Atelier für psychologisch fundierte Innovations- und Designentwicklung
Atelier für psychologisch fundierte Innovations- und Designentwicklung
Can large language models (LLMs) such as ChatGPT simulate human respondents sufficiently well? A closer look at the meaning and function of natural language in humans and machines can provide an answer to this question.
Können Large Language Models (LLMs) wie ChatGPT die Befragung von Menschen ausreichend gut simulieren? Ein genauerer Blick auf Bedeutung und Funktion natürlicher Sprache bei Menschen und Maschinen kann darauf eine Antwort geben.
Das Not-invented-here-Syndrom beschreibt die Tendenz, Ideen und Konzepte abzulehnen, wenn sie nicht selbst entwickelt oder zumindest mitentwickelt wurden, unabhängig davon, ob sie gut sind oder nicht. Ein Blick in den Maschinenraum des iterativen und co-kreativen Prozesses von consumerLabs zeigt, wie es anders geht.
Ideenentwicklung funktioniert oft besser, wenn man sich vorher erstmal ein bisschen locker macht, bevor man ernsthafte — also brauchbare und realisierbare — Ideen entwickelt. Dafür kann man so eine Art kreative Aufwärm-Übungen nutzen. Eine solche Übung, die ich „Papalagi“ (PapalaNgi ausgesprochen) genannt habe, wird im Folgenden vorgestellt.
Dass es sehr verschiedene Methoden gibt, etwas zu erforschen, z.B. Experiment, Beobachtung oder Befragung, liegt daran, dass verschiedene Forschungsziele auch verschiedene Herangehensweisen benötigen. Dabei gibt es auch immer mal wieder neue Methoden oder es werden alte neu entdeckt, wie die künstlerische Forschung.
Was Designer:innen dabei hilft, treffsicherer Wirkung zu gestalten – ein Einblick in die Erstellung eines „Design Guide Manuals“ im Bereich Tourismus.
Generative AI can support researchers and creatives in many areas. However, AI expertise is essential for its profitable professional use. This article deals with the question: What is AI competence and how can it be acquired?
Generative KI kann Forscher und Kreative an vielen Stellen unterstützen. Für den gewinnbringenden professionellen Einsatz ist hierfür aber KI-Kompetenz essentiell. In diesem Beitrag soll es um die Frage gehen: Was ist KI-Kompetenz und wie lässt sie sich schulen?
Are we market researchers, innovation developers and designers still needed at all, or is AI taking over our jobs because it can do it better? Vice versa, can AI be of any use to us at all in our professional processes, or is the best way a happy win/win team? We explored this question in an experiment.
Werden wir Marktforscher, Innovationsentwicklerinnen und Designer überhaupt noch gebraucht oder übernimmt die KI unsere Aufgaben, weil sie es besser kann? Kann uns umgekehrt KI bei unseren Prozessen überhaupt irgendwie nützlich sein, oder ist der beste Weg ein glückliches Win/Win-Team? Dieser Frage sind wir in einem Experiment nachgegangen.
