🔥 Weekly AI-News: Hast Du was verpasst?!

AI-HOI und happy Weekend, liebe AInauten!

Vielleicht hast du letzte Woche nicht alle News, Tools & Hacks rund um das Thema AI mitgekriegt, oder bist erst seit Kurzem dabei.

Deshalb haben wir die wichtigsten Beiträge ausgewählt und alle Headlines aus dem Newsletter zusammen gestellt – damit hast du alles auf einen Klick!

Das waren alle Headlines der letzten Woche - ein Auszug untenstehend:

• 🔮 Der McKinsey Technologie Trend Ausblick 2024

• 🚀 So baust du deinen eigenen AI-Web-Scraper

• 📰 AI-News-Quickie: Die HAI-lights aus der Branche

• 😄 AI-Fun: Everyone, Everything, LLMs

• 🔥 Die nächste Stufe von AI Video Influencern

• 📊 Komplexe Daten schnell analysieren mit AI

• 🤖 Googles neuer AI-Assistant noch vor OpenAI?

Du willst mehr? Dann schaue dir AInauten Premium und den Crashkurs an!

🔮 Der McKinsey Technologie Trend Ausblick 2024

Gen AI hat sich von einer faszinierenden Innovation zu einer Kerntechnologie entwickelt, die tief in zahlreiche Branchen eindringt. Ja, schon klar, damit erzählen wir dir nichts Neues 😊.

Das alles geschieht in einem größeren Kontext: Nebst AI gibt es aber auch andere Technologien, die immer relevanter werden, wie die Elektrifizierung und erneuerbare Energien, die ebenfalls 2023 einen deutlichen Aufschwung erlebten (in China ist bereits jedes zweite neu verkaufte Auto elektrisch oder hybrid).

Die Grenzen verschwimmen immer stärker, und der Boom der AI treibt Innovationen in Bereichen wie Robotik, Mobilität und Biotechnologie voran. Damit werden Synergien geschaffen, die weit über den Tech-Sektor hinausgehen!

Der neue McKinsey Report hat auch ein paar knallharte Fakten und Thesen zu bieten, die wir spannend finden - den 100-seitigen PDF-Report findest du hier:

• Seit 2022 erlebt AI ein exponentielles Wachstum. Die Investitionen in 2023 sind um das sechsfache gestiegen, und die Anfragen auf Google um 700%.

• Der Wettstreit zwischen offenen und geschlossenen Modellen und die Entwicklung von multimodalen AI-Modellen, die Text, Bild, Video und Audio können, markiert einen bedeutenden innovativen Fortschritt.

• Während OpenAI und Google primär auf proprietäre Lösungen setzen, wächst die Nutzung und Wichtigkeit von Open-Source-Modellen wie Metas Llama 3.

• LLMs werden zunehmend in Unternehmenssoftware integriert, um Prozesse zu optimieren. Der Report zeigt, dass 65 % der befragten Unternehmen Gen AI in mindestens einem Geschäftsbereich nutzen!

• Die reale Implementierung bringt dabei beeindruckende Ergebnisse, vom Kundenservice bis zur Entdeckung neuer Medikamente.

• Trotz des weltweiten Interesses gibt es regionale Unterschiede in der AI-Adoption. Länder wie Indien und Japan entwickeln eigene LLMs, um den spezifischen Bedürfnissen ihrer Märkte gerecht zu werden.

Das waren kurz die wichtigsten Details zum Thema AI - mehr im Report!

🚀 So baust du deinen eigenen AI-Web-Researcher

Heute haben wir eine Idee für einen einfachen Web-Researcher, der zu beliebigen Themen die neuesten News raussucht. Diesen lassen wir mittels Claude programmieren und dann direkt im Terminal laufen.

… und auch wenn da “Terminal” steht und das erstmal kompliziert klingen mag, so ist es doch viel simpler als gedacht - versprochen, probieren geht über studieren! (Und eine ausführliche Video-Anleitung gibt es diese Woche bei AInauten Premium).

1. Besuche Claude.ai und gib diesen Prompt ein
   (ersetze das X mit deinem gewünschten Thema):

Baue einen Research Agenten in Python, der für mich die neuesten Nachrichten zum Thema X recherchiert.

2. Lade die generierte Datei herunter und speichere sie auf deinem Rechner.

3. Öffne das Terminal und frage Claude, wie du das installieren kannst. Folge den Anweisungen und installiere zuerst allfällige Skripts/Libraries, die gefordert werden.

4. Führe das Skript aus. Wir haben dafür den Befehl “Python3” im Terminal eingegeben, dann die Datei ins Terminal gezogen, und danach auf “Enter” geklickt.

Und Boom! Schon hast du frische, maßgeschneiderte News-Updates.

Natürlich ist der erste Wurf eine super simple Lösung, die du dann im Ping-Pong-Spiel mit Claude nach deinen Wünschen und Ideen ausbauen kannst.

Wir nutzen oftmals den Befehl “Mach das 3x besser!”, um zu sehen, auf was für kreative Ideen der Chatbot kommt.

Fazit: Dein ultimativer AI News Researcher 💻

Du siehst, mit einfachen Schritten kannst du dein eigenes, maßgeschneidertes Tool erstellen, das dir täglich die neuesten Nachrichten zu deinem Wunschthema liefert.

Ein solcher Web Scraper hält dich nicht nur auf dem Laufenden, sondern lässt sich auch individuell anpassen und fördert gleichzeitig deine Experimentierfreudigkeit - wir sind ja auch nicht im Terminal zu Hause, aber mithilfe von Claude haben wir wieder etwas dazu gelernt.

Und übrigens: auch bei uns hat es Fehler ausgespuckt, die wir nicht verstanden haben. Macht aber nichts, der Chatbot weiß Rat. Danke, Claude!

🔥 Die nächste Stufe von AI Video Influencern

AI Influencer sind bei uns schon lange ein Thema. Bilder sind ja auch längst kein Problem mehr.

Aber Video war immer so eine Sache, auch wenn AI-Avatar-Plattformen wie HeyGen hier richtig gut Gas gegeben und sich massiv verbessert haben.

Wir sind auch heavy User und überweisen alleine HeyGen jeden Monat knapp 1.000 Euro …

Die Avatar-Plattformen haben nur ein Problem: Avatare sind nicht wirklich AI-Influencer.

Entweder du nimmst einen der Standard-Avatare (die dann jeder andere Nutzer auch nehmen kann) oder du erstellst einen Avatar von dir selbst, bzw. anderen echten Menschen.

Das wirklich spannende Ziel ist aber: Individuelle, durch AI erstellte AI-Influencer bzw. Personas, mit Videos zum Leben zu erwecken.

Und auch hier tut sich gerade einiges, nachdem die Technik immer besser wird - und viel, viel billiger.

Wie man so etwas machen kann, wollen wir heute einmal kurz zeigen. Zum Start ein paar Beispiele:

Es gibt mittlerweile viele Wege, solche AI-Influencer Videos zu erstellen. Und auch viele Tools dazu. Die Schritte sind im Grundsatz immer ähnlich:

Schritt 1: Ein Bild von deinem AI-Influencer erzeugen

Du kannst hier die bekannten, guten Bildgeneratoren nutzen, die in der Lage sind realistische Bilder zu erzeugen - wie Midjourney, Stable Diffusion, …

Oder natürlich den neuen Rising Star aus Deutschland, Flux.

Hier gibt es mittlerweile auch eine LoRA, die speziell auf realistische Bilder trainiert wurde. Findest du z. B. bei fal.ai zum kostenlos ausprobieren.

Schritt 2: Deinen AI-Influencer zum Leben erwecken

Jetzt müssen wir aus Bildern Videos machen. Hier sind zwei Tools, die sich anbieten:

• RunwayML (sehr gut, aber teuer)

• KLING AI

Hier gibst du dein Bild rein und spielst etwas mit dem Prompt. Achtung, das kann ein paar Iterationen dauern. Für uns waren wichtige Wörter im Prompt:

Steady camera, talking to the camera, interview etc.

Schritt 3: Das Audio dazu generieren

Nachdem wir jetzt unser Video haben, in dem unser Influencer zur Kamera spricht, brauchen wir nur noch den tatsächlichen Inhalt.

Dafür empfehlen wir ElevenLabs. Dort kannst du aus unzähligen Stimmen und Sprachen auswählen.

Schritt 4: Lippen synchronisieren

Um das ganze jetzt noch perfekt zu machen, müssen wir noch die Lippen von unserem AI-Influencer Video mit unserem Text synchronisieren.

Das kannst du ganz einfach mit einem Tool wie Synchlabs machen.

… und fertich ist dein AI-Influencer Video!

So, und damit hast du dein AI-Influencer Video fertig. Klar, es ist noch nicht 100% perfekt, und das geschulte Auge erkennt es auch, dass da die AI dahintersteckt, gerade im Bereich der Lippen-Synchro.

Aber es ist relativ einfach umzusetzen und kostet quasi nichts pro Video.

Du kannst das Video jetzt z. B. noch mit dem kostenlosen Tool CapCut editieren, Untertitel, B-Roll und Musik hinzufügen.

Und weil du bis hierhin gelesen hast, zur Belohnung noch ein Tool, welches alle Schritte von oben in einem Aufwasch macht: Hedra!

Die Qualität ist zwar noch nicht ganz so gut, wie wenn du jeden Schritt einzeln machst mit den Tools oben. Aber es ist super simpel und günstig - und wird bald noch besser sein, wie alle AI-Tool.

Hier das Ergebnis aus 30 Sekunden Arbeit. 

📊 Komplexe Daten schnell analysieren mit AI

Beim Thema Datenanalyse verlässt uns normalerweise recht schnell das Selbstbewusstsein.

Das Ganze kann ein sehr komplexes Thema werden.

Trotzdem hat fast jeder von uns hin und wieder mit einer größeren Menge Daten zu tun, die es vielleicht besser zu verstehen gilt oder aus denen man irgendwelche Learnings ziehen will.

Hier in paar Beispiele aus unserer Praxis:

• Umfrageergebnisse auswerten

• Altersstrukturen, Geschlechterverteilungen etc. von Kunden auswerten

• Ergebnisse von Werbekampagnen über einen langen Zeitraum analysieren

Früher musste man definitiv ein Spreadsheet-Nerd sein, heute geht es dank der LLMs deutlich einfacher. Wenn auch noch mit ein paar Haken, denn es gibt keine wirklichen “Hacks” oder Prompt-Techniken dazu.

Man muss einfach die Daten hochladen und die richtigen Fragen stellen.

Welches Sprachmodell ist dafür am besten?

Du kannst mit allen Sprachmodellen Daten auswerten, wenn du sie hochladen kannst - sei es ChatGPT, Claude oder auch Google Gemini. Doch jedes Modell hat so seine Stärken und Schwächen.

Wir ersparen dir jetzt die Details unserer unzähligen Versuche. Der wichtigste Punkt ist generell: Du kannst dir nie wirklich sicher sein, ob die Antworten deiner Analysen stimmen …

Sprachmodelle werden dir bei Daten nie sagen: “Das weiß ich nicht.” Sie werden etwas erfinden und manchmal verrechnen sie sich auch.

Zum Beispiel haben wir vor einer Weile einmal eine Umfrage unter ein paar Workshopteilnehmern ausgewertet. GPT-4o hat uns folgende Antwort gegeben:

Sprich: 161 haben eine Frage mit Ja und 70 eine Frage mit Nein beantwortet. Das Problem ist nur, dass es insgesamt 376 Antworten waren …

Claude hat das Datenset hingegen richtig verstanden und auch ausgewertet.

Aktuell hat aus unserer Sicht Claude von Anthropic die Nase vorne, wenn es um Datenanalyse geht.

Aber auch Google Gemini wird deutlich besser, und ist vor allem auch interessant dank des riesigen Kontextfensters von bis zu 2 Millionen Token. Hier kannst du dann mit echt umfangreichen Daten arbeiten.

Analyse immer bei mehreren Modellen gleichzeitig

Wie du gesehen hast, macht es deshalb Sinn, Analysen von Daten immer bei mehreren Anbietern gleichzeitig durchzuführen.

Der für uns einfachste und zugleich günstigste Weg für den Zugang zu den verschiedenen Modellen ist dafür das Tool Typing Mind. Es ist nicht mal ein Abo nötig, sondern nur ein Einmalkauf.

Hier kannst du dann per API alle LLMs verbinden und schnell mehrere Chats eröffnen.

Daten visualisieren (auch interaktiv)

Letzter Punkt, warum Claude für uns der Gewinner ist, sind die Visualisierungen.

Klar, Grafiken und Diagramme kann auch ChatGPT erstellen. OpenAI hat im Mai auch ein Update dazu released.

Claude kann aber dank Artifacts auch richtig interaktive Dashboards erstellen.

Diese kannst du dann spielend leicht direkt online veröffentlichen. Deshalb lieben wir Claude.

Für alle, die noch tiefer eintauchen wollen

Das ist natürlich nur die Spitze des Eisbergs. Wenn es wirklich ernst wird und um viele Daten geht, lohnt es sich, noch tiefer einzusteigen.

Neben einem guten Setup mit klarer Zielsetzung geht es dann auch darum, die richtigen Tools bzw. Anwendungsgebiete auszuwählen. Sprich: Kann ich mit LLMs die Daten analysieren, oder brauche ich bereits Machine Learning Tools, Deep Learning Tools oder Predictive Analytics Tools?

Wenn dich das Thema interessiert: unsere Freunde von HubSpot haben ein kostenloses E-Book dazu geschrieben. Richtig gut gemacht und einfach verständlich.

Das kurze E-Book gibt dir einen guten kurzen Überblick über verschiedene Tools und Grundlagen. Du kannst es hier kostenlos runterladen:

Geschafft! Aber kein Grund zum traurig sein. Die AInauten sind schon bald wieder zurück, mit neuem Futter für dich.

Bis am Montag, mit einer frischen Runde News, Hacks und Insights für dich!

Deine AInauten
Fabian & Reto

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