Auch wenn bei Meta die Einführung holprig erscheint und Microsoft und andere Firmen ihre Strategien auf den Prüfstand stellen: Das viel diskutierte Metaverse ist schon da – jedenfalls in einzelnen Bereichen, wie etwa bei Events, Messen und Kundenveranstaltungen. Welche Ansätze gibt es? Was ist Erfolg versprechend?
Auch wenn noch Uneinigkeit herrscht, was eigentlich genau unter dem „Metaverse“ zu verstehen ist und welche Zielvision sich auf diesen Märkten durchsetzen wird, bieten sich in den entstehenden virtuellen Welten bereits jetzt zahlreiche Möglichkeiten im eCommerce tätig zu werden. Die verschiedenen Optionen sollen hier dargestellt und zusammengefasst werden.
Die technisch rasant fortschreitende Entwicklung der Computergrafik in Kombination mit KI und Deep Learning ermöglicht immer realistischere Simulationen der Realität in der digitalen und virtuellen Sphäre. Auch die Darstellung von „virtuellen Wesen“ und digitalen Abbildern der Nutzer rücken dabei zunehmend in den Fokus – sowohl im spielerischen Alltag als auch im wirtschaftlichen Kontext. Dabei kursiert eine Vielzahl ähnlicher oder synonym verwendeter Begrifflichkeiten – Zeit für eine Abgrenzung.
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?
Der Rückgriff auf Algorithmen und datenbasierte Entscheidungsmuster sowie zunehmend auch auf KI im Rahmen der „Algorithmic Governance“ verändert die praktische Politik grundlegend. Dabei unterscheiden sich die Einsatzfelder hinsichtlich ihres Autonomiegrades. Das Spektrum reicht von klassischen Analyseleistungen bis hin zu völlig autonomen politischen Entscheidungen durch KI.
Unter dem Begriff der Algorithmic Governance wird verstärkt der Einsatz von Algorithmen als Ergänzung oder auch als vollständiger Ersatz menschlicher politischer Entscheidungen diskutiert. Kommen dabei Methoden des maschinellen Lernens und KI zum Einsatz verändert dies die Rahmenbedingungen des Regierens in der Demokratie grundlegend.
