KI Day 2024 Köln Recap

Mit KI in die Köpfe deiner Zielgruppe und hinter die Kulissen deines Wettbewerbers blicken von Sarah-Yasmin Hennessen

Der Vortrag hat mir auch gut gefallen. Die Vortragende hat sehr praxisnah mit konkreten Use Cases die Möglichkeiten von KI gezeigt.

Die 5 interessantesten Aspekte aus dem Vortrag "Mit KI in die Köpfe deiner Zielgruppe und hinter die Kulissen deines Wettbewerbers blicken" von Sarah-Yasmin Hennessen:

• Zielgruppenanalyse mit KI und öffentlichen Datenquellen: Sarah zeigt, wie man ohne eigene Kundendaten mithilfe von KI-Tools wie ChatGPT und Scraping-Software wie Octoparse Amazon-Bewertungen analysieren kann, um wertvolle Einblicke in die Zielgruppe zu erhalten.
• Wettbewerbsanalyse durch Web Scraping und KI: Sie demonstriert, wie man Websites von Wettbewerbern mit Tools wie Simple Scraper ausliest und die gesammelten Daten mit ChatGPT analysiert, um Strategien, Stärken und Schwächen der Konkurrenz zu identifizieren.
• Erstellung von Personas mit KI-Unterstützung: Anhand der gesammelten Daten zeigt Sarah, wie KI bei der Entwicklung detaillierter Kundenpersonas hilft, um ein besseres Verständnis für die Bedürfnisse und Pain Points der Zielgruppe zu erlangen.
• Entwicklung von Marketingkampagnen mit dem "Tree of Thoughts"-Ansatz: Sarah erklärt, wie dieser Prompting-Ansatz genutzt wird, um kreative Marketingideen zu generieren und die effektivsten Strategien für die Markteinführung zu identifizieren.
• Einschränkungen und Automatisierungspotential von KI: Sie betont die Wichtigkeit der menschlichen Überprüfung von KI-generierten Inhalten, da diese Fehler enthalten können, und zeigt Möglichkeiten auf, wie Prozesse mithilfe von Automatisierungstools wie Zapier effizienter gestaltet werden können.

Rechtliche Hürden bei der Anwendung von künstlicher Intelligenz von Christian Solmecke

Es macht immer wieder Freude Christian Solmecke zu lauschen. Er bringt das für mich doch recht trockene Rechtsthema sehr unterhaltsam und humorvoll rüber.

Die 5 zentralen rechtlichen Herausforderungen aus dem Vortrag "Rechtliche Hürden bei der Anwendung von künstlicher Intelligenz" von Christian Solmecke:

• Urheberrechtliche Bedenken bei KI-Trainingsdaten: Es besteht Unsicherheit darüber, ob KI-Modelle mit urheberrechtlich geschütztem Material ohne Zustimmung der Urheber trainiert werden dürfen. Obwohl das EU-Urheberrechtsgesetz (§44b) das Training mit öffentlich zugänglichen Daten erlaubt, sofern der Urheber nicht widerspricht, ist der Nachweis einer Urheberrechtsverletzung schwierig. Dies führt zu rechtlichen Grauzonen und laufenden Klagen gegen Unternehmen wie OpenAI.
• Der EU AI Act und dessen Auswirkungen: Der AI Act der Europäischen Union führt neue Regulierungen für KI-Systeme ein, kategorisiert sie nach Risikostufen (inakzeptabel, hoch, minimal) und legt strenge Anforderungen für Hochrisiko-Anwendungen fest. Er betont die Bedeutung von objektiven und repräsentativen Trainingsdaten sowie die Notwendigkeit menschlicher Aufsicht über KI-Systeme. Bei Verstößen drohen hohe Bußgelder von bis zu 30 Millionen Euro.
• Haftungsfragen bei KI-Einsatz: Es ist unklar, wer haftet, wenn KI-Systeme Fehler machen oder Schaden verursachen—die Entwickler, die Anwender oder die Unternehmen. Beispiele wie fehlerhafte Rechtsauskünfte von KI-Systemen zeigen die Risiken auf. Die EU plant spezifische Haftungsregelungen, um Verantwortlichkeiten klarer zu definieren.
• Diskriminierungspotenzial von KI: KI-Systeme können unbeabsichtigt diskriminierende Entscheidungen treffen, insbesondere in Bereichen wie Personalrekrutierung. Das Allgemeine Gleichbehandlungsgesetz (AGG) kann zur Anwendung kommen, wenn KI-basierte Entscheidungen zu Benachteiligungen führen. Unternehmen müssen sicherstellen, dass ihre KI-Systeme keine Vorurteile verstärken.
• Datenschutz und Datenverarbeitung durch KI: Die Nutzung personenbezogener Daten zum Training von KI-Modellen kann gegen Datenschutzgesetze wie die DSGVO verstoßen, vor allem wenn Daten ohne angemessene Schutzmaßnahmen in Drittländer übertragen werden. Unternehmen müssen Transparenz über die Datenverarbeitung herstellen und sicherstellen, dass sie datenschutzkonform handeln, um rechtliche Konsequenzen zu vermeiden.

Website-Texte mit GPT – was geht wirklich und wo liegen die Grenzen von Machbarkeit und Qualität von Dr. Beatrice Eiring

In diesem Vortrag fand ich besonders die Ergebnisse der Benchmark Test der verschiedenen Sprachmodelle spannend. Das war ein echter Mehrwert.

Die fünf wichtigsten Erkenntnisse aus dem Vortrag "Website-Texte mit GPT – was geht wirklich und wo liegen die Grenzen von Machbarkeit und Qualität" von Dr. Beatrice Eiring:

• Studie zur KI-basierten Texterstellung: Sie und ihr Team führten eine zweistufige Studie durch, um die Effektivität von KI-Modellen wie GPT-3.5, GPT-4.0 und Claude 3.5 bei der Erstellung von Website-Texten zu evaluieren, insbesondere hinsichtlich SEO und Qualitätsstandards.
• Ergebnisse der Sprach- und SEO-Kriterien: Die KI-generierten Texte erfüllten zwar die sprachlichen Kriterien gut, zeigten jedoch Schwächen bei SEO-relevanten Aspekten wie Keyword-Verwendung und -Verteilung. Insbesondere ältere Modelle wie GPT-3.5 und Google Bard erreichten hier nicht die gewünschten Standards.
• Verbesserungen in neueren KI-Modellen: Neuere Modelle wie GPT-4.0 und Claude 3.5 zeigten deutliche Verbesserungen in Bezug auf Keyword-Integration, Textlänge und Zielgruppenansprache. Dennoch ist eine 100%ige Zuverlässigkeit bei der Einhaltung von SEO-Kriterien nicht gewährleistet.
• Notwendigkeit menschlicher Überarbeitung: Trotz signifikanter Zeitersparnisse bei der Texterstellung bleibt menschliche Intervention unerlässlich. Aufgaben wie Prompting, Korrekturlesen und das Anpassen von Inhalten an die Zielgruppe müssen weiterhin manuell erfolgen, um Qualitätsstandards zu erfüllen.
• Praktische Implikationen und Zeitersparnis: Der Einsatz von KI kann eine Zeitersparnis von 37–53% im Texterstellungsprozess ermöglichen. Unternehmen sollten jedoch sorgfältig abwägen, inwieweit KI-generierte Inhalte ihren Qualitätsanforderungen entsprechen und wo menschliche Expertise weiterhin notwendig ist.

KI in Marketing Automation – 5 Hacks aus der Praxis von Valerie Khalifeh

Valeria Khalifeh ist menschlich und fachlich eine Wucht. Das hat sie auch in diesem Vortrag auch wieder demonstriert.

Die 5 praxisorientierten Hacks aus dem Vortrag "KI in Marketing Automation – 5 Hacks aus der Praxis" von Valerie Khalifeh:

• KI für Lead-Qualifizierung nutzen: Valerie zeigt, wie KI-Tools wie Perplexity eingesetzt werden können, um Leads im CRM-System anzureichern. Durch automatische Recherche von Unternehmensdaten wie Mitarbeiterzahl, Domainname und verwendete Technologien können Leads effizienter bewertet und priorisiert werden. Schnittstellen-Tools wie Make oder Zapier ermöglichen die Automatisierung dieses Prozesses.
• Effizientes Datenmanagement: Sie erläutert, wie KI bei der Sortierung und Bereinigung von Daten hilft. Am Beispiel von LinkedIn-Event-Anmeldungen demonstriert Valerie, wie man trotz privater E-Mail-Adressen Unternehmensinformationen extrahieren und Kontakte korrekt im CRM zuordnen kann.
• Hyperpersonalisierung der Kundenkommunikation: Valerie zeigt auf, wie KI genutzt werden kann, um personalisierte Nachrichten basierend auf Kundeninteraktionen zu erstellen. Ob individuelle Antwort-E-Mails auf Support-Anfragen oder maßgeschneiderte Willkommensnachrichten basierend auf dem Surfverhalten – KI ermöglicht eine zielgerichtete und persönliche Ansprache der Kunden.
• KI als Assistent im Marketing: Sie betont die Rolle von KI als unterstützendes Tool für Marketingteams. Durch Feedback zu E-Mail-Layouts, Vorschläge für Lead-Nurturing-Strecken oder die Nutzung von KI-Funktionen in Tools wie HubSpot können Marketingprozesse optimiert und effizienter gestaltet werden.
• Programmieren ohne Entwicklerkenntnisse: Valerie ermutigt dazu, KI zu nutzen, um technische Herausforderungen zu meistern. Anhand von Beispielen wie dem Erstellen von API-Requests oder Skripten in CRM-Systemen zeigt sie, wie man mit KI-Unterstützung Programmieraufgaben bewältigen kann, ohne selbst programmieren zu können.

ChatGPT in SEO & Content Marketing: So integrierst du KI sinnvoll in deine Prozesse und Workflows im SEO von Artur Kosch

Der Vortrag zeigt an einem Praxisbeispiel konkret, dass SEO und generative KI wie ChatGPT perfekt Hand in Hand gehen. Den Vortrag sollte definitiv jede/r SEO kennen.
Ich habe den Vortrag schon dreimal gesehen, da Artur diesen schon auf vielen Konferenzen und in Webinar gezeigt hat. Daher würde ich persönlich mir mal neue Inhalte wünschen.

Die 5 zentralen Aspekte aus dem Vortrag "ChatGPT in SEO & Content Marketing: So integrierst du KI sinnvoll in deine Prozesse und Workflows im SEO" von Artur Kosch:

• Integration von KI in SEO- und Content-Marketing-Workflows: Durch den Einsatz fortschrittlicher KI-Modelle wie GPT hat Artur seine Prozesse optimiert. Er analysierte bestehende Workflows, um herauszufinden, wo KI sinnvoll eingesetzt werden kann, um Effizienz und Qualität zu steigern.
• Umfassende Themenrecherche und Aufbau von Topical Authority: Mithilfe von KI können alle relevanten Themen und Fragen rund um ein Produkt oder eine Dienstleistung identifiziert werden. Dies ermöglicht es, umfassende Inhalte zu erstellen, die Nutzerbedürfnisse erfüllen und die Autorität einer Website in einem bestimmten Themenbereich stärken, was zu besseren Google-Rankings führt.
• Effektive Nutzung von KI durch gezieltes Prompting und iteratives Feedback: Durch detaillierte Anweisungen und Beispiele in den Prompts kann die KI präzisere und relevantere Ergebnisse liefern. Ein iterativer Prozess mit kontinuierlichem Feedback verbessert die Qualität der Inhalte und stellt sicher, dass sie den gewünschten Anforderungen entsprechen.
• Inhaltsstrukturierung und -optimierung mit KI-Unterstützung: KI hilft bei der sinnvollen Clusterung von Themen, der Erstellung von Inhaltsstrukturen und der Zuordnung von semantischen Keywords zu spezifischen Abschnitten. Zudem unterstützt sie bei der Identifizierung von geeigneten Formaten wie Tabellen oder Grafiken, um Inhalte anschaulicher und benutzerfreundlicher zu gestalten.
• Signifikante Zeitersparnis und Effizienzsteigerung durch KI: Der Einsatz von KI führt zu erheblichen Zeiteinsparungen in verschiedenen Phasen des SEO- und Content-Marketings. Trotz dieser Effizienzsteigerungen bleibt die menschliche Expertise unverzichtbar, um die Qualität der Ergebnisse sicherzustellen.

KI in der Praxis – Status Quo und Erfahrungen von Prof. Dr. Gerald Lembke

Der Vortrag ist ein guter Überblick über die aktuellen Entwicklungen der generativen KI in der Unternehmenspraxis.
Die 5 wichtigsten Erkenntnisse aus dem Vortrag "KI in der Praxis – Status Quo und Erfahrungen" von Prof. Dr. Gerald Lembke:

• Deutschlands Position im Bereich Künstlicher Intelligenz (KI): Trotz steigender Investitionen liegt Deutschland im globalen Vergleich zurück. Während Unternehmen wie NVIDIA den Markt dominieren, hemmt in Deutschland oft eine zurückhaltende Mentalität die schnelle Umsetzung von KI-Projekten.
• Praktische Anwendung von KI in Unternehmen: Anhand von Beispielen wie Ritter Sport und einem Getränkehersteller zeigt der Speaker, wie KI zur Produktentwicklung und Marktanalyse eingesetzt wird. KI hilft dabei, neue Rezepte zu kreieren und Marktnischen zu identifizieren, was zu Wettbewerbsvorteilen führt.
• Einsatz von Chatbots und virtuellen Assistenten: Die Implementierung von KI-basierten Chatbots verbessert den Kundenservice und interne Prozesse. Beispiele sind ein Hotel, das einen virtuellen Avatar für Buchungen nutzt, und Bildungseinrichtungen, die Chatbots für studentische Anfragen einsetzen.
• Automatisierung und Effizienzsteigerung durch KI: KI-Technologien ermöglichen die Automatisierung von Routineaufgaben wie das Zusammenfassen von Videos oder Artikeln. Dies führt zu erheblichen Zeitersparnissen und erhöht die Produktivität in Unternehmen.
• Zukünftige Entwicklungen mit multimodalen KI-Modellen: Die Einführung von multimodalen KI-Modellen wie ChatGPT-4, die verschiedene Medienformate verarbeiten können, eröffnet neue Möglichkeiten in der Informationsverarbeitung und -nutzung über reinen Text hinaus.

Quo vadis KI: Zwischen Ernüchterung und Billionen-Dollar-Chance von Philipp Kloeckner

Den Vortrag kannte ich schon von der OMR. Es werden sehr anschaulich die aktuellen Entwicklungen und Herausforderungen der KI für die Wirtschaft gezeigt.
Ich schmunzele immer wieder bei dem subtilen politischen Statement im Zusammenhang mit dem Habsburger Effekt.

Die 5 wichtigsten Entwicklungen und Herausforderungen aus dem Vortrag "Quo vadis KI: Zwischen Ernüchterung und Billionen-Dollar-Chance" von Philipp Kloeckner:

• Kommoditisierung und rasante Entwicklung von KI-Modellen: Es gibt eine wachsende Anzahl großer Sprachmodelle (LLMs), die sich in ihrer Leistung kaum unterscheiden. Neue Modelle überholen ständig die alten, was zu einer schnellen Kommoditisierung führt. Der Fokus verlagert sich daher auf den Zugang zu Daten, spezialisierter Hardware und die Verbreitung der KI-Anwendungen.
• Daten als limitierender Faktor und der "Habsburger-Effekt": Die Verfügbarkeit hochwertiger Trainingsdaten wird zu einem Engpass. Da bereits große Teile des Internets als Datenquelle genutzt wurden, suchen Unternehmen nach neuen Datenquellen. Ein Risiko besteht darin, dass Modelle an Qualität verlieren, wenn sie auf von KI generierten Inhalten trainiert werden, was zu einer Art "Inzucht" führt und als "Habsburger-Effekt" bezeichnet wird.
• Hardware- und Energieherausforderungen: Die Entwicklung und der Betrieb leistungsfähiger KI erfordern spezialisierte Chips und enorme Energiemengen. Große Tech-Konzerne investieren in eigene Hardware, um unabhängiger von Herstellern wie NVIDIA zu werden. Der steigende Energie- und Wasserverbrauch für den Betrieb und die Kühlung von Rechenzentren könnte jedoch zu einem bedeutenden Flaschenhals werden und ökologische Probleme verschärfen.
• Wirtschaftliche Auswirkungen und Gefahr der Monopolisierung: Während KI enorme wirtschaftliche Chancen bietet, besteht die Gefahr, dass wenige große Tech-Unternehmen ihre Monopole ausbauen. Dies könnte zur Folge haben, dass Wertschöpfung und Steuereinnahmen aus Europa abfließen, wenn keine eigenen KI-Lösungen entwickelt werden. Open-Source-Modelle und Investitionen in lokale KI-Entwicklung sind daher essentiell, um wirtschaftliche Souveränität zu bewahren.
• Einfluss von KI auf Wissenschaft und Industrie: KI trägt erheblich zu Fortschritten in Wissenschaft und Forschung bei, etwa in der Medizin durch verbesserte Diagnosen oder in der Materialwissenschaft bei der Entdeckung neuer Stoffe. In der Industrie, beispielsweise der Logistik, führen KI und Robotik zu Automatisierung und Effizienzsteigerungen, was erhebliche Auswirkungen auf den Arbeitsmarkt haben wird.

AI for Business – The Next Generation von Silke Haggenmiller

Obgleich der Vortrag von Silke Haggenmiller wertvolle Einblicke in die KI-Entwicklungen bei Meta bot, lag der Schwerpunkt (nach meinem Geschmack zu) stark auf Meta.

Die 5 neuesten Entwicklungen und Anwendungen aus dem Vortrag "AI for Business – The Next Generation":

• Umfassende Integration von KI bei Meta: Silke erläutert, wie Meta seit 2006 Künstliche Intelligenz in seinen Plattformen nutzt, nicht erst seit dem Aufkommen von ChatGPT. KI spielt eine zentrale Rolle in der Anordnung von Beiträgen auf Facebook und Instagram sowie in verschiedenen Business-Tools und Assistenten.
• Offene KI-Entwicklung und Open Source: Silke berichtet, dass Meta seine großen Sprachmodelle, wie zum Beispiel LLaMA, der Öffentlichkeit als Open Source zur Verfügung stellt. Dies fördert Innovationen und ermöglicht Anwendungen in verschiedenen Bereichen wie Krebsforschung, Bildung und Wissenschaft.
• Ziel der Entwicklung von Allgemeiner Künstlicher Intelligenz (AGI): Silke erklärt, dass das Unternehmen daran arbeitet, KI-Systeme mit menschlichen kognitiven Fähigkeiten zu entwickeln, die planen, lernen und selbstständig Lösungen generieren können. Yann LeCun, Chief AI Scientist bei Meta, betont die Bedeutung von AGI für die zukünftige technologische Entwicklung.
• Integration von KI in Produkte und Dienstleistungen: Silke beschreibt, wie Meta die Nutzung von KI in seinen Produkten erweitert, einschließlich des KI-Assistenten "Meta AI" in Apps wie Facebook, Instagram, WhatsApp und Messenger. Zudem werden neue Hardware-Produkte wie die Ray-Ban Glasses und die Quest 3 vorgestellt, die KI-Funktionen wie Live-Übersetzungen und erweiterte Realität bieten.
• Fokus auf verantwortungsbewusste KI und Community-Bildung: Silke betont, dass die Entwicklung von KI bei Meta auf vier Säulen basiert: menschliche Fähigkeiten, Offenheit, Individualisierung und Verantwortung. Das Unternehmen legt Wert darauf, dass KI verantwortungsbewusst eingesetzt wird, um Gemeinschaften zu stärken und den Nutzern echten Mehrwert zu bieten, während gleichzeitig Sicherheitsmaßnahmen und gesetzliche Vorgaben berücksichtigt werden.

Von der Pferdekutsche zur KI: Nutze die Chance, bevor es zu spät ist von Mario Alka

Der Vortrag stellte überzeugend die Bedeutung von KI für Wirtschaft und Arbeitswelt heraus, indem die aktuellen Entwicklungen in einen historischen Kontext eingeordnet wurden. Allerdings wäre, meiner Meinung nach, eine ausgewogenere Darstellung, die auch potenzielle Risiken und Herausforderungen thematisiert, wünschenswert gewesen.

Die 5 entscheidenden Aspekte aus dem Vortrag von Mario Alka:

• Technologischer Fortschritt verstehen: Mario betont die Bedeutung, die Vergangenheit zu kennen, um die Gegenwart zu verstehen und die Zukunft zu gestalten. Durch Beispiele wie die Entwicklung von der Pferdekutsche über das Smartphone bis hin zur KI wird gezeigt, wie technologische Innovationen zunächst auf Skepsis stoßen, aber letztlich unseren Alltag revolutionieren.
• KI als nächste große Revolution: Mario präsentiert Künstliche Intelligenz als aktuellen technologischen Wendepunkt, vergleichbar mit früheren Innovationen wie dem Internet oder Smartphones. Obwohl noch viele Unsicherheiten bestehen, hat KI das Potenzial, Arbeitsprozesse und Geschäftsmodelle grundlegend zu verändern.
• Praktische Anwendung von KI im Geschäftsalltag: Mario zeigt konkrete Einsatzmöglichkeiten von KI, etwa in der automatisierten Produktdatenpflege, Bildbearbeitung, Bearbeitung von Kundenanfragen, Marketing, HR-Prozessen und Projektmanagement. Diese Anwendungen können die Effizienz steigern und Ressourcen sparen.
• Notwendigkeit der KI-Adoption: Mario hebt hervor, dass Unternehmen, die KI nicht nutzen, Gefahr laufen, den Anschluss zu verlieren. Die Integration von KI wird als unvermeidlich dargestellt, ähnlich wie die Einführung von Computern und dem Internet in der Vergangenheit.
• Dringender Handlungsbedarf: Abschließend ruft Mario dazu auf, die Chancen der KI jetzt zu nutzen und nicht zu zögern. Unternehmen und Individuen sollten sich aktiv mit KI auseinandersetzen, um zukünftige Entwicklungen mitzugestalten und wettbewerbsfähig zu bleiben.