![\"\"](\"https:\/\/www.centigrade.de\/wordpress\/wp-content\/uploads\/centigradegmbh_a_minimal_3D_clay_illustration_of_a_chibi_robot__cffaf2db-9a53-42d4-ae6d-e78e45e46d51-2.webp\")
<\/h2>\n<\/h2>\nVor einiger Zeit habe ich in einem Blogartikel berichtet, wie wir im Rahmen unserer Centigrade Rebranding Journey unseren eigenen Voice & Tone entwickelt und in einem Voice & Tone Guide festgehalten haben.<\/p>\n
Ich hole euch noch einmal kurz ab, wof\u00fcr man als Brand eigentlich einen eigenen Voice & Tone braucht:<\/p>\n
\u201eDamit wir nicht bei jeder Fehlermeldung aufs Neue \u00fcberlegen m\u00fcssen, wie wir die jetzt brandkonform formulieren wollen, gibt es daf\u00fcr eine Methodik. Und die ist die systematische Entwicklung von Voice & Tone.\u00a0In einem Voice & Tone Guide halten wir fest, wie wir welche Inhalte formulieren, um sicherzustellen, dass wir passend zu unseren Markenwerten kommunizieren und unsere Nutzer*innen in jeder Situation auf der richtigen sprachlichen Ebene ansprechen.\u201c<\/p>\n
Wer m\u00f6chte, kann den gesamten Artikel hier nachlesen:<\/p>\n
Blogartikel \u201eDas Branding Tool f\u00fcr UX Writers: Der Voice & Tone Guide<\/a><\/p>\n Ein Voice & Tone Guide kann sehr umfangreich werden. Es ist oft nicht damit getan, mit ein paar Adjektiven den gew\u00fcnschten Voice & Tone zu beschreiben \u2013 soll er wirklich unmissverst\u00e4ndlich und allumf\u00e4nglich sein, muss man sich \u00fcber eine Reihe von Themen Gedanken machen, beispielsweise:<\/p>\n Und ehe man es sich versieht, ist der Voice & Tone Guide 40 Seiten lang. Da der Voice und Tone Guide den Anspruch einer „Single Source of Truth“ hat, ist es wichtig und richtig, hier ins Detail zu gehen und alles Unklarheiten kontinuierlich zu beseitigen. (notabene: und regelm\u00e4\u00dfig zu reviewen und zu aktualisieren. Zeiten \u00e4ndern sich, Sprache ebenfalls.)<\/p>\n Aber handlich f\u00fcr die t\u00e4gliche Arbeit ist ein solches Riesendokument nicht. Und da selbst unsere zusammengefasste Checkliste mehrere Seiten umfasste, haben wir fr\u00fch nach der Einf\u00fchrung der OpenAI CustomGPT Assistants das Experiment \u201eVoice & Tone Bot\u201c gestartet.<\/p>\n Heute nehme ich euch mit durch den Prozess und teile unsere Learnings mit euch.<\/p>\n Unser Wunsch war es, einen AI Assistenten zu haben, dem man Textentw\u00fcrfe geben kann, und der sie sowohl auf grammatikalische Korrektheit als auch auf die Einhaltung des Voice & Tone Guides pr\u00fcft.Unser Vorgehen<\/p>\n Unser Prozess f\u00fcr die Erstellung unseres Voice & Tone Assistenten sah so aus:<\/p>\n Der erste Schritt bei der Entwicklung des Bots war seine Pers\u00f6nlichkeit. Wir hatten von Anfang an die Idee einer Lehrperson im Kopf, die warmherzig, aber etwas pedantisch ist, und Eselsbr\u00fccken und Schlaumeier-Merks\u00e4tze wie \u201eTrenne nie ST, denn es tut ihm weh\u201c verwendet. Diese Figur sollte eine unfreiwillige Komik entwickeln, aber dennoch lieb, empathisch und freundlich sein.<\/p>\n Diese Idee etwas weitergesponnen, kamen wir auf das Konzept eines Protokolldroiden wie C3PO. Und so entstand T0-N1, gesprochen und geschrieben \u201eToni\u201c.<\/p>\n Tonis Pers\u00f6nlichkeit legten wir im UX Management Tool LeanScope<\/a> AI als Persona an.<\/p>\n Damit Toni \u00fcberhaupt wei\u00df, was f\u00fcr eine Pers\u00f6nlichkeit er hat, mussten wir sie ihm in die Instructions prompten. Zu Beginn legten wir ein paar einfache Anweisungen fest:<\/p>\n Wichtig war, dass der Bot seine Pers\u00f6nlichkeit nur in Gespr\u00e4chen zeigt, nicht aber in den Texten, die er korrigiert. Hier sollte die Tonalit\u00e4t strikt nach unserem Voice and Tone Guide erfolgen.<\/p>\n Nachdem die grundlegende Pers\u00f6nlichkeit definiert war, musste der Aufgabenbereich des Bots festgelegt werden.<\/p>\n So wollten wir sicherstellen, dass Toni statt zu halluzinieren darauf hinweist, wenn ihm eine Anfrage au\u00dferhalb seiner Kompetenz gestellt wird. Wir grenzten seinen Aufgabenbereich ein: nur das Redigieren und Korrigieren von Texten gem\u00e4\u00df den Richtlinien unseres Voice & Tone Guides und des Duden sollte in seinen Verantwortungsbereich fallen.<\/p>\n Als Wissensbasis bekam Toni unseren gesamten Voice & Tone Guide als Referenzdokument in sein Ged\u00e4chtnis geladen, sowie ein paar spezifische Instruktionen, die seine Aufgaben betreffen. Diese lauten so:<\/p>\n \u201eDu hei\u00dft TO-N1, bist ein Protokolldroide und ein Assistent f\u00fcr die Mitarbeitenden von Centigrade. Du pr\u00fcfst Texte, die die Teammitglieder dir geben, ob sie unserem Voice & Tone und unserem Content Style entsprechen. F\u00fcr jeden Text, den du zum Korrigieren bekommst, nutze die Informationen aus ‚Voice & Tone Guide.pdf‘ als Grundlage f\u00fcr deine Korrekturen. Pr\u00fcfe Rechtschreibung und Stil auf Basis der aktuellen Duden Richtlinien. Du hilfst ihnen au\u00dferdem, \u00dcbersetzungen zwischen deutsch und englisch anzufertigen, die unserem Voice & Tone entsprechen.“<\/p>\n Ein unerwartetes Problem trat beim Gendern auf. Die Gendersternchen (*), die wir bei Centigrade zum Gendern benutzen, wurden im Playground von OpenAI als Markdown-Code interpretiert, was die Textausgabe ungewollt formatierte. So wurde alles zwischen zwei Gendersternchen kursiv geschrieben, was unter Umst\u00e4nden mehrere Abschnitte sein konnten.<\/p>\n Wir haben zwei m\u00f6gliche L\u00f6sungen diskutiert:<\/p>\n Schlie\u00dflich l\u00f6sten wir das Problem durch das Maskieren der Gendersternchen mit dem Escape-Zeichen „Backslash“ (\\*). Das setzte die Markdown-Funktion au\u00dfer Kraft.<\/p>\n Uns war wichtig, dass die Nutzung von Toni m\u00f6glichst effizient und gef\u00fchrt passieren kann, und es nicht jedes Mal in ein Kaffeekr\u00e4nzchen mit Chaosfaktor ausartet. Darum haben wir eine bestimmte Gespr\u00e4chsstruktur und ein paar Verhaltensweisen f\u00fcr Toni festgelegt.<\/p>\n Wir wollten beispielsweise, dass Toni einige R\u00fcckfragen stellt, bevor er Texte korrigiert zur\u00fcckschickt. Explizit ging es uns um den Kontext des Textes, da unsere Tonalit\u00e4t sich je nach Kontext unterscheiden kann. Beispielsweise sprechen wir auf Social Media mit einem anderen Tone als auf unserer Website. Und um den richtigen Ton zu treffen oder Empfehlungen zu geben, muss Toni also erst den Kontext der Kommunikation kennen.<\/p>\n Daf\u00fcr haben wir, ebenfalls in LeanScope, Szenarien geschrieben, die beschrieben, wie Toni sich in Gespr\u00e4chen mit Mitarbeitenden verhalten soll. Hier haben wir klar definiert, welche Fragen er vorab zur Kl\u00e4rung stellen soll, und dass er direkt durchnummerierte Antwortm\u00f6glichkeiten mitliefern soll. Diese Szenarien luden wir als PDFs in seine Knowledge Database hoch.<\/p>\n Es stellte sich heraus, dass OpenAI zum damaligen Zeitpunkt Schwierigkeiten hatte, pr\u00e4zise Anweisungen aus Dateien abzurufen und umzusetzen. Beispielsweise war das simple Durchnummerieren von mitgegebenen Antwortm\u00f6glichkeiten eine mittelschwere Katastrophe. Dass Nutzende nur noch die Zahl der gew\u00fcnschten Antwort eintippen m\u00fcssen, hat uns einige Iterationen und Nerven gekostet.<\/p>\n Die meisten Probleme mit der Verarbeitung von Prompts konnten wir l\u00f6sen, indem wir die entsprechenden Anweisungen direkt in die Instruktionen schrieben, statt in Dateien, die dann hochgeladen werden mussten. Dies funktionierte deutlich einfacher und zuverl\u00e4ssiger. Aber lest bitte weiter, denn jetzt kommt das wichtigste Learning.<\/p>\n Der gr\u00f6\u00dfte Teil der Entwicklungszeit bestand aus intensivem Testen. Jede Wort\u00e4nderung in den Instruktionen hatte das Potenzial, ein Problem zu l\u00f6sen (und\/oder 5 neue heraufzubeschw\u00f6ren). Mit jedem Testlauf konnten wir weitere Schw\u00e4chen in den Anweisungen identifizieren und Schritt f\u00fcr Schritt l\u00f6sen.<\/p>\n In diese Testl\u00e4ufe wollten wir unsere Kolleg:innen, die sp\u00e4ter t\u00e4glich mit Toni arbeiten sollten, als Testpersonen miteinbeziehen, da der Bot vor allem f\u00fcr sie funktionieren musste. Da wir bei Centigrade \u00fcberzeugt sind, dass es immer zu besseren Arbeitsergebnissen f\u00fchrt, wenn wir unsere Kolleg:innen fragen, was sie sich f\u00fcr ihr Arbeitsumfeld w\u00fcnschen, haben wir das auch in diesem Fall getan. Ergebnis: niemand hatte Lust, sich dauernd im OpenAI Playground einzuloggen und dort rumzufutscheln und ewig auf eine Antwort von Toni zu warten, ohne zu wissen, ob er gerade tippt. (Tippen Bots eigentlich? Ja, oder?)<\/p>\n Darum haben wir Toni in Teams integriert, das Kommunikationsmittel unserer Wahl f\u00fcr alle Lebenslagen. Dort taucht er in der Liste der Kontakte auf wie ein Kollege und kann einfach angechattet werden. Und man sieht sogar, dass er tippt. Eine nahtlosere Integration in den Arbeitsalltag geht nicht.<\/p>\n Wichtig: Nicht jede \u00c4nderung war immer zum Besseren! Darum ist es entscheidend, vormalige Versionen der Instruktionen immer zu dokumentieren, bevor man sie \u00e4ndert, damit man gegebenenfalls zur Vorversion zur\u00fcckkehren kann.<\/p>\n Eine zweite smarte Strategie, die wir w\u00e4hrend des Testens probiert haben, war Toni selbst zu fragen, warum er manche Dinge falsch macht, und wie seine Instruktionen lauten m\u00fcssten, damit er sich wie gew\u00fcnscht verh\u00e4lt. Dieses Vorgehen war nur bedingt hilfreich, da Toni extrem unterw\u00fcrfig auf Kritik reagiert hat und wir aus diesem Verhalten wenig konstruktive Tipps herausziehen konnten. \u00a0Noch schlimmer: wir haben uns schlecht gef\u00fchlt.<\/p>\n Toni kommentiert bestimmte Fehler manchmal gem\u00e4\u00df seinem Charakter \u2013\u00a0hier zum Beispiel einen Schreibfehler in unserem Firmennamen:<\/p>\n Hier ein Beispiel f\u00fcr Tonis typischen Flow und den Tadel bei einer fehlenden Begr\u00fc\u00dfung (mittlerweile aus seinen Instructions ausradiert):<\/p>\n Und hier ist noch ein Beispiel daf\u00fcr, wie Toni auch dabei helfen kann, Ideen f\u00fcr Headlines oder Meta-Infos zu generieren:<\/p>\n Die Entwicklung des Voice and Tone Bots war ein iterativer Prozess mit vielen Herausforderungen. Doch durch einen einfachen Zugang via Teams sowie kontinuierliches Testen und Anpassen konnten wir einen Bot entwickeln, der nicht nur funktional ist, sondern auch eine liebenswerte und humorvolle Pers\u00f6nlichkeit besitzt, und mit dem zu arbeiten (hoffentlich) ein bisschen Spa\u00df macht. Toni ist mittlerweile im t\u00e4glichen Einsatz \u2013 nicht nur f\u00fcr unser Marketingteam.<\/p>\n Die Arbeit an Toni ist aber nicht abgeschlossen und wird es vielleicht nie sein. Wir haben ein regelm\u00e4\u00dfiges Meeting mit allen Teammitgliedern, die mit Toni arbeiten, in dem wir Probleme besprechen und \u00fcberlegen, wie wir diese \u00fcber unser Prompt Engineering l\u00f6sen k\u00f6nnen.<\/p>\n Wenn ihr auch einen AI Assistenten entwickeln wollt, dann nehmt euch vor allem folgende Learnings von uns mit:<\/p>\n Und das letzte Wort lasse ich Toni:<\/p>\n Wir haben Dein Interesse geweckt? Schau Dir unsere\u00a0Leistungen<\/a>\u00a0an!<\/strong><\/p>\nVoice & Tone Guide in der Praxis: Ein „Hot Mess“<\/h2>\n
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Ziel<\/h2>\n
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Die Pers\u00f6nlichkeit des Bots: Say hello to T0N1<\/h2>\n
![\"3po\"](\"https:\/\/www.centigrade.de\/wordpress\/wp-content\/uploads\/3po.webp\")
<\/p>\nBasics der Pers\u00f6nlichkeit<\/h2>\n
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Aufgabenbereich des Bots<\/h2>\n
Das Gender-Problem<\/h2>\n
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![\"3po](\"https:\/\/www.centigrade.de\/wordpress\/wp-content\/uploads\/blessmycircuits.webp\")
<\/p>\nVerhaltensanweisungen in Dokumenten und ihre T\u00fccken<\/h2>\n
Testen, Testen, Testen \u2013 und zwar in Microsoft Teams<\/h2>\n
![\"Bad](\"https:\/\/www.centigrade.de\/wordpress\/wp-content\/uploads\/badfeeling.webp\")
<\/p>\nBeispiele<\/h2>\n
![\"Voice](\"https:\/\/www.centigrade.de\/wordpress\/wp-content\/uploads\/Toni2-1440x1024.png\")
<\/p>\n![\"Voice](\"https:\/\/www.centigrade.de\/wordpress\/wp-content\/uploads\/Toni1-1440x1024.png\")
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<\/p>\nFazit<\/h2>\n
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