Zusätzlich zur Projektakquise verwende ich meine projektfreie Zeit auch immer gerne dafür, mich in neue IT-Themen einzuarbeiten und mich weiterzubilden. Und wie ihr bestimmt gemerkt habt, hat es mir das Thema Künstliche Intelligenz (KI, AI) besonders angetan – besonders im Bereich KI-gestütztes Content Marketing, welches meines Erachtens immer wichtiger wird. Wie in einem meiner letzten Blogbeiträge erwähnt, sehe ich diese Entwicklung wirklich als „Anfang einer neuen Ära“ welche ich ebenso als „Industrielle Revolution der Künstlichen Intelligenz“ bezeichnet habe (Link zum Blogbeitrag).
Dadurch, dass ich in meiner aktuellen Firma nicht „nur“ einfacher Angestellter bin, darf ich meine Gedanken bei der Erschließung neuer bzw. potenzieller Geschäftszweige oder Technologien ebenso aktiv mit einbringen.
Vor einigen Tagen habe ich auf Linkedin die von Gartner veröffentlichte Übersicht der AI Use Cases gesehen (Link zum Beitrag auf Linkedin). Wenn ich diese Übersicht korrekt verstehe, wird hier das kurz- bis mittelfristige Potenzial von Anwendungsfällen im Bereich der Künstlichen Intelligenz aufgeführt. Also wo und in welchen Bereichen kann uns Künstliche Intelligenz (= Artificial Intelligence) in der nächsten Zeit effektiv und zielführend unterstützen.
Diese Übersicht diente mir als Grundlage für ein paar tiefgreifende Gedanken, wie entsprechende Anwendungsfälle (= Use Cases) für Künstliche Intelligenz in der Realität detailliert aussehen könnten.
Die Betonung liegt dabei auf „könnte“. Wie ihr wisst, teile ich in meinen Blogbeiträgen meine Gedanken und Ansätze und freue mich natürlich immer auf weitere Anmerkungen aber auch auf neue Denkanstöße.
Teil 1: Wie KI-gestütztes Content Marketing Unternehmen unterstützt
Das Thema Content-Marketing finde ich zur Erstellung eines solchen realistischen Anwendungsfalls außerordentlich spannend und auch realitätsnah, da es Themen aus einem meiner letzten Blogbeiträge aufgreift (Link zum Blogbeitrag): Wir befinden uns gerade in einem wirtschaftlichen sowie technologischen Umschwung und meiner Ansicht nach müssen die Bereiche Business Development und Online Marketing enger miteinander verzahnt werden, um einen langfristigen wirtschaftlichen Erfolg zu generieren.
Wie könnte nun so ein spezieller Use Case aussehen?
Nehmen wir an, ein Unternehmen im Bereich IT-Dienstleistungen / IT-Beratung hat aufgrund der momentan angespannten wirtschaftlichen Situation Aufträge und Projekte verloren. Ziel ist nun, sich von anderen Wettbewerbern abzugrenzen und durch qualitativ hochwertigen Content mit echtem (!) Mehrwert für die Zielgruppe neue Aufträge zu generieren.
Use Case Spezifikation – Textuell
Name: KI-gestütztes Content-Marketing für IT-Unternehmen
Beteiligte Akteure:
– C-Level
– Sales / Vertrieb
– (Projekt)MitarbeiterInnen
– Online Marketing / Social Media Marketing
Auslöser: Marktrückgang und verschärfter Wettbewerb zwingen das Unternehmen, seine Marketing- und Vertriebsaktivitäten zu stärken, um neue Aufträge zu generieren.
Vorbedingungen (pre-conditions):
– Zielgruppenalyse wurde durchgeführt
– Wettbewerbsanalyse wurde durchgeführt
– SWOT-Analyse wurde durchgeführt
– Alleinstellungsmerkmal (= USP) wurde definiert
– Eine erste Version der Contentstrategie inkl. KPIs (Key Performance Indicators) wurde definiert
– Technische Grundlage vorhanden (z. B. Nutzung von relevanten KIs wie ChatGPT oder Runway ML)
– Budget und Ressourcen sind vorhanden
Normalablauf:
– Content erstellen
– Content veröffentlichen
– Content auswerten
Ergebnis: KI unterstützt das Content-Marketing als kreativer Partner bei der Erstellung relevanter Inhalte und ermöglicht durch gezielte Analysen und Vorschläge eine passgenaue Ansprache der definierten Zielgruppe.
Nachbedingungen (post-conditions):
– Lead Management
– Angebotsmanagement
Use Case Spezifikation – Grafisch
Erklärungen
1 – Content erstellen (mit KI-gestütztem Content Marketing)
Auf Grundlage der Vorbedingungen wurde eine eigene GPT für diesen Anwendungsfall erstellt und mit entsprechenden Informationen (Zielgruppenanalyse, Wettbewerbsanalyse, etc.) „trainiert“. Angemessene Tests vor der Inbetriebnahme setze ich in diesem Fall voraus.
Bzgl. den technischen Details gehe ich hier nicht näher darauf ein. In GPT Plus ist es allerdings möglich, separate GPTs für spezifische Anwendungsfälle zu entwickeln (GPTs erkunden => Erstellen => entsprechende Dokumente und Daten in die Wissensdatenbank der erstellten GPT hochladen).
Ein absolut entscheidender Erfolgsfaktor dabei ist, dass KI nur dann effektiv eingesetzt werden kann, wenn bereits eine strategische Grundlage inkl. entsprechender Daten vorhanden ist. Aus diesem Grund sind die definierten Vorbedingungen (pre-conditions) so essenziell.
Praxisbeispiel (vereinfacht):
- Wir bitten unsere GPT zum Thema xyz einen entsprechenden Beitrag zu generieren (inkl. passender Hashtags, Emojis im Text korrekt platzieren etc.).
- Wir prüfen kritisch den von unserer GPT erstellen Beitrag bzgl. Korrektheit, Plausibilität sowie Lesbarkeit und Lesefluss („gesunder Menschenverstand“).
- Bei Bedarf bitten wir unsere GPT noch, ein passendes Beitragsbild zu generieren.
3 – Content veröffentlichen
Dieser Schritt ist meines Erachtens selbsterklärend: Der durch die entsprechende GPT erstellte Content wird im Team kritisch geprüft sowie hinterfragt und ist für die Veröffentlichung in sozialen Kanälen (Linkedin, Instagram, etc.) vorbereitet.
Wichtig in diesem Schritt und wie von mir bereits ebenfalls mehrfach erwähnt, ist die kritische Prüfung von KI-erstellten Inhalten: KI-generierte Inhalte sollen stets als Basis für eine eigene, kritische Bewertung genutzt werden.
Ich konnte beispielsweise die Erfahrung machen dass viele Personen denken, dass man bei der Nutzung von KI (in unserem speziellen Fall ChatGPT) „gar Nichts mehr selbst machen muss“ und der eigentliche Denkvorgang von der KI übernommen wird. Das ist ein absoluter Irrglaube und von mir gibt es in dieser Hinsicht ein klares: NEIN.
Auch bei der Verwendung und Unterstützung von KI ist der bekannte Satz „Shit in, Shit out“ meines Erachtens mehr als passend: Schlechte Vorbereitung sowie Daten inkl. inkorrekter oder missverständlicher Prompts führen zu schlechten Resultaten.
3 – Content auswerten
Nachdem der Content auf den definierten Online-Plattformen veröffentlicht wurde, erfolgt auf Basis des Engagements (Wer hat Interesse an diesem Content gezeigt? Wie viel Reichweite hat der Content erzielt? etc.) eine Auswertung nach den definierten KPIs.
Auch hier setze ich voraus, dass auf Grundlage der Vorbedingungen die erstellte GPT für diesen Anwendungsfall die Funktionalität zur Auswertung von Content basierend des Engagements durch Nutzer besitzt und uns in dessen Auswertung und Analyse unterstützt.
Praxisbeispiel (vereinfacht):
- Wir exportieren die entsprechenden Daten aus der Onlineplattform und bitten unsere GPT durch gezielte Prompts, die Daten zu analysieren und auszuwerten.
- Unsere GPT erstellt dann basierend unserer Prompts die entsprechenden Auswertungen – diese könnten sein:
- Welcher unserer Beiträge hat am Meisten Engagement erzielt? Liste mir bitte die TOP 3 Beiträge mit entsprechenden Daten auf.
- Basierend der Dir zur Verfügung gestellten Demografische Daten zu Besucher:innen – erreichen wir mit unseren Inhalten unsere definierte Zielgruppe? Was können wir in welchen Bereichen besser machen?
My 2 Cents
Verschiedene Quellen belegen, dass der Einsatz von generativer KI im (Online)Marketing Einsparungen von 5 % bis zu 30 % der operativen Kosten ermöglichen kann – vor allem durch Automatisierung und zielgerichtete Content-Personalisierung. Diese Effizienzsteigerungen können also Marketingausgaben erheblich senken und gleichzeitig Kundenreaktionsraten steigern.
Weiterhin wird belegt, dass durch den Einsatz maßgeschneiderter KI-Lösungen Unternehmen bei der personalisierten Content-Erstellung sowie Kundenanalyse deutlich effizienter agieren können. Durch eine kontinuierliche Optimierung und Verbesserungen der KI-Modelle sind weitere Einsparungen nicht ausgeschlossen.
Gerade in der heutigen Zeit, in welcher Unternehmen ihre internen Prozesse verschlanken müssen um Kosten einzusparen um wettbewerbsfähig zu bleiben und am Markt weiterhin agieren zu können, bietet dieser im groben aufgeschlüsselte Anwendungsfall nach meiner persönlichen Einschätzung einen echten Mehrwert.
Transparenzhinweis zur Nutzung von Künstlicher Intelligenz
Gemäß dem KI-Gesetz, welches von der Europäischen Union verabschiedet wurde, weise ich darauf hin, dass dieser Blogartikel mit Unterstützung von Künstlicher Intelligenz erstellt wurde. Die Ergebnisse wurden durch mich als Person geprüft und kritisch hinterfragt.
Verwendete Tools: ChatGPT 4o, Dall-E 3, Runway ML
Quellenangabe:
https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/the-economic-potential-of-generative-ai-the-next-productivity-frontier, abgerufen am 06.11.2024
https://www.roboticmarketer.com/ai-in-marketing-functions-the-way-to-greater-efficiency-cost-savings/,
abgerufen am 06.11.2024
https://www.mckinsey.com/capabilities/growth-marketing-and-sales/our-insights/how-generative-ai-can-boost-consumer-marketing,
abgerufen am 06.11.2024
https://www.mckinsey.com/~/media/McKinsey/Business%20Functions/McKinsey%20Analytics/Our%20Insights/Global%20survey%20The%20state%20of%20AI%20in%202021/Global-survey-The-state-of-AI-in-2021.pdf,
abgerufen am 06.11.2024
https://digital-strategy.ec.europa.eu/de/policies/regulatory-framework-ai, abgerufen am 06.11.2024