Generative KI schreibt die Arbeitsregeln neu. Erfahren Sie mehr über die generativen KI-Fähigkeiten, die Sie benötigen, um in Ihrem Job die Nase vorn zu haben, und warum sie am Arbeitsplatz wichtig sind.
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Es gab eine Zeit, in der es einem einen Vorteil verschaffte, zu wissen, wie man eine Tabelle verwendet. Jetzt könnte es genauso wichtig sein, zu wissen, wie man mit generativer KI arbeitet. In einem McKinsey-Umfrage, 78% der Befragten gaben an, dass ihre Unternehmen KI in einer oder mehreren Geschäftsfunktionen einsetzen.
Die Technologie ist nicht mehr Ingenieuren oder Forschern vorbehalten. Autoren verwenden sie, um Ideen zu untersuchen, Designer verwenden sie, um Varianten zu testen, während Analysten sie zur Strukturierung von Erkenntnissen verwenden. Es ist taucht in Stellenbeschreibungen auf, Leistungsbeurteilungen und Tools für den täglichen Gebrauch.
Aus diesem Grund ist es für Sie wichtig geworden, generative KI-Fähigkeiten zu entwickeln. Wenn Sie sich fragen, worauf Sie sich konzentrieren sollten und warum dies wichtig ist, ist dieser Leitfaden genau das Richtige für Sie.
Generative KI-Fähigkeiten sind die Fähigkeiten, die es jemandem ermöglichen, KI-Systeme zu verwenden, die Originalinhalte produzieren. Bei dem Inhalt kann es sich um Text, Bilder, Audio, Code oder Video handeln.
Diese Fähigkeiten werden in kreativen, strategischen, operativen und analytischen Rollen schnell nützlich. Auf einer grundlegenden Ebene beinhalten generative KI-Fähigkeiten das Verständnis, was die Tools können und was nicht. Dazu gehört auch, dass man weiß, wie man Anweisungen klar formuliert und erkennen kann, wann das Ergebnis hilfreich, irreführend oder einfach nur erfüllend ist.
Zum Beispiel könnte jemand im Marketing KI verwenden, um ein Brainstorming für E-Mail-Betreffzeilen durchzuführen. Eine einfache Eingabe wie „E-Mail-Schlagzeilen schreiben“ könnte zu generischen Ideen führen.
Wenn sie dem Modell jedoch einen gewissen Kontext geben, z. B. Probleme der Zielgruppe oder Kampagnenziele, erzielen sie in der Regel bessere Ergebnisse. Diese Fähigkeit, eine Anfrage durchdacht zu gestalten, ist eine der wichtigsten generativen KI-Fähigkeiten.
In den letzten Jahren hat KI veränderte globale Branchen und ordnete die Notwendigkeit der Einführung von KI an. Hier sind 10 generative KI-Fähigkeiten, die moderne Arbeitnehmer erlernen können, um ihren Nutzen am Arbeitsplatz zu verbessern.
Bei KI-Tools müssen Sie eine Eingabeaufforderung eingeben, auf deren Grundlage eine Ausgabe angezeigt wird. Diese Fähigkeit beinhaltet also das Schreiben von Eingaben, die das Modell zu nützlichen, kontextsensitiven Ergebnissen führen. Eine kluge Formulierung reicht für eine schnelle Formulierung nicht aus. Stattdessen müssen Sie klare und zielgerichtete Eingabeaufforderungen schreiben.
Es geht darum, Hintergrund zu geben, den Ton anzugeben, das Publikum zu definieren, die Struktur zu skizzieren und explizit zu sagen, was Sie wollen und was nicht. Schnelles Einrahmen ist wichtig, weil schlecht formulierte Eingabeaufforderungen Zeit verschwenden und zu generischen oder irrelevanten Ergebnissen führen. Strukturierte Eingänge tragen dazu bei, das Rauschen zu reduzieren und den nutzbaren Ausgängen von Anfang an näher zu kommen.
Wo es nützlich ist: Schreiben von Inhalten, UX-Texte, Kundensupport, Produktdokumentation, interne Kommunikation und sogar Erstellung von Rechtsentwürfen.
Generative Modelle erzeugen plausible Inhalte, nicht unbedingt korrekte oder nützliche Inhalte. Es ist sehr wichtig, Ergebnisse mit kritischem Auge bewerten zu können. Sie müssen in der Lage sein, Fehler zu erkennen, Fakten zu überprüfen und die Relevanz zu beurteilen. Ohne diese Fähigkeit laufen Mitarbeiter Gefahr, sich auf falsche Informationen zu verlassen oder Entscheidungen auf der Grundlage schwacher Ergebnisse zu treffen.
Wo es nützlich ist: Rechercheintensive Rollen, redaktionelle Prozesse, Marketing, rechtliche Überprüfung und technische Dokumentation.
Nur sehr wenige nützliche Ausgaben stammen aus einer einzigen Eingabeaufforderung. Iterative Verfeinerung bedeutet, die Ergebnisse über mehrere Interaktionsrunden hinweg zu formen und die Eingaben an die Ergebnisse des Modells anzupassen. Iteration reduziert unnötigen Aufwand und führt zu klareren, maßgeschneiderteren Ergebnissen. Es stärkt auch das Vertrauen in die Verwendung von KI als Teil eines Workflows.
Die Fähigkeit beinhaltet das Umschreiben von Aufforderungen, das Aufteilen von Anfragen in kleinere Schritte, das Testen von Varianten und das methodische Vorgehen bei der Verbesserung.
Wo es nützlich ist: Copywriting, Präsentationserstellung, Inhaltsstrategie, Programmierung, Verkaufskommunikation und Angebotsentwicklung.
Mitarbeiter müssen keine KI-Ingenieure sein, aber sie müssen ein allgemeines Verständnis dafür haben, wie generative Modelle funktionieren. Sie müssen wissen, dass Modelle keine Dinge „wissen“. Stattdessen werden sie auf der Grundlage von Wahrscheinlichkeits- und Trainingsdaten generiert.
Missverständnisse darüber, wie diese Tools funktionieren, führen zu schlechten Annahmen und Fehleinschätzungen. Grundlegende Modellkenntnisse ermöglichen es den Menschen also, KI verantwortungsvoller einzusetzen.
Wo es nützlich ist: Überall werden KI-Tools eingesetzt, insbesondere in Rollen, in denen es um Compliance, öffentlich zugängliche Materialien oder sensible Daten geht.
Generative KI-Tools erfordern häufig, dass Benutzer Texte, Dokumente oder Dateien einreichen. Sowohl aus datenschutzrechtlichen als auch aus regulatorischen Gründen ist es unerlässlich zu wissen, was sicher aufgenommen werden kann und was ferngehalten werden muss.
Sie müssen verstehen, welche Arten von Daten niemals mit Systemen von Drittanbietern geteilt werden sollten, und die Einschränkungen der Datenschutzeinstellungen des Tools kennen. Der falsche Umgang mit sensiblen Daten kann zu Sicherheitsverstößen, Bußgeldern oder Reputationsschäden führen.
Wo es nützlich ist: Gesundheitswesen, Finanzen, Recht, Personalwesen, Regierung und alle anderen Stellen, die mit personenbezogenen oder internen Daten umgehen.
Nicht jede Aufgabe profitiert von generativer KI. Eine wichtige Fähigkeit besteht darin, zu wissen, wann generative KI eingesetzt werden sollte und wann nicht.
Diese Fähigkeit beinhaltet die Identifizierung von Aufgaben, bei denen KI die Arbeit beschleunigen, unterstützen oder strukturieren kann, ohne das Risiko zu erhöhen oder die Qualität zu verringern. Sie müssen lernen, zu erkennen, welche Arbeitsabläufe von Geschwindigkeit und Variation profitieren, im Vergleich zu solchen, die eine sorgfältige manuelle Bearbeitung erfordern.
Falsch angewendete KI verschwendet Zeit oder führt zu schlechteren Ergebnissen. Daher suchen Unternehmen nach Mitarbeitern, die KI mit Bedacht einsetzen können, um die Produktivität zu verbessern.
Wo es nützlich ist: Projektmanagement, Marketing, Schulungsdesign, Kundenservice und Teambetrieb.
Da Tools jetzt Text, Bilder, Audio und Video verarbeiten, müssen Mitarbeiter verstehen, wie sie verschiedene Eingabeformate verwenden und Ausgaben lesen können, die über geschriebene Wörter hinausgehen. Dazu gehört das Einreichen von Screenshots, Sprachnotizen oder Diagrammen als Eingabe und die Fähigkeit, Ergebnisse in Formaten wie Diagrammen, Wireframes, Grafiken oder Zeitleisten zu generieren oder zu interpretieren.
Viele KI-Plattformen expandieren über Text hinaus, und Mitarbeiter, die nur Text verwenden, schränken das ein, was sie erreichen können. Im Gegensatz dazu eröffnet multimodales Arbeiten umfassendere Möglichkeiten.
Wo es nützlich ist: Design, Bildung, Produktentwicklung, Inhalte für soziale Medien und interne Schulungen.
Generative KI funktioniert oft am besten, wenn sie mit anderen Systemen wie Dokumenteditoren, CRMs, Projektplattformen, Tabellenkalkulationen usw. kombiniert wird. Die Tool-Chain-Integration konzentriert sich auf die Einbettung von KI in breitere Arbeitsabläufe.
Die Fähigkeit umfasst die Verwendung von KI-Tools, die mit Slack, Notion, Excel oder Jira verbunden sind, und die Erstellung kurzer Workflows mit No-Code-Tools wie Zapier. Auf der grundlegenden Ebene sollten Sie einfach verstehen, wie Sie die Ausgabe von einem System auf ein anderes übertragen.
Wo es nützlich ist: Workflows für Betrieb, Marketingteams, Vertriebsunterstützung, Inhaltsproduktion und Analytik.
KI kann Vorurteile verstärken oder unangemessene oder unsensible Inhalte produzieren. Es ist wichtig, dass die Mitarbeiter dies verstehen und Verantwortung dafür übernehmen, wie KI eingesetzt wird.
Eine Ausgabe, die auf den ersten Blick in Ordnung zu sein scheint, kann unbeabsichtigte Signale übertragen. Verantwortungsbewusste Benutzer sind sich dieser Risiken bewusst und ergreifen Maßnahmen, um sie zu verringern, insbesondere wenn sie in Bereichen arbeiten, in denen Gesetze wie EU-Gesetz über künstliche Intelligenz und andere regionale Gesetze erfordern die Einhaltung.
Das bedeutet, Inhalte auf Fairness zu überprüfen, eingebaute Vorurteile zu erkennen, unangemessene Stereotypen zu vermeiden und bei KI-gestützten Entscheidungen eine ethische Überprüfung vorzunehmen.
Wo es nützlich ist: Einstellung, Kommunikation, Bildung, politische Arbeit, öffentliches Engagement und auf Vielfalt ausgerichtete Rollen.
Jeder, der generative KI einsetzt, sollte in der Lage sein, seine Vorstellungskraft zu erweitern. Kreative Anwendung bedeutet, Tools einzusetzen, um unerwartete Ideen, neue Variationen oder neue Lösungsansätze für vertraute Probleme zu entwickeln.
Du kannst zum Beispiel ungewöhnliche Fragen stellen, Grenzen austesten oder Ideen neu mixen. Mitarbeiter, die generative KI als Quelle kreativer Energie betrachten, können schneller neue Lösungen finden als Mitarbeiter, die sie nur aus Geschwindigkeitsgründen einsetzen.
Wo es nützlich ist: Branding, Inhaltsstrategie, Produktdesign, Innovation Labs, Veranstaltungsplanung und langfristige strategische Arbeit.
Sie benötigen eine strukturierte interne Ausbildung, um die Fähigkeiten der Generation KI in Ihre Belegschaft zu integrieren. Eine der effektivsten Möglichkeiten, dies zu tun, ist Aufbau kurzer, fokussierter Kurse die den praktischen Umgang vermitteln.
Die Kurse sollten auf reale Aufgaben zugeschnitten sein, die Ihre Teams bereits ausführen. Beispielsweise könnte ein Kundenservice-Team lernen, wie man mithilfe von KI Interaktionen zusammenfasst oder Antworten vorschlägt. In ähnlicher Weise könnte sich ein Marketingteam mit dem Testen von Schlagzeilen, der Ideenfindung für Kampagnen und der Generierung von Beiträgen in sozialen Netzwerken befassen.
Die Kursgestaltung kann intern oder mithilfe von Plattformen erfolgen, die die Entwicklung benutzerdefinierter Inhalte ermöglichen. Kursbox ist in dieser Hinsicht eine hervorragende Option, da sie über Funktionen wie einen AI-Assessment-Generator, einen KI-Grader, einen KI-Chatbot, interaktive Funktionen, mobile Verfügbarkeit usw. verfügt.
Beinhaltet sowohl geführte Übungen als auch offene Erkundungen. Verwenden Sie außerdem Beispiele aus Ihren tatsächlichen Daten oder Szenarien, um die Relevanz zu erhöhen. Am wichtigsten ist es, Checkpoints einzurichten, an denen die Teilnehmer die KI-Ergebnisse auf Qualität, Fairness oder Relevanz überprüfen.
Hier sind einige bewährte Methoden, die Sie in dieser Hinsicht befolgen sollten:
Die meisten Mitarbeiter sind bereits mit der Bedeutung von KI in ihrem Arbeitsleben vertraut. Als Unternehmen können Sie jedoch auch eine Lernkultur aufbauen, in der alle begeistert sind, neue Fähigkeiten zu erlernen. Wenn Teams darin geschult werden, generative KI zielgerichtet einzusetzen, zeigt sich das auf der ganzen Linie in kreativen Ergebnissen.
Derzeit ist allgemein bekannt, dass der Einsatz von KI nicht nur ein Trend, sondern eine Notwendigkeit ist. Die Tools sind zugänglich, aber der wahre Wert liegt darin, wie die Menschen sie verwenden. An dieser Stelle kommen Fähigkeiten ins Spiel.
Unternehmen, die heute in diese Fähigkeiten investieren, stellen ihre Teams so ein, dass sie Schritt halten und die Führung übernehmen. Ebenso sind Mitarbeiter, die sich jetzt die Zeit nehmen, fließend zu sprechen, besser gerüstet, um intelligenter zu arbeiten und sich schneller anzupassen.
Prompt Framing unterstützt die KI dabei, relevante, qualitativ hochwertige Ergebnisse zu produzieren. Wenn Sie Kontext, Ton, Zielgruppendetails und klare Anweisungen hinzufügen, reduzieren Sie vage oder allgemeine Ergebnisse.
Bei der Output-Evaluierung wird überprüft, ob KI-generierte Inhalte korrekt und nützlich sind. Diese Fähigkeit beinhaltet die Überprüfung von Fakten, das Erkennen von Fehlern und die Beurteilung, ob das Ergebnis Ihren Anforderungen entspricht. Ohne sie laufen Teams Gefahr, auf der Grundlage falscher oder voreingenommener Informationen zu handeln, was die Entscheidungsfindung beeinträchtigen kann.
Iterative Verfeinerung bedeutet, die KI-Ergebnisse über mehrere Runden hinweg zu verbessern, indem die Eingabeaufforderungen angepasst, Aufgaben in Schritte aufgeteilt und Varianten getestet werden. Es liefert genauere und maßgeschneidertere Ergebnisse und minimiert gleichzeitig den verschwendeten Aufwand.
LMS-Plattformen wie Coursebox vereinfachen die Integration generativer KI-Fähigkeiten, indem sie es Unternehmen ermöglichen, kurze, zielgerichtete Kurse zu erstellen, die auf reale Aufgaben am Arbeitsplatz zugeschnitten sind. Mit Funktionen wie einem KI-gestützten Bewertungsgenerator, einem KI-Grader, interaktiven Elementen und einem integrierten KI-Chatbot macht Coursebox die Kursgestaltung ansprechend und zugänglich. Die mobile Verfügbarkeit stellt sicher, dass Mitarbeiter jederzeit lernen können.
Verantwortungsvoller Einsatz von KI beinhaltet die Überprüfung der Ergebnisse auf Voreingenommenheit, Fairness und Sensibilität, bevor sie geteilt werden. Es bedeutet, schädliche Stereotypen zu vermeiden, die Privatsphäre zu respektieren und die relevanten Gesetze oder Richtlinien zu befolgen.
