Algorithmen errechnen Menschen

Algorithmen errechnen Menschen

Sie sind allgegenwärtig doch agieren im Verborgenden – Algorithmen. Wo sie zum Einsatz kommen und was CRM-Systeme damit zu tun haben, hier.

Ob personalisierte Werbebanner im Internet, Produktvorschläge auf Amazon oder Filmempfehlungen bei Netflix, ja sogar Partnervorschläge bei Dating-Portalen und -Apps, sie alle basieren auf einen Algorithmus, der auf den Anwender individualisierte Ergebnisse errechnet und präsentiert. Doch was genau ist eigentlich ein Algorithmus und wie funktioniert er? Im Prinzip ist ein Algorithmus nichts anderes als eine eindeutige Handlungsvorschrift zur Lösung eines Problems. Sie bestehen aus einer endlichen Zahl definierter Einzelschritte und produzieren bei bestimmter Eingabe eine bestimmte Ausgabe. Algorithmen kommen heute in so gut wie jedem Bereich zum Einsatz. Vom elektronischen Steuergerät im Auto, über Rechtschreibkontrolle in Textverarbeitungsprogrammen bis hin zur strukturieren Analyse von Aktienmärkten. 

Kundendaten bilden die Basis

So berechnen Algorithmen, wie eingangs schon erwähnt auch, für welches Produkt sich ein Kunde gegenwärtig oder zukünftig interessieren könnte. Darauf hin werden dann entsprechende Werbepläne entwickelt und hoch-individualisierte Kampagnen gefahren. Die Grundlage um eine solche Berechnung anzustellen bilden Daten. In diesem Fall Kundendaten, die in einem CRM-System gesammelt werden. Mit diesen Daten lassen sich dann Auswertungen fahren, wie, um ein simples Beispiel an dieser Stelle anzuführen, Kunden die im November Produkt x kauften, kauften im Dezember vermehrt Produkt y. Durch diese Erkenntnis kann nun ein Kunde, der im November Produkt x kauft, im Dezember auf Produkt y aufmerksam gemacht werden. 

Der perfekte Partner durch KI?

Doch auch kann der Kunde vor dem Kauf von Produkt x im November auf dieses hingewiesen werden, nämlich dann, wenn dieser, ähnliche Merkmale wie die bisherigen Kunden des Produktes aufweist usw. Die Möglichkeiten sind an dieser Stelle nahezu unbegrenzt. Algorithmen übernehmen nun also die Berechnung all dieser vorher definierten Schritte und kommen dann zu einem definierten Ergebnis, wie hier einer Liste der potentiellen neuen Kunden oder Zielgruppen. Ähnlich funktionieren Dating-Apps. Sie werten das verhalten ihrer Nutzer kontinuierlich aus und stellen Kausalzusammenhänge her, die die Wahrscheinlichkeit einer langanhaltenden Beziehung erhöhen. Wird es in Zukunft also möglich sein vorherzusagen wie lange eine Beziehung hält? Ob diese hält, ob Kinder aus dieser vorher gehen werden oder eine Hochzeit wahrscheinlich ist? Durchaus vorstellbar, wenngleich in Zukunft gesellschaftliche Regelungen zur Begrenzung der künstlichen Intelligenz gefunden werden müssen. 

Grenzen der KI

Welche Probleme darf eine KI lösen, welche Bereiche will man lieber unberührt lassen? Dies wird künftig ein großes Thema werden. Doch zurück in den unternehmerischen Kontext und zurück zu CRM-Systemen. Wie trainiert man Anwendungen der KI eigentlich? Ein Algorithmus wird heute zu meist von Hand geschrieben und arbeitet sich entlang der zuvor definierten Schritte entlang um am Ende ein Ergebnis auszugeben. Ein solcher Algorithmus ist starr und unveränderbar. Kommen nun selbstständig lernende Algorithmen, die sich also den Daten ständig anpassen zum Einsatz, sprechen wir von künstlicher Intelligenz. Auch diese braucht letztlich ein definierten Handlungsspielraum, die zuvor erwähnten noch zu findenden Regelungen. Da eine KI letztlich aus den ihr zur Verfügung stehenden Daten lernt, ist die Datenbasis das entscheidende. Lernt sie aus fehlerhaften Daten, wird sie fehlerhafte Ergebnisse produzieren. Daher gilt es, die Daten so fehlerfrei wie nur eben möglich zu halten. 

Vier Schritte zur Einführung

Im Prinzip kommen bei der Einführung einer Ki vier Schritte zum Tragen. Im ersten Schritt setzt man ein untrainiertes Modell auf, also ein neuronales Netz an selbstlernenden Algorithmen. Dann fügt man die Trainingsdaten zu, mit denen ein Problem gelöst werden soll. Das so trainierte Modell wird dann mit einem neuen Trainingsdatensatz überprüft und es wird geschaut, inwieweit die Ergebnisse korrekt sind. Ist das Training dann abgeschlossen, kann die KI mit den eigentlichen Daten gefüttert werden. (vgl. Verena Gründel, 11.09.2018, wuv.de) 

23 September 2019

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