Künstliche Intelligenz – auf Englisch: „Artificial Intelligence“ (AI) – ist die vermutlich wichtigste Technologie unserer Zeit. Schon jetzt kommen Machine Learning und Deep Learning in vielen Wirtschaftsbereichen zum Einsatz. Seit der Entwicklung des Chatbots „ChatGPT“ von OpenAI ist das Thema künstliche Intelligenz auch im Bereich Content noch stärker in den Fokus gerückt. Wir wollen uns deshalb auf den wirtschaftlichen Einfluss von KI konzentrieren – vor allem auf die Chancen durch die Automatisierung im Online- und Content-Marketing.
Das erfährst du auf dieser Seite:
Was ist künstliche Intelligenz eigentlich?
Das Ziel von künstlicher Intelligenz ist es, menschliche Intelligenz nachzubilden. Es geht dabei darum, Computer, Roboter oder Programme in die Lage zu versetzen, möglichst eigenständig Problemlösungen zu erarbeiten. Die KI soll selbst die Qualität oder den Nutzen von Daten abwägen können und erlerntes Wissen nutzen, um Regeln aufzustellen und dementsprechend eigene Entscheidungen zu treffen oder Lösungen vorzuschlagen. Dabei unterscheidet man zwischen starker und schwacher KI.
Die Ursprünge von KI und wie sich das Ganze bisher entwickelt hat
Die Idee intelligenter oder zumindest hochgradig automatisierter Maschinen ist nicht neu. Schon Leonardo da Vinci entwarf und baute im 16. Jahrhundert von komplexen Räderwerken angetriebene Automaten. Doch erst mit der Erfindung der Computer im 20. Jahrhundert schuf die Menschheit die nötige Grundlage, um eines Tages selbstlernende Software zu entwickeln und tatsächlich autonom handelnde Maschinen, beziehungsweise Roboter zu bauen. Nach wie vor war es ein weiter Weg von der Einprogrammierung fester Verhaltensmuster und Aufgaben bis zu Programmen, die selbst lernen und sich eigenständig weiterentwickeln.
In der Industrie sind Fabrikroboter seit Jahrzehnten ein gewohnter Anblick, in der Forschung oder im Katastrophenschutz dringen Roboter an Orte vor, die für Menschen zu entrückt oder lebensfeindlich wären. Während all diese Maschinen noch mit fester Programmierung oder Fernsteuerung arbeiten, erblickt die erste Generation von Maschinen das Licht der Welt, deren Programmierung eigenständige Entscheidungen und autarkes Arbeiten zulässt. Über verschiedene Software-Lösungen ist die KI nun auch im Internet angekommen. Beliebt ist ihr Einsatz beispielsweise in Form von Chatbots für Marketingzwecke oder zur Kundenbetreuung.
Künstliche Intelligenz macht vielen Menschen Angst. Zu den größten Ängsten gehört der Verlust von Arbeitsplätzen durch die fortschreitende Automatisierung. Doch treibt uns auch eine tief verwurzelte Urangst um, wenn es um „denkende Maschinen“ geht. Filmklassiker wie Terminator, iRobot oder 2001: Odyssee im Weltraum spiegeln die Angst vor übermächtigen Supercomputern oder überlegenen Robotern wider, welche die Weltherrschaft an sich reißen oder menschliches Leben mit kaltem Kalkül auslöschen. Heute erforscht man bereits die ersten autonomen Waffensysteme. Der Gedanke, dass emotionslose Maschinen die Macht über Leben und Tod erhalten, ist in der Tat beunruhigend.
KI als Bedrohungoder KI als Chance?
Eine vermutlich sehr reale Bedrohung liegt in der immer geringeren Unterscheidbarkeit der Handlungen von Mensch und Computer. Anfang 2019 verkündete das KI-Unternehmen OpenAI, dass ein neu entwickelter Algorithmus zur Sprachverarbeitung nicht veröffentlicht würde, weil er zu gut gelungen sei. Er könne so gute Texte schreiben, dass damit Missbrauch und Täuschung möglich wären. So könnten vollautomatisch Fake-News oder beleidigende Inhalte erstellt werden. Der Textgenerator soll sogar einfache Warum-Fragen zu seinen Texten beantworten können. Die Verantwortlichen – hinter dem Projekt stehen bekannte Gesichter wie Elon Musk und Peter Thiel – wollen den Algorithmus namens GPT-2 daher unter Verschluss halten. Allerdings ist OpenAI bei Weitem nicht das einzige Unternehmen, das vergleichbare Programme entwickelt.
Ein warnendes Beispiel wie schon Versuche mit recht simpler KI schiefgehen können, liefert uns Microsofts legendärer Twitter-Bot Tay. Du hast noch nie von Tay gehört? Nun, das könnte daran liegen, dass dieser Bot nach nur 16 Stunden Lebenszeit von seinen Schöpfern abgeschaltet wurde. Tay wurde von derart vielen Internet-Trollen mit Hass und Schimpfwörtern gefüttert, dass die KI schließlich selbst nur noch mit Beleidigungen und Hassbotschaften um sich warf.
Diese Episode wirft vor allem ein schlechtes Licht auf manche Nutzer sozialer Netzwerke, zeigt aber auch deutlich, dass die Entwicklung von KI nur unter enger Einbeziehung des Faktors Mensch gelingen kann.
Künstliche Intelligenz ist zum Beispiel noch nicht so weit, dass sie einen mitreißenden Reisebericht verfassen könnte, der Fernweh im Leser weckt. Ihr fehlt die kreative Schöpfungskraft, das feine Gefühl für Nuancen und Betonungen. Auch können Schreibroboter nichts völlig Neues erfinden, sondern nur Varianten der bereits gelernten Daten erzeugen. Algorithmen sind in der Regel noch sehr zweckgebunden und auf spezifische Themenbereiche ausgerichtet. Welche dies sind, entscheiden die menschlichen Schöpfer der KI. Die großen Roman-Bestseller der kommenden Jahre werden höchstwahrscheinlich weiterhin aus menschlicher Feder stammen.
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Starke KI
Die starke KI soll letztendlich wirklich intelligente Maschinen erschaffen, wie wir sie bisher nur aus Science-Fiction-Filmen kennen. Allerdings ist die Forschung bei allem Fortschritt immer noch weit davon entfernt, künstliche Gehirne mit menschlicher Kapazität zu entwickeln. Natürlich muss eine KI nicht zwingend wie die menschliche Intelligenz funktionieren. Emotionen könnten beispielsweise höchstens simuliert werden und würden vermutlich keinen Einfluss auf Entscheidungen der KI haben.
Schwache KI
Die schwache KI ist auf kurzfristigeren Nutzen ausgelegt und zielt darauf ab, den Menschen in Teilbereichen zu unterstützen. Es soll keine tatsächliche Intelligenz entstehen. Vielmehr wird diese durch aufwändige Algorithmen simuliert.
Visuelle Intelligenz ist ein Teilbereich der schwachen KI. Dabei geht es um die Erkennung und Analyse von Formen. Sie kommt in der Praxis von der Musteranalyse und Mustererkennung einfacher Ziffern oder Zahlen bis zur Personenidentifikation durch Gesichtserkennung zum Einsatz. Auch Industrieroboter sind häufig mit visueller Intelligenz ausgestattet, um beispielsweise präzise Formen auszufräsen und die Qualität ihrer Arbeit selbst zu überprüfen. Ohnehin gehört die Robotik aktuell zu den wichtigsten Anwendungsbereichen schwacher KI.
Den nächsten Entwicklungsschritt stellen Systeme dar, die zur Vorhersage von Mustern fähig sind. Eine solche KI kann in einer Serie von Bildern zum Beispiel per Mustererkennung ein bestimmtes Objekt identifizieren und dessen Position auf kommenden Bildern vorhersagen.
Sprachliche Intelligenz befähigt künstliche Systeme, Sprachsynthese oder Sprachumwandlung zu betreiben. Bei der Sprachsynthese wird geschriebener Text in gesprochenen Worten ausgegeben. Die Spracherkennung soll dagegen Sprache aufzeichnen und in Text umwandeln. Je nach Leistung der KI lassen sich Texte auch kategorisieren oder semantisch analysieren.
Schachcomputer – Pioniere des Machine Learning
Schachcomputer gehörten zu den ersten mit lernfähigen Programmen ausgestatteten Maschinen, die es mit dem menschlichen Intellekt aufnehmen konnten. Natürlich innerhalb der Grenzen der Spielregeln – da diese beim Schach auf absoluter Logik basieren und der Faktor Glück einen sehr geringen Einfluss hat, bot sich das Spiel der Könige zum Erproben künstlicher Intelligenzen an. Das Computerschach, bei dem Rechner gegen Rechner antreten, ist inzwischen eine eigene Sportart, welche die Weiterentwicklung der Schachprogramme stetig vorantreibt.
Deep Writing: wenn Computer dichten
Anfang 2018 erregte die KI der Kreativagentur Tunnel23 Aufmerksamkeit, als sie das Gedicht „Sonnenblick auf der Flucht“ schrieb.
Doch der Eindruck einer zu kreativem Denken und der Abwägung der emotionalen Wirkung fähigen Maschine täuscht. Es ist zu beachten, dass die gewählte Form der Dichtung enormen Spielraum für die Interpretation der Verse lässt. Vielleicht erinnerst du dich noch an die Analyse von Gedichten oder Romanen in Schule oder Studium. Da jeder Mensch einen Text anders liest und versteht, fallen die Interpretationen lyrischer Texte oft von Person zu Person völlig unterschiedlich aus. Klang und Harmonien der Zeilen rufen Assoziationen und Bilder in uns wach. Es liegt in der menschlichen Natur, immer nach einem tieferen Sinn zu suchen. Deshalb hat eine Content KI auch bessere Karten, uns mit einem abstrakten Gedicht zu faszinieren, als mit einer wissenschaftlichen Studie.
Übrigens fielen professionelle Analysen durch Literaturkritiker eher negativ aus. Dennoch wurde das Gedicht 2018 ins Jahrbuch des Brentano-Verlags aufgenommen. Behalten wir diese Ergebnisse zur kreativen Schöpfungskraft künstlicher Intelligenzen vorerst im Kopf. Dieses Wissen wird weiter unten auf dieser Seite noch wichtige Konsequenzen haben.
Machine Learning – rechnergestützte Modellbildung
Machine Learning bezeichnet Verfahren, die Maschinen das Lernen ermöglichen. Dieses maschinelle Lernen finden wir bei allen künstlich geschaffenen Systemen, welche aus beispielhaften Daten lernen und diese Beispiele anschließend verallgemeinern können. Verallgemeinerung bedeutet in diesem Fall, dass die KI wiederkehrende Muster oder Gesetzmäßigkeiten in den erhobenen Daten erkennt. Das System kann diese Daten beurteilen und Regeln für deren Verwendung festlegen. Die KI lernt also nicht einfach nur auswendig. Machine Learning ermöglicht der künstlichen Intelligenz über ihre Programmierung „hinauszuwachsen“.
Diese Methode birgt große Vorteile, aber auch Fehlerpotenzial. Zum einen ist eine KI durch Machine Learning in der Lage, unbekannte Daten anhand der zuvor selbst gebildeten Regeln zu beurteilen. Sie führt einen Lerntransfer durch. Die Lösungsansätze zuvor gelernter Probleme lassen sich zur Lösung ähnlicher Aufgaben nutzen.
Zum anderen kann die Zufuhr zu vieler Daten zu einer Überanpassung führen. Wenn eine KI zu viele erklärende Variablen zu einem Problem gleichzeitig abwägt, wird die Problembehandlung womöglich verfälscht. Dies ist beispielsweise der Fall, wenn die KI zu viele für das konkrete Problem irrelevante Daten einbezieht, weil sie nicht ausreichend zwischen den verfügbaren Beispielen differenziert.
Bei Versuchen mit der rechnergestützten Modellbildung wurden folgende Beobachtungen zu diesem Problem gemacht: Eine KI wurde dazu ausgebildet, handgeschriebene Ziffern von null bis neun zu erkennen und korrekt zuzuordnen. Dazu wurde der Versuchsrechner zunächst mit einem Satz von Beispielen verschiedener Handschriften gefüttert. Anschließend wurde die KI zusätzlich mit völlig neuen Beispielen konfrontiert. Dabei wurde beobachtet, dass die Leistungskurve bei der Erkennung der Ziffern bei zunehmender Anzahl von Trainingsschritten anstieg. Doch nach einer Weile begann die KI, sich zu sehr an der Schreibweise der Trainingsdaten auszurichten und die tatsächlichen Grundformen der Ziffern außer Acht zu lassen. Eine zu hohe Zufuhr an Beispieldaten im Training hatte zu einer Überanpassung geführt und die Urteilsfähigkeit des Rechners beeinträchtigt.
Überwachtes und unüberwachtes Lernen
Für Machine-Learning werden Algorithmen geschrieben, deren Training entweder per überwachtem oder unüberwachtem Lernen erfolgt. Das überwachte Lernen kommt beispielsweise bei der oben beschriebenen Erkennung von Handschriften zum Einsatz. Ein Lehrer stellt dabei die korrekten Lösungen zu verschiedenen Datenpaaren bereit. Eines Tages werden womöglich spezielle Algorithmen die Ausbildung übernehmen.
Beim unüberwachten Lernen schafft der Algorithmus selbst ein Modell, welches die gelernten Daten beschreibt und Vorhersagen möglich macht. Es entsteht ein neuronales Netz, das eigenständig Klassifikatoren erstellt, um gelernte Daten einzuordnen.
Deep Learning
Das Deep Learning zählt zu den wichtigsten Aspekten der zukünftigen Weiterentwicklung künstlicher Intelligenzen. Bei diesem tiefgehenden Lernen geht es um die Optimierung künstlicher neuronaler Netze mit umfangreicher interner Struktur – also beispielsweise künstliche Intelligenzen mit vielen Zwischenlagen zwischen ihrer Eingabe- und Ausgabeschicht. Allerdings wird der Begriff Deep Learning in Medien und Literatur zum Teil auch als Synonym für künstliche neuronale Netze benutzt.
Rein mathematische Probleme sind für Computer schon seit Jahrzehnten problemlos zu lösen. Moderne künstliche Intelligenzen sollen jedoch Probleme lösen, die mit Mathematik und Logik nur schwer zu greifen sind, von Menschen jedoch völlig intuitiv bewältigt werden. So ist das Erkennen von Gesichtern, Stimmen, Sprachen oder auch Handschriften für uns Menschen eine Selbstverständlichkeit. Eine KI muss diese Fähigkeiten erst aufwendig erlernen. Vor allem soll sie in der Lage sein, selbst aus Erfahrung zu lernen.
Das Deep Learning ist ein Aspekt des Machine Learning und nutzt ein System hierarchischer Schichten, um einer KI verschiedene Konzepte zu vermitteln. So entstehen neuronale Netze, die mit Verknüpfungen und Schichten versehen sind, welche sich an der Funktionsweise des menschlichen Gehirns orientieren. Ein solches Netz besitzt als oberste Schicht eine sogenannte sichtbare Eingangsschicht. Diese gilt als sichtbar, weil sie sich mit beobachtbaren Variablen auseinandersetzt. Die Eingangsschicht nimmt Rohdaten auf – zum Beispiel die verschiedenfarbigen Pixel eines Bildes. Aufgenommene Informationen werden an die zweite Schicht weitergegeben. Dort werden sie weiterverarbeitet und erneut weitergegeben. Je nach Komplexität der KI folgen weitere Schichten. Mit jeder durchlaufenen Ebene werden die verarbeiteten Daten zunehmend abstrahiert. Diese Zwischenschichten werden als versteckte Ebenen bezeichnet. Das neuronale Netz soll auf diese Weise selbst entscheiden können, welche Konzepte zur gesuchten Problemlösung sich mit den verfügbaren Daten erstellen lassen. In der sichtbaren letzten Schicht wird das Endergebnis schließlich ausgegeben.
Der Nutzen von KI im Content Marketing
Die automatisierte Texterstellung ist noch ein sehr junger Faktor in der Texterstellung, wird jedoch bereits von vielen Unternehmen genutzt. So lassen verschiedene Online-Warenhäuser oder News-Portale Produktbeschreibungen und einfache Nachrichtentexte von Schreibrobotern erstellen. Auf diese Weise lassen sich selbst hunderte von Texten innerhalb kürzester Zeit fertigstellen – eine Arbeit, für die ein menschlicher Autor etliche Tage brauchen würde. Die KI muss dafür nur mit den nötigen Daten gefüttert werden, also beispielsweise die Produktpalette und wichtige Fachbegriffe kennen und in Grammatik und Vokabular der gewünschten Sprache geschult sein. Es bleibt dabei, dass die KI zunächst von Menschen trainiert werden muss.
Wir erwähnten bereits den Algorithmus GPT-2 von OpenAI. Diese aufgrund ihrer Leistungsfähigkeit unter Verschluss gehaltene KI konnte laut Aussage der Entwickler zu 50 Prozent aller Themen sinnvolle Texte von mehr als einer Seite Länge schreiben. Womit die KI nicht zurechtkam, waren vor allem sehr technische oder esoterische Texte. Wenn es also um hochspezifische, detaillierte Informationen oder emotionale bis stark geisteswissenschaftliche Inhalte geht, bekommen auch modernste KI-Prototypen Probleme. Deshalb gilt nach wie vor, dass werbende Texte, die hohe Konversionsraten erzielen sollen, besser echte Menschen schreiben sollten..
Doch überall, wo kreatives Schreiben eher zweitrangig ist und rein informative Texte gefragt sind, eröffnet die Content KI neue Chancen zur Automatisierung der Content-Erstellung.
Exkurs: Wie steht Google zu KI-Content?
Keine Frage, es gibt bereits sehr gute Tools für AI-Content. Doch darüber, wie der Suchmaschinengigant solche Inhalte sieht, herrschte lange Uneinigkeit. Nun hat Google-Webmaster Trends Analyst John Mueller in einem Interview im April 2022 klar Stellung bezogen: KI-generierte Inhalte seien „Spam“ und würden gegen die Webmaster-Richtlinien von Google verstoßen, so Mueller. Zwar könne er nicht wissen, was die Zukunft im Bereich Tools für künstliche Intelligenz bereithalte. Er gehe aber stark davon aus, dass mit KI-Tools erstellte Texte auch künftig immer noch den Feinschliff durch Menschen bräuchten. Das sei vergleichbar mit der derzeitigen Nutzung von Rechtschreibtools oder Übersetzungstools, die ebenfalls auf Machine Learning beruhten.
Mueller spielt darauf an, dass kein KI-Tool der Welt menschliche Kreativität und das Sprachgefühl eines versierten Autors ersetzen kann. Einen eigenständigen kreativen Text, z. B. mit wissenschaftlichem Mehrwert, kann derzeit nur ein Mensch schaffen.
Doch können die Algorithmen von Google wirklich zwischen von Menschen verfassten und KI-gestützten Texten unterscheiden? Möglicherweise nicht immer. Doch wenn die Qualität nicht stimmt, merkt Google das sofort. Und wenn der KI-gestützte Text als solcher erkennbar ist, bewertet das Webspam-Team von Google das definitiv negativ. Denn Google selbst setzt neben künstlicher Intelligenz immer auch auf menschliche Intelligenz.
Qualitativ hochwertige Inhalte sind im Web also weiterhin das, was zählt. Kurz gesagt: KI kann zwar bei der Erstellung von Content helfen. Aber selbst dann ist menschliche Unterstützung gefordert.
Chatbots
Chatbots oder sogenannte Social Bots leisten wertvolle Dienste bei der Kommunikation zwischen Unternehmen und Kunden im Internet. In den meisten Fällen steckt jetzt ein Roboter dahinter, wenn dich ein Chatfenster auf einer Webseite zum Gespräch auffordert.
Die KI kann mit einer Geschwindigkeit riesige Datenbanken durchsuchen, zu der ein menschliches Gehirn niemals in der Lage wäre. So können konkrete Fragen zu Produkten oder Dienstleistungen innerhalb von Sekunden beantwortet werden. Und der Chatbot lernt auch. Mit jedem Gespräch, jeder Anfrage sammelt die KI mehr Daten und verbessert ihre Leistung stetig. Der Mensch muss nur noch ans Keyboard, wenn der Chatbot zu spezifische oder zu komplexe Anfragen erhält, für die seine Erfahrung nicht ausreicht.
Chatbots mit Sprachausgabe und Spracherkennung können als Empfangskomitee vor Telefon-Hotlines dienen. Auch hier muss nur im Sonderfall ein menschlicher Mitarbeiter sein Headset einschalten. Wenn du dich für den Einsatz von Chatrobotern interessierst, findest du in unserem Expert-Center weitere Informationen zu diesen Dialogsystemen.
Zukunftsmusik: Wie wird KI den Arbeitsmarkt verändern?
Das Motto der Firma OpenAI lautet:
Artificial general intelligence (AGI) will be the most significant technology ever created by humans.
Und so ist es auch. Künstliche Intelligenz, Machine Learning und Deep Learning bieten enorme Chancen für die Zukunft. Ja, der Arbeitsmarkt wird sich stark verändern. Und viele einfache und repetitive Tätigkeiten, die heute noch Menschen bearbeiten, können schon bald Maschinen oder Programme erledigen. Doch das heißt noch lange nicht, dass auch all diese Menschen ihren Job verlieren.
Tatsächlich sind im Laufe der Jahrhunderte permanent alte Berufe durch neue Technologien oder Verfahren überflüssig geworden. So können wir telefonieren, ohne dass Telefonisten die nötigen Verbindungen manuell einstöpseln, müssen nicht mehr zum Köhler gehen, um Brennmaterial für den Heizofen zu holen und beim Druck von Zeitungen oder Büchern werden keine Typen mehr von Hand gesetzt. Trotz des Verlustes zahlloser Berufe im Laufe der Zeit kam es nie zur Massenarbeitslosigkeit von 50 Prozent und mehr, die von Gegnern der Automatisierung gern heraufbeschworen wird.
Viele der Arbeiten, die bereits jetzt oder in Kürze von künstlichen Intelligenzen übernommen werden, sind eintönige Tätigkeiten, zu denen kaum jemand Lust hat. Gerade im Bereich der Content-Creation kann es von großem Vorteil sein, wenn dutzende von Kurzmeldungen wie Börsen-News, Wetterberichte oder kompakte Kurznachrichten pro Tag von Algorithmen geschrieben werden. So haben die fähigen menschlichen Redakteure mehr Zeit, sich auf das Schreiben von Reportagen oder Ratgebern zu konzentrieren, die menschliches Feingefühl, Intuition und einen wachen Verstand erfordern. Programme können noch nicht interpretieren, wie Politiker X seine neuesten Äußerungen gemeint hat oder komplexe Zusammenhänge aktueller Weltereignisse erklären. Dank automatisch generierter Standard-Texte bleibt den menschlichen Angestellten also mehr Zeit für die wirklich anspruchsvollen Aufgaben. Das zeitraubende und langweilige Zusammenklauben von Allerweltsfakten wird den künstlichen Intelligenzen überlassen.
KI brauchtCoaching
Außerdem benötigt Kollege Computer nach wie vor Überwachung. Auch maschinengeschriebene Texte müssen zum Teil nachkorrigiert oder verfeinert werden. Des Weiteren kann kein Chatbot und kein Content-Algorithmus aus eigenem Antrieb seine Aufgaben erfüllen – es sind Menschen, welche die Software programmieren und ihr erklären, was sie zu schreiben oder zu sagen hat. Die KI soll meinungsbildend auf eine bestimmte Zielgruppe einwirken? Nun, dann muss man ihr zuerst die Gewohnheiten und Vorlieben dieser Zielgruppe beibringen. Sprachen und die zugehörige Rechtschreibung und Grammatik muss eine KI ebenfalls erst lernen. Eigenständig analysieren und Inhalte interpretieren können die Programme (noch) nicht. Und obwohl Chatbots bereits einfache Kundenkommunikation betreiben können, sind sie (noch) nicht in der Lage, komplexe Gespräche zu führen und menschliche Eigenarten wie Ironie zu erkennen oder zwischen den Zeilen zu lesen. Künstliche Intelligenzen sind eben keine eigenständigen Lebewesen – sie sind vollständig vom Menschen abhängig.
Aktuell liegt die Leistung automatischer Schreibprogramme bei einer Genauigkeit von bis zu 75 Prozent. Korrigierende Eingriffe durch den Menschen sind also nach wie vor erforderlich.
Künstliche Intelligenz in Deutschland
Eine Studie der Beratungsagentur Deloitte hat gezeigt, dass in Deutschland rund 65 Prozent der befragten Firmen künstliche Intelligenz einsetzen. Dagegen besitzen nur 15 Prozent der Unternehmen KI-Lösungen, die sie primär selbst entwickelt haben. Nach wie vor herrscht hoher Bedarf an entsprechend geschulten Entwicklern und geeigneten Führungskräften für KI-Projekte.
Bei der Prozessautomatisierung kommen bereits in 67 Prozent der Betriebe Chatbots oder andere Software-Bots zum Einsatz. Fast alle weiteren befragten Unternehmen planen die Einführung entsprechender Technologie. Hier ist Deutschland auch international ganz vorn mit dabei – in Großbritannien, Frankreich, China oder den USA setzen erst 49 Prozent der Firmen auf robotergesteuerte Prozessautomatisierung.
Insgesamt hinkt Deutschland den Vergleichsmärkten noch in vielen Bereichen hinterher. Nur rund ein Viertel der deutschen Unternehmen verfolgt ganzheitliche KI-Strategien. In den USA, China, UK, Kanada, Frankreich und Australien sind mit 35 Prozent mehr als ein Drittel der Firmen strategisch auf die Nutzung künstlicher Intelligenz ausgerichtet. Den Experten von Deloitte zufolge wird KI in Deutschland vorwiegend auf Abteilungsebene behandelt. Ein konzentrisches, von der Unternehmensführung geplantes Vorgehen findet zu selten statt.
Dennoch ist Deutschland keineswegs abgehängt. Zwar hat es teilweise etwas länger gedauert, das Misstrauen gegenüber künstlicher Intelligenz abzulegen, doch nehmen sich immer mehr Firmen der Thematik KI an.
Einsatz künstlicher Intelligenz im Content Marketing
Das Machine Learning hat Textroboter hervorgebracht, die in kürzester Zeit solide Beiträge mit weitgehend korrekter Rechtschreibung und schlüssiger Struktur erstellen können.
Doch die Robo-Texter haben auch ihre Grenzen. KI eignet sich nicht zur Erstellung aller Content-Arten. Spannung, Romantik, Trauer – sie bleiben vorerst kreative Domäne des Menschen. Die Stärken der künstlichen Intelligenz liegen in der schnellen Produktion simpler Texte. Und dass diese Beiträge teils nicht mehr von „echten“ Texten zu unterscheiden sind, ist schon sehr beeindruckend.
Denkbar ist daher den Einsatz von Schreibrobotern für einfache Massentexte. Dabei sollte man jedoch stets eine manuelle Endkontrolle durchführen, um Anpassungen an den Texten vornehmen zu können.
Risiko vs. Chance: eine Zusammenfassung
Die Welt dreht sich weiter und der Fortschritt ist nicht aufzuhalten. Künstliche Intelligenz wird eine immer wichtigere Rolle spielen – nicht nur im Marketing. Deshalb werden wir jedoch nicht gleich alle arbeitslos, denn KI muss zunächst vom Menschen lernen. Eine fertig ausgebildete künstliche Intelligenz kann dann wiederum als Lernhilfe für den Menschen dienen. So könnten KI-gestützte Schreib- und Übersetzungsprogramme dabei helfen, Schreiben, Lesen oder neue Sprachen zu lernen. Schon jetzt gibt es erste Haushalts- oder Pflegeroboter, die sich rudimentär mit ihren Besitzern unterhalten können.
Der wichtigste Faktor für KI oder AI bleibt der Mensch – im positiven wie im negativen Sinne. Vermutlich lässt sich heute noch gar nicht absehen, vor welche Herausforderungen uns künstliche Intelligenz zukünftig stellen wird. Sie könnte zum Beispiel dazu führen, dass kommende Generationen von Schulkindern ihre Hausaufgaben einfach an den Heimroboter weiterreichen.
Wie fast allen großen technologischen Veränderungen der Geschichte wird auch der KI mit großer Skepsis begegnet. Wir sind jedoch optimistisch und glauben, dass der langfristige Nutzen für die Menschheit überwiegen wird. Im Bereich der Content-Erstellung sind Schreibroboter dabei, den gesamten Markt grundlegend zu verändern. Deshalb haben auch wir ständig ein Auge auf die neuen Entwicklungen. Wir halten dich weiter auf dem Laufenden in Sachen Content KI und wünschen dir viel Erfolg für deine Projekte!
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