Storytelling mit KI: Wie Künstliche Intelligenz die Zukunft des Geschichtenerzählens auf das nächste Level hebt und wie du es für deine Zielgruppe nutzt!

 

KIStorytelling ist ein spannender und sehr dynamischer Bereich, der die Erstellung von Geschichten durch den Einsatz künstlicher Intelligenz revolutioniert. Dabei kommen fortschrittliche Techniken des maschinellen Lernens und der Verarbeitung natürlicher Sprache zur Geltung, um kreative und maßgeschneiderte Inhalte zu generieren.

Diese Technologie bietet zahlreiche Vorteile und eröffnet neue Horizonte für die Erzählkunst, bringt aber auch Herausforderungen und ethische Fragen mit sich. Im Folgenden wird das Konzept des KIStorytellings, seine Funktions- und Arbeitsweise, Vorteile und Herausforderungen sowie die Rolle der Vorhersagemodellierung im Storytelling näher erläutert.

Um ein umfassendes Verständnis von KIStorytelling zu erlangen, werfen wir nun einen detaillierten Blick auf die verschiedenen Aspekte dieses faszinierenden Themas. Das folgende Inhaltsverzeichnis gibt dir einen Überblick über die behandelten Themen und führt dich durch die verschiedenen Kapitel dieses Beitrags.

 

Die Grundlage des KI Storytellings

AI oder KIStorytelling, auch als narratives KI bezeichnet, beschreibt die Anwendung von künstlicher Intelligenz zur Schaffung von Geschichten. Dabei kommen verschiedene Techniken des maschinellen Lernens und der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP für Natural Language Processing) zum Einsatz, um schöpferische Textformate wie Gedichte, Drehbücher, Musikstücke, E-Mails, Briefe usw. zu generieren.

Im Kern des KIStorytellings stehen große Sprachmodelle (LLMs), die mit riesigen Datenmengen an Text und Code trainiert werden. Diese Modelle lernen Muster und Zusammenhänge in Sprache zu erkennen und können so neue Texte schreiben, die dem Stil und Inhalt der Trainingsdaten ähneln.

 

Was genau sind große Sprachmodelle / LLMs?

Large Language Models (LLMs), sind fortschrittliche künstliche Intelligenzsysteme, die auf der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) basieren. Diese Modelle sind in der Lage, menschenähnlichen Text zu verstehen, zu erzeugen und zu verarbeiten. Hier sind einige wichtige Aspekte von LLMs:

Definition und Grundlagen

Training auf großen Datenmengen: LLMs werden auf riesigen Mengen an Textdaten trainiert. Diese Daten können aus Büchern, Artikeln, Webseiten und anderen Textquellen stammen. Durch das Training lernen die Modelle Muster, Strukturen und Zusammenhänge in der Sprache.

Neurale Netzwerke: LLMs nutzen tiefe neuronale Netzwerke, insbesondere Transformer-Architekturen, um Sprachmuster zu erkennen und zu generieren. Transformer-Modelle sind besonders gut darin, Kontextinformationen zu verarbeiten und lange Abhängigkeiten in Texten zu verstehen.

Funktionsweise

Tokenisierung: Der Text wird in kleinere Einheiten, sogenannte Tokens, zerlegt. Diese Tokens können Wörter, Teile von Wörtern oder sogar Zeichen sein. Das Modell verarbeitet diese Tokens und lernt, wie sie in verschiedenen Kontexten verwendet werden.

Selbstaufmerksamkeit: LLMs verwenden Mechanismen wie Selbstaufmerksamkeit (Self-Attention), um Beziehungen zwischen verschiedenen Tokens in einem Satz oder Absatz zu erkennen. Dies ermöglicht es dem Modell, relevante Informationen aus dem gesamten Textkontext herauszufiltern.

Generierung von Text: Nach dem Training kann das Modell Text generieren, indem es auf den gelernten Mustern basiert. Es kann „neue“ Texte generieren, Fragen beantworten, Zusammenfassungen schreiben und vieles mehr.

 

Allgemeine Anwendungen

Textgenerierung: LLMs können geniale Texte erzeugen, einschließlich Geschichten, Gedichte, und wissenschaftliche Artikel.

Textüberarbeitung: Entsprechend können sie auch vorhandene Texte umschreiben oder auf Grammatik, Rechtschreibung oder Lesbarkeit überprüfen und korrigieren.

Sprachverständnis: Sie können Fragen beantworten, Informationen extrahieren und Dialoge führen.

Übersetzungen: LLMs können Texte zwischen verschiedenen Sprachen übersetzen.

Inhaltsvervollständigung: Sie können unvollständige Texte vervollständigen oder Vorschläge für den nächsten Textabschnitt machen.

 

Herausforderungen von LLM‘s

Bias und Vorurteile: LLMs können Vorurteile und Biases aus den Trainingsdaten übernehmen und reproduzieren, was zu ethischen Bedenken führen kann bzw. auch das vom User gewünschte Ergebnis verfälschen.

Fehleranfälligkeit: Obwohl sie leistungsfähig sind, können LLMs Fehler machen oder ungenaue Informationen liefern.

Ressourcenintensität: Das Training und der Betrieb von LLMs erfordern erhebliche Rechenressourcen und Energie.

Verständnis von Kontext: Trotz ihrer Fähigkeiten können LLMs Schwierigkeiten haben, komplexe oder mehrdeutige Kontexte vollständig zu verstehen.

Datenschutz: Die Nutzung von LLMs kann datenschutzrechtliche Fragen aufwerfen, insbesondere wenn sensible oder persönliche Daten betroffen sind.

 

Beispiele

GPTs (Generative Pre-trained Transformer): Entwickelt von OpenAI, ist eines der bekanntesten LLMs. Es kann eine Vielzahl von Sprachaufgaben erfüllen, von Textgenerierung bis zu komplexen Frage-Antwort-Szenarien.

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers): Entwickelt von Google, wird BERT hauptsächlich für Aufgaben wie Textklassifikation und Named Entity Recognition verwendet. Erstmals 2018 eingeführt gibt es mittlerweile eine Gruppe von LLM’s von Google. BERT wird aktuell von Google z.B. in der Analyse und Auswertung von Suchanfragen verwendet. Weitaus bekannter ist mittlerweile Gemini.

Gemini ist sowohl ein LLM als auch der Name des gleichnamigen Chatbots (früher BARD). Die Gemini-Modelle sind multimodal, was bedeutet, dass sie Bilder, Audio und Video sowie Text verarbeiten können. Gemini ist auch in viele Google-Anwendungen und -Produkte integriert.

T5 (Text-To-Text Transfer Transformer): Ebenfalls von Google entwickelt, ist T5 ein vielseitiges Modell, das verschiedene Sprachverarbeitungsaufgaben in einem einheitlichen Format behandelt.

Claude von Antrophic ist mittlerweile ebenfalls ein sehr verbreitetes LLM und wird von vielen Usern weltweit genutzt. Insbesondere im Bereich der geistreichen Texterstellung gilt Claude aktuell als härtester Wettbewerber zu OpenAI´s ChatGPT.

Wenn du mehr darüber erfahren willst ist hier eine gute Erklärseite, wo alle hier genannten und noch etliche weitere Modelle beschrieben sind.

 

Funktionsweise von Storytelling mit künstlicher Intelligenz

Der Prozess des KIStorytellings kann folgendermaßen ablaufen:

1. Definition der Geschichte: Zunächst musst du als Nutzer der KIStorytelling-Anwendung die gewünschten Parameter der Geschichte festlegen. Dazu gehören z. B. das Genre, die Charaktere, das Setting und die gewünschte Länge.
2. Generierung von Text: Die KI kreiert dann auf Basis deiner Vorgaben einen ersten Textentwurf. Dieser kann bzw. sollte von dir natürlich noch weiter bearbeitet und verfeinert werden.
3. Iteration und Feedback: In einem iterativen Prozess kannst du mit der AI interagieren, um die Geschichte zu optimieren. Dazu kannst du beispielsweise Feedback geben, neue Ideen hinzufügen oder Änderungen am Text vornehmen – bzw. der AI sagen, was du wie geändert haben möchtest.
4. Fertigstellung der Geschichte: Sobald du mit dem Ergebnis zufrieden bist, wird die Geschichte fertiggestellt und du kannst sie veröffentlichen oder weiterverwenden.

 

Vorteile von KI-Storytelling

KIStorytelling bietet verschiedenste Vorteile, die dich und dein Business dabei unterstützen, Content zu kreieren.

• Steigerung der Kreativität: Sie kann dir neue Ideen und Perspektiven liefern und so deinen Prozess der Ideenfindung unterstützen.
• Effizienzsteigerung: Sie kann Aufgaben wie die Kreation von Texten oder die Recherche automatisieren und dir so Zeit und Arbeit sparen.
• Personalisierung: Sie kann Geschichten auf deine individuellen Bedürfnisse und Vorlieben zuschneiden.
• Erweiterung des Möglichen: Sie kann neue Formen des Geschichtenerzählens ermöglichen, die mit traditionellen Methoden nicht realisierbar sind.

 

Herausforderungen und ethische Bedenken

Neben den Vorteilen gibt es auch Herausforderungen und ethische Bedenken, die du im Zusammenhang mit KIStorytelling beachten solltest:

• Mangelnde Kontrolle: Als Nutzer hast du nicht immer die volle Kontrolle über den schöpferischen Prozess, was zu unerwünschten Ergebnissen führen kann.
• Vorurteile und Diskriminierung: KISysteme können Vorurteile und Diskriminierung widerspiegeln, die möglicherweise in den Trainingsdaten vorhanden sind. Und auf die du erst einmal keinen Einfluss hast – natürlich musst du diesen Content dann an deine Bedürfnisse anpassen.
• Missbrauchspotenzial: KIStorytelling könnte für die Verbreitung von Falschinformationen oder Propaganda missbraucht werden.
• Ethische Fragen: Grundsätzlich stellt sich die Frage, ob sie in der Lage ist, wirklich innovative und originelle Geschichten zu erstellen, oder ob sie nur vorhandene Muster reproduziert. Daher empfehlen wir dir immer, von KI generierten Content zu überprüfen, zu validieren und möglichst mit deiner „persönlichen“ Note zu überarbeiten bzw. zu ergänzen. Damit stellst du sicher, dass die KIErgebnisse deinen Wünschen entsprichst, verleihst den Inhalten mehr Individualität und erstellst damit auch qualitativ hochwertigen Content.

Zwischenfazit

KI-Storytelling und Contenterstellung ist extrem dynamisch und wird sich auch in Zukunft immer weiter verbreiten. Die Technologie hat bereits die Art und Weise, wie wir Geschichten erstellen und konsumieren, revolutioniert. Es ist jedoch wichtig, sich der Herausforderungen und ethischen Bedenken bewusst zu sein, die mit KI-Storytelling verbunden sind.

Schauen wir uns jetzt diese Technologie in einem weiteren, sehr spannenden Anwendungsbereich an.

 

Vorhersagemodellierung mit KI

Vorhersagemodellierung in Bezug auf Künstliche Intelligenz bezieht sich auf die Verwendung von Algorithmen und statistischen Techniken, um zukünftige Ereignisse oder Ergebnisse basierend auf historischen Daten vorherzusagen. Klingt kompliziert – ist es aber gar nicht. Schauen wir uns die wichtigsten Punkte dazu etwas genauer an:

 

Definition und Ziel

Die Vorhersagemodellierung zielt darauf ab, Muster und Zusammenhänge in vorhandenen Daten zu erkennen und diese Erkenntnisse zu nutzen, um zukünftige Trends oder Ereignisse vorherzusagen.

 

Algorithmen und Methoden

Zu den gängigen Algorithmen in der Vorhersagemodellierung gehören lineare Regression, Entscheidungsbäume, neuronale Netze und Zeitreihenanalyse.

Diese Modelle können entweder überwacht (mit beschrifteten Daten) oder unüberwacht (ohne beschriftete Daten) trainiert werden.

 

Anwendungsbereiche

Vorhersagemodellierung findet in zahlreichen Branchen Anwendung und hat das Potenzial, signifikante Verbesserungen in der Effizienz und Genauigkeit von Geschäftsprozessen zu bewirken.

Im Marketing beispielsweise können Unternehmen durch die Analyse von Kundenverhalten und
-präferenzen gezielte und maßgeschneiderte Kampagnen entwickeln. Diese maßgeschneiderten Marketingstrategien führen zu einer höheren Kundenbindung und einem gesteigerten Umsatz.

In der Finanzbranche ermöglichen es diese Programme die Analyse und Prognose von Aktienkursen und wirtschaftlichen Indikatoren, wodurch Investoren fundierte Entscheidungen treffen und Risiken besser managen können.

Logistikunternehmen nutzen Vorhersagemodellierung, um die Nachfrage präzise zu prognostizieren und Lieferketten zu optimieren, was zu Kosteneinsparungen und einer verbesserten Lieferleistung führt.

Im Gesundheitswesen tragen Vorhersagemodelle dazu bei, Krankheitsausbrüche vorherzusagen und Patientenergebnisse zu prognostizieren, was eine bessere Ressourcenplanung und -verteilung sowie eine optimierte Patientenversorgung bietet.

 

Vorteile der Vorhersagemodellierung

Die Anwendung bringt zahlreiche Vorteile mit sich. Einer der wesentlichen Vorteile ist die Erhöhung der Effizienz und Genauigkeit bei der Entscheidungsfindung. Durch die Analysierung und Interpretation historischer Daten können Unternehmen fundierte Entscheidungen treffen und ihre Strategien entsprechend anpassen. Dies führt zu einer Reduzierung von Risiken und Kosten, da proaktive Maßnahmen ergriffen werden können, bevor potenzielle Probleme auftreten.

Ein weiterer Vorteil ist die Verbesserung der Kundenzufriedenheit. Durch die Nutzung von Vorhersagemodellen können Unternehmen ihre Angebote und Dienstleistungen besser auf die individuellen Bedürfnisse und Präferenzen ihrer Kunden abstimmen, was zu einer höheren Zufriedenheit und Loyalität führt und Lieferengpässe reduzieren kann.

 

Herausforderungen bei der Vorhersagemodellierung

Trotz der zahlreichen Vorteile gibt es auch einige Herausforderungen bei der Implementierung. Eine der größten Herausforderungen ist die Notwendigkeit großer und qualitativ hochwertiger Datenmengen. Ohne ausreichende und verifizierte Daten kann die Genauigkeit der Vorhersagen beeinträchtigt werden.

Zudem ist die Auswahl und Implementierung des richtigen Modells oft komplex und erfordert spezialisierte Kenntnisse und Erfahrung im Bereich der Datenwissenschaft und KI.

Eine weitere wichtige Herausforderung ist die Sicherstellung der ethischen Nutzung und der Schutz der Privatsphäre. Unternehmen müssen sicherstellen, dass sie Vorhersagemodelle verantwortungsbewusst einsetzen und die Datenschutzbestimmungen einhalten und keinerlei kundenbezogene persönliche Daten verwenden, um das Vertrauen ihrer Kunden zu wahren.

Zusammengefasst ist Vorhersagemodellierung ein leistungsstarkes Werkzeug in der KI, das es Unternehmen die Möglichkeit zur Verfügung stellt, besser informierte und strategische Entscheidungen zu treffen.

 

Beispiele für Storytelling mit KI und Vorhersagemodellierung im Marketing

Diese Symbiose eröffnet dem Storytelling eine neue Dimensionen und du kannst deine Geschichten auf innovative und fesselnde Weise zu gestalten.

1. Personalisierte und adaptive Geschichten: Durch die Analyse von Nutzerpräferenzen und Verhaltensmustern können KI-Systeme maßgeschneiderte und adaptive Geschichten erstellen, die auf die individuellen Interessen und Bedürfnisse jedes Einzelnen zugeschnitten sind.

2. Interaktive und dynamische Erzählformate: KI ermöglicht die Entwicklung interaktiver und dynamischer Erzählformate, die auf die Interaktion mit dem Nutzer reagieren und sich an dessen Entscheidungen anpassen.

3. Generierung von innovativen Inhalten: KI kann zur Generierung von genialen Inhalten wie Dialogen, Beschreibungen und Handlungssträngen eingesetzt werden, um den schöpferischen Prozess des Storytellings zu unterstützen und neue Ideen zu liefern.

4. Vorhersage von Nutzerverhalten und Emotionen: Durch die Analysierung von Nutzerdaten können KI-Systeme das Verhalten und die Emotionen der Nutzer vorhersagen und so die Geschichte so gestalten, dass sie eine maximale emotionale Wirkung erzielt.

5. Schaffung immersiver und realistischer Welten: KI kann zur Schaffung immersiver und realistischer Welten eingesetzt werden, in die Nutzer eintauchen und die Geschichte hautnah erleben können.

Zwischenfazit

KI und Vorhersagemodellierung bieten dem Storytelling enorme Möglichkeiten, die Kreativität und das Nutzererlebnis zu verbessern. Es ist jedoch wichtig, sich der Herausforderungen und ethischen Bedenken bewusst zu sein, die mit dieser Technologie verbunden sind, und sie verantwortungsvoll einzusetzen, um Geschichten zu schaffen, die bereichernd, unterhaltsam und ethisch vertretbar sind.

Weitere Informationen

• forbes.com
• annenberg.usc.edu
• nytimes.com

 

Die Zukunft des KI-Storytellings: Eine spannende Reise und Trend zwischen Innovation und Verantwortung

KI transformiert bereits heute den Bereich des Storytellings und eröffnet ungeahnte Möglichkeiten.

Erweiterte Kreativität und Innovation

KI kann Autoren und Kreativköpfen als kraftvolles Werkzeug dienen, um neue Ideen zu finden, Schreibblockaden zu überwinden und Geschichten in innovativen Formaten zu entwickeln. Und jeder, der schon einmal vor einem weißen Blatt saß, weiß wie schwer es sein kann, den ersten „perfekten“ Satz hinzubekommen.

Personalisierte und immersive Erlebnisse

Durch das Analysieren von Nutzerpräferenzen und Verhaltensmustern bekommst du dank der KI Unterstützung bei der Schaffung indivdueller und adaptiver Geschichten, die auf die individuellen Bedürfnisse und Interessen deiner Zielgruppe zugeschnitten sind.

Interaktive und dynamische Erzählformate

KI ebnet den Weg für interaktive und dynamische Erzählformate, die auf die Interaktion mit deinen Nutzern reagieren und sich an deren Entscheidungen anpassen.

Grenzenlose Welten und Realitäten

KI kann zur Schaffung immersiver und realistischer Welten beitragen, indem du deine Nutzer in Storys eintauchen und Geschichten hautnah erleben lässt. Ein Stichwort hierzu ist AR / VR und die Schaffung von „Parallelwelten“, wie es in machen Spielen schon praktiziert wird. Willst du mehr über AR und VR erfahren – klicke hier um unseren Blogartikel dazu noch einmal durchzulesen (Link zu den Blogs)

Hervorzuheben ist, dass Storytelling sich an einem Wendepunkt befindet und die Kombination mit KI ein enormes Potenzial bietet, die Art und Weise, wie wir Geschichten erstellen und erleben, zu revolutionieren. Um dieses Potenzial verantwortungsvoll zu nutzen, müssen wir jedoch immer die Herausforderungen und ethischen Bedenken im Auge behalten, richtig ansprechen und diese entkräftigen. Dabei kann die Entwicklung von sog. Leitprinzipien für die Schaffung von KI-Storys behilflich sein.

Hierzu nachfolgend noch ein paar Gedanken:

 

Leitprinzipien für die Zukunft des KIStorytellings

Menschliche Kontrolle und Autorschaft bewahren

KI sollte als Werkzeug zur Unterstützung und Inspiration von Kreativen eingesetzt werden, nicht als Ersatz für menschliche Kreativität und Entscheidungsfindung. Es ist immer nur als Unterstützung anzusehen. Niemals als alleinige Lösung.

Förderung von Vielfalt und Inklusion

KISysteme sollten mit vielfältigen Daten trainiert werden und so Geschichten hervorbringen, die verschiedene Perspektiven und Erfahrungen repräsentieren.

Ethische Richtlinien und Transparenz

Ethische Richtlinien für die Verbreitung und Nutzung von KIStorytelling-Technologien sind unerlässlich, um sicherzustellen, dass sie fair, transparent und verantwortungsvoll eingesetzt werden.

Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine

Die zukünftige Arbeit des KIStorytellings liegt vor allem in der Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine, wo Kreativität und technologische Innovation Hand in Hand gehen, um fesselnde, bereichernde und ethisch vertretbare Geschichten zu erschaffen.

KIStorytelling steht an der Schwelle einer neuen Ära, die sowohl Chancen als auch Herausforderungen mit sich bringt. Durch verantwortungsvolle Entwicklung, Nutzung und Zusammenarbeit können wir diese Technologie nutzen, um die Grenzen des Geschichtenerzählens zu erweitern und Geschichten zu erschaffen, die die Welt zum Besseren verändern.

 

Beispiele für KITools für kreatives Storytelling:

– Storytelling AI

– WarpDrive

– Hypermind

– AI Dungeon

– Brydo

 

Fazit zum Erstellen von KIStorys für deine Zielgruppe

KIStorytelling steht an der Schwelle einer neuen Ära, die sowohl immense Chancen als auch bedeutende Herausforderungen bietet. Durch diesen Einsatz können Geschichten auf neuartige und fesselnde Weise gestaltet werden, wodurch neue Dimensionen der Erzählkunst eröffnet werden.

Personalisierte und adaptive Geschichten, interaktive Erzählformate und die Schaffung fantasievollen Inhalte sind nur einige der vielen Möglichkeiten, die diese Technologie bietet. Gleichzeitig ist es wichtig, sich der ethischen Bedenken und Herausforderungen bewusst zu sein und sicherzustellen, dass du sie verantwortungsvoll eingesetzt wird.

Hast du Fragen, Wünsche oder Anregungen? Möchtest du mehr über die aufregenden Möglichkeiten des KIStorytellings erfahren oder benötigst Unterstützung bei der KINutzung für dein Busiess? Dann zögere nicht, uns zu kontaktieren.

Wir bei UNschlagbar.BIZ stehen dir mit unserer Expertise zur Seite und helfen dir, die Vorteile dieser Technologie optimal auszunützen. Für eine fundierte Beratung und maßgeschneiderte Lösungen in Bezug auf KIStorytelling steht dir unser KIExperte Martin zur Verfügung, um gemeinsam die besten Ansätze für deine spezifischen Anforderungen zu finden. Neben der Expertise von Martin bieten dir auch unsere UNschlagbar-Programme eine umfassende Unterstützung bei der Nutzung von AI, um deine Projekte erfolgreich voranzubringen und die vollen Potenziale der Technologie auszuschöpfen

Kontaktiere uns noch heute und entdecke die künftigen Entwicklungen des Storytellings mit KI! Wir freuen uns auf dich!

 

Kompaktes Wissen: FAQ’s zum Thema Storytelling mit KI im Jahr 2024

Was ist Storytelling mit KI?

Es bezieht sich auf die Verwendung von künstlicher Intelligenz zur Erstellung und Optimierung von Geschichten, um einzigartige Inhalte für ein Publikum zu generieren. Durch die Kombination können Unternehmen personalisierte und relevante Inhalte erstellen, um ihre Wunschkunden effektiv anzusprechen.

 

Welche Grundlagen benötigt man für KI-Storytelling?

Für KIStorytelling sind grundlegende Kenntnisse über die Funktionsweise von Nöten, Storytelling und die Zielgruppe erforderlich. Es ist wichtig, die Funktionsweise von KITools zu verstehen und diese gezielt einzusetzen, um qualitativ hochwertige Geschichten zu generieren.

 

Wie sieht eine erfolgreiche Nutzung von Storys mit KI aus?

Um es erfolgreich zu integrieren, sollten Unternehmen ihre Marketing-Strategie auf die Bedürfnisse und das Verhalten ihrer möglichen Käufer ausrichten. Durch die Bereitstellung relevanter und inspirierender Inhalte können Marken ihre Zielgruppe wirkungsvoll ansprechen und langfristige Kundenbeziehungen aufbauen. Natürlich ist die Erfolgsmessung dieser Maßnahmen unerlässlich. Wichtig auch in der Datenschutzerklärung darauf hinzuweisen, welche Tools und welche Daten genutzt werden.

 

Was sind die Vorteile der KIgestützten Storytelling Methode?

Durch KI-gestütztes Storytelling können Unternehmen effizienter und effektiver arbeiten, indem sie Storys und Elemente kreieren lassen, die emotionale Verbindungen zu ihrer Zielgruppe herstellen und im Gedächtnis bleiben. Durch die Nutzung von KITools können Marken ihr Storytelling verbessern und einzigartige Inhalte erstellen, die sich von der Konkurrenz abheben. Und das sowohl auf der Online-Präsenz ihrer zentralen Webseite, für ihre Produkte, im Service als auch im Content Marketing und auf Social Media.

 

Eine typische Fragestellung: Welche Tools und Plattformen sind für den Aufbau von KIStorytelling praktisch?

Es gibt verschiedene kostenlose und kostenpflichtige KI-Tools und Plattformen, die Unternehmen problemlos bei der digitalen Umsetzung unterstützen können. Beispielsweise wären dies

– ChatGPT und GPT-3/4/4o: Für die Erstellung von Texten, Dialogen und Geschichten.

– Artbreeder: Für die Erzeugung von visuellen Inhalten, wie Charakterbildern.

– Runway ML: Bietet Tools für die Erstellung von Videos und Animationen.

– Scribble AI: Ein Tool zur automatischen Erstellung von Inhalten basierend auf bestimmten Vorgaben.

– Lumen5: Für die Umwandlung von Blogposts und Artikeln in Videos.

– Wordtune: Für die Verbesserung und Umformulierung von Texten.

– Canva mit KIUnterstützung: Zur Erstellung von ansprechenden visuellen Inhalten.

Diese ki-gestützten Tools helfen dabei, Geschichten effizient und kreativ zu entwickeln und zu präsentieren.