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.
Inhaltsverzeichnis
- I. Einführung in künstliche Intelligenz
- II. Funktionsweise von künstlicher Intelligenz
- III. Anwendungen von künstlicher Intelligenz
- Personalisierte Werbung und Empfehlungen
- Automatisierte Kundeninteraktion
- Vorhersage und Analyse von Kundenverhalten
- Automatisierte Datenanalyse und Insights
- Verbesserung der Kundenerfahrung
- Effizientere Content-Erstellung
- Weitere Anwendungen von künstlicher Intelligenz
- IV. Chancen und Risiken von künstlicher Intelligenz im Marketing
- Wissens-Vorsprung sichern
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.
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.
Bleiben Sie dem Wettbewerb einen Schritt voraus!
Jetzt unseren „KI-Visionär“ abonnieren!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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Jetzt unseren „KI-Visionär“ abonnieren!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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Jetzt unseren „KI-Visionär“ abonnieren!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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Es gibt derzeit wohl keinen anderen Bereich, der sich schneller verändert, als der der künstlichen Intelligenz.
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