KI-Tools für den Arbeitsalltag
Seit dem Hype um LLMs (Large Language Models) sind zahlreiche KI-Tools aufgetaucht, die im Arbeitsalltag für neue Möglichkeiten und Routinen sorgen.
Dieser Beitrag ist ein Teil unserer Einführungsserie zum Thema „Künstliche Intelligenz und LLMs“.
Neben den direkten Anwendungsmöglichkeiten von LLM-Chatbots und der lokalen Nutzung von Open-Source-Modellen gibt es zahlreiche Drittanbieter-Tools, die KI als Werkzeug für den Büroalltag nützlich machen.
Wir von der Produktdatenfabrik haben daher versucht, eine größere Liste verschiedener Anwendungen, Programme und Webtools zusammenzustellen, von denen man zumindest einmal gehört haben sollte. So eine Liste kann natürlich niemals vollständig sein. Es kann daher ratsam sein, sich in dieser Thematik auf verschiedenen Platformen auf dem Laufenden zu halten.
Individuelle GPT-Versionen
GPT von OpenAI hat Drittanbieter-Versionen bereits im Modell implementiert, die man jederzeit über den üblichen Chatbot unter „GPTs erkunden“ abrufen kann. Auch wenn die Formulierung verwirren kann, schließlich handelt es sich hierbei nicht um andere GPT-Versionen, sondern um geprompte Chats, die auf ein Thema spezialisiert sind, können diese das Prompt Engineering erleichtern.
Um diese GPTs gibt es eine aktive Community, die ihre Versionen konstant optimiert. Von OpenAI selbst lässt sich dort die Dall-E-Integration finden und mit ChatGPT steuern, um Bilder nach Textanweisung zu erzeugen. Dort finden sich aber auch Werkzeuge wie der „Data Analyst“ oder „Creative Writing Coach“, die GPT klarer auf eine Aufgabe fokussieren.
Ebenfalls finden sich dort GPT-Versionen, die von Drittanbietern modifiziert wurden. Da gäbe es etwa ein Canva-GPT für generierte Präsentationen, PythonGPT für die Programmierung in Python mit GPT (alternativ dazu gibt es auch den Code Copilot für diverse Coding-Aufgaben) sowie Consensus, um bei Recherchen direkt wissenschaftliche Quellen zu fokussieren. Die Liste der Möglichkeiten ist sehr groß, da es sich dabei lediglich um modifizierte Chatbots handelt, sind diese aber auch etwas eingeschränkt.
KI-Tools für Recherche und Notizen
Genau wie verschiedene Lernmethoden bieten KI-Tools nun die Möglichkeit, Notizen und eigene Recherchen für die vereinfachte Informationsverarbeitung auf verschiedene Arten darzustellen.
Mit NotebookLM von Google (basierend auf Gemini) kann man Notizen und Recherchen hochladen und sich selbst bei der Informationsverarbeitung helfen. Dabei hilft NotebookLM entweder dabei, Informationen zu ordnen, oder sogar Notizen in fiktive Podcasts umzuwandeln, die man dann unterwegs hören kann.
Hivemind hingegen wandelt selbige Notizen in einen simulierten Social Media Feed um. Wenn es einem also leichter fällt, eigene Informationen in so einem freiläufigen Feed zu verarbeiten, kann man auf diese Art seine eigene, kluge Social Media-Lernplattform erstellen.
Sollen die Informationen auch für andere Personen dargestellt werden, dann gäbe es da noch Napkin AI, das dazu in der Lage ist, Notizen automatisiert in Infografiken umzuwandeln. Auf diesen Infografiken lassen sich dann smarte und individuelle PowerPoint- oder GoogleSlide-Präsentationen aufbauen.
Wenn das alles zu viel ist, sondern man einfach eine KI haben möchte, die sehr gut in der Angabe von Quellen ist, die man anschließend auch tatsächlich nutzen kann, dann ist Perplexity zu empfehlen, das die Recherche-Power von LLMs sichtbar macht. In Pro-Versionen kann Perplexity sogar auf GPT und Claude gleichzeitig zugreifen.
Wenn man hingegen einen persönlichen Assistenten benötigt, der aus dem eigenen Notizchaos und verschiedenen Tools ein Gesamtbild erzeugen soll, dann ist Saner.AI zu empfehlen. Dieses Tool ist darauf zugeschnitten, Menschen zu helfen, die chaotisch sind oder mit ADHS (engl. ADHD) diagnostiziert wurden, ist aber natürlich auch außerordentlich gut dafür geeignet, mit großen Notizmengen umzugehen.
Diese sogenannten „productivity tools“ können also auf viele verschiedene Arten eine Hilfe sein und auf die eigenen Bedürfnisse angepasst werden, doch es gibt auch noch andere Werkzeuge.
KI-Tools zum Lernen von (Programmier-)sprachen
Mit Cursor gibt es eine eigene KI-Programmierplatform, die einem zugeschnitten dabei helfen kann, Programmiersprachen zu lernen oder größere Coding-Aufgaben zu übernehmen und zu unterstützen. Es benötigt definitiv etwas Gewöhnung, Cursor effektiv zu nutzen, aber dann beschleunigt dieses KI-Tool gerade einfache Aufgaben enorm.
Viel beliebter für Anwender, die bereits programmieren können, ist Githubs eigener GithubCopilot. Dieser ist nicht direkt eingebaut, sondern ist eben wie der Name sagt ein Extra-Chat, der direkt in Aufgaben eingebaut werden kann und GPT sicher in die Anwendungs integriert.
Genauso auf Sprache zugeschnitten ist Grammarly, nur nicht auf Programmiersprache, sondern auf reguläre Sprache. Grammarly kann sogar direkt in andere Programme und Apps integriert werden und hilft zwar nicht unbedingt dabei, eine neue Sprache zu lernen, aber die, die man kann, zu verbessern. Grammarly kann bei unsicheren Englischkenntnissen deutlich schneller und effektiver helfen als ein Wörterbuch.
KI-Bildbearbeitung
Nicht jeder ist ein Experte in Adobe Photoshop oder Gimp, und selbst dann gibt es Aufgaben, die eine KI schneller erfüllen kann als man selbst.
Adobe Firefly sollte jedem Nutzer der Adobe Suite bereits bekannt sein. Adobe hat den Begriff „generative fill“ (dt. Generatives Füllen) bekannt gemacht und nutzt eine Bildgenerations-KI, die auf ihrer eigenen lizensierten Datenbank an Bildern basiert. Damit umgeht Adobe rechtliche Probleme, die durch das Training von KI sonst entstehen könnten oder noch werden.
Doch auch so ist Adobe einer der Marktführer in der Bilderstellungs-KI. Die direkte Implementation in die bisherige Adobe-Suite als kostenloses Extra hilft dabei, gewisse Aufgaben wie das Erweitern von Hintergründen, das Füllen von ausgeschnittenen Elementen oder das Anpassen von Effekten zu verbessern. Allerdings ist Adobe selbst natürlich auch nicht gerade preiswert.
Doch auch für Nutzer von anderen Grafikprogrammen oder ohne Kenntnis darüber gibt es nützliche KI-Tools. Da wäre einmal Palette, das dazu in der Lage ist, alten Schwarz-Weiß-Fotos etwas Farbe einzuhauchen.
Ein Tool, das hält, was es verspricht, ist Remove.bg, das generative KI zum Entfernen von Hintergründen nutzt, und den Prozess des Ausschneidens gerade bei komplexen Formen enorm vereinfacht. Bei größeren Bildern benötigt man hier jedoch eine Premium-Version.
An dieser Stelle sei auch zu erwähnen, dass Canva ein Vorreiter auf der KI-Front ist und dank Kooperation mit OpenAI und Google sogar Auswahlmöglichkeiten bei der KI-Bildgeneration besitzt, die sich quasi nahtlos in die sonstigen Anwendungen einfügen. Die Nutzung ist prinzipiell kostenlos, mit Canva Pro aber deutlich flexibler.
Dass inzwischen fast jeder auf dem Markt für KI-Tools mitspielt, zeigt auch Shopify Magic, das eine Mischung aus Bildbearbeitung von Produktbildern, Erstellung von Produktbeschreibungen und Kundenservice bietet. Es kann alles, aber nichts unbedingt perfekt. Da es jedoch kostenlos für jeden Shopify-Kunden verfügbar gemacht wurde, kann das Ausprobieren aber auch nicht schaden.
Welche KI-Tools nicht nützlich sind
Abschließend soll es nochmal einen Hinweis für verschiedene KI-Tools geben, die aktuell mehr versprechen als sie tatsächlich einhalten und daher nicht für eine Anwendung zu empfehlen sind, erst recht nicht als Bezahlversion. Dabei sei natürlich erwähnt, dass sich die hier ausgesprochenen Nicht-Empfehlungen auch mit der Zeit und der Weiterentwicklung verändern können, da sich die Technologie stetig weiterentwickelt.
Doch genau diese Weiterentwicklung ist der Haken an KI-Erkennungstools. Dabei ist der Reiz verständlich. Hat mein Mitarbeiter/Schüler/Kollege KI zur Erstellung der Arbeit/des Artikels/der E-Mail genutzt?
Das Problem ist jedoch einerseits die schiere Anzahl an LLMs, die eine korrekte Einordnung schwer macht, aber auch die verschiedenen KI-Tools und eingestellten Persönlichkeiten von GPT und co. – dann erkennt so ein Tool die Bibel, Lorem Ipsum oder die Verfassung der Vereinigten Staaten als KI-generiert, aber scheitert daran, dass man GPT sagt, es solle „nicht wie eine KI schreiben“ – kein Witz.
Das Problem liegt in der Art begraben, wie KI-Erkennungstools versuchen, Muster zu erkennen und Daten abzugleichen. KI-Bilderkennung hat ein ähnliches Problem. Dazu findet man im Netz Geschichten, wie Bilder als KI erkannt wurden, die von Hand gemalt wurden, weil es irgendwo online eine KI-Kopie gibt, die so ähnlich aussieht.
Wenn man erstmal selbst Texte oder Bilder mit KI erstellt hat oder sich öfter mit diesen beschäftigt, erkennt man als Mensch aktuell also KI deutlich besser als es jedes KI-Tool schafft. Zumindest noch. Wobei zu bezweifeln ist, dass die Erkennungshelfer eine große Hilfe sein werden, wenn z.B. Bildgeneration realistische Maßstäbe erreicht.
Das zweite Feld von dem (zumindest aktuell) abzuraten ist, ist KI-Videogeneration. KI-Videos sind ein bedeutend größerer Rechenaufwand als KI-Bilder, und diese benötigen schon genaues Prompt Engineering.
Damit meine ich nicht Werkzeuge wie Synthesia, die einfach nur eine Stimme auf Lippen generieren. Die Grenzen von solchen Tools sind klar und nicht verheimlicht. Aber Versprechen von realistischen Videos sind weit hergeholt, wenn selbst OpenAIs Sora noch in den Kinderschuhen steckt, weil die Generation von Videos so teuer ist. Daher sind KI-Videos aktuell nicht mehr als ein netter Partytrick. Noch.
Fazit
Ich hoffe, wir konnten Ihnen eine gute Übersicht über die größten Anwendungsfelder von KI-Tools liefern. Es gibt natürlich noch mehr Möglichkeiten in verschiedenen Nichen und vielleicht auch Werkzeuge in Entwicklung, die irgendwann den Büroalltag auf den Kopf stellen werden.
Diese Liste gilt für den November 2024 und wir haben versucht, so gut es geht Werkzeuge auszuwählen, die konstant Updates erhalten, und somit auf dem Markt aktiv bleiben, oder die zu großen Konstrukten wie GitHub oder Adobe gehören. Vielleicht können einige der Werkzeuge, die hier erwähnt wurden, in einem Jahr auch schon viel mehr als nur das hier angesprochene!