25.01.2015

Der erste Eindruck zählt – 4 Tipps für ein überzeugendes Auftreten

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90 Sekunden. In dieser kurzen Zeitspanne entscheidet sich, welcher Eindruck hinterlassen wird. Ob man positiv oder negativ in Erinnerung bleibt.

Meist liegt man mit seiner ersten Einschätzung auch nicht ganz falsch. Laut P.M. Magazin fällt es Meschen schwer, den ersten Eindruck wieder auszumerzen, wenn sich die Person in einem irrt. „Es differenziert sich zwar im weiteren Zeitverlauf, wird aber tendenziell nur noch wenig verändert“, sagt der Psychologe Stefan Schweinberger, Professor an der Friedrich-Schiller-Universität Jena. Der erste Eindruck wird übrigens auch von unserer Stimmung beeinflusst. Hatte man keinen guten Start in den Tag, kann dies ebenfalls beeinflussen, wie man auf andere wirkt. Fühlt man dann überdies, dass einem sein Gegenüber nicht gewogen ist, sind wir verunsichert und gehen automatisch in Abwehrhaltung. Eine Kettenreaktion, die den negativen Eindruck noch einmal verstärkt.

Übrigens, um seine Stimmungen und Gefühle auszudrücken, stehen dem Menschen 43 Gesichtsmuskeln zur Verfügung die 10.000 unterschiedliche Gesichtsausdrücke zeigen können.

Unser generelles Erscheinungsbild beeinflusst unser Auftreten ebenfalls mit. Beispiel: Bewerbungsgespräch. Auch wenn man zu Hause vielleicht lieber in Jogginghose und T-Shirt herumläuft, würde man zu einem Vorstellungsgespräch in einem anderen Outfit erscheinen. Das Sprichwort “Kleider machen Leute” ist eben wahr.

Noch bevor man etwas sagt, nimmt einen die Person als Ganzes wahr, darum sollte man darauf achten, gepflegt auszusehen, aber sich und seinem Stil trotzdem treu bleiben.

 

Der Brutkasten hat nachfolgend vier Tipps aufgelistet, die helfen sollen, den richtigen Eindruck beim ersten Kennenlernen zu hinterlassen.

  1. Smile

Einfach. Kostenlos. Effizient. Und trotzdem fällt es so vielen Leuten schwer, einfach freundlich zu Lächeln. Sogar ein „Fake Smile“ wirkt freundlicher als gar kein Lächeln.

Man könnte üben, indem man auf der Straße bewusst Leute ansieht und ihnen zulächelt. Es ist einfach etwas anderes, ob man dem Gegenüber offen gegenübertritt. Man wirkt viel sympathischer, wenn man sich nicht verschließt.

Um seine Stimmungen und Gefühle auszudrücken hat jeder Mensch 43 Gesichtsmuskeln. 10.000 unterschiedliche Gesichtsausdrücke können wir zeigen.

 

  1. “Schön, Sie kennenzulernen”

Es hat einen positiven Effekt, wenn man gleich zu Beginn freundlich grüßt oder einwirft, dass man froh ist, dass das Treffen geklappt hat.

Außerdem sollte man bei der Begrüßung direkten Augenkontakt gerstellen, um gleich am Anfang ein Vertrautheitsgefühl aufzubauen.

 

  1. Aufmerksam zuhören

Viele Menschen begehen den Fehler, dass sie zwar während dem Gespräch immer wieder nicken oder bejahend seufzen, innerlich bereits dabei sind, zurecht zu legen, was sie sagen wollen. Es soll gerade in den ersten Minuten beim erstmaligen Aufeinandertreffen nicht darum gehen, sich selbst in Szene zu setzen. Lieber aufmerksam zuhören und den Anderen aussprechen lassen. Ganz wichtig ist es auch, die Sprache, die Körperhaltung, das generelle Verhalten und den Augenkontakt zu beobachten. Damit man ein Gesamtbild vom Gegenüber bekommt. Aktives Zuhören ist Voraussetzung, dass man danach die richtigen Fragen stellen kann. Dann weiß der Gesprächspartner auch, dass man zugehört hat.

 

  1. Körpersprache

Der Händedruck sagt viel über einen aus. Er sollte keinesfalls zu locker sein, aber auch nicht allzu fest. Der Gesprächspartner sollte nicht die Hände vor lauter Schmerzen schütteln müssen. Ein guter Händedruck hinterlässt meist einen positiven Eindruck.

Desweiteren sollte man nicht die Hände verschränken oder in den Hosentaschen verstecken, vielmehr sollten sie sichtbar sein, das Spiel mit einzelnen Haarsträhnen ist überhaupt besser zu unterlassen.

 

Damit man weiß, welchen Eindruck man auf andere hinterlässt, könnte man auch in seinem Freundes- und Bekanntenkreis nachfragen. Vielleicht kann sich noch jemand daran erinnern, welchen Eindruck man hinterlassen hat. Jedenfalls sollte man beim nächsten ersten Kennenlernen genauer darauf achten, wie man sich verhält.

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Sabrina Masur, CEO und Co-Founderin von Nifty
Sabrina Masur, CEO und Co-Founderin von Nifty | Foto: Nifty

Stile und Werke von Kreativschaffenden landen oft ungewollt im Training generativer KI. Nifty IP will das ändern – mit einem Werkzeug, das Schutz und Kontrolle ermöglichen soll – brutkasten berichtete bereits im Vorjahr.

Nifty IP mit frischem Kapital

Seitdem hat sich bei der Wiener FlexCo einiges getan. Man erhielt eine Förderung in Höhe von 250.000 Euro – 150.000 Euro aus dem „AI Adoption Programm“ des aws, 40.000 Euro Förderung durch das „Media Innovation Lab“ der Wiener Zeitung und rund 60.000 Euro Eigeninvestitionen der Gründer. Zudem etwa 2.000 Euro an „Google Cloud Credits“.

Die neuen Mittel werden künftig für den Aufbau der technischen Infrastruktur, die Analyse großer Datensätze und KI-Modelle sowie die Weiterentwicklung der Plattform eingesetzt.

„Millionen Bilder, Illustrationen und kreative Werke wurden bereits für das Training generativer KI-Systeme verwendet. Für die meisten Rechteinhaber ist jedoch kaum nachvollziehbar, ob ihre Inhalte betroffen sind oder welche Möglichkeiten sie haben, darauf zu reagieren“, sagt Sabrina Masur, Co-Founderin und CEO von Nifty IP. „Der aktuelle Prototyp von uns unterstützt Rechteinhaber dabei, mögliche Verwendungen ihrer Werke im KI-Kontext zu identifizieren und zu analysieren.“

Dokumentation der Ergebnisse

Dabei können Nutzer:innen ihre Bilder hochladen und prüfen lassen, ob Hinweise auf eine Nutzung ihrer Inhalte in Datensätzen oder im Umfeld generativer KI vorliegen. Die Ergebnisse werden dokumentiert und in nachvollziehbarer Form aufbereitet. Darüber hinaus bietet die Plattform Monitoring-Funktionen: Rechteinhaber können ihre Werke registrieren und werden benachrichtigt, wenn künftig neue potenzielle Verwendungen erkannt werden. Ziel des Teams ist es nicht nur, vergangene Nutzungen sichtbar zu machen, sondern auch zukünftige Verwendungen frühzeitig zu erkennen.

Technisch nutzt Nifty IP eine Kombination aus Bildanalyse-, Vergleichs- und Forensikverfahren. Registrierte Bilder werden mit bekannten Datensätzen und Bildsammlungen – die für das Training von KI verwendet werden – und weiteren relevanten Quellen abgeglichen, um potenzielle Verwendungen urheberrechtlich geschützter Inhalte zu identifizieren und nachvollziehbar zu dokumentieren.

„Membership-Inference“

Zusätzlich setzt Nifty IP sogenannte „Membership-Inference“-Verfahren ein. Diese ermöglichen es, punktuell auch sogenannte Blackbox-Modelle zu untersuchen, also KI-Modelle, deren Trainingsdaten von den Anbietern nicht offengelegt werden.

Ein weiterer Bestandteil der Plattform ist die Analyse von Websites auf Schutzmaßnahmen gegen KI-Crawler. Nifty IP prüft bestehende Schutzmechanismen und kann technische Maßnahmen empfehlen oder automatisiert umsetzen, um die Sichtbarkeit für KI-Crawler einzuschränken.

„Viele Künstler, Agenturen oder Museen wissen gar nicht, dass ihre Inhalte automatisiert von KI-Systemen erfasst werden können, wenn man dies nicht explizit verbietet“, erklärt Masur. „Nifty IP deckt daher den gesamten Schutzprozess ab: von der Prävention gegen KI-Crawler über den Nachweis und die Dokumentation der unerlaubten Nutzung zum Training von KI bis hin zum Monitoring zur Früherkennung von weiteren Verstößen.“

Nifty IP: Fokus auf größere Unternehmen

Zur Zielgruppe des Startups gehören Künstler:innen, Fotografen:innen, Illustrator:innen und Agenturen, da sie besonders stark von den Auswirkungen generativer KI betroffen seien. Über die Plattform können jene ihre Werke analysieren, überwachen und „künftig besser schützen“.

„Unser momentaner Fokus liegt zurzeit jedoch stark bei größeren Unternehmen und Organisationen, die umfangreiche Content-Bestände verwalten. Dazu zählen besonders große Stock-Plattformen, Verwertungsgesellschaften, Medienhäuser und Verlage, die Millionen von Werken verwalten. Mit mehreren großen Akteuren aus diesen Bereichen stehen wir bereits im Austausch und das Interesse ist sehr hoch“, präzisiert die Founderin.

Überwachen statt Verändern

Die Abgrenzung zur bestehenden Konkurrenz wie Glaze, Nightshade oder Spawning.ai liegt darin, dass etwa Glaze und Nightshade einen präventiven Ansatz verfolgen würden und Inhalte vor der Veröffentlichung verändern, um zukünftiges KI-Training zu erschweren oder die Qualität späterer Modelltrainings zu beeinflussen.

„Nifty IP verfolgt dagegen einen anderen Ansatz. Wir versuchen nicht, KI-Modelle oder Trainingsprozesse zu beeinflussen, sondern entwickeln forensische Werkzeuge, die Rechteinhabern helfen sollen, die potenzielle Nutzung ihrer Inhalte nachzuweisen, zu dokumentieren und kontinuierlich zu überwachen. Damit beschäftigen wir uns eher mit der Frage: Was passiert, wenn Inhalte trotz Schutzmaßnahmen oder ohne Wissen der Rechteinhaber bereits für KI-Training verwendet wurden“, erklärt Masur ihre Arbeitsweise. „Darüber hinaus arbeiten wir gemeinsam mit spezialisierten Kanzleien an standardisierten Prozessen für Dokumentation und rechtliche Durchsetzung, um die Brücke zwischen technischer Analyse und praktischer Anwendbarkeit für Rechteinhaber zu schließen. Unser Ziel ist es nicht nur mehr ihnen Transparenz zu verschaffen, sondern Betroffenen auch konkrete Handlungsmöglichkeiten zu geben, wenn ihre Inhalte ohne Zustimmung genutzt werden.“

Ziel: Datenbasis aufbauen

In den kommenden Monaten konzentriert sich Nifty IP auf die kontinuierliche Indexierung relevanter Datensätze und den Ausbau seiner Analyse- und Monitoring-Infrastruktur. Parallel dazu steht man mit mehreren größeren Plattformen, Rechteinhabern und Akteuren der Kreativwirtschaft im Austausch, um strategische Partnerschaften und erste Pilotprojekte zu evaluieren, wie die Founderin erklärt.

„Gleichzeitig“, gibt Masur einen weiteren Einblick in die nächste Zeit ihres Unternehmens, „bereiten wir die nächsten Wachstumsschritte (Seed-Round) vor und führen Gespräche mit potenziellen Investoren und strategischen Partnern. So wollen wir den weiteren Ausbau der Plattform beschleunigen und den Schutz kreativer Inhalte im Zeitalter generativer KI langfristig stärken.“

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