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Vorurteile bremsen Künstliche Intelligenz aus

Marketing, Berufsleben, Unternehmenskommunikation: Warum wir beim Einsatz von KI nicht unserem Bauchgefühl folgen sollten

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„Folgende Angebote könnten Ihnen ebenfalls gefallen: …“ – sagt der schlaue Algorithmus. Doch vertrauen Verbraucher Produktempfehlungen durch Künstliche Intelligenz? Kommt drauf an, sagt eine Studie der renommierten Darden School of Business an der University of Virginia. Und zwar darauf, ob es sich um eine in erster Linie praktische Anschaffung handelt – oder eine, die vor allem Spaß machen soll.

Mit sieben interessanten Versuchen mit Freiwilligen zeigt „Artificial Intelligence in Utilitarian vs. Hedonic Contexts: The ‚Word-of-Machine‘ Effect“: Verbraucher trauen (und folgen) verstärkt Empfehlungen durch KI-Algorithmen für Nützliches (wie eine Schneeschaufel, eine funktionale Immobilie, ein Rezept für Schokolade mit einem guten Nährwert). Aber sie sträuben sich eher gegen die maschinelle Hilfestellung und bevorzugen menschliche Beratung, wenn es um Produkte für Vergnügen oder Lebenserfahrung geht (einen modischen Schal, ein Haus zum drin Wohlfühlen, ein Rezept für leckere Schokolade). Dabei sei nach Einschätzung der Autoren KI nicht unbedingt weniger kompetent als Menschen, wenn es um die Beurteilung und Bewertung hedonischer Attribute geht.

Die im Detail vor allem für den Bereich B2C-Marketing interessanten Ergebnisse der Darden-Studie reihen sich damit in einen größeren Trend im Hinblick auf die Akzeptanz Künstlicher Intelligenz ein: KI ist keine Technologie, die von einer breiten Mehrheit grundsätzlich abgelehnt oder befürwortet wird. Sondern eine, die je nach konkretem Anwendungsbereich sehr unterschiedlich bewertet wird.

Ähnliches zeigte zum Beispiel im Hinblick auf das Berufsleben vor ein paar Jahren unsere Studie Künstliche Intelligenz am Arbeitsplatz 2018, für die das IMWF 2.000 Arbeitnehmer ab 18 Jahren repräsentativ befragen lies. Die Erhebung zeigte unter anderem, dass beispielsweise der Einsatz von KI zur Spracherkennung oder zur Warnung vor drohenden Maschinenausfällen von mehr als drei Vierteln der Werktätigen in Deutschland befürwortet werden. Bisher von Menschen durchgeführte Tätigkeiten in Pflege, Büro oder Kundenberatung wollte ihr hingegen nicht einmal jeder Dritte anvertrauen.

Infografik: Künstliche Intelligenz am Arbeitsplatz
Infografik: Künstliche Intelligenz am Arbeitsplatz

Das Problem daran: Nach Darstellung der Darden-Forscher hängt die  Abneigung oder Offenheit gegenüber dem Einsatz von KI-Systemen  vornehmlich von falschen Vorstellungen Fachfremder dazu ab, was diese leisten können und was nicht. Und kaum davon, was sie tatsächlich leisten.

Folge: Eine vage, nicht faktenbasierte Skepsis kann den erfolgreichen Einsatz Künstlicher Intelligenz unterbinden – auch an Stellen, an denen sie sich als außerordentlich nützlich erweist.

Passiert dies in Unternehmen und ihren Abteilungen, führt dies unweigerlich zu einer Verschlechterung der Marktposition: Wer sich dem Einsatz nutzbringender neuer Technologien aus irrationalen „Bauchgefühlen“ heraus verschließt, wird gegenüber Wettbewerbern, die diese Vorteile realisieren, an Effizienz und Effektivität einbüßen und so ins Hintertreffen geraten.

Und das gilt nicht nur auch, sondern insbesondere für den Einsatz Künstlicher Intelligenz in Öffentlichkeitsarbeit und Unternehmenskommunikation.

Mit Hilfe von Verfahren der Künstlichen Intelligenz lassen sich strategische Kommunikationssteuerung, Reputationsmanagement und Krisenkommunikation mit einem überschaubaren Mitteleinsatz entscheidend schneller, zielgenauer und wirkungsvoller gestalten.

Denn wer seine Kommunikation steuern will, muss ihre Wirkung messen können. Wer seinen Ruf pflegen will, muss ihn kennen. Wer eine Krise meistern will, muss sie frühzeitig kommen sehen.

Wie ich in dem Artikel „Im Datennebel den korrekten Kurs finden und halten“ für das KINote-Magazin von „Die Bank“ näher beschreibe, erweist sich Künstliche Intelligenz hierfür als Schlüsseltechnologie: Sie ermöglicht, fortlaufend und automatisiert die öffentliche Meinung zum eigenen Unternehmen (und seinen Führungskräften) im Internet inklusive redaktioneller Inhalte und Social Media zu erfassen, zu analysieren und abzubilden. Neuronale Netze können dabei öffentliche Nennungen der eigenen Marke Themenbereichen zuordnen und einer Sentiment-Analyse im Hinblick auf eine positive, neutrale oder negative Tonalität der Erwähnung unterziehen.

Dieses so genannte „Social Listening“ erlaubt es, quasi in Echtzeit Veränderungen in Berichterstattung und öffentlichem Diskurs nach eigenen Kommunikationsmaßnahmen zu verfolgen. Ferner lässt sich so auf Dauer die Reputation der eigenen Firma, ihrer Marken und Manager in Bezug auf unterschiedliche Themenbereiche messen und mit dem Ruf von Wettbewerbern vergleichen. Und das System kann frühzeitig erkennen und warnen, wenn das Unternehmen plötzlich verstärkt im Zusammenhang mit bestimmten kritischen Themen öffentlich diskutiert wird und so Protokolle zur Krisenkommunikation auslösen.

Wer im Informations- und Social-Media-Zeitalter in der Unternehmenskommunikation auf solche schnellen, gründlichen und günstigen Analysen aus einer falschen Scheu vor der Technologie heraus verzichtet, kann im Vergleich zu KI-affinen Wettbewerbern seine PR nur ungenügend steuern, seine Reputation nicht zielgerichtet managen – und wird von Kommunikationskrisen häufiger kalt erwischt werden.

Lassen Sie das nicht Ihr Schicksal werden…

Roland Heintze
www.reputationzweinull.de

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[Quelle des Beitragsbildes: https://unsplash.com/photos/LIlsk-UFVxk | @DeepMind]

Roland Heintze
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