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#PromptOber – Google NotebookLM

Update-Datum:

Nachdem wir ChatGPT, Claude und Microsoft CoPilot for Web getestet haben, schauen wir uns an, was Google bietet: Eine kürzlich hinzugefügte Funktion zu ihrem „NotebookLM“ überrascht derzeit viele: Eine Auto-Podcast-Funktion. Ich habe sie getestet – und zugegeben, gestern gab es keinen PromptOber, weil ich jede Minute dafür genutzt habe, alles auszuprobieren…

Google NotebookLM ermöglicht es Ihnen, verschiedene Quellen (Websites, Videos, Dokumente…) hochzuladen oder sogar zu abonnieren und verwendet sie als „Grundlage“ für weitere Aufgaben – es ist nur eine (derzeit) kostenlose Google Registrierung notwendig.

Bis zu 50 Quellen können dafür verwendet werden – was es z.B. möglich macht, diverse RSS-feeds, neue YouTube Videos, Blog-Beiträge etc. zu analysieren und zusammenzufassen, bzw. persönlich relevante Fragen dazu zu stellen.

Ich habe es mit Dokumenten, Videos (bis über 1 Stunde Dauer), Webseiten und Sammlungen von Webseiten intensiv getestet. Das klappt erwartet schnell und gut – wobei hier auch weiterhin, teils relevante Fehler passieren.

Beeindruckt hat mich:

  • wie einfach und tatsächlich selbsterklärend NotebookLM funktioniert
  • ich nach wenigen Minuten einen fertigen 10 Minuten Podcast zu einem 50 Minuten Video hatte
  • es auch auf dem iPad im Browser ohne Probleme, Plugins, Konfiguration etc läuft
  • das die üblichsten Abfragen (Inhaltsverzeichnis, Briefing, Zeitachse etc.) mit einem Klick erstellbar sind
  • Automatisch relevante Worte erzeugt, die klickbar weitere Analysen initiieren
  • Nachfragen und Deep-Dives im Konversations-Stil angenehm zu „diskutieren“ macht

Fehler die ich erlebt habe:

  • Personen aus Videos wurden falschen Firmen zugeordnet
  • VIP Zitate wurden umgedeutet und „falsch interpretiert“
  • Erklärungen wurden erfunden, die zwar passten aber in einer Transformation zu einer völlig anderen Stufe gehören
  • NotebookLM gemachte Fehler – auch nach Nachfrage – nicht korrigieren konnte (selbst bei sehr genauer Beschreibung – und Bestätigung durch die KI)

Die Podcast Funktion:

Derzeit nur auf Englisch mit 2 Stimmen (weiblich/männlich) möglich. Typisch Amerikanisch (und das ist für viele Deutsche sicher „too much“) in Superlativen mit „outstanding“ Wertschätzung, Übertreibungen und teils peinlichen Lobhudeleien. Aber man bekommt einen Eindruck, wo es kurzfristig hingeht.

Einen Podcast zu planen, das Thema auszuarbeiten, mit 2 Personen aufzuzeichnen und dann online zu stellen – benötigte bisher diverse Software, Plattformen, gute Audio-Equipment, Bandbreite – wenn nicht am gleichen Ort und einiges an Know-How. Selbst bei erfahrenen PodcasterInnen würde ich mindestens die Länge des Podcasts mit 2 multiplizieren. (Ich bin selbst seit Jahren Gast in diversen Podcasts und innerhalb der Organisation aktiv in allen Phasen der Planung, Erstellung, Promotion, Shownotes, Social…)

3 Beispiele:

Generiere einen Podcast aus einem einstündigen Interview auf YouTube – erstellt in 4 Minuten!

Hier der Link zum OriginalPost mit dem YouTube Video: Link

(wie beschrieben, es sind einige Falsche Aussagen in dem Podcast) Es gibt wohl eine Möglichkeit, das Script herunterzuladen, zu verändern und wieder einzuspielen … habe ich noch nicht gefunden.

AI-Podcast zum 56 Minuten Youtube Interview über Veränderungsprozesse

Mit einem Klick kann wie oben beschrieben eine Timeline, ein Inhaltsverzeichnis oder Weiteres erstellt werden – hier ein Beispiel innerhalb der „Timeline“: (auch mit kleineren Fehlern)

KI: Cast der Charaktere:

  • Harald Schirmer: Der Interviewte. Manager für Digital Transformation und Change bei der Continental AG. Verfechter von New Work, psychologischer Sicherheit und einem veränderten Arbeitsmodell. Vater einer Tochter, die eine Waldorfschule besucht.
  • Katharina: Eine der Interviewerinnen. Sie erwähnt, dass Google zum Thema Teameffektivität geforscht hat und psychologische Sicherheit mit der Effektivität von Teams eng zusammenhängt.
  • Wolfgang: Der zweite Interviewer. Bringt das Thema psychologische Sicherheit im Arbeitsumfeld ein.
  • Schirmers Frau: Wird nicht namentlich erwähnt, hat ihm aber ein Bild mit dem Spruch „Du musst jeden Tag die Perspektive verändern, um die Welt neu zu entdecken“ geschenkt.
  • Schirmers Tochter: Besucht eine Waldorfschule. Hat Schirmer dazu veranlasst, seine Arbeitszeit zu reduzieren und umzuziehen.
  • Co-Projektleiter in Schirmers letztem großen Projekt: Wollte einen „War Room“ einrichten, was Schirmer ablehnte.
  • Ziel Level: Person, die Schirmer in einem Projekt für naiv hielt, weil er die Welt verändern wollte.
  • Franzose, Chinesin und eine dritte Person: Die drei Teilnehmer in Schirmers Workshop, die die „Rulebreaker“ Methode anwenden sollten und die Kernfrage des Projekts stellten.

Beispiel 2 ist eine Sammlung von Blog-Artikeln zum Thema „Leading Change“

Hier ein Screenshot – links die Quellen (bis zu 50 unterschiedliche), Im Hintergrund bereits generierte Zusammenfassungen und Dialoge, rechts der kleine Podcast-Generator, darunter empfohlene (text-relevante) Fragen, darunter immer präsent die Dialog-Eingabe für den KI-Chat

Hier der KI-Podcast, der in unter 5 Minuten generiert wurde:

Ist es ein Format, das herkömmliche Podcasts ersetzt – ich denke so sicher noch nicht. Aber als modernes Format, sich Inhalte, vielleicht ganze Kongresse, Bücher etc zusammenfassen zu lassen, ergänzt es die „Verkürzungsformate“.

LinkedIn- ProfilPodcast

Was würde jemand über Dein LinkedIn-Profil sagen? Achtung – jetzt wird es richtig amerikanisch – ich habe mir länger überlegt das zu teilen… es klingt einfach zu heroisch… Entschieden habe ich mich, weil ich es für eine gute Möglichkeit halte, das eigene Profil von einer (natürlich ge-biasd) KI analysieren zu lassen und zu lernen, wo der Fokus gelegt wird.

Mein Profil: https://www.linkedin.com/in/haraldschirmer – es wurde nur die öffentlich verfügbare Seite als Basis verwendet.

Man kann das natürlich auch auf andere Profile anwenden um ein kurzes „Profil“ einer Person zu bekommen (zeigt auch wie wichtig es ist, die eigenen öffentlich verfügbaren Informationen zu kennen und zu „gestalten“)

Resümee und Kritik

Endlich entwickelt sich die Technik weiter um langwierige, aufwändige Prozesse, wie Text-Analysen oder einen Podcast zu erstellen – einfacher zu machen.

Für Essentiell halte ich es dagegen, die Grenzen der Technologie und ein Verständnis was hier passiert zu kennen.

Erstens braucht es dringend einfache Möglichkeiten, Fehler in dem Podcast-Modul zu korrigieren (Falschaussagen, falsche Erklärungen, falsche Bezüge) und den „Stil“ (heroisch, awesomeness, amerikanisch) auch anpassen zu können – natürlich auch Sprache und Charaktere … schon nach dem 3. Podcast klang das alles sehr ähnlich und fast langweilig.

Zweitens muss uns bewusst sein, dass hier „NUR“ Mustervergleich passiert – die KI „versteht“ nichts von dem, was als Quelle angegeben wird, noch, was daraus entsteht – es ist beeindruckend, aber eben nur einem „erkannten“ Muster folgend (und einigen Regie-Regeln). Wer hofft neue Erkenntnisse (also Zukunftsweisend) zu erhalten, muss enttäuscht werden.

Um es in das Cynefin-Framework einzuordnen, kann KI aktuell nur mit „Komplizierten“ Problemen arbeiten, deren Lösung in der Vergangenheit liegt – nicht aber Empfehlungen geben, die komplexe Rahmenbedingungen respektieren.

KI kann aktuell nur helfen die Vergangenheit besser zu verstehen, nicht aber direkt* Antworten auf die Gegenwart oder Zukunft zu finden!

*indirekt kann KI schon helfen, Lösungen zu finden – dann aber braucht es Menschen (GeneralistInnen und SpezialistInnen) die ganzheitlich, nachhaltig und unter Berücksichtigung von Komplexität, Dynamik, Sozialen Verhalten, Resilienz, Ambiguität etc. denken und gestalten.

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