#132 Bauen statt chatten: 7 KI-Lösungen aus unseren Workshops, ganz ohne Programmieren

Eliot Mannoia: Hallo und willkommen zur nächsten Folge von Mind/Machine. Mein Name ist Eliot Mannoia, digitaler Psychologe, und heute reden wir über Lösungen bauen statt nur chatten.

Manuela Machner: Grüß euch, ich bin Manuela Machner, spezialisiert auf KI im Tourismus. Und das Spannende ist: Wir werden euch heute ein paar Einblicke geben, was unsere Kursteilnehmer mit KI-Systemen tatsächlich umsetzen. Ich weiß, dass KI für viele noch immer ein bisschen ein erweitertes Google ist. Man fragt etwas und bekommt eine Antwort, oder die KI schreibt halt einen Social-Media-Post. Da sind wir in Wirklichkeit aber schon weit darüber hinaus, und wir wollen euch einfach Beispiele geben, was tatsächlich schon möglich ist. Und das, was euch jetzt der Eliot erzählt, finde ich ganz spannend, Eliot, weil einer deiner Kunden es geschafft hat, diese Barriere zwischen "was darf ich" und "was kann ich" sehr geschickt zu lösen.

Eliot Mannoia: Genau, das hören wir beide sehr oft bei unseren Kunden: "Die KI kann so viel, aber wir dürfen nicht", wegen sensibler Daten. Was dieser eine Kollege gemacht hat, das war vor zwei Wochen, in einem Workshop für die Regierung. Die bekommen jedes Monat so ein Journal, einen Report mit Updates: Krankenstände, Homeoffice-Tage und so weiter. Natürlich mit vielen sensiblen Daten, auch mit Personennamen, also mit Bezug zur DSGVO. Das Journal hat aber immer die gleichen Kategorien und die gleichen Rubriken. Also hat er es einfach mit Dummy Data, also mit falschen Daten, gefüllt und dann mit Claude ein Dashboard gebaut, das sehr interaktiv ist. Man kann zwischen Zeiträumen wechseln und zwischen verschiedenen Kategorien, ob das jetzt Homeoffice-Tage sind, Krankenstände oder Urlaubstage und so weiter. Als das fertig war, hat er es als HTML-Datei heruntergeladen, die am Desktop läuft, unabhängig vom Internet. Das sitzt jetzt am Rechner, er kann jedes Monat das Journal einfach hineinladen und dann mit diesem Dashboard interagieren. Er hat also wirklich ein interaktives Dashboard mit sensiblen Daten, und das ist nicht im Internet, das läuft am Rechner. Er hat die KI und das Internet nur genutzt, um es zu bauen. Jetzt funktioniert das eigenständig offline am Rechner. Alle anderen Teilnehmerinnen im Workshop waren total begeistert, und er hat intern auch schon mit der Betriebsleitstelle gesprochen, ob das für alle nutzbar und brauchbar sein könnte und verteilt werden kann. Also tolle Initiative, tolle Idee, ein toller Workaround. Wenn ihr sensible Daten habt, gibt es vielleicht einen Weg, das auch für euch offline zu machen. Bitte nur vorsichtig sein. Im Zweifelsfall ruft uns an.

Manuela Machner: Ich finde den Ansatz echt genial, weil es eigentlich ein total einfacher Ansatz ist. Ich habe eine ähnliche kleine Lösung. Es gibt natürlich viel umfangreichere, aber diese Woche hatte ich bei einer Schulung eine Mitarbeiterin, die mit sensiblen personenbezogenen Daten in Excel ganz viele Dinge berechnen muss und das noch händisch abarbeitet. Da sind wir hergegangen und haben Folgendes gemacht, und das ist ganz trivial: Wenn ihr in Excel seid, habt ihr diese Titelzeilen, wo über jeder Spalte eine gewisse Bezeichnung steht, und unten habt ihr die Bezeichnungen der Tabellenblätter. Wir haben nur einen Screenshot von dem Bereich gemacht, wie die einzelnen Spalten heißen, weil es einfach so lang war, dass wir es nicht abtippen wollten, ganz ehrlich. Dazu die Tabellenblätter unten, und dann haben wir definiert, was sie genau bräuchte: welche Art von Formeln, welche Art von Pivots, welche Art von Auswertungen. Und ähnlich wie bei dir hat die KI ihr auf dieser Basis alle Formeln zur Verfügung gestellt. Sie hat das dann in ihre bestehende Excel-Datei eingespielt, und natürlich hat dann alles funktioniert. Wichtig, wenn ihr so etwas ausprobiert, die Erfahrung habe ich selbst schon gemacht: Ihr müsst bitte sagen, welche Excel-Version ihr habt und ob sie Deutsch oder Englisch ist. Ich wusste nicht, dass die Excel-Formeln in der deutschen Version anders lauten als in der englischen. Ich hatte selbst schon das Thema, dass es einmal nicht funktioniert hat, und ich habe, glaube ich, drei Stunden mit ChatGPT diskutiert, dass die Formeln nicht funktionieren, bis ich draufgekommen bin, dass es einfach an der Sprache der Formel lag. Das sind so kleine Geschichten.

Manuela Machner: Ich habe auch in den letzten Wochen ganz spannende Ergebnisse in Workshops erzielt. Ich arbeite ja im Tourismus, und sehr oft sitzen bei mir Teilnehmerinnen, die eher aus dem Office-Bereich kommen, aus der Verwaltung, aus dem Marketing. Da gibt es natürlich ganz andere Herausforderungen. Diesmal hatte ich Männer und Frauen, die Betriebsleiter in Seilbahnen oder ähnlichen Organisationen sind. Und ganz ehrlich, denen ist ein Social-Media-Post völlig egal. Das spielt keine Rolle, und das Texten auch weniger. Es war so lustig, wie die Erwartungshaltung am Anfang war: Na ja, das kann ich eh alles nicht brauchen, bei den paar Texten, die ich tatsächlich brauche, kann sie mir helfen, aber. Das waren zweitägige Workshops, auch eine ganz andere Geschichte, weil wir am ersten Tag die Theorie hatten und am zweiten Tag Zeit, Dinge umzusetzen. Und die Leute haben Dinge umgesetzt, so etwas habe ich überhaupt noch nie erlebt. Eine Geschichte zum Beispiel aus dem Shop-Bereich: Eine Mitarbeiterin betreut einen Shop und hat einerseits ein Kassensystem und andererseits ein Lagersystem. Und die reden natürlich nicht miteinander, so wie es klassisch ist.

Eliot Mannoia: Silos.

Manuela Machner: Genau, die Datensilos. Weil beides Webanwendungen sind, hat sie es geschafft, die Daten zu exportieren, sie dann einem Kontroll-Loop zu unterziehen und entsprechend umzustrukturieren, weil sie sonst natürlich nicht zusammenpassen, und sie dann vollautomatisiert ins Lagersystem zu übernehmen. Sie hat dadurch eine Routine, und ich bin gespannt, wie gut die Routine funktioniert, wenn ich sie in ein, zwei Monaten wiedertreffe. Immer noch mit einem Gegencheck und einer Freigabe von ihr. Aber allein so etwas zu bauen, wofür man oft externe Firmen braucht, die Tage oder Monate brauchen, bis sie es umgesetzt haben, ist schon genial.

Eliot Mannoia: Erzähl die Geschichte mit dem Kabel.

Manuela Machner: Ah ja. Das Beste. Also wirklich genial. Ich könnte euch da jetzt stundenlang davon erzählen, aber was total cool war: Es geht immer um das Problem. Im Workshop haben wir immer gefragt: "Welche Probleme habt ihr, wofür hättet ihr gerne eine Lösung?" Und meistens haben die Leute gleich gesagt: "Da kann mir die KI eh nicht helfen, aber dieses Problem habe ich." Dann haben wir es aufgeschlüsselt. Einer hatte das Problem, dass er eine Lagerverwaltung für Kabel hat, und zwar nicht solche wie unsere Dreifachstecker, sondern wirklich große Teile. Jeder nimmt sich die Dinge heraus. Es gibt zwar einen Zettel, auf dem man sich einträgt, aber irgendwann gibt es keine Übersicht mehr, welches Kabel tatsächlich in welcher Abteilung ist und ob es schon wieder zurückgekommen ist. Er hat sich wirklich eine Webanwendung gebaut, in die man die Kabelnummern eingibt. Auch nicht kompliziert. Er hat alle Kabelnummern aus seiner Kabelbestandsliste automatisch übernommen. Das heißt, du gibst die ersten drei Ziffern ein, und die Anwendung erkennt, welches Kabel das wahrscheinlich ist. Du sagst "ausgeborgt", gibst kurz deinen Namen ein, und er hat eine aktuelle Liste. Wenn das Kabel nach zwei Wochen nicht zurückkommt, sieht er wie in einem Ampelsystem, wer sein Kabel noch immer nicht zurückgegeben hat, und kann den Kollegen ansprechen. Wenn der sein Kabel zurückbringt, kann er es zurückbuchen.

Eliot Mannoia: Die Mechanik mit dem QR-Code hast du jetzt noch nicht im Detail beschrieben.

Manuela Machner: Genau, man scannt zuerst den QR-Code ab, damit man die Anwendung am Handy hat. Im Prinzip ist es eine Website. Und weil es natürlich keine sensiblen Daten sind, ist auch der Datenschutz nicht so kritisch, denn die Kabelnummer eins, zwei, drei, vier spielt keine große Rolle. Der Mitarbeiter kommt also herein, nimmt das Kabel, scannt den QR-Code ab, trägt seinen Namen ein, gibt die Kabelnummer oder die ersten drei Ziffern ein und bestätigt, dass er es hat. Und derjenige, der das verwaltet, gibt dann Bescheid: "Du hast das Kabel nicht zurückgegeben." Wenn es zurückkommt und zum Beispiel beschädigt ist, klickt derjenige, der es zurückgibt, auf "beschädigt". Und der Nächste, der das Kabel zufällig nimmt, weil es halt irgendwo liegt, darf es nicht ausborgen und bekommt die Meldung: "Achtung, beschädigt. Das Kabel ist noch nicht freigegeben."

Eliot Mannoia: Mhm.

Manuela Machner: Das war ein Ergebnis von höchstens drei Stunden, die er dabeigesessen ist. Die große Challenge war, dass man natürlich irgendwo eine Datenbank anbinden muss, damit das auch außerhalb des eigenen Systems funktioniert, also damit das jeder mit seinem Handy machen kann.

Eliot Mannoia: Bei ChatGPT gibt es jetzt auch so eine Datenbank, die ist ein bisschen versteckt. Ich habe das diese Woche irgendwo gesehen, ich glaube, das ist ziemlich neu. Das können wir uns dann anschauen. Aber ich glaube, in ChatGPT gibt es jetzt auch eine Datenbank.

Manuela Machner: Eine eigene?

Eliot Mannoia: Ja.

Manuela Machner: Also eine eigene, wo das drinnen liegen bleibt. Bei Websites klassisch ja. In Wirklichkeit muss das ja irgendwo liegen, wenn du eine Website hast, weil ich die Website ja öffentlich teilen kann. Aber jedenfalls: Wir hatten den Luxus, in der Schulung einen ITler des eigenen Unternehmens dabeizuhaben.

Eliot Mannoia: Super, immer spannend.

Manuela Machner: Genau, und der hat ein bisschen Panik bekommen. Da gibt es natürlich zwei Ebenen. Plötzlich haben alle seine Kollegen etwas gebaut. Übrigens hatten wir auch den Datenschützer des Unternehmens in der Gruppe.

Eliot Mannoia: Na boom.

Manuela Machner: Der Datenschützer hat dann sofort ein Dashboard gebaut, das jedem sagt, welche Risikostufe das hat, was er bauen will, was er beachten muss, ob er das überhaupt bauen darf und wie die Vorgehensweise ist. Der hat den Kurs also gleich für sein Dashboard genutzt. Und der EDVler hatte wirklich zwei Herzen in der Brust. Ein sehr, sehr offener EDVler, der natürlich gesagt hat, es ist ihm lieber, wenn das im geschützten Rahmen passiert, er weiß, was die Leute tun, kann agieren, und man kann gemeinsam an Zielen arbeiten. Auf der anderen Seite hat er jetzt natürlich die Sorge, dass jeder daheim im Kämmerchen irgendwelche Dinge mit irgendwelchen Daten baut und diese Möglichkeiten ausnutzt. Das muss man schon auch dazusagen.

Eliot Mannoia: Ja, okay, aber das Risiko besteht so oder so. Jeder kann sensible Sachen abfotografieren, von ChatGPT transkribieren lassen oder hineinsprechen.

Manuela Machner: Definitiv, aber vor dem Kurs wussten die Leute noch nicht, was alles geht.

Eliot Mannoia: Ja, super spannend. Ich würde gern noch zu etwas zurückgehen, was du am Anfang gesagt hast und das ich auch super fand. Wenn man eine Excel-Tabelle hat, die immer das gleiche Format hat, löscht man einfach die Daten, lässt nur die Zeile mit den Bezeichnungen und unten die Blätter, macht ein Foto, und dann kann ChatGPT oder Claude daraus ein Dashboard bauen und hat gleich die richtigen Kategorien, ohne alles abzuschreiben. Das fand ich auch eine sehr gute Idee.

Manuela Machner: Du hast es gerade ausgeführt, und ich finde deine Version jetzt fast klüger. Ich habe ja nur gesagt, ich mache einen Screenshot von oben. Aber in Wirklichkeit kann man so eine Excel-Liste einfach kopieren, in der Kopie alle Daten herauslöschen und dann die Excel-Liste hochladen.

Eliot Mannoia: Stimmt.

Manuela Machner: Das wäre vielleicht sogar einfacher. Wobei man eines sagen muss, was auch wenige am Schirm haben: Wenn ihr sowieso mit Microsoft arbeitet, arbeitet die Microsoft-Copilot-Version, also die M365-Version, direkt in eurem Excel. Ich muss ganz ehrlich sagen, auf der Office-Ebene arbeite ich in den Programmen gar nicht mehr mit ChatGPT oder Claude, sondern mit Copilot, weil ich mich sowieso schon an Copilot verkauft habe. Also ist es eh schon egal. Aber wenn ihr sowieso alles auf Microsoft habt, ist das natürlich eine Top-Ergänzung, weil ihr Excel überhaupt nicht verlasst. Ihr ladet nirgends etwas hoch, es wird nichts zwischengelagert, kein ChatGPT schaut mit, und ihr habt seitlich einfach so etwas wie einen Chat und könnt in Copilot sagen: Ich brauche jetzt diese Formel. Ich mache in PowerPoint, Excel und Word gar nichts mehr selbst. Word brauche ich eigentlich nicht, außer die Kunden brauchen Handouts, und die mache ich auch nicht selbst. Das schreiben die Systeme direkt hinein. Und was echt cool ist: In Copilot kannst du direkt in deinen E-Mails arbeiten. Meine E-Mails, quick und easy. Ohne Copilot wüsste ich schon längst nicht mehr, dass ich heute hier sitze.

Eliot Mannoia: Ja, diese Integration macht das natürlich leichter, und Copilot zieht nach. Mir ist es noch zu langsam, muss ich sagen. Die Integration in die diversen Tools wie PowerPoint oder Excel ist ja schon da, aber im Chat fühle ich mich damit noch nicht wohl. Fühlst du dich da schon so gut wie bei Claude oder ChatGPT, wenn es ums Bauen geht?

Manuela Machner: Nein, also nein. Ich habe zwar agentische Teile schon genutzt, aber dieses fertige Bauen nicht. Ich habe jetzt aber gesehen, dass es einiges an Updates gibt, die ich auch noch nicht ausprobiert habe. Das muss man ehrlicherweise sagen. Aber weißt du, was ich gemacht habe? Ich habe Claude mein Power Automate von Microsoft bauen lassen. Ich habe die Chrome-Erweiterung von Claude genommen und Power Automate von Microsoft verwendet. Power Automate macht, damit ihr eine Vorstellung habt, Automatisierungen, und ich wollte eine Automatisierung haben. Ich habe eine KI-Agentin angelegt, die meine E-Mails beantwortet, wenn ich nicht erreichbar bin. Darüber haben wir ja schon einmal geredet. Und gebaut habe das nicht ich, sondern wieder Claude oder ChatGPT, ich weiß es gar nicht mehr. Das heißt, mein Microsoft-Automatisierungstool baut mir eine andere KI, mit der ich mich wohlfühle.

Eliot Mannoia: Super. Ja, das ist es ja. Für die, die es nicht kennen: Die Claude Chrome Extension ist eine Erweiterung für Chrome. Chrome ist ja der Browser, und eine Chrome Extension ist wie ein kleines Plugin, wie eine App für den Browser. Da gibt es eine von Claude, und die kann dann auf den Browser zugreifen. Ich nutze das sehr, sehr oft, weil ich nicht möchte, dass die KI bei mir am Rechner wirklich alles durchschauen kann, und das muss sie auch nicht unbedingt. Das mache ich dann sehr gezielt. Aber im Browser hat sie wirklich nur Zugriff auf diesen Tab oder die zwei, drei Tabs, für die du Zugriff gibst, und kann sehen, was du siehst. Ich mache das zum Beispiel, wenn ich auf meiner Website eingeloggt bin, und sage einfach: "Bitte überprüf die Geschwindigkeit, schau dir die Plugins an. Gibt es irgendwelche Verbesserungspotenziale für die Geschwindigkeit?" Du hast dir auch vor Kurzem in Bezug auf Sicherheit etwas anschauen lassen, oder?

Manuela Machner: Ja, da gibt es ja mehrere. ChatGPT hat übrigens inzwischen auch eine sehr gute Chrome-Erweiterung. Was natürlich cool ist: KI-Systeme können dann auch auf eure Login-Seiten zugreifen. So ist zum Beispiel auch die Sache mit dieser Schnittstelle entstanden. Dadurch ist es möglich, dass ein KI-System im Kassensystem, wo du ihm nur lesende Rechte gibst, also es darf nichts verändern, am Ende des Tages die CSV aus dem Kassensystem exportiert. Dadurch ist es überhaupt erst möglich, dass die KI auf Login-Seiten etwas macht oder Daten herausholt, und das macht es natürlich spannend und interessant. Es gäbe aber auch die Möglichkeit ohne diese Chrome-Erweiterung. All diese Systeme haben auch sogenannte Internal-Browser-Lösungen, also einen internen Browser. Das heißt, die KI macht intern ein kleines Fenster auf wie einen echten Browser, du kannst sie dort einloggen, und dann arbeitet sie da drinnen. Am Anfang, als es die Chrome-Erweiterungen noch nicht gab, fand ich das relativ faszinierend, aber ich lasse das über einen internen Browser eigentlich gar nicht mehr zu. Außer ich habe sowieso eine MCP-Schnittstelle, also wenn ich eine Schnittstelle habe, ist das sowieso etwas anderes. Warum ich das über einen internen Browser nicht mehr mache: Weil es in Wirklichkeit wie eine Fernwartung ist, bei ChatGPT oder egal wo, und ich logge mich auf deren Rechner ein. Ich hatte das einmal bei Claude, da musste ich die Authentifizierung übers Handy machen, also die Gegenauthentifizierung, und dann habe ich gesehen: Ich logge mich in den USA auf einem Apple-Rechner ein. Ich bin in Wirklichkeit also auf einem anderen Rechner eingeloggt und muss mich am Ende des Prozesses ganz bewusst in diesem Browser wieder ausloggen. Denn wenn ich das vergesse, hat die KI in den USA auf ihrem Apple-Rechner natürlich Zugang. Und was noch dazukommt: Wenn du in so einer Situation einen Download machst, landet dieser Download auf deren Rechner und nicht auf deinem. Mit der Chrome Extension machst du alles auf deinem Rechner, und wenn du die KI hinauswirfst, ist sie draußen. Im schlimmsten Fall schließt du den Browser. Und schaut euch das unbedingt in euren Einstellungen an, denn ihr könnt auch einstellen, wie oft die KI nachfragt und was sie tun darf und was nicht. Über einen internen Browser kann sie natürlich alles genauso nutzen, da seid eher vorsichtig. Ich habe es auch ganz gern, wenn ich sehe, was sie tut, sage ich ganz ehrlich.

Eliot Mannoia: Ich finde die Chrome Extension auch gut, ich zeige sie oft in den Workshops, weil sie eine sehr niederschwellige Art ist, da einmal hineinzukommen. Man muss nicht Cowork oder etwas Ähnliches herunterladen, also nicht irgendetwas am Rechner installieren. Man installiert schon etwas im Browser, es ist also schon eine Installation, also bitte vorher mit der IT reden. Aber es ist eine kleinere Installation und auf den Browser bezogen. Und ich finde es sehr leicht, das mit Use Cases zu verbinden, etwa: "Recherchier mir etwas" oder "Überprüf meine Website". Ich glaube, das ist sehr überschaubar und niederschwellig.

Manuela Machner: Na ja, und was ich ganz oft habe, ist die Situation, dass ich mich auf einer Seite nicht auskenne. Wenn es etwas Technischeres ist oder ich etwas ausfüllen muss und nicht weiß, warum es nicht weitergeht. Da war eine Fehlermeldung, ich bin nicht weitergekommen und hatte das Gefühl, ich tue eh alles, was die Seite will. Da habe ich mir gedacht, das kann es jetzt nicht sein. Zuerst habe ich noch klassisch in ChatGPT gechattet, und dann habe ich gesagt: "Bitte schau jetzt selbst auf den Screen, was ist das Problem bei der Fehlermeldung?" Und dann war irgendein Unterhaken irgendwo nicht gesetzt, den ich nicht wahrgenommen habe. Das muss man schon sagen, das ist Gold wert, weil man am Rechner immer weiterkommt, ob das jetzt beruflich oder privat ist. Was aber klar ist: In dem Moment, in dem man die Chrome-Erweiterung aktiviert, liest die KI natürlich mit. Ich würde jetzt nicht in die Bankdaten gehen und sagen: "Bitte mach meine Aufstellung über meine Kontobewegungen" oder "Hilf mir bei meinem Bankthema", weil die KI in dem Moment natürlich mitliest.

Eliot Mannoia: Ja, ja. Na gut, was können wir unseren Zuhörerinnen mitgeben, um Lösungen zu bauen? Vielleicht Quizzes für neue Mitarbeiterinnen, also Trainingsquizzes. Wir haben schon von Dashboards gehört und vom Kabelverleih, den man wie in einer Bibliothek managen kann. Wo können sie anfangen?

Manuela Machner: Ja, wo könnt ihr anfangen? Ich glaube, am Anfang sind genau diese Lösungen sehr niederschwellig: eine leere Excel-Datei nehmen und sie umbauen lassen. Und je mehr ihr euch traut, umso mehr wird möglich. Ein Beispiel, das relativ unspektakulär ist, also unspektakulär in der Risikoklasse, aber eine coole Anwendung, kam von der HR-Abteilung. Die macht Schulungspläne für ihre Mitarbeiterinnen, die Mitarbeiterinnen müssen ja Ausbildungen machen. Sie hat das nicht mit personenbezogenen Daten gemacht, sondern gesagt: Die Abteilung Marketing muss das machen, die Abteilung Liftwarte muss das machen, die Abteilung sowieso muss das machen. Sie hat sich einerseits einen Schulungsplan erarbeiten lassen, welche Ausbildungen jetzt sinnvoll sind. Dann hat sie österreichische Schulungsanbieter recherchieren lassen, die genau diese Kurse anbieten, und alles in ein Dashboard geben lassen. Ein Dashboard ist einfach eine Übersichtsseite, die schön ausschaut. Da hat sie dann genau gesehen: Wer bietet zu welchem Termin genau diese Ausbildungen an? Was kostet das pro Person? Wie lange dauert es? Dann konnte sie selbst per Klick Vorauswahlen treffen, sich diese Vorauswahlen mit den Fakten als PDF ausdrucken und Kalkulationen machen. Sie konnte also sagen: Für die Kategorie Marketing, wenn wir diese drei Schulungen buchen würden, wir haben zwölf Marketingmitarbeiterinnen, davon würden acht das vielleicht machen, welches Budget muss ich fürs nächste Jahr für diese Schulungsvarianten kalkulieren? Auf dieser Basis hatte sie dann gleich ein fertiges Budget, das sie beantragen wird, und auf der anderen Seite auch gleich, wann, wo und wie diese Schulungen stattfinden, und hatte das alles als Daten.

Eliot Mannoia: Super, toll.

Manuela Machner: Und dabei hat sie keine sensiblen Daten verwendet, gar nichts. Jemand anderer hat sich einen ganzen Dienstplanersteller für Saisonkräfte erstellt, auch nicht mit personenbezogenen Daten. Er hat angegeben, wie seine Betriebszeiten in der nächsten Saison sein werden und welche Kategorien er hat, und dann anonymisierte Daten genommen. Er hat also gesagt: Ich habe dreizehn Kräfte, die zwanzig Stunden von Montag bis Freitag arbeiten, ich habe Minijobber, die so und so viele Stunden arbeiten. Kriegen wir das hin, und welche Arbeitskräfte fehlen mir noch, damit ich meinen Dienstplan überhaupt hinbekomme? Und das geht natürlich auch.

Eliot Mannoia: Ja, Dienstpläne sind auch oft so ein Use Case, den ich höre und der gefragt ist.

Manuela Machner: Wobei es jetzt natürlich besonders spannend ist, das mit deinem Beispiel zu kombinieren: Ich nehme völlig anonymisiert das Setting her, baue mir ein HTML-Tool, das lokal bei mir läuft, und dann kann ich es mit meinen echten Krankenständen oder sonstigen Daten befüllen und schauen, was die KI dazu sagt.

Eliot Mannoia: Absolut. In dem Fall kann man es dann auch mit echten Daten speisen, wenn es offline funktioniert.

Manuela Machner: Und vielleicht ganz wichtig, wenn ihr jetzt sagt: "Das klingt voll cool, aber wo fange ich an? Was soll ich tun?" Ihr müsst für all diese Dinge nicht programmieren können. Keiner aus unseren Kursen war Programmierer. Das Wichtige ist: Ihr müsst eure Probleme schildern können. Fangt einfach an und schildert die Probleme eurem KI-Modell. Ihr braucht dafür auf jeden Fall ein bezahltes Modell.

Eliot Mannoia: Das schon, und man kann es wirklich im Gespräch machen. Ihr müsst am Anfang nicht wissen, wie es am Ende ausschaut. Ihr könnt, so wie wir jetzt gerade sprechen, mit Claude oder ChatGPT einfach anfangen: "Ich hätte das da, wie könntest du mir helfen?" Und in diesem Gespräch kommt ihr dann näher und näher heran. Dann zeigt es euch auch eine Vorschau, und ihr könnt sagen: "Nein, ich bräuchte das so" oder "Ich bräuchte es so." Also einfach einmal loslegen, in einem ganz natürlichen Gespräch, schriftlich oder per Stimme.

Manuela Machner: Genau. Und übrigens haben in meinem Kurs alle ihre Limits geknackt, so viel dazu. Die Limits mussten dann hochgesetzt werden. Also erschreckt nicht, wenn euch das passiert. Auch in einem bezahlten Account kann man seine Limits erreichen. Für diejenigen von euch, die gerade ChatGPT verwenden: Ihr könnt über euer Profil bei der Nutzung nachschauen. Derzeit könnt ihr bei OpenAI das Nutzungslimit einmal in der Woche zurücksetzen lassen. Offensichtlich weiß OpenAI, dass die Kunden noch nicht gewohnt sind, dass es Limits gibt, und damit sie nicht ganz böse werden, kann man das zurücksetzen. Und wenn ihr das gemacht habt, dann habt ihr einmal richtig mit eurem KI-System gearbeitet. Gut, also einfach anfangen. Es geht weit über das Thema Texte kopieren und Copy-Paste hinaus. Und wir hoffen, ihr habt Inspiration bekommen, dass ihr euch in der Arbeit tatsächlich helfen lassen könnt, effizienter zu werden, und nicht nur ein bisschen Inspiration oder ein bisschen Google-Ersatz habt.

Eliot Mannoia: Und teilt uns in den Kommentaren mit, was ihr vielleicht schon gebaut habt. Wir würden gern hören, was ihr so alles gebaut habt.

Manuela Machner: Ja, definitiv. Dann macht es gut. Wir freuen uns auf die nächste Folge von Mind/Machine.

Eliot Mannoia: Ciao.