AI Training Institute – Eine Antwort auf den Wandel

Bis zu 200 neue Start-Ups pro Woche (!!) rund um GenerativeAI gehen aktuell an den Start. Die Dynamik ist mindblowing … und unübersichtlich. Dass die neuen Tools von ChatGPT bis zu Midjourney.ai die Arbeitswelt fundamental verändern werden, steht außer Frage.

Will man sich in Midjourney.ai, beautiful.ai, humata.ai, etc einarbeiten, dann gibt es Hunderte von Blogs, YouTube-Tutorials, Tipps für das Generieren von Prompts und mehr – und zwar in wirklich (großteils) exzellenter Qualität, und manchmal unterhaltsam wie ein Hollywood-Bluckbuster (z.B. Hacking Modern Life, Olivio Sarikas, Sales Feed, Henry Hasselbach, Superhuman oder www.learnprompting.org ). Und das liefert dem Autodidakten eine ganze Menge Material. Erst vergangenen Donnerstag habe ich mich mit dem Geschäftsführer einer Digital-, Medien- und Innovationsagentur getroffen, der mir seine Methode erklärte: Er erstellt sich regelmäßig „Heat Maps“ zur AI Toollandschaft, indem er relevante Chat- und Socal Media Gruppen auswertet (bzw. auswerten lässt). Und ganz aktuell meldet er sich an für eine „Master Class“ zum Prompt Engineering, um die Feinheiten zu verstehen. – Für ein solch methodisches Vorgehen dürfte nicht jeder Zeit finden.

Es gibt, zweitens, natürlich auch eine Vielzahl von Unternehmen, die auf eine Schulung der Mitarbeiter setzen. Der Umgang mit solchen AI Tools hat für den Arbeitsmarkt die gleiche Relevanz wie Kompetenzen im Umfang mit einem Computer und mit „herkömmlichen“ Applikationen. Eine der Herausforderungen: So wahnsinnig viele Trainer gibt es (noch) gar nicht für dieses Feld. Aber das Berufsbild des AI Trainers etabliert sich gerade: In den USA werden AI Trainer an den Universitäten ausgebildet; und auch in Deutschland gibt es bereits erste tiefgehende Kurse mit einem Examen und Abschlussprüfung.

Es gibt aber auch Unternehmen, die – und das ist der dritte Pfad – nicht etwa die Mitarbeiter im Umgang mit den verschiedenen Tools zu schulen. Sondern: Diese Unternehmen schaffen (webbasierte) Benutzeroberflächen, die auf spezifische Workflows zugeschnitten sind – im „Maschinenraum“ dieser Tools werden Tools angebunden wie ChatGPT oder humata.ai.

Einfaches Beispiel: In einer großen Hotelkette eine Plattform zur Generierung der Kommunikationselemente, die man bei Kundenkontakt benötigt: Von der Buchungsanfrage bis hin zu Reaktionen auf Social Media Posts zu Hotel. Die Vorteile liegen auf der Hand: Die Nutzer müssen sich nicht in die Kunst des Prompt Engineering einarbeiten, die Hotelkette kann Standards einfach integrieren (wie zum Beispiel das „Siezen“ oder „Duzen“, bestimmte Gruß- oder Schlussformeln, einen höflichen Stil, etc.). Und natürlich kann im „Maschinenraum“ eine API auch ausgetauscht werden, wenn leistungsfähigerer (oder kostengünstigere) Anbieter in den Markt kommen.

Das Angebot von Jasper.ai bricht ja bereits die Capabilities der AI Plattformen auf einzelne Tasks herunter; und Start-Ups wie spellfox.de bieten Whitelabel-Benutzeroberflächen, die für bestimmte Geschäftsmodelle / Geschäftsprozess angepasst werden.

Tja, und nun zum AI Training Institute, gewissermaßen der vierten Antwort auf die eingangs gestellte Gretchenfrage. Vorweg: Ich erhalte keine Provision, meine Vorstellung dieses Angebots ist als stellvertretende Nennung solcher Angebote zu verstehen.

Das Motto des AI Training Institute lautet “testing AI tools like crazy”. Das Institut versteht sich also als Instanz, die den Überblick verschafft inmitten der unübersichtlichen Dynamik. Welche Tools funktionieren, welche (noch) nicht? Dazu gibt es regelmäßige VideoCall-Sessions, mit Experten. Und hier werden auch eine Vielzahl von Fragen diskutiert von Urheberrecht, Nutzungsrecht bis zu Datenschutz. Und es gibt eine (wachsende) Datenbank, die eine Übersicht zu verfügbaren Tools gibt für die verschiedenen Use Cases: Vom Transkribieren bis zu Text-to-Video. Und: Das Institut setzt auch auf Schwarmintelligenz: unter Nutzung eines Discord-Servers wird eine Community aufgebaut, hier findet ein reger Austausch statt.

Praxistipps ChatGPT – vom Head of GenerativeAI der NYU Stern School of Business

Wer über die erste Spielerei mit ChatGPT hinaus das Potential von ChatGPT ausschöpfen will, findet sehr schnell eine Vielzahl von äußerst hilfreichen Praxistipps. Es ist müßig, all die Quellen aufzulisten, stellvertretend dafür nachfolgend 5 wertvolle Anregungen von Conor Grennan, Dean of Students, NYU Stern School of Business | NY Times and #1 Int’l bestselling author

I use ChatGPT all day, every day. This is my hot-take: Non-tech people have a potentially HUGE advantage using ChatGPT (English majors stand UP). Five Practical Ways that Creatives should be using ChatGPT:

1.) Stop asking ChatGPT for information – start an actual conversation.
“What’s the population of Topeka?” Gah! ChatGPT isn’t Google. Google is Google. ChatGPT is a brilliant, patient thought partner.
EXAMPLE: Tell it *why* you want to know about Topeka. “I’m starting a consulting business in Topeka, I have $20k, two kids in middle school, I studied biology, I worked for McKinsey. What are ten reasons my business might succeed or fail?”
Feed it more and more detail about your work experience, family, etc. – that’s where the magic happens.

2.) Create actual characters to debate your Big Idea before presenting it.
Test your work ideas on ChatGPT, which will play the roles of colleagues.
EXAMPLE: Tell ChatGPT “Play 4 roles for me: Be my company’s CEO, CMO, CTO, and CFO. (Describe each person- Technical? Fiscally conservative? Passive aggressive?) Probe the following idea for weaknesses.”
A bit traumatic, right? Okay, Step Two: Tell ChatGPT “Now become a smarter version of all those executives and give counter-arguments as to why my idea is brilliant.”
Invite historical guests! Ask Steve Jobs to make a case for your idea! Or Einstein!

3.) ChatGPT is built for creatives. And it wants ALL the smoke.
ChatGPT isn’t a racehorse – it’s freakin’ Seabiscuit. It wants to show off. People give up because they pose a general question and get a general answer. Get specific!
EXAMPLE:
Don’t ask “What are strategies for handling an annoying co-worker?”
Instead, try “I work in a San Jose crayon factory in quality control. My colleague points out every crayon I’ve missed and asks gas-lighting questions. What are three indirect ways to stop his behavior and what is one direct thing I can say?” Ask follow up questions.

4.) Talk to it like a trusted, brilliant friend.
EXAMPLE: You call your brilliant friend and go “Hey Taylor, how does Walmart decide what to stock?” You don’t say: “Taylor, give four ways Walmart prioritizes items for display.” Taylor would think you’re being held hostage.

5.) Don’t stop after your Crappy First Draft.
Writing is rewriting. Remember your college professor shouting that? ChatGPT will give different results as you tweak the wording. ChatGPT loves this stuff.

EXAMPLE: Different words elicit different responses. Try new command words, new adjectives, verb choices. Try more detail. (This is basically prompt engineering.) Don’t give up! Did 4 years at Vassar teach you nothing??

KOSTENLOSE AI Trainings für alle, die noch tiefer einsteigen möchten

Steve Nouri (Zum LinkedIn-Profil: hier), Chief AI Evangelist and Founder hatte jüngst in einem LinkedIn-Posting eine gute Übersicht zu verfügbaren Kursen („High Quality FREE Courses“) zusammengestellt:

• Introduction to Machine Learning
• Stanford: Machine Learning
• Making Friends with Machine Learning
• Applied Machine Learning
• Statistical Machine Learning
• Neural Networks: Zero to Hero
• Introduction to Deep Learning (MIT)
• CMU Introduction to Deep Learning
• MIT: Deep Learning for Art, Aesthetics, and Creativity
• Stanford Deep Learning
• Introduction to Deep Learning (MIT)
• CMU Introduction to Deep Learning
• Deep Unsupervised Learning
• NYU Deep Learning SP21
• Foundation Models
• Full Stack Deep Learning
• Practical Deep Learning for Coders
• Machine Learning Engineering for Production (MLOps)
• Stanford – Transformers
• NLP Course (Hugging Face)
• Natural Language Understanding
• CMU Advanced NLP 2022
• Multilingual NL
• Advanced NLP
• Deep Learning for Computer Vision
• Foundations of Deep RL
• Deep Reinforcement Learning
• Stanford: Reinforcement Learning

Das Teaser Bild habe ich mithilfe von Midjourney.ai erstellt; und zwar mit folgendem Prompt: “photo of a woman who is teaching a humanoid robot, ultra-realistic, futuristic interior, colorful, 8k –q 2 –ar 3:2 –v 5”

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