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Neugier, Begeisterung, Bagatellisierung: Die Spannbreite der Reaktionen, die KI-Tools wie ChatGPT auslösen, ist groß. Fest steht, dass mit der Vorstellung von ChatGPT einem breiten Publikum beeindruckend klar wurde, was künstliche Intelligenz heute schon kann. Doch Unternehmen, die mit einer großen Masse von Texten umgehen, sollten sich der Fallstricke gewahr sein. Gleichzeitig sollten sie die Chancen, die solche oder andere intelligente Technologien für den Vertrieb oder die Unternehmenskommunikation bieten, unbedingt jetzt erkennen und nutzen.
Tools wie ChatGPT dürfen durchaus als Quantensprung in der technologischen Entwicklung bezeichnet werden. Ihre Fähigkeit, innerhalb von Sekunden Texte zu verfassen, ist absolut beeindruckend. Doch die Ergebnisse sind mit Vorsicht zu genießen: Dass ChatGPT und Co. nicht immer die Wahrheit schreiben, ist längst bekannt (Stichwort »Halluzinationen«). Geschuldet ist dies dem Fakt, dass der Algorithmus hinter ChatGPT nicht hundertprozentig transparent ist. Daher gilt der Chatbot als Blackbox. Welche Daten zugrunde liegen und welche Qualität diese haben, ist den Nutzenden nicht bekannt. Die Texte bedürfen daher vor ihrer Verwendung einer genauen Prüfung – sowohl hinsichtlich der Fakten als auch der Textqualität. Dennoch ist es schwierig, sich dem Einsatz von KI in der Texterstellung zu entziehen – und es wäre auch nicht ratsam, die Chancen, die solche Werkzeuge bieten, ungenutzt zu lassen.
Effizienzsteigerung bei der Texterstellung möglich
Vor allem in Branchen und Unternehmen, in denen Texte ein betriebswirtschaftlicher Faktor sind und massenhaft verarbeitet werden, kann der Einsatz von KI-Tools eine Effizienzsteigerung in der Texterstellung bedeuten. Versicherungen oder Energieversorger zum Beispiel verfügen über hunderttausende Textbausteine und tausende Briefvorlagen, deren Qualität und Verständlichkeit oftmals durchaus zu wünschen übriglassen. Diese Masse an Texten zu verbessern und beispielsweise in einfache Sprache umzuschreiben, damit Endkunden die Informationen leicht erfassen können, ist für Mitarbeiter aus dem Bereich Unternehmenskommunikation eine Mammutaufgabe, die nur mit hohem Kapazitäts- und Kostenaufwand zu bewältigen wäre. Eine KI kann hierbei unterstützen – auf Knopfdruck. Das setzt aber ein geeignetes Modell und die richtige Anweisung voraus. Der Mensch kommt dann als Reviewer oder Lektor ins Spiel und übernimmt die fachliche Prüfung und den sprachlichen Feinschliff.
Je besser und spezifischer eine Text-KI trainiert ist, desto besser und zuverlässiger sind auch die Ergebnisse. Mit anderen Worten: Ist ein Modell auf die Branche oder sogar speziell auf ein Unternehmen und dessen Corporate Language trainiert, so ist der manuelle Aufwand bei der Nachbearbeitung geringer. Generisch trainierte Modelle wie ChatGPT können dies allerdings nicht leisten. Daher sollten Unternehmen auf ein System zurückgreifen, dass auf sie und ihre Inhalte zugeschnitten ist.
Speziell trainierte KI-Modelle für bestimmte Branchen und Unternehmen
Einige Agenturen arbeiten hier bereits an Lösungen oder bieten sie sogar schon an, darunter die Agentur Communication Lab aus Ulm. Für Verständlichkeit, Sprachklima, Tonalität und Corporate Language hat die Agentur bereits vor Jahren eine eigene Sprachsoftware entwickelt, mit der Unternehmen diese Kriterien anhand definierter Kennzahlen in ihren Texten umsetzen können. Die Textsoftware führt bei Aktivierung eine Verständlichkeitsprüfung durch und zeigt auf einer Skala zwischen grün, gelb und rot an, wie leicht oder schwer der Text zu lesen ist. So sind beispielsweise Fremdwörter, Anglizismen oder komplexe Satzgefüge rot markiert. Um dies zu vereinfachen, listet das Programm dann eine große Anzahl an Verbesserungsvorschlägen auf. Zusätzlich lernt es die Corporate Language eines Unternehmens und überprüft deren Einhaltung konsequent.
Neu in der Software sind jetzt KI-Funktionen: An das Programm sind KI-Modelle angeschlossen, die mit hochwertigen, vorab als gut klassifizierten und branchenspezifischen Textdaten gefüttert wurden. Die Datenbasis ist mit einigen zehntausenden Datensätzen zwar deutlich kleiner als bei großen KI-Modellen wie ChatGPT – die Trainingsdaten von ChatGPT4 umfassen 1,76 Billionen Parameter. Allerdings kommt es oftmals nicht unbedingt auf Masse, sondern eben auf Klasse an, vor allem dann, wenn die KI-Funktionen auf bestimmte Branchen oder gar auf ein spezielles Unternehmen zugeschnitten werden sollen.
Unternehmen können solche KI-Modelle, die an eine Textsoftware angebunden sind, von Agenturen trainieren lassen oder sogar selbst trainieren. Wichtig ist dabei neben den hochwertigen Datensätzen auch die manuelle Qualitätsprüfung und Nachjustierung – mit Hilfe menschlicher Intelligenz.
Entwicklung bleibt spannend
Die Nutzung einer KI wird sicherlich Verschiebungen mit sich bringen: Standardisierte Texte werden mit KI-Unterstützung auch von Personen erstellt werden können, die keine Autorinnen oder Autoren sind. Anschreiben von Versicherungen oder Energieversorgern können mit entsprechenden Softwarelösungen auch von Mitarbeitenden ohne Texterfahrung erstellt werden – und dann mit klassischen Softwarelösungen, wie TextLab, geprüft und gegebenenfalls nachgebessert werden.
Die Entwicklung der Technologie bleibt spannend und ist eher in einem Zeitraum von Monaten als in Jahren zu sehen. Deshalb ist es vor allem für Unternehmen, die mit großen Textmengen umgehen müssen, wichtig, sich gegenüber der Technologie nicht zu verschließen, sondern sie frühzeitig einzusetzen, um mit der Zeit zu gehen und Wettbewerbsvorteile nicht zu verlieren.
Fazit
KI-Tools bieten beeindruckende Möglichkeiten in der Texterstellung. Doch es ist Vorsicht geboten, da diese Modelle mitunter ungenaue Informationen liefern oder sogar unwahre Aussagen treffen. Spezialisierte KI-Modelle, die auf ein Unternehmen und dessen Corporate Language zugeschnitten sind, können hingegen die Effizienz in der Texterstellung steigern – vor allem in Branchen, in denen wahre Textmassen verarbeitet werden. Es gilt, die genutzten KI-Modelle gezielt und mit qualitativ hochwertigen Daten zu trainieren; die Textdaten sollten von Experten bewertet und optimiert werden, dann ist auf die Vorschläge der KI durchaus Verlass.
Oliver Haug, Geschäftsführer der Communication Lab GmbH