Technologie und Märkte

Ja, es ist nur Werbung. Aber trotzdem muss die Frage erlaubt sein: Wie kommt die Faust durchs Loch?

Quelle: www.heise.de

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So langsam kommen wir der Sache näher.

Als sich vor einiger Zeit Künstliche Intelligenz als Megathema herauskristallisierte und plötzlich alle begannen, über Machine Learning und lernende Algorithmen zu reden, herrschte erst einmal ein großes Durcheinander. Darüber, was lernende Algorithmen eigentlich genau sind, geisterten die unterschiedlichsten Vorstellungen durch die Medien – und damit auch durch unser Haus. Das ging von „das sind einfach nur regelbasierte Systeme“ bis hin zu „das sind Algorithmen, die sich selber umschreiben.“

Inzwischen hat sich der erste Pulverdampf verzogen und die Sicht klart auf. Nach einigen Recherchen, Diskussionen und Hintergrundgesprächen mit Kunden wird immer deutlicher, dass lernende Algorithmen im Grunde genommen nichts anderes sind als angewandte Statistik. Soweit die gute Nachricht. Die nicht ganz so gute Nachricht: Wir reden hier nicht über Prozentrechnung, sondern über echte, richtige Hardcore-Statistik.

Das zeigt das Beispiel der Support Vector Machine, oder Stützvektormaschine, das mir vor Kurzem begegnet ist. Dieser Algorithmus bildet ein mathematisches Verfahren ab, um Gemeinsamkeiten in Objekten zu erkennen, die Objekte darauf aufbauend zu klassifizieren und die Grenzen zwischen den einzelnen Klassen klar festzulegen. Damit eignet er sich unter anderem ideal für die automatische Textklassifikation. Nach einer Trainingsphase mit Beispieltexten ist der Algorithmus in der Lage, neue, unbekannte Texte eigenständig den richtigen Themenkategorien zuzuordnen.

Eine der mathematischen Formeln, die dieses Verfahren beschreiben, sieht laut Wikipedia so aus:

Alles klar? Also mich erinnert das ja an die Folge von The Big Bang Theory, in der die Gang um Sheldon Cooper bei einem Physikquiz mitmacht und eine hochkomplizierte Gleichung lösen soll. Die resignierende Reaktion von Howard Wolowitz: „It looks like something they found on the ship at Roswell“.

Aber mal im Ernst. Wollen wir die Funktionsweise von lernenden Algorithmen verstehen, so wie das Stimmen aus Politik und Gesellschaft ja immer wieder fordern, müssen wir vor allem die dahinterstehenden statistischen Verfahren verstehen. Natürlich können wir jetzt nicht einfach alle Statistikexperten werden. Andere Leute studieren sowas ja schließlich extra. Und das ist auch gar nicht nötig. Aber darum, uns mit ihren Grundlagen auseinanderzusetzen, werden wir wohl nicht herumkommen.

Dafür wünscht man sich doch glatt einen lernenden Algorithmus in den Kopf.

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Mit Chatbots wurde schon jeder von uns konfrontiert. Gefühlt auf jeder Website ploppt irgendwo ein Chatfenster auf und Max oder Anna fragen, ob du Hilfe brauchst. Auch ein Blick in die Medienlandschaft zeigt, dass Chatbots als glorreiche Erfindung gelten und anscheinend ein Muss in der Kundenkommunikation geworden sind.

Gefühlt setzt also jedes Unternehmen auf Chatbots. Schließlich will keiner hinterherhinken und Kosten lassen sich ja auch einsparen, da nicht mehr so viele Mitarbeiter im Callcenter benötigt werden. Super Erfindung!

Das klingt alles wundervoll. Doch leider sieht die Realität anders aus. Einige Chatbots sind noch nicht ausgereift und bringen die Konsumenten zum Verzweifeln, da sie zum Beispiel keine passenden Antworten bekommen. Dass manche Anfragen eventuell zu komplex sind, um sie mit einem Chatbot zu klären, das erwartet man im Voraus. Wenn aber die einfachsten Fragen nicht beantwortet werden können, das ist peinlich.  

WhatsBroadcast hat ein paar Chatbots unter die Lupe genommen und einige kuriose Chaterlebnisse erlebt. Hier einige amüsante Beispiele im Überblick:

1. Kategorie: Chatbots auf dem Niveau einer Kaulquappe

Der Chatbot von David Guetta schafft es nicht, mehr als fünf Fragen zu beantworten. Selbst auf einfache Fragen weiß er keine Antwort:

„When will your new single be released?“
„I don’t understand.“

Nicht sehr zufriedenstellend. Es geht aber noch besser.

2. Kategorie: Wie sag’ ich es richtig

Der Chatbot Carlo von der Allianz scheint es zu begrüßen, wenn Kunden ihm mitteilen, dass sie zur Konkurrenz wechseln wollen.

„Na danke, ich geh glaub ich zu CosmosDirekt.“
„Das freut mich. Dann bist du ja schon in besten Händen.“

Und so schnell können Unternehmen Kunden verlieren. Und jetzt mein persönliches Highlight.

3. Kategorie: Schrei’ mich nicht an

Der Volvic-Chatbot ist sehr international unterwegs. Erkundigt sich ein deutscher Kunde nach Produkten, setzt der Bot voraus, dass er Französisch spricht.

„Ich möchte Produktinformationen zu Volvic Wasser.“
„Danke für dein Interesse, um mehr über dieses Thema zu erfahren, gehe einfach auf unsere Seite.“
„Volvic.fr“
„Die Seite ist aber auf Französisch? Ich spreche kein Französisch leider.“
„Lass dich nicht ablenken, dein Ziel ist so nah.“

Dieser Chatbot scheint sehr stur zu sein und ist der Überzeugung, dass er eine passende Antwort gegeben hat.

Applaus, Applaus, kann ich da nur sagen! Diese Beispiele zeigen deutlich, dass der Einsatz von unausgereiften Technologien nicht zielführend ist. Aber einige Unternehmen scheinen die Einstellung zu haben, Hauptsache wir schwimmen auf der Trendwelle mit und können mitreden. We don’t think so! Eine gut durchdachte Strategie und funktionierende IT-Lösungen tragen am Ende dann doch zum Erfolg bei. Mit einem Schnellschuss riskieren Unternehmen einen Imageverlust und möglicherweise finanzielle Einbußen, obwohl sie ursprünglich Kosten und Ressourcen einsparen wollten.

Ihr habt noch nicht genug? Diese und weitere skurrile Chatbot-Fails stellt WhatsBroadcast in einem Video vor.

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KI ist eine Erfindung des 20. Jahrhunderts. Vorarbeiten und Vordenker aller Art gab es allerdings schon lange: Über Jahrhunderte hinweg wimmelte es in Legenden beispielsweise von Homunculi, dem Golem und anderen künstlichen Geschöpfen. Es gab aber auch Versuche, menschenähnliche Intelligenz in Form mechanischer Apparate zu produzieren. Ein vermeintlich technisches Wunderwerk seiner Zeit war der „Schachtürke“ aus dem Jahr 1770. Er spielte gegen Könige und Kaiser, und sogar der englische Mathematiker Charles Babbage verlor gegen ihn. Der Schachtürke war jedoch keine „KI-Meisterleitung“, sondern schlichter Betrug: In dem Automaten steckte ein Mensch. Auch heute noch versehen Anbieter in maßloser Übertreibung Computer oder Smartphones mit dem Etikett „KI“, weil sie über Sprachassistenten verfügen oder die Kamerafunktionen verbessern.

Was aber macht KI aus? Was unterscheidet echte Künstliche Intelligenz von Pseudo-KI? Das Herzstück der Künstlichen Intelligenz sind Algorithmen, die in riesigen Datenmengen Muster, Korrelationen und Trends aufspüren. Mit steigendem Datenvolumen werden Ergebnisse und Treffergenauigkeit immer besser. Bei intelligenten Fahrsystemen und beim autonomen Fahren trifft KI sogar völlig selbstständig die richtigen Entscheidungen – zumindest sind wir auf dem besten Weg dahin. 

Für die allermeisten Anwendungsszenarien ist KI jedoch nicht geeignet. Hier analysiert sie zwar die Daten und liefert Empfehlungen, etwa bei der medizinischen Diagnostik oder der Predictive Maintenance. Entscheiden muss letztendlich aber der Mensch. Manche sprechen daher in diesen Fällen von „erweiterter Intelligenz“, auch als Augmented Intelligence bekannt. 

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Am gestrigen adesso digital day in der Motorworld Köln stand das Thema Customer Experience Management, kurz CEM, im Fokus. Unternehmen unterschiedlichster Branchen berichteten über ihre Erfahrungen – Herausforderungen wie Erfolge – beim Aufsetzen und Managen von CX-Projekten. Und in ergänzenden Workshops konnten sich die knapp 200 Teilnehmer inspirieren lassen und Ansätze für eigene Projekte mit nach Hause nehmen.

Auch wenn Customer Experience und der damit einhergehende Customer-Centricity-Gedanke gefühlt ein alter Hut sind, hapert es an der Umsetzung – je nach Branche – noch gewaltig. Das liegt unter anderem an den vielen Altsystemen, die nicht „miteinander sprechen“ und diese Datensilos gibt es in der Praxis mehr als genug. Aber auch an Mut, Digitalisierungsprojekte anzugehen und neuen Ideen genügend Raum zu geben, mangelt es.

Die Kunden haben immer höhere Anforderungen an die Interaktion mit Unternehmen: Stichwort „konsistentes Omnichannel-Erlebnis“. Sie wollen, dass ihre Bedürfnisse ernst genommen werden – und sie haben mehr denn je die Macht, ihre Wünsche bei Unternehmen durchzusetzen. Dank Social Media verbreiten sich schlechte Erlebnisse mit einer Marke oder einem Produkt rasant und erreichen viele potenzielle Interessenten, die so sicher nicht zu Kunden werden.

Damit sehen sich zwar hauptsächlich B2C-Unternehmen konfrontiert, aber auch im B2B-Umfeld müssen Unternehmen ihre Kundenkommunikation überdenken. Denn das, was wir im privaten Umfeld gewöhnt sind, erwarten wir im beruflichen ebenso. Der Anforderungshaltung an einen gewissen Grad der Individualisierung sehen sich auch B2B-Unternehmen gegenüber, die oft noch schlechter aufgestellt und weit davon entfernt sind, ihre Kundendaten möglichst zentral vorliegen zu haben.

Die Veranstaltung hat mir gezeigt, dass CX und insbesondere dessen Management eine der Herausforderungen für alle Branchen darstellt. Unternehmen, die hier den Anschluss verpassen, haben das Nachsehen, wenn sie mangels eines guten Daten-Managements und entsprechenden Individualisierungsgrades Cross- sowie Up-Selling-Chancen ungenutzt lassen oder die Kundenbindung gleich ganz auf der Strecke bleibt.

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Die Experten sind sich einig: Die Digitalisierung ist ein Muss und vor allem in Deutschland hinken Firmen noch hinterher. Es stimmt schon, dass Unternehmen insgesamt mutiger sein müssen, aber mit dem Prinzip „mit dem Kopf durch die Wand“ wird niemand Erfolg haben. 

Ein schönes Beispiel, wie die Digitalisierung fehlschlagen kann, kommt aus den USA. Die Fastfood-Kette CaliBurger wollte Mitarbeiter durch Roboter ersetzen. So kam „Flippy“ (von „to flip“ – wenden) zum Einsatz, der geschätzt ungefähr 60.000 Dollar gekostet hat. Als Grund nannte CaliBurger, dass insgesamt zu viel Personal zu schnell kündigen würde und mit Flippy ein langfristiger Mitarbeiter eingestellt werden sollte. Seine Aufgabe: 

„Flippy sollte Bestellungen entgegennehmen, Burgerbratlinge auf dem Grill wenden und sie auf die vorbereiteten Burger legen. 150 Burger pro Stunde sollte Flippy auf diese Weise schaffen und könnte mit seiner Arbeit Dutzende Mitarbeiter ersetzen, so die turbokapitalistische Ratio.“ (Quelle: Die Welt vom 6.04.2018) 

In der Theorie klingt das gut – in der Praxis hat das nur leider gar nicht funktioniert. Tatsache war, dass Flippy den restlichen Angestellten mehr Arbeit gemacht oder sie überfordert hat. Denn Flippys Kollegen mussten ihm zum Beispiel die Burgerbrötchen millimetergenau hinlegen. Ansonsten wäre das Fleisch daneben gelandet. Sie mussten nicht nur genauer arbeiten als früher – was mehr Zeit in Anspruch nahm –, sondern sie konnten den Roboter auch nicht bedienen. Das Ganze ist ziemlich ironisch, da der Einsatz eines Roboters für mehr Effizienz sorgen sollte. 

Zumindest hat CaliBurger schnell gemerkt, dass das Projekt gescheitert war, denn Flippy konnte nach nur einem Arbeitstag seine Uniform wieder zurückgeben. 

Das Beispiel zeigt, dass Unternehmen nicht planlos voranpreschen sollten. Ohne durchdachte Strategien, Testphasen und Analysen geht es am Ende dann doch nicht. Ob Flippy demnächst an seinen Arbeitsplatz zurückkehren wird, werden wir sehen. Ansonsten geht er am Ende als teuerster Angestellter in die Firmengeschichte ein. 

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Man kann es kaum glauben, aber während bei uns über Sinn und Unsinn einer „Funkloch-App“ diskutiert wird, wird in Frankreich größer gedacht. Deutlich größer. 

So verkündete der französische Präsident Emmanuel Macron, dass sein Land in den nächsten fünf Jahren 1,5 Milliarden Euro in das Thema Künstliche Intelligenz investieren wird.

Und über was spricht man bei uns? Genau, eine App. Sind wir für immer verloren im digitalen Hinterland oder ist das aktuelle Beispiel nur unglücklichem Timing geschuldet und unsere Regierung verkündet demnächst ähnliche Pläne? Pläne, die uns Hoffnung machen können, dass die „digitalpolitische Kluft“ zu unseren direkten europäischen Nachbarn nicht so unüberwindbar ist, wie sie aktuell scheint?

KI dominiert die Medien wie kaum ein anderes Zukunftsthema. Es geht hier um verschiedenste Facetten. Nicht nur die Technologien, deren Nutzen und Möglichkeiten, sondern auch um Ängste, Ethik und nicht zuletzt die Wettbewerbsfähigkeit deutscher Unternehmen.

Dafür muss sich aber nicht allein die Wirtschaft ernsthaft mit KI auseinandersetzen. Nein, auch die Politik muss das Thema ganz oben auf der Agenda haben und sich unter anderem über etwaige Regularien und mögliche Investitionen Gedanken machen.

Eines ist jedenfalls klar: Debatten über eine App sind in diesem Kontext mehr als lachhaft.

Zum Abschluss noch ein Zitat aus einem Artikel von Sascha Lobo für SPON zu dieser Diskussion, bei dem ich mich beim Lesen nicht entscheiden konnte, ob ich lachen oder weinen soll:

Eigentlich hätte es heißen müssen: Angela Merkel lässt zu, dass ein CSU-Ex-Doktor als niederbayerischer Quotenminister scheindigitale PR-Maßnahmen in die Landschaft trötet, die die Verantwortung für die schlechte Infrastruktur am Ende wieder auf die Bevölkerung abwälzen ...

Quelle: Spiegel online vom 04.04.2018

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Immer wieder liest man, dass der stationäre Einzelhandel mehr und mehr aus den Innenstädten verschwindet. Ein Grund dafür ist die starke Konkurrenz im Netz. Unser Kunde Scandit hat sich ebenfalls näher mit diesem Thema beschäftigt und eine Umfrage in Auftrag gegeben. Die Ergebnisse der Befragung von über 1.500 Verbrauchern in den USA, Großbritannien und Deutschland zeigen, dass der stationäre Einzelhandel die Möglichkeiten zur digitalen Interaktion mit Kunden nur unzureichend nutzt. Die Erwartungen der Ladenbesucher werden diesbezüglich häufig enttäuscht. Dabei stehen knapp drei Viertel (74%) der befragten Verbraucher den traditionellen Händlern positiv oder sehr positiv gegenüber. In Deutschland sind es sogar 80%.

Nachholbedarf besteht dagegen vor allem bei den Shopping-Apps. Solche Apps ermöglichen es Händlern, in Echtzeit mit den Besuchern zu interagieren, und stellen Informationen bereit, die Kunden zu Einkäufen motivieren sollen. Derzeit bieten nur sehr wenige stationäre Händler ihren Besuchern eine integrierte und vollständig digital vernetzte „In-Store Experience“, die Customer Engagement in Verkäufe umsetzt. Es gibt hier also noch einiges zu tun.

Weitere Informationen zur Umfrage: https://www.scandit.com/scandit-survey-suggests-retailers-missing-in-sto...

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Und täglich grüßt das Murmeltier: Seit mehr als zehn Jahren schon weist die EU-Kommission immer wieder darauf hin, wie essenziell die Versorgung der Bevölkerung mit Breitbandanschlüssen ist. Zwölf Jahre später hat sich an der Dringlichkeit nichts geändert – zumindest nicht in Deutschland. Die digitale Kluft hat sich in den letzten Jahren eher weiter geöffnet: Auf der einen Seite gibt es ausreichend versorgte städtische Gebiete und auf der anderen Seite in vielen ländlichen Gebieten ein Internet im Schneckentempo. Daran haben auch die vielen Millionen Euro aus verschiedenen Geldtöpfen zur Breitbandförderung nichts geändert. Wäre es anders, müsste sich die neue Bundesregierung nicht weiterhin mit dem Thema Breitbandausbau befassen.

In der Vergangenheit bereits haben diverse Einzelmaßnahmen nicht immer zum Ziel geführt. Der Bund wollte in der letzten Legislaturperiode vier Milliarden Euro für den Breitbandausbau beisteuern. Einige Kommunen aber verzichteten darauf mit dem Hinweis auf die „nicht akzeptablen Anforderungen“ und beklagten die zahlreichen Anpassungen am Regelwerk. So hieß es etwa im letzten Jahr, dass die Förderrichtlinie drei Mal und der Leitfaden zur Umsetzung fünf Mal geändert wurde. Kein Wunder, dass viele lieber abwarten. Ob jetzt alles besser wird? Im Koalitionsvertrag zwischen CDU/CSU und SPD steht, dass man die Breitbandförderung aus einem Fond speisen will, der mit Mitteln aus der Versteigerung von 5G-Mobilfunkfrequenzen nach dem Motto „von der rechten Tasche in die linke Tasche“ gefüllt werden soll. Eine nachhaltige Förderung der Breitbandversorgung sieht anders aus.

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Ein bemerkenswertes Kundenerlebnis ermöglicht Microsoft mit seinem Office 365:

"[…] bemerkenswert findet Gartner-Analyst Roth, dass die Bürosuite zwar vielenorts im Einsatz ist, allerdings wenig Mehrwert generiert. Einen Zusatznutzen bieten könnten etwa das Filesharing via OneDrive oder die Team-Seiten von SharePoint Online. In der Umfrage zeigt sich allerdings, dass die Funktionen kaum genutzt werden.

Vielenorts ist Office 365 schlicht ein besserer E-Mail-Server und eine Office-Suite. In den ursprünglichen Funktionen des Microsoft-Produkts verorten die meisten Organisationen den größten Nutzen, so Roth. Er sieht als Grund weniger die fehlende Reife der Technologie hinter OneDrive, SharePoint, Teams und Yammer, sondern vielmehr ein Defizit bei den Anwenderfirmen. Sie müssten lernen, wie die Extras für ihren Geschäftsalltag einen Mehrwert generieren können." 

Quelle: com! professional, 29.01.18

Noch nicht Mittag und schon wieder was gelernt! Nämlich:

Old School: Anwender hatten ein Problem (call it Herausforderung) und Software-Hersteller brachten Produkte auf den Markt, mit dem man das (wenn alles gut ging) lösen konnte – so entstand einst der Begriff "Lösung" für eine Software, die … na? … etwas löste. So war es früher. Das vergessen wir besser. Das ist nicht zukunftskompatibel.

New School (customer centric, digital experience, new generation): Software-Hersteller bringen Produkte auf den Markt und der Anwender muss die Aufgabe lösen, wie er damit "Mehrwert generieren" könnte. Wer dann aber sagt: "ich verorte den Nutzen lieber wie bisher" oder gar "bringt mir nix", der hat die Kundenorientierung völlig falsch verstanden. Und der Analyst als Experte für Kundenzentrierung teilt ihm mit, dass er ein Defizit hat und dass er "lernen muss", weil er für das Kundenerlebnis – wie hätte man old-school-mäßig gesagt? – zu doof ist.

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