Die „12 Days of OpenAI“ sind vorbei, und hier ist unsere Analyse der letzten fünf Tage. Es wurden einige beeindruckende neue Features und Modelle vorgestellt, die unsere Arbeit mit KI sicherlich beinflussen werden. Die ersten sieben Tage unserer Analyse findest du hier: „12 Days of OpenAI: Unsere Auswertung der ersten 7 Tage mit Sora, O1, ChatGPTpro, RFT, Canvas & Co.„. Lass uns jetzt direkt in die Highlights der letzten fünf Tage schauen. Achja, da war ja noch was – Frohe Weihnachten!
Inhaltsverzeichnis
Die letzten 5 Tage im Überblick: o3, WhatsApp, Vision Input und noch einiges mehr
Tag 8: Suche und Konversation – ChatGPT mit Echtzeit-Webzugriff
Tag 9: Entwickler-Power – Neue Modelle und API-Features
- Function Calling ermöglicht es dem Modell, mit Backend-APIs zu interagieren, um z.B. aktuelle Daten abzurufen.
- Strukturierte Ausgaben erlauben die Ausgabe von Informationen im JSON-Format.
- Developer Messages geben Entwicklern mehr Kontrolle über das Verhalten des Modells.
- Vision Inputs erlauben es dem Modell, Bilder zu verarbeiten.
- Ein neuer Parameter, „Reasoning effort„, steuert den Zeitaufwand des Modells.
Tag 10: ChatGPT überall – Telefon und WhatsApp
Tag 11: Apps und Automatisierung – ChatGPT wird zum Desktop-Assistenten
Tag 12: O3 und O3 Mini liefern Benchmarks zufolge ein massives Upgrade – sind aber noch nicht verfügbar
Was bedeutet das jetzt für Marketing-Experten?
- Echtzeit-Suche: Die Integration von Suchfunktionen in ChatGPT, die nun auch für alle angemeldeten Nutzerverfügbar ist, ermöglicht es Marketingexperten, direkt im Chat aktuelle Informationen und Daten zu recherchieren. Dies ist besonders nützlich für Wettbewerbsanalysen, Trendforschung und die Optimierung von Kampagnen. Die verbesserte mobile Erfahrung mit Karten erleichtert zudem die Recherche unterwegs.
- Sprachsuche: Die Möglichkeit, während der Sprachinteraktion mit ChatGPT zu suchen, ermöglicht eine schnellere Informationsbeschaffung, ideal für spontane Recherchen oder wenn man unterwegs ist.
- API-Zugang und Entwickler-Tools: Durch die Verfügbarkeit von O1 in der API mit Funktionsaufrufen, strukturierten Ausgaben und Entwicklermeldungen, können Marketingteams eigene Anwendungen und Toolsentwickeln. Diese können auf spezifische Marketingaufgaben zugeschnitten sein, wie z.B. die Analyse von Kundendaten oder die Erstellung personalisierter Inhalte. Vision Inputs in der API könnten in Zukunft auch für die Analyse von Bilddaten relevant sein.
- Preference Fine-Tuning: Durch diese Technologie können Unternehmen ihre KI-Modelle an spezifische Kommunikationsstile anpassen. Das ist besonders nützlich für Content-Moderation und Copywriting, um einen einheitlichen Markenauftritt zu gewährleisten.
- Canvas Integration: Die Zusammenarbeit mit ChatGPT durch Canvas, ermöglicht eine effizientere Erstellung von Marketingtexten und -code. Marketingteams können gemeinsam an Blogartikeln, Social-Media-Posts oder Website-Texten arbeiten und die Ergebnisse direkt in ihre Arbeitsabläufe integrieren.
- ChatGPT am Telefon: Der Zugang zu ChatGPT über 1-800-CHAT-GPT und WhatsApp ermöglicht es, auch ohne Internetverbindung auf die KI zuzugreifen. Dies ist besonders nützlich für Marketing-Teams, die unterwegs sind oder in Gebieten mit schlechter Internetverbindung arbeiten.
- Desktop-App-Integration: Die Möglichkeit, ChatGPT direkt mit Desktop-Anwendungen zu verbinden, erlaubt es, Arbeitsabläufe zu automatisieren. Marketer können direkt aus Apps wie Warp, Notion oder Apple Notes auf ChatGPT zugreifen, um z.B. Daten zu analysieren, Inhalte zu erstellen oder Code zu generieren. Die Integration mit Advanced Voice Mode ermöglicht zudem eine direkte Interaktion mit Dokumenten per Sprache.
- O3 und O3 Mini: Die Ankündigung der neuen Modelle O3 und O3 Mini deutet auf eine neue Ära der KI-Leistung hin. O3 ist ein sehr leistungsstarkes Modell, das auch im laufenden Betrieb dazulernen kann. Jedoch ist sein Energieverbrauch bedenklich, wie die geschätzten 1.785 kWh pro Aufgabe zeigen. O3 Minibietet eine effizientere Alternative mit anpassbarer Denkzeit und kann bei einigen Aufgaben besser abschneiden als O1. Beide Modelle sind jedoch noch nicht öffentlich verfügbar. Die Entwicklung nachhaltiger KI-Modelle mit reduziertem Energieverbrauch sollte daher im Vordergrund stehen.
Fazit
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