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11. Juni 2018 | 281 Artikelaufrufe

künstliche Intelligenz

Muss der Vertrieb Angst vor künstlicher Intelligenz haben?

Der Mensch kann nicht immer die besten Entscheidungen treffen. In vielerlei Hinsicht treffen Maschinen die weitaus besseren Entscheidungen. Physiker erzeugen und verwenden schon lange Big Data um Erkenntnisse zu generieren, Vorhersagen zu machen und damit effektiv entscheiden zu können. Warum haben wir so große Bedenken, künstliche Intelligenz auch in der Wirtschaft vermehrt zu nutzen?

Prof. Dr. Michael Feindt, Entwickler des NeuroBayes-Algorithmus, versuchte auf der BitKom Big Data Summit in Hanau diese Angst vor der Nutzung Künstlicher Intelligenz, auch artificial intelligence (AI) genannt, ein wenig auszuräumen.

Die große Chance

Neuronale Netze, lernfähige Programme und intelligente Algorithmen arbeiten heute teilweise besser als der beste Experte. Dinge, die dem Menschen prinzipiell leicht fallen und in der Vergangenheit für Computer schwierig waren, können Programme heute bewältigen. Sie lernen sehen, lesen, verstehen, Auto fahren und vieles mehr. Bilderkennung zum Beispiel erleichtert die Mensch – Maschine Kommunikation und Automatisierung.

Durch den Einsatz von artificial intelligence (AI) kann man sich also viel wichtigeren Aufgaben widmen – die banalen Dinge und Routineaufgaben übernehmen Maschinen.

Künstliche Intelligenzsysteme verwenden heute Tools, die bereits bereitstehen. „Man baut intelligente Systeme und Algorithmen heute nicht mehr aus Rohdaten sondern benutzt die vorhandenen Tools. Google investierte 1 Milliarde Dollar Rechenzeit in das Training tiefer neuronaler Netze. Mit intelligenten Algorithmen können komplexe Handlungsabfolgen optimiert werden,“ so Feindt.

Das Spiel Alpha Go konnte zum Beispiel durch Spielen mit sich selbst sogar den Go-Weltmeister schlagen. Das Spiel entwickelte eine Art Bauchgefühl, da es nicht alle Möglichkeiten durchrechnen konnte.

Entscheidungen unter Unsicherheit

In Unternehmen wird, laut Dr. Feindt, vieles so gemacht wie man es gewohnt ist. Vor Entscheidungen wird oft wenig nachgedacht, da diese viel Energie und Zeit kosten. So werden fast alle Entscheidungen aus dem Bauch heraus getroffen. Das führt zu vielen kognitiven Verzerrungen. „Intuition aus einem Überlebenskampf heraus ist berechtigt aber in der Wirtschaft nicht anwendbar bzw. zeitgemäß,“ so Feindt.

Operative Entscheidungen und Problemstellungen wie etwa Nachbestellung, Preise, Kataloge könnten zu 99 Prozent automatisiert werden. Fragestellungen wie z.B. Welchen Kunden soll man wie ansprechen? Soll man ihm einen Katalog schicken? Ist er tatsächlich interessiert?, sind schon schwieriger zu beurteilen: „Nicht alle Entscheidungen lassen sich automatisieren. Das ist eine wichtige Erkenntnis – wichtig im Leben und in der Wirtschaft. Doch tiefe neuronale Netze entwickeln ihre Form von Intuition oder Bauchgefühl durch Erfahrungswerte,“ erklärt der Experte.

Auch menschliche Entscheidungen basieren auf vielen gesammelten objektiven Daten. Aufgrund dieser Daten müssen Prognosen für die nahe Zukunft gemacht werden. Die richtigen Entscheidungen werden unter Berücksichtigung der Unsicherheit und des Risikos getroffen.

„Entscheidungen sind immer ein Kompromiss. Eine Kennzahl fällt immer zu Lasten einer anderen aus,“ so Feindt. Für die Kundennachfrage zum Beispiel gibt es jede Menge Einflussfaktoren: z.B.: Abverkäufe, Wochentage, Saisonalität, Ein- und Auslistungen, Beziehungen, Werbeaktionen, Wettervorhersagen, Feiertage, Preisnachlässe, Wettbewerbs Artikel, Bestände, Monatstage, Standortfaktoren, Preise, Produktgruppen, Marken Informationen, etc.. „Eine Prognose ist eine Zahl, es handelt sich um eine komplette Wahrscheinlichkeitsdichte. Diese erlaubt Risikomanagement und enthält alle Informationen“.

Eine deutsche Supermarktkette konnte zum Beispiel durch Automatisierung Ihre Fehl-Artikel-Rate von 7,5 % auf 0,5 % reduzieren. Bei konstanten Abschriften und Gesamtbestand. Auch die Preissetzung im Handel lässt sich heute zu 99% automatisieren. Folgende Faktoren sind hierbei ausschlaggebend: Absatz, Umsatz, Rohertrag, Retouren, Beschwerden, Restanten, Kunden und Neukunden.

Die große Angst vor künstlicher Intelligenz

Der Mensch braucht immer noch Intelligenz, aber wir können höhere Aufgaben verfolgen, sind von Routineaufgaben befreit und können so besser und effizienter arbeiten.

Man könnte nie intelligente Systeme bauen ohne Intelligenz. Das ist eines der wichtigsten Argumente gegen die Angst vor künstlicher Intelligenz. AI ist eine große Chance,“ so Feindt.

Die junge Generation hat keine Angst vor Technologie, Big Data und AI, da sie die Vorteile kennt. „AI arbeitet in vielen Bereichen nachhaltiger, besser, zuverlässiger, nachvollziehbarer, effizienter als der Mensch wenn sie richtig gemacht sind. Die Strategie dahinter entscheidet jedoch immer noch der Mensch“.

„Leider ist das B2C technologisch vollkommen amerikanisch dominiert. Die meisten europäischen Unternehmen sind zu zurückhaltend und skeptisch gegenüber neuer Technologie. Sie haben zu lange Entscheidungswege (Bedenkenträger, Lähmschicht, Angst vor Veränderung). Jedoch sind Technologie, Ausbildung und Knowhow in Deutschland genauso gut wie in Amerika. Entweder wir handeln sofort oder wir überlassen freiwillig den Markt den anderen. Deutschland lebt nicht von seinen Bodenschätzen,“ warnt Feindt lachend.

Die Vertriebszeitung hat Dr. Michael Feindt in einem Kurzinterview zum Thema befragt

Wie stehen die Chancen für Vertrieb und Marketing in Bezug auf den Einsatz von AI?

„Die Chancen für Vertrieb und Marketing stehen sehr gut. Oft arbeiten sie aber mit nicht sehr cleveren Algorithmen. Aber mit der Tatsache, dass sie überhaupt Daten gesammelt haben, wird heute viel Geld verdient.

Personalisierte Werbung macht Sinn, aber nur intelligent eigesetzt. Schuhe, die ich mal angesehen habe, werden immer wieder gezeigt, auch wenn sie längst gekauft sind, das ist dumm und nicht intelligent genug.

Personalisieren darf nicht heißen, dass angenommen wird, dass du das was du in der Vergangenheit getan hast, auch zukünftig tust.

Das kann zu Radikalisierung und Einseitigkeit führen und ist gefährlich. Man denkt, dass alle einer bestimmten Meinung sind, weil sie sich für dasselbe interessieren. Clevere Targetingpolitik muss aber auch einmal etwas zeigen, was man nicht will. Sonst wird alles zu eingeschränkt. Pluralität ist wichtig. Dadurch, dass ich Informationen aufnehme, die ich nicht selbst ausgesucht habe, wird das Weltbild erweitert.

Algorithmen sollten also explorativ und clever sein, nicht nur das wiederholen, was man eh schon kennt. Wie sollen denn die Menschen wissen, was es sonst noch gibt?

Die junge Generation ist gewohnt immer nur on Demand zu entscheiden. Die Algorithmen dürfen also nicht zu zielgerichtet sein. Prinzipiell sollte mit weniger Arbeit mehr qualitative Zeit und Qualitätswissen erreicht werden. Junge Menschen haben zu AI eine gesunde Einstellung, sie geben ihre Daten gerne her und möchten lieber personalisierte Werbung als unbestimmte Streuwerbung. Was dem Kunden nützt, wird sich letztlich durchsetzen.“ Das ist die große Chance.

Technisch haben wir auch in Deutschland das Potenzial mitzumischen. Die deutsche Angst ist aber leider tief in uns verankert. Hier müssen wir den richtigen Weg finden, denn Innovation wird sich durchsetzen und wir sollten in der internationalen Wohlstandverteilung nicht die letzten sein.

Fazit

Artificial Intelligence (AI = künstliche Intelligenz) ist keine Utopie, in vielen Bereichen ist AI schon auf dem superhumanen Level. Versteckte mathematische Komplexität, einfach konsumierbarer end to end Service in der Cloud, Intelligence Layer über existierenden ERP Systemen – alles keine Zukunftsmusik mehr. Große Wertschöpfung und kompetitive Vorteile überwiegen – man darf AI Lösungen nicht einfach ignorieren.

Der Schlüssel zu besseren Entscheidungen im Zeitalter der Digitalisierung sind Pedictive Analytics, prescriptive Analytics und Decision Automation – Objektive Daten, gute und richtige Prognosen inklusive einberechneter Unsicherheit. Dazu gehören gute und richtige Kosten-Nutzen Funktion, effektive Optimierung und Automatisierung.

Dies revolutioniert auf Dauer Handel, Vertrieb, Marketing, Logistik, Industrie und Versicherung. Automatisierung kostet zwar viel Geld aber bringt die Menschheit letztlich weiter und zahlt sich somit aus.

Zur Person

Prof. Dr. Michael Feindt ist das Gehirn hinter Blue Yonder, dem Marktführer im Bereich Künstliche Intelligenz im Handel. Mit Blue Yonder basiert auf Feindts NeuroBayes-Algorithmus, den der während seiner langjährigen wissenschaftlichen Forschung am CERN entwickelte. Dieser ermöglicht es dem Handel, komplexe Entscheidungen über die gesamte Wertschöpfungskette hinweg zu automatisieren. Durch die Integration von AI in ihre Supply-Chain- und Merchandising-Prozesse können Händler schneller auf sich verändernde Marktbedingungen und Kundendynamiken reagieren, ihre Umsätze steigern und die Margen erhöhen.

Roboter, Avatare und Computer: Wo bleibt denn da der Verkäufer?

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Promovierte Journalistin und Texterin, spezialisiert auf die Themen Marketing, Vertrieb, Bildung, Karriere, Arbeitsmarkt, Kultur, Medizin und Naturheilkunde. Mehr über Dr. Lydia Polwin-Plass auf ihrer Website.

1 Responses

  1. lucas.pedretti@qymatix.com'

    Vertrieb muss keine Angst vor künstlicher Intelligenz haben. Sie sollten stattdessen Respekt haben!

    Vertrieb in Zeiten der künstlichen Intelligenz – Unsere 5 wichtigsten Tipps :
    https://qymatix.de/de/kuenstliche-intelligenz-vorteile-vertrieb/

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