Artificial Intelligence

Künstliche Intelligenz verfügt über das Potenzial, nahezu jeden internen und externen Prozess in sämtlichen Unternehmensbereichen zu verändern. Tatsächlich ist sie bereits längst dabei, einen auf vielen Ebenen disruptiven Transformationsprozess voranzutreiben. KI ist somit das zentrale Trendthema der globalen technologischen Entwicklung und der digitalen Industrie. Unsere Stories, Podcasts und anderen Inhalte zum Thema AI bieten wertvolle Insights in verschiedene Aspekte dieses ebenso weiten wie spannenden Feldes.

AI als Kernidee mit konzentrischem Lawineneffekt

Artificial Intelligence befähigt Technologien, spezifische Aufgaben besser als Menschen zu lösen. Beispiele hierfür sind die Gesichtserkennung oder automatische Klassifizierungsverfahren. Um die dazu notwendige Intelligenz zu erlangen, tritt ML, maschinelles Lernen oder Machine Learning, auf den Plan. ML befähigt die Maschine, sich durch die Prozessierung großer Datenmengen und Algorithmen selbst zu trainieren und Aufgaben immer besser auszuführen.

Um Machine Learning sinnvoll zu implementieren, bedurfte es allerdings einer weiteren technologischen Revolution: Deep Learning. Das neuronale Netzwerk ist dank der Fähigkeit, immense Datenmengen verarbeiten zu können, inzwischen derart ausgereift, dass die maschinelle Bilderkennung besser funktioniert als beim Menschen. Ein Einsatzgebiet ist beispielsweise die MRT-basierte automatische Tumoridentifikation.

Erst dank Deep Learning steht auch AI eine goldene Zukunft bevor. Denn Deep Learning verhilft maschinellem Lernen zu praktischen Anwendungsfeldern und erweitert somit das Feld der AI. Deep Learning erscheint für nahezu jede maschinelle Anwendung applizierbar:

• Autonomes Fahren
• Präventive Medizin
• Sprach- und Sentimentanalyse im Sales und Aftersales zur Verbesserung der CX
• Optimierung von Sicherheitsarchitekturen in Cyber Security und Echtzeitüberwachung des öffentlichen Raumes
• Risikominimierung bei Finanztransaktionen
• Analyse und Beherrschung von Big Data in der Industrie 4.0

AI war also das erste und zentrale Konzept, worauf ML folgte. Deep Learning letztendlich sorgt dafür, dass die Entwicklung von AI und Machine Learning in immer schnellerem Tempo voranschreitet und sich auf immer mehr praktische Anwendungsbereiche in verschiedensten Richtungen ausbreitet.

Die drei Technologien und ihre Konzepte sind dementsprechend eng miteinander verflochten, bedingen und befördern sich gegenseitig. Die Stärken und Aufgabe der AI in diesem Zusammenhang sind:

• Analyse von riesigen Datenmengen
• Verknüpfung von Daten zu sinnvollen Zusammenhängen
• Identifikation von Mustern
• Ableitung von Ergebnissen und Vorhersagen

Big Data bildet die Datenbasis, über die die KI Wissen erwirbt. Dieses Wissen trainiert sie mithilfe von Machine Learning kontinuierlich, um zu strukturierten Entscheidungen zu kommen und darauf basierend Prozesse zu automatisieren.

AI im Marketing

Der Marketingkosmos profitiert in vielfacher Hinsicht von AI-basierten Anwendungen und ihrer Weiterentwicklung. Anwendbar ist Künstliche Intelligenz beispielsweise für:

• Zielgruppenanalyse
• Automatische und programmatische Kampagnensteuerung
• Beziehungspflege

Marketing Automation, Programmatic Advertising, Zielgruppen- und Performance-Analysen in Echtzeit, automatisierte Optimierung von Kampagnen – all dies wäre ohne KI nicht im Ansatz denkbar.

Mit Zielgruppenanalysen und Targeting sind jedoch spätestens seit DSGVO und ePrivacy-Verordnung auch rechtliche Fragen bezüglich der Verwendung von personenbezogenen Daten zu Marketing- und Werbungszwecken verbunden. Die Regulierungen tragen aber auch dazu bei, dass die Branche ihre enorme Innovationskraft ausspielt und alternative AI-gestützte Targeting- und Personalisierungsverfahren zu entwickeln.

AI im Kundendialog

Positive CX sorgt im E-Commerce ebenso wie im B2B-Business für glückliche Kunden und eine bessere Conversion Rate. AI kann hierzu einen entscheidenden Beitrag leisten. In diesem Zusammenhang ist die KI-gestützte Weiterentwicklung von Chatbots von entscheidender Bedeutung.

Natural Language Processing ist jene Art von KI, die die natürliche Sprache des Menschen „versteht“ und dazu beiträgt, dass Chatbots Kundenanfragen beantworten können. KI kann hier dabei helfen, jedem Kunden individuell einen optimalen Service zu bieten.

Die möglichen Einsatzfelder von KI-Chatbots sind vielfältig:

• Unterstützung bei der Informationssuche
• Hilfe bei der Produktauswahl
• Kundenservice
• Technischer Support

Was bereits jetzt schon technisch möglich ist, offenbart einmal mehr ein Blick nach China. WeChat bietet KI-basierte Produktberatung in Form eines Stilberater-Bots. In Kombination mit VR/AR/XR-Anwendungen, die die Anprobe von Kleidungsstücken in der App auf dem Smartphone ermöglichen, entstehen hier völlig neue Einkaufswelten – und damit auch gleichzeitig neue Marketingmöglichkeiten.