#5vorDMEXCO: 3 Erkenntnisse aus dem virtuellen KI-Kaffeeklatsch

Geht es euch auch so wie meinem Kol­le­gen Martin?

Sach mal, was ist denn AI eigentlich? #5vorDMEXCO pic.twitter.com/CA5Ge0j94b

— Mar­tin Moschek (@MartinMoschek) Sep­tem­ber 6, 2018

Kün­stliche Intel­li­gence (KI) und Cus­tomer Expe­ri­ence (CX) – aktuell total gehyped aber auch für viele der Vorhof zur Hölle. Doch: Was heißt das eigentlich konkret, bevor die The­men zu gener­ischen Buzz­words verkom­men, mit denen jed­er halb­ser­iös um sich wirft? Was bei­de The­men eint, ist eine Grund­lage an Dat­en. Und schon haben wir das näch­ste Buzz­word. Definieren wir also bess­er erst ein­mal die bei­den Begriffe: Wenn wir über KI im Mar­ket­ing sprechen, dann drehen sich die Diskus­sio­nen meist um die fol­gen­den drei Bereiche:

Cus­tomer Expe­ri­ence ist die Ambi­tion ein­er Marke, den Con­tent für ihren Kun­den on- wie offline möglichst kon­textsen­si­bel, kon­sis­tent und rel­e­vant umzuset­zen. Über den reinen Transak­tion­sprozess hin­aus gilt es, die Cus­tomer Jour­ney in all ihren Touch­points auf die indi­vidu­ellen Bedürfnisse des Kun­den anzu­passen und möglichst pos­i­tiv zu gestal­ten. Dabei geht es nicht darum, den Kun­den möglichst überall zu erre­ichen, son­dern vielmehr dort abzu­holen, wo er es will. Wenn wir uns jet­zt vor Augen führen, dass jeden Tag neue Kun­den in den Fun­nel kom­men und sich jed­er an ein­er anderen Stelle mit anderen Bedürfnis­sen in sein­er Cus­tomer Jour­ney befind­et, dann kann eine ordentliche Per­son­al­isierung nur mit KI geleis­tet wer­den: Ana­lyze – Act Auto­mate (repeat). Dafür benöti­gen wir wiederum genug Assets und eine ein­heitliche Daten­plat­tform, die 24/7/365 messen und ausspie­len kann. Das heißt: Die per­fek­te Per­son­al­isierung quer über eine Cus­tomer Jour­ney funk­tion­iert nur mit einem per­for­man­ten Asset Man­age­ment und ein­er Analyse und Tar­get­ing Plat­tform, die eben mehr misst, als nur Media — und das über alle Touch­points, von Web­site, Voice Assis­tants, Video, In-App, you name it.

Vor dem Hin­ter­grund dieser Diskus­sion habe ich den Twit­ter Account der Adobe Expe­ri­ence Cloud (@AdobeExpCloudDE) für einen Tag gekapert und die Com­mu­ni­ty zum virtuellen Kaf­feeklatsch getrof­fen. Beim gemein­samen Ein­blick in die Welt des Kol­le­gen KI und beim Disku­tieren über das Poten­zial KI-basiert­er Algo­rith­men wur­den fol­gende 3 Punk­te deutlich:

1. Geteilte Meinung bei der Nutzung von AI

In unserem kleinen Twit­ter­poll nutzen ganze 16% aktiv AI im All­t­ag, zusät­zlich waren sich 31% der Teil­nehmer bewusst, dass sie AI zumin­d­est pas­siv nutzen also fast die Hälfte der Befragten kommt ist im All­t­ag in Kon­takt mit AI. Inter­es­sant war, dass 53% AI wed­er pas­siv noch aktiv nutzen, weil es Hex­en­werk sei. In Anbe­tra­cht der Tat­sache, dass Twit­ter, Face­book und YouTube algo­rith­misch den Feed sortieren, ver­leit­et das etwas zum Schmun­zeln. Die Dunkelz­if­fer Nutzung von AI ist ver­mut­lich etwas höher, als vie­len bewusst ist.

Wichtig ist jedoch, auch die Sor­gen der Nutzer ernst zu nehmen: The Roy­al Soci­ety unter­sucht, woher die Angst vor AI kom­men kön­nte. Stark vere­in­facht kom­men die Mach­er der Studie zu dem Schluss, dass die Vor­be­halte aus ein­er man­gel­nden Aufk­lärung was AI ist, wie sie entste­ht und wo sie genutzt wird resultieren.

2. Interesse an der Technologie ist groß

Viele haben auch Lust auf KI und warten noch auf die Anwen­dun­gen, die uns so lange ver­sprochen wur­den. Aber auch hier wird fleißig getüftelt. Schon heute ler­nen Indus­trier­o­bot­er auf liebenswürdig eck­ige Art, YouTube Kochvideos selb­st­ständig “nachzukochen”. Und auch am Arbeit­splatz wün­schen sich 76% der Arbeit­nehmer die Hil­fe durch KI! Auch hier sehen viele Forsch­er eher ein Col­lab­o­ra­tives Miteinan­der als das vielz­i­tierte Gegeneinander.

3. Wir können auf ein gutes Fundament aufbauen

Span­nend wird AI auch für den Indus­tri­e­s­tandort Deutsch­land. Lässt sich doch aus “dem Deutschen anderen Wort für Dig­i­tal­isierung”, der geliebten Indus­trie 4.0 able­sen, dass wir immer noch stark in Indus­triepro­duk­ten denken, die böse gesagt jet­zt eben um “irgend­was mit Inter­net” erweit­ert wer­den. Auch, wenn sich hier der Wun­sch nach inkre­men­taler Evo­lu­tion statt Dis­rup­tion äußert, ist doch klar, dass mit dem Aufkom­men des IOT viele neue Chan­cen für Geschäftsmod­elle und Ser­vices entste­hen wer­den. Und auch in unserem geliebten Maschi­nen­bau wer­den wir in Zukun­ft in der Entwick­lung durch gen­er­a­tive AIs unter­stützt wer­den, wie Air­bus es schon vormacht.

Air­bus, als Europäis­ches Unternehmen ist auch ein schönes Beispiel dafür, wie pos­i­tiv unsere EU Nach­barn die Chan­cen unser­er Wirtschaft sehen – und wie viel Hoff­nun­gen sie in unsere zukün­ftige Tech­nolo­gieführerschaft setzen.

Fassen wir also zusam­men: AI wird span­nend und ist schon präsen­ter, als es sich manch­er vorstellen kann. Wenn wir die Leute abholen, aus­bilden und mit­nehmen, haben wir eine völ­lig neue Spiel­wiese vor uns, die expo­nen­tielle Verbesserun­gen mit sich brin­gen kann. Bleibt die Her­aus­forderung, die Maschi­nen gut zu trainieren und ihnen das Richtige beizubrin­gen. Data Debi­as­ing als DAS Qual­itätsmerk­mal für KI Made in Ger­many. Und auch wenn wir noch keine Ahnung haben, wohin sich eine KI mit expo­nen­tiell-ansteigen­der Rechen- und Sen­sorik-Leis­tung hin entwick­eln wird, und wann die “Sin­gu­lar­i­ty” ein­tritt – soll­ten wir uns heute schon überlegen, was wir ihr beib­rin­gen, und welche Daten­punk­te wir ihr liefern. Deshalb: Seid’s nett zueinander!

In den näch­sten Tagen wer­den noch weit­ere Experten ihre Lieblings­the­men mit der Twit­ter Com­mu­ni­ty disku­tieren – ich bin ges­pan­nt auf ihre Ergebnisse!