Kompositionen, die aus der Feder bildgenerierender Künstlicher Intelligenzen wie Midjourney, Dall-e2 oder Firefly stammen, sind beeindruckend und – gerade für uns Designer:innen – erschreckend gut.

Zweifelsohne sind die aktuellen Entwicklungen im Bereich der Künstlichen Intelligenz bahnbrechend und werden unsere Welt nachhaltig verändern. Bei dmcgroup begreifen wir diese Entwicklungen nicht als Bedrohung für unsere bisherigen Tätigkeitsfelder, sondern als bereichernde neue Möglichkeiten für den kreativen Prozess.

Large Language Models – Was steckt hinter dem Hype „Künstliche Intelligenz“?

Gar nicht leicht zu beschreiben, was Künstliche Intelligenz ausmacht. Eine genauere Definition von „Intelligenz“ würde den Rahmen dieses Artikels sprengen. Auch andere Autor:innen haben sich darüber den Kopf zerbrochen und konnten sich mit dieser Definition anfreunden:

“Artificial Intelligence: An entity that performs behaviors that a person might reasonably call intelligent if a human were to do something similar.“
Aus “A Very Gentle Introduction to Large Language Models without the Hype” von Mark Riedl

Oder anders formuliert: automatisierte Tätigkeiten, die einiges an Interpretationsvermögen, Kombinatorik und nicht-trivialer Durchführung voraussetzen, können als Künstliche Intelligenz bezeichnet werden.

Als Beispiel dafür wird oft die Künstliche Intelligenz in Computerspielen genannt: Spiele-Charaktere, die nicht von Menschen gespielt werden, aber auf deren Aktionen im Spiel reagieren. Vereinfacht gesagt geschieht dies durch zahlreiche If-Then-Abfragen („if the player is within range then shoot else move to the nearest boulder for cover”), die aber ausreichen, um uns den Eindruck einer „lebendigen“ und mit uns interagierenden Entität zu vermitteln.

Künstliche Intelligenz kommt nie ohne gewaltige Datenmengen im Hintergrund aus. Im „Large Language Model“ treffen diese Datenmengen als „Wissensbasis“ auf Algorithmen, die darin Muster auswerten können. Die Datenbasis des Large Language Models kann man sich im Grunde ähnlich wie den schon seit Jahren vertrauten Index einer Suchmaschinen wie Google vorstellen: Unvorstellbar große Mengen an Information, die durch systematisches Abgrasen des Internets zusammengetragen werden: sinnvoll, faktisch korrekt, aber auch oft nutzlos und fehlerhaft.

Stark verbessert hat sich die Fähigkeit, natürlich-sprachliche Eingaben zu interpretieren und via Mustererkennung dazu scheinbar passende Antworten zu liefern. Ob eine Antwort als richtig eingeschätzt wird, ist im Grunde das Ergebnis einer Auswertungen von Wahrscheinlichkeiten, die im Training des Modells angereichert wurden.

Usecases für Künstliche Intelligenz in der Kreativbranche

Wobei kann uns Künstliche Intelligenz unterstützen? Welche Anwendungsbereiche von Künstlicher Intelligenz gibt in der täglichen Arbeit einer Kreativagentur?Die Stärken von Künstlicher Intelligenz liegen in diesen Bereichen:

• Musterkennung
• Bilderkennung
• Natürliche Sprachverarbeitung
• Automatisierte Datenverarbeitung
• Lernfähigkeit
• Präzisierung und Verarbeitung unstrukturierter Daten

In unserem Arbeitsalltag als Digitalagentur gibt es zahlreiche Tätigkeiten, bei denen wir mittlerweile stark vom Einsatz von Künstlicher Intelligenz profitieren:

• Automatisierte Content Creation – Text, Grafik, Bild & Video
  Wir benutzen Künstliche Intelligenz, um Text, Grafiken, Bilder und Videos zu kreieren. Vor allem in Brainstorming- und Mood-Phasen eröffnet die KI neue Möglichkeiten, um rasch zu ersten Ergebnissen zu gelangen und Output zu generieren. Keineswegs wird dadurch die „klassische“ Contentproduktion ersetzt, vielmehr stellt Künstliche Intelligenz eine Erweiterung und Beschleunigung des Prozesses dar.
• Automatisierung von Standard-Aufgaben in Bildbearbeitung und Motion Design
  Eine radikale Verkürzung der Arbeitszeit bei Aufgaben wie Bilderweiterung, Bildretusche, Farbanpassungen oder ähnlichem.
• Künstliche Voiceovers und Soundtracks
  Im Bereich Motion Design nutzen wir Künstliche Intelligenz häufig zur raschen Erstellung von Voiceover-Kommentaren oder Musikuntermalung für Bewegtbildbeiträge
• Recherchearbeit, Support bei Problemlösung
  Bei aller Vorsicht, die bei der Benutzung von Künstlicher Intelligenz als „Wissenslieferant“ geboten ist, hilft sie uns, schnell, effizient und gezielt unser Wissen zu erweitern. So benutzen unsere Frontend-Unit die KI, um Ansatzpunkte zur Problemlösung beim Coden zu erhalten und um schnell in neue Themenbereiche einzutauchen.
• Strukturierung und Optimierung oder Übersetzung von Textdaten
  Mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz lassen sich stilistische Textaufgaben, die früher längere Zeit in Anspruch genommen haben, durch wenige Textprompts erledigen: Texte kürzen, Stilanpassungen, Strukturierung von Aufzählungen oder das Übersetzen in andere Sprachen. Nicht immer liefern diese Tasks sofort das passende Ergebnis, aber die Effizienzsteigerung durch Zuhilfenahme der Künstlichen Intelligenz ist beachtlich.

Bei dieser Aufzählung handelt es sich um Aufgaben, zu deren Erledigung wir uns von KI-Lösungen unterstützen lassen. Die Künstliche Intelligenz tritt dabei also unseren Kunden gegenüber nicht direkt in Erscheinung.
Wie aber sieht es mit der direkten Integration von KI-Lösungen in digitale Produkte für unsere Kunden aus? Auch hier gibt es viel Potential, wie ein spannender Case für einen unserer Kunden zeigt…

Anwendungsfall Situation R®: Eine Software für die Durchführung von Decision-Making-Workshops

Unser Kunde FAS Research ist ein führendes Unternehmen in der netzwerkbasierten Erstellung von Lagebildern und Strategien. In einem gemeinsamen Team unter Leitung von FAS Research entwickeln wir seit mehreren Jahren die Software für eines ihrer Beratungsprodukte.

Im Kontext von interaktiven Gruppenprozessen ermöglicht FAS Research Teams, in kurzen Zeiträumen große, strategische Entscheidungen zu treffen. Dies geschieht in kollaborativen Workshop-Formaten (sowohl vor Ort als auch remote), bei denen Teilnehmer:innen live zu im Workshop gemeinsam erarbeiteten Fragestellungen abstimmen und so zu einem konsolidierten Lagebild zu komplexen Themengebieten kommen – und das innerhalb weniger Stunden.

Die Software, die wir dafür gemeinsam mit unserem Kunden FAS Research entwickeln, unterstützt sowohl deren Moderator:innen bei der Vorbereitung und Moderation eines Workshops, als auch Teilnehmer:innen bei der Abstimmung mit Hilfe ihrer Smartphones.

Reduktion von „Cognitive Load“ für Moderator:innen durch Künstliche Intelligenz

Die Arbeit von FAS Research-Moderator:innen ist herausfordernd: Im Workshop werden die Themen, zu denen eine Abstimmung erfolgen soll, meist mit den Teilnehmer:innen „live“ erarbeitet. Währenddessen müssen Moderator:innen den Prozess moderieren und gleichzeitig die gesammelten Vorschläge festhalten, konsolidieren und Konsens dazu in der Gruppe herstellen. Man kann sich vorstellen, dass es sich um eine kognitiv herausfordernde Multitasking-Tätigkeit handelt.
Die Moderatorinnen und Moderatoren sind maßgeblich für den Erfolg der Workshops von FAS Research – durch ihre Fähigkeit, Gruppen im Entscheidungsfindungsprozess tatkräftig zu unterstützen.

Bei den Tätigkeiten, die beim Aufschreiben der gesammelten Inputs zum Einsatz kommen, handelt es sich um Aufgaben, die hervorragend durch Künstliche Intelligenz unterstützt werden können:

• Eine Liste von Textelementen zusammenfassen/kürzen
• Eine Liste von Textelementen erweitern/vervollständigen
• Den Textstil anpassen (z.B. formaler, umgangssprachlicher …)
• Einen Texte in andere Sprache übersetzen

Bereits seit längerem entwickelte FAS Research Pläne, Künstliche Intelligenz in die Workshop-Software zu integrieren und fand in dmcgroup einen verlässlichen und kreativen Partner für die Umsetzung.

Unsere gemeinsame Lösung in der Moderationssoftware setzt auf eine Einbindung der Text-KI ChatGPT. Zusammen mit einem Prompt (eine Art Befehl, die der Künstlichen Intelligenz Anweisungen zur Bearbeitung der übergebenen Texte gibt) werden vorhandene Texte übergeben und in kurzer Zeit in der gewünschten Bearbeitung wieder angezeigt.

Zu jeder Zeit haben Moderator:innen die volle Kontrolle darüber, welche Textvorschläge übernommen oder verworfen werden.

Dennoch können Moderator:innen durch die Zuhilfenahme der Künstlichen Intelligenz zur Erledigung von zeitaufwendigen Routinetasks wertvolle Zeit sparen und sich voll auf die Moderation des Workshops und die Zusammenarbeit mit den Workshop-Teilnehmer:innen konzentrieren.

Frag die Künstliche Intelligenz – oder lass sie mithören

Nicht immer wird im Workshop wie oben genannt Text gemeinsam erarbeitet. Machmal erfolgt bereits vorher eine Vorbereitung (generischer) Inhalte nur durch Moderator:innen.

Auch in diesem Fall steigert die KI-Integration die Effizienz der Arbeit: Nur durch Angabe eines Prompts kann direkt eine Liste von Elementen “from Scratch” erstellt werden. So kann neben der stilistischen Arbeit auch Rechercheaufwand ausgelagert werden.
Die jüngste Feature-Erweiterung der Software nutzt „Whisper“, eine Audio-KI die Audioaufnahmen direkt in Text übersetzt.
Die Zukunftsmusik im Workshop heißt also: Mikrofon laufen lassen & die Künstliche Intelligenz erfasst das im Workshop Gesprochene automatisch in Text – selbstverständlich nur nach vorherigem Einverständnis aller Teilnehmer:innen und unter Berücksichtigung aller Datenschutzbestimmungen.
Moderator:innen können durch entsprechendes Prompting direkt mit den automatisch transkribierten Inhalten weiterarbeiten – um diese beispielsweise zu einer kompakten Aufzählung zu konsolidieren.

Iterative Verbesserung – die Künstliche Intelligenz als „Sparring Partner“ immer im Loop

Diese Weiterarbeit mit Textinputs steht im Zentrum der KI-Integration in der Software Situation R®.

Wie auch immer die Unterstützung durch KI beginnt:

• Generierung von Texten „from Scratch“
• Weiterarbeit mit vorhandenen Texten
• Transkription eines Audiomitschnitts

Der Einsatz der Künstlichen Intelligenz endet nicht an dieser Stelle. Im Verlauf der Arbeit bleibt der Kontext der vorangegangenen Textmanipulation stets „im Gedächtnis“ der integrierten KI. Jeder neue Prompt baut auf den vorangegangenen Befehlen und Inhalten auf und ermöglicht so die iterative Verbesserung der Inhalte.

Durch die nahtlose Integration der Künstlichen Intelligenz in die Software entfällt die Notwendigkeit, in den Browser oder zwischen Tools zu wechseln. Wie in einem Gespräch arbeiten Moderator:innen Schritt für Schritt an der Erstellung und Optimierung der Textinhalte.

Handle with care – Nachteile von Künstlicher Intelligenz

Datenschutz und sensitiver Umgang mit Kundeninformationen haben für FAS Research höchste Priorität. Gerade im relativ jungen Feld der Arbeitsanwendung von Künstlicher Intelligenz ist das eine unerlässliche Pflicht.

Denn wie bei jeder Technologie gibt es auch “Schattenseiten”, die beachtet werden müssen:

• Künstliche Intelligenz ist letztlich eine Blackbox
  Die zugrundeliegenden Algorithmen, Wissensbasis und Entscheidungen bleiben im Dunkeln. Resultate der Künstlichen Intelligenz können sich von einer Anfrage zu nächsten unterscheiden. Antworten bergen eine gewisse Unzuverlässigkeit in sich.
• Datenschutz
  Jede Anfrage an Künstliche Intelligenzen wie ChatGPT wird auf fremden Servern gespeichert – und ggf. sogar zum Training der KI benutzt. Es ist daher selbstredend, dass man KIs nicht mit vertraulichen Daten füttern sollte.
• Fake infos
  Die Ergebnisse, die Künstliche Intelligenzen liefern, setzen sich aus gefundenen Internetdaten zusammen, die auf Basis von statistischen Modellen als Antwort ausgewählt werden. Da es hier nur um Wahrscheinlichkeitsrechnung geht, sind Wahr und Falsch keine Dimensionen. Oft liefern KIs faktisch falsche Antworten.

Wie jede Technologie birgt auch der Einsatz von Künstlicher Intelligenz mögliche Nachteile.

Ihr Einsatz bietet mit der nötigen Sensibilität und Kontrolle aber spannende neue Möglichkeiten zur Verbesserung der User Experience.