Das McChicken-Pudel-Theorem

Welche Auswirkungen hat Künstliche Intelligenz auf die Berufsbilder im Marketing?

„Dieses Mal ist alles anders!“ rufen die Apologeten und Trendforscher, die die Zukunft heute schon kennen wollen, die uns durch die jüngsten technologischen Fortschritte vorgezeichnet scheint. Auch wenn deren Treffsicherheit nach wie vor eher volatil ist — fest steht: Mit „Künstlicher Intelligenz“ (KI) — lässt sich viel Geld verdienen. Das gilt nicht nur für Google, Amazon, IBM, Facebook und — diesmal etwas abgeschlagen — Apple. Sondern eben auch für Wissenschaftlerinnen, Start-up-Gründerinnen und Unternehmensberater. KI ist ein Megatrend, der unsere Lebens- und Arbeitswelt verändern wird. Dieser Beitrag möchte sich nicht an den Spekulationen beteiligen, sondern den Leserinnen und Lesern, die im Marketing arbeiten oder arbeiten möchten, Möglichkeiten an die Hand geben, Entwicklungen der nächsten fünf bis zehn Jahre selbst besser einzuordnen — und damit Fähigkeiten, die Arbeitgeber in Zukunft erwarten werden, und Berufsfelder, die gute Karrierechance bieten werden, identifizieren zu können.

https://twitter.com/teenybiscuit/status/705232709220769792

Da das menschliche Gehirn wie jeder Computer in der Lage ist, mehrere Prozesse gleichzeitig ablaufen zu lassen, hier noch eine kleine Denkaufgabe für das Unterbewusste:

Wann haben Sie zuletzt einen Pudel mit einem panierten Hühnchenfilet verwechselt? Und welche Auswirkungen hatte das Missgeschick auf die Situation?

Lovelace, Turing, Minsky
Schon Ada Lovelace, die 1843 das erste Computerprogramm schrieb, beschäftigte sich mit den unterschiedlichen Fähigkeiten von Mensch und Maschine. Sie konnte sich damals noch nicht vorstellen, dass Maschinen jemals mehr könnten, als der Mensch ihnen einprogrammiert: It can do whatever we know how to order it to perform. Hundert Jahre später kam Alan Turing bei der Beantwortung der Frage „Können Maschinen denken?” zu folgendem Schluss: theoretisch ja. Und entwickelte sogleich den sogenannten Turing-Test als Gradmesser möglicher „künstlicher“ Intelligenz. Mit der Dartmouth Conference im Jahr 1956 begann unter Leitung von Marvin Minsky, ausgehend von kybernetische Vorüberlegungen u.a. von Oswald Wiener, die systematische Arbeit an „intelligenten” Computern, wobei der tatsächliche Durchbruch erst wenige Jahre zurückliegt. Als die großen Meilensteine, in der KI gelten drei Spielecomputer, die den Menschen jeweils in Schach, Jeopardy und Go schlugen: Deep Blue (IBM, 1996), Watson (IBM, 2011) und 2016 AlphaGo (Alphabet). Bedeutet das gleichzeitig, dass nur noch Maschinen bei solchen Spiele-Meisterschaften gegeneinander antreten werden? Wohl kaum: Beim Freestyle-Schach treten Mensch-Maschine-Teams, sogenannte Zentauren, gegeneinander an.

Was heißt hier intelligent?
Möglich gemacht haben diese Erfolge künstliche neuronale Netze (im Gegensatz zu den biologischen neuronalen Netzen in unserem Gehirn) und „Machine Learning“-Verfahren; wo diese zum Einsatz kommen, müssen Menschen beispielsweise nicht mehr (vergeblich) versuchen, eine Sprache in all ihren grammatikalischen Facetten in ein Computerprogramm zu übersetzen, da die Software selbst die entsprechenden Muster findet und in ein eigenes Regelwerk fasst. Die Möglichkeitsbedingung hierfür sind Daten, viele Daten — Big Data. Aufgrund der Menge an digitalisierten Texten, die noch von Menschen in mehrere Sprachen übersetzt wurden (z.B. alle Dokumente der EU), funktioniert heute das „Natural Language Processing“ immer besser. Aber auch die automatische Bilderkennung macht Fortschritte: YouTube weiß heute bereits beim Hochladen, in welchen Videos Hunde zu finden sind, auch ohne Tags. Basierend auf Milliarden Stunden an Videomaterial, Bildbeschreibungen, Kommentaren, kann die dahinter liegende KI mit ziemlich hoher Treffsicherheit heute neues Videomaterial selbst inhaltlich klassifizieren. Zur Qualitätsprüfung wird dabei oft der Mensch, in seiner Schwarmsubstanz, der Crowd genutzt. Captcha-Codes, mit denen Nutzer ihre Menschlichkeit unter Beweis stellen sollen, werden immer häufiger durch Bilderrätsel ersetzt („Klicken Sie auf die Bilder, auf denen Sie einen Hund sehen”).

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Durch diese reCAPTCHA-Technologie — und mithilfe menschlicher Wahrnehmung — macht Google die Datensätze für Maschinen nutzbar.

Heute spricht man von „schwacher KI“ im Gegensatz zur „starken KI“, wie wir sie aus der Science-Fiction kennen (Data aus Star Trek, Hal aus 2001).Selbst wenn eine KI vorstellbar ist, die jeden Menschen beim IQ-Test in den Schatten stellen wird: Gleichzeitig hätte eben dieses System keine Chance bei einem Autorennen gegen einen Fahranfänger. Inselbegabt nennen wir solche Phänomene beim Menschen; oder wir schimpfen die Person sogar Fachidiot. Als „intelligent“ beschreiben wir sie aber nicht. Und wir fangen besser gar nicht an, von einem Maschinenbewusstsein zu sprechen.

Cognitive Computing
Kevin Kelly widmet sich in seinem Buch „The Inevitable“ im Kapitel „Cognifying“ jenen Bereichen, die durch Cognitive Computing beeinflusst werden könnten und kommt zu dem Schluss: „Now everything that we formerly electrified we will cognify. […] Take X and AI. Find something that can be made better by adding online smartness to it.“ Aber in den seltensten Fällen wird uns Cognitive Computing als Roboter oder Bot mit quasi-menschlichem Antlitz entgegentreten, sondern unsichtbar im Inneren tätig werden. So wie uns Elektrizität eine reine Kraftanstrengung abnimmt, wird uns Cognitive Computing die Informationsverarbeitung abnehmen. Im Grunde bleibt damit dem Menschen kein Ausweg: Wer KI ablehnt, wird in Zukunft erkenntnismäßig ebenso im Dunkeln sitzen wie wir heute nur bei einem Stromausfall. Aber nochmal: In den nächsten fünf bis zehn Jahren werden uns intelligente Maschinen nicht ersetzen. Computer werden selbständiger und noch leistungsfähiger — wir werden mit ihnen zusammenarbeiten, quasi als Mensch-Maschinen-Teams. Es wird Fähigkeiten geben, in denen wir immer noch den Maschinen überlegen sind. Und andere Bereiche, die wir gerne an eine KI abgeben. Damit können wir als Thesen für die Marketingarbeit in den nächsten fünf bis zehn Jahren formulieren:

Die zwei Hauptsätze des McChicken-Pudel-Theorems

1. Künstliche Intelligenz wird allgegenwärtiger, vielleicht unverzichtbarer, aber nicht immer sichtbarer Assistent des Menschen.

2. Der Mensch bleibt sich selbst als handelnde und prüfende Instanz unverzichtbar.

Die Arbeitswelt der Zukunft
Damit wird das Wissen, wie kognitive Systeme nicht nur zu bedienen, sondern auch zu verbessern oder programmieren sind, immer wichtiger werden. Das heißt nicht, dass wir alle in Zukunft nur noch Code lernen müssen. Denn die beiden großen Studien, wie kognitive Computersysteme den Arbeitsmarkt der Zukunft beeinflussen, untersuchen nicht, welche Berufe in Zukunft wegfallen; sondern versuchen jeweils den Anteil zu identifizieren, der in Zukunft von Maschinen übernommen werden könnte. Dabei legt die McKinsey-Studie von 2017 für die Sektoren, die grob dem Marketing, dem für uns hier relevanten Bereich, zugeschrieben werden können (von „Arts, Entertainment and Recreation“ über „Information“ bis hin zum „Management“) ein Automatisierungspotenzial von 41 bis 35 Prozent zu Grunde. Das heißt: Maschinen werden diesen Anteil unserer Arbeit in Zukunft besser machen und deshalb übernehmen. Schauen wir uns mit der Oxford-Studie von 2013, einige Bereiche näher an:

1. Informationsaustausch: Einen Großteil unserer Arbeitstags tauschen wir uns mit Kollegen aus, stellen Dokumente zur Verfügung und bringen uns auf den neuesten Stand. Bots könnten in Zukunft nicht nur ganze Call-Center ersetzen, sondern auch Telefonate oder Emails, die der Informationsvermittlung dienen, übernehmen.

2. Abrechnungs-, Controlling- und Einkaufsprozesse: Budgetcontrolling wird nicht nur auf Agentur- und Unternehmensseite immer wichtiger; durch die Automatisierung könnten hier noch größere Optimierungspotenziale gehoben werden; teilweise findet das bereits in Auktionsverfahren, wie sie beim Programmatic Advertising eingesetzt werden, statt.

3. Texterstellung: Schon heute erstellen Programme automatische Artikel, zum Beispiel in der Sport- und Börsenberichterstattung. Je besser das „Natural Language Processing“ von kognitiven Computern wird, umso mehr könnte dieser Anteil steigen. Auch Bilder und Videos können heute schon durch Computer erstellt und bearbeitet werden. Dies ist besonders spannend in Kombination mit:

4. Optimierung: Während heute jede Variante eines Werbemittels manuell erstellt wird, bevor sie in einen A/B-Test geschickt wird, könnten Text- und Bildbotschaften in Zukunft automatisch individuell für jeden Nutzer variiert werden, bis das gewünschte Ergebnis erreicht wird.

5. Datenerhebung und -recherche: Jede Marketingstrategie ist nur so gut, wie die Daten, auf denen sie basiert. Allerdings ist die Recherche vorhandener Studien sehr zeitaufwändig und oft wenig befriedigend. Werden in Zukunft semantische Suchmaschinen relevante Fakten in vorhandenen Datenbanken für uns suchen und Bots automatisierte Umfragen durchführen? Dann bliebe für uns die Dateninterpretation und Entwicklung entsprechender Strategien und Konzepte als Antwort auf die Erkenntnisse der Computer.

Wir können gespannt sein!
Kognitive Computer werden uns in Zukunft helfen, Entscheidungen zu treffen, Teams zu organisieren, Wissen zu schaffen und zu teilen. Sie werden uns Arbeit abnehmen: Viele der oben beschriebenen Tätigkeiten, gelten als langweilige Routinejobs. So betrachtet könnten die (verbleibenden?) Jobs durchaus spannender und abwechslungsreicher werden.

Ein großes Potenzial der neuen Technologien besteht gerade auch für Selbständige und Freelancer: Sie helfen bei der Recherche. Ist die Idee erst einmal gefunden, übernehmen die Systeme Bildbearbeitung, Texterstellung und -optimierung. Die Datenerhebung für die Erfolgsmessung erfolgt ebenso automatisch.

Allerdings wächst gleichzeitig nicht nur die Erwartung, solche komplexen Computersysteme bedienen, programmieren oder zumindest optimieren zu können. Auch der Bedarf nach kreativen und sozialen Kompetenzen von Mitarbeitern wird deutlich höher werden. Denn wir selbst sind keine Maschinen, denen nur solange von Computern optimierte Botschaften eingetrichtert werden müssen, bis sie das gewünschte Verhalten zeigen. Am wirksamsten werden auch in Zukunft überraschende, empathische Marketingstrategien sein, wie sie nur von Menschen für Menschen gemacht werden können.

Auch wenn wir nicht alle Zentauren wie beim Schachspiel werden, wird sich das Berufsbild im Marketing in zehn Jahren genauso unterscheiden wie heute im Vergleich zu “Mad Men”-Zeiten.

Wie weit wird das alles gehen? Wir können gespannt sein!