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Alexander Krock
18
Feb

Speakerinterview mit Alexander Krock von Google

Alexander Krock leitet die Cloud Sales Engineering Services DACH bei ‎Google. Er arbeitet kontinuierlich daran, die Technologie von Google Cloud Services an aktuelle Kundenbedürfnisse anzupassen – mit dem Ziel, Artificial Intelligence optimal in der Sales-Praxis anzuwenden. Was KI idealerweise für uns leistet, und was wir selbst zum Erfolg beitragen können, schildert er in unserem Interview.

Mit welchen Erwartungen kommst Du auf die AI Masters?

Ich freue mich auf den Austausch mit Digital-Marketing-Experten zur Nutzung von Maschinellem Lernen und Künstlicher Intelligenz. Gerade der Blick in die Branche und wie ML-Anwendungen eingesetzt werden können, finde ich besonders spannend.

Künstliche Intelligenz erhält Einzug in Unternehmen – was ist die größte Herausforderung?

Die größte Herausforderung für Unternehmen ist das bislang kaum vorhandene Know-how. Es fehlen noch die Experten für Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen, daher fällt es den meisten Unternehmen heute noch schwer, die besten Anwendungsbereiche für ML und KI zu identifizieren und entsprechende Lösungen zu entwickeln. Durch das mangelnde Wissen klingt KI oft wie die ideale Sofortlösung für alles, was es aber nicht ist. Tatsächlich geht es nicht darum, dass ein Computer sofort alle Aufgaben übernimmt, sondern dass KI mithilfe maschinellen Lernens trainiert wird.

Wo ist KI schlauer als wir?

KI ist nicht schlauer, sondern kann sehr viel schneller und präziser Daten verarbeiten und interpretieren als wir es je könnten – und uns damit unterstützen. Beispielsweise kann eine KI im Healthcare-Segment Krankheiten erkennen wie diabetische Retinopathie (DR). DR ist die am schnellsten wachsende Ursache für Erblindung. Weltweit sind fast 415 Millionen Diabetiker gefährdet. Wird die Krankheit nicht frühzeitig diagnostiziert, kann sie zur irreversiblen Erblindung führen. Leider sind Fachärzte, die dies erkennen können, vor allem in unterprivilegierten Regionen selten. Gemeinsam mit Spezialisten haben wir einen großen Datensatz von Bildern von DR erstellt. Mit diesem haben wir das maschinelle Lernmodell trainiert, damit es die ersten Anzeichen von DR erkennt. Wir haben festgestellt, dass unser System die Merkmale genauer identifizieren kann als die Spezialisten. Warum? Die KI hat tausende von Augäpfeln mit der Krankheit betrachtet. Ein einzelner Arzt, egal wie tief er in der Materie steckt, kann nie so einen Wissensstand aufbauen. Auch hier geht es um die Daten, in diesem Fall um die Identifizierung der Anzeichen für DR.

Wenn die KI bessere Entscheidungen auf der Basis von Daten trifft – können wir ihr vertrauen oder müssen wir sie kontrollieren?

Ich denke, eine Kooperation wäre der richtige Weg. Analysen von KI können eine manuelle Analyse unterstützen oder als Grundlage dienen. Wenn der Computer eine Entscheidung trifft, kann diese Entscheidung als Ratschlag angesehen werden. Nehmen wir als Beispiel die Sentiment-Analyse, also die automatisierte Auswertung von Texten. Vor allem am Anfang sollte eine KI hier mit manuellen Analysen Hand in Hand gehen, um ein Gefühl dafür zu bekommen, wie das System bestimmte Sachverhalte deutet. Erst wenn ausreichend Daten vorhanden sind, kann die automatische Analyse selbst auch gute Ergebnisse erzielen und als Basis dienen.

Hattest Du einen persönlichen Aha-Moment im Umgang mit der KI?

Bisher haben Nutzer vor allem anhand von Texten kommuniziert und auch gesucht. Doch die Menschen kommunizieren immer mehr mit Bildern, Videos und GIFs. Doch wie findet man die richtigen Bilder und Videos beispielsweise im Stream der Messaging-App? Die textbasierten Metadaten sind sehr fehleranfällig und ungenau, da sie allein davon abhängig sind, welche Beschreibungen dafür eingegeben werden. KI verbessert Suchen dahingehend, dass sie Bilder und Videos analysiert und beispielsweise nicht nur erkennt, dass ein Auto abgebildet ist, sondern sogar welche Marke, welches Modell und ob das Auto steht oder fährt. Das verändert unser komplettes Suchverhalten und macht es für uns leichter, explizit die Bilder und Videos zu finden, die wir auch suchen. KI kann also im Kleinen die Art, wie wir kommunizieren, ein kleines bisschen besser machen.

Dein persönlicher Tipp für den Umgang mit KI im Marketing:

Nutzt den Vorteil von Sentiment-Analyse, zum Beispiel mit der Google Cloud Natural Language API. Die KI kann Produktbewertungen in Sekundenbruchteilen analysieren und einordnen: Auf welche Eigenschaften beziehen sich die Bewertungen? Was verbinden die Kunden mit meinem Produkt? Ist die Rezension eher positiv oder negativ? So kann besonders schnell eingeschätzt werden, wie Kunden ein Produkt wahrnehmen und entsprechend darauf reagiert werden.