Mit diesem Prompt für Nano Banana bekommt Ihr das hin: Ein Foto von Euch hochladen, und diesen Prompt verwenden, dann bekommt Ihr dieses wunderbare Grid von Aufnahmen aus den letzten Dekaden von Euch. Enjoy. :) Make a 4×4 grid starting with the 1880s. In each section, I should appear styled according to that decade (clothing, hairstyle, facial hair, accessories). Use colors, background, & film style accordingly.

Ihr habt sicher schon mal von "LLM" gehört, wenn es um ChatGPT, Claude oder andere KI-Systeme geht. Aber was bedeutet das eigentlich genau? LLM steht für "Large Language Model" – auf Deutsch: Großes Sprachmodell. Was macht ein LLM? Stell dir vor, jemand hat unvorstellbar viele Texte gelesen – Bücher, Websites, Artikel, Gespräche – und dabei gelernt, wie Sprache funktioniert. Genau das macht ein LLM, nur eben mit Rechenpower statt einem menschlichen Gehirn. Ein LLM: - Versteht Zusammenhänge in Texten - Kann Muster in Sprache erkennen - Generiert neue Texte basierend auf dem, was es gelernt hat - Beantwortet Fragen, schreibt Texte, übersetzt und vieles mehr Warum "Large" (groß)? Das "Large" bezieht sich auf die schiere Größe dieser Modelle: - Sie wurden mit riesigen Textmengen trainiert (oft Terabytes an Daten) - Sie haben Milliarden oder sogar Billionen von Parametern (das sind die "Einstellungen", die beim Training angepasst werden) - Sie brauchen enorme Rechenleistung Beispiele für LLMs Die bekanntesten LLMs sind: - GPT-4 von OpenAI (das Modell hinter ChatGPT) - Claude von Anthropic (mit dem ihr hier gerade arbeitet) - Gemini von Google - Llama von Meta Der Unterschied zu "normaler" Software Ein LLM ist keine klassische Software mit festen Regeln. Es wurde darauf trainiert, Wahrscheinlichkeiten zu berechnen: "Welches Wort kommt als nächstes am wahrscheinlichsten?" Das macht es flexibel, aber auch manchmal unvorhersehbar. Kurz gesagt: Ein LLM ist ein KI-System, das auf riesigen Textmengen trainiert wurde und dadurch gelernt hat, menschliche Sprache zu verstehen und zu generieren. Habt ihr noch Fragen zu LLMs? Schreibt sie in die Kommentare! 👇

Vergangenen Sonntag war ich auf der #OMKO, ein wichtiger Online Marketing Kongress. Ich habe dort über KI gesprochen. Es kam eine wichtige Frage auf: Was "merken" sich KI-Chatbots wie ChatGPT und Claude eigentlich über uns? Eine Frage, die mir ständig gestellt wird: "Jörg, speichern die KI-Chatbots alles über mich? Können andere meine Gespräche sehen? Landet mein Privatleben im Training?" Lass uns das mal aufdröseln – denn hier gibt's einige Überraschungen. Die drei Gedächtnis-Ebenen 1. Das Kurzzeit-Gedächtnis (während des Chats) Solange dein Chat-Fenster offen ist, erinnert sich die KI an alles, was du geschrieben hast. Schließt du den Browser oder startest einen neuen Chat, ist das weg – wie bei einem Gespräch, das endet. 2. Der Chat-Verlauf (gespeichert in deinem Account) Beide Dienste speichern deine Gespräche in deinem Konto. Bei ChatGPT und Claude kannst du die jederzeit löschen. Nach dem Löschen verschwinden sie nach 30 Tagen auch von den Servern. 3. Die Memory-Funktion (das Langzeit-Gedächtnis) Hier wird's spannend: Sowohl ChatGPT als auch Claude bieten jetzt "Memory" – sie merken sich Details über dich für zukünftige Chats. Deine Vorlieben, dein Beruf, wichtige Projekte. Das kannst du aber jederzeit einsehen, bearbeiten und löschen. Werden meine Chats für Training verwendet? Kurze Antwort: Kommt drauf an. Bei ChatGPT Free und Plus: Standardmäßig JA – deine Gespräche können ins Training einfließen. Du kannst das aber unter "Settings → Data Controls → Improve Model" ausschalten. Bei Claude Free, Pro und Max: Seit Herbst 2025 ebenfalls JA als Standard. Opt-out findest du unter "Privacy Settings". Bei Business/Enterprise-Accounts (ChatGPT Enterprise, Claude for Work): NEIN – diese Daten werden nie fürs Training genutzt. Punkt. Können andere meine Gespräche sehen? Normale Nutzer: Nein. Deine Chats sind privat an deinen Account gebunden. Mitarbeiter der Anbieter: Nur in Ausnahmefällen – wenn das System einen Verstoß gegen Nutzungsrichtlinien vermutet oder bei rechtlichen Anfragen. Keine routinemäßige Überwachung.

Microsoft hat gerade eine ordentliche Feature-Welle für Copilot in Office 365 ausgerollt. Ich habe mir die Neuerungen angeschaut und will euch hier einen praxisorientierten Überblick geben – ohne Marketing-Blabla, sondern mit konkreten Use Cases, wo das wirklich Sinn macht. 🎯 Die wichtigsten neuen Features: 1. Word: Automatisches Ausfüllen von Formularen und Tabellen Copilot kann jetzt Daten aus anderen Dokumenten ziehen und automatisch in Formulare oder Tabellen eintragen – mit Beibehaltung der Formatierung. Praxisbeispiel: Ihr habt ein Kundenbrief-Template und müsst regelmäßig Daten aus verschiedenen Quellen (CRM-Exports, E-Mails, vorherige Verträge) übernehmen? Copilot macht das jetzt automatisch. Spart vor allem dann Zeit, wenn ihr mit wiederkehrenden Dokumenttypen arbeitet. 💡 Mein Tipp: Funktioniert am besten, wenn eure Quelldokumente strukturiert sind. Bei chaotischen PDFs oder handschriftlichen Notizen wird's schwieriger. 2. Excel: KI-basiertes Formel-Autocomplete Nach Eingabe von „=" schlägt Excel kontextbasierte Formeln vor – auch für komplexe Berechnungen. Praxisbeispiel: Statt ewig nach der richtigen Syntax für eine verschachtelte WENN-Formel zu suchen, macht Excel jetzt Vorschläge basierend auf euren Daten und dem, was ihr vermutlich erreichen wollt. 💡 Mein Tipp: Das ist besonders stark für Leute, die Excel nutzen müssen, aber keine Power-User sind. Die KI "errät" oft richtig, was ihr vorhabt. Für Excel-Profis: Spart auch Zeit, weil ihr nicht mehr jede Formel komplett ausschreiben müsst. 3. PowerPoint, Word & PDF: Video-Generierung mit "Copilot Create" Copilot kann jetzt automatisch Videos aus euren Inhalten erstellen. Praxisbeispiel: Ihr habt eine 20-seitige Präsentation und wollt daraus ein Schulungsvideo machen? Copilot wandelt das um – mit Voiceover, Übergängen, dem ganzen Paket. 💡 Mein Tipp: Perfekt für asynchrone Schulungen, Onboarding-Material oder wenn ihr Content mehrfach verwerten wollt. Die Videos sind nicht Hollywood-Niveau, aber völlig ausreichend für interne Zwecke oder E-Learning.

Stellt euch doch kurz vor: - Wer seid ihr und was macht ihr beruflich? - Wie nutzt ihr KI schon jetzt im Alltag oder Job? - Was wollt ihr mit KI erreichen – wo soll die Reise hingehen? Keine Romane nötig – ein paar Sätze reichen völlig! Ich fang mal an: Ich bin Jörg, Journalist, Autor, Speaker und KI-Experte. Ich nutze KI täglich Dutzende Male für Content-Erstellung, Recherche, Alltagsaufgaben und um komplexe Themen verständlich zu machen, auch visuell. Mein Ziel: Euch zeigen, wie ihr KI wirklich nutzbringend einsetzt – ohne Blabla, sondern praktisch. Jetzt seid ihr dran! 👇 Bin gespannt, wen wir hier alles an Bord haben. Los geht's! Wiederholen