Mit der Entwicklung von generativen großen Sprachmodellen (Large Language Models, LLMs) gibt es Hoffnung, Teile solcher Textarbeit automatisieren zu können. Diese Modelle wurden durch die Transformer-Architektur (Vaswabi et al., 2017) in jüngster Vergangenheit zu einer Reife mit erstaunlichen Fähigkeiten entwickelt (Ouyang, 2022). Die meisten dieser aktuellen Modelle wurden explizit trainiert für die Textgenerierung auf Grundlage einer Nutzeranweisung (Prompt) und eines Kontextes. Es hat sich gezeigt, dass sie aber auch für viele andere Aufgaben der automatisierten Textverarbeitung (Natural Language Processing, NLP) geeignet sind. Archivar:innen ist dadurch ein mächtiges Werkzeug an die Hand gegeben, das verschiedenste KI-basierte Textgenerierungs- und Textverarbeitungsaufgaben durchführen kann – und das ohne jegliches Programmieren, allein aufgrund von Anweisungen in natürlicher Sprache.