Künstliche Intelligenzen: Zahlen lügen nicht

Digitalisierung Technologien

Künstliche Intelligenzen: Zahlen lügen nicht

von Tonio Goldberg
Lesedauer 10 Min.

Steven Mc Auley gilt als deutscher Pionier in der Forschung und Arbeit mit Artificial Intelligence. Im KRONGAARD Webinar stellt er drei alltägliche Use Cases vor – und räumt mit einigen Mythen auf.

Künstliche Intelligenzen:
Zahlen lügen nicht

Mögen Sie Adam Sandler?

Wenn ich dem Publikum während eines Vortrags diese Frage stelle, bleiben die meisten Arme unten. Von einhundert Gästen melden sich zwei. Wenn überhaupt. Adam Sandler steht für flachen Klamauk. Auch bei einer vom Streaming-Anbieter Netflix beauftragten Umfrage zeichnete sich ein ähnliches Bild. Die meisten Befragten verneinten dort, Adam Sandler zu mögen, und gaben an, seine Filme nicht ansehen zu wollen.

Erst kürzlich hat Adam Sandler einen neuen millionenschweren Vertrag mit Netflix abgeschlossen. Ein Agreement für mehrere Komödien, die exklusiv auf der Plattform erscheinen werden. Obwohl sich kaum jemand offenkundig zu Adam Sandler und seine Streifen bekennt, erreicht er viele Zuschauer. Die Zugriffszahlen auf Sandler-Filme sind hoch. Und die allermeisten schauen den einfachen Klamauk tatsächlich zu Ende. Die Zahlen lügen nicht.

Was lernen wir aus diesem Beispiel? Es ist wichtig, die Nutzer zu befragen. Noch besser ist es, die Kunden und ihr Verhalten zu beobachten. Menschen antworten in Umfragen nicht immer ehrlich. Aber ihr Verhalten offenbart fast immer authentische Insights.

Die Arbeit mit künstlichen Intelligenzen ist ein probates Werkzeug, mit dem wir unsere User und Kunden besser kennenlernen können. KIs werten die Daten, die wir von den Nutzern erhalten, für uns aus. Sie erkennen Cluster, skizzieren den Markt, geben unverfälscht an, was Nutzer wirklich wollen. Die Arbeit mit KI verändert unsere Herangehensweise signifikant. Unternehmen, die künstliche Intelligenzen einsetzen, arbeiten nicht mehr Mission-driven, sondern Market-driven. Und die Arbeit mit KI scheint alternativlos. Etwa alle zwei Jahre verdoppelt sich Datenmenge im Web. Nur dank des maschinellen Lernens können wir mit der wachsenden Wulst an Daten umgehen und von ihr profitieren. Das bietet viele Potenziale – positive wie negative.

Der berühmte Wissenschaftler Stephen Hawking hat zu Lebzeiten folgendes Zitat über künstliche Intelligenzen hinterlassen:

“Eine Super-KI wäre entweder das Beste oder Schlimmste, das der Menschheit zustößt.”

Das sind markante Worte. Positiv ist: Wir befinden uns momentan mitten in der heißen Phase. Wir können den Verlauf der Entwicklung selbst mitgestalten. Tatsächlich bergen KIs noch viele Ungereimtheiten, wir suchen nach vielen Antworten. Eine Bekannte erzählte mir, dass sie ihre Tochter letztens dabei erwischt habe, wie sie ihre Hausaufgaben mithilfe von Amazons Alexa löste. Die Tochter las die Aufgaben vor, Alexa spuckte das Ergebnis aus. Sollen wir das gut finden oder schlecht?

Ich glaube an die vielen positiven Möglichkeiten. Mit künstlichen Intelligenzen können wir viel für unsere Arbeit und unser Leben bewegen. Ich möchte drei Praxisbeispiele vorstellen, die zeigen, warum sich jedes progressiv arbeitende Unternehmen mit KIs beschäftigen sollte. Eines scheint klar: An diesen Themen kommt kein zukunftsgewandtes Unternehmen vorbei.

Das Schließen von Verträgen war nie so einfach

Folgende Situation: Sie führen ein Vorstellungsgespräch. Der Kandidat überzeugt. Und auch sie hinterlassen einen bleibenden Eindruck. Sie entschließen sich, dem Bewerber den Job anzubieten. Das tun Sie auch. Der Kandidat sagt zu. Sie lassen der Personalabteilung den Arbeitsvertrag aufsetzen. Doch solange der Vertrag nicht unterschrieben ist, kann viel passieren. Erreicht dem ausgezeichneten und passenden Bewerber noch ein anderes Angebot? Dauert es zu lange, den Vertrag zu erstellen und zu übermitteln? Verführt die Wartezeit den Bewerber zum Abspringen?

Unternehmen wie DocuSign lösen diese Probleme. DocuSign ermöglicht das digitale Unterzeichnen von Verträgen in Echtzeit. KIs erstellen den Vertrag und versenden diesen sofort an den potenziellen Mitarbeiter. Noch in der Bahn nach Hause kann der Bewerber diesen via Smartphone rechtssicher unterzeichnen.

KIs lassen sich im Personal-Management auch an allererster Stelle einsetzen, zum Beispiel mithilfe von Chatbots. Hier können User bereits bevor es zu zeitintensiven Vorstellungsgesprächen kommt, essenzielle Fragen wie die Höhe der Gehaltserwartung und Urlaubstageanspruch abklären. Erfahrungen zeigen: Nutzer antworten einem Bot manchmal ehrlicher als einem Menschen. Sie fürchten bei einem Bot nicht, durch einen subjektiven ersten Eindruck eines Personalers vielleicht abgewertet zu werden.
 

KI kann den kleinsten Unternehmern helfen

Kaffeebauern haben einen schwierigen Job. Der Markt ist umkämpft, die Ernte anstrengend. Viel Geld kommt am Ende – trotz der Aufwände –  nicht beim Produzenten an. Und noch schlimmer: Es dauert oft Wochen, bis die Bauern überhaupt ihren verdienten Lohn erhalten. Als Kaffeeliebhaber und Unternehmer, der an einer Rösterei in München beteiligt ist, bin ich mit diesem Problem vertraut.

Die Qualität der Bohnen wird häufig erst im Zielhafen geprüft. Danach wird der Kaffeebauer bezahlt. Da der Erzeuger einige Wochen auf seinen Lohn warten muss, Kosten aber bleiben, müssen manche hochverzinste Kredite aufnehmen, um die Wartezeit zu überstehen. Die Marge, die ein Bauer für sich behalten darf, schrumpft weiter.

Ein Unternehmen aus Colorado fand für diesen Missstand eine Lösung. Die Firma baute eine metallene Box, die mit modernsten Kameras ausgestattet ist. Im Behältnis wird der Kaffee gewogen, die KI kann dank der Objekterkennung die Qualität der Bohnen direkt vor Ort einschätzen. Da es beispielsweise in Peru fast besseres Internet als in Deutschland gibt, kann die Bezahlung schon wenige Augenblicke später via Smartphone erfolgen. Wir verbessern mit KI die Arbeits- und Lebensbedingungen von Menschen in Entwicklungsländern signifikant.

Das Data Mining macht neue Nutzerbedürfnisse sichtbar

Wenn Sie in der Nähe der Alpen unterwegs sind, werden sie an nahe gelegenen Parkplätzen erstaunlich viele Ladestationen für Elektro-PKWs vorfinden. Das mag auf dem ersten Blick verwundern. Warum gibt es so viele Ladesäulen so weit weg von der Stadt?

Der Hintergrund: E-Mobilitätsunternehmen arbeiteten mit Methoden des Data Minings und zogen beachtliche Schlüsse. Künstliche Intelligenzen durchkämmten zahlreiche Foren, in denen sich Fahrer von E-Autos austauschen. Dorf ergab sich tief verborgen ein klares Cluster: Menschen, die elektrisch fahren oder fahren wollen, gehen überproportional häufig in den Bergen wandern. Durch Data Mining können wir sehr gut versteckte Muster erkennen – und unsere Produkte auf die Bedürfnisse unserer Zielgruppe zuschneiden.

Ähnliches, wenn auch anders gelagert, gelingt einem amerikanischen Versicherungsunternehmen. Anhand der Daten, die das Smartphone in der Hosentasche sammelt, kann eine KI die Fahrweise von Autofahrern analysieren. Also erkennen, ob jemand vorbildlich und sicher fährt, sich an die Vorschriften hält. Autofahrer, die sich im Alltag als sehr verkehrstauglich und vertrauenswürdig erweisen, erhalten ihre Kfz-Versicherung zu verbesserten Konditionen. Es braucht für diese Messungen keine teure Zusatzelektronik im Auto, sondern es genügt ein eingeschaltetes Handy. Dadurch, dass wir unsere Nutzer besser kennenlernen, können wir Angebote individualisieren. Davon können Unternehmen und Kunden gleichzeitig profitieren.

Über den Autor

Steven Mc Auley will die Gesellschaft mit künstlicher Intelligenz und gutem Kaffee bereichern. Er ist Mitgründer und AI Strategy Lead im Beratungsunternehmen TinyBox und Mitinhaber einer Kaffeerösterei in München. Mc Auley forschte zudem an der renommierten Stanford University und gilt als einer der deutschen Pioniere auf diesem Spezialgebiet.

Steven Mc Auley - AI Strategy Lead - TinyBox

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