Bestimmen Sie, welcher generative KI-Ansatz für Ihr Marketingteam der richtige ist: öffentliche vs. proprietäre vs. Unternehmenstools

Eine aktuelle Gartner-Umfrage ergab, dass satte 70 % der Führungskräfte generative KI-Lösungen erforschen, wobei 19 % sich bereits im Pilot- oder Produktionsmodus befinden. Da sich Investitionen in generative KI in erster Linie auf die Erstellung von Inhalten und das Kundenerlebnis konzentrieren, haben CMOs ein großes Interesse daran, herauszufinden, wie generative KI-Technologie in die Unternehmens-Roadmap integriert wird und wie nicht.

Wenn es um die Erstellung von KI-generierten Inhalten geht, können Marken im Wesentlichen drei Wege einschlagen: Nutzung öffentlicher Tools, Entwicklung proprietärer Tools oder Nutzung von Unternehmenstools. Jede Option bietet einzigartige Vor- und Nachteile. In diesem Leitfaden haben wir die Vor- und Nachteile jedes einzelnen zusammengefasst, um Ihnen dabei zu helfen, die beste Lösung für die Anforderungen, das Budget und die technischen Möglichkeiten Ihrer Marke zu finden.

Lass uns eintauchen.

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Option 1: Öffentliche generative KI-Tools

Öffentliche Tools wie ChatGPT und Googles Bard bieten offenen Zugriff auf vorab trainierte generative KI-Modelle. Mit diesen Tools können Benutzer Inhalte über eine unstrukturierte Konversationsoberfläche generieren.

Vorteile öffentlicher generativer KI-Tools

1. Schnelle und kostengünstige Möglichkeit, Inhalte zu erstellen: Öffentliche KI-Tools wie Bard und ChatGPT bieten eine bequeme und kostengünstige Methode zur Erstellung von Inhalten. Durch die Automatisierung des Inhaltserstellungsprozesses sparen Unternehmen wertvolle Zeit und Geld.
2. Synthetisiert Informationen und interpretiert Stilanweisungen: Diese KI-Lösungen können Texte effektiv zusammenfassen und überarbeiten, indem sie Stilanweisungen verstehen. Sie können Informationen aus verschiedenen Quellen analysieren und kombinieren und so zusammenhängende und gut strukturierte Skizzen oder Entwürfe erstellen.
3. Generiert Themen, Themen und Ideen für neue Inhalte: Mit den richtigen Eingabeaufforderungen können öffentliche KI-Lösungen frische und innovative Ideen für die Inhaltserstellung generieren. Dies kann besonders für Unternehmen nützlich sein, die ihre Content-Marketing-Strategien diversifizieren möchten.
4. Erstellt neue Inhalte für einfache Copywriting-Aufgaben: Öffentliche KI-Tools können genutzt werden, um schnell Inhalte für Aufgaben zu generieren, die einfaches Copywriting erfordern. Dies kann Unternehmen dabei helfen, ihre Anforderungen an die Erstellung von Inhalten effizient zu erfüllen.
5. Optimiert textbasierte und visuelle Inhalte: KI-Modelle wie ChatGPT und Bard können bei der Optimierung sowohl textbasierter als auch visueller Inhalte helfen. Ob es darum geht, schriftliche Inhalte zu verfeinern oder visuelle Elemente zu verbessern, diese Tools können die vorhandenen Marketingmaterialien eines Unternehmens verbessern oder überarbeiten.

Nachteile öffentlicher generativer KI-Tools

1. Eine Herausforderung bei der Skalierung, Überwachung und Optimierung der Nutzung durch alle Teammitglieder: Die Verwaltung der Nutzung öffentlicher KI-Lösungen kann schwierig sein, insbesondere wenn mehrere Teammitglieder beteiligt sind. Es ist eine Herausforderung, Konsistenz zu wahren, einzelne Beiträge zu verfolgen und sicherzustellen, dass sich alle an die gleichen Standards halten.
2. Potenzial für die Generierung falscher Informationen: Öffentliche KI-Modelle sind zwar leistungsstark, können jedoch gelegentlich ungenaue oder falsche Informationen generieren. Unternehmen müssen die erstellten Inhalte sorgfältig prüfen und auf Fakten überprüfen, um die Verbreitung falscher oder irreführender Informationen zu vermeiden.
3. Fragen zu geistigem Eigentum und Urheberrecht: Öffentliche KI-Tools basieren auf vorab trainierten Modellen, was Bedenken hinsichtlich des geistigen Eigentums und des Urheberrechts aufwerfen kann. Erstens, weil Models möglicherweise anhand des urheberrechtlich geschützten Materials anderer geschult wurden. Zweitens, weil alle Informationen, die Sie in das Tool eingeben, möglicherweise in den Trainingsdaten des Modells gespeichert oder aufgenommen werden, wodurch sensibles Markenmaterial und -daten offengelegt werden. Unternehmen müssen beim Einsatz dieser Tools vorsichtig sein, um die Einhaltung des Urheberrechts sicherzustellen und rechtliche Komplikationen zu vermeiden.
4. KI, die auf veralteten oder begrenzten Daten trainiert wird: Öffentliche KI-Lösungen können auf veralteten oder begrenzten Datensätzen trainiert werden, was sich auf die Genauigkeit und Relevanz der generierten Inhalte auswirken kann. Dies kann es für Unternehmen, die aktuelle und präzise Informationen benötigen, schwierig machen, aktuelle und qualitativ hochwertige Inhalte bereitzustellen.
5. Potenzielle Verstärkung von Voreingenommenheit, Vorurteilen und Fehlinformationen: Öffentliche KI-Modelle lernen aus den Daten, auf denen sie trainiert werden, was voreingenommene oder voreingenommene Inhalte beinhalten könnte. Die unkontrollierte Verwendung dieser Tools kann unbeabsichtigt bestehende Vorurteile, Vorurteile und Fehlinformationen in den Trainingsdaten verstärken und zu verzerrten oder problematischen Ergebnissen führen.

Während öffentliche Lösungen eine schnelle und kostengünstige Generierung von Inhalten ermöglichen, bringen sie Herausforderungen in Bezug auf Skalierbarkeit, Genauigkeit und Sicherheit mit sich.

Option 2: Proprietäre generative KI-Tools

Proprietäre Tools werden von Ihrem Unternehmen entwickelt, verwaltet und gewartet, um Ihren spezifischen Anforderungen gerecht zu werden. Dies kann eine gute Wahl sein, wenn Sie einzigartige Anwendungsfälle haben oder mehr Kontrolle über die Trainingsdaten und die Entwicklung Ihrer KI-Modelle benötigen.

Vorteile proprietärer generativer KI-Tools

1. Hyperindividuell auf Ihre spezifischen Geschäftsanforderungen zugeschnitten: Proprietäre KI-Tools können genau auf die individuellen Anforderungen Ihres Unternehmens zugeschnitten werden. Diese Anpassung stellt sicher, dass die KI-Modelle für Ihre spezifischen Arbeitsabläufe, Prozesse und Daten optimiert sind, was zu genaueren und effizienteren Ergebnissen führt.
2. Größere Kontrolle und Schutz über die zugrunde liegende KI-Technologie: Beim Einsatz proprietärer KI-Tools behält Ihr Unternehmen die volle Kontrolle über die Technologie. Mit dieser Kontrolle können Sie sensible Daten, vertrauliche Informationen und Geschäftsgeheimnisse schützen und so das Risiko von Datenlecks oder Missbrauch verringern.
3. Erhöhter Wettbewerbsvorteil durch Rechte an geistigem Eigentum (IP): Durch die Entwicklung proprietärer KI-Tools erhält Ihr Unternehmen IP-Rechte. Dieses Eigentum verschafft Ihnen einen erheblichen Wettbewerbsvorteil, da es anderen die Nutzung oder Replikation Ihrer KI-Technologie verbietet und so Ihre Marktposition stärkt.
4. Möglichkeit, Domänenexpertise/proprietäre Daten oder Inhalte in Modelle zu integrieren: Mit proprietären KI-Tools können Sie die Domänenexpertise und proprietären Daten Ihres Unternehmens nutzen, um die Genauigkeit und Relevanz der Modelle zu verbessern. Durch die Einbindung von internem Wissen und einzigartigen Inhalten können Sie maßgeschneiderte und unternehmensspezifische Ergebnisse erzielen.

Nachteile proprietärer generativer KI-Tools

1. Begrenztes Potenzial, von Zusammenarbeit, Wissensaustausch und Community-gesteuerten Fortschritten zu profitieren: Wenn Sie proprietäre KI-Tools verwenden, verpassen Sie den kollaborativen Charakter von Open-Source-KI-Ökosystemen. Möglicherweise sind Sie nicht in der Lage, die kollektive Intelligenz, den Wissensaustausch und die Fortschritte zu nutzen, die von der breiteren KI-Community vorangetrieben werden.
2. Deutlich höhere Kosten, einschließlich Vorab-Entwicklungsgebühren und laufender Wartung: Die Entwicklung und Wartung proprietärer KI-Tools kann kostspielig sein. Zu diesen Kosten gehören Vorabentwicklungsgebühren, die eine erhebliche Investition erfordern, sowie laufende Wartungskosten. Es ist wichtig, sorgfältig abzuwägen, ob der Nutzen die Kosten überwiegt.
3. Eingeschränkte Flexibilität und Skalierbarkeit mit schwer zu modifizierenden Algorithmen und fehlender Integrationsfähigkeit in andere Systeme: Proprietäre KI-Lösungen können die Flexibilität und Skalierbarkeit einschränken. Es kann schwierig sein, benutzerdefinierte Algorithmen zu ändern oder anzupassen, was Ihre Fähigkeit einschränkt, schnell auf sich ändernde Geschäftsanforderungen zu reagieren. Darüber hinaus kann die Integration proprietärer KI-Tools in andere Systeme komplex sein und eine nahtlose Interoperabilität behindern.
4. Erfordert ein extrem hohes Volumen an Trainingsdaten und Trainingszeit: Das Training proprietärer KI-Modelle erfordert oft eine erhebliche Menge an hochwertigen Trainingsdaten, deren Sammlung und Kuratierung zeit- und ressourcenintensiv sein kann. Im Vergleich zur Verwendung vorab trainierter Modelle oder der Nutzung größerer Datensätze, die in Open-Source-Alternativen verfügbar sind, kann es länger dauern, aussagekräftige Ergebnisse zu erzielen.

Proprietäre KI-Tools bieten Hyperanpassung, Kontrolle, Schutz und Wettbewerbsvorteile, verursachen aber auch höhere Kosten und Einschränkungen hinsichtlich der Möglichkeiten der Zusammenarbeit, Flexibilität, Skalierbarkeit und Schulungsanforderungen.

Option 3: KI-Lösungen für Unternehmen

Unternehmenstools wie ATOMM von Skyword sind für große Unternehmen mit komplexen Marketinganforderungen konzipiert. Diese Tools bieten aufgabenspezifische generative KI-Funktionen in einer sichereren und kontrollierteren Schnittstelle.

Vorteile von Enterprise Generative AI Tools

1. Inhaltserstellung in großem Maßstab mit besserer Qualitätskontrolle: KI-Lösungen für Unternehmen ermöglichen großen Unternehmen die effiziente Erstellung von Inhalten und tragen gleichzeitig dazu bei, sicherzustellen, dass Inhalte konsistent auf eine Weise produziert werden, die den Anforderungen des Unternehmens entspricht.
2. Lösungsoptimierung und kontinuierliche Weiterentwicklung werden für Sie übernommen : Mit KI-Lösungen für Unternehmen können sich Unternehmen auf die Expertise des Lösungsanbieters verlassen, um die KI-Tools kontinuierlich zu optimieren und zu verbessern. Dies erspart dem Unternehmen die Investition von Zeit und Ressourcen in die Verwaltung der Technologie selbst und ermöglicht es ihm, sich auf seine Kerngeschäftsaktivitäten zu konzentrieren.
3. Zeit-, Kosten- und Ressourceneffizienz: Die Implementierung von KI-Lösungen für Unternehmen kann zu erheblichen Zeit-, Kosten- und Ressourceneinsparungen für Unternehmen führen. Durch die Automatisierung wiederkehrender Aufgaben und die Optimierung von Arbeitsabläufen können Unternehmen ihre Ressourcen effizienter zuweisen, Kosten senken und Zeit für strategischere Initiativen gewinnen.
4. Integration in vorhandene Tools und Arbeitsabläufe: KI-Lösungen für Unternehmen sind in der Regel innerhalb bestehender Unternehmenstools zugänglich oder für die Integration in vorhandene Tools und Arbeitsabläufe konzipiert. Dies ermöglicht einen schnelleren Einführungs- und Implementierungsprozess.
5. Sicherer als öffentliche KI-Tools: Unternehmens-KI-Lösungen priorisieren robuste Sicherheitsfunktionen und bieten Unternehmen im Vergleich zu öffentlichen KI-Tools ein höheres Maß an Datenschutz. Dies minimiert das Risiko von Datenschutzverletzungen und stellt die Einhaltung von Branchenvorschriften sicher, wodurch sensible Informationen geschützt werden.

Nachteile von Enterprise Generative AI Tools

1. Qualität und Zuverlässigkeit hängen vom Anbieter ab: Die Qualität und Zuverlässigkeit von Enterprise-KI-Lösungen kann je nach gewähltem Anbieter variieren. Es ist wichtig, das Fachwissen, die KI-Sicherheitsrichtlinien und die Erfahrung des Anbieters mit den Anwendungsfällen Ihrer Marke gründlich zu bewerten.
2. Bedenken hinsichtlich der Datenqualität: Die Wirksamkeit von KI-Lösungen für Unternehmen hängt stark von der Qualität der verwendeten Daten ab. Wenn die Datenquellen des Anbieters unzuverlässig oder veraltet sind, kann sich dies negativ auf die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der generierten Inhalte auswirken. Unternehmen müssen sicherstellen, dass der Anbieter über solide Datenqualitätspraktiken verfügt.
3. Kosten für Erstinvestition und Onboarding: Die Implementierung von KI-Lösungen für Unternehmen erfordert oft eine gewisse Anfangsinvestition in Form von Lizenzgebühren, Hardware und Schulungen. Darüber hinaus kann der Onboarding-Prozess eine Lernkurve für die Mitarbeiter mit sich bringen, die sich vorübergehend auf die Produktivität auswirken kann. Unternehmen müssen die Kostenauswirkungen sorgfältig abwägen und den Return on Investment abschätzen, bevor sie sich auf solche Lösungen festlegen.
4. Kann komplex und schwierig zu implementieren sein: KI-Lösungen für Unternehmen können aufgrund ihrer Komplexität schwierig zu implementieren sein. Für eine effektive Konfiguration, Bereitstellung und Wartung sind möglicherweise spezielle Fachkenntnisse oder dedizierte Ressourcen erforderlich. Unternehmen müssen ihre internen Fähigkeiten und potenziellen Ressourcenlücken berücksichtigen, bevor sie diese Lösungen übernehmen.

Diese Tools erfordern eine sorgfältige Auswahl zuverlässiger Anbieter sowie die Berücksichtigung der Datenqualität und der betrieblichen Komplexität.

Hier bei Skyword unterstützen wir Markenmarketing-Kunden mit ATOMM, einer generativen KI-Engine, die speziell für Content-Marketing entwickelt wurde. ATOMM nutzt die neuesten GPT-Modelle, um von Menschen erstellte Originalinhalte in neue, maßgeschneiderte Assets für verschiedene Zielgruppen und Kanäle umzuwandeln.

Unsere Anwendung mindert generative KI-Risiken, indem sie KI mit menschlichem Input kombiniert, um originelle, glaubwürdige und differenzierte Inhalte zu erstellen. Grammatik-, Stil- und Plagiatsprüfungen werden automatisiert, gefolgt von einer redaktionellen Überprüfung durch Menschen, um den Ruf Ihrer Marke zu wahren.

Durch eine sichere API stellen wir den Datenschutz und die Vertraulichkeit Ihrer geschützten Informationen sicher. Ihre Daten werden niemals gespeichert, offengelegt oder in KI-Trainingsmodelle aufgenommen.

Letztendlich ist die Wahl des einzuschlagenden Weges möglicherweise nicht singulär oder linear. Da öffentliche Tools Komfort und Kosteneffizienz bieten, proprietäre Tools Anpassung und Kontrolle bieten und Unternehmenslösungen Skalierbarkeit und Effizienz bieten, kann die richtige Entscheidung darin bestehen, alle, einige oder einen hybriden Ansatz zu verfolgen. Da sich die Landschaft ständig weiterentwickelt, ist es von entscheidender Bedeutung, auf dem Laufenden zu bleiben, Budget für Pilotlösungen bereitzustellen und sich über die Anforderungen, das Budget, die Prioritäten und die technischen Fähigkeiten Ihrer Marke im Klaren zu sein.

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