Roundtable Wie treibt Künstliche Intelligenz den Unternehmenserfolg an?

Autor: Georgina Bott

Künstliche Intelligenz (KI) ist für deutsche Unternehmen längst keine Zukunftsvision mehr. Aber wie kann KI konkret auf Customer Journey, Organisation und Erfolg eines Unternehmens einzahlen? Darüber haben unsere Experten beim Roundtable am 5. Oktober gesprochen.

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Bei unserem Roundtable, in Kooperation mit der absatzwirtschaft, am 5. Oktober in Düsseldorf drehte sich alles um das Thema Künstliche Intelligenz.
Bei unserem Roundtable, in Kooperation mit der absatzwirtschaft, am 5. Oktober in Düsseldorf drehte sich alles um das Thema Künstliche Intelligenz.
(Bild: Thorsten Heitmann)

Künstliche Intelligenz – die Revolution im CRM? Mittlerweile können Kundenprofile durch intelligente Software automatisiert erstellt und so gezielte Maßnahmen für Marketing und Vertrieb ausgesteuert werden. Aber nur, wenn das System auch die relevanten Daten findet. Damit erreicht CRM die nächste Effizienzstufe. Was heißt dies nun für den Erfolg eines Unternehmens? Werden Marketing und Vertrieb in Zukunft völlig überflüssig und von Künstlicher Intelligenz abgelöst? Was kann Künstliche Intelligenz leisten und was nicht? Darüber haben Marcus Ruebsam, Senior Vice President Strategy & Solutions bei SAP Hybris, Dr. Robert Laube, Chief Technology & Innovation Officer von Avanade Deutschland, und Floris Henning, Campaign Director bei INTEGR8 Media, am 5. Oktober in Düsseldorf bei unserem Roundtable, in Kooperation mit der absatzwirtschaft, diskutiert. Moderiert wurde der Roundtable von Frank Puscher, freiberuflicher Journalist, Berater und Trainer in den Themengebieten E-Commerce und Online-Marketing.

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Frank Puscher: Auf der diesjährigen dmexco war Künstliche Intelligenz das absolute Trendthema. Sehen Sie das eher als einen typischen Overhype oder ist KI jetzt schon auf dem Weg ein unverzichtbarer Leistungsbestandteil von Software zu werden?

Marcus Ruebsam: Erst einmal ist es für solche Themen typisch, dass sie durch die Decke gehen. Das ist wie mit den sozialen Medien. Auch hier gab es zuerst einen Overhype. Mittlerweile sind Facebook, Twitter und Co. fester Bestandteil des Kommunikationsmixes geworden. Der Unterschied ist allerdings, dass KI nicht nur ein Kanal ist, sondern eine automatisierte, intelligente Unterstützung von Systemen. Durch die ganzen Kanäle, die es mittlerweile gibt, ist eine gewisse Komplexität entstanden, bei der es sehr schwer ist, zu durchschauen, wo der Kunde gerade steht. Genau deshalb ist es aus meiner Sicht wichtig, dass das Thema gehypt wird. Denn egal von welchem Softwarehersteller wir sprechen, KI macht unsere Systeme zum ersten Mal intelligent. Bisher hat der Mensch die CRM-Systeme gefüttert; diese Daten reichen mittlerweile aber nicht mehr aus. Durch KI gehen die Systeme viel weiter – hin bis zum Verstehen von Signalen aus den Märkten, aus der Supply Chain oder dem Service. So bekommen sie ein viel breiteres Bild von unserem Kunden als vorher.

Wir reden seit drei oder vier Jahren über Big Data. Auch da haben wir gedacht, wir können die Daten nutzen, um viel breiter zu kommunizieren. Es hat sich aber gezeigt, dass die Datennutzung dadurch noch komplexer und schwerer handlebar geworden ist. Ist KI die Chance, die Komplexität zu reduzieren?

Floris Henning: Es ist richtig, dass die Komplexität steigt; es gibt viel mehr Signale und Datenpunkte als verwertet werden können. Aber KI ist eine Technologie, die über Buzzwords hinausgeht. KI ist der Schlüssel dazu, dass die Daten verwertbar werden. Durch KI können wir dynamisch mit den Daten umgehen und sie so immer effektiver einsetzen. So, wie wir das schon seit fünf Jahren versprechen. Wie wir KI als Werkzeug einsetzen, ist vor allem eine Frage des Produktdesigns. Es gibt schon sehr viele Prozesse, die KI-gesteuert sind. Aber im Endeffekt ist KI eine Blackbox. Ich werfe oben meine Daten hinein und bekomme unten Ergebnisse heraus. Hier müssen wir auf jeden Fall prüfen: Wie soll KI eingesetzt werden? Soll KI ein Assistent sein, der mich unterstützt,oder soll das System Entscheidungen für mich treffen?

Dr. Robert Laube: Gerade wenn Künstliche Intelligenz im Zusammenhang mit Automatisierung gesehen wird, folgt im nächsten Schritt die Angst um Arbeitsplätze. Die Aufgabe ist es, eine Lösung zu finden, den Menschen davon zu überzeugen, dass KI nicht gleich den Verlust von Arbeitsplätzen bedeutet. Vielmehr ist es eine Verlagerung, durch die Unternehmen einen großen Mehrwert schaffen können.

Wenn wir an vielen Stellen darüber sprechen, dass wir durch KI unsere Effizienz optimieren, dann muss sich das auch in den Kosten niederschlagen. Und Kostenreduktion würde an dieser Stelle dann im Personalbereich passieren – oder?

Dr. Robert Laube: Wenn wir direkt von Kostenreduktion sprechen, dann heißt das im ersten Schritt, dass ein neues System eingeführt wird. Dieses nimmt in der Regel erst einmal Arbeit ab. Was Sie damit aber erreichen, ist, dass der Mensch höherwertige Arbeiten übernehmen kann; also zusätzlich mit dem System arbeitet. Das Ziel muss sein, mehr Ertrag zu generieren, um so eine Kosteneffizienz zu erreichen.

Der Spagat in der Kostenreduktion ist in der Praxis bereits sichtbar. Aber gibt es auch Wachstumspotenzial im Sinne von mehr Qualität durch Künstliche Intelligenz?

Dr. Robert Laube: Das ist eine Frage der Definition. Natürlich müssen Sie den Erfolg messen. Der Spruch „You get what you measure“ gilt auch beim Einsatz Künstlicher Intelligenz. Jedes Unternehmen sollte also für sich eine Messlatte definieren, um die Investition in KI auch zu verargumentieren.

Floris Henning: Die Frage ist: Wie wird diese Messlatte definiert? In Sachen KI kann viel gewonnen aber auch viel falsch gemacht werden. Gerade der Punkt Effizienz ist gleich Kosteneinsparung, ist eine gefährliche Messlatte. Wenn Kosten isoliert betrachtet werden, sind sie nicht immer der wichtigste Aspekt. Deshalb müssen die Unternehmen genau prüfen, wie sie ihre Messlatte definieren und wo sie dabei ansetzen. In der Praxis ist die Effizienzsteigerung im Mediaeinkauf zu großen Teilen nicht mehr nur eine Vision. Vor allem über die großen Plattformen wie Facebook und Google läuft schon sehr viel KI-gesteuert beziehungsweise KI-gestützt. Google und Co. können an einigen Stellen bereits automatisiert auf gegebene Ziele hinoptimieren und das ohne viel Zutun eines Menschen zu erfordern. Dabei optimieren sie anhand einer Anzahl von Datenpunkten beziehungsweise Signalen, die die Kapazitäten eines Menschen überschreiten würden.

Es entwickelt sich also in Strategie und Umsetzung vieles weg von der Agentur, hin in Richtung Google und Facebook?

Floris Henning: Noch sind das alles isolierte Systeme, die zusammengeführt werden müssen. Gerade, wenn Ziele über verschiedene Kanäle und Endgeräte hinweg erreicht werden sollen. Wir können also nicht einfach nur sagen, dass wir in Google oder Facebook Geld stecken und dass am Ende das gewünschte Ergebnis herauskommt. Perspektivisch denke ich aber schon, dass sich Aufgabenbereiche verändern werden. Die allgemeine Perspektive von KI ist es, Aufgaben in hoher Frequenz wiederholt und automatisiert durchzuführen. Hier können dann auch Kosten eingespart werden.

Marcus Ruebsam: Um noch einmal auf das Thema Mediaplanung zu kommen: Wie viel war für mich als Marketer wirklich transparent? Google und Facebook haben durch ihre Messbarkeit viel vorgelegt. Jetzt gibt mir nicht mehr die Agentur die Messbarkeit vor, sondern ich kann als Marke mit Software meine Messbarkeit selbst durchführen. Und das ist der nächste Schritt: Ich brauche KI, um die Online- und Offline-Welt wieder zusammenzubringen. Das heißt, ich führe eine Gesamtmessbarkeit ein. Das geht sogar so weit, dass ich direkt messbar machen kann, welchen Einfluss einzelne Aktionen auf meinen Umsatz haben. Natürlich wird das Auswirkungen auf die Agentur-Welt haben. Viele Mediaagenturen stellen sich bereits heute anders auf, um diese Messbarkeit zu erbringen. Die Disziplinen werden sich durch KI ändern.

Intransparenz in Prozessen entsteht oft durch schlechte Datenqualität und das Thema Standardisierung. Wenn wir KI als „bessere Software“ verstehen, dann sehe ich keinen Ansatz, bei dem wir mehr Transparenz erreichen. Woher soll also die Transparenz im Unternehmen kommen?

Marcus Ruebsam: Ich gehe davon aus, dass KI zu einer Neupositionierung der Standardisierung führen wird. Da darf man sich nichts vormachen: Google und Facebook sind so dominant. Durch ihre Messbarkeit und ihre Details, die sie freigeben, werden sie eine gewisse Transparenz schaffen, an die sich alle Systeme anpassen müssen. Es wird also langfristig zu einer Standardisierung kommen. Erst einmal sind wir aber noch in der Phase, in der KI für einfachere Prozesse vorgesehen ist. Wenn es dann um Dinge wie Preisoptimierung online oder über den POS geht, wird das Thema sehr komplex. Da sind wir noch ein paar Monate von entfernt. Mittlerweile ist es aber nicht mehr so, dass ich etwas in eine Dunkelkammer gebe und dann mein Ergebnis herauskommt. Das Marketing muss in der Lage sein, ein konstantes Monitoring der Ergebnisse von KI durchzuführen. Ich denke also, die Disziplin des Marketings wird sich verändern. Was nicht funktionieren wird, ist, dass man irgendwo KI dazugibt und dann alles läuft. Unserer Erfahrung nach dauert es etwa sechs Monate, um einen Algorithmus im KI einzuführen, diesen zu trainieren und immer wieder zu prüfen. Es ist also ein andauernder Prozess. Auch für uns Softwarehersteller ändert sich etwas: Wir müssen immer wieder prüfen, ob unsere entwickelte Software auch die gewünschten Ergebnisse liefert. Denn jetzt ist es wirklich Software-as-a-Service.

Herr Laube, wie nimmt man das von Seiten Ihrer Kunden auf? Wollen Ihre Kunden einen genauen Einblick in die Software oder geben sie Ihnen lediglich ihre KPIs vor und möchten nur ein gutes Ergebnis ohne Hintergrundwissen?

Dr. Robert Laube: Für unsere Kunden ist es wichtig, sich überhaupt damit zu beschäftigen. Selbstverständlich werden sie nicht jeden einzelnen Entscheidungsschritt einer KI-Lösung nachvollziehen können. Aber sie zeichnen dafür verantwortlich, wie die grundsätzliche Herangehensweise der Lösung ist. Es ist wichtig zu verstehen, wie einzelne Schritte bewertet werden und wie die Algorithmen grundsätzlich funktionieren. Die Kunden müssen verstehen, auf welcher Datenbasis sie ihre Systeme trainieren und auf welcher Basis später die Entscheidungen von der KI getroffen werden. In eine solche Software muss viel Aufwand investiert werden. Wie Herr Ruebsam schon gesagt hat: Die Leute im Marketing müssen sich viel mehr damit beschäftigen, wie KI grundsätzlich funktioniert. Wir haben plötzlich viel mehr Daten von unterschiedlichen Kanälen, die betrachtet werden können und zum Markenbild beitragen. Das ist eine unglaubliche Veränderung für Marketer.

Um in der Lage zu sein, Ihren Kunden all das verständlich zu machen, müsste sich Ihr Unternehmen dann zu einem Beratungs- oder Schulungsunternehmen weiterentwickeln?

Dr. Robert Laube: Als Dienstleister muss man sich schon verändern. Ein Beratungsunternehmen werden wir ganz sicher, wenn es darum geht zu verdeutlichen, wie die Technologien genutzt werden. Unsere Beratung entwickelt sich dahin gehend, dass der Kunde kommt und eine Unterstützung seiner Strategie haben will. Wie kann ich KI im Vertrieb nutzen? Wie kann ich KI nutzen, um meinen Absatz zu erhöhen? Welche Chancen habe ich mit KI für eine größere Kundenbindung? Um diese Fragen zu beantworten, nutzen wir unsere Erfahrungen aus den vorherigen Projekten und entwickeln mit dem Kunden gemeinsam die richtige Strategie. Das können wir dem Kunden natürlich nicht einfach beibringen – das passiert in gemeinsamer Abstimmung.

Jetzt haben wir mal einen grobe Einordnung des Begriffs Künstliche Intelligenz und dessen Potenzial gewonnen. Nun lassen Sie uns ein bisschen konkreter in den einzelnen Disziplinen werden. Herr Henning, Sie haben bereits von Google und Facebook gesprochen. Wie sieht es bei anderen SSPs in Sachen KI aus?

Floris Henning: Im programmatischen Mediaeinkauf können wir bereits viel gezielter Menschen erreichen als im pauschalen Mediaeinkauf. Trotzdem ist das Thema immer noch eine große Baustelle. KI wird im programmatischen Einkauf aber auf jeden Fall noch einen hohen Stellenwert einnehmen. Es gibt natürlich bereits Produkte beziehungsweise Werkzeuge, die das aufgreifen. Für große Unternehmen ist die Komplexität der Strukturen aber noch ein wesentlicher Faktor, den diese Produkte nicht abbilden können. Es gibt verschiedene Datenquellen und verschiedene Ziele. Zunächst geht es darum, die Unternehmen dahin zu bewegen, dass sie in eine klare Richtung gehen. Sie müssen einer Vision folgen und gemeinsam den Datenhaushalt aufräumen, um die Vision erreichen zu können.

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Datenhomogenisierung – ein Thema, mit dem wir uns im Marketing-Umfeld seit fünf Jahren und im Handelsumfeld seit 20 Jahren auseinandersetzen. Bietet KI die Leistungsfähigkeit oder das Druckmittel, um endlich zu einer Lösung zu kommen?

Marcus Ruebsam: Unternehmen bemerken jetzt, dass durch Künstliche Intelligenz eine Datenkonvergenz gebraucht wird. Ohne diese können Modelle nicht verbessert oder entwickelt werden. Das heißt, dass am Anfang erst einmal viele Daten nötig sind, die dann konvergiert werden müssen. Durch KI gibt es jetzt ein Motiv, warum die Datentöpfe zusammengeführt werden müssen. Im B2B-Umfeld werden Sie merken, dass langsam die guten, alten ERP-Daten plötzlich ganz wertvoll werden. In der Preisoptimierung werden beispielsweise mehr Daten gebraucht, um die Künstliche Intelligenz zu trainieren. Die Nachfrageseite ist dabei nicht der einzige Parameter. Das KI-Modell ist schneller trainiert, wenn wir vom B2B-Kunden ERP-Daten zur Verfügung gestellt bekommen. Das nächste Hypeword im Marketing ist Account Based Marketing. Unternehmen verstehen plötzlich, dass Marketing und Vertrieb zusammengehören. Um ganzheitlich auf den Account einzugehen, sprechen beide Bereiche mit ihm. Und dafür werden KI-gesteuert Programme entwickelt. Gerade bei Machine Learning ist es wichtig zu wissen, welche Daten in welchem Prozess gebraucht werden. Die Definition von Big Data an sich war immer sehr verschwommen. Jetzt entsteht die Motivation, dass anderes Marketing gemacht wird – Account Based Marketing. Um den Algorithmus zu füttern, werden genau diese Datenmengen benötigt.

Dr. Robert Laube: Big Data als isolierter Term, wie wir es vor drei oder vier Jahren hatten, ist tot. Keiner unserer Kunden fragt mehr nach Big Data; sie fragen nach intelligenten Services. Es ist die intelligente Komponente, die für den Kunden einen Mehrwert bietet. Künstliche Intelligenz ist gegeben und muss genutzt werden.

Wir sprechen gerade viel von Backend und B2B-Prozessen. In meiner Wahrnehmung ist KI auch für den B2C-Bereich wichtig, gerade in Sachen Chatbots und Co. Spielt KI in den ersten Entwicklungsstufen erst einmal keine Rolle für B2C?

Floris Henning: Ähnliche Punkte wie bereits genannt; sie treffen auch auf den B2C-Bereich zu. Es laufen überall Daten auf, die zum einem verhaltensspezifisch sind, zum anderen aber auch produktspezifisch. Daraus kann eine personalisierte Erfahrung geschaffen werden, die die User Experience steigert und dadurch Loyality und Wiederverkaufswert beeinflusst. Das schlägt sich dann auch im Umsatz nieder.

Marcus Ruebsam: In Sachen Big Data unterscheiden sich B2B und B2C gar nicht so stark. In beiden Bereichen gibt es jede Menge Signale zu konsolidieren. Aus diesen Signalen können die Absichten des einzelnen Users abgeleitet werden. Diese Vorgänge gilt es zu verstehen und die Daten daraus richtig zu konsolidieren. Im Prinzip will ich immer wissen, was das Individuum im Ganzen für eine Rolle spielt. Jeder User ist anders und verfolgt seine ganz eigene Journey. Und hier kommt die Wirkung von KI zum Tragen, die diese einzelnen speziellen Journeys erfassen kann. Das heißt, dass individuell kommuniziert werden muss; nicht mehr über Segmente. Immer auf der Basis, wo sich der Kunde gerade in seiner Journey befindet.

Floris Henning: Engagement ist das Ziel, das wir erreichen wollen. Kunden sollen sich mit dem Produkt bis zum Kauf auseinandersetzen. Spannend wird es dann vor allem, wenn das Marketing nicht mehr auf Interessen aufbaut, sondern auf den Intentionen der User. Das ist der Punkt, den wir mit solchen Technologien erreichen wollen.

Von außen wird gerade im Handel großes Potenzial in Sachen KI gesehen, das aber auch einen hohen Aufwand bedeutet. Wo sind Aufwand beziehungsweise Kosten zu hoch, als dass sich der Einsatz intelligenter Systeme rechnen würde und wie erkennt der Kunde das?

Marcus Ruebsam: Das ist im Handel sehr unterschiedlich: Im Fashion-Retail ist der Einsatz von Künstlicher Intelligenz bereits Realität. Es werden einige Taktiken eingesetzt um die Offline-Welt am POS mit der Online-Welt zu kombinieren. Im Supermarkt beispielsweise müssen die Daten anders verstanden werden. Um einen schnellen Durchverkauf anzustreben, müssen andere Methoden entwickelt werden. Hier ist es also noch viel wichtiger, Online- und Offline-Welt zu verknüpfen. Der Handel allgemein hat einfach viel zu lange online und offline voneinander getrennt. Für einen Kunden von uns, Aldi UK, sind beide Welten bereits eins. Aldi UK verschickt beispielsweise personalisierte Newsletter, basierend auf den Daten die sie am POS gesammelt haben.

Dr. Robert Laube: Ein Beispiel zum Thema, was die Investitionen sind und was man wieder zurück bekommt: Wir haben einen großen Kunden, dieser stellt professionelle Reinigungsmaschinen her, die über Zwischenhändler an Reinigungsfirmen verkauft werden. Im ersten Schritt der Weiterentwicklung wurde in die Geräte an sich investiert. Auf produktspezifischer Seite war also das Ziel, die Geräte intelligenter zu machen. Bisher kannte er aber nur seine Zwischenhändler. Deshalb wollte er im nächsten Schritt herausfinden, wer seine Endkunden sind. Er hat also eine Plattform aufgebaut, auf der jede einzelne Maschine registriert wird. So kann er sehen, wo sie im Einsatz ist und für was sie verwendet werden, welche technischen Probleme es möglicherweise gibt und ob er proaktiv zu mehr Kundenzufriedenheit beitragen kann. Daraus hat er ein neues Service-Modell entwickelt: weg vom Maschinenverkauf, hin zum Maschinenleasing. So stellt er als Hersteller sicher, dass die Kunden eine Maschine haben, die immer funktioniert und dafür pro gereinigten Quadratmeter zahlen. Er hat also einen neuen Vertriebskanal geöffnet und mehr neue Kunden generiert. Da stellt sich im Nachhinein gar nicht mehr die Frage, ob die Investition in die intelligente Plattform gerechtfertigt war. Klar, war sie das! Aber hätte er sich diese Frage vor zweieinhalb Jahren gestellt, da wäre er sich noch nicht sicher gewesen. Er musste also daran glauben und das Risikoeingehen. Es gibt keine Garantie, dafür dass KI immer alle Probleme löst und neue Geschäftsmodelle bringt. Aber das Vertrauen in KI ist berechtigt.

Was bringt mich als Kunde dazu, jetzt schon Künstliche Intelligenz einzuführen und nicht noch zwei Jahre zu warten, bis es sowieso als Standard überall drin ist und ich es von der Stange kaufen kann?

Dr. Robert Laube: Es entwickelt sich alles weiter, nur Sie selbst nicht. Wenn Sie das so machen, sind Sie in zwei Jahren nicht mehr am Markt. Wenn Sie die Innovation am Markt sehen, sind Sie bereits zu spät dran. Sie müssen also vorher da sein.

Floris Henning: Die Frage ist: Ist es ein Wettbewerbsvorteil, sich KI zuzulegen oder ist es ein Wettbewerbsnachteil, das nicht zu tun? Ich denke die Antwort lautet: Inzwischen sind wir schon so weit, dass es ein Wettbewerbsnachteil ist, sich das nicht zuzulegen.

Gehen wir auf ein weiteres Einsatzfeld ein: Künstliche Intelligenz in Zusammenhang mit Bots. Wenn ich früher einen Bot produziert hätte, dann hatte ich einen Entscheidungsbaum und wenn der an seine Grenzen gelangte, konnte ich definieren, dass der Bot an einen Call-Center-Agent übergibt. Das wird in Zusammenhang mit intelligenteren Systemen schwieriger. Wann ist die Grenze des Bots erreicht?

Floris Henning: Entscheidungsbäume sind für Bots immer noch gerechtfertigt. Diese können jetzt aber schlauer gestaltet werden. Durch Technologie können Intentionen erkannt werden, die die passende Antwort geben, unabhängig davon, ob die Frage schon einmal gelesen oder gestellt wurde. Durch Machine Learning können wir also bessere Bots gestalten. Aber auch hier muss eine Grenze bestimmt werden, wann das Bot-Service-Level erreichtist und wann das nächste Level beginnt. Ganz wichtig an dieser Stelle ist die User Experience. Der Dialog wird natürlicher und geht hin zur normalen Fragen. Der Bot kann einfach Fragen stellen, worum es dem Kunden geht. Und es kann in natürlicher Sprache das Ziel des Kunden erreicht werden. Dadurch haben wir eine Steigerung der Customer Experience und einen Customer Success, der in einem natürlichen Interface nutzbar wird.

Dr. Robert Laube: Hier verschwimmt aber die Grenze. Es ist nicht mehr der Entscheidungsbaum, der die Grenze vorgibt. Plötzlich ist es die Software, die entscheidet, wann sie den Fall an den Agenten übergibt.

Marcus Ruebsam: Bisher war es immer so, dass wir diese Systeme „gefüttert“ haben, auf Basis dessen, was der Mensch glaubte. Künstliche Intelligenz kann Fragen selbst entwickeln. Uns so kommen wir an den Punkt, dass die Systeme nicht mehr nur vom Menschen gefüttert werden können. Um die unterschiedlichsten Fragestellungen in großen Dimensionen und schnell im System zu haben, braucht es KI. Der nächste Schritt, der kommen wird, sind die Virtual Assistants. Hier spricht eine natürliche 3D-Person auf einem Screen mit dem Kunden und zeigt auf einem Screen genau an, was gerade passiert.

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Wie weit kommuniziere ich als Werbetreibender, dass der auf den Kunden treffende Agent eine Software ist und kein Mensch? Gibt es Empfehlungen zu diesem Thema?

Marcus Ruebsam: In einem großen Versicherungsunternehmen in den USA wird bereits ein Virtual Assistant eingesetzt, der auf Emotionen trainiert ist. Wenn ein Kunde am Telefon nicht gut gelaunt ist oder verärgert, stellt der Assistant das fest. Dann wird der Kunde direkt an einen Call-Center-Agent übergeben. Hier findet also ein nahtloser Übergang zwischen Mensch und Maschine statt. Dabei ist aber ganz klar erkennbar, dass der Kunde zuerst mit einer Maschine gesprochen hat. Auch der Übergang vom virtuellen zum menschlichen ist beschrieben.

Dr. Robert Laube: Bei diesem nahtlosen Übergang ist es extrem wichtig, dass die User Experience durchgängig ist. Der Call-Center-Agent sollte nicht noch einmal die gleichen Fragen stellen, die der Assistant schon gestellt hat. Und dieser Übergang ist aus meiner Sicht extrem schwierig.

Floris Henning: Zu kommunizieren, dass es der Kunde erst einmal mit einer Maschine zu tun hat, ist wichtig gerade hinsichtlich der Erwartungshaltungen des Kunden. So weiß er, er hat die Möglichkeit noch auf einen echten Menschen zugreifen zu können, sollte die Maschine die Frage nicht beantworten können. Es ist immer eine Design-Frage, wie man seinen Bot gestaltet. Und das ist ein Momentum, das ich nutzen kann. Wenn der Bot einen klaren Charakter hat, kann ich ihn aus User Experience-Sicht besser nutzen.

Wir haben gerade über ganz viele Support-Themen gesprochen. Ich würde es jetzt gerne einmal aus der kreativen Sicht betrachten: Gibt es bereits spannende Kampagnen, in denen KI zum Einsatz kommen könnte?

Floris Henning: Die große Leitfrage für uns ist aktuell: Wie können wir Kampagnen strategisch so entwickeln, dass sie ohne den Bot nicht funktionieren? Sodass die Kampagne selbst die Kommunikation mit dem Bot auslöst und der Bot dem User auch einen echten Mehrwert bringt. Leider ist das Thema noch so jung, dass wir über die konkreten Cases noch nicht sprechen können. Für uns ist ein Bot ein weiteres Kommunikations-Werkzeug. Kampagnen bauen immer auf Kommunikation auf. Deshalb ist es eine Frage des Kommunikation-Designs wie der Bot angebunden werden kann.

Dr. Robert Laube: Der Mehrwert für den Kunden kann aber auch sehr versteckt sein. Einer unserer Kunden pilotiert gerade virtuelle Agenten, die die Mitarbeiter im Call-Center intern unterstützen. Die Maschinen hören in Echtzeit mit und geben Kundeninformationen, wie zum Beispiel die Gefühlslage oder Themen auf die stärker eingegangen werden sollte, an den Call-Center-Agent mit. Der Kunde spricht also mit einem echten Menschen, aber im Hintergrund laufen diese Maschinen die diese Fähigkeiten haben. So kann der Absatz erhöht und dem Kunden gleichzeitig eine bessere Experience geboten werden.

Thema Sales Support: In wie weit kann ich die Arbeit für den Sales erleichtern und trotzdem noch eine gewisse Transparenz beibehalten?

Dr. Robert Laube: Der Vertriebsmitarbeiter selbst beschäftigt sich nicht mit der KI, er bekommt eine „Next-Best-Action“ angezeigt. Was im Hintergrund passiert, ist für ihn nicht transparent. Aber es ist auch nicht seine Aufgabe sich damit zu beschäftigen oder die Transparenz zu schaffen. Der Vorgesetzte wird sich stark verändern. Das „Antreiben“ wird in Zukunft das System übernehmen. Der Verkaufsleiter wird sich eher dahin entwickeln, was die Verkaufsstrategien sind und wie er diese ins Team bringt. Grundlegend wird er sich aber auch mit Künstlicher Intelligenz beschäftigen und sein eigenes Skill-Set erweitern müssen.

Floris Henning: Transparenz kann natürlich nicht immer zu 100 Prozent gegeben sein. Aber gerade in solchen Fällen – wenn mir die „Next-Best-Action“ angezeigt wird – muss dem Menschen der es ausführen soll, das Vertrauen gegeben sein, dass es eine angemessene Aktion ist. Dieses Vertrauen wird erreicht, wenn er weiß, woher die Daten kommen und was davon verarbeitet wird. Natürlich nicht im Detail.

Marcus Ruebsam: Wir hatten das interessante Beispiel, dass eine Firma ihren Sales-Prozess optimieren wollte. Die Transparenz, die wir hier eingeführt haben, besteht darin, dass wir mithilfe von Machine Learning sagen können, welche Sales-Opportunities wirklich kommen. Im System wird genau aufgeführt anhand welcher Fakten das System seine Entscheidung getroffen hat. Im nächsten Schritt haben wir dann dafür gesorgt, dass das System Empfehlungen abgibt, wann der Kontakt am besten zu erreichen ist, an welchem Zeitpunkt er am ehesten einen Verkauf abschließt etc. Ein Verkäufer kann sich vom System sogar einen kompletten Tag zusammenstellen lassen. So hilft das System tatsächlich und das erkennen die Mitarbeiter auch. An dieser Stelle entsteht eine ganz neue Transparenz.

Kann alles, was sich im Bereich KI gerade tut, ein Standortfaktor für Softwareentwicklung in Deutschland sein? Bekommen wir die großen Entwicklungen aus der Forschung auch auf die Straße? Wie steht es um Künstliche Intelligenz am Standort Deutschland und Markteintrittsbarrieren durch die Großen wie Google und Amazon?

Marcus Ruebsam: Momentan sehen wir keine großen Gefahren. Wir glauben, dass unser Businessprozess-Know-How unser Wettbewerbsvorteil ist. Von der SAP-Seite aus haben wir so viele Business-Kunden und deren Daten, wo wir genau wissen, was wo optimiert werden kann. Wo Amazon und Google erst einmal eine lange Zeit brauchen werden, um auf die gleiche Ebene zu kommen. Deshalb sehe ich das nicht als Eintrittsbarriere.

Dr. Robert Laube: Die großen Plattform-Provider sind alles erst einmal US-amerikanische Unternehmen. Spätestens seit Snowden wissen wir, dass wir hierzulande eine andere Gesetzgebung haben, die es uns an manchen Stellen schon schwerer macht als in den USA. Auf der anderen Seite muss man sich als Unternehmen auch einfach trauen, den ersten Schritt zu tun.

Zum Abschluss würde ich gerne noch jedem eine Frage zur Zusammenfassung stellen. Herr Ruebsam, ganz viel von dem was Sie gesagt haben, kommt mir so vor, als wäre KI nichts anderes als eine bessere Software. Wie sehen Sie das?

Marcus Ruebsam: Ich glaube, es ist eher eine andere Art von Software. Software, die versucht ein Stück Intelligenz mitzugeben, die vorher nicht da war. CRM-Systeme waren zum Beispiel einfach nur dafür da, etwas einzugeben. Das konnte alles sein. Jetzt versuche ich, datengesteuert und intelligent Dinge zu automatisieren. Das macht die Software anders, nicht besser.

Herr Henning, wie lange wird es noch dauern, bis Agenturen den ein oder anderen Kreativen einsparen können, indem Software der bessere ist?

Floris Henning: Das kommt darauf an, welchen Anspruch man an Kreativität hat. Wenn wir Kreativität nur anhand von Performance-KPIs betrachten, dann wird es der Fall sein, dass wir bestimmte Nischen des Marketings einsparen können. Es gibt ja jetzt schon genug Werbetreibende die nur dynamische Text-Ads über Google schreiben. Ohne, dass da jemals Design involviert war. Die Frage ist, welchen Anspruch habe ich an meine Kampagnen? Wie viel Intentionalität, wie viel menschlichen Hirnschmalz, wie viel emotionale Intelligenz will ich haben? Gerade das Werbemittel wird von sehr vielen Augen betrachtet und wahrgenommen und sollte deshalb dem kreativen Grundgedanken auf allen Ebenen gerecht werden. Insofern denke ich, dass der Mensch aus diesen Prozessen noch nicht ganz wegzudenken ist. Wann es soweit ist, ist vor allem eine kulturelle Frage. Wie sehr wird die Kultur die Kreativität der KI akzeptieren?

Herr Laube, wird Künstliche Intelligenz auf Dauer dafür sorgen, dass höhere Beratungshonorare auf Ihren Rechnungen auftauchen?

Dr. Robert Laube: Im Moment ist es mit Sicherheit so, dass KI höhere Beratungshonorare erlaubt. Ich persönlich glaube daran, dass KI eine Technologie ist, die sich in den nächsten Jahren weiterentwickeln wird. Ich denke, dass es so sein wird, wie alles, was wir im Social Media Bereich erlebt haben. Es ist einfach da, wir werden es nutzen. Es werden andere Player kommen, Systeme werden einfacher werden, die Nutzung wird einfacher werden. Das wird dazu führen, dass die höheren Beratungshonorare an dieser Stelle heute in Zukunft wieder abnehmen und an anderer Stelle zunehmen. In Zukunft müssen wir Beratungshäuser immer schauen, in wie weit es Sinn macht und welches Modell am besten zu uns passt.

Vielen Dank für die interessante Diskussion!

Dieser Beitrag stammt von unserem Partnerportal marconomy.

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Über die Roundtable-Teilnehmer

Über Marcus Ruebsam
Marcus Ruebsam ist als Senior Vice President for Strategy & Solutions für SAP Hybris tätig. In seiner Position ist er weltweit für die strategische Ausrichtung des SAP Lösungsportfolios für Revenue, Commerce, Marketing, Sales und Service verantwortlich. Sein Hauptaugenmerk liegt auf den Bereichen Customer Intelligence und Profitabilität, Loyalty Management, Marketing Ressource Management, Omni-Channel Marketing und Social Customer. Im Laufe seiner Karriere war Ruebsam für führende B2B und B2C Vertriebs- und Marketingunternehmen tätig und verfügt dadurch über langjährige Erfahrung und Expertise in den Geschäftsbereichen Vertrieb, Brand Management, Marketingkommunikation, Produkt Marketing und Business Development. Außerdem gründete er erfolgreich ein Softwareunternehmen, das er später mit mehr als 2.000 Kunden veräußerte. Marcus hält einen Master of Marketing und einen Bachelor in Business Administration der University of Kingston upon Thames in London.

Über Dr. Robert Laube
Dr. Robert Laube ist seit Dezember 2016 als Chief Technology & Innovation Officer (CTIO) für die Avanade Deutschland GmbH tätig. Er verantwortet dabei in Deutschland, Österreich und der Schweiz auf strategischer Ebene insbesondere die Unternehmensentwicklung im Bereich digitaler Innovationen und begleitet zugehörige Kundenprojekte. Die Teildisziplinen Internet of Things (IoT), Robotic Process Automation und industrielle Software-Automation bilden einen Schwerpunkt in Robert Laubes Kompetenz, die nicht zuletzt auf seinem starken Analytics-Hintergrund fußt. In diesem Zusammenhang gewinnt auch das Thema künstliche Intelligenz (KI oder AI von Artificial Intelligence) für ihn eine immer größere Rolle. Dr. Robert Laube ist bei Avanade bereits seit dem Jahr 2002 tätig und neben seiner Rolle als CTIO als Senior Director für Anwendungsentwicklung in der Cloud verantwortlich. Dr. Robert Laube hat an der Johannes-Gutenberg-Universität in Mainz und an der Universidad de Valencia Mathematik und Informatik studiert und in diesem Bereich auch seinen Doktortitel erworben.
Über Floris Henning
Floris Henning: In der Position als Campaign Director bei der INTEGR8 Media GmbH ist Floris Henning hauptverantwortlich für die Konzeption innovativer und messbarer Digital-Marketing-Kampagnen. Für Kunden wie Vattenfall, Vorwerk und VW steht die Positionierung und Erfolgsmessung in einem wettbewerbsstarken Umfeld hierbei im Vordergrund. Sein Anspruch ist es, Trends frühzeitig zu erkennen und diese in konzeptionell ausgearbeiteten Strategien einfließen zu lassen. Während seines Studiums der Linguistik & Philosophie erkannte er den Mehrwert darin, die erlernten Werkzeuge der Logik mit seiner Affinität für digitale Werbung und deren Metriken zu verbinden. Auch in seiner Freizeit beschäftigt er sich mit Trends und der Entwicklung künstlicher Intelligenz im Bereich Machine Learning.

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Über den Autor

 Georgina Bott

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Redaktion marconomy, Vogel Communications Group GmbH & Co. KG