Vor etwa einem Jahr habe ich mir die Text-to-Speech Funktion von OpenAI angeschaut. Die Sprachausgabe war damals noch verbesserungswürdig. Mittlerweile hat OpenAI die sogenannte Realtime API veröffentlicht, mit der relative verzögerungsfrei Gespräche in höherer Qualität möglich sind. Sicherlich werden viele Lernanbieter bald auf diese neuen Funktionen aufspringen – spätestens wenn die Preise sinken.
Durch diese neuen Funktionalitäten gibt es nun über einen kleinen Umweg Zugang zu den verbesserten Stimmen. Dies funktioniert über sogenannte Chat-Completions. Das bedeutet, dass kein klassisches Text-To-Speech angeboten wird. Stattdessen reagiert ein spezielles GPT-Modell auf ein Prompt mit Audioausgaben. Instruiert man GPT nun durch ein entsprechendes Systemprompt nur einen bestimmten Text zu sprechen, kann man das Modell auch für einfache Text-to-Speech Anwendungen nutzen.
Im neuen Podcast von Jan Foelsing: AI 4 L&D Use Cases habe ich einen Upskillingansatz für GenAI vorgestellt. „GenAI Upskilling trifft Peer Learning“. Bei dieser strukturierten „GenAI Learning Journey“ lernen Teilnehmende selstorganisiert in Kleingruppen bessere Anweisungen (Prompts) für GenAI Anwendungen zu schreiben. Bei dem sehr erfolgreiche Programm, an dem sich bereits über 7000 Mitarbeitende angemeldet haben, treffen sich die Teilnehmenden wöchentlich für einen Zeitraum von 8 Wochen. Während dieser Zeit führen die Teilnehmenden verschiedenste Übungen durch, geben sich Feedback und arbeiten zusätzlich an eigenen Use-Cases.
Mehr Details erfahrt ihr in dem Video von Jan und mir:
Always consider: How can we us the technology to make the learning better, not just make content faster.
In this episode of the LernXP Podcast, Marlo Kengen from the HAN University and I delve into the transformative impact of Generative AI on Learning and Development (L&D). We explore how this cutting-edge technology can enhance learning experiences rather than just expedite content creation.
Generative AI offers functionalities previously unimaginable, and we discuss its practical applications in L&D. From designing innovative training programs to providing personalized coaching, measuring impact, offering performance support, and gathering feedback, the potential is vast. We also touch on translating learning materials into multiple languages to improve accessibility and analyzing quantitative learner data to refine our learning strategies. However, it’s not all rosy; we also address the risks and downsides associated with using Generative AI in L&D.
Despite its growing adoption, there’s a wide spectrum of engagement—from those just beginning to explore tools like ChatGPT to those who have integrated AI into the majority of their work processes. The ones who didn’t start exploring the technology get some hints how to best start.
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