#11: So baust du deinen eigenen KI-Praktikanten – Custom GPTs einfach erklärt

0:00 Heute wird's um Custom GPTs gehen. Die Logik ist wie so ein Mini, was ein Problem löst. Ich kann heute keine eigenen Datenbanken integrieren. Kann zwar viel Wissen dem ganzen geben, aber

0:10 ich kann jetzt keine Live Datenbank anschließen. Ich sehe im Prinzip diese GPTS wie meine Praktikanten Praktikantinnen an, die eben ein Tag sehr gut können, der mich viel Zeit

0:21 kosten würde. Auch heute gibt's aber auch bei den schönsten Custom GPTs noch Grenzen. [Musik] Willkommen zur Episode 11 des Cointelligence Podcast, eurem KI Lernpodcast. Heute in der ungebügelten

0:37 Edition haben wir gerade festgestellt. Für alle die uns nur hören, stellt euch vor, zwei Menschen mit ungewiegelten Shirts. Heute wird's um Custom GPTs gehen. Das heißt, wir schauen uns an,

0:51 wie könnt ihr noch besser für eure eigenen Usecases im Job im Unternehmen GPTs bauen. Aber bevor wir da starten, kannst du vielleicht bisschen stärker da reingehen, was das eigentlich ist, denn

1:03 ich weiß, du nutzt das schon sehr viel. Ich habe da noch ein bisschen Lernbedarf und freue mich auch besonders auf die Episode. Was ist ein GPT? Also, ich glaub ein GPT kann man so erklären. Das

1:12 ist ein kleines Helferlein, was einen Job extrem gut macht. Ja, und äh vielleicht versteht man es besser, wenn man abgrenzt zur Chat GPT, dem normalen Chatfenster, das normale Chat GPT, wie

1:24 wir es kennen, stellen irgendwelche Fragen oder prompten irgendwas da rein, bekommen irgendeine Antwort zurück, hat generisches Wissen eben, das ganze Wissen auf Basis äh dieses wasen dieses

1:35 Modell trainiert wurde. Im Prinzip kannst verschiedene Modelle auswählen. Ähm, es hat die ganzen Standardfähigkeiten. Du kannst ähm je nachdem was du promptest, bekommst du

1:44 eben dein dein Output für deinen gewissen Uscase. Ähm es hat aber keine ja marken spezifisches Verständnis. Also es hat so ein gewissen Background auch mit der Memory Funktion zu dem, wer du

1:55 bist, was dein Unternehmen ist, aber es ist jetzt nicht so, dass bei jedem Prompt genau mitgegeben wird, was dir wichtig ist für diesen einen USCase. Es sei du gibst es immer mit. Das sei dann,

2:06 du gibst es mit und dann wird dein Prompt eben extrem lang und wenn du ein GPT oder ein Custom GPT baust, hat das spezialisiertes Wissen, weil das Custom Instructions hat, also quasi

2:19 Anweisungen, die immer in dem GPT quasi vorhanden sind und da kannst du dann eben maßgeschneiderte Funktionen oder Prozesse abbilden und zwar für Aufgaben, die immer wiederkehren, die du immer

2:32 wieder machst und die eigentlich nervig sind, weil sie repetitiv sind. Und ähm also in unserem Beispiel, wir veröffentlichen jeden Tag ein neues Video Tutorial und ähm das ist auf

2:44 unserer Plattform, aber wir wollen weiterhin auf LinkedIn ein Post machen darüber, um quasi zu beschreiben, was wir denn da für ein neues cooles Tutorials veröffentlicht haben. Dann

2:56 haben wir eine Nachricht, die wir in der Circle Community veröffentlichen und die muss ja, die haben ja gewisse Format Anforderungen, wie lange der Text sein soll, wie der Text strukturiert sein

3:08 soll, in welchem Brand, in welcher Brand Voice sozusagen die Informationen wiedergegeben werden sollen. Und da haben wir uns quasi ein GPT angelegt für eben diese LinkedIn Post, ein GPT für

3:22 die Circle Nachricht und alles was ich mache ist, ich kopiere im Prinzip die ganzen Inhalte von der Webseite von so einem Tutorial Video in dieses GPT, schick das Ganze ab, ohne dass ich

3:35 irgendwie sage, erstelle mir ein Post für LinkedIn. Das GPT weiß schon genau, was es tun muss und weiß auch genau, was meine Anforderungen sind, dass ich einfach copypasten, abschicken ohne

3:45 irgendwelche weiteren Infos und bekomme dann eben den Post, den Content genauso wie ich ihn gerne haben möchte und das ist sozusagen das das Custom GPT, was ich genau für diese Aufgabe erstelle und

3:57 so kann ich quasi verschiedene Aufgaben verschiedene GPTs erstellen. Also, wenn du eine Aufgabe hast, wo den du regelmäßig immer wieder hin hinzugehst zu deine KI und die gleiche Aufgabe hast

4:07 und das gleiche gleiches Endergebnis erwartest, ist das eine Möglichkeit dir das lange Prompt zu sparen und das einfach zu füttern. Jetzt gibt's ja noch mal die Unterscheidung zwischen den

4:16 Custom GPTs, die ich selber für mich baue, ja auch noch mal ein Stück weiter ist und dem Marktplatz, den es zumindest bei Chat GPT gibt. Ich nutze da schon manchmal welche aus dem Marktplatz. Ich

4:27 habe so ein Data Analytics, der heißt Data Analyst GPT. Mhm. wo schon vorher, wo ich halt Daten reinlade und dann Analysen erwarte. Ähm und da gibt's 1000 andere Sachen auch, ne? Aber das ist

4:39 noch mal was anderes oder das sind so TPTs, die andere für mich gebaut haben. Genau. Die Logik ist ist eigentlich die gleiche. Das ist wie so ein MiniR. Ja, mein eigenes GPT ist ja auch so eine Art

4:48 Minirogramm, was ein Problem löst und du kannst sogar dein eigenes GPT veröffentlichen, dass es dann auch auffindbar ist für andere Personen in diesem Shop. Aber im Prinzip gibt's

4:57 diesen diesen Marketplace für GPTs und äh mein Lieblings GPT tatsächlich ist das äh Sell Me this Pen GPT. Und zwar ist es ein GPD für Kleinanzeigen. Wenn man mal was auf Kleinanzeigen verkauft,

5:12 dann machst du einfach Fotos von deinem Artikel und lädst die in das GPT. Ja, du kannst noch dazu schreiben, was es ist, aber eigentlich erkennt GPD schon, was das für ein Artikel ist und macht dir

5:22 dann ein Preisvorschlag, weil es quasi mit dem Internet verbunden ist und quasi schaut, für was diese Artikel so ungefähr verkauft wird. auch auf Kleinanzeigen oder ist es spezifisch auf

5:32 Kleinanzeigen oder in dem Fall ist es glaube ich äh das ist check generell so verschiedene Klassefalzeiten und ich könnte ihm aber auch sagen, check genug Reinanzeigen und dann schreibt er dir

5:42 quasi eine Beschreibung des Artikels, die sich immer ganz cool anhört und hat dann auch die ganzen Produktspezifikationen mit drin und ich kann im Prinzip dann einfach den Text

5:51 nehmen und in Kleinerzeigen reinkopieren. ist zwar kein Business Usase, aber das erspart mir viel Zeit, wenn ich mal irgendwie wieder irgendwas altes, was ich nicht mehr brauche, auf

5:59 Kleinanzeigen verkaufen will. Das heiß, wenn ich meine benutzte Unterwäsche verkaufen will, ist das mein PT. Ob man die auf Kleinanzeigen stellen wollte, aber bei dir Penny, da kannst du

6:07 wahrscheinlich auch viel viel Umsatz erzielen, ne? Okay. Ähm und ist das spezifisch für Chen Chipt oder gibt's auch bei Grock und bei Claud und so weiter? Also bei Cloud ähm kannst du dir

6:22 ein ähm oder bei kannst du dir ein Projekt erstellen, was im Prinzip ähnlich funktioniert. Du hast also die Komponenten sind immer eine sogenannte Custom Instruction, indem du quasi dem

6:33 Ding, dem GPT oder dem Projekt oder bei Google gibt's die Gems bei Gemini erklärst, was die Aufgabe ist in der Background und so weiter, also so eine Art Systempromt. Dann kannst du Daten

6:45 reinladen, also irgendwelche PDF-Dateien, so eine Art Wissensdatenbank auf dieses GPT zugreifen kann und soll. Ähm, du kannst aber so ein GPT beispielsweise auch

6:54 sagen, dass es aufs Internet zugreifen soll. Wir haben z.B. in einem anderen Kontext ein Verkaufs GPT gebaut, was äh im Prinzip dem gibt's dem GPT eine Internetseite und dann soll

7:08 das GPT so eine drei Schritt ähm Verkaufs E-Mail Sequenz im Prinzip erstellen und im ersten Schritt scannt das GPT quasi diese Webseite, versteht, wer das Zielunternehmen ist, versteht,

7:22 wer du bist, was deine USP ist und schreibt dann quasi E-Mails ähm nach einem gewissen nach gewissen Formatvorgaben, die eben dann genau passen, ne? Also, du kannst es auch mit

7:32 dem Internet verbinden oder das Internet verbinden lassen und von daher ja sehr sehr powerful und äh da hat eben den Vorteil, ich muss nur eine URL reinpasten und sonst keine anderen

7:44 Instruktionen mehr geben, das GPD genau weiß, was es umsetzen muss und so ein bisschen Unterschied der miter von Chat GPT einfach dem Fenster muss ich halt jedes Mal sind Bront Engineering muss

7:53 ich jedes Mal ganz genau strukturiert sagen, wie es vorgehen soll und die gleiche Logik ist ja dann auch in vieler Software eingebaut, also es gibt ja so eine Software kennst du auch Clay

8:01 wo ich viel solche Automatisierung machen kann und da kann ich auch in einem Schritt auf die Schnittstelle von Open zugreifen, kann da auch mein Prompt eingeben und dieser Prompt wird dann da

8:13 behalten und auf alle auf alle Zeilen im Prinzip angewandt. Also auch so ist auch so eine Art Custom GPT nur noch mal in der anderen Software eingebaut. Ja, und

8:21 ich kann auch, es geht jetzt für die für die Intro ein bisschen zu weit, ich kann aus einem Custom GPT auch Webhooks ansteuern, ähm wenn ich das möchte. Was was sind Webhooks? Für alle die es nicht

8:35 wissen, Webhooks sind ja sind im Prinzip du kannst dich über ein Tool an so ein Webbook andocken und kannst da Informationen rausziehen, die von irgendeinem anderen Tool oder

8:49 irgendeinem anderen Prozess dahin geschickt wurden. So kann man es vielleicht sehr einfach erklären. Glaub, da müssen wir auch noch mal eine andere Episode zu MCPs machen und auch zu

9:00 Agents, aber ist noch mal ein anderes genau. Vorher machen wir erstmal die Automatisierung. Das kommt auf jeden Fall auch noch in Zukunft und Schritt für Schritt, bis wir bei den Agents und

9:10 MCP Servern sind, dauert noch mal so. Also im Prinzip macht ein Custom GPT dann Sinn, wenn du dich spezialisierst auf einer Aufgabe, wenn du ein konsistenten Output und eine

9:21 konsistentes Ergebnis erwartest, was du vorher definiert hast. ähm wenn es schneller gehen muss und wenn gewisses Wissen schon mal integriert ist. Also, wenn du es einmal hingibst und sagst,

9:31 das ist mein Prompt, das ist das Wissen, du umgehst, bitte mach das immer gleich. Genau. Wenn ihr so heute mit spezifischen GPTs, mit dem Custom GPTs vor euren Usecase, vor euer Unternehmen

9:43 starten wollt, habt ihr zwei Möglichkeiten. Entweder ihr geht in den großen Marktplatz von der GPT und habt da hunderte von verschiedensten Anbietern und GPTs, die ihr euch

9:55 aussuchen könnt für den jeweiligen Use Casase angefangen von Shell me this Pen oder Unterhose bis hin zu Datenanalyse, LinkedIn Post, alles mögliche, aber das sind natürlich immer

10:08 äh Custom GPTs, die auf einem spezifischen Uscase ausgerichtet sind, aber eben nicht euren Unternehmenskontext haben. Wenn ihr diesen Unternehmenscontext hinzufügen

10:15 wollt, dann baut ihr euch ein eigenes GPT. Genau. Und dafür nutzen wir den sogenannten GPT Bilder auf das kleine Plus und erstellen ein eigenes GPT. Und der GPT Bilder hat eigentlich fünf

10:28 wesentliche Elemente. Ähm, das erste Element sind die sogenannten Hinweise oder die Instructions. Was bedeutet das? Ist im Prinzip der Systempompt, indem ich im GPT genau sage, was ist deine

10:40 Aufgabe, wie gehst du vor, wie soll dein Output aussehen? Also so in gewisserweise ähnlich wie ein Prompt, den ich normalen GPT eingeben müsste, nur dass es GPT sich halt diesen Prompt

10:52 für immer merkt und ich muss i nicht jedes Mal wieder neu eingeben. Okay. Der zweite Punkt ist das sogenannte Wissen oder die Knowledge Base, wier ein englischen Begriff verwenden möchten.

11:01 Und äh da kann ich natürlich möchten wir ja ähm da kann ich verschiedene Dateien hochladen. Da kann ich Worddateien hochladen, Textdateien, PDF-Dateien und das ist im Prinzip der ganze Kontext,

11:13 den das GPT haben muss, um die Aufgabe sinnvoll auszuführen. Und da kann ich im Prinzip auch wieder so ein bisschen die die Praktikanten oder Praktikantinnen Analogie ranziehen. Ähm, ich möchte

11:24 einmal extrem genau bei den Anweisungen sein, dass die Person versteht, was sie machen soll. Und dann will ich der Person natürlich den relevanten Kontext mitgeben und zwar alles, was sie missen

11:35 muss für den Task, aber auch nicht zu viel, was eigentlich irrelevant ist. Also es macht jetzt nicht Sinn, da 100.000 1000 Files reinzuladen kann ich sowieso ich da ich eine Begrenzung habe,

11:45 aber wissen was irrelevant ist für diesen Task und diese Aufgabe, sollte ich da überhaupt nicht mit reingeben, weil dadurch eben die KI verwirrt wird und dann eher Fehler macht. Also quasi

11:55 mein Unternehmensbackground würde ich wahrscheinlich mit reingeben, meine USPs, meine Brandvoice, was meine Kunden sind, was meine Produkte sind. Beispiele würde ich hochladen von diesem Task, der

12:06 umgesetzt werden soll. Also beispielsweise, wenn es jetzt darum geht, LinkedIn Post immer einheitlich zu verfassen, dann würde ich halt zehn Beispiel LinkedIn Post mit reingeben,

12:14 die ich selbst gut finde. Und äh so bau ich mir quasi die knowledge Space out. Der dritte Punkt sind sogenannte Aktionen. Das würde ich sagen ist eher so ein bisschen Entwens Thema. Das ist

12:25 so das äh ja Thema Webhook, sie ich irgendwie rausgehe und auf andere Systeme zugreife, mir da Informationen äh suche und die dann wiederum in den GPT verwende, alles möglich, aber im

12:38 ersten Schritt, glaube ich, für die meisten gar nicht so relevant. Ja, der vierte Punkt ist für die meisten GPTs glaube ich auch nicht so relevant. Das sind diese Gesprächsaufhänger, also wenn

12:48 man so ein GPD schon mal genutzt hat, das sind ja oft so Schaltflächen, auf die ich blicken kann, dann steht dann ja irgendwie ein Satz, der dann als erster Satz an die KI, als erster Prompt an die

12:59 KI geschickt wird. In der Regel ähm nutze ich die eigentlich nie, weil ich dem GPT ja schon genau gesagt habe, um was es geht. Also brauche ich diese diese Conversation Status gar nicht,

13:11 sondern pas halt entweder mal URL rein. Guten Morgen, guten Tag, guten Abend. Ja. Könnte man machen, aber dann, also selbst wenn man die Komation Stat guten Morgen, guten Tag nennt, dann kriegt man

13:21 halt die Antwort. Guten Morgen, wie geht's dir? Ja, aber ich habe jetzt keine Lust mich stundenlang mit dem GBT zu unterhalten, sondern soll eine Aufgabe für mich erfüllen. Soll mir

13:28 jetzt Zeit wiedergeben und äh auch wenn es nett gemeint ist, aber es kostet ja tatsächlich, wie wir wissen, viel Geld ähm danke und Bitte zu sagen, da das ja alles irgendwie gerechnet werden muss

13:40 und äh hat dadurch ein Umweltfchluss, aber ich glaube, ist alles ein bisschen überzogen. Wer weiß, wenn die KI mal die Welt übernimmt, dann erinnert sie sicher vielleicht an uns, dass wir immer

13:51 freundlich waren und äh versehrt uns schon nicht Ressourcen schon, aber freundlich immerhin. Genau. Äh genau. Also, wir haben die Hinweise, wir haben die Spac wissen, wir haben die Aktionen

14:02 und die Gesprächanger und der letzte Punkt sind die Fähigkeiten oder die Skills. Und dies sind äh z.B. Bildgenerierung, Datenanalysefunktion, das Internet zu durchsuchen und äh da

14:13 kommen wir aber gleich noch. Wir springen jetzt würde ich sagen, noch mal kurz in jeden dieser einzelnen Punkte kurz rein. Manche bisschen schneller, aber manche müssen langsamer. Äh bei den

14:23 Relevanten schauen wir ein bisschen Kiefer rein und äh geben da noch so ein paar Tipps und Tricks. Genau. Und wir gehen auch noch drauf ein, was diese Custom GPTs können, wenn sich das bisher

14:33 zu langweilig für euch anfühlt. Wir glauben, dass es super relevant ist und in den verschiedensten Funktionen helfen kann. Ähm und du zeigst es ja wunderbar. Ich weiß nicht, wie viele Custom GPTs du

14:44 nutzt jeden Tag, aber es war eine Menge, als ich es mal gesehen habe. Ja, also ich glaube, regelmäßig nutze ich bestimmt acht Stück und ich sehe im Prinzip diese ähm diese GPTS wie

14:56 meine Praktikanten Praktikantinnen an, die jeder Lemminge meine Lemminge, die eben ein Tag sehr gut können, der nicht viel Zeit kosten würde. Ja, aber ich springen wir rein. ersten Punkt waren

15:06 die Instructions und äh also die die die genauen Anweisungen und im Prinzip ist es das gleiche wie beim Prompting. Ähm ich muss klar die Rolle definieren von dem GPT. Ich muss die Aufgabe sehr

15:21 spezifisch erklären, die umgesetzt werden soll bei der Rolle. Man kann dem, man kann immer noch sagen, du bist jetzt ein Fachanwalt für X oder du bist ein versierter Marketingprofi oder du bist

15:32 ein erfahrener HR Professional oder oder also man kann auch solche Rollenbeschreibungen dem Ding mitgeben. Genau. Genau. Du bist in LinkedIn Post Profi, du bist ein Profi im B2B Angebote

15:43 schreiben, du bist genau legal Profi, wie auch immer. Dann wollen wir ganz genau die Aufgabe spezifizieren und da kommt dann das Thema Prompt Engineering wieder mit rein. Al, was wir Prompt

15:54 Engineering gelernt haben, ist natürlich hier auch relevant. Dann will ich auch Grenzen setzen. Also, wenn äh es gewisse ja Themen gibt, die nicht behandelt werden sollen, ja, oder ich will

16:05 irgendwas ausgrenzen, ob das jetzt irgendwie Geografie ist, irgendein Thema, was auch immer, dann muss ich das quasi auch mit reingeben, dass ich da die KI gar nicht verrennt oder es

16:14 irgendwie Sachen macht, die für mich gar nicht relevant sind. Konzentriere dich auf diesen auf diesem Bereich und nicht auf den anderen. Genau. Ähm Beispiele ähm kann ich in Textform natürlich auch

16:24 direkt in Systempromt mit reingeben. Ähm kann ich auch anhängen. Ähm beide Optionen gibt es oder ich sage, schau dir die Beispiele in deiner Wissensdatenbank an. Das ist auch

16:34 möglich quasi das reicht über die Instruct zu machen und muss eben eine gewisse Struktur haben und würde es auch in der Regel in ein Markdown Format schreiben, weil es die KI einfach besser

16:45 versteht. Kannst du mal erklären, was Markdown Format ist? Markdown Format ist hat man vielleicht mal gesehen, wenn man mit einer KI arbeitet oder Texte rauskopiert, dann in Google Doc oder in

16:55 Word Dogc und dann sind so viele so so Rauten damit drin. Das hilft im Prinzip der KI zu verstehen, wie so ein Text aufgebaut ist, wie die einzelnen Textelemente voneinander abgegrenzt

17:08 sind. Das ist wie wenn wir als Menschen Bolding machen würde, größere kleinere Überschriften, um quasi die Struktur eines Textes besser zu verstehen. Aber auch dafür kann ich keine nutzen. Ich

17:17 kann ja so ein Text reingeben und sagen, gib mir das bitte als Markdown zurück. Genau. Und dann kann ich diesen Markdown Text nutzen, um mein Custom GPT einzuchen. Genau. Ich würde sogar noch

17:26 ein Schritt weiter nach vorne gehen. Ich würde der KI sagen und z.B. auch äh indem ich einfach reinspreche bei Chat GPD, sage: "Hey, ich würde gern GPT erstellen, ähm will Thema XY erreichen,

17:40 äh bitte erstelle mir einen Prom für die Custom Instructions für mein GPT im Mark und bekomme dann schon mal ein ganz guten ersten 80% Entwurf, den ich verwenden kann, den ich dann natürlich

17:52 noch ein bisschen verbessern kann und dann eben in den Instructions nutzen kann." Schleicht der Unterschied zum Praktikanten. Wenn ich den Praktikanten sage, bitte sag mir, was ich dir sagen

18:00 soll, funktioniert nicht so richtig. Das stimmt. Genau. Ähm, genau. Der nächste Punkt ist die Knowledge Base, die Wissensdatenbank. Da ist es hat schon mal Beispiele genannt, Brank Guidelines,

18:12 Marketing Playbooks, Practices, Company Briefings, whatever. Da ist wichtig, dass es wir auch nun die relevanten Dokumente mit reingeben, nicht also nicht die Speisekarte der Kantine.

18:21 Genau. Es sei denn der Task ist von dem GPT neue Speisekarten zu erstellen, dann sind das vielleicht die Beispiele und dann sage ich hier, das ist das Menü für die nächste Woche, bitte erstell. Die

18:33 kommt genau in dem Format raus, wie ich haben möchte. Das W jetzt zum Beispiel für den Kantinenleiter ein sehr guter USA GPT. Ähm, genau. Wichtig ist, dass die Dokumente auch relativ strukturiert

18:45 aufgearbeitet sind. Also auch die Anhänge sollten möglichst in dem Marktdown Format sein. Es ist nicht so, dass es nicht ohne auch geht. Also in der Regel checkt so ein GPT das schon,

18:55 was da für Texte drin sind, aber ich mach's der KI einfach leichter, wenn die Dokumente schon eben gut formatiert sind. Es wir es wird wahrscheinlich auch einfacher mit der Zeit, ne? Auch da

19:04 entwickelt sich alles weiter. Ähm, ich konnte früher nur spezifische Dokumente hochladen, heute kann ich irgendwas dahin dampen. Ja. Ich kann selbst Bilder hochladen mit Tabellen und äh genau, ich

19:14 kann Text versteht, dass es eine Tabelle ist. Das soweit sind wir schon. Genau. Und vom Format her kann ich TXT Files, PDFs, Dog X HTML hochladen beispielsweise. Und äh das Wichtige ist

19:28 aber und das vergisst man oft, man entwickelt sich ja weiter auch als Unternehmen und äh oft wird vergessen, dass ich diese Wissensdatenbank eben auch mit aktualisieren muss, denn die

19:39 ist ja nicht dynamisch, ist sehr statisch. W sich verändert, ich hab neues Produkt oder keine Ahnung, meine Brand Guidelines haben sich verändert, dann muss ich natürlich auch meine

19:47 knowledge Base in diesem GPT updaten, denn sonst kann das GPT nicht wissen, dass es Änderung gibt und das wird oft vergessen. Ich brauche ein GPT, was mich dran erinnert, mein GPT abzudaten. Ja,

19:57 das ging auch schon vor K mit ein Revider. Ähm, genau. Dann ähm das ganze Thema Fähigkeiten und Skills. Hab schon gesagt, es gibt die Bildgenerierung aktuell und wenn ich aktuell sage ist

20:12 immer schwierig, weil wer weiß, wenn der Podcast geschaut wird mit Di. Ich nehme an, dass es sehr bald auch mit der neuen Bildgenerierungsfunktion von Chat GPT geht. ähm immer ausstellen, wenn ich

20:23 nutze, ja, dann Internetsuche beispielsweise, wenn das GPT irgendwelche Internetseiten lesen soll, die öffentlich zugänglich sind und diese Information irgendwie weiter verarbeiten

20:33 soll. Wenn ich das nicht mache, ähm wenn ich das nicht brauche, dann würde ich es auch wieder abschalten. Ähm gerade bei so einem LinkedIn Post Generator, wenn

20:41 der Content klar ist, dann muss das Ding nicht noch irgendwas im Internet suchen. Und äh um das zu vermeiden, dass es irgendwie kreativ wird und noch im Internet sucht, würde ich es auch

20:50 ausstellen. Ähm die kann was Oberfläche. Das ist hatten wir bei der Chat GPD Intro auch mal besprochen. Das ist, wenn man diesen zwei geteilten Bildschirm hat auf der linken Seite das Prompting, auf

20:59 der rechten Seite quasi das das Enddokument. Ähm, wenn ich das nicht benötige, ähm dann kann man die auch abschalten. Last but not least diese dieser Code Interpreter, also dieses

21:09 Analyse Tool, was im Prinzip Python Code laufen lässt. Wenn ich keine Analytics Tasks habe oder nutze, dann brauche ich es natürlich. Also letztlich habe ich auch die Funktion, die ich normalerweise

21:19 in dem Prompt nutzen kann, kann ich auch da einfließen lassen. Ich sicherstelle, das was ich sonst immer einzeln geprompt hätte, kommt halt da zusammengegoss in einem Custom GPT rein. Genau. Ich

21:31 glaube, das Thema Actions ähm ist ein bisschen high level. Also, da geht's dann wirklich darum, dass ich mit externen Schnittstellen und APIs spreche und äh ich glaube, da gehen wir jetzt

21:43 nicht in die Details. Es ist ja kein Advanced Podcast, sondern ein Lernpodcast für Leute, die am Anfang der Reise stehen, wenn aber wer weiß, vielleicht in dem Heim Jahr. Ja, wer

21:52 weiß ja gut, Automations kommt bald KI Agenten, da kommen wir schon noch zu dem Thema. Heute wird es aber glaube ich w es glaube ich zu komplex, wenn ich das erste Mal noch zum Thema äh GPT höre und

22:04 äh die Conversation Starters, wie gesagt, kann man mit reinnehmen. Ähm muss man nicht unbedingt, ähm kann ich mit einem Klick ausführen. Das sind so Sachen wie ähm wenn ich z.B. ein Social

22:17 Media GPT erstellt habe, der jetzt nicht nur LinkedIn machen soll, sondern der vielleicht auch mich TikTok Prost generiert oder Twitter oder Expost und ein Instagram Post und die haben

22:29 natürlich irgendwie alle in anderes Format, dann kann ich so ein Conversation Starter nutzen. ähm helf mir dabei TikTok, also TikTok ist beispiel natürliche Videos sind. Helf

22:39 mir dabei Nik Post zu machen, helf mir dabei Instagram Post zu machen, dabei ein Tweet zu machen und dann weiß das GPT schon okay hier muss ich jetzt nachschauen, was sind die Vorgaben für

22:49 ein Tweet, ja, und dann paste ich quasi meine Inhalte rein und das GPT versteht schon, okay, jetzt ist der Output ein Tweet. Also, wenn ich so MultifunktionsGPTs baue, ähm dann

23:03 könnten so Conversation Charter Sinn machen. In der Regel würde ich aber eher mehr GPTs machen als so ein Multipurpose GPT. Aber ein Beispiel ist man so ein Brand Voice GPT, das haben wir auch

23:17 Snipkey Voice und Messaging, kennt die Brand, da weiß wie man spricht und wenn ich jetzt z.B. neuen LinkedIn Post oder irgendwie in E-Mail Newsletter schreibe,

23:26 also sowas was nicht jedes Mal genau neu kommt im gleichen Format. Ähm ich aber trotzdem möchte, dass das was ich jetzt neu generiere, so eine Einmal Generierung, ich habe jetzt Newsletter

23:37 zu irgendeem neuen Thema, ja, dann soll es hal trotzdem sich so anhören wie unsere Messaging, unsere Brand sonst und dann viele englische Begriffe. Genau, wieder viele englische Begriffe und so

23:47 ist es halt auch im Marketing. Aber dann könnte ich z.B. sagen, generieren mir ein Newsletter, generieren mir eine E-Mail, generieren wir ein X. Ja. Und in dem Tunalität genau in der Tunalität mit

24:01 dem Kontext unseres Unternehmens und dafür sind GPDs natürlich auch sehr cool, ne? Also nicht nur für immer wiederkehrende genau gleiche Aufgaben, wo der Output genau gleich sein soll,

24:11 wie die Beispiel, die vorher gebracht haben, sondern auch einfach so ein Brand Voice GPT zu erstellen. Genau. Kann ich mittlerweile auch mit Bildern machen, dass ich bestimmte Bilder hochlade und

24:20 sage, generier mir bitte ein Bild in der gleichen Bildsprache. Lass uns jetzt noch mal auf die konkreten Fallbeispiele gehen oder Use Casases. Äh, wir haben so ein paar gesammelt äh die vielleicht

24:32 eine Inspiration sind. ähm ein Klassiker SEO, solange Suchmaschinenoptimierung noch ein Thema ist. Es wird ja wieder ein Thema jetzt für KI Optimierung, aber auch da könnte ich mir beispielsweise äh

24:46 einen GPT erstellen, wo ich immer, wenn ich neue Artikel habe, ähm neue Werber Werbeartikel, neue Blogartikel, die ich da reinlade und sag: "Hey, mach mir dafür bitte die relevanten Keywords."

24:56 Ähm oder andersrum, du hast die Keywords, auf die ich ranken möchte. Ähm, bitte optimiere den Text auf diese Keywords, auf die ich ranken möchte, ne? Geht in Richtung. Genau, das wäre eine

25:06 Option. ähm ein Recruiting ähm GPT beispielsweise und da kann man verschiedene GPTs bauen beispielsweise um Stellenbeschreibung äh zu generieren, die man irgendwie immer ein gewisses

25:19 Format, da wird ja dies Unternehmen immer ähnlich quasi beschrieben und äh die sollen natürlich nicht alle anders aussehen. Jetzt wenn ich neue Stelle ausschreibe, dafür kann ich ein GPT

25:28 nutzen. Produktbeschreibung, wenn ich weiß, ich habe immer so und zu viele in meinem Onlineshop so viele Wörter oder so zu viele Zeichen und das und das soll immer vorkommen. Kann ich dann die

25:38 Sachen reinwerfen und dann wird das richtig formatiert und ich bekomme die Druckbeschreibung, die ich haben möchte. Genau. Reklamationen, wenn ich z Kundenservice arbeite, bekomme

25:47 Kundenbeschwerde, E-Mails und ähm sind ja oft sind die Cases ja ähnlich. Sprich, ich will natürlich auch in der mit einer ähnlichen Lösung und einer ähnlichen Art und Weise antworten, ich

25:59 mich das Problem entschuldige, da kann ich quasi die Kunden E-Mail nehmen ähm und mir quasi eine Antwort vorulieren lassen. Spezifische Reportings sei es sind Finanzberichte oder ein Reporting,

26:10 was ich einmal die Woche schicke, einmal Monat, was auch immer es ist. Auch da kann ich vorher definieren, wie soll das aussehen? Schmeiß die Sachen rein, die neu sind und bekommen ein fertiges

26:18 Reporting hinten raus. Ja, was ich dann weiter verwenden kann. Angebote ist eigentlich immer ein Pain, Angebote zu erstellen im B2B Space. Da kann ich einfach reinprechen oder

26:28 auch reinschreiben äh um welchen Kunde es geht, was die was besprochen wurde. Ähm ich kann sogar soweit gehen ähm was ich jetzt in neuester Zeit mache. Ich kopiere mir das Transcript aus dem

26:43 Gespräch, was ich mit dem Kunde hatte in ein GPT und das GPT erstellt mir eben in unserem Format, so wie ich es gerne hätte, das maßgeschneiderte Angebot für den Kunden und das kann ich dann quasi

26:55 nehmen, um dann ja sehr schnell eben in dem gleichen Tag noch ein Angebot rauszuschicken, was natürlich auch immer einen positiven Eindruck macht, wenn man direkt gehen kann.

27:05 auch so Briefings, also wenn ich Design Briefings habe, wenn ich Agenturen Briefe, sei es jetzt für neue Werbeanzeigen, Designer intern, extern, auch da kann ich mit dem GPT arbeiten,

27:15 immer das Format, was ich vorher besprochen habe, was vielleicht am besten auch entwickelt wurde, gemeinsam mit denenjenigen, die das Briefing bekommen, dass ich immer in diesem

27:22 ähnlichen Stil bleibe. Also ihr merkt, es gibt die verschiedensten Ideen für GPTs. Ähm, vielleicht geht ihr einfach mal hin, guckt, welche wie oft ihr KI nutzt, welche repetitiven Aufgaben ihr

27:34 da habt und dann könnt ihr hingehen und euch mal so ein Custom GPT bauen. Das Schöne bei Custom GPT ist auch, wenn ihr einmal den Aufwand gemacht habt, kannst du auch teilen mit dein mit

27:44 deinen mit deinem Team, mit deinem Unternehmen. Ähm auch noch mal eine schöne Sache sagen Konsistenz innerhalb eines eines Falls eines Usases im Unternehmen reinzukriegen s man immer

27:55 sagt, ich habe jetzt ein GPT gebaut für alle LinkedIn Post, so sollen die bei uns aussehen. Dann kann man es teilen und andere können dieses GPT nutzen. Genau. Ich bleib immer zwei Optionen

28:04 beim Teilen. Einmal mit allen Personen, die diesen Link haben, dann teile ich eben diesen Link im Team oder eben öffentlich, dann bin ich in diesem angesprochenen GPT Store. Ähm wichtig

28:16 ist, glaube ich, da so bisschen als Best Practice, dass man sich irgendeine Art und Weise der Ablage ja überlegt, also ob das jetzt ein Google Doc ist, wo quasi gesagt wird hier, das sind unsere

28:27 GPTs mit so einer kurzen Erklärung, was jedes einzelne GPT macht, dass man die auch später wiederfindet, denn sonst wird's relativ schnell unübersichtlich und man möchte ja quasi, dass das ganze

28:37 Team idealerweise diese kleinen Hellfächen nutzt und ja, das kann Google Doc sein, das kann irgendwie im Intranet sein, SharePoint SharePoint was auch immer man nutzt.

28:47 Genau. Ja, auch heute gibt's aber auch bei den schönsten Custom GPTs noch Grenzen. Ich kann heute keine eigenen Datenbanken integrieren. Ich kann zwar viel Wissen dem ganzen geben, aber ich

28:58 kann jetzt keine Live Datenbank anschließen. Ähm es gibt auch kein echtes Lernen über Zeit, sondern es bezieht sich immer wieder auf diesen initialen Prompt, den ich reingegeben

29:08 habe. Es geht immer wieder, wenn ich nächstes Mal nutze, geht's wieder von vorne los quasi. Ja, se leider nicht geh in die alte Unterhaltung, aber jedes Mal in GBT neu startet. Genau wie du sagst,

29:17 ist jetzt kein neues Wissen, da geht wieder zum Ausgangswissen los und deswegen ist eben diese Wissensdatenbank zu aktualisieren. Es gibt begrenzte Aktualität. Es sei

29:27 denn, ich nutze jetzt die Webrecherche und sag immer wieder gehe übers Web rein, dann habe ich eine gewisse Aktualität, aber ansonsten ist die begrenzt. Aber die habe ich ja auch

29:34 normalerweise ähm im Prompting. Auch da muss ich ja wissen, dass das Wissen irgendwo an einem spezifischen Tag geparkt ist und das ist eben nicht aktueller als das.

29:46 Ähm ja und ich kann bisher nicht jedes Modell nutzen. Also es sind immer nur eingeschränkte Modelle, die ich auch bei Custom GPDs nutzen kann, aber normalerweise reichen die aus. Ja, das

29:55 halt so ein bisschen auch eine, also ich kann einfach nicht proaktiv die Modelle auswählen. Äh, das würde ich sagen, ist so ein bisschen die Einschränkung und man weiß auch nie so ganz genau, welches

30:04 Modell jetzt hier gerade genutzt wird. Also gerade wenn ich jetzt so mal so Deep Research Use Cases habe oder wirklich so ein sehr starkes Reasoning Modell brauchen würde für mein GPT, dann

30:17 sind die GPTs da vielleicht noch ein bisschen eingeschränkt. Ähm in der Regel sind das ja, ich glaube jetzt äh ist sehr oft das VO Modell hinten dran, was für so Contentgenerierung und sowas

30:27 super ist und ausreichend ist, aber wenn ich eben sehr komplexe Reasoning Cars hätte, dann ist vielleicht ein GPT aktuell noch nicht die beste Variante. Und was auch stand heute zumindest noch

30:38 nicht inkludiert, ist eben dieses Search Search GPT. Ja, wie du sagst Internetfunktion, aber search GPT ist ja und Research kommt bei uns ja auch noch ein Podcast mit dran, aber es ist im Prinzip die

30:52 Suchfunktion, wo ich quasi Quellen bekomme zu jeder Aussage und das ist quasi noch zumindest stand heute nicht inkludiert in den GPTs. Gilt wie immer, wenn ich künstliche Intelligenz nutze,

31:05 der Mensch sollte mit wachenkopf dabei sein. Ja, Fakten muss ich checken. Ich muss auch checken, ob wirklich so Brand Guideline passt. Wenn da rechtliche Aussagen drin sind, vielleicht nicht

31:15 hundertprozentig drauf verlassen, lieber noch mal gegenchecken. Ähm, also das, was wir auch schon sonst immer wieder geprädigt haben, bitte auch bei Custom GPTs beachten. Genau, eigentlich genau

31:25 das gleiche, ob ich jetzt normal prompt, ob ich ein Custom GPT nutze. Hier anschalten hilft in der Regel, auch wenn es da die Ergebnisse auf den ersten Blick immer sehr sehr gut sind. ähm

31:37 vielleicht schwierig ist manchmal oder manchmal dazu tendiert zu faul zu sein, sein hier nicht anzuschalten. Äh ergibt es auch bei den GPTs sehr viel Sinn. ähm vielleicht abschließend, wenn wir jetzt

31:52 zum Ende kommen, noch ein paar Best Practices und äh ja, nächste Schritte, was sollte man quasi beachten, wie sollte man das ganze Thema angehen und ich glaube viele Leute haben erstmal

32:02 Angst, oh Gott, ich baue ein GPT, was ist, wenn ich da was falsch mache und eigentlich kann ich nicht richtig falsch machen. Wichtig ist erstmal mit kleinen Schritten quasi Themen auszuprobieren,

32:12 die kleineren USCes auszuprobieren, dann nach und nach das ganze immer skalieren, größer machen, immer mehr nutzen, wichtig ist einfach anzufangen und das ganze Ding einfach mal ja zu nutzen,

32:24 auszuprobieren, die Ergebnisse zu testen, wenn ich mit Ergebnissen nicht zufrieden bin, auch mein mein Prompt reinzugehen, den wieder anzupassen, wieder das Ergebnis anzuschauen und so

32:33 quasi in dem iterativen Prozess zu dem Ergebnis kommen, mit dem ich gut gut leben kann, mit dem ich zufrieden bin. Ich glaube, da haben wir die Welt der custom GPTs, der angepassten GPTs gut

32:46 umrundet. Hoffe, ihr hattet wieder Spaß, habt viel mitgenommen. Ähm, probiert's aus, auf nichts warten, einfach machen, einfach machen, probiert, teilt im Team,

32:57 bekommt Feedback vom Team, dokumentiert eure Ergebnisse und verbessert quasi die Ergebnisse über die Zeit. Ähm, das Gute ist und das Tolle ist bei der KI, dass

33:07 ich eben sehr viel experimentieren kann. Es gibt nicht den einen goldenen Weg. Äh, man sollte keine Angst haben, Fehler zu machen. Also probiert es aus, so wie wir auch viel ausprobieren. Learning by

33:19 Doing ist da angesagt und hoffen, ihr hattet Spaß in diesem Podcast. Liked den Podcast, kommentiert ganz genau, stellt eure Fragen, wir freuen uns drauf und bis zur nächsten Folge.

33:34 Bis nächste Woche. Ciao. Cointelligence ist eine Produktion von The Key Academy in Zusammenarbeit mit Snipkey. Produziert bei Studio Co in Berlin. Produktion und Regie: Christina Manuele,

33:47 Fuat Sebadli und Elias Frobel. Creative Director Lukas Schelter. Redaktion und Moderation Benjamin Wüstenhagen und Moritz Heininger. Abonniere uns auf Spotify, Apple Podcasts oder YouTube.

34:00 Danke fürs Zuhören.