Ich habe gerade die Aufgabe eine Studie zu erstellen. Die Studie soll einen Technologiebereich beleuchten! Ich habe hier im Blog ein anderes Beispiel gewählt um den Prozess zu veranschaulichen. Die Vorgaben könnte ich auch noch genauer ausführen, für einen Überblick reicht das aber schon mal vollkommen aus.

Wie können wir eine umfangreiche Studie/Whitepaper/Schulungsunterlagen auf Knopfdruck erstellen?

Andere Anwendungsfälle sind Flyer, Prospekte alle Textsorten die eine Gliederung haben und mehr als 8 k Tokenlänge erfordern.

Was brauchen wir dazu?

1. Ein passendes Outline
2. Das Outline überprüfen! Fehlt was im Outline?
3. Einen Workflow um jeden Punkt im Outline zu erstellen.
4. Google Apps Script um das fertige Google Dokument „schön“ zu machen.

Wie erstelle ich ein Outline?

1. Als erstes mit der Hand:

Mein Prozess ist simpel, ich lasse mir ein Outline erstmal mit ChatGPT oder anderen Tools erstellen, damit ich ungefähr einen Überblick habe. Das Outline kann ich dann noch anpassen um Punkte die mir wichtig sind. Das gebe ich dann in den Workflow ein.

2. Das Outline lasse ich von verschiedenen KI-Systemen überprüfen ob ich etwas vergessen habe. Jede Perspektive wird aufgenommen und am Ende in ein gemeinsames Outline übertragen
   

   LLMs die das erste Outline überprüfen: Perplexity, OpenAI, Mixtral, Claude……

   
   

Das gemeinsame Outline ist von mir mit drei Gliederungsebenen angelegt. In dem Schritt kann ich noch das Outline verändern, wenn mir noch etwas einfällt.

Wie setze ich das Outline in einem Workflow um?

Ich möchte zu jedem Punkt in der Gliederung (Ebene 3): Best Practices, Tools, Youtube Videos als Ergebnis haben.

Die nächsten Schritte sind dann eine automatische Outline Abarbeitung mit Make.com, Perplexity, OpenAI und Airtable. Der Workflow zeigt drei Arme, je nach Gliederungsebene gibt es einen anderen Ablauf.

Der Workflow legt ein Google Dokument zusätzlich zu den Airtable Records an.

Die Laufzeit des Workflows war 26 Minuten und es wurden 112 Seiten Texte erstellt.

Fazit

1. Perplexity hat heute über die API schon mal Unsinn auf Deutsch ausgeben, deshalb ein switchen auf Englisch
2. Mit dieser Methode lässt sich super schnell ein Grundgerüst für alle KI-Operationen durchführen die auf einem Outline basieren. In meinem Fall (eine dreistufige Gliederung)
3. Weitere Fragen zu Schulungsfragen, Summaries, Markdown, Anki, Speakertext, Slides lassen sich einfach erweitern.
4. Für das Google Document lasse ich mir von Gemini (Ich hoffe das kann das System) basierend auf den Nummern des Outlines eine Gliederung erstellen, das spart noch mal ein-zwei paar Stunden.
5. Die PDF lasse ich dann am Stück in die deutsche Sprache mit Deepl übersetzen
6. Damit lassen sich hunderte Seiten (die auch mit Perplexity aktuell sind) erstellen.
7. Die Workflows laufen ingesamt ungefähr 40 min , das lässt sich durch einen anderen Aufbau noch viel schneller umsetzen

Das ist ein Ausblick auf große KI-Workflows die uns immer mehr begegnen werden. Das bedeutet der Produktivitätsgewinn wird in dem Beispiel sicherlich an den Faktor 50 reichen (geschätzt). Vielleicht noch mehr.

Was können wir für die Arbeitswelt antizipieren?

GPT-4: Die Spekulation über die Zukunft von KI-gestützten Workflows eröffnet eine faszinierende Perspektive auf die Arbeitswelt von morgen. Diese Technologien haben das Potenzial, nicht nur die Effizienz zu steigern, sondern auch die Art und Weise, wie wir arbeiten und Wissen generieren, grundlegend zu verändern.

1. Anpassung der Arbeitskräfte: Mit zunehmender Integration von KI in Arbeitsabläufe wird die Nachfrage nach Fachkräften steigen, die sowohl über technisches Know-how als auch über Fähigkeiten in der KI-Interaktion und -Steuerung verfügen. Dies könnte zu einer Verschiebung in der Arbeitsmarktdynamik führen, mit einem erhöhten Bedarf an kontinuierlicher Weiterbildung und Umschulung.
2. Demokratisierung des Wissens: KI-Tools können komplexe Informationen zugänglicher und verständlicher machen, was die Wissensdemokratisierung fördert. Dies könnte zu einer egalitäreren Gesellschaft führen, in der hochwertige Bildung und Informationen nicht länger privilegierten Gruppen vorbehalten sind.
3. Veränderung der Unternehmenskultur: Mit der Automatisierung von Routineaufgaben könnten sich Unternehmen stärker auf kreative und strategische Aufgaben konzentrieren. Dies könnte zu einer dynamischeren, innovativeren Unternehmenskultur führen, die Mitarbeiter ermutigt, über den Tellerrand hinauszudenken.
4. Herausforderungen und ethische Überlegungen: Die zunehmende Abhängigkeit von KI wirft Fragen bezüglich Datenschutz, Arbeitsplatzsicherheit und ethischer Verantwortung auf. Unternehmen und Gesetzgeber werden gefordert sein, diese Herausforderungen anzugehen und Richtlinien zu entwickeln, die sowohl Innovation fördern als auch die Rechte und das Wohlergehen der Menschen schützen.

Insgesamt könnte die KI-Revolution in den Arbeitsprozessen zu einer produktiveren, kreativeren und gerechteren Welt führen, in der Technologie und menschliche Fähigkeiten synergistisch zusammenwirken. Es ist eine Zukunft, die sowohl spannende Möglichkeiten als auch bedeutende Verantwortlichkeiten mit sich bringt.