Was ist Künstliche Intelligenz?

Fragt man das Sprachmodell ChatGPT (Default GPT-3,5) am 15. April 2024 um 13.32 Uhr danach, was Künstliche Intelligenz ist, bekommt man diese Antwort:

Künstliche Intelligenz (KI) bezieht sich auf Technologien, durch die Computer lernen, Muster in Daten zu erkennen und menschenähnliche Entscheidungen zu treffen. Im Marketing für mittelständische Unternehmen kann KI die Effizienz steigern, indem sie Kundenvorlieben erkennt, personalisierte Kampagnen erstellt und die Marketingstrategie auf datengestützte Weise optimiert.

Und gefällt einem die Antwort nicht oder man versteht einen Aspekt nicht, so bekommt man in Sekundenschnelle zig weitere Antwort-Varianten mit unterschiedlichen Erkläransätzen, im Beispielsfall mit diesem Prompt: Was ist Künstliche Intelligenz – erkläre es in 50 Worten einem Marketingleiter eines mittelständischen Unternehmens?Genau hierin liegen Segen und Fluch gleichzeitig: Denn einerseits liefern die KI-basierten Sprachmodelle jedem Menschen ohne besonderes Vor- oder Fachwissen in atemberaubender Geschwindigkeit Antworten, sie lösen Aufgaben und können Texte, Bilder, Logos, Codes uvm. erstellen. Andererseits: Die Ergebnisse sind jedes Mal zufällig und generieren sich aus bestimmten Wahrscheinlichkeiten der Wort- bzw. Pixelhäufigkeiten – das heißt, sie können bei Eingabe derselben Fragestellung unterschiedlich ausfallen bzw. teilweise anders oder auch identisch beantwortet werden.

Doch solange Sprachmodelle keine verlässlich wahren Ergebnisse liefern bzw. bei Mehrfach-Prompting zu teilweise widersprüchlichen Aussagen kommen, ist und bleibt es notwendig, dass unsere Expert*innen die Ergebnisse nach klaren Kriterien bewerten, verbessern und in den richtigen Kontext stellen. Gerade im Bereich von erklärungsbedürftigen Produkten sind sowohl Fachwissen als auch Empathie mit den Zielgruppen nötig, die eine KI – wenigstens zum jetzigen Zeitpunkt – nicht liefern kann.

Zudem bestehen neben den geschilderten erstaunlichen Chancen beim Einsatz von KI auch Risiken und Gefahren, wie beispielsweise Datenschutzverletzungen, Bias und Diskriminierung oder auch Fehlinterpretation von Informationen. Um diese Risiken zu minimieren, ist es wichtig, klare Richtlinien für den KI-Einsatz zu entwickeln, qualitativ hochwertige Trainingsdaten zu verwenden und die Modelle sorgfältig zu überwachen.

Mögliche Einsatzbereiche von KI-Tools

Für unsere Kund*innen und auch für uns bietet der Einsatz von Künstlicher Intelligenz vielfältige Möglichkeiten – ob im Bereich der Customer Experience oder zur Optimierung von internen Geschäftsprozessen aller Art.

1. Verbesserung der Customer Experience:
   So können beispielsweise Chatbots und virtuelle Assistenten rund um die Uhr Kundenanfragen bearbeiten, häufig gestellte Fragen beantworten und einfache Probleme lösen. Dies entlastet das Kundenservice-Team und kann so die Kundenerfahrung verbessern.
    
2. Personalisierung und Automatisierung von Marketing und Verkauf:
   KI kann genutzt werden, um Kundenverhalten zu analysieren und personalisierte Empfehlungen auszusprechen. Dies erhöht die Relevanz von Marketingbotschaften und verbessert die Chancen für erfolgreiche Verkäufe. Zudem können bereits etablierte Marketing Automation-Prozesse optimiert werden. 
   Mehr zu Marketing Automation
3. Produktentwicklung (Innovationsmanagement):
   KI kann bei der Gestaltung und Entwicklung neuer Produkte oder Dienstleistungen unterstützen, indem sie auf Datenanalysen und Nutzerfeedback zugreift, um Anforderungen zu verstehen und Innovationen voranzutreiben.
    
4. Unterstützung bei der Contenterstellung
   KI kann bei der Recherche und der automatisierten Generierung von Inhalten wie Produktbeschreibungen, Marketingtexten, Blogbeiträgen etc. helfen. Dies kann den Produktionsprozess beschleunigen – erhöht aber gleichzeitig den Qualitätssicherungs- bzw. Redaktionsaufwand.
    
5. Datenauswertung und Business Intelligence:
   KI kann große Mengen an Unternehmensdaten analysieren, Muster erkennen und Einblicke liefern, die bei strategischen Entscheidungen helfen. Dies reicht von der Marktanalyse bis zur Optimierung von Geschäftsprozessen.
    
6. Predictive Analytics:
   Unternehmen können KI nutzen, um Vorhersagen über zukünftige Trends, Kundenverhalten und Geschäftsentwicklungen zu treffen. Dies unterstützt die bessere Planung und Ressourceneinsatz.

Doch egal, in welchem Bereich KI zum Einsatz kommt, wichtig sind eine sorgfältige Planung, Schulung und Überwachung. Denn die Wahl der richtigen KI-Technologie bzw. -Anwendung hängt von den spezifischen Zielen und Bedürfnissen eines Unternehmens ab.

Gemeinsam die Chancen von Künstlicher Intelligenz nutzen

Die Entwicklung auf dem KI-Markt ist disruptiv. Täglich entstehen neue Tools, Features und Plugins, die auf künstlicher Intelligenz fußen oder daraus schöpfen. Das bedeutet: Wir müssen die Entwicklung nicht nur im Auge haben, sondern ständig testen, ausprobieren und neuen Entwicklungen offen gegenüberstehen. Denn die strategisch sinnvolle Anwendung von KI kann den Unterschied zwischen Marktführerschaft und Mittelmäßigkeit ausmachen. Um am Puls dieser Veränderungen zu bleiben, gehen wir regelmäßig in den offenen Dialog mit KI-Expert*innen, um uns über die neuesten Entwicklungen auszutauschen, sie zu verstehen und gezielt in unsere Arbeit zu integrieren.

Für Einblicke in unsere Gespräche mit Experten wie Samuel Tschepe (HPI) oder Florian Dohmann (Birds on Mars) über die Zukunft der KI und ihre Auswirkungen auf unsere Branche, lesen Sie folgende Artikel:

• Über die Synergie von KI und Design Thinking mit Samuel Tschepe & Marcus Völkel
• Mit Florian Dohmann über die "Generation AI"

Unsere fünf Tipps zum Einsatz von KI:

1. Expertise aufbauen: Fördern Sie den angstfreien Umgang mit KI und den entsprechenden Tools und ermöglichen Sie den spielerischen Zugang dazu. Bilden Sie in allen Abteilungen und Gewerken spezielle KI-Experten-Gruppen, die sich gegenseitig austauschen und Synergien nutzen. Die Herausforderung bleibt, das Wissen innerhalb des Unternehmens zu verteilen.
    
2. Klare Ziele setzen: Definieren Sie eindeutig, welche Ziele Sie mit dem Einsatz von KI erreichen möchten. Ob es darum geht, Prozesse zu automatisieren, Kunden besser zu verstehen oder Entscheidungsfindungen zu optimieren – klare Ziele helfen Ihnen, den Fokus zu behalten und das richtige Tool und Setting zu erhalten.
    
3. Qualitativ hochwertige Daten: KI-Modelle lernen aus Daten. Stellen Sie sicher, dass Ihre Daten sauber, relevant und umfangreich sind. Eine solide Datenbasis ist entscheidend für die Qualität der Ergebnisse.
    
4. Transparenz beachten: Denken Sie frühzeitig an ethische Aspekte. Überwachen Sie Ihre KI-Systeme auf Verhalten, das Vorurteile oder Diskriminierung fördern könnte. Bemühen Sie sich um Transparenz, besonders wenn KI-Systeme Entscheidungen treffen, die Auswirkungen auf Menschen haben.
    
5. Kontinuierliches Lernen: KI ist eine sich ständig weiterentwickelnde Technologie. Halten Sie sich über Trends und Fortschritte auf dem Laufenden. Seien Sie bereit, Ihre Strategien anzupassen und Ihre Modelle zu aktualisieren, um mit den sich ändernden Anforderungen Schritt zu halten.