KI im Mar­ke­ting

Künst­li­che Intel­li­genz (KI) ist längst in vie­len Berei­chen des Mar­ke­tings ange­kom­men: Sie liegt den Algo­rith­men in Such­ma­schi­nen und auf Social Media genauso zugrunde wie den Aus­wer­tun­gen in moder­nen Web­ana­lyse-Tools.

Doch wäh­rend Unter­neh­men und Mar­keter bis­her künst­li­che Intel­li­gen­zen oft unbe­merkt bzw. unbe­wusst nutz­ten, so hat das Thema „KI“ in den letz­ten Mona­ten medial rasant Fahrt auf­ge­nom­men. Aus­lö­ser war vor allem der Launch der beein­durcken­den KI-Anwen­dun­gen „Mid­jour­ney“ im Juli 2022 (bild-gene­rie­rende KI) und „ChatGPT“ im Novem­ber 2022 (text­ge­ne­rie­rende KI).

Wir gehen fest davon aus, dass neu­ar­tige KI-Anwen­dun­gen die Mar­ke­ting-Land­schaft mas­siv ver­än­dern wer­den. Im Posi­ti­ven genauso wie im Nega­ti­ven.

Daher beglei­ten wir Unter­neh­men pro­ak­tiv in die­sen Zei­ten des Umbruchs und möch­ten Ihnen gerne auf die­ser Seite einige grund­le­gende Infor­ma­tio­nen an die Hand geben.

I. Ein­füh­rung in künst­li­che Intel­li­genz

Die künst­li­che Intel­li­genz (KI) ist ein span­nen­des und weit­rei­chen­des Thema. Sie beruht auf einer Kom­bi­na­tion von Algo­rith­men, Daten und Com­pu­ter­leis­tung. Durch die kon­ti­nu­ier­li­che Ver­bes­se­rung der Algo­rith­men, den Zugang zu immer grö­ße­ren Daten­men­gen und die signi­fi­kant gestei­gerte Hard­ware-Power wur­den künst­li­che Intel­li­genz­sys­teme immer leis­tungs­fä­hi­ger und viel­sei­ti­ger.

Exper­ten gehen davon aus, dass es ähn­lich dis­rup­tiv sein wird, wie sei­ner­zeit die Erfin­dung des Inter­nets und des Smart­phones. Man­che sagen sogar, dass es die größte Inno­va­tion der Mensch­heits­ge­schichte sei.

Grund genug, sich früh­zei­tig mit KI aus­ein­an­der­zu­set­zen und das eigene Unter­neh­men zukunfts­si­cher auf­zu­stel­len.

Wie wir Sie bei die­ser Trans­for­ma­tion beglei­ten:

Work­shops

Las­sen Sie uns gemein­sam in Work­shops die stra­te­gi­schen und ope­ra­ti­ven Chan­cen und Risi­ken für Ihr Unter­neh­men iden­ti­fi­zie­ren und bewer­ten!

Trai­nings

Machen Sie sich und Ihre Mit­ar­bei­ter fit für die Zukunft und las­sen Sie uns gemein­sam das not­wen­dige Wis­sen für die Nut­zung von KI-Tools in Ihrem Unter­neh­men auf­bauen!

KI-Tools

Nut­zen Sie von uns ent­wi­ckelte Tools zur Opti­mie­rung Ihres Mar­ke­tings (ab Q4/2023) oder las­sen Sie uns dedi­zierte KI-Tools für Ihr Unter­neh­men ent­wi­ckeln.

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Begin­nen wir mit grund­le­gen­den Fra­gen, denen wir immer wie­der begeg­nen:

Was ist die Defi­ni­tion von künst­li­cher Intel­li­genz?

Die künst­li­che Intel­li­genz bezieht sich auf die Fähig­keit von Maschi­nen (Com­pu­tern), Auf­ga­ben aus­zu­füh­ren oder Ver­hal­tens­wei­sen an den Tag zu legen, die ansons­ten dem Men­schen vor­be­hal­ten sind und mensch­li­che Intel­li­genz erfor­dern.

Anders als der Begriff ver­mu­ten lässt, han­delt es sich jedoch nicht um intel­li­gen­tes Ver­hal­ten im übli­chen Sinn. Denn auch KI-Sys­te­men lie­gen letzt­lich „nur“ mathe­ma­ti­sche Algo­rith­men und Wahr­schein­lich­keits­rech­nun­gen zugrunde. Auf­gabe eines KI-Sys­tems ist es, unbe­kannte Werte auf Basis von Wahr­schein­li­che­ki­ten vor­her­zu­sa­gen. Sie sind jedoch bis heute nicht in der Lage, eigen­stän­dig zu „den­ken“.

Was ist Arti­fi­cial Intel­li­gence (AI)?

Der Begriff „Arti­fi­cial Intel­li­gence“ (AI) reprä­sen­tiert kei­nen geson­der­ten Bereich. Er ist ledig­lich die eng­li­sche Ver­sion bzw. Über­set­zung von „künst­li­cher Intel­li­genz (KI)“ und kann daher syn­onym ver­wen­det wer­den.

Wel­che Berei­che umfasst der Begriff „künst­li­che Intel­li­genz“?

Künst­li­che Intel­li­genz (KI) ist ein über­ge­ord­ne­ter Begriff, der ver­schie­dene Tech­ni­ken und Ansätze umfasst.

Schaut man sich die beein­dru­cken­den KI-Anwen­dun­gen „Mid­jour­ney“ und „ChatGPT“ an, so basie­ren diese auf Machine Lear­ning (ML), einer bedeu­ten­den Teil­dis­zi­plin inner­halb der künst­li­chen Intel­li­genz.

Wäh­rend her­kömm­li­che Soft­ware­an­wen­dun­gen einem fest vor­ge­ge­be­nen bzw. expli­zit pro­gram­mier­ten Regel­werk fol­gen („wenn x pas­siert, dann tue y, um z zu erhal­ten“), ent­wi­ckelt der Com­pu­ter bei Machine Lear­ning diese Regeln selbst. Er lernt aus ihm zur Ver­fü­gung gestell­ten Daten, indem er auto­ma­tisch Mus­ter und Zusam­men­hänge erkennt und dar­aus „Rechen­re­geln“ ent­wi­ckelt („basie­rend auf den mir bekann­ten Aus­gangs­da­ten x und den mir bekann­ten Resul­ta­ten z, habe ich erkannt, dass y getan wer­den, um von x zu z zu gelan­gen“).

Deep Lear­ning (DL) ist wie­derum eine Teil­menge des Machine Lear­ning und basiert auf künst­li­chen neu­ro­na­len Netz­wer­ken. Diese Netz­werke sind in der Lage, kom­plexe Mus­ter zu erken­nen und abs­trakte Kon­zepte zu erler­nen. Sie sind quasi eine Wei­ter­ent­wick­lung des Machine Lear­ning und eben­falls die Grund­lage leis­tungs­star­ker Anwen­dun­gen wie „Mid­jour­ney“ und „ChatGPT“.

Künst­li­che Intel­li­genz wird bereits heute in diver­sen Berei­chen und in unter­schied­li­cher Aus­prä­gung ein­ge­setzt. Im Mar­ke­ting-Kon­text beson­ders rele­vant und span­nend sind Anwen­dun­gen zur Sprach­ver­ar­bei­tung (z. B. Tex­terstel­lung), zur Bild­ver­ar­bei­tung (z. B. zur Erstel­lung neuer Bil­der oder Bear­bei­tung von Bil­dern) und zur Ana­lyse gro­ßer Daten­men­gen (z.B. Erken­nung von Mus­tern in der Cus­to­mer Jour­ney).

Was ist das Poten­zial von künst­li­cher Intel­li­genz (KI)?

Künst­li­che Intel­li­genz hat – wie ebreits erwähnt – das Poten­zial, unser täg­li­ches Leben grund­le­gend zu ver­än­dern: beruf­lich und pri­vat.

Die Chan­cen lie­gen darin, dass KI-Sys­teme uns dabei hel­fen:

  • effi­zi­en­ter zu arbei­ten und damti Zeit und Geld zu spa­ren,
  • bes­sere Ent­schei­dun­gen zu tref­fen,
  • neue Lösun­gen für kom­plexe Pro­bleme zu fin­den.

Doch es gibt auch Gefah­ren, unter ande­rem:

  • der Weg­fall von Arbeits­plät­zen,
  • die Zer­stöö­rung von Geschäfts­mo­del­len,
  • nega­tive gestell­schaft­li­che und wirt­schaft­li­che Aus­wir­kun­gen durch fal­sche / unethi­sche Nut­zung.

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II. Funk­ti­ons­weise von künst­li­cher Intel­li­genz

Um ein bes­se­res Ver­ständ­nis für die Anwen­dungs­fel­der und Gren­zen aktu­el­ler KI-Anwen­dun­gen zu gewin­nen, möch­ten wir Ihnen nun die grund­le­gende Funk­ti­ons­weise von künst­li­cher Intel­li­genz näher­brin­gen:

Wir hat­ten bereits erwähnt, dass auch Sys­teme mit künst­li­cher Intel­li­genz letzt­lich „nur“ auf Algo­rith­men und mathe­ma­ti­schen Model­len beru­hen und nicht wirk­lich mit dem mensch­li­chen Gehirn bzw. mensch­li­cher Intel­li­genz ver­gleich­bar sind.

Es gibt ver­schie­dene Arten von KI-Algo­rith­men und -Tech­no­lo­gien, die je nach Anwen­dungs­fall ver­wen­det wer­den kön­nen. Dazu gehö­ren Ent­schei­dungs­bäume, Sup­port Vec­tor Machi­nes, neu­ro­nale Netz­werke und vie­les mehr. Jeder Algo­rith­mus hat seine eige­nen Stär­ken und Schwä­chen und die Aus­wahl des rich­ti­gen Algo­rith­mus hängt von den spe­zi­fi­schen Anfor­de­run­gen der Anwen­dung ab.

Allen gemein ist, dass KI-Modelle zunächst trai­niert wer­den müs­sen.

Dabei füt­tert man sie mit Daten, die auch spä­ter im rea­len Ein­satz als Aus­gangs­punkt die­nen. Man gibt ihnen im Trai­ning auch Daten, die spä­ter im rea­len Betrieb nicht bekannt sind. Bei­spiel Bör­sen­kurs-Pro­gnose: Man füt­tert das KI-Modell im Trai­ning zum einen mit his­to­ri­schen Kur­sen, als auch mit dem tat­säch­lich fest­ge­stell­ten aktu­el­len Bör­sen­kurs. Die KI ana­ly­siert im Trai­ning die his­to­ri­schen Daten und ent­wi­ckelt eine „For­mel“, mit der auf Basis erkann­ter Mus­ter mit einer hohen Wahr­schein­lich­keit künf­tige Kurse pro­gnos­ti­ziert wer­den kön­nen.

Deep Lear­ning ermög­lichte es, KI-Modelle mit unvor­stell­bar gro­ßen Daten­men­gen zu trai­nie­ren und kom­plexe Auf­ga­ben wie Bild- und Sprach­er­ken­nung durch­füh­ren zu las­sen.

Bei ChatGPT wurde das Modell unter ande­rem mit nahezu allen im Inter­net ver­füg­ba­ren Infor­ma­tio­nen „gefüt­tert“ und trai­niert. Wenn ChatGPT heute Texte für den Nut­zer erstellt, so ver­steht die Anwen­dung dabei nicht, was sie schreibt. Statt­des­sen ent­schei­det sie sich für den nächs­ten Buch­sta­ben und das nächste Wort auf Basis von Wahr­schein­lich­kei­ten, die das Modell wie­derum aus den Lern­da­ten ablei­tet. Bei­spiel: Wie müsste wahr­schein­lich der Satz ver­voll­stän­digt wer­den, wenn der erste Satz­teil „Der Eifel­turm steht in“ lau­tet? Genau: „Paris“.

ChatGPT ist also keine Wis­sens­da­ten­bank und kein wirk­lich intel­li­gen­tes Wesen mit erlern­tem Wis­sen. Es ist ein Wahr­schein­lich­keits­al­go­rith­mus, der jedoch den Ein­druck erweckt, als „wisse“ und „ver­stehe“ er, was er da schreibt.

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III. Anwen­dun­gen von künst­li­cher Intel­li­genz

In die­sem Abschnitt wer­den wir uns nun auf die viel­fäl­ti­gen Anwen­dungs­mög­lich­kei­ten von künst­li­cher Intel­li­genz kon­zen­trie­ren, wobei wir einen Schwer­punkt auf den Ein­satz im Mar­ke­ting legen. Viele davon sind bereits Rea­li­tät, andere erst in der Ent­ste­hung:

Per­so­na­li­sierte Wer­bung und Emp­feh­lun­gen

Durch die Ana­lyse von Nut­zer­da­ten und dem Ein­satz von Algo­rith­men kann KI dazu bei­tra­gen, maß­ge­schnei­derte Anzei­gen und Pro­dukt­emp­feh­lun­gen bereit­zu­stel­len. Dies ermög­licht Unter­neh­men, geziel­ter auf indi­vi­du­elle Vor­lie­ben und Bedürf­nisse der Nut­zer ein­zu­ge­hen und so die Kun­den­zu­frie­den­heit zu stei­gern.

Auto­ma­ti­sierte Kun­den­in­ter­ak­tion

KI-basierte Chat­bots und vir­tu­elle Assis­ten­ten wer­den immer häu­fi­ger ein­ge­setzt, um auto­ma­ti­sierte Kun­den­in­ter­ak­tio­nen zu ermög­li­chen. Diese Sys­teme kön­nen natür­li­che Spra­che ver­ste­hen und mitt­ler­weile auf men­schen­ähn­li­che Weise Fra­gen beant­wor­ten, Unter­stüt­zung bie­ten und sogar Trans­ak­tio­nen durch­füh­ren. Dadurch kön­nen Unter­neh­men effi­zi­en­ter mit Kun­den kom­mu­ni­zie­ren und rund um die Uhr Sup­port bie­ten.

Vor­her­sage und Ana­lyse von Kun­den­ver­hal­ten

Ein wei­te­rer wich­ti­ger Ein­satz­be­reich von künst­li­cher Intel­li­genz im Mar­ke­ting ist die Ana­lyse und Vor­her­sage von Kun­den­ver­hal­ten. Durch die Ver­ar­bei­tung gro­ßer Men­gen an Daten kön­nen KI-Modelle Mus­ter erken­nen und Vor­her­sa­gen dar­über tref­fen, wie Kun­den auf bestimmte Mar­ke­ting­ak­ti­vi­tä­ten reagie­ren wer­den. Dies ermög­licht Unter­neh­men, ihre Mar­ke­ting­maß­nah­men zu opti­mie­ren und per­so­na­li­sier­tere Kam­pa­gnen zu ent­wi­ckeln.

Auto­ma­ti­sierte Daten­ana­lyse und Insights

Die Auto­ma­ti­sie­rung von Daten­ana­lyse ist ein wei­te­rer Vor­teil der künst­li­chen Intel­li­genz im Mar­ke­ting. Durch den Ein­satz von KI-Tools kön­nen große Daten­men­gen schnell ana­ly­siert wer­den, um wich­tige Ein­bli­cke zu gewin­nen und Trends zu ent­de­cken. Diese Insights kön­nen genutzt wer­den, um fun­dier­tere Ent­schei­dun­gen zu tref­fen, Mar­ke­ting­kam­pa­gnen zu opti­mie­ren und den Erfolg von Mar­ke­ting­maß­nah­men zu mes­sen.

Ver­bes­se­rung der Kun­de­n­er­fah­rung

KI kann auch dazu bei­tra­gen, die Kun­de­n­er­fah­rung zu ver­bes­sern. Durch den Ein­satz von Bil­der­ken­nungs­tech­no­lo­gien kön­nen bei­spiels­weise visu­elle Such­funk­tio­nen ent­wi­ckelt wer­den, die es Kun­den ermög­li­chen, Pro­dukte auf Basis von Bil­dern zu fin­den. Dar­über hin­aus kön­nen Unter­neh­men mit­hilfe von KI-Sys­te­men Kun­den­feed­back ana­ly­sie­ren und per­so­na­li­sierte Inter­ak­tio­nen bie­ten, um die Kun­den­zu­frie­den­heit und -bin­dung zu stei­gern.

Effi­zi­en­tere Con­tent-Erstel­lung

Vor allem die jüngs­ten Tools haben gezeigt, wie sich die Tex­terstel­lung, Text­über­set­zun­gen, Tex­t­op­ti­mie­run­gen, Bil­der­stel­lun­gen oder die Nach­be­ar­bei­tung vor­hander Bil­der deut­lich zeit­spa­ren­der gestal­ten las­sen. Der nächste Schritt sind KI-gene­rierte Videos und Audios. Rich­tig und ver­ant­wor­tungs­voll ein­ge­setzt, kann dies sig­nis­fi­kant Kos­ten spa­ren und die Ren­ta­bi­li­tät von Con­tent Mar­ke­ting ver­bes­sern.

Wei­tere Anwen­dun­gen von künst­li­cher Intel­li­genz

Abge­se­hen vom Mar­ke­ting gibt es zahl­rei­che andere Anwen­dun­gen von künst­li­cher Intel­li­genz in ver­schie­de­nen Berei­chen. Dazu gehö­ren das Gesund­heits­we­sen, Finanz­we­sen, Logis­tik, Bil­dung und vie­les mehr.

KI hat das Poten­zial, Pro­zesse zu auto­ma­ti­sie­ren, Ent­schei­dun­gen zu opti­mie­ren und inno­va­tive Lösun­gen für kom­plexe Pro­bleme zu bie­ten.

Die Anwen­dun­gen von künst­li­cher

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IV. Chan­cen und Risi­ken von künst­li­cher Intel­li­genz im Mar­ke­ting

In die­sem Abschnitt möch­ten wir Ihnen einen Über­blick über die Vor- und Nach­teile von künst­li­cher Intel­li­genz geben:

Chan­cen von künst­li­cher Intel­li­genz

  • Effi­zi­enz­stei­ge­rung: Künst­li­che Intel­li­genz kann Auf­ga­ben auto­ma­ti­sie­ren und Pro­zesse opti­mie­ren, was zu einer erheb­li­chen Stei­ge­rung der Effi­zi­enz führt. Rou­ti­ne­auf­ga­ben kön­nen schnel­ler und prä­zi­ser erle­digt wer­den, was Zeit und Res­sour­cen spart.
  • Ver­bes­serte Genau­ig­keit: KI-Sys­teme kön­nen große Men­gen an Daten ana­ly­sie­ren und Mus­ter erken­nen, um genauere Vor­her­sa­gen und Ent­schei­dun­gen zu tref­fen. Dies kann dazu bei­tra­gen, mensch­li­che Feh­ler zu redu­zie­ren und die Qua­li­tät von Ergeb­nis­sen zu ver­bes­sern.
  • Per­so­na­li­sie­rung: Durch den Ein­satz von künst­li­cher Intel­li­genz kön­nen per­so­na­li­sierte Erfah­run­gen und Ange­bote bereit­ge­stellt wer­den. Unter­neh­men kön­nen ihre Kun­den bes­ser ver­ste­hen und indi­vi­du­ell auf deren Bedürf­nisse ein­ge­hen, was zu einer höhe­ren Con­ver­sion Rate und gestei­ger­ter Kun­den­zu­frie­den­heit führt.
  • Daten­ana­lyse: Künst­li­che Intel­li­genz ermög­licht die Ver­ar­bei­tung gro­ßer Daten­men­gen und die Extra­hie­rung wert­vol­ler Erkennt­nisse. Unter­neh­men kön­nen Trends schnel­ler erken­nen, Mus­ter bes­ser iden­ti­fi­zie­ren und fun­dier­tere Ent­schei­dun­gen tref­fen.

Risi­ken von künst­li­cher Intel­li­genz

  • Daten­schutz und Daten­si­cher­heit: Der Ein­satz von künst­li­cher Intel­li­genz erfor­dert den Zugriff auf große Men­gen an Daten. Dies kann Daten­schutz­be­den­ken auf­wer­fen und die Sicher­heit sen­si­bler Infor­ma­tio­nen gefähr­den. Es ist wich­tig, hier­auf bereits bei der Wahl von AI-Tools zu ach­ten und ange­mes­sene Sicher­heits­maß­nah­men zu ergrei­fen, um poten­zi­elle Risi­ken zu mini­mie­ren.
  • Arbeits­platz- & Markt­ver­än­de­run­gen: Künst­li­che Intel­li­genz wird zu tief­grei­fen­den Ver­än­de­run­gen auf dem Arbeits- und Anbie­ter­markt füh­ren, da bestimmte Auf­ga­ben auto­ma­ti­siert wer­den kön­nen. Dies kann bestimmte Fähig­kei­ten, Kennt­nisse, Pro­dukte und Dienst­leis­tun­gen über­flüs­sig machen. Auch kann sich die Bedeu­tung und Cha­rak­te­ris­tik von Mar­ke­ting­ka­nä­len und Platt­for­men ver­än­dern, was direk­ten Ein­fluss auf Sicht­bar­keit und Kun­den­ge­win­nung haben kann. Es ist wich­tig, sich auf diese Ver­än­de­run­gen bereits jetzt pro­ak­tiv vor­zu­be­rei­ten.
  • Ethi­sche Über­le­gun­gen: Der Ein­satz von künst­li­cher Intel­li­genz wirft ethi­sche Fra­gen auf, ins­be­son­dere wenn es um Ent­schei­dungs­fin­dung, Daten­schutz und poten­zi­elle Vor­ein­ge­nom­men­heit geht. Es ist wich­tig, sicher­zu­stel­len, dass künst­li­che Intel­li­genz ver­ant­wor­tungs­be­wusst und trans­pa­rent ein­ge­setzt wird, um uner­wünschte Aus­wir­kun­gen zu ver­mei­den.
  • Abhän­gig­keit von Tech­no­lo­gie: Wäh­rend künst­li­che Intel­li­genz viele Vor­teile bie­tet, besteht auch die Gefahr einer über­mä­ßi­gen Abhän­gig­keit von Tech­no­lo­gie. Es ist wich­tig, ein aus­ge­wo­ge­nes Ver­hält­nis zwi­schen mensch­li­cher Intel­li­genz und künst­li­cher Intel­li­genz zu fin­den und sicher­zu­stel­len, dass die Tech­no­lo­gie die mensch­li­che Krea­ti­vi­tät und Ent­schei­dungs­fä­hig­keit unter­stützt und ergänzt, anstatt sie voll­stän­dig zu erset­zen.
  • Kos­ten und Res­sour­cen: Die Imple­men­tie­rung und War­tung von künst­li­cher Intel­li­genz kann mit hohen Kos­ten ver­bun­den sein. Die Ent­wick­lung kom­ple­xer KI-Sys­teme erfor­dert umfang­rei­che Res­sour­cen, ein­schließ­lich leis­tungs­star­ker Hard­ware und qua­li­fi­zier­ter Fach­kräfte. Unter­neh­men müs­sen sorg­fäl­tig die Kos­ten-Nut­zen-Aspekte abwä­gen, um sicher­zu­stel­len, dass der Ein­satz von künst­li­cher Intel­li­genz ren­ta­bel ist.
  • Begren­zun­gen des Ler­nens: Obwohl künst­li­che Intel­li­genz in der Lage ist, aus Daten zu ler­nen, hat sie immer noch ihre Gren­zen. KI-Sys­teme kön­nen nur auf vor­her­seh­bare Mus­ter und Infor­ma­tio­nen reagie­ren, für die sie pro­gram­miert oder trai­niert wur­den. Sie kön­nen Schwie­rig­kei­ten haben, mit unvor­her­ge­se­he­nen oder unge­wöhn­li­chen Situa­tio­nen umzu­ge­hen, die mensch­li­che Intel­li­genz intui­tiv bewäl­ti­gen könnte.

Es ist wich­tig, die Chan­cen und Risi­ken von künst­li­cher Intel­li­genz sorg­fäl­tig abzu­wä­gen und eine aus­ge­wo­gene Her­an­ge­hens­weise zu ver­fol­gen.

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