Transkript Staffel 1, Folge 03, Hoxtell
00:00:00
SPEAKER_00
Willkommen bei KI Insights, ein Podcast vom Projekt ZAKKI an der Hochschule
Magdeburg-Stendal. Hier teilen ExpertInnen verschiedenster Disziplinen ihre Einblicke
in die facettenreiche Welt der künstlichen Intelligenz. In der ersten Staffel erwarten Sie
Beiträge rund um das Thema KI-Technologien und Anwendungen, moderiert von David
Weigert und Prof. Dr. Fabian Behrendt.
00:00:28
SPEAKER_02
Herzlich willkommen zu einer neuen Folge unseres Podcast-Formats KI Insights. Mein
Name ist Fabian Behrendt. Auch heute begleite ich Sie wieder durch diese Folge. Ja, wir
bitten uns heute der Frage, welchen Einfluss eigentlich Lernsysteme auf die wichtigen
Themen wie E-Commerce und Marketing haben. Dafür habe ich jemand heute zu gast
und zwar ist das ein professor dr annett hoxhild von der hochschule erfurt bist aber auch
zum beispiel buchautoren gesehen weil bei springer für das marketing auch sehr
interessante lektüre ist social entrepreneur habe ich gelesen und sehr viel auch vor
erfahrung an vorherigen hochschulen kommt vorher aus vorher auch aus dem
praktischen Bereich. Und da würde ich mich einfach mal bitten, dass du dich einfach
mal in einem Ein-Minuten-Pitch einfach mal kurz für unser Auditorium, wenn du dir
diese Gäste einfach mal kurz vorstellst, dass wir einfach einen kurzen Abriss davon
kriegen, wer es eigentlich die Liebe handelt.
00:01:18
SPEAKER_01
Danke für die Einladung, Fabian. Der Pitch hört sich ja jetzt gleich richtig böse an. Er
erinnert mich an meine letzte Station. Da habe ich einen Startup-Inkubator geleitet und
musste auch die ganzen Tech-Unternehmerinnen und Unternehmern, die wir dabei
hatten, beim Pitchen oder Pitch-Training behilflich sein. Ich selber komme ursprünglich
aus der Luftfahrtindustrie. Die können wir ja auch noch mal im Bereich E-Commerce
und Marketing und künstliche Intelligenz aufgreifen, wenn es um den Bereich
Preisgestaltung geht. Superspannend. Und habe dann einige Jahre im IT-Bereich bei
Strato gearbeitet. Das ist ein Webhosting-Unternehmen, das unter anderem auch Shop
Systeme bereitstellt. Da sind wir, glaube ich, direkt im Thema. Da war ich PR-Managerin
und Referentin für Nachhaltigkeit und bin danach dann über den Umweg Social
Entrepreneurship an einer Fachhochschule gelandet.
00:02:08
SPEAKER_02
Das heißt, du bist schon gut rumgekommen in der Industrie, in der Forschung. Und du
sprachst doch gerade davon, dass du gerade in den Themen, zum Beispiel bei Strato,
eine Station, wo du Shop-Systeme mitentwickelt hast, also wahrscheinlich Online
Shops.
00:02:23
SPEAKER_01
Also entwickelt habe ich die selber nicht. Ich war eher diejenige, die halt in der PR dafür
zuständig war, nach außen hin zu erklären, was meine Kolleginnen und Kollegen,
Entwicklerinnen und Entwickler da gemacht haben. Forschung, klar, habe ich auch, wie
du schon sagtest, angewandt. Also Grundlagenforschung, KI, könnte er von mir auch
nicht erwarten. Tut er glaube aber, auch gar ich, Aber es gibt nicht. weil gerade ja,
beiorschung könnte er von KI, mir auch nicht Tut er erwarten. glaube ich, aber, auch gar
nicht. Aber es gibt
00:02:46
SPEAKER_02
ja, weil gerade bei dem Thema KI gibt es ja nicht nur die eine Welt, das heißt derjenige,
der zum Beispiel ein KI-System entwickelt, Norinna ist jetzt, sondern es gibt ja sehr viele
Sichtweisen und Schichten auch von der KI. Und ich glaube, ein wichtiger Punkt ist ja
auch, wie kann man KI-Systeme implementieren und wofür kann man die eigentlich
auch nutzen? Und ich glaube, das ist ein Punkt, dem ich auch immer viele fragen, wenn
wir heraus aus unserem Zaki-Projekt heraus immer sagen, okay, KI-Systeme, ja, das eine
ist das Verstehen von KI-Systemen, wie diese auch funktionieren. Das andere ist ja,
wofür kann ich den eigentlich einsetzen? Aus deiner Erfahrung heraus bei Strato, was
würdest du sagen, wo hast du da schon mit KI-System schon zu tun gehabt. Da muss ich
jetzt
00:03:21
SPEAKER_01
Da muss ich jetzt sagen, ich habe 2011 bei Strato aufgehört. Das ist schon ein Weilchen
her. Was damals schon wirklich sehr intelligent war, künstlich intelligent, das war der
Spam-Filter, den man angewendet hat. Also der war wirklich gut da drin, selber Muster
zu erkennen in großen E-Mail-Mengen, die da eingingen, halt zu schauen, okay, was
könnte jetzt Spam sein und was nicht. Also da gab es noch so Späße wie Bilderspam,
der damals aufkam, der von den meisten sehr textlastigen Systemen nicht erkannt
werden konnte. Was damals so Homepage-Baukästen und Shops anbelangte, das war
leider noch nicht so intelligent, wie man sich das gewünscht hätte und wie es heute
standardmäßig auch ist. Aber ich glaube, eine erste Frage, die wir uns vielleicht stellen
sollten, ist, was ist KI überhaupt? Ich glaube, da fängt es schon an. Ich weiß nicht, habt
ihr das schon für euch gelöst hier im Podcast oder wo steht ihr da? Das ist natürlich eine
sehr interessante
00:04:11
SPEAKER_02
im Podcast oder wo steht ihr da? Das ist natürlich eine sehr interessante Frage, was du
vielleicht aus deiner Sicht auch gerade des E-Commerce oder auch des Marketings
unter KI verstehst, weil es gibt ja sehr viele Diskussionen. Der Begriff der künstlichen
Intelligenz an sich ist ja gar nicht definiert oder gar nicht in sehr Breite definiert, dass
man sagen könnte, das ist KI, sondern es ist ja eine Themenbreite, die damit abgedeckt
wird. Und ich weiß nicht, ob du da vielleicht einen Vorschlag hast oder eine Idee, wie du
das aus dem Bereich Marketing siehst oder aus dem Thema Handel, E-Commerce?
00:04:46
SPEAKER_01
Ich glaube, ich kann es auch nur breiter fassen und halt sagen, es geht darum, dass wir
es mit Computersystemen zu tun haben, die sich irgendwie menschenähnlich intelligent
verhalten. Und ich glaube, da liegt schon das ganze Problem drin, denn dieser KI-Begriff
ist ja einem Wandel unterlegen. Also ich kann mich an Zeiten erinnern, als Menschen
behaupteten, dass die Statistiksoftware künstlich intelligent sei, die eigentlich nur
vorgegebene Befehle abgearbeitet hat, wenn man das so möchte, oder
Rechenoperationen ausgeführt hat. Das war halt vor 50 Jahren vermutlich oder 40 noch
ganz was Tolles. Und man hat gesagt, wow, wie cool, man muss hier nicht mehr jeden
Befehl reinklickern. Das würde man heute überhaupt nicht mehr als künstlich intelligent
bezeichnen, sondern man würde sagen, die hält sich ja an was Vorgegebenes. Und ich
glaube, wenn wir uns in den Bereich E-Commerce anschauen und Marketing, dann sind
das Felder, die sich wahnsinnig schnell wandeln und das, was ich jetzt sage, mag in zwei
oder fünf Jahren auch wieder komplett überholt sein. Also mein Gedanke war, wir
könnten vielleicht mal anhand der Customer Journey auf den Bereich E-Commerce und
KI im Marketing gucken, uns daran festmachen, was wir vielleicht aktuell für intelligent
halten, für künstlich intelligent halten und was auch eher nicht.
00:05:59
SPEAKER_02
Sehr, sehr gern. Dann lass uns da einsteigen in dem ganzen Bereich der Customer
Journey? Wo würdest du da anfangen? Also wenn
00:06:04
SPEAKER_01
Also wenn man sich heute einen Webshop anlegt, ich denke jetzt mal an einen für ganz
klassische greifbare materielle Güter. Sagen wir mal jemanden, sagen wir einen
Webshop für Bekleidung. Angenommen, da stellt jemand T-Shirts ein, dann reicht es
eigentlich, wenn er ein T-Shirt in weiß in Größe M da einstellt und dann kann er dem
System vorgeben, dass es das auch noch in anderen Größen und Farben geben soll. Und
dann werden diese Items automatisiert angelegt. Wenn ich zurückdenke, vor 15 Jahren
hätte man das noch ganz händisch da einbauen müssen und sehr viel Zeit darauf
verwendet und sich wahrscheinlich auch ordentlich gelangweilt dabei. Und jetzt können
wir mal einen Schritt weitergehen zum Kunden oder zur Kundin selber, die jetzt also mit
diesem Webshop gehen zum Kunden oder zur Kundin selber, die jetzt also mit diesem
Webshop interagiert und auch anders ihre Spuren im Netz irgendwo hinterlässt. Und wir
gehen mal in die Vorkaufphase rein. Da könnte man jetzt künstliche Intelligenz nutzen,
um herauszufinden, für welche Produkte die Person sich interessiert, welche Inhalte bei
ihr ankommen und auch über welche Medien sie diese Inhalte wahrnehmen würde. Also
wenn es meinetwegen T-Shirts sind, die man an Teenies verkaufen möchte, dann ist man
vielleicht mit TikTok ganz gut beraten. Vielleicht weniger auf Nachrichtenportal oder so
mit einer Werbeeinblendung. Das kann man natürlich noch granularer und persönlicher
sich anschauen. Also anhand zum Beispiel der Apps, die auf dem Smartphone installiert
sind, anwand der persönlichen Nutzungshistorie. Man könnte auch hingehen bei
hybriden Angeboten. Ist ja nicht alles reiner E-Commerce. Wir haben ja auch Betreiber,
die stationäre Einrichtungen haben. Da könnte man sich auch die Bewegungsdaten
anschauen. Nehmen wir mal McDonald’s zum Beispiel. Könnten, wenn die
Standortdaten übermittelt werden und enabled sind auf dem mobilen Endgerät, könnte
man merken, da nähert sich jemand einer McDonald’s-Filiale. Ach, dann zeigen wir dem
doch mal eben einen Gutschein an. Zwei Pommes zum Preis von einer oder sowas. Oder
einen günstigeren McFlurry an einem heißen Sommertag oder so. Und dann vielleicht
noch kurz den Hinweis darauf, wie der zur nächsten Filiale kommt. Und wenn man Glück
hat, hat man den gecatcht und die Person geht jetzt bei McDonald’s vorbei. Das wäre
jetzt kein klassischer E-Commerce, aber das wäre schon so die Verschmelzung der On-
und Offline-Welt. Und man würde ja auch sehen, hat die Person die McDonald’s App auf
dem Smartphone drauf? Was hat die in der Vergangenheit gekauft? Ja, wenn wir jetzt
mal in die Kaufphase zum Beispiel reinschauen, kann man sich ja auch Präferenzen
anschauen lassen von einer, anzeigen lassen von einer Person. Man weiß vielleicht
auch, wie die Zahlungsbereitschaft ist. Ja, also wenn sich da jemand mit dem neuesten
iPhone irgendwo einloggt, dann kann man anhand des Betriebssystems schon ziemlich
sicher davon ausgehen, dass die Zahlungsbereitschaft eher hoch ist. Man hat
möglicherweise schon eine Kaufhistorie bei dem entsprechenden Anbieter und auch da
kann man schauen, was hat die Person gekauft, hat die möglicherweise Angebote
wahrgenommen. Würde es jetzt vielleicht in der Kaufsituation Sinn ergeben, der Person
nochmal ein Schnäppchen anzubieten, weil die darauf reagiert. Also meinetwegen, kauf
drei T-Shirts und zahl aber nur zwei. All das könnte man sehen und man kann zum
Beispiel auch die Kaufwahrscheinlichkeit berechnen. Wie wahrscheinlich es ist, dass
Dinge, die angeklickt werden oder im Warenkorb landen, auch tatsächlich gekauft
werden und wie hoch möglicherweise auch die Retourenquote bei der betreffenden
Person sind. Jetzt hört natürlich so eine Customer Journey nicht beim Kauf auf. Also
nach dem Kauf ist vor dem Kauf, heißt es immer so schön. Auch wenn jetzt was gekauft
wurde, dann geht das Ganze noch weiter. Vielleicht hat die Person Serviceanfragen,
braucht noch Support. Das heißt, dann könnte sie sich an den Anbieter wenden und
spricht da vielleicht mit einem Chatbot oder schreibt mit einem Chatbot, der mit SKI
gesteuert wird. Man könnte auch in der Nachkaufphase die
Abwanderungswahrscheinlichkeit berechnen, also die Wahrscheinlichkeit, wie häufig
die Person nochmal bei dem Anbieter kauft oder komplett weg ist, da nicht mehr hingeht
und entsprechend auch wieder Angebote unterbreiten oder mit einem Newsletter in
Kontakt bleiben, der auch wieder teilweise mit KI generierten Texten befüllt wird oder
der, wenn man das nicht macht, doch immerhin modular so zusammengestellt wird,
dass er zu den Präferenzen der jeweiligen Kundin oder des jeweiligen Kunden passt. Das
war schon mal eine ganze Menge.
00:10:18
SPEAKER_02
Wow, jetzt hast du uns ja wirklich eine ganze Facette auch an verschiedenen Elementen
der künstlichen Intelligenz auch eingehen aufgezeigt die in so einer customer journey
auch eingesetzt werden und was ich ganz faszinierend finde ist dass wir über themen
gesprochen auf der einen seite wie jahren ein kein system was uns sozusagen die
website erstellt ja was uns sagen den shop erstellt was uns aus vielleicht einem produkt
vielleicht auch die Produkte skaliert. Und wir als Endnutzer, die da drauf gucken, gar
nicht sehen, dass dahinter vielleicht eigentlich nur ein Produkt ist, sondern für uns ein
spezifisches Produkt sind oder sogar eine Feedback an Produkten. Und das erinnert
mich auch an das Thema, gerade an das Thema App- und Softwareentwicklung, was ja
aktuell mit einigen KI-Applikationen innerhalb von wenigen Minuten wirklich möglich ist,
dass man sich seine eigene App für Android, für iOS entwickeln kann in den Bereichen,
die wirklich, ich sag mal zu 80 bis 90 Prozent ist die wirklich gut developed in dem
ganzen Bereich und auch umsetzbar. Das heißt nicht nur, dass wir diese Shops, zum
Beispiel diese Online-Shops haben, die halt wirklich auch schnell eingepasst werden
können, sondern es können halt auch viele neue Shops in dem Bereich auch entstehen.
Und wenn wir da vielleicht nochmal reingehen, wie kann ich denn eigentlich als
Endnutzer hier auch sehen, ist das jetzt denn eigentlich ein Shop von der Marke XY oder
denkst du, dass da auch vielleicht auch viele schwarze Schafe auch dabei sind? Gerade
was das Thema natürlich auch Datensicherheit angeht, Raubschutz oder Raubgruppen
im Internet angeht, oder dass ich auf Betrüger da auch reinfalle. Kannst du dir vorstellen,
dass für den Bereich auch KI-Systeme eingesetzt werden?
00:11:46
SPEAKER_01
Also klar. Du bist ja jetzt gerade mehr beim Erstellen des Webshops. Ich glaube, da liegt
jetzt das geringere Gefahrenpotenzial drin. Am Ende ist es ja relativ egal, wer die T-Shirts
da einstellen lässt. Fake-Shops sind natürlich ein Problem. Und natürlich profitieren
auch diejenigen, die Fake-Shops da einstellen Fake lässt. Shops sind natürlich ein
Problem und natürlich profitieren auch diejenigen, die Fake Shops erstellen wollen,
davon, dass das so leicht geht. Ich glaube, Verbraucherschutzzentralen, die könnten ja
jetzt ein bisschen mehr zu der ganzen Sache sagen. Kann man das direkt erkennen, wer
den Fake Shop erstellt? Ich glaube, die Shop-Betreiber würden das nicht wollen. Ich bin
aber jetzt auch nicht so super tief in dem Thema drin. Und da macht es, glaube ich, jetzt
keinen so fürchterlich großen Unterschied, wo die gehostet werden oder von wem. Ob
das jetzt ein eigentlich gar nicht sein, dann ist irgendwas nicht in Ordnung ist. Komplett
wird man Kriminalität nicht verhindern können. Dann kann man natürlich KI auch
nutzen, um bestimmte Patterns, bestimmte Muster der Kunden zu erkennen. Also wenn
man zum Beispiel wissen möchte, beim Login in den Bereich, also den Online-Banking
Login-Bereich zum Beispiel, da kann man ja anhand des Tippens oder der Bewegungen
mit der Maus oder des Cursors kann man ja zum Beispiel erkennen, ob das ein typisches
Bewegungsmuster für die Person ist, die sich da normalerweise einloggt. Und wer jetzt
meinetwegen versucht, mit einem gebrochenen Arm das zu navigieren, der merkt dann
vielleicht auch, dass er sich häufiger einloggen muss und fragt sich vielleicht im ersten
Moment, ob er sich vertippt hat oder so oder das Passwort nicht mehr so gut weiß. Ja,
das ist in Wirklichkeit eine Sicherheitsmaßnahme, die dahinter geschaltet ist. Aber wir
kommen weg von den Online- Shops oder vom E-Commerce an und für sich. Also klar,
Fake-Shops sind ein Thema.
00:14:04
SPEAKER_02
Aber sehr, sehr interessante Diskussion jetzt, gerade auch mit dem Passwort und mit
dem Login. Ich glaube, jeder von uns hat das schon mal die Erfahrung gemacht und hat
sich geärgert, dass du den Passwort dreimal miteinander eingeben musst. Und ich
glaube, das ist dann zum Beispiel ein oder zwei dieser Gründe, die dann auch mit
dahinter liegen. Kommen wir zurück zum Thema E-Commerce. Du sprachst auch von
dem Thema der Datenprofile der einzelnen Nutzer. Und was ich da interessiere, das
Thema auch Zahlungsbereitschaft. Und das ist ja eigentlich eine gute Kombination, weil
im Endeffekt diese Datenprofile der Nutzer, die werden ja täglich und in einer
Immensität auch erhoben. Egal, was ich auch versuche einzustellen, ob ich meine
Cookies versuche zu löschen, meine Standortdaten zu verändern. Mehr oder weniger
bekommen ja im Endeffekt die Betreiber schon Informationen über mich als Kunden.
Und die Spezifischer, die Informationen sind, das so Spezifischer können die Angebote
natürlich darauf zugeschnitten werden. Und dass da natürlich KI eingesetzt wird, ist jetzt
natürlich kein Geheimnis. Und ich gerade als jetzt so die Boom-Phase des KIs, also
dieses Vorbeben vor vier, fünf Jahren, da wurde es ja noch Forschung so langsam jetzt
wieder auf den einzelnen Kolloquien auch wieder aktuell an das ganze Thema. Da hieß
es damals, ja, alles schön gut, was gerade in der Karriere entsteht, aber schaut euch
doch mal die Industrie an, die ist ja teilweise schon Jahre voraus. Die sagen ja, die
belächeln ja eigentlich alle und sagen, ja, das wird ja auch genutzt für einzelne
Geschäftsmodelle. Fallen dir da so Geschäftsmodelle ein, wo du sagst, das sind so
typische Geschäftsmodelle, die da im E-Commerce damit auch angewendet werden?
Also zum Spaßfreien zum Beispiel von spezifischer Werbung oder auf den Kunden
internetisierte Werbung, aber fallen dir noch andere Geschäftsmodelle ein?
00:15:38
SPEAKER_01
Ich meine, du hast es ja jetzt quasi gerade genannt, die großen Plattformmodelle und die
Plattformbetreiber. Also klar, wenn wir Amazon nehmen, Spotify, Netflix, die leben
davon, die sind auch erst durchs Internet möglich und die haben halt sehr ausgefeilte
Empfehlungsalgorithmen und die haben natürlich auch das wahnsinnige Glück, dass
Kundinnen und Kunden sehr, sehr viele Daten mit ihnen teilen. Bei Amazon deckt man
sich halt in der Breite, manche Leute tun das, decken sich in der großen Breite mit
Waren und digitalen Inhalten ein, sodass der Empfehlungsalgorithmus wirklich viel
übereinweist. Also da kann ich, glaube ich, noch aus eigener Erfahrung sagen, ich habe
wahrscheinlich so vor fast 20 Jahren mal angefangen, damit zu interagieren und am
Anfang war der Algorithmus noch ganz grottig. Ich glaube, da habe ich mir eine Sache
bestellt und dachte danach nur noch, oh Himmel, was zeigen die mir jetzt immer noch
an und warum eigentlich noch zweiid, was man mag und können das abgleichen mit den
Profilen anderer Nutzenden. Und da wünscht man sich das in der Regel ja auch. Man hat
ja eigentlich ganz gerne als Kundin oder Kunde Vorschläge, die auf einen zugeschnitten
sind. Spannend, ich habe da bezogen auf Spotify neulich eine Abschlussarbeit zu
betreut. bezogen auf Spotify neulich eine Abschlussarbeit zu betreut. Da ging es
inwieweit man denn in seiner Bubble verharrt, darum, wenn man viel mit dem
Algorithmus interagiert. Und das spannende wenn gleich an einer recht kleinen
Stichprobe Ergebnis, war, dass die viel diejenigen, Zeit mit Spotify verbringen,
tendenziell eher noch hingehen und eigene Inhalte suchen. Also die lassen sich sowohl
Sachen empfehlen, gehen aber auch hin und suchen proaktiv nach neuen Inhalten, was
wir dann leider oder die Studentin nicht weiter vertiefen konnte in ihrer Arbeit, was aber
super interessant war vor dem Hintergrund, dass man es wahrscheinlich mit Menschen
zu tun hat, die sehr, sehr viel Interesse an Musik und Podcasts haben und entsprechend
auch mehr Zeit damit verbringen und sich aktiv auseinandersetzen, als welche, die sich
vielleicht nebenher ein bisschen berieseln lassen, ohne das jetzt despektierlich zu
meinen.
00:17:50
SPEAKER_02
Wir driften so weit ab in so viele Themen, aber es ist halt auch so spannend. Es hat halt
alles mit dem Thema KI auch so viel zu tun.
00:17:56
SPEAKER_01
Ich dachte, vielleicht können wir uns noch ein paar Beispiele auch anschauen. Also klar,
wir haben die Empfehlungsalgorithmen. Die kann man natürlich mit großen
Datenmengen am besten nutzen. Also so ein Otto-Versandhändler kann das zum
Beispiel auch, der ja inzwischen auch zum digitalen Marktplatz geworden ist. Da geht
das Schöne in der EU und auch in Deutschland, hier gibt es Datenschutzbestimmungen
und man kann nicht einfach hingehen und sich hier und dort und noch irgendwo ganz
anders bedienen und umfassende Profile erstellen, so wie das in anderen Ländern
komplett möglich ist. Man schaue nach Nordamerika oder noch krasser mit dem Social
Scoring nach China. Wenn wir aber mal schauen, was noch alles geht, so hat das ja
auch eine ganze Menge Vorteile. Also man kann zum Beispiel jetzt dank KI auch Dinge im
digitalen Raum tun, die da vorher nicht so gut gingen. Also beispielsweise Brillen
anprobieren bei Mr. Spex und sagen, okay, schaffst gerade nicht zum Optiker, ich schaue
mal, ob mir das Modell steht und mache mal eben eine Aufnahme mit der Kamera. Was
wir natürlich nicht wissen ist, ist der Nasensteg am Ende bequem und wie ist das mit
den Bügeln hinter den Ohren? Da hakt so noch ein bisschen die KI. Was es zum Beispiel
auch gibt in dem Bereich, das wäre der KI Fashion Assistant bei Zalando, der einem
empfehlen könnte, welche Outfits man kombinieren kann, welche Teile dazu noch
passen. Ein bisschen weg aus dem B2C-Kontext. Es gibt auch im B2B-Kontextiger
Arbeitsschritt bei Versicherungen, Schäden zu regulieren. Und hier kann man die KI
quasi vorschalten und schon mal automatisiert einschätzen lassen, ob offizielle Daten
zuvor zur Bewertung von Grundstücken, von Häusern. Auch da kann man KI Menschen
gemacht haben und weil die Maschine halt selbst lernt an der Stelle und sich weiter
trainiert.
00:20:38
SPEAKER_02
gerade in den letzten drei Jahren anschauen. zwei, Das ging gleich stärker los mit dem
Thema Bildverarbeitung bis hin jetzt zur Bildgenerierung. Und dann kamen jetzt die
ganzen Themen nach oben drauf mit der Textverarbeitung bis hin zur ganzen
Sprachverarbeitung, die uns ja auch schon relativ lange begleitet. Was denkst du so aus
dem ganzen Bereich, die Commerce, Marketing, also auch die ganzen Personen, die in
dem Bereich auch an den Unternehmen arbeiten, werden sich da die Jobprofile
anpassen, verändern, werden die nicht mehr benötigt?
00:21:08
SPEAKER_01
Also ich denke, da tut sich ganz, ganz viel im Bereich Creation vor allem. Das war ja
einer, der bis vor kurzem wirklich noch Menschen vorbehalten war. Man sieht es sowohl
bei der Bildgenerierung als auch bei der Textgenerierung. Man kann in Social Media
Management Tools beispielsweise Texte schon automatisiert erstellen lassen. Aktuell
brauchen die noch ein bisschen Nachbearbeitung. Den sieht man noch an, dass sie von
der Maschine kommen zu einem guten Teil. Aber die werden immer besser. Und ich
glaube, wenn es darum geht, ich sage mal so 0815-Content zu erstellen, der ein
bisschen informiert und jetzt nicht bahnbrechend Neues verkündet, wird es bald soweit
sein, dass sich Social-Media-Managerinnen und Manager weniger um die Content
Kreierung kümmern werden, als darum, Pläne zu erstellen. Das heißt, da wird viel, viel
Zeit frei werden. Und ich glaube, jetzt ist es eine persönliche Frage, ob man gerne solche
Texte erstellt hat, Es ist eine persönliche ob man gerne solche Texte erstellt ob einem
das liegt oder ob oder mit welchen Grafiken man Werbeanzeigen Frage, dann kann man
jetzt sehr viel kreieren hat, lassen und muss dafür nicht mehr an die Designagentur oder
den Freelancer aufhübscht, herantreten und kann das so machen lassen. Und da
werden bestimmt einige die bis dato von Design gelebt haben, Leute, irgendwie
umsatteln müssen. was wir auch noch sehen, Ja, wir hatten glaube ich, es, jetzt am
Anfang mal ganz kurz angesprochen, das war der Bereich Preise. Das ist jetzt gar nichts
Neues, aber ich glaube, wir werden noch mehr nachfrageorientierte Preise sehen, was
die Nachfragerinnen und Nachfrager nicht unbedingt so sehen, aber das, was wir als
Dynamic Pricing zum Beispiel aus der Airline-Industrie kennen, dass da also Preise
ständig angepasst werden und man selten den gleichen Preis für einen Flug angezeigt
bekommt oder auch für eine Hotelübernachtung. Das wird auf andere Bereiche auch
noch stärker übergehen. Das wird allerdings aktuell als eher illegitim und
kundenunfreundlich wahrgenommen. Zu guter Letzt würde ich sagen, Wandel durch KI
im Marketing wird es auch in all den Bereichen geben oder hat es schon gegeben, wo es
darum geht, Daten zu visualisieren. Das kann KI ganz wunderbar und ich glaube, die hat
auch ganz vielen Leuten jetzt schon viele Nerven gerettet, die früher in letzter Minute
noch aus irgendwelchen Excel-Sheets schöne Visualisierungen erstellen mussten. Also
die Zeiten sind vorbei, das kann die KI, das kann sie auch besser. Man hat auf seinen
Dashboards Daten jederzeit im Überblick, weiß, wo man steht mit seinen Marketing
Kampagnen, mit seinem E-Commerce gerade. Das war die
00:23:59
SPEAKER_02
Frage, wie viel ist davon jetzt ein KI-System und wie viel ist davon jetzt wirklich eigentlich
der Analytics-Bereich, der Data Science ist. Das muss man immer natürlich genau
schauen, ab wo beginnt eigentlich das Thema KI. Aber wenn man das große Feld
aufmacht, sieht man, dass da viel Auswertung ist. Man muss natürlich aber auch immer
natürlich auch extrem beleuchten und auch schauen, gerade schauen können, wenn
das ganze Thema wie zum Beispiel das KI-System jetzt auch zum Beispiel seine
Anleihenkorbe, ob die weltweit oder welche Daten auch zur Verfügung gestellt werden.
Du hattest gerade noch einen schönen Punkt auch erwähnt. Mittlerweile gibt es ja auch
AI-Systeme, die man dann ausnehmen bestimmt Content, den ich erzeuge oder zum
Beispiel über JGPT oder BATS, also Stäme, man könnte zu dem Thema, die das sehr
schnell auch dann an die einzelne Plattform angepasst sind, auf den Content bilden
können. Die Arbeitszeit kann dann vielleicht auch für andere Sachen sind schon genutzt
werden und man kann sich selber vielleicht auf die Sachen konzentrieren, die dann auch
wichtiger sind.
00:24:48
SPEAKER_01
Das wäre zumindest wünschenswert. Ich habe meine ganz großen Zweifel daran, dass
das in der Wirtschaft dann auch wirklich so laufen wird. Ich glaube eher, dass einem
dann neue Aufgaben einfallen und die Arbeit trotzdem weiter schön verdichtet bleibt
oder wird. Was ganz wichtig ist, was wir auf jeden Fall brauchen, das sind Menschen, die
verstehen, also wo man KI sinnvoll einsetzen kann, was die überhaupt macht. Das
Thema haben wir jetzt gar nicht groß angesprochen, die Explainable AI.
00:25:47
SPEAKER_02
Sustainable das ist ja ein AI, ganz großes auch das Thema, KI verstärkt darlegen was und
wie muss, sie da eigentlich wenn handelt, man das so sagen Und da braucht darf. es
nach wie vor schlaue die halt Köpfe, was verstehen, da Ich passiert. wir wollen glaube,
nicht in einer Welt in der man leben, der KI quasi komplett freie Zügel gar nicht lässt,
mehr was wirklich weiß, los ist und sich in so einer endlos Filterblase fast schon Und das
bewegt. ist vielleicht nochmal ein den Knackpunkt, wir auch nochmal im Bereich
Preisgestaltung vielleicht auch nochmal ganz kurz eruieren können. Weil ich kann mir
natürlich schon vorstellen, wenn natürlich aufgrund meiner spezifischen Daten und von
anderen Personen die KI im Hintergrund meine Daten analysiert, da vielleicht auch im
Online-Shop eine entsprechende Preisbildung auch macht und dass natürlich eine
Person vielleicht auch einer anderen Person benachfälligt werden kann oder bevorteiligt
werden kann, aufgrund nicht unbedingt des Systems an sich, aber aufgrund natürlich
auch der Trainingsdaten und auch der Lerndaten der KI. Und das ist, glaube ich, ein
wichtiger Punkt, was du gemeint hast mit Explainable AI. Das heißt, da müssen wir
natürlich zukünftig stärker ansetzen, wie wurde eine KI trainiert? Da hatte ich, im letzten
Jahr war das im Wintersemester, hatte ich im Rahmen von einem Hochschulseminar bei
uns mit Studierenden, hatten wir das mal am Beispiel eines Online-Shops unseres
Vertrauens gemacht und wir hatten uns angeguckt, ein Produkt haben wir rausgesucht
und haben uns mal die Preissetzung dieses Produktes angeguckt, was es kostet und ich
habe die Studierenden damit nach Hause geschickt und eine Woche später haben wir
es ausgewertet, jeder sollte mal mit ein, zwei Tagen im Verzug von seinem Ort, von
unterschiedlichen Geräten mal sich anschauen mit seinem Profil, was das Produkt vom
Pricing hatte und wir haben in der Niswo festgestellt, dass wir in der Studierendenrunde
von 20 Studierenden 20 unterschiedliche Preise hatten und das war schon ganz
interessant. Die waren jetzt nicht unbedingt ganz groß, die lagen teilweise auch im Cent
Bereich, teilweise auch so im 4er-Cent-Bereich, aber man sieht, dass da das Thema
Preisgestaltung eine ganz, ganz große Rolle spielt und das ist genau wie die
Verknüpfung, die du am Anfang aufgemacht hast von Nutzerprofilen, von Daten, die
ausgewertet werden, auf der anderen Seite dann auch ich als Endkunde, der ein Produkt
empfohlen bekommt. Man selber hat ja zum Beispiel gesagt, schau du doch mal bitte im
Parallel mal mit dem VPN vom anderen Standort, ob das der gleiche Preis ist. Das macht
man ja auch nicht.
00:27:41
SPEAKER_01
Natürlich nicht. Ich meine, genauso wenig, wie man sich sämtliche
Nutzungsbedingungen zu den Apps durchliest, die man da auf seinem Smartphone
installiert. Finde ich das wirklich gut? Naja, weiß ich nicht. Unmut kann ich verstehen.
Ich kann aber auch die Verkäuferseite ganz gut verstehen, die sagt, okay, wir gucken,
was da möglich wäre. Ich meine, wo es wirklich schwierig wird, finde ich, ist in sensiblen
Bereichen. Also wenn wir in den Bereich der Gesundheitsdienstleistungen zum Beispiel
gehen, ja, da haben wir es mit viel sensibleren Daten zu tun, als ob du jetzt noch ein
blaues T-Shirt gekauft hast oder nicht. Ja, aber was ist mit deinen Gesundheitsdaten?
Was wissen die alles über dich? Was wird eventuell noch woanders verknüpft? Kriegst
du vielleicht nicht die Versicherung, die private Krankenversicherung. Oder gibt es
andere Dinge, die dir jetzt nicht möglich sind, weil was Bestimmtes vorliegt. Bekommst
du vielleicht einen Kredit nicht, weil die KI, das ist jetzt ein ganz anderer Bereich, aber
vielleicht in der Radiologie man festgestellt hat, da liegt ein Krebsmarker irgendwie vor.
Und die sagen, also unseren Daten nach hat er nicht mehr so viel zu leben.
Entschuldigung, das ist jetzt natürlich komplett aus der Luft gegriffen alles, aber das
sind Sachen, die machen mir dann schon Sorgen und das muss auch ordentlich
reguliert werden.
00:28:55
SPEAKER_02
Jetzt haben wir natürlich einen anderen Ansatz als zum Beispiel auch in den Staaten in
Amerika, die sagen, okay, wir gehen stärker erst mal auf das Fast-Fail-Prinzip. Bei uns ist
es eher das Thema Regulierung im Vordergrund. Aber ich denke, gerade in dem Bereich,
wo es um sensible Daten geht, fahren wir da, glaube ich, schon die richtige Variante
auch in Europa. Chatbot, Voicebot haben wir noch gar nicht so stark drüber diskutiert.
Ist ja auch ein wichtiger Punkt. Da passiert ja auch aktuell so viel, oftmals das Thema
Voicebot. Das ist ja auch aktuell so viel auf der mit Studierenden drüber gesprochen. Da
waren wir mehr im Bereich
00:29:36
SPEAKER_01
im Bereich Usability, aber die sagten mir zum Beispiel, dass sie es auch super finden bei
Assistenzsystemen oder Voicebots, wenn sie da schrittweise durchgeleitet werden. Also
wenn sie beispielsweise erst mit dem Voicebot sprechen, das auch wissen und der dann
dort, wo er selbst nicht mehr so domänenspezifisch tief eintauchen kann, an den
tatsächlichen Menschen weitervermittelt. Ich befragte, würden Sie nicht lieber gleich
mit dem Menschen sprechen? Und dann meinten die, nee. Also solange sie das Gefühl
haben, das geht voran und man bemüht sich, es schrittweise zu verstehen, was sie
wollen, sei das alles in Ordnung und ihnen auch nur recht.
00:30:17
SPEAKER_02
Ja, liebe Annett, vielen, vielen Dank. Gerne.
00:30:19
SPEAKER_01
Danke dir. Hat mir super viel Spaß gemacht mit dir in
00:30:20
SPEAKER_02
super viel Spaß gemacht mit dir in die einzelnen Themen einzusteigen und ja, ich freue
mich, wenn du weiter reinhörst in unserem Podcast. Und vielleicht drehen wir auch
irgendwann nochmal eine Anschlussfolge und schauen, wie das Thema E
Kommunikation ein Jahr aussieht. Vielen lieben Dank.
00:30:35
SPEAKER_00
Der KI-Insights-Podcast ist eine Initiative des Projekts SAKI, der zentralen Anlaufstelle
für innovatives Lehren und Lernen interdisziplinärer Kompetenzen der KI der
Hochschule Magdeburg-Stendal, gefördert vom Bundesministerium für Bildung und
Forschung.