Frau Kruse, was genau machen Sie eigentlich in der KI-Zukunftswerkstatt?
Wir haben sehr schnell erkannt, dass wir uns intensiv mit generativer künstlicher Intelligenz auseinandersetzen müssen und haben deshalb an der FHM die KI-Zukunftswerkstatt gegründet. Wie der Name schon deutlich macht, wird hier gearbeitet und ausprobiert: Wir testen, evaluieren, diskutieren und wir fordern die Studierenden aktiv auf, sich mit den Chancen und Risiken auseinanderzusetzen. Bereits im Frühjahr 2023 haben Studierende ein erstes Studien-Projekt mit ChatGPT realisiert, wir organisieren Experten-Talks oder bieten Hands-on-Workshops an. Besonderen Wert legen wir darauf, dass Studierende mit Vertretern aus der Praxis zusammenkommen, um echte Anwendungsfälle kennenzulernen.
Berufsfelder verändern sich durch den Einsatz von KI. Wie können Sie Ihre Studierenden darauf vorbereiten?
Unsere Studierenden werden in ihren späteren Jobs eine KI-Kompetenz brauchen, weil sich nahezu alle Branchen durch KI verändern werden. Und diese Kompetenz entsteht nicht allein durch das Besuchen von Vorlesungen oder das Lesen von Fachbüchern. Man muss eigene Erfahrungen machen und sich kritisch mit den Ergebnissen, die KI liefert, auseinandersetzen. Unsere Studierenden im B.A. Medienkommunikation & Journalismus machen zum Beispiel Schreibübungen mit KI, oder sie entwickeln im berufsbegleitenden Master Strategische Kommunikation & Digitales Marketing eigene KI-Strategien für ihre Unternehmen.
Wenn wir das Beispiel ChatGPT nehmen: Welche Erfahrungen in Bezug auf Chancen und Risiken haben Sie bislang gemacht?
Die großen Sprachmodelle sind sehr leistungsfähig und vielfältig einsetzbar. ChatGPT hilft beispielsweise dabei, Texte zu kürzen, zusammenzufassen oder neu zu strukturieren. Auch für die Anpassung von Inhalten für unterschiedliche Zielgruppen oder Kanäle ist das Tool gut verwendbar. Wenn man ChatGPT allerdings zu inhaltlichen Themen befragt, sollte man sich nicht blind auf die Ergebnisse verlassen. Zwar klingen die Antworten in der Regel nachvollziehbar, aber sie können dennoch falsch sein, weil die Maschine Wahrscheinlichkeiten berechnet und nicht den Sinn versteht.
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