KI und die Bedeutung von Daten (3min-Impuls)
In dieser Episode tauchen wir in die Welt der künstlichen Intelligenz (KI) ein und erforschen, warum KI nicht als Allheilmittel für alle unsere Herausforderungen angesehen werden sollte. Die Kernbotschaft: Bevor wir die Vorteile der KI voll ausschöpfen können, müssen wir unsere Hausaufgaben machen. Wir sprechen über die Bedeutung einer soliden Datenbasis und wie unterschiedliche KI-Tools wie chatGPT, Co-Pilot und Perplexity unterschiedlich mit Anfragen umgehen können.
Inhalt
- Datenbasis als Fundament: Erfahre, warum eine gut strukturierte Datenbasis entscheidend ist, um die Fähigkeiten der KI voll auszuschöpfen und wie diese Basis es ermöglicht, weit über die Möglichkeiten einfacher Excel-Filter hinauszugehen.
- Der Einsatz von KI-Tools: Ein Vergleich verschiedener KI-Tools und ihre Eignung für spezifische Aufgaben. Wir diskutieren Tools wie JetGPT, Co-Pilot und Perplexity und ihre jeweiligen Stärken und Grenzen.
- Praktische Anwendungen: Konkrete Beispiele, wie KI in der Praxis eingesetzt werden kann, um komplexere und genauere Analysen als mit herkömmlichen Methoden durchzuführen. Quick Links:
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Das Transkript zum Nachlesen
Und wir sehen auch, dass KI gerade was Research angeht, nicht uns das rausliefert, was wir erwarten. Die Kernbotschaft an euch ist, KI ist nicht das Silver Bullet, also nicht das Allheilmittel für alle Fragestellungen, die wir haben. Sondern häufig müssen wir Hausaufgaben machen. Die Hausaufgaben liegen darin, entweder eine Liste zu kreieren, brauchen erstmal eine gescheite Datenbasis und die sind wir dann in der Lage auszuwerten. Wenn wir eine Datenbasis haben, sind wir in der Lage, durch KI noch viel mehr Abfragen zu machen als das, was ihr unter Excel kennt, wo wir irgendwie Datenfilter und uns dann irgendwie auf 10 eingrenzen, mit denen du dann sprechen kannst. Sondern wir sind in der Lage, noch ganz andere Auswertungen zu machen, wenn wir die notwendigen Kriterien und Informationen in dieser Datenbasis vorhanden haben. Und wir sehen auch, dass KI gerade was Research angeht, wenn es um einen Datenbestand geht, zum einen nicht uns das rausliefert, was wir erwarten. Also weder Perplexity noch Chat-GPT geht hier in irgendeine Tiefe, sondern Co-Pilot, der so ein Stück weit angedockt ist an das Internet, ist in der Lage, uns zumindest schon mal Listen zu geben. Und wenn wir da jetzt weiter nachfragen, kommen vielleicht noch ein paar mehr Datenquellen, wo du in der Lage bist, noch stärker damit einherzugehen. Übrigens, wenn wir das jetzt hier auf Google mal mit eingeben und schauen, was uns Google dort präsentiert, dann kriegen wir null Ergebnisse übrigens. Das ist das, was Google uns bei dieser komplexen Fragestellung rauswirft. Und da sehen wir, dass die KI doch schon andere Möglichkeiten hat. Dieses Szenario zeigt, dass wir einen gewissen Prozessschritt, wo wir einen unfassbaren Mehrwert haben, stärker analysieren dürfen. Wir überprüfen dürfen, welches Tool, welches Spezial-Tool kann mir helfen. Co-Pilot ist jetzt kein Spezial-Tool, sondern vielleicht gibt es ein AI-Research-CRO-Tool, was in der Lage ist, dein Problem schon zu lösen in einer gewissen Form. Oder alternativ, wir uns die Datenbasis als Hausaufgabe erstellen müssen, die uns in die Lage versetzt, dann auch entsprechend mit der KI besser zu arbeiten. Weil wenn du so ein Table hast mit den 10.000 Partnern, wo auch immer du die Daten herbekommst, und selbst wenn du sie kaufen müsstest für 1.000 oder 2.000 Euro oder sogar noch mehr, wäre es ein Riesennutzen für dich, was deine Kunden angeht. Also Kernbotschaft, Hausaufgaben machen, dann mit der KI arbeiten. Es gibt so Einstiegselemente, CGPT, Co-Pilot, Perplexity, CLOT, BART und was weiß ich noch, Gemini heißt es jetzt, also noch andere Möglichkeiten, die unterschiedlich mit solch einer Anfrage umgehen. Das heißt, der Einstieg über unterschiedliche Einstiegstools ist durchaus relevant, um zu überprüfen, welche dieser Einstiegstools, CGPT, Co-Pilot, Perplexity, liefert mir die besten Ergebnisse.