Künstliche Intelligenz (Sponsored Post)

Kollege statt Kontrahent: Die Zukunft des Marketings liegt in der Kooperation von Mensch und Maschine

Als vor drei Jahren der erste Roboter-Kreativdirektor AI-CD ß seinen Dienst bei der japanischen Niederlassung der Agentur McCann-Erickson aufnahm, war es vor allem ein Gimmick, der dem Netzwerk weltweite PR bescherte. Seitdem hat sich eine Menge getan, und künstliche Intelligenz ist zu einem beherrschenden Thema in Werbung und Marketing geworden. Dabei schwebt über allem stets die dystopische Frage: Wann wird KI die menschliche Schaffenskraft überflüssig machen?

Noch stecken KI-Technologien wie maschinelle Lernprogramme, Chatbots und Spracherkennungssysteme in den Kinderschuhen. Deep-Learning-Programme wie Alpha Zero, ein autodidaktisches Programm der Google-Tochter Deep Mind, können zwar Schachprofis besiegen, liefern an anderer Stelle jedoch nur Zufallsergebnisse, weil ihnen die menschliche Fähigkeit zu Transferleistungen fehlt. Wozu das schlimmstenfalls führen kann, zeigt das Beispiel autonomes Fahren. Falsche KI-Interpretationen und Falsch-positiv/negativ-Raten sind noch eine häufige Ursache für Unfälle. Hierbei spielt vor allem die Datenqualität eine entscheidende Rolle, stellt Andreas Braun fest. Der Datenexperte arbeitet bei Accenture in der Funktion des Data & Applied Intelligence Lead für die Region Europa, Mittlerer Osten, Afrika und Lateinamerika (EALA). Er prognostiziert eine steile Lernkurve für KI-basierte Anwendungen und sieht hier auch für das Marketing riesiges Potenzial.

KI könne entscheidend dazu beitragen, das Kundenerlebnis zu verbessern. In einer idealen Welt antizipiert das Programm die Bedürfnisse des Verbrauchers, noch bevor dieser sie überhaupt realisiert hat, blendet aber auch Unpassendes oder Störendes aus. Der Status quo sieht heute jedoch immer noch so aus, dass der Internet-User häufig Angebote für Produkte und Dienstleistungen bekommt, die er längst besitzt oder gar nicht gebrauchen kann.

Damit sich das ändert, müssen mehr Daten denn je gesammelt und schlauer denn je ausgewertet werden. „Hier hat Europa aus mehreren Gründen einen Digitalisierungsnachteil“, stellt Braun fest. „Das hängt einerseits mit der Mentalität und der Kultur zusammen. Andererseits gibt es hierzulande keine von Grund auf datengetriebenen Unternehmen wie beispielsweise in den USA oder China mit Amazon, Google, Alibaba oder Baidu.“ Die größte Herausforderung und dringlichste Aufgabe besteht deshalb darin, den riesigen Datenschatz, der bei großen Unternehmen mitunter schon unentdeckt schlummert, zu finden und optimal sowie verantwortungsvoll zu nutzen. Für Unsicherheit sorgt in diesem Kontext die neue Datenschutz-Grundverordnung (EU-DSGVO, GDPR), die in der KI-Forschung ein limitierender Faktor, richtig genutzt aber auch ein Wettbewerbsvorteil sein kann. Dabei spielt die genaue Kenntnis der DSGVO-Spielregeln eine entscheidende Rolle. Hier kommt Accenture ins Spiel: „Wir helfen Unternehmen dabei, künstliche Intelligenz verantwortungsvoll und DSGVO-konform und entlang der gesamten Wertschöpfungskette einzusetzen“, sagt Braun.

Grundsätzlich appelliert er daran, dass KI heute kein akademisches Thema mehr ist, wie es in den vergangenen Jahren der Fall war. „Fake it, until you make it“ lautet das Motto, das jeder Chief Marketing Officer beherzigen sollte. Also einfach machen, ausprobieren und Prototypen bauen. Und vor allem: Keine Angst davor haben, dass Maschinen die Macht übernehmen. Es geht nicht um menschliche versus künstliche Intelligenz, sondern um menschliche plus künstliche Intelligenz.

„KI stattet die Menschen mit neuen Fähigkeiten aus, die es ihnen ermöglichen, ihre Ziele leichter, besser und schneller zu erreichen“, sagt Holger Mai, Managing Director von Accenture Applied Intelligence. „Die Krebsforschung wird in diesem Kontext gerne als Beispiel zitiert: Laut einer Harvard-Studie sind KI-Systeme heute schon in der Lage, Krebszellen mit einer Genauigkeit von 92 Prozent zu identifizieren. Das ist aber irrelevant, wenn diese Untersuchungen aus Kosten- oder Aufwandsgründen nicht oder zu spät durchgeführt werden. Mittels KI kann einstweilen aus bildgebenden Verfahren, wie MRT, nichtinvasiv – also ohne das Durchdringen von Gewebe mittels Gerätemedizin – viel früher nahezu die gleiche Erkennungsrate wie bei histologischen Verfahren (feingeweblich/mikroskopisch) erzielt werden – zu einem Bruchteil der Kosten.“

Unternehmen, die mithilfe von KI einen Wettbewerbsvorteil erzielen wollen, müssen sich also frühzeitig überlegen, wie sie ihre Mitarbeiter fit für den technologischen Wandel machen und die Zusammenarbeit von Mensch und Maschine voranbringen. Im Industriebereich sind derlei Kooperationen gang und gäbe: Hier bezeichnet man kollaborative Roboter als Cobots. Die ersten von ihnen wurden bereits in den 90er Jahren von zwei Professoren der US-amerikanischen Northwestern University entwickelt. Heute zählt das Augsburger Unternehmen Kuka, das 2016 vom chinesischen Haushaltsgerätehersteller Midea übernommen wurde, zu den bekanntesten Cobot-Produzenten. Wenngleich derlei Industrieroboter nicht mit kognitiven Systemen vergleichbar sind, so verfolgen beide doch das gleiche Ziel: Maschinen sollen die Menschen dabei unterstützen, besser und effizienter zu werden. Ja, vielleicht sogar kreativer.

Was bedeutet das fürs Design und Marketing? Zunächst basiert erfolgreiche KI heute noch auf überwachtem Lernen (Supervised Learning), wobei menschliche Experten die gewünschten Ergebnisse in Trainingsdaten markieren. Viel hängt also von der passenden Markierung und der Abgrenzung zu ungewünschten Ergebnissen ab. Richtiggemacht, bekommt der Kunde sein gewünschtes Ergebnis im passenden Moment. Eine Gefahr beim Einsatz im Marketing besteht darin, dass die KI keine eigene Markenstimme besitzt und stattdessen in einer austauschbaren, emotionslosen Tonalität daherkommt, die einer x-beliebigen Marke zugeordnet werden kann. Hier liegt die größte Herausforderung für den CMO: Wie werden Markenbotschaften, Produkte und Image richtig in den Trainingsdaten repräsentiert?

Die verbale Identifikation ist das eine, die physische Identifikation das andere. Wie sieht die KI der Zukunft aus?

„Wenn wir KI nach unserem Bild schaffen, stellt sich die Frage, ob wir das in dieser Konsequenz auch wirklich akzeptieren können.“
Christopher Böhnke, Group Director Germany bei der Accenture-Designtochter Fjord
Laut Böhnke hätten diverse Studien ergeben, dass die Menschen gar nicht wollen, dass Maschinen ihnen allzu ähnlich sind. Fürs Marketing bedeutet das: Beim Einsatz von KI ist Transparenz gefragt. Der Endverbraucher will wissen, wann er mit einem Menschen kommuniziert und wann mit einer Maschine. Letzteres wird er nur akzeptieren und dann womöglich sogar bevorzugen, wenn er dadurch einen spürbaren Mehrwert beziehungsweise einen nachvollziehbaren Nutzen bekommt, der sich schließlich in einem besseren Kundenerlebnis manifestiert.

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