Thought Leadership
Was genau bedeutet generative KI für Content-Produzenten und Leser? Welche Vor- und Nachteile bringt das Texten mit KI mit sich? In diesem Artikel werden wir uns diesen Fragen widmen und einen genauen Blick auf die Möglichkeiten und Grenzen dieser Technologie werfen. Denn eins steht fest: KI-Texte sind längst keine Zukunftsmusik mehr, sondern längst im Alltag angekommen.
In der heutigen Zeit, in der Technologie und künstliche Intelligenz immer mehr an Bedeutung gewinnen, werden verschiedenste Branchen und Lösungswege revolutioniert. Generative AI – die künstliche Intelligenz, die auf Basis trainierter Modelle neue Inhalte schafft, hat laut Experten der Unternehmensberatung McKinsey das Potential, weltweit einen jährlichen Produktivitätszuwachs von umgerechnet 2,4 bis 4,1 Billionen Euro ermöglichen zu könnten. Dies entspreche der Größenordnung des Bruttoinlandsproduktes von Großbritannien.
Was versteht man überhaupt unter KI?
Um die künstliche Intelligenz im Bereich des Textens einzurordnen, ist ein kleiner Exkurs in die Logik und den Aufbau der KI sinnvoll:
KI steht für künstliche Intelligenz und bezieht sich auf die Fähigkeit von Computerprogrammen, menschenähnliche Fähigkeiten wie Lernen, Entscheidungsfindung, Spracherkennung und Problemlösung zu entwickeln. KI-Systeme verwenden Algorithmen und Daten, um Muster und Zusammenhänge zu erkennen und darauf basierend Vorhersagen zu treffen oder Entscheidungen zu treffen. Es gibt verschiedene Arten von KI, darunter maschinelles Lernen, neuronale Netze und Expertensysteme.
1. Expertensysteme: Diese Art von KI-Systemen basiert auf einer Sammlung von Regeln und Wissen, die von Experten auf einem bestimmten Gebiet erstellt wurden. Das System kann dann dieses Wissen nutzen, um Entscheidungen und Empfehlungen zu geben.
2. Neuronale Netze: Diese Art von KI-Systemen imitiert das menschliche Gehirn und besteht aus einer Sammlung von miteinander verbundenen künstlichen Neuronen. Sie können für Aufgaben wie Mustererkennung und Spracherkennung eingesetzt werden.
3. Maschinelles Lernen: Hierbei handelt es sich um eine Art von KI, bei der ein System aus Erfahrungen lernt und seine Leistung verbessert. Es gibt verschiedene Arten des maschinellen Lernens, wie beispielsweise überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen und bestärkendes Lernen.
4. Deep Learning: Eine spezielle Art des maschinellen Lernens, bei der tiefe neuronale Netze verwendet werden, um komplexe Muster in großen Datensätzen zu erkennen und zu interpretieren. Diese Technologie ist besonders gut geeignet für Bild- und Spracherkennung.
5. Genetische Algorithmen: Diese Art von KI besteht aus einer Gruppe von Algorithmen, die auf der Evolutionstheorie basieren. Sie werden verwendet, um komplexe Probleme zu lösen, indem sie verschiedene Lösungsansätze miteinander kombinieren und optimieren.
6. Swarm Intelligence: Hierbei handelt es sich um eine Art von KI, die von Insekten inspiriert ist. Ein Schwarm von Agenten arbeitet zusammen, um ein gemeinsames Ziel zu erreichen. Diese Technologie wird oft in der Robotik eingesetzt.
Es gibt noch viele weitere Arten von KI, aber diese sind einige der bekanntesten und am häufigsten verwendeten. KI wird in vielen Anwendungen eingesetzt, von der Spracherkennung und der Bilderkennung bis zur medizinischen Diagnose und der autonomen Fahrzeugsteuerung.
Welche Vorteile bringt der Einsatz von KI beim Texten?
Der Einsatz von KI beim Texten bringt mehrere Vorteile in der Texterstellung mit sich:
Zeitersparnis: KI-gestützte Textgenerierung spart viel Zeit, da sie in Sekundenschnelle große Mengen an Texten erstellen kann.
Konsistenz: KI-Texte sind in der Regel konsistent und einheitlich, da sie auf bestimmten Regeln und Parametern basieren.
Personalisierung: KI kann Texte auf spezifische Zielgruppen oder individuelle Benutzer anpassen, wodurch personalisierte Inhalte erstellt werden können.
Fehlerreduzierung: KI kann Grammatik- und Rechtschreibfehler erkennen und korrigieren, was die Qualität der Texte verbessert.
Skalierbarkeit: KI-gestützte Textgenerierung kann leicht skaliert werden, um große Mengen an Texten zu produzieren, die für Marketingkampagnen, E-Commerce-Websites, Blogs und andere Zwecke benötigt werden.
Kostenreduzierung: Durch den Einsatz von KI-Textgenerierung können Unternehmen die Kosten für die Einstellung von Textern senken, da KI-Systeme die Arbeit schneller und effizienter erledigen können.
Für den Verantwortlichen, der die Effizienz und Produktivität durch KI steigern möchte, ist es jedoch sinnvoll Mensch und Maschine als Ergänzung zu betrachten, und sich nicht einzig und alleine auf die KI zu verlassen. Der größte Heben und die größte Magie liegen in der Kombination.
Ein effektiver Workflow, der sowohl Produktivität als auch Qualität gewährleistet, ist von großer Bedeutung. Hierzu empfiehlt es sich, passende Briefings für die Künstliche Intelligenz (KI) zu erstellen, um klare Ziele und Erwartungen festzulegen. Durch iterative Arbeit, basierend auf den Ergebnissen der KI, kann der Inhalt weiter verbessert und verfeinert werden. Nicht zu vernachlässigen ist die menschliche Veredelung der Inhalte, um sicherzustellen, dass sie den gewünschten Standard erreichen. Ein gut durchdachter Workflow ermöglicht es, die Stärken der KI zu nutzen und gleichzeitig die menschliche Expertise einzubringen.
Was sind die Nachteile von KI im Bezug auf Texten?
Mangelnde Kreativität: Eine KI kann zwar Texte generieren, aber sie kann nicht die gleiche Kreativität wie ein menschlicher Schriftsteller aufbringen.
Eingeschränkte Fähigkeit zur Interpretation: Eine KI kann Texte nicht so interpretieren, wie es ein Mensch kann. Sie kann zwar eine Vielzahl von Daten und Fakten analysieren und in Texte integrieren, aber ihre Fähigkeit zur Interpretation und Analyse von Nuancen und Kontexten ist begrenzt.
Mangelnde Empathie: Eine KI kann keine menschlichen Emotionen oder Empfindungen in Texten widerspiegeln. Daher können Texte, die von KIs erstellt werden, oft emotionslos oder unpersönlich wirken.
Fehleranfälligkeit: KIs können aufgrund von unvollständigen oder ungenauen Daten fehlerhafte Texte erstellen.
Begrenzte Sprachkenntnisse: KIs können Schwierigkeiten haben, komplexe Sprachstrukturen und -nuancen zu verstehen, insbesondere in Sprachen, die nicht ihre Muttersprache sind.
Welche praktischen Anwendungsmöglichkeiten gibt es beim Texten mit künstlicher Intelligenz?
In einer Welt, in der Content König ist, sind kreative Möglichkeiten gefragt, um Texte effizienter zu erstellen und zu optimieren. Hier kommen KI-basierte Textgenerierungstools ins Spiel, die mithilfe der richtigen Briefings und Hintergrundinformationen automatisch maßgeschneiderte Inhalte erstellen können. Egal ob Produktbeschreibungen, Blogbeiträge oder Social-Media-Posts, diese Tools setzen Vorgaben in lebendige Texte um, ohne dass ein menschlicher Schreiber involviert sein muss.
Doch KI kann noch mehr als nur Texte erstellen. Sie kann die Sprache und den Ton einer Zielgruppe analysieren und somit den Schreibstil und die Wortwahl optimieren. Aber nicht nur das, KI-basierte Tools können auch den bereits vorhandenen Content analysieren, optimieren und zum Beispiel umschreiben. Von der Erstellung von suchmaschinenfreundlichen Meta-Tags über die Optimierung von Keywords bis hin zur Verbesserung der Lesbarkeit und Struktur des Textes, die KI kann helfen, den Content auf ein neues Level zu heben.
Doch die Magie der KI hört hier nicht auf. Sie kann auch personalisierte Inhalte erstellen, die auf den individuellen Vorlieben und Interessen der Benutzer und Zielgruppen basieren. Ein potenzieller Kunde erhält personalisierte Empfehlungen, personalisierte Produktbeschreibungen oder sogar personalisierte Newsletter, die genau auf seine Bedürfnisse zugeschnitten sind. Das ist die Power der KI im Content Marketing.
Aber es gibt noch mehr: Die KI-basierte Übersetzung ermöglicht es, Texte in verschiedene Sprachen zu übersetzen oder Texte zusammenzufassen. Darüber hinaus ermöglicht die KI effektivere Recherchen und erleichtert das Finden relevanter Informationen.
Wie schreibt man als Content Marketer und Texter gute Prompts?
Die richtigen Prompts (Befehle für die KI) können dabei helfen, deutlich bessere Ergebnisse zu erzielen, als wenn man die künstliche Intelligenz eher unsystematisch und oberflächlich brieft. Wichtig ist zu beachten, dass das Breifing immer ein iterativer Prozess ist und schrittweise weiter optimiert werden sollte. Hier sind einige Tipps:
Klarheit und Präzision: Der Prompt sollte klar und präzise formuliert sein, um Missverständnisse zu vermeiden. Mehrdeutige oder unklare Formulierungen sollten vermieden werden, damit die KI den gewünschten Kontext besser versteht.
Klare Anweisungen geben: Es ist wichtig, dass der Prompt klare Anweisungen enthält, damit die KI genau weiß, was von ihr erwartet wird. Die Verwendung spezifischer Verben wie “erklären”, “beschreiben”, “vergleichen” oder “analysieren” kann dabei helfen, die gewünschte Aktion präzise zu beschreiben.
Bereitstellung von Kontext: Durch die Bereitstellung ausreichender Hintergrundinformationen oder Kontext kann sichergestellt werden, dass die KI die richtigen Informationen oder Antworten liefert. Ein klarer und umfassender Kontext ermöglicht es der KI, angemessen auf den Prompt zu reagieren.
Begrenzung des Umfangs: Es ist wichtig, den Umfang des gewünschten Inhalts zu definieren, um sicherzustellen, dass die KI nicht zu allgemein oder zu spezifisch antwortet. Das Festlegen klarer Einschränkungen oder Richtlinien hilft dabei, den Fokus des Inhalts zu definieren.
Gezielte Fragen stellen: Durch die Formulierung von Fragen, die die KI dazu anregen, bestimmte Informationen, Analysen oder Vergleiche anzustellen, kann der gewünschte Inhalt präziser erzeugt werden. Offene Fragen, die die KI zu kreativen und umfassenden Antworten anregen, sind oft effektiver als geschlossene Fragen, die nur mit “Ja” oder “Nein” beantwortet werden können.
Prüfung der Ausgabequalität: Eine Überprüfung der Ausgabequalität der KI ist wichtig, um sicherzustellen, dass der erzeugte Inhalt den gewünschten Standards entspricht. Gegebenenfalls kann der Prompt angepasst werden, um bessere Ergebnisse zu erzielen.
Iteratives Feedback: Durch die Analyse des Feedbacks der KI und gegebenenfalls notwendige Anpassungen kann die Qualität der generierten Inhalte kontinuierlich verbessert werden.
Beispiel für einen Prompt, der gut strukturiert ist und Hintergrundinformationen integriert, kann z.B. folgendermaßen strukturiert sein:
Schreibe einen vollständigen, informativen Text auf Basis des Titels: {{title}}, des vorhandenen Briefings: {{briefing}}, der zu nutzenden Begriffe: {{performanceKeywords}} – berücksichtige bei der Erstellung folgenden Input:
In der Sprache: {{language}}, mit folgender Persona als Zielgruppe: {{persona}}, in der Customer Journey Phase: {{customerJourneyPhase}}, für unser übergeordnetes Thema: {{topic}}
Sinnvolle Zusatzinformationen (hier exemplarisch in den „{{-Klammern“) und auch Adjektive in der Aufforderung, sorgen für bessere Ergebnisse, die sich von 0815 Abfragen unterscheiden.
Fazit und Ausblick
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass künstliche Intelligenz (KI) eine optimale Ergänzung für Texter darstellt. KI kann helfen, Schreibblockaden zu überwinden und die Kreativität anzuregen. Durch den Einsatz von KI-Systemen können Texter Zeit sparen, konsistente und personalisierte Texte erstellen, Fehler reduzieren und Kosten senken. Die Möglichkeiten beim Texten mit KI sind vielversprechend, von der automatischen Erstellung maßgeschneiderter Inhalte bis hin zur personalisierten Empfehlung und Übersetzung von Texten.
Doch trotz all dieser Vorteile ist es unwahrscheinlich, dass Texter in Zukunft durch KI ersetzt werden. Menschliche Kreativität und Empathie bleiben unverzichtbar. KI wird vielmehr als Werkzeug zur Unterstützung von Textern eingesetzt, um die Content-Erstellung weiter zu verbessern. Mit KI an ihrer Seite können Texter ihre Schreibprozesse optimieren und noch effektiver arbeiten.
de.contentbird.io
