Die Anfänge:
Tests mit ChatGPT und Co.

Im Frühjahr 2023 stellten die Möglichkeiten von LLMs wie ChatGPT und Bildgenerierungstools wie Midjourney und Stable Diffusion die Welt des Marketings komplett auf den Kopf. Die Möglichkeiten schienen grenzenlos, da nur mit kurz formulierten Anweisungen ganze Bildwelten und Texte aller Art entstehen können.

Der erste Moment der Sprachlosigkeit wich schnell unserer Neugier: Wir testeten die Tools auf Herz und Nieren, entdeckten Möglichkeiten und Grenzen der Funktionen und legten in Brainstormings Szenarien fest, in denen wir mit KI arbeiten wollen.

Von der Idee zur Vision

Unsere Brainstormings bildeten den nahrhaften Boden für eine Idee, die im Verlauf des Jahres immer mehr Gestalt annahm. Ausgangspunkt war für uns die folgende Frage: Wäre es nicht um einiges einfacher, wenn eine KI bereits die markenspezifische Sprache eines Unternehmens beherrschen und textsortenspezifisch auch den Output in der richtigen Struktur generieren würde? Damit das wirklich funktioniert, setzten wir uns damit auseinander, wie wir die KI gezielt darauf trainieren und finetunen können. Zu diesem Zweck bildeten wir ein eigenes Team, das sich mit den Möglichkeiten auseinandersetzte, um die gewünschten Anpassungen umsetzen zu können.
 
Während wir uns mit dem Finetuning von KI beschäftigten, wurde uns eine Sache im Verlauf unserer Versuche immer deutlicher bewusst: Der Output ist besonders dann markenspezifisch, validiert, differenziert und punktgenau, wenn man der KI nicht nur beibringt, wie der Text klingen und aussehen soll, sondern wenn ihr bereits Wissensdaten zur Verfügung stehen. Denn mit Daten wie eine Unternehmensgeschichte oder Produktinformationen kann sie Kontextlücken allein schließen und der eigene Prompt zum Generieren wird noch kürzer.

Namingprozess: Das Tool braucht einen Namen

Im Verlauf der Konzeptentwicklung steckten wir die Köpfe zusammen, um uns über einen passenden Namen Gedanken zu machen. Unser Anspruch dabei: Der Name sollte kreativ sein, sich aus den Funktionen des Tools ableiten lassen und dabei nicht allzu technisch klingen. Die Vorstellung, dass wir am Ende nicht nur ein Werkzeug an der Hand haben, mit dem wir Texte überarbeiten können, sondern eigentlich kleine Ghostwriter:innen vor uns haben, die auf Basis eines Prompts bzw. eines kleinen Briefings die Texte für uns formulieren, führte uns schlussendlich zum Namen: gaist!
 
Im nächsten Schritt leiteten wir aus dieser Vorstellung ein passendes Logo ab: Ein kleines Gespenst, das allen Textschaffenden bei der Formulierung ihrer Texte behilflich ist.

Designkonzept und Definition der Entwicklungsanforderungen

Als Nächstes widmeten wir uns dem Design und der Oberfläche. Dazu entwickelten wir ein Konzept, um eine intuitive User:innenführung innerhalb des Tools zu gewährleisten und definierten eine Farbwelt, die sich aus unserem eigenen Corporate Design ableitet. Zusätzlich entwickelten wir User:innenstories, definierten die Features des Tools und legten die technischen Anforderungen fest, um uns im nächsten Schritt gemeinsam mit einem Entwicklungsteam der Planung für die Umsetzung zu widmen.
 
Gleichzeitig fiel der Startschuss für das Herzstück: der Entwicklung der Systemprompts. In diesem Schritt entwickelten wir Corporate-Language-Leitplanken, wandelten sie in einen funktionierenden Systemprompt um und testeten ausgiebig, ob der Output den gewünschten Ergebnissen entspricht. Ebenfalls feste Regeln für Schreibweisen und Eigennamen sowie zuvor definierte Textsortennormen wurden in akribischer Kleinstarbeit in Prompts umgewandelt und getestet.
 
Im Anschluss stand innerhalb der Testphase die Wechselwirkung mit den Wissensdaten im Fokus. Hier prüften wir ausgiebig, wie das Tool auf die Wissensdaten zugreift, wie die Informationen verarbeitet werden und an welchen Schräubchen wir drehen müssen, bis das gewünschte Ergebnis generiert wird.

Gründung eines Joint Ventures: dataholix ist mit an Bord!

Bereits während der Ideenentwicklung und Konzeptionsphase wurde uns klar, dass wir gaist nicht ohne Hilfe entwickeln können. Gemeinsam mit den Entwickler:innen der Münchener Firma dataholix bildeten wir ein Expert:innenteam, um gaist zum Leben zu erwecken und eine Reise anzutreten, die mit dem Launch unseres Tools nicht endet.
 
Denn während der Entwicklung trieb uns die gleiche Vision an:
Die Idee von KI-gestützten Workflows, die verschiedene Funktionen auf einer Oberfläche zusammenbringen, die eigene Markenkommunikation revolutioniert und die Arbeit insgesamt effizienter gestaltet.
 
Mit der Gründung unseres gemeinsamen Joint Ventures und dem Launch unseres individuellen Corporate Language Models gaist gingen wir nun die ersten Schritte in Richtung unseres Traums einer All-in-One-Lösung: der Marken-KI!

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