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Künstliche Intelligenz (KI) oder Artificial Intelligence (AI) werden Marketing und Vertrieb in den nächsten Jahren stark verändern. Doch was nutzt uns ein solches System und auf was müssen wir achten?

Kürzlich kam es zu einer Massenkarambolage durch einen autonom-fahrenden Personenwagen. Amazon beendete ein auf Machine Learning basierendes Rekrutierungsprogramm aufgrund von Diskriminierung.

Das sind Warnzeichen, die uns aber auch ganz klar aufzeigen, dass KI-Systeme kontinuierlich verbessert werden müssen, damit wir sie sinnvoll nutzen können.

Dies ist das zweite White Paper des Competence Circle Technologie, Innovation und Management – kurz #ccTIM.

Download Link für DMV White Paper zum Thema AI und Marketing,  Januar 2019 (PDF Datei 6.9 MB)

Mehr unter: MCLago Competence Circles

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KI im Marketing – Gut oder Böse?

Eines ist sicher. Die auf AI oder KI basierenden Systeme sind nicht mehr wegzudenken. Weigert sich ein Unternehmen in naher Zukunft ein solches System einzusetzen, macht es sich auf lange Sicht vielleicht konkurrenzunfähig auf dem Markt. Konkurrenzunternehmen sind diesem meilenweit voraus, da sie mithilfe einer KI große Datenmengen schneller analysieren und verarbeiten können.

Der Einsatz eines auf KI basierenden Systems bedeutet auf der anderen Seite, dass viele Arbeitsplätze einfach wegfallen werden, da ein Programm den Job effizienter macht. Gleichzeitig werden neue Arbeitsplätze geschaffen. Für uns Marketingleute bedeutet das mit Sicherheit auch, dass Weiterbildungen oder Umschulungen hier und da unumgänglich sind, wenn wir mit den rasanten Entwicklungen Schritt halten wollen.

Künstliche Intelligenz kann das menschliche Denken allerdings nicht ersetzen. Vielmehr müssen wir uns darauf einstellen mit Robotern und Programmen eng zusammenzuarbeiten. Wir können ihre Stärken nutzen: die schnellere Verarbeitungsgeschwindigkeit, Präzision und Ausdauer sowie die „Gedächtnisleistung“ der Maschinen. Daneben ist unser Einfühlungsvermögen und die Fähigkeit zur Improvisation und Kreativität umso mehr gefragt, denn darin kommen uns die Alogrithmen noch lange nicht nach.

Ein Algorithmus ist eine eindeutige, ausführbare Folge von Anweisungen.

Das heißt, Schritt für Schritt werden Anweisungen in endlicher Länge ausgeführt. Daraus resultiert die Lösung eines Problems, einer Rechenaufgabe oder einer grundsätzlichen Entscheidungsfindung.

Roboter im Umgang mit Kunden

Die meisten größeren Unternehmen verwenden bereits Chatbots im Kundenservice, die gewisse Fragen beantworten. Im Juli 2017 implementierte Onlim ein Chatbot namens „BotTina“, der Kundenanfragen zu den Themen An- und Abmeldung, Tarife und anderem vollautomatisiert rund um die Uhr beantwortet. Bereits über 25.000 Gespräche wurden von ihr geführt und das System verbessert sich dabei kontinuierlich selbst.

Etwa 5.500 Fragestellungen kann BotTina beantworten. Reicht dies nicht aus, kann in einen Live-Chat-Modus mit einem menschlichen Servicemitarbeiter gewechselt werden. Diese Option ist im Moment kaum wegzudenken, denn Bots sind nicht in der Lage die Feinheiten der menschlichen Sprache zu verstehen, beispielsweise Sarkasmus und Ironie. Der Kundenservice wird allerdings schon jetzt entlastet und auf eine 24/7-Verfügbarkeit ausgedehnt, während der Anwender der Technologie von einer signifikanten Kostenersparnis profitiert.

Sicher vermissen viele Kunden die wahre menschliche Interaktion und sind noch misstrauisch gegenüber den Maschinen. Marketing-Experten können hier helfen, den Einsatz solcher Systeme in das richtige Licht zu rücken und Vorteile der neuen Technologien aufzeigen.

Diskriminierung durch KI

Der Großkonzern Amazon testete ein Personalrekrutierungsprogramm, das sehr gut aufzeigt, dass Maschinen Vorurteile und Fehler ihrer Programmierer übernehmen. Amazon beendete das Projekt, da Frauen gegenüber ihren männlichen Mitstreitern benachteiligt wurden.

Genauer: Das auf Machine Learning basierende Programm analysierte Datensätze des Unternehmens und kam zu dem Schluss, dass Männer öfter befördert werden. Wenn männliche Mitarbeiter häufiger befördert werden, müssen sie wohl die besseren Mitarbeiter sein. Das würde dazu führen, dass grundsätzlich mehr Männer als Frauen eingestellt würden. Doch dass Männer häufiger befördert werden, kann z.B. daran liegen, dass Frauen erheblich öfter schwanger werden und Mutterschaftsurlaub ebenfalls häufiger beantragen. Das Programm konnte allerdings nur so weit denken, wie das Gelernte reichte.

Die heutigen Machine Learning Systeme nutzen Algorithmen. Sie sind am Anfang allerdings praktisch ignorant. Dank der Möglichkeit, große Datenmengen zu verarbeiten, erlernen die Systeme dann rasch die Funktionen, die sie ausführen sollen.

Machine Learning beinhaltet eine Komponente, die benötigt wird, um einen Prozess zu automatisieren. Ein Bei- spiel dafür ist die Wetterprognose, die mit Hilfe von Machine Learning kontinuierlich verbessert wird.

Die Gefahr besteht offensichtlich darin, dass wir gegenwärtige Ungerechtigkeiten im Programmcode implementieren und mit in die Zukunft übernehmen. Das können wir nur vermeiden, indem solche System einem Audit unterzogen werden, bevor Fehler wie diese passieren.

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  • Was glauben Sie, mit vielen KI-Systemen Sie täglich im Kontakt sind?
  • Haben Sie interessante Beispiele zum Thema Artificial Intelligence und Marketing? Erzählen Sie uns gerne von Ihren Erfahrungen in einem Kommentar.
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Wir freuen uns über Ihr Feedback. Die letzte Veranstaltung des MCLago fand in Radolfzell zum Thema erfolgreiches Kulturmarketing statt. Waren Sie dabei?

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