Nützen Sie bereits die unglaublichen Möglichkeiten von Künstlicher Intelligenz?

Sollten Sie noch nicht wirklich einordnen können, wofür auch Sie Künstliche Intelligenz systematisch einsetzen können, zeigt Ihnen diese Fallstudie ein schönes Beispiel auf.

Intro

Ich baute zusammen mit einem 10 -köpfigen Entwicklerteam ein SaaS Produkt für einen Kunden, dessen Service darin besteht, aus einem kurzen Eingabeprompt Stellenanzeigen zu generieren, die als Ads auf Facebook und Instagram ausgespielt werden. Potentielle Bewerber gelangen vom Ad auf eine Landing Page, wo diese ihre Kontaktdaten angeben und damit im System ersichtlich sind und kontaktiert werden können.

Bisher war einiges an Aufwand nötig, um als Head Hunter oder Unternehmen Stelleninserate als Werbung auf Facebook zu platzieren und eine dedizierte Landing Page daran zu knüpfen.

Meisst fiel dies ins Hoheitsgebiet von Online Marketing Agenturen und hatte seinen Preis.

Hintergrund

Für viele ist das Thema KI schwer fassbar. Wir erleben gerade ein Wettrüsten der Titanen in der Entwicklung von Künstlicher Intelligenz, wo OpenAI, Google, Meta, Amazon, Tesla, Baidoo, etc. um die Vorherrschaft ringen.

Ich vergleiche die Situation gerne mit dem Goldrausch im 19. Jahrhundert in den USA.

Einige Goldschürfer hatten Glück und erlangten grossen Reichtum, während viele ums Überleben kämpften. Sobald die Minen keinen Ertrag mehr abwarfen, versiegte auch die Einkommensquelle der Schürfer und sie waren gezwungen weiter zu ziehen.

Als Beständiger stellten sich allerdings Marken wie Levi‘s heraus, die Tools und Kleider für die Schürfer produzierten und daraus Business generierten.

Sie waren nicht direkt von den Schürfstellen abhängig und konnten an verschiedenen Orten agieren, wo ihre Produckte gefragt waren.

Analog fokussiere ich mich auf die Anwendung der neuen KI Tools und überlasse die Entwicklung der Modelle gerne den grossen Playern, auch wenn es gar nicht so kompliziert ist, selbst KI Modelle zu entwickeln.

Inhaltgenerierung mit KI

Jedem dürfte heute chatGPT als Applikation für den Einzelbenutzer bekannt sein. Vermutlich haben auch Sie bereits Erfahrungen mit verschiedenen KI Applikationen gesammelt und damit unter drastischer Reduktion des bisherigen Aufwands etwas Nützliches generiert.

Als Solution Architekt und Entwickler war offensichtlich, dass mit diesen neuen KI Werkzeugen nicht nur einzelne Fragmente für den Eigengebrauch generiert werden können. Die grossen KI Anbieter erlauben selbstverständlich den Zugriff auf ihre Systeme über API‘s.

Dies funktioniert so, dass eine Applikation sich über eine Authentifizierung beim KI System, z.B. bei chatGPT bzw. OpenAI einlogged. Anschliessend kann die Applikation so viele Anfragen an die API des KI System schicken, wie es braucht und erhält auf jede Anfrage eine Antwort, die in der Applikation weiterverwendet werden kann.

Wir entwickelten also einen Abfrageprompt für chatGPT, in den die Angaben des Benutzers zu seinem Stelleninserat integriert werden.

Die Angabe des Benutzers kann dabei simple sein wie „Ich suche einen Bäckermeister in Zürich“ oder sie kann einen vollen klassischen Job Beschrieb beinhalten.

Dazu definierten wir, welche Werte wir als Antwort benötigen und in welcher Form diese zurückgeliefert werden sollen. Im technischen Umfeld bietet sich JSON für die Datenstruktur der Antwort an.

Da wir keine Kontrolle über die Eingabe des Benutzers im Prompt haben, ist es von grosser Bedeutung, erst sicherzustellen, das chatGPT das Stelleninserat auch richtig interpretiert. Wir schliessen also über den Promt alles aus, was gegen die Regeln von META für Ads auf Facebook und Instagram verstösst.

Zudem suchen wir in den Angaben im Prompt nach bestimmten Definitionen wie der Stellenbezeichnung, dem Einsatzort, Benefits und Stellenanforderungen.

Prompt Engineering

Vermutlich haben Sie bereits erste Erfahrungen mit Prompt Engineering gemacht und wissen, dass die Resultate einer KI Abfrage umso besser werden, je mehr sinnvolle Angaben ihr zum Kontext der Abfrage übermittelt werden. Für die Generierung von Text können Sie der KI angeben, wie z.B der Stiel der Formulierung gehalten werden soll, oder Sie können angeben, den Text z.B. aus der Perspektive eines Online Marketer geschrieben sein soll.

Für eine Stellenbezeichnung wie „Bäckermeister“ liefert die KI auf eine nette Frage hin mit Freuden die klassischen Anforderungen und gängige Benefits. Auch Angaben wie Geo Daten für einen Ort werden zuvorkommend geliefert.

Erstellung von Bildmaterial mit KI

Für die Ads in Facebook brauchen wir zusätzlich Bildmaterial. ChatGPT liefert uns auf Anfrage gerne einen Prompt für die Generierung von Bildmaterial mit DALL-E-3, dem KI Bildgenerator von OpenAI.

Sobald wir also die Antwort von chatGPT erhalten, schicken wir eine weitere Anfrage an die DALL-E-3 API für ein zur Stellenbeschreibung passendes Bild, wofür wir den von chatGPT gelieferten Prompt zur Bildgenerierung verwenden.

Voila, damit haben wir alle Daten inkl. Bildmaterial für den Ad auf Facebook zusammen und können diesen über die API an META übermitteln.

Natürlich hatten wir chatGPT gleich auch gebeten, uns den dynamischen Inhalt für die Landing Age zu generieren. Die Ads erhalten als Target die richtige URL zur Landing Page und so können dort die richtigen Inhalte angezeigt werden.

Wir vereinfachen damit einen Prozess und reduzieren den manuellen Aufwand drastisch, so dass sich der Benutzer auf das eigentliche Problem der exakten Definition der Stelle fokusieren kann.

Als Programmierer bin ich es gewohnt, Anweisungen an Computer klar und strukturiert zu formulieren. Auch im Umgang mit KI ist es zentral, genau, klar und sturkturiert zu formulieren, was man als Antwort erwartet.

Fazit

Dieser Beschrieb zeigt an einem einfachen Fallbeispiel die Mächtigkeit der KI Systeme.

Wir verwenden OpenAI in der SaaS Applikation, da zur Zeit der Entwicklung OpenAI den Markt dominierte. Die Entwicklung der verschiedensten Anbieter schreitet rasend voran, so dass selbstverständlich genau analysiert werden muss, wer von den KI Anbietern für ein spezielles Thema die Nase vorne hat.

Genauso hängt es von der Business Idee des Produkts des SaaS Unternehmens ab, welche Artifakte kreiert werden müssen. In diesem Beispiel brauchten wir Texte und Bilder, doch würden wir heute jederzeit auch einen KI Anbieter finden, wo wir Präsentationen oder Audio Dateien generieren können. Bald wird dies wohl auch für Videos der Fall sein.

Eine Erfahrung, die wir gemacht haben, ist, dass die Generierung einen Moment dauert, je nach Prompt und KI System.

Entsprechend ist eine asynchrone Behandlung von Anfrage und Antwort in der Systemarchitektur zwingend zu berücksichtigen.

Ich hoffe, ich konnte bei Ihnen Ideen wecken, wo und wie Sie KI mit einem systmatischen und automatisierten Ansatz in Ihren Applikationen verwenden können.

Bei Fragen und dem Wunsch nach Beratung kommen Sie gerne auf mich zu.

 

Die Herausforderungen in der Software Architektur von heute sind hoch komplex.

BK: Dieser Beitrag richtet sich an Unternehmen mit komplexen Software Lösungen mit Frontends und Backends sowie dedizierten Deployment Prozessen.



Im Fokus stehen dabei sowohl alle Beteiligten, wie auch die Trends und vor allem eine breite Übersicht über die Technologien, die für eine Software Architektur in Frage kommen.

Software Architektur sollte meiner Ansicht nach heute nahe am Management angegliedert sein, genauso wie das Marketing, um Architekturentscheide von oben zu tragen. Dafür braucht es auch auf der obersten Führungsebene ein gewisses Verständnis für Technologie.

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