Menschzentrierte KI und wie man ein personalisiertes Kundenerlebnis bieten kann

Völlig vertrauenswürdig zu sein, ist ein sehr starker Anspruch. Gibt es außer meiner Frau und guten Freunden noch andere Menschen, denen ich „vollkommen vertrauen“ würde? Es gibt jedoch viele andere Freunde, Angehörige, Kollegen und Softwaresysteme, denen ich stark vertraue. Dieses Vertrauen hat sich im Laufe der Zeit entwickelt und wurde nur selten gebrochen.

In dieser Hinsicht unterscheidet sich die künstliche Intelligenz nicht wesentlich von anderen Softwaresystemen, insbesondere solchen, die in kritischen Infrastrukturen verwendet werden. Vertrauen in Software ist ein komplexes Thema, aber – einfach ausgedrückt – eine Kombination aus der Einhaltung guter Ingenieurspraxis, strenger Tests und Transparenz. Bei der Entwicklung sollten alle anwendbaren bewährten Verfahren berücksichtigt werden. Die Software sollte während der Entwicklung und in der Produktion getestet werden und die Entwickler sollten die potenziellen Grenzen und Probleme der Software transparent machen. Aufgrund Ihrer kompletten Transparenz ist  Open-Source-Software in vielen Bereichen sehr erfolgreich.

Die meisten KI-Entwickler verwenden viel Sorgfalt auf die Entwicklung von verantwortungsvollen, umfangreich getesteten Modellen und sind im Hinblick auf die Daten, mit denen sie trainiert werden, transparent. Dies übersteigt bereits die Anforderungen, die wir an viele Softwaresysteme stellen, die auf klassischen Algorithmen beruhen und die wir tagtäglich nutzen.

Die bevorstehenden Verordnungen zur KI legen einen großen Schwerpunkt auf Entwicklung, Tests und Transparenz und sollten das Vertrauen in künftige KI-Systeme stärken.

Wir vertrauen zu Recht in vielen Lebensbereichen auf Software: Dies reicht vom Bau der Geräte, die wir jeden Tag benutzen, über die Verwaltung unseres gesamten Finanzvermögens oder die Durchführung von Operationen in Krankenhäusern bis hin zum sicheren Flug in den Urlaub. Es gibt keinen Grund, warum wir KI-basierter Software weniger Vertrauen entgegenbringen sollten als anderen Softwaresystemen, wenn wir sicherstellen, dass die richtigen Schutzmaßnahmen getroffen werden.

Die heutigen Leader im Online-Handel müssen auch im Bereich der künstlichen Intelligenz führend sein. Sie alle stecken enorme Ressourcen in die KI-Entwicklung, haben die erforderlichen digitalen Infrastrukturen und starke Strategien für die Integration von KI in viele ihrer Geschäftsbereiche.

Im Fall von Amazon gibt es einen vielschichtigen Ansatz im Hinblick darauf, wie KI das Vertrauen im Online-Handel fördert.

Kunden setzen großes Vertrauen in die Qualität von Produktbewertungen. Es ist eine gewaltige Aufgabe, echte Bewertungen von denen zu unterscheiden, die von Bots oder in böser Absicht geschrieben wurden. Seit einigen Jahren hilft KI dabei, indem sie nach Anomalien und Mustern sucht. Allerdings könnten auch die Bewertungen selbst bereits von einer KI verfasst worden sein – ein klassisches Katz-und-Maus-Spiel.

Cybersecurity und die Sicherheit des Drittanbieter-Marktplatzes sind weitere Aspekte, bei denen KI eingesetzt wird, um einen wirksameren Schutz gegen den Diebstahl von Kundendaten und Betrugsversuche von Verkäufern aufzubauen, die versuchen, die bereitgestellte Plattform zu missbrauchen.

Bei personalisierten Empfehlungen, einem weiteren großen Anwendungsbereich für KI, kann es zu Zielkonflikten kommen. Ein zuverlässiger, unabhängiger Berater sollte uns die günstigste Option vorschlagen, die alle unsere Anforderungen erfüllt.

Eine „Online-Händler-KI“ könnte Produkten, die rentabel sind, für die Werbegelder ausgegeben wurden oder Produkten aus seinem eigenen Sortiment den Vorzug geben.

Daher werden solche KI-Systeme so trainiert, dass Sie ein ausgewogenes Verhältnis zwischen den für den Kunden und den für den Einzelhändler vorteilhaften Ergebnissen vorschlagen. Das Angebot von Süßigkeiten an unserer Supermarktkasse beruht auf ähnlichen Erwägungen, welche aber von menschlicher Intelligenz angestellt werden.

1.  Nicht über die Herausforderungen und die technologische Eignung nachzudenken, bevor Sie investieren.  Es gab mehrere Unternehmen, die Informatiker eingestellt und KI-Teams gegründet haben, ohne das Geschäft als Ganzes zu betrachten. KI ist nicht für jedes Unternehmen geeignet, und es müssen erst die Grundlagen geschaffen werden, bevor die Technologie effizient genutzt werden kann.

2. Sie konzentrieren sich auf Mondaufnahmen, ohne an die Tausende von Teilen zu denken, die in einer Rakete stecken. CEOs sollten nicht erwarten, dass die KI ihr gesamtes Geschäft verändert und bedeutende neue Einkünfte generiert, während sie alle Effizienz- und Rentabilitätssteigerungen außer Acht lassen, die erzielt werden könnten, wenn sie sorgfältig auf eine beliebige Anzahl von Geschäftsprozessen angewandt wird.

3. Sie vergessen die menschliche Dimension. In den meisten Fällen ersetzt KI keine Menschen, sondern arbeitet mit ihnen zusammen, erhöht die Effizienz und Qualität ihrer Arbeit. Es ist von entscheidender Bedeutung, die Mitarbeiter frühzeitig und konsequent einzubeziehen, um Rückmeldungen zur Leistung des KI-Tools zu erhalten und den besten Weg für die Integration in bestehende Geschäftsprozesse zu finden.

4. CEOs sollten sich nicht nur auf die interne Entwicklung von KI-Tools konzentrieren, die mit den Daten ihres Unternehmens arbeiten und direkt mit ihren Geschäftsprozessen verbunden sind. Arbeitet das Unternehmen in einem mehrsprachigen Kontext? Dann könnte ein externes KI-basiertes Übersetzungstool infrage kommen. Erhält es viele Papierdokumente? Dann könnte vielleicht ein Texterkennungsprogramm, das PDF- oder Word-Dokumente erstellt, den bestehenden Arbeitsablauf schnell verbessern.

Die Schlüsselbotschaft ist, sich nicht nur auf KI-Wissen zu konzentrieren, sondern ein Team zu haben, das in der Lage ist, seine Lösungen in das Geschäft des Unternehmens zu integrieren.

Vor allem gibt es eine rasante Entwicklung in diesem Bereich. Man braucht einen KI-Spezialisten, der in der Lage ist, die am besten geeigneten Methoden und Tools zur Unterstützung des Unternehmens zu ermitteln, und das setzt nicht unbedingt einen Doktortitel voraus, es sei denn, das Unternehmen arbeitet an hochinnovativen Themen. Diese Spezialisten verfügen auch über das Wissen, um Verzerrungen zu vermeiden und ein zuverlässiges, erfolgreich getestetes KI-Modell zu schaffen.

Die technische Grundlage muss da sein. Ein Dateningenieur hilft Ihnen, die KI in Ihre bestehende Dateninfrastruktur zu integrieren oder mit externen KI-Tools zu verbinden. Eine gut durchdachte Integration wird die potenzielle Nutzbarkeit Ihrer KI-Systeme erheblich steigern.

Um die richtigen Anwendungen und Prozesse für KI zu ermitteln, sollte ein Business-Experte zum Team gehören, der schon länger im Unternehmen tätig ist oder über fundierte Kenntnisse im Tätigkeitsbereich des Unternehmens verfügt. Er kann die vorteilhaftesten Bereiche für die Implementierung von KI-Lösungen ermitteln und die Prioritäten für die Implementierung festlegen.

Idealerweise sollte ein Change Manager einbezogen werden, der als Bindeglied zwischen den Nutzern der KI-Systeme und dem KI-Team, das sie entwickelt, fungiert. Die Regulierung erfordert eine menschliche Aufsicht – sie verbessert oft auch die Leistung der KI. Eine frühzeitige und kontinuierliche Einbindung wird die Zufriedenheit der Nutzer und die Leistung der KI-gestützten Geschäftsprozesse erhöhen.