Mein Buch „KI für Content Creation“ im c’t KI-Special vorgestellt

c't KI-Special: Buch ‚KI für Content Creation‘ von Alexander Loth neben der neuesten Ausgabe des c't Magazins.
c’t KI-Special: Buch KI für Content Creation neben der neuesten Ausgabe des c’t Magazins.

Ich freue mich riesig, dass mein Buch KI für Content Creation: Texte, Bilder, Audio und Video erstellen mit ChatGPT & Co. im c’t KI-Special vorgestellt wurde! Diese Anerkennung bedeutet mir sehr viel, da die c’t für ihre fundierten und umfassenden Berichte im Bereich der Technologie bekannt ist. Seit meiner Kindheit, als ich mit meinem 386er-Computer erste BASIC-Gehversuche unternommen habe, bin ich ein großer Fan des c’t Magazins.

Ein Blick ins c’t KI-Special

c't KI-Special: Buch ‚KI für Content Creation‘ von Alexander Loth wird in der neuesten Ausgabe des c't Magazins vorgestellt.
c’t KI-Special: Buch KI für Content Creation wird in der neuesten Ausgabe des c’t Magazins vorgestellt.

Die c’t, eine der renommiertesten Technologiezeitschriften in Deutschland, hat mein Buch im aktuellen c’t KI-Special ausführlich besprochen. Diese Ausgabe beleuchtet die neuesten Entwicklungen und Trends im Bereich der Künstlichen Intelligenz und bietet den Lesern einen tiefen Einblick in verschiedene Anwendungen und Technologien. Dass mein Buch hier Erwähnung findet, ist eine besondere Ehre und zeigt, wie relevant und aktuell die Themen in KI für Content Creation sind.

Was macht „KI für Content Creation“ so besonders?

In KI für Content Creation geht es darum, wie Künstliche Intelligenz genutzt werden kann, um Inhalte effizient und kreativ zu erstellen. Das Buch bietet praktische Anleitungen und Beispiele, wie man mit Tools wie ChatGPT Texte, Bilder, Audio und Videos erstellen kann. Es richtet sich an alle, die ihre Content-Erstellung mit KI effizienter und umfassender gestalten möchten – sei es im beruflichen Kontext oder für persönliche Projekte.

Wo kann man das Buch kaufen?

Für alle, die neugierig geworden sind und das Buch gerne lesen möchten: KI für Content Creation ist bereits im Handel erhältlich. Ihr könnt es in gut sortierten Buchhandlungen wie Weltbild oder online z.B. bei Amazon bestellen. Schaut einfach in eurem Lieblingsbuchladen vorbei oder besucht die gängigen Online-Buchhändler. Ich hoffe, dass das Buch den Lesern genauso viel Freude bereitet wie mir das Schreiben.

Bleibt auf dem Laufenden

Danke für eure Unterstützung und viel Spaß beim Lesen des KI-Buchs und des c’t KI-Specials! Ich freue mich auf eure Kommentare und den Austausch zum neuen Buch KI für Content Creation auf Instagram, auf LinkedIn und auf X (Twitter):

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#datamustread: Visualize This: The FlowingData Guide to Design, Visualization, and Statistics (2nd Edition) by Nathan Yau

A bookshelf neatly arranged with several books on data visualization and analytics: Displayed in the center is the 2nd edition of "Visualize This: The FlowingData Guide to Design, Visualization, and Statistics" by Nathan Yau. Surrounding this book are various other titles, including those by the Alexander Loth: "Decisively Digital", "Teach Yourself VISUALLY Power BI", "Visual Analytics with Tableau", "Datenvisualisierung mit Tableau", "Datenvisualisierung mit Power BI", and "KI für Content Creation." Other visible titles include "Rewired" and "Self-Service BI & Analytics." The arrangement highlights a strong focus on data visualization, analytics, and AI.
The 2nd edition of Visualize This by Nathan Yau, surrounded by several influential data and AI books, including my own works like Decisively Digital and Teach Yourself Visually Power BI.

While my latest book, KI für Content Creation, has just been reviewed by the renowned c’t magazine, I’m happy to continue reviewing books myself. Today, I’m reviewing the just-released second edition of a cornerstone of the data visualization community, Visualize This: The FlowingData Guide to Design, Visualization, and Statistics by Nathan Yau.

Visualize This: A Deep Dive into Data Visualization

Nathan Yau’s Visualize This has long been a staple for data enthusiasts, and the updated second edition brings fresh techniques, technologies, and examples that reflect the rapidly evolving landscape of data visualization.

Core Highlights of This Book

Data-First Approach: Yau emphasizes that effective visualizations start with a deep understanding of the data. This foundational principle ensures that the resulting graphics are not just visually appealing but also accurately convey the underlying information.

Diverse Toolkit: The book introduces a wide range of tools, including the latest R packages, Python libraries, JavaScript libraries, and illustration software. Yau’s pragmatic approach helps readers choose the right tool for the job without feeling overwhelmed by options.

Real-World Applications: With practical, hands-on examples using real-world datasets, readers learn to create meaningful visualizations. This experiential learning approach is particularly valuable for grasping the subtleties of data representation.

Comprehensive Tutorials: The step-by-step guides are a standout feature, covering statistical graphics, geographical maps, and information design. These tutorials provide clear, actionable instructions that make complex visualizations accessible.

Web and Print Design: Yau details how to create visuals suitable for various mediums, ensuring versatility in application whether for digital platforms or printed materials.

Personal Insights on Visualize This

Having taught data strategy and visualization for seven years, I find Visualize This to be an exceptional resource for a broad audience. Yau skillfully integrates scientific data visualization techniques with graphic design principles, providing practical advice along the way. The book’s toolkit is extensive, featuring R, Illustrator, XML, Python (with BeautifulSoup), JSON, and more, each with working code examples to demonstrate real-world applications.

The image shows an open page from the second edition of "Visualize This: The FlowingData Guide to Design, Visualization, and Statistics" by Nathan Yau. The page, from Chapter 5 titled "Visualizing Categories," features a colorful visualization titled "Cycle of Many," which depicts a 24-hour snapshot of daily activities based on data from the American Time Use Survey. This visual highlights how categories change over time and demonstrates the book's practical approach to data visualization.
Visualize This featuring a colorful 24-hour activity visualization based on data from the American Time Use Survey.

Even though I read the first edition years ago, I couldn’t put the second edition down all weekend. This book is a must-read for anyone who handles data or prepares data-based reports. Its beautiful presentation and careful consideration of every aspect—from typeface to page layout—make it a pleasure to read.

The book is user-friendly, offering a massive set of references and free tools for obtaining interesting datasets across various fields, from sports to politics to health. This breadth of resources is crucial for anyone looking to create impactful visualizations across different domains.

While the focus on Adobe Illustrator might be daunting due to its cost and learning curve, Yau’s examples show how Illustrator can enhance graphics created in other tools like SAS and R. I personally prefer the open-source Inkscape, but Yau’s insights helped me overcome my initial reluctance to use Illustrator, leading to more polished and professional visuals.

Yau uses R, Python, and Adobe Illustrator to demonstrate what can be achieved with imagination and creativity. Although some readers might desire more complex walkthroughs from raw data to final graphics, such material would require substantial foundational knowledge in R and Python. Including this would make the book significantly thicker and veer off from its focus on creating visually appealing graphics.

Conclusion: Visualize This is Essential Reading for Data Professionals

Visualize This (Amazon) is an indispensable guide for anyone serious about data visualization. Its methodical, data-first approach, combined with practical tutorials and a comprehensive toolkit, makes it a must-read for information designers, analysts, journalists, statisticians, and data scientists.

For those looking to refine their data visualization skills and create compelling, accurate graphics, this book offers invaluable insights and techniques.

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Discovering Kunming: A Journey Through the City of Eternal Spring

Kunming street life bustling with local activity
A vibrant street in Kunming, Yunnan, China, showcasing the bustling local life with people walking, street vendors selling goods, and traditional architecture in the background. The scene captures the lively atmosphere and cultural richness of Kunming’s streets.

Kunming, the capital of Yunnan Province in Southwest China, is often referred to as the „City of Eternal Spring“ for its mild climate and beautiful weather year-round. My recent trip to this vibrant city was an incredible adventure filled with stunning sights, rich cultural experiences, and mouth-watering cuisine. Join me as I take you through the highlights of my journey through Kunming.

Arrival and First Impressions

From the moment I arrived at Kunming Changshui International Airport, I was impressed by the efficiency and friendliness of the staff. Navigating through the airport was a breeze, thanks to clear signage and quick baggage transfer. The ride from the airport to the city center offered a glimpse of Kunming’s picturesque landscapes, setting the tone for an unforgettable visit.

Exploring Guandu Ancient Town

One of my first stops was Guandu Ancient Town, a historic area brimming with charm and character. Walking through its narrow streets lined with traditional Chinese architecture, I felt transported back in time. The town is a perfect blend of old and new, with ancient temples, vibrant markets, and quaint tea houses coexisting harmoniously.

A Stroll Through Green Lake Park

Green Lake Park, or Cuihu Park, is a must-visit in Kunming. This urban oasis is a favorite among locals and tourists alike. I spent a peaceful afternoon wandering around the lake, watching people practice tai chi, and admiring the beautiful lotus flowers. The park’s serene atmosphere is a perfect escape from the hustle and bustle of the city.

Exploring Tai Hua Si Temple in Yunnan

During my adventure in Kunming, a visit to Tai Hua Si Temple was an unexpected delight that added a spiritual and cultural depth to my journey. Nestled on the western shore of Dianchi Lake and at the foot of the Western Hills, Tai Hua Si Temple is one of the oldest Buddhist temples in Yunnan Province.

As I approached the temple, the serene ambiance was immediately apparent. Surrounded by lush greenery and towering ancient trees, the temple complex exudes a sense of tranquility and calm. The air was filled with the faint scent of incense, and the gentle sound of chanting monks added to the peaceful atmosphere.

Tai Hua Si Temple, originally built during the Yuan Dynasty (1271–1368), boasts a rich history that is reflected in its stunning architecture. The temple complex includes several halls and pavilions, each adorned with intricate carvings and detailed paintings. The main hall houses a magnificent statue of Buddha, while the surrounding halls contain various deities and historical relics.

Savoring Local Cuisine in Kunming

One of the highlights of my journey to Kunming was undoubtedly the exploration of its vibrant local cuisine. Kunming, the capital of Yunnan Province, boasts a unique culinary landscape that is both diverse and delicious, reflecting the rich cultural heritage and the abundance of fresh ingredients available in the region. Must-try dishes:

  1. Crossing the Bridge Noodles (过桥米线) A trip to Kunming is incomplete without trying the famous Crossing the Bridge Noodles. This iconic dish consists of a rich, steaming broth served with a variety of ingredients including thinly sliced meat, vegetables, and rice noodles. The unique aspect is that the ingredients are added to the hot broth at the table, ensuring they are perfectly cooked and fresh.
  2. Steam Pot Chicken (汽锅鸡) Another local favorite is Steam Pot Chicken. This dish is prepared using a special clay pot with a central chimney. The chicken is slow-cooked with herbs and spices, resulting in tender meat and a flavorful broth that is both comforting and nourishing.
  3. Erkuai (饵块) Erkuai is a traditional Yunnan rice cake made from glutinous rice. It can be served in various ways, such as stir-fried with vegetables and meats, or grilled and topped with savory or sweet condiments. Its chewy texture and versatility make it a beloved snack among locals and visitors alike.

Discovering Kunming Old Street

Kunming Old Street is another highlight of the city. The area is a fascinating blend of traditional and modern, with unique snacks, upscale vintage hotels, and vibrant street life. A notable stop was Xiongqi Yingxiang Hotpot, where the rich flavors and authentic ingredients made for a memorable meal.

Final Thoughts

Kunming is truly a gem in China’s travel landscape. Its perfect blend of cultural heritage and modern vibrancy makes it a unique destination. I highly recommend adding Kunming to your travel bucket list – you won’t be disappointed!

If you’ve enjoyed reading about my journey, be sure to follow me on Instagram and TikTok for more travel updates and photos from my adventures in Kunming and beyond.


I hope this blog post inspires you to explore Kunming and experience all the amazing things this city has to offer. Happy travels!

Artificial General Intelligence (AGI): Wie KI unser Verständnis von Intelligenz herausfordert – Neue Folge von „Die Digitalisierung und Wir“

KI so intelligent wie der Mensch? Der Weg Richtung AGI.
KI so intelligent wie der Mensch? Der Weg Richtung AGI.

In der neuesten Folge unseres Podcasts Die Digitalisierung und Wir sprechen wir über das Thema Artificial General Intelligence (AGI) ein. Wie nahe sind wir wirklich an der Schaffung einer KI, die menschliche Intelligenz nicht nur imitiert, sondern erreicht?

1. Programmiersprachen und KI: warum funktioniert das so gut?

Programmiersprachen funktionieren ähnlich wie unsere natürlichen Sprachen. Genau hier setzen Large Language Models (LLMs) wie GPT-4 (Generative Pre-trained Transformer) an, um Programmierern das Leben zu erleichtern. Viele Programmieraufgaben, wie das Schreiben von Code oder das Debuggen, erfordern ein tiefes Verständnis von Mustern und Logik, ähnlich dem Erlernen einer Sprache. LLMs wie GPT können Kontext verstehen und darauf basierend Code generieren oder Vorschläge machen. Diese Fähigkeit macht LLMs zu wertvollen Werkzeugen für Entwickler, indem sie die Effizienz steigern und den Zugang zum Programmieren vereinfachen. Die Nutzung von LLMs kann auch Nicht-Programmierern helfen, einfache Programmieraufgaben durchzuführen oder automatisierte Lösungen zu erstellen.

2. Unerwartete Lösungen dank GPT-Modelle

GPT-Modelle brechen die Grenzen herkömmlicher Problemlösungsstrategien auf. GPT-Modelle sind darauf trainiert, Muster in großen Datenmengen zu erkennen und zu imitieren. Dies ermöglicht ihnen, in kreativen und unvorhersehbaren Wegen zu antworten, was zu innovativen Lösungen führen kann, die menschliche Denkprozesse nachahmen. Solche Modelle können Branchen transformieren, indem sie neue Perspektiven auf Probleme bieten und Lösungswege vorschlagen, die über traditionelle menschliche Ansätze hinausgehen.

3. Sind wir bei „Sparks of AGI“?

Können Maschinen kreativ sein? Die Diskussion um Artificial General Intelligence im Kontext GPT bezieht sich auf die Momente, in denen KI-Modelle Verhalten zeigen, das scheinbar echtes Verständnis oder „Intelligenz“ impliziert. Diese Debatte wirft wichtige Fragen auf über das, was Intelligenz ausmacht und ob maschinell erzeugte Outputs, die menschliches Denken spiegeln, als echte Intelligenz betrachtet werden können. Es fordert auch unsere Definition von Kreativität und Bewusstsein heraus.

4. Von ANI zu AGI: Der entscheidende Sprung

Die Unterscheidung zwischen Artificial Narrow Intelligence (ANI) und Artificial General Intelligence (AGI) hilft uns, das Potenzial und die Grenzen aktueller KI-Entwicklungen zu verstehen. Während ANI spezialisierte Aufgaben meistert, strebt AGI danach, das breite Spektrum menschlicher Intelligenz zu erfassen. Diese Kategorisierung hilft, die Potenziale und Grenzen aktueller und zukünftiger KI-Entwicklungen zu verstehen und zu planen, wie Gesellschaft und Technologie gemeinsam evolvieren können.

5. Aktuelle Anwendungen von ANI

Von Sprachassistenten bis zu autonomen Fahrzeugen – ANI findet Anwendung in einer breiten Palette von Feldern, die von der Automatisierung einfacher Aufgaben bis hin zur Lösung komplexer Probleme reichen. Diese Vielfalt an Anwendungen demonstriert das transformative Potenzial von KI, sowohl in der Steigerung der Effizienz bestehender Prozesse als auch in der Schaffung neuer Möglichkeiten und Märkte.

6. „Proto AGI“: Auf dem Weg zu AGI

Die rasanten Fortschritte in der KI-Forschung könnten uns näher an AGI heranführen, als wir es uns vorstellen. Die Vorstufe von AGI, von Alexander Loth Proto AGI genannt, könnten als frühe Stufen der AGI angesehen werden. Fortschritte in der KI-Forschung führen zu schnellen und manchmal unerwarteten Durchbrüchen, die die Grenzen dessen erweitern, was technologisch möglich ist. Während „Proto AGI“-Modelle noch nicht das volle Spektrum menschlicher Intelligenzfähigkeiten erreichen, zeigen sie dennoch den Weg hin zu AGI und stellen wichtige Schritte in unserer Annäherung an Maschinen mit menschenähnlichen Denkfähigkeiten dar.

7. Die Tücken synthetischer Datensätze

Synthetische Datensätze bieten zwar eine Lösung für den Mangel an Trainingsdaten, können aber unbeabsichtigt bestehende Vorurteile verstärken. Synthetische Datensätze werden erzeugt, um Trainingsdaten für KI-Modelle zu diversifizieren, können aber unbeabsichtigt die in den Originaldaten vorhandenen Vorurteile und Verzerrungen replizieren oder sogar verstärken. Die Verwendung synthetischer Daten erfordert sorgfältige Überwachung und Bewertung, um sicherzustellen, dass diese nicht nur die Vielfalt erhöhen, sondern auch fair und unvoreingenommen sind. Die Entwicklung robusterer Algorithmen zur Überprüfung und Korrektur dieser Datensätze ist entscheidend.

8. Gedächtnis und Kontext in KI

Die Begrenzung des Gedächtnisses und des Kontextverständnisses in aktuellen KI-Modellen zeigt, wie viel Arbeit noch vor uns liegt. Eine verbesserte Speicher- und Kontextverarbeitung könnte die Tür zu AGI weiter öffnen. Aktuelle KI-Modelle, insbesondere Sprachmodelle, haben Schwierigkeiten, Informationen über längere Texte hinweg zu behalten oder den Kontext tiefergehend zu verstehen. Verbesserungen in der Speicher- und Kontextverarbeitungsfähigkeit sind essenziell, um KI-Modelle vielseitiger und nützlicher zu machen. Fortschritte in diesen Bereichen könnten zu einem besseren Verständnis komplexer Anfragen und zur Generierung kohärenterer und relevanterer Antworten führen.

9. Skalierungs-Herausforderungen

Die Skalierung von KI-Modellen erfordert erhebliche Rechenleistung und den Zugang zu umfangreichen, qualitativ hochwertigen Datensätzen. Während die Skalierung das Potenzial und die Leistungsfähigkeit von KI-Modellen erheblich steigern kann, birgt sie auch Risiken wie die Selbstreferenzierung, bei der Modelle zunehmend auf von KI generierte Daten trainiert werden, was ihre Innovation und Genauigkeit beeinträchtigen kann.

10. Artificial General Intelligence als gesellschaftliches Werkzeug

Könnte Artificial General Intelligence dabei helfen, menschliche Schwächen in Entscheidungsprozessen auszugleichen? KI bietet die Möglichkeit, menschliche Fähigkeiten zu ergänzen und zu erweitern, insbesondere in Bereichen, in denen kollektive Entscheidungsprozesse anfällig für Verzerrungen und Ineffizienzen sind. Durch die Nutzung von KI in Entscheidungsfindungsprozessen können wir von schnelleren, datenbasierten und objektiveren Entscheidungen profitieren. Dies setzt jedoch voraus, dass wir sorgfältig über die ethischen Rahmenbedingungen nachdenken und sicherstellen, dass KI-Systeme gerecht, transparent und nachvollziehbar gestaltet sind.

In meinem Buch KI für Content Creation (Amazon) vertiefen wir weiter, wie KI kreative Prozesse unterstützen und verbessern kann. Erfahrt in diesem KI-Buch mehr über die Möglichkeiten, die sich uns bereits heute und in der nahen Zukunft eröffnen.

Podcast abonnieren und am Data & AI Meetup teilnehmen

Hört in unsere neueste Episode rein und abonniert Die Digitalisierung und Wir, um keine unserer spannenden Episoden zu verpassen.

Nicht verpassen: am 4. April findet unser Data & AI Meetup in Frankfurt statt. Wir sprechen über aktuelle und zukünftige KI-Trends, und diskutieren im Panel mit Dilyana Bossenz und Philipp Güth! Das Event findet um 18:30 bei CHECK24 im 10. OG mit einem atemberaubenden Ausblick auf den Main statt. Mehr Informationen und Anmeldung findest du hier.

Was ist deine Meinung zu den Möglichkeiten von AGI? Diskutiere mit uns auf LinkedIn und X (Twitter) und nimm an unserem #KIBuch-Gewinnspiel teil:

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Effizienter Arbeiten mit Microsoft Copilot Lab: Beispiel-Prompts für eine smartere KI-Nutzung

Microsoft Copilot Lab – neue Anlaufstelle zu einer effizienteren und kreativeren Arbeitsweise mit KI-unterstützten Tools.
Microsoft Copilot Lab – neue Anlaufstelle zu einer effizienteren und kreativeren Arbeitsweise mit KI-unterstützten Tools.

Microsoft hat vor wenigen Tagen eine neue Plattform für Generative KI vorgestellt: das Copilot Lab. Als Autor des Buches KI für Content Creation sehe ich hier einen wichtigen Schritt, um Anwendern den Umgang mit KI näherzubringen. Das Copilot Lab bietet eine Fülle von Ressourcen, die darauf ausgerichtet sind, die Benutzererfahrung mit Microsofts KI-Assistenten, Copilot, zu verbessern.

Microsoft Copilot Lab steigert KI-Kompetenz

Das Copilot Lab ist das Ergebnis des Bestrebens, eine Schnittstelle zwischen fortschrittlicher Technologie und deren Anwendern zu schaffen. Es ist ein Platz, der darauf ausgerichtet ist, KI-Kompetenz, also das Wissen und die Skills, die für den effizienten Einsatz von KI notwendig sind, zu vermitteln.

Microsoft hat im Copilot Lab umfangreichen Ressourcen zusammengetragen, um Anwendern das umfassende Potential der KI näherzubringen. Training-Videos, vorgefertigte Prompts und diverse Tipps und Tricks – das Copilot Lab bietet ein breites Spektrum an Materialien, die zum Entdecken einladen.

Angefangen bei instruktiven Videos auf der Landingpage des Copilot Labs, die Einblicke in die Grundlagen des Microsoft KI-Assistenten geben, bis hin zu spezifischen Anleitungen, wie Benutzer ihre Aufgaben in Microsoft 365 effektiv erledigen können:

Praktische Prompts für den Alltag in Copilot Lab

Das Copilot Lab bietet eine Auswahl an Beispiel-Prompts für die unterschiedlichsten Anwendungen – von OneNote über Outlook bis hin zu PowerPoint. Die Nutzer können durch diese navigieren, um Anregungen zu erhalten, wie sie den Copiloten am besten in ihre tägliche Arbeit integrieren können.

Für Einsteiger in die Welt der KI-Chatbots ist der Abschnitt Eingabeaufforderung – eine Kunst besonders wertvoll. Hier werden Nutzern Tools und Artikel an die Hand gegeben, die aufzeigen, wie man effektive Prompts formuliert und somit die besten Ergebnisse aus KI-Chatbots erzielt.

Das Copilot Lab verdeutlicht die Unterschiede zwischen den zahlreichen Copilot-Produkten, wie dem eigenständigen Chatbot Copilot und der Integration in Microsoft 365, Windows 11 sowie Microsoft Edge. Dadurch können Nutzer das für sie passende KI-Tool auswählen.

Screenshot des Microsoft Copilot Labs, der eine Auswahl an Prompts zeigt, wie man alltägliche Aufgaben wie die Erstellung einer Einkaufsliste oder das Hinzufügen eines Bildes zu einem Dokument mit Hilfe von künstlicher Intelligenz vereinfachen kann.
Screenshot des Microsoft Copilot Labs, der eine Auswahl an Prompts zeigt, wie man alltägliche Aufgaben wie die Erstellung einer Einkaufsliste oder das Hinzufügen eines Bildes zu einem Dokument mit Hilfe von künstlicher Intelligenz vereinfachen kann.

Weiterführend: KI für Content Creation

Wer noch tiefer in die Thematik der KI-gestützten Content-Erstellung eintauchen möchte, dem lege ich mein neues Buch KI für Content Creation (aktuell Platz 1 der Neuerscheinungen im Bereich KI) ans Herz. Es bietet praxisnahe Einblicke in die Integration von KI in kreative Prozesse und berücksichtigt dabei wichtige ethische Aspekte.

Das Copilot Lab öffnet Ihnen die Tür zu einer Welt, in der KI nicht nur unterstützt, sondern auch inspiriert. Entdecken Sie mehr auf Copilot Lab und nutzen Sie das volle Potenzial Ihres KI-Assistenten.

Wie sind Eure Erfahrungen mit Microsoft Copilot? Diskutiert mit auf LinkedIn und X (Twitter):

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