Juni 2024

Die KI-Testphase bei Content5 ist abgeschlossen und unsere ersten Auswertungsergebnisse liegen vor. Über die wichtigsten wollen wir in diesem Blogbeitrag berichten: Ist es uns gelungen, mit Hilfe von KI-Chatbots besser und effizienter zu recherchieren und zu arbeiten? Wie wollen wir sie künftig dauerhaft in unsere Arbeit einbinden?

In unserem Testsetting konzentrierten wir uns schwerpunktmäßig auf ChatGPT (OpenAI), Copilot (Microsoft), Perplexity (Perplexity AI) und Le Chat (Mistral AI). Schnell wurde klar: Kein KI-Chatbot ist wie der andere, ihre Ergebnisse und deren Aufbereitung unterscheiden sich teils stark voneinander. Die eine KI hat ihre Stärken in der übersichtlichen Darstellung der Ergebnisse, die andere liefert validere Suchergebnisse und bessere Quellenangaben. Eine klare Aussage, welches Tool für uns am besten geeignet ist, ist daher so allgemein nicht möglich – es hängt von der konkreten Fragestellung ab. Unabhängig von den Eigenheiten der einzelnen Tools nehmen wir diese wichtigen Erkenntnisse aus dem Test mit: 

• Je nach Fragestellung kann der Einsatz von KI durchaus zu einer Steigerung von Qualität und Effizienz unserer Recherchen beitragen.
• Haben unsere Research Analysts in einem Themenbereich bereits sehr großes Vorwissen, sind die KI-Ergebnisse oft zu oberflächlich oder nicht passgenau genug und tendenziell wenig hilfreich.
• Die KIs zeigen wiederholt gravierende Schwächen. Von nicht funktionierenden Quellenlinks über veraltete oder nicht korrekte Daten bis hin zu falschen Zitaten war alles dabei. Eine Validierung und Überprüfung der Ergebnisse durch einen Research Analyst bleibt absolut unerlässlich.
   

Darauf aufbauend kristallisieren sich einige Anwendungsfälle heraus, in denen wir künftig auch auf KI setzen werden:

• Zusammenfassen von Texten und Webseiten für den eigenen schnellen inhaltlichen Überblick
• Einstieg in neue Themenfelder als Grundlage für tiefergehende Recherchen
• Anregung und Inspiration für Analysen und Texte 
• Beantwortung technischer Fragen (bspw. Formulierung von Excel-Formeln, Hilfe bei IT-Problemen)
• Flankierende Nutzung bei der Recherche (bspw. Generierung von Suchbegriffen, Identifizierung weiterer Quellen, Erstellen von Auflistungen)
   

In einem nächsten Schritt wollen wir KI-Tools für weitere Anwendungsfälle identifizieren und testen, bspw. zur Unterstützung von Monitorings oder zur Analyse großer Datenmengen. Denn eins steht fest: Wollen wir KI produktiv einsetzen, müssen Erfahrungswerte weiter ausgebaut und Best Practices etabliert werden.