Angesichts des enormen Veränderungspotenzials, das ChatGPT, Perplexity & Co für die Arbeitswelt bergen, stellt sich die Frage, wie man diese Instrumente der generativen KI sinnvoll in den Arbeitsalltag integriert. Einen entsprechenden Analyseansatz bietet das Kategorisierungsmodell der „Cyborgs und Zentauren“.
Wie sollen wir mit generativer KI umgehen? Vor welche Herausforderungen stellt uns die stetig fortschreitende Digitalisierung? Wie begegnen wir diesen angemessen – sollen wir uns der Technik anpassen? Und wenn ja, wie weit soll das gehen. Ein Vortrag von Andreas Wagener.
Kaum eine Begrifflichkeit im Kontext des digitalen Marketings dürfte in jüngerer Zeit so viel Aufmerksamkeit erhalten haben, wie der Terminus des „Metaverse“. Das damit beschriebene Zusammenwachsen von virtueller und physischer Welt ermöglicht neue Geschäftsmodelle und – so glauben viele – wird die Bedingungen an den digitalen Märkten auf den Kopf stellen. Noch immer ist allerdings nicht klar, was genau unter diesem Buzzword nun eigentlich zu verstehen ist – was zur Folge hat, dass vielen der Themenkomplex noch als sehr abstrakt erscheint. Dabei sind viele der damit verbundenen Visionen bereits Realität. Dieser Beitrag versucht sich in einer „entmystifizierenden“ Begriffsbestimmung und -abgrenzung.
CDR – Corporate Digital Responsibility – soll analog der CSR (Corporate Social Responsibility) die Verantwortung von Unternehmen bei der Digitalisierung betonen und entsprechende Strategien und Maßnahmen umfassen, die einen nachhaltigen und verantwortlichen Umgang mit digitalen Ressourcen bewirken. Damit stehen auch die negativen Nebeneffekte des Einsatzes von KI im Fokus, wie etwa der sogenannte „KI Bias“, die Diskriminierung durch automatisierte Datenauswertungen. Der Kampf gegen diese Auswüchse stellt Forschung wie auch die Unternehmenspraxis vor erhebliche Herausforderungen.
In vielen Branchen gilt immer noch das Paradigma, dass es deutlich kostengünstiger sei, bestehende Kunden zu binden, als neue zu gewinnen. In diesem Kontext kommt einem zielgerichteten, analytischen Churn Management eine besondere Bedeutung zu. KI und Methoden des maschinellen Lernens scheinen dafür wie geschaffen.
Während wir hierzulande noch über eine etwas diffus als „eGovernance“ umschriebene „Digitalisierung der Verwaltung“ sinnieren, bei der wir auch im europäischen Vergleich gegenüber Ländern wie Estland deutlich hinterherhinken, wird andernorts bereits der Einsatz intelligenter Datenauswertungsverfahren und der Rückgriff auf Algorithmen bei der Findung und Exekutive staatlicher Entscheidungen erprobt. In der internationalen akademischen Diskussion hat sich inzwischen das Forschungsfeld der „Algorithmic Governance“ etabliert, welches sich vor allem mit dem Aspekt der Ergänzung oder des vollständigen Ersatzes menschlicher politischer Entscheidungen durch datenbasierte Technologie, wie vor allem auch KI, befasst.
Im Zuge von Algorithmic Governance wird zunehmend auf den Einsatz von Algorithmen und KI für Entscheidungen und deren Ausführung in der praktischen Politik zurückgegriffen. Aber wie lassen sich diese Eingriffe demokratisch legitimieren und unter gesellschaftlichen Aspekten rechtfertigen?
KI und Gesichtserkennung sind inzwischen soweit für den eCommerce aus Gesichtszügen auf die Emotionen zu schließen, die man einem gezeigten Produkt entgegenbringt – auch im „Pet Commerce“.
„Halt die Schnauze, Google“ – wenn der 8jährige Sohn seine Lieblingsmusik über Google Home abspielen will – aber dabei kläglich scheitert. Der jedenfalls hat von KI und Sprachassistenten jetzt erstmal die Nase voll. Immerhin bleibt ihm ein guter Musikgeschmack.
Die Aufgabengebiete von Chatbots und Sprachassistenten sind vielfältig. Als „Kundeninterface“ ermöglichen sie die Kontaktaufnahme für Serviceanfragen und übernehmen im Anschluss den automatisierten Dialog mit den Gesprächspartnern entweder auf der Website des Unternehmens oder in dessen Social Media Profilen.
