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Die Verschmelzung menschlicher und künstlicher Intelligenz: eine Dystopie?

7 Juli, 2020


In einem Artikel, den wir kürzlich in einer Ausgabe der Planung & Analyse zum Thema Big Data Analytics veröffentlicht haben, nähern wir uns einem der großen Themen der Gegenwart im Bereich der Marketinganalyse: künstliche Intelligenz und Machine Learning.

 

Künstliche Intelligenz assoziieren viele Menschen, die nicht tagtäglich damit zu tun haben, direkt mit   Experimenten, wie dem von Facebook aus dem Jahr 2017, oder Begriffen der Popkultur wie SKYNET und HAL 9000. Die Übernahme der Welt durch Maschinen oder Roboter wird oft als unausweichlich gesehen, wenn wir der KI freien Lauf lassen.

 

Dass die Abwägung von Nutzen und Gefahren beim Einsatz von Algorithmen auch im Alltag in Deutschland sehr relevant ist, zeigt die 2019 vom Karlsruher Institut für Technologie (KIT) durchgeführte Untersuchung  „Diskriminierungsrisiken durch Verwendung von Algorithmen“, welche die Antidiskriminierungsstelle des Bundes in Auftrag gegeben hatte. Hierbei wurde untersucht, inwieweit Algorithmen objektiv agieren können. “Kritisch wird es insbesondere dann, wenn die Algorithmen mit tendenziösen Daten arbeiten und auf eigentlich geschützte Merkmale zurückgreifen", sagte der Autor damals. Dies kann zu einer Potentielle Benachteiligung einzelner Menschen und ganzer Bevölkerungsgruppen führen.

 

 

Marketing aus der Maschine

Mit diesen dystopischen Studien und dem Terminator im Nacken fragten wir uns also: können wir zumindest im Marketing blind auf KI/ML vertrauen? Und wie wirken sich unsichere und noch nie dagewesenen Zeiten wie jetzt auf die Algorithmen aus? Brauchen wir einen John Connor, der uns vor falschen Versprechungen schützt?

 

Basierend auf unseren eigenen Projekten in der derzeitigen Krise und Erfahrungen aus 20 Jahren Marketinganalyse kamen wir zum Schluss, dass viel zu selten darüber geredet wird, was die KI nicht kann: sich auf noch nie da gewesene Situationen einstellen und ohne Lernbeispiele Schlüsse aus nicht 100% kongruenten Erfahrungen ziehen . Die Maschine kann keine alleinstehende Zukunft kreieren, sie baut Vorhersagen auf dem Vergangenen auf. Und worauf sollen sich die Maschinen jetzt genau berufen? Eine Grippewelle aus Zeiten, in denen die jetzigen geo-ökonomischen Grundbedingungen noch eine futuristische Utopie waren?

 

“Most of the machine learning deployed by marketers uses history to predict the future, but today’s scenario is unprecedented.” 

(Jason McNellis, Gartner)

 

Der menschliche Touch

Die Künstliche Intelligenz mit ihrem Machine Learning (ML) braucht die menschliche Intelligenz, um Erfahrungen auf emotionaler, psychologischer oder schlicht wirtschaftlicher Ebene einfließen zu lassen. Sogar Schach Supercomputer wie Deep Blue konnten schlussendlich von Großmeistern wie Kasparov besiegt werden als dieser ein Team von Menschen und Computern um sich versammelteganz im Rahmen des Moravekschen Paradoxon: "Maschinen und Menschen haben häufig gegensätzliche Stärken und Schwächen." Taktiken wurden an die Computer abgegeben, Strategien im menschlichen Team behalten.

 

Unsere Methoden des Agile Learning und Live Modelling sind Beispiele einer solchen optimalen Verschmelzung. Bei Agile Learning nutzen unsere Kunden ML, um z.B. A/B Tests durchzuführen, die auf Beobachtungen  beruhen. Gepaart mit menschlicher Beratung, werden die Ergebnisse bewertet und validiert, und fließen direkt in ganzheitliche Marketing Mix Modelle ein, die wir Commercial Mix Modelle (CMM) nennen. So unterstützen sie die datengetriebene Entscheidungsfindung des Unternehmens.

Wenn Live Modelle zum Einsatz kommen, sind sie ebenfalls Teil der grundlegenden Analyse des Commercial Mix Modelling und ermöglichen es Entscheidungsträgern durch schnellere Messungen, Geschäftstreiber in Echtzeit zu verstehen und dabei stets am Puls des Unternehmens zu bleiben auf. Gleichzeitig achten wir darauf, die Tiefe von Erkenntnissen mit Analysen und Beratung in Einklang mit der Geschwindigkeit zu bringen, wenn Sie diese am dringendsten benötigen.

 

Ein langer Weg zur Optimierung

Und dennoch herrscht immer noch ein großes Schwarz-Weiß-Denken vor, dass auf Unwissenheit beruht und von Furcht vor der Übernahme der Maschinen genährt wird. Es sollte viel öfter darüber gesprochen werden, wie wir Menschen den besten Nutzen aus Daten und ML ziehen können. Und gleichzeitig muss immer wieder klar gemacht werden, dass ein mit Daten gefütterter Algorithmus alleine keine effektive Marketingkampagne auf die Beine stellen kann.

 

Der W&V Kolumnist Karsten Lohmeyer hat dies zuletzt sehr gut zusammengefasst: „Wer es schafft, alle verfügbaren Daten für einen Artikel zu nutzen, der die Leser nicht nur informiert und unterhält, sondern regelrecht begeistert, hat die Königsdisziplin gemeistert. Dann gelingt es auch Communities aus loyalen Nutzern aufzubauen.“

 

Von einer Übernahme der Marketing-Welt durch Maschinen sind wir noch weit entfernt, und spätestens im Jahr 2029 ist dann ja sowieso alles vorbei, wenn der Krieg gegen die Maschinen beendet wird.

 

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