Artificial Intelligence

Künstliche Intelligenz (KI, engl. Artificial Intelligence, kurz AI) verfügt über das Potenzial, nahezu jeden internen und externen Prozess in sämtlichen Unternehmensbereichen zu verändern. Tatsächlich ist sie längst dabei, einen auf vielen Ebenen disruptiven Transformationsprozess voranzutreiben. AI ist somit das zentrale Trendthema der globalen technologischen Entwicklung und der digitalen Industrie. Spätestens mit dem Hype um den Chatbot ChatGPT Anfang 2023 hat AI seine Nische verlassen und ist in den Fokus der breiten Öffentlichkeit geraten. 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 maschinelles Lernen (oder Machine Learning) auf den Plan. Dies 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 zu verarbeiten, inzwischen derart ausgereift, dass die maschinelle Bilderkennung besser funktioniert als die visuelle Rezeption des Menschen. Ein praktisches Einsatzgebiet ist beispielsweise die MRT-basierte automatische Tumoridentifikation in der medizinischen Versorgung.

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, woraufhin Maschinelles Lernen 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 verschiedenste Richtungen ausbreitet.

Die drei Technologien und ihre Konzepte sind dementsprechend eng miteinander verflochten, bedingen und befördern sich gegenseitig. Die Stärken und Aufgaben 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 seit DSGVO und ePrivacy-Verordnung zwar diverse rechtliche Fragen bezüglich der Verwendung von personenbezogenen Daten zu Marketing- und Werbungszwecken verbunden. Die Regulierungen tragen jedoch dazu bei, dass die Branche ihre enorme Innovationskraft ausspielt und alternative AI-gestützte Targeting- und Personalisierungsverfahren entwickelt. Unter dem Begriff MarTech sammeln sich zahlreiche aufregende neue Anwendungsmöglichkeiten von AI im Marketing.

AI im Dialog mit Kund:innen

Positive CX sorgt im E-Commerce ebenso wie im B2B-Business für glückliche Kund:innen und eine bessere Conversion Rate. AI kann hierzu einen wesentlichen Beitrag leisten. In diesem Zusammenhang ist die KI-gestützte Weiterentwicklung von Chatbots von entscheidender Bedeutung. Das beste Beispiel dafür ist die vielseitig einsetzbare Anwendung ChatGPT.

Natural Language Processing ist jene Art von KI, die die natürliche Sprache des Menschen „versteht“ und dazu beiträgt, dass Chatbots menschliche Kommunikation imitieren können. Dadurch hilft KI Unternehmen beispielsweise dabei, einen individuellen und doch automatisierten Kund:innenservice zu bieten.

Die möglichen Einsatzfelder von KI-Chatbots sind vielfältig:

• Unterstützung bei der Informationssuche
• Hilfe bei der Produktauswahl
• Kund:innenservice
• Technischer Support
• Entwerfen von Marketingplänen
• Unterstützung beim Verfassen von E-Mails, Werbeanzeigen und mehr
• Programmieren in diversen Sprachen

AI: Trend- und zugleich Zukunftsthema

Das von dem Unternehmen OpenAI entwickelte Programm ChatGPT hat dem Thema AI Anfang des Jahres 2023 neuen Schwung verliehen. Microsoft, das bereits in OpenAI investiert hatte, hat seine Beteiligung ausgebaut und das Programm in seine Anwendungen integriert. Dazu gehört auch die Einbindung von ChatGPT in Suchmaschinen wie Bing, auf die wiederum Konkurrenten wie Google umgehend reagierten.

Es wird interessant bleiben zu sehen, wie sich das Thema AI in den nächsten Jahren entwickelt. Marketer:innen sollten sich damit auseinandersetzen, um die zu erwartenden massiven Veränderungen in ihrer Arbeit proaktiv mitzugestalten. In unseren Stories zu dem Thema AI halten wir euch dazu stets auf dem Laufenden.