Heute setzte ich ChatGPT 4 für ein realitätsnahes Bergbahnprojekt ein, um Vorschläge für ein Dashboard mit 6 Grafiken zu erhalten. Dies betraf einen Business-Case mit 3 Szenarien, in dem Umsatz, Personalkosten, Infrastrukturkosten, Pistenbearbeitung, Fahrgeschwindigkeitskosten und Lüftungs- sowie Heizkosten dargestellt werden sollten.
➡ Zu meiner Überraschung erstellte ChatGPT prompt ein Cockpit mit 6 Säulendiagrammen und generierte sogar selbst Beispieldaten!
➡ Anschließend konnte ich schrittweise Anweisungen zur Verbesserung der Grafiken geben, wie:
– Erstellen eines gestapelten Säulendiagramms.
– Darstellung der Werte in Tausend innerhalb jeder Säule und Anzeige eines Gesamtwerts darüber.
– Unterschiedliche Farbnuancen innerhalb der geteilten Säule.
– Anpassung der Legende.
➡ Nachdem ich sechs Säulendiagramme hatte, kam mir der Gedanke, verschiedene Diagrammtypen auszuprobieren. Hier zeigte ChatGPT sein volles Potenzial! Er schlug Kreis-, Linien-, gestapelte Balken-, Punkt-, Spinnennetz- und Histogramm-Diagramme vor.
➡ Trotz einiger Anfangsschwierigkeiten, insbesondere mit dem Spinnennetzdiagramm und dem Histogramm, konnte ChatGPT am Ende beeindruckende Ergebnisse liefern.
➡ Insgesamt dauerte dieser Prozess 60 Minuten (wobei 40 Minuten für wiederholte Versuche mit dem Spinnennetzdiagramm aufgewendet wurden).
➡ Ich bin mir nicht sicher, ob ein Controller dies mit Beispieldaten in derselben Zeit hätte umsetzen können. Tatsächlich bin ich überzeugt: NIEMALS!
An alle Controller da draußen: Beschäftigt euch mit ChatGPT und den neuen KI-Tools!
Herzlichst, Roman Kalberer
