soll das Model eine Uhr tragen oder nicht?

00:39:08: und wenn eine Uhr... welche Uhr sollte das sein?

00:39:10: Der große Vorteil Ich kann den Befehl eine klare Struktur geben.

00:39:16: Einen Aufbau, ich kann mit Herarchie arbeiten... ...ich kann auch mehrere Dinge ineinander reinsetzen oder ich kann auch Folgebefehle definieren.

00:39:28: also zum Beispiel beim Benchmarking ist es so wir kriegen eine Beschreibung von einem Benchmarkt Beispiel zurück aber diese Beschreibungen nehmen wir und schicken danach direkt noch einen zweiten Befeil los um eine Adaption hinzukriegen damit du nicht alles in einen Befehl unterkriegen musst, was du es eigentlich heute machen würdest oder iterierst.

00:39:48: Wie du das in einem Chatfenster machen würdest, sondern du kannst halt solche Befehlsketten automatisieren.

00:39:52: Das geht aber nur bei einer APE.

00:39:54: Das kriegst du eigentlich so über wenn du so ein Chatfenste halt nicht machst, kriegts das eigentlich praktisch nicht hin und diese klare Hierarchisierung von eben an von Befehlen und eben Kettenbefehle los zu feuern.

00:40:09: So was geht nun mit der APE?

00:40:10: Und das ist halt der Traum weil du dann halt sehr komplexe Dinge machen kannst und weil du natürlich viel mehr Qualität rauskitzeln kannst, ohne dass es dich auch nur eine Sekunde mehr kostet.

00:40:23: Du musst das einmal aufbauen, einmal definieren, schickst deinen Einsatz los und dann arbeite diese Kette für dich die Dinge ab und zwar auf einem qualitativ viel höheren Niveau als wenn du da in dem Chatfenster immer ellenlange Seiten lang Befehle.

00:40:37: eben reiner der Kunst ist.

00:40:39: oder Das Zauberwort, das dahintersteckt ist diese Automatisierung die dadurch möglich ist.

00:40:46: Und und die Kunst ist es schlaue Ketten zu bauen, die zu einem einzigartigen Ergebnis führen um gleichzeitig die Qualität hochzuhalten.

00:40:53: So und dieses Kettenbauen ist halt aber auch anstrengend.

00:40:57: Ich habe sie jetzt ja mal ein bisschen versucht so'n Gefühl dafür zu kriegen.

00:41:00: was ist da für eben notwendig?

00:41:02: Aber einen USP der nicht wehtut is kein USB sondern ist nur ein Feature weil dann kann's ja jeder.

00:41:09: Na, das muss ja weh tun.

00:41:11: Nur dann ist es was einzigartiges letzten Endes.

00:41:14: Geil!

00:41:15: Der Satz hat ja Qualität für so ein Zitaz, hätte einen USP der nicht wehtut und kein USP.

00:41:20: Und sag mal laufe ich Gefahr dass wenn ich solche Verkettungen baue, dass meine Fehlerwahrscheinlichkeit auch steigt.

00:41:25: also hast du gemerkt dass es irgendwie schwieriger ist sage ich mal zu dem Ergebnis zu kommen was ich möchte weil's ja mehrere Zwischenschritte gibt.

00:41:32: oder ist gerade noch das Gegenteil der Fall?

00:41:34: Weil du jedes einzelne Element quasi rückverfolgen kannst dass es sogar eigentlich besser geht.

00:41:38: Also prinzipiell ist es so, dass ja die Qualität steigt weil du ja immer wieder dafür sorgertragst das der Input hochqualitativ ist.

00:41:46: Das ist ja im Grunde die Chance die hier drin schlummert.

00:41:49: man darf nur nicht den Fehler machen.

00:41:52: Also woran wir zum Beispiel lange laboriert haben, wir fanden immer dass die Thesen nicht so gut waren und wir dachten immer das liegt daran weil die Benchmarks nichts taugen.

00:42:00: Und haben halt ewig lang an den Benchmark rumgefallen wie muss denn jetzt ein Befehl sein damit ein gutes Bench Marking zustande kommt bis wir irgendwann auf den Dricht gekommen?

00:42:11: ist es eigentlich nicht der Bench markenbefehl der entscheidend ist und für die Qualität sorgt sondern die Frage die wir vorher generiert haben ist diese frage individuell formuliert?

00:42:22: Und wenn nein, dann tut sie mir halt nur generische Beispiele generieren.

00:42:26: Also früher haben wir einen Befehl gesagt und haben gesagt, jetzt zeigen wir bitte coole Beispiele die es geschafft haben Nutzer auf eine emotionale Art zu berühren oder kann immer dergleichen Beispiel.

00:42:37: Wir haben dann gemerkt nicht der Benchmark befehlt das Problem sondern die Frage weil Nutzer ist.

00:42:42: Was soll Nutzer sein?

00:42:43: Kann ja alles möglich sein.

00:42:44: Reden wir über alte Leute, junge Leute?

00:42:45: reden wir über schwanger, reden wir mal über männlich weibliche... Keine Ahnung!

00:42:49: Nutzer ist alles.

00:42:50: und dann durchkommen halt auch allgemeinige Beispiele.

00:42:54: aber die einen wollen halt Rentner ansprechen, die anderen vielleicht jungen Familien.

00:42:57: Es ist eine völlig andere.

00:42:59: Bitte zeig mir Beispiele Die junge Familien, die gerade ein Kind bekommen haben emotional berührt und begeistert wurden.

00:43:06: Ganz anderes Tier kriegst du auch ganz andere Beispel.

00:43:08: Und was hat Emotional berührt?

00:43:11: Dinge die halt nicht klar definiert sind, die offen sind und die allgemein gültig sein können.

00:43:15: Wenn immer schlechte Qualität produzieren.

00:43:18: deswegen haben wir gemerkt wenn ein gutes Benchmarking wollen muss der Schritt davor super sein?

00:43:23: Und dann haben wir extrem viel Know-how reingelegt dass wir individuelle Fragen generieren.

00:43:29: zum Beispiel sagen wir bitte vermeiden allgemeine Begriffe wie Menschen Kunden Nutzer Weil das kann alles sein.

00:43:37: Bitte formuliere diese Fragen so spezifisch wie möglich und es muss wirklich die Nerv der Zielgruppe sein, übrigens hier eine exakte beschreibende Zielgruppen, die wir erreichen

00:43:46: möchten.".

00:43:46: Und hier übrigens meine Definition mit was sie sich so rumschlagen!

00:43:49: Und hier mal beispielhafte einzigartige formulierte Fragen, die total individuell formuliert sind damit du so ein Gefühl dafür kriegst, was wir da meinen.

00:43:58: Als dass gesetzt hat dann wurden erst.

00:44:01: Die.

00:44:01: Benchmark ist besser.

00:44:02: Weil die KI gemerkt hat, ich brauche Beispiele für junge Familienfunktionen.

00:44:06: Ah okay und sie haben seit fünf Tagen nicht mehr schlafen können weil das Kind den ganzen Nacht schreit.

00:44:11: Ich verstehe und die brauchen jetzt dringende Lösungen sind aber auch echt arme Schweine da finde ich doch was.

00:44:16: Was ist ein ganz anderes Signalling an die KI Dinge zu suchen und zu finden als wenn ich sage Nutzer schlaven nicht so gut?

00:44:23: Was soll das sein?

00:44:24: wegen der Arbeit?

00:44:25: Wegen... keine Ahnung Partnerinnen oder Partner.

00:44:28: es ist total offen So und das zu spezifizieren, dass ist eigentlich prompt in die Ingenierung.

00:44:34: Und wie komme ich daran?

00:44:36: Trage ich Sorge dafür, dass das individuell ist um eben Qualität zu bekommen.

00:44:42: Und sag mal so.

00:44:42: abschließende Frage, wer mir jetzt über eine Toolwelt geredet, die viel so über Automatisierung AP geht der, sage ich mal beweglichste Teil ist ja ansonsten Agents also wo man vielleicht immer sowas wie nacht end irgendwie arbeiten würde.

00:44:54: Wie bullish bist du da?

00:44:55: so hast du auch vielleicht schon erste gute Erfahrungen gemacht.

00:44:57: was ist denn so dein feeling wo wir dastehen?

00:44:59: Also ich glaube, bei den Agenten stehen wir da wo vor drei vier Jahren GPD Drei stand.

00:45:05: So in etwa glaube ich kann man das einordnen.

00:45:07: Das ist total ausgeflippt.

00:45:08: dass es jetzt so was gibt.

00:45:10: Ist auch total ausgeflippt das ist schon für so einzelne Disziplin das gibt zum Beispiel Coden.

00:45:16: Das is allein schon wirklich im Quantensprung.

00:45:18: und trotzdem... muss man das einordnen, dass es alles in den Anfängen.

00:45:22: Da darf man auch nur nicht akurate Ergebnisse erwarten und man muss echt eine sehr hohe Fehlertoleranz- und Leidensfähigkeit noch mitbringen.

00:45:31: Und trotzdem muss man ja davon ausgehen wenn ich mir Bilder anschaue die vor sechs Jahren über dolly generierte ABD aussahen um was heute geht dann ist das gigantisch.

00:45:40: und so ist es eigentlich mit den Agents auch Heute würde ich sagen Nichtwertewerbsfähig.

00:45:45: zu Workflows, Ketten, Assistenten.

00:45:47: In drei bis vier Jahren werden die aber ausgeflippte Dinge machen und dann drehen wir hier über ein ganz, ganz anderes Tier.

00:45:53: Deswegen finde ich es ist enorm wichtig sich damit auseinanderzusetzen auch wenn das jetzt in dieser Woche noch nicht die Welt verändern wird.

00:45:59: Aber in drei, vier Jahren ist das was ganz anderes.

00:46:02: und trotzdem finde ich bei Agents einen großes, großer Nachteilbleib für Leute wie zum Beispiel mich, die etwas klar im Kopf haben, wie's gerne hätte und wie das abgearbeitet werden sollen.

00:46:16: Damit muss ich erleben können, dass ein Agent macht was er will.

00:46:20: Weil das ist die Idee eines Agents!

00:46:22: Ich geb ja nur meinen Aufgaberein und ich definiere was ich haben möchte.

00:46:26: Aber wie es der Agent macht?

00:46:28: Es ist

00:46:28: total offen.

00:46:29: Muss sich dem Agent überlassen.

00:46:31: Das ist wie einen Mitarbeiter, den ich briefte... Die geht los, die Person macht was sie will erstmal.

00:46:35: So funktioniert halt auch ein Agent und damit muss ich leben können.

00:46:38: Und wenn ich damit nicht leben kann, dann wird Agent nie etwas... mit dem ich glücklich werde, sondern ich muss mich ja darauf verlassen dass dieser Agent einen perfekten Prozess jetzt hier erarbeitet und ihn abarbeitet oder iteriert.

00:46:51: Und solange bis da eine Qualität rauskommt mit der ich auch glücklich um zufrieden bin und da bin ich mir relativ sicher das da auch wieder immer Ernüchterung bei den Leuten kommen wird ist der Agent hier doch nicht genau die perfekte Urlaubslocation auf Mallorca für mich findet so wie es mir eigentlich versprochen wurde Vielleicht, weil du es nicht richtig geprieft hast.

00:47:10: Also wir werden glaube ich dieselben Fehlerquellen die heute beim Prompt Engineering und zum Bauen von Assistenten und Worflos haben diese Fehler Quellen die werden bei den Agents höchstwahrscheinlich wieder auftauchen in der Ausbringung anders.

00:47:22: aber auch da wird man wieder sehr genau iterieren müssen und definieren müssen klarstellen müssen dass dieser Agent wirklich IN meinem Sinne arbeitet.

00:47:31: Und vor allem man darf hier immer nicht vergessen Diese Agents gehören nicht mehr Die arbeiten auch nicht für mich.

00:47:37: Die suggerieren wir, dass sie sich für mich arbeiten!

00:47:39: Aber eigentlich arbeiten die für Google... ...die Arbeiten für Facebook und OpenAI.

00:47:43: Und sie werden immer im Interesse von OpenAI und Google halten.

00:47:47: Also ich würde nach Agents-Ausschauer halten.. ..die so konzipiert sind ist die in meinem Interesse agieren.

00:47:54: Zum Beispiel bei mir an Instagram diese drei Leute vorschlägt zum Follon.

00:47:59: Ist das wirklich in meinem interesse?

00:48:01: Oder schlägt mir Instagram die vor, weil sie getrackt haben.

00:48:04: Leute, die den voll umgehen häufiger zu Instagram?

00:48:08: Also handelt hier diese Empfehlung in meinem Interesse?

00:48:11: oder würde mir nicht eine neutrale Person vielleicht andere Leute für meinen wohlbefinden vielleicht gesünder werden empfehlen?

00:48:18: Das sind die Fragen, denen man sich in dem Zug schon mitstellen sollte bevor man da jetzt hier voll bullisch auf diese Agents geht, also für wen arbeiten die?

00:48:27: Arbeiten die in meinem Sinne?

00:48:29: und wenn sie es nicht tun wie kann ich zumindest dann das so sicherstellen dass da kein Humbug betrieben wird.

00:48:34: Das sind die konzeptionellen Fragen.

00:48:36: wieder auf einen zukommen werden.

00:48:37: Ja spannend Rupert!

00:48:38: Also vielen Dank, dass du uns mal mit oder die Haube genommen hast und viel gelernt.

00:48:42: und ja bestimmt to be continued.

00:48:44: Ich freue mich aufs nächste Mal mit dir.

00:48:45: Danke dir!

00:48:53: Du merkst, jetzt siehst du massig Wissen für dich und dein Unternehmen heraus.

00:48:57: Wenn du mit uns noch erfolgreicher werden möchtest, abonniere uns auf den gängigen Podcast-Plattformen – und hey!

00:49:03: Je größer wir werden, desto mehr Menschen können wir helfen.

00:49:07: Also erzähl doch auch deinen Kolleginnen von uns.

00:49:11: Bis zum nächsten Mal.