VGSD-Mitglieder zeigen Anwendungsbeispiele Wie Branko Trebsche mit ChatGPT Informationen und Daten zur weiteren Verarbeitung analysiert und strukturiert

Branko Trebsche lässt sich von ChatGPT bei seinem täglichen Research unterstützen

Bevor sich unser Mitglied Branko Trebsche um die Digitalisierungsprojekte seiner Kunden kümmert, muss er erst das Geschäftsmodell des Kunden verstehen, inklusive seiner Besonderheiten, der Markt- und Wettbewerbssituation - etc. Nur, wenn er die speziellen Bedürfnisse und Herausforderungen seines Auftraggebers kennt, kann Branko punktgenau gewünschte neue Technologien in das System des Kunden einführen. Das Research, also die systematische Beschaffung und Analyse von den Kunden betreffenden Informationen und Daten, gehört daher fest zu Brankos Arbeit. Je strukturierter und intensiver er dabei vorgeht, desto mehr Erfolg hat die Umsetzung seines darauf basierenden Projekts. ChatGPT nutzt er in diesem Kontext, um Informationen, die er vom Kunden bekommt, aufzuarbeiten. "Spezifische Daten der Kunden, landen natürlich nicht bei OpenAI", sagt er mit einem Schmunzeln. Im Beitrag erklärt er anhand von zwei Beispielen, wie er mit einer eleganten Prompting-Strategie die Verarbeitung von Wissen verbessert. Die Beispiele stammen aus einem Microsoft-Tutorial.

"Ein Hinweis vorneweg - noch ist das 'Wissen' von ChatGPT veraltet und verharrt auf dem Stand von Ende 2021. Wer aktuelleres Wissen einbeziehen möchte oder gar muss, kann durch ein Plug-in ChatGPT den Zugriff auf das Internet ermöglichen.

Das erste kleine Beispiel zeigt, wie du mit Hilfe von ChatGPT Informationen strukturieren kannst. In diesem Fall wird ein Gespräch zwischen einem Kundendienstmitarbeiter und einem Anrufer analysiert. Um den Schwierigkeitsgrad für die Maschine zu erhöhen, liegt hier nur eine Transkription des gesprochenen Wortes des - übrigens hier fiktiven - Dialogs vor. Zur Durchführung der Analyse beschreibe ich den notwendigen Kontext, den ChatGPT für gute Ergebnisse braucht; ich weise ChatGPT eine Rolle zu und gebe in Form einer Syntax vor, wie ChatGPT die Aufgabe bearbeiten soll.

Kein Research ist ohne eine kritische Betrachtung der Ergebnisse ernsthaft nützlich. Mir gefällt, dass das Ergebnis schon weitreichende Erkenntnisse liefert. Dennoch ist zu beachten, dass viele Aspekte des Gesprächs nicht widergespiegelt werden: Es ist etwa unklar, ob das Gespräch in freundlicher Atmosphäre stattgefunden hat. Wir haben die Tonlagen bzw. Stimmen der beteiligten Personen nicht gehört. Wir wissen auch nicht wirklich, ob der Kundenwunsch wirklich erfüllt wurde. Diese Informationen hatte aber ChatGPT auch nicht. Aber, mein Fazit: Mit der abgebildeten Strategie lässt sich so gut wie jedes Thema analysieren. Das Beispiel ließe sich beliebig erweitern. Es ist etwa möglich, konkrete Kategorien für eine Analyse vorzugeben oder beispielsweise die Syntax zu erweitern. Probiere es einfach aus.

In der Research geht es auch oft darum, bestimmte Informationen zu ordnen. Auch hier kann ChatGPT bei der Analyse unterstützen. Auch hier gebe ich eine Syntax vor. Diese Syntax entspricht dem Datenformat JSON. Auf diese Weise läßt sich der Output in einer Anwendung verwenden, die diese Syntax versteht, um das Ergebnis direkt weiter zu verarbeiten.

Keines der Beispiele ist echt, sie zeigen auf, wie die Weiterverarbeitung von Information mit Hilfe von ChatGPT möglich ist. Wer sich für Prompt Engineering interessiert, findet hier einen guten Guide von Microsoft. Von dort stammen auch die Beispiele, die ich für meine tägliche Arbeit stets weiterentwickle.

Viel Spaß beim Ausprobieren und Tüfteln an deinem Prompts!"