Susan Etlinger: „KI ist auf dem Stand des Internets 1993“

Ein Interview mit Susan Etlinger bringt Klarheit über die Zukunft der Künstlichen Intelligenz im Unternehmen, zeigt die Auswirkungen auf den Arbeitsplatz, auf die Customer Journey, Herausforderungen und Möglichkeiten für die Zukunft.

Susan Etlinger moderierte einen Adobe Think Tank mit dem Titel „The Future of AI in the Enterprise“, der in New York City stattfand. Als Branchenanalystin bei Altimeter, einer Abteilung von Prophet, ist sie Expertin für digitale Strategien und betreibt Forschung zu Künstlicher Intelligenz (KI), Big Data, Analytik und digitaler Ethik. Während ihres Aufenthaltes in New York teilte Susan ihre Gedanken mit uns über die Auswirkungen von KI auf den Arbeitsplatz, ihre Auswirkungen auf die Customer Journey, Herausforderungen und Möglichkeiten mit KI, die wir angehen sollten.

CMO.com: Susan, was war für Sie der interessanteste Teil der Think Tank Diskussion?

Etlinger: Eines der Dinge, die ich interessant fand, war die ständige

Herausforderung, Künstliche Intelligenz zu definieren. In meinen Forschungen habe ich dazu viele Leute befragt – Informatiker, Programmierer, Statistiker und Datenwissenschaftler, Geschäftsleute und andere – und ich bekomme immer wieder andere Antworten.

Eine Möglichkeit, sie zu definieren, besteht in Bezug auf die eigentliche Technologie, die aus der Sicht der Informatik die KI darstellt, und es gibt viele Meinungsverschiedenheiten. Aber wenn wir über KI in einem geschäftlichen Kontext nachdenken, stellt sie wirklich die Fähigkeit für Maschinen dar, zu erfassen, zu klassifizieren, zu analysieren, Schlussfolgerungen zu ziehen, zu handeln und vor allem aus früheren Daten und Erfahrungen zu lernen. Das bietet Unternehmen die Möglichkeit, auf eine Weise, die bisher nicht möglich war, in großem Maßstab zu lernen.

CMO.com: Wie haben Sie es bereits erlebt, dass KI die Art wie wir arbeiten verändert hat?

Etlinger: Heute verwenden wir Daten, um Muster zu sehen, die wir vorher nicht sehen konnten, und lernen aus diesen Mustern – die in vielerlei Hinsicht Gestalt annehmen können. Ein Beispiel ist die Customer Journey und das Verständnis, welche Arten von Signalen darauf hindeuten könnten, dass ein Kunde bereit ist zu kaufen oder dass ein Kunde bereit ist zu wechseln oder dass ein Kunde ein Problem hat, das gelöst werden könnte.

Ein weiterer Bereich sind Gesprächsschnittstellen und die Idee, jetzt, da wir von einer browserbasierten Welt in eine Welt übergehen, in der wir mit Geräten sprechen oder schreiben können. Und sie sprechen oder schreiben direkt zu uns zurück. Das schafft eine wirklich interessante Reihe von Möglichkeiten für Unternehmen, Kundenwünsche zu erfüllen, und genau hier wird viel Früharbeit rund um die KI geleistet. Im Falle von Chatbots brauchen wir KI nicht nur, um die explizite Absicht zu verstehen – sagen wir, um Geld zu transferieren, sondern auch, um die implizite Absicht zu verstehen – nicht, um mich in eine schlechte finanzielle Situation zu bringen.

Dann, von dort aus, beginnen wir, Dinge wie den Gemütszustand zu verstehen. Bin ich frustriert? Bin ich besorgt? Habe ich meine Kreditkarte verloren? Bin ich auf Reisen? Und dann müssen wir einen anderen Prozess schaffen, der einfühlsam und relevant für die Situation und den Geisteszustand des Kunden ist.

CMO.com: Das sind großartige Beispiele für Kundenerlebnisse, die das Unternehmen mit Hilfe von KI möglich macht. Welche weiteren Beispiele gibt es, die unternehmensintern sind?

Etlinger: Eines der Dinge, die ich einmal von jemandem gehört habe, und ich wünschte, ich könnte das richtig einschätzen, war, dass viele der innovativsten Technologien von Anfang an nicht wirklich nach viel aussehen. Denken Sie an Websites aus der Mitte der 90er Jahre zurück (oder suchen Sie danach) – sie sind schrecklich. Am Anfang sieht die Technik also oft nicht nach viel aus, aber jetzt haben wir kleine Geräte, die unser Leben leiten. Mit der KI sind wir auf Augenhöhe mit 1993 in den Internetjahren.

Mit der KI im Unternehmen (und auch mit dem Verbraucher) befinden wir uns in einem sehr frühen Stadium, in dem es nicht viel aussieht, aber es ist auch ein bisschen magisch. Ein Enterprise Use Case für KI, der nach dem einfachsten und langweiligsten Ding klingt, ist die Verwaltung von Kalendern. Die eigentliche Fähigkeit, einen Termin zwischen zwei Personen zu erstellen, ist jedoch eine komplexe, mehrstufige Aufgabe.

Ein weiterer Use Case für KI in Unternehmen ist die Cybersecurity, die Mitarbeitern hilft, Phishing-E-Mails zu erkennen. Und der nächste Schritt wäre, dass die Technologie so gut in den Zustellmechanismus integriert wäre, dass die E-Mails den Mitarbeiter nicht einmal mehr erreichen. Im Bereich der Finanzdienstleistungen kann die KI helfen, Geldwäschemuster, Betrugsmuster und Risikomuster zu verstehen. Und im Gesundheitswesen hat einer der anspruchsvolleren Anwendungsfälle mit elektronischen Gesundheitsakten zu tun – aus regulatorischen Gründen und weil die Daten sehr chaotisch sind. Alles, was mit Papierkram und Prozessen zu tun hat, sehr datenreich und strukturiert ist und einen relativ definierten Satz von Ausgaben hat, ist ein großartiger Anwendungsfall für die KI.

CMO.com: Was ist der aufregendste und beängstigendste Teil der KI?

Etlinger: KI absorbiert und reflektiert und verstärkt alle Annahmen und Vorurteile, die wir in der Gesellschaft haben. Es hat das Gute, das Schlechte und das Hässliche. Wenn Sie also Daten verwenden, die nur von Personen stammen, um Systeme zu trainieren – wissen Sie was passiert? All das Zeug wird absorbiert. Es gibt einige großartige Artikel über Sprachverzerrungen und Imageverzerrungen und zum Glück gibt es Menschen in Wissenschaft und Industrie, die daran arbeiten, wie man das beheben kann.

Wir betrachten Algorithmen gerne als neutral – aber sie sind nicht neutral. Sie spiegeln wider, wer wir sind, was auch eine Chance ist, denn es gibt uns die Möglichkeit, es besser zu machen. Das ist der spannende Teil.

CMO.com: Was denken Sie worin die KI wirklich gut ist und in welchen Bereichen erwarten wir vielleicht, dass sie besser ist als sie tatsächlich ist?

Etlinger: Ein Entwicklungspsychologe namens Howard Gardner entwickelte 1983 die Theorie der multiplen Intelligenzen. Diese beschreibt die Vorstellung, dass Menschen neun spezifische Arten von Intelligenz haben. Eine davon ist die logisch-mathematische Intelligenz und das ist die Fähigkeit, Zahlen zu sehen, sie zu verstehen und zu verarbeiten. Maschinen sind einfach wahnsinnig gut darin. Aber sie sind schrecklich bei einigen der anderen Arten von Intelligenzen, die Menschen haben – zum Beispiel der intrapersonellen Intelligenz.

Ich denke, das Gardner-Modell bildet einen wirklich interessanten Rahmen, um ein Gespräch darüber zu führen, was Maschinen gut machen, was Menschen gut machen und wie wir eine komplementäre Struktur schaffen könnten, in der Maschinen den Menschen helfen, besser zu werden.

CMO.com: Was sollten die Leute über die KI-Technologie wissen?

Etlinger: Wir stehen erst am Anfang und jeder Technologiewechsel führt zu Verhaltensänderungen, so dass es an dieser Stelle schwer ist, eine Perspektive zu haben. Aus pragmatischer Sicht sollten wir uns jedoch zunächst auf die Prozesse und die Bereiche konzentrieren, in denen es viele Daten und ein großes Problem zu lösen gibt. Aus menschlicher Sicht müssen wir erkennen, dass es sich um eine spannende Technologie handelt, um eine leistungsstarke Technologie, die mit Respekt behandelt werden muss. Schließlich gibt uns die KI die Möglichkeit, die Art der digitalen Welt, in der wir leben wollen, zu betrachten und echte Entscheidungen zu treffen.