Viele sprechen von Künstlicher Intelligenz (KI) als Zukunftskraft – ohne zu wissen, dass sich diese intelligenten Wesen bereits in ihrem täglichen Leben manifestieren. Diese menschenähnlichen Maschinen sind zweifellos hier, um zu bleiben, und sie werden weiter wachsen, intelligenter werden und einen größeren Einfluss auf unser tägliches Leben haben.

Künstliche Intelligenz ist jedoch nicht der mörderische Humanoid, der diesen Planeten erobern will, wie er in Filmen und Serien dargestellt wird. Es ist weitaus untertriebener als das. KI-Angstmacherei und Skepsis ist nichts weiter als reine Spekulation, was nur natürlich ist.

Wie Meenajshi Nadimpalli stellt fest, dass „die Spannung, die sich aus der Akzeptanz von Aspekten der künstlichen Intelligenz ergibt, mit ihrer verwirrenden Natur zusammenhängt“. Daher ist es auch unsere Pflicht, das zu entmystifizieren, was wir KI nennen. Wir können es jedoch nicht genug betonen; Künstliche Intelligenz hat ihre Autorität im digitalen Zeitalter bereits gefestigt. Tatsächlich interagieren Sie wahrscheinlich täglich damit, selbst wenn es in seiner subtilsten und bescheidensten Form ist. Ist es daher nicht an der Zeit, dass die Verbraucher wissen, was genau KI ist und wie sie unser Leben beeinflussen wird?

Hier bleiben wir bei einer grundlegenden Definition: „Künstliche Intelligenz ist die Fähigkeit eines Computers oder computergesteuerten Roboters, Aufgaben auszuführen, die üblicherweise mit intelligenten Wesen in Verbindung gebracht werden.“. Mit anderen Worten, diese Supercomputer haben eine unglaubliche Fähigkeit, sich an Veränderungen anzupassen. Trotz der Popularität von KI gibt es eine nachweisbare „Wissenslücke“, wenn es um diese neue Technologie geht. In einer Pegasystems-Studie „What Consumers Really Think About AI: A Global Study“, in der 6.000 Erwachsene befragt wurden, wurden die Teilnehmer gefragt, wie viel sie wirklich über künstliche Intelligenz wissen; Mehr als 70 Prozent aller Befragten gaben zuversichtlich an, KI zu verstehen, konnten aber auch einige der grundlegendsten Grundsätze von KI nicht identifizieren. Intelligente Assistenten, Spam-E-Mail-Filter, Suchmaschinen, Online-Shopping-Empfehlungen sind gängige Beispiele. Die Wahrscheinlichkeit, dass Sie heute mit KI interagiert haben, ist nahezu sicher.

Wenn Sie ein Computer-Enthusiast sind, haben Sie inzwischen bemerkt, dass die Werbung, die auf Ihrem Bildschirm erscheint, oft Ihren eigenen Vorlieben entspricht. Dies ist die grundlegendste Fähigkeit, die künstliche Intelligenz entwickelt hat, um die Wahl und das Verhalten der Verbraucher zu beeinflussen. Einfacher ausgedrückt: „KI spielt eine bedeutende Rolle im Hintergrund und überwacht die Verbraucherstimmung im Internet und in den sozialen Medien“, behauptet Nadimpalli.

In der Folge wenden sich viele Vermarkter nun der künstlichen Intelligenz zu, um den Big Data-Fluss in wertvolle Verbrauchererkenntnisse umzuwandeln. Wie immer sind damit Risiken verbunden, wie die Nutzung persönlicher Facebook-Daten von Cambridge Analytica für politische Zwecke und die anhaltenden Vorwürfe gegen das Unternehmen und seinen CEO Mark Zuckerberg zeigen.

Wie erreicht die KI das und verletzt sie meine Privatsphäre?

Wie zu erwarten ist, ist die Grenze zwischen Datenanalyse und Datenschutz zugegebenermaßen fließend. Künstliche Intelligenz verwendet im Wesentlichen verschiedene statistische Techniken aus dem Bereich der sogenannten „Predictive Analysis“. Ursprünglich haben sich Werbetreibende auf Methoden wie Marktforschung, Webanalyse und Data Mining verlassen, um Verbraucherprofile zu erstellen, um Bedürfnisse zu verstehen und zu beeinflussen. Mit KI ist es jetzt möglich, aufkommende Wünsche und Bedürfnisse zu verstehen Echtzeit– wie Verbraucher sie online ausdrücken – und schneller aussagekräftigere Profile erstellen.

Das digitale Zeitalter wird durch die Fülle von Daten und Informationen verkörpert, die mit Hilfe unserer technologischen Geräte gesammelt, gespeichert und verkauft werden. Heutzutage ist „Big Data“ ein Modethema für Techniker. In KI-Begriffen ist Big Data im Wesentlichen eine „große Menge an Daten auf Transaktionsebene, die einzelne Verbraucher allein oder in Kombination mit anderen Datensätzen identifizieren könnten“, wie Jin erwähnt. Da Daten gespeichert und gesammelt werden, könnte dies letztendlich zu einer Vielzahl von Datenschutzbedenken führen, falls die Technologie in die Hände der falschen Personen gelangt. Big-Data-Speicher sind ein Hauptziel für Hacker und Betrüger; Folglich sind Verbraucher bei Identitätsdiebstahl am stärksten gefährdet.

„Nach Angaben des Bureau of Justice Statistics (BJS) sind 17,6 Millionen (7 Prozent) aller US-Bürger ab 16 Jahren von Identitätsdiebstahl betroffen (Harrell 2014). Identitätsdiebstahl ist durchweg eine der größten Kategorien von Verbraucherbeschwerden – an erster Stelle im Jahr 2014, an zweiter Stelle im Jahr 2015 und an dritter Stelle im Jahr 2016 (FTC 2014, 2015, 2016). Im Jahr 2016 machte Identitätsdiebstahl 13 Prozent der Verbraucherbeschwerden aus und lag damit hinter Inkasso (28 Prozent) und Betrügerbetrug (13 Prozent), die sich alle auf verlorene persönliche Daten stützen könnten (FTC 2016).“

–Ingwer Zhe Jin

Wir müssen uns also fragen, ob KI uns vor Datenmissbrauch bewahren kann. Wir können es uns nicht leisten, die verheerenden Folgen des Datenmissbrauchs zu unterminieren. Es obliegt also dem rationalen Verbraucher, abzuwägen, ob er KI vertrauen kann, um die Vorteile aus der zukünftigen Datennutzung zu ziehen. Und da Unternehmen auf der ganzen Welt nun versuchen, KI-Algorithmen für Datenzwecke einzuführen, besteht eine potenzielle Hauptsorge darin, „dass Unternehmen nicht vollständig für das Risiko verantwortlich sind, das sie für die Privatsphäre und Datensicherheit der Verbraucher mit sich bringen“ (Jin 2017).

Laut Jin kann die vollständige Wiederherstellung der Rechenschaftspflicht erreicht werden, indem drei Hindernisse überwunden werden: die Schwierigkeit, die tatsächlichen Maßnahmen der Unternehmen bei der Datenerfassung, Datenspeicherung und Datennutzung zu beobachten; (2) die Schwierigkeit, die Folgen der Datenpraxis zu quantifizieren, insbesondere bevor unerwünschte Ereignisse mit geringer Wahrscheinlichkeit eintreten; und (3) die Schwierigkeit, einen kausalen Zusammenhang zwischen der Datenpraxis einer Firma und ihren Folgen herzustellen.

Es ist wichtig zu beachten, dass KI mit zwei verschiedenen Arten von Eingabedaten umgeht: Strukturiert und unstrukturiert. Strukturierte Daten sind „traditioneller“, da sie „standardisierte Datensätze wie Kundendemografien oder Browserverlauf umfassen. KI führt mit ihrer enormen Rechenleistung komplexe Berechnungen auf großen Mengen solcher strukturierter Daten durch und liefert Ergebnisse oft in Echtzeit“ (Kietzmann 2018).

Andererseits machen unstrukturierte Daten „etwa 80 Prozent der etwa 2,5 Milliarden Gigabyte täglicher nutzergenerierter Daten unstrukturiert (Rizkallah, 2017) aus und werden als geschriebene Texte, Sprache und Bilder bereitgestellt. Die Fähigkeit von KI, große Mengen dieser Art von Daten zu verarbeiten – und zwar sehr schnell – unterscheidet sie von traditionellen Computersystemen“ (Kietzmann 2018).

Was diese cleveren Maschinen im Wesentlichen tun, ist Ihre Daten zu „minen“, was bedeutet, dass sie Obermengen von Informationen aus verschiedenen Quellen auswählen und diese Informationen dann verklumpen, um Sie auf Muster und Korrelationen aufmerksam zu machen, an die Sie zuvor nicht einmal gedacht hatten. Mithilfe von maschinellem Lernen werden Werbetreibende in der Lage sein, Verbraucherdaten aus vielen Quellen unentdeckt zu sammeln, diese Daten zu kombinieren und sie zu nutzen, um Verbrauchereinblicke vor Ort zu liefern.

Gibt es angesichts all dessen einen Bedarf an Werbung in einer Welt, in der eine Maschine genau weiß, was Sie wollen? Wenn Sie ein Auto kaufen möchten, müssen Sie nicht danach suchen, da Sie einfach Google fragen können und es wird das perfekte für Sie finden. Den Verbrauchern werden letztendlich überlegene Empfehlungen für die Dinge vorgeschlagen, die sie wollen, und sie haben Zugang zu besseren Produkten und Dienstleistungen. Dies hat das Potenzial, das Leben gesünder, unterhaltsamer, bequemer und weniger stressig zu machen. In „What Consumers Really Think about AI: A Global Study“ (Pegasystems) stimmte die Mehrheit (38% der Teilnehmer) zu, dass KI den gleichen, wenn nicht besseren Kundenservice bieten kann als ein Mensch.

Wie bereits angedeutet, könnte künstliche Intelligenz möglicherweise die Privatsphäre der Verbraucher, Fairness, Voreingenommenheit und Manipulation (bessere Werbung, falsche Informationen) beeinträchtigen. Es wird auch festgestellt, dass KI theoretisch die Möglichkeit der Manipulation und Anfälligkeit von Verbraucherkäufen verringern könnte, indem sie Kunden bei ihren Kauferfahrungen unterstützt und sicherstellt, dass sie vernünftige Kaufentscheidungen treffen, da sie Marketing, Geschenkauswahl und virtuelles Anziehen ermöglicht (Nadimpalli 2017 ). Der Datenschutz der Verbraucher ist zweifellos die größte Herausforderung, vor der KI in den kommenden Jahren stehen wird. Es gibt auch viele, die glauben, dass künstliche Intelligenz dazu beitragen kann, Vernunft in Bezug auf Datenschutz, Cybersicherheit, Betrug, individuelle finanzielle Sicherheit usw. zu schaffen.

Künstliche Intelligenz für Händler?

Kundenservice ist ein unverzichtbarer Bestandteil jedes Einzelhandelsunternehmens, da er die Markentreue der Verbraucher bestimmt. Algorithmen verbessern die Fähigkeit, Geschäftsvorschläge zu sehen und Ergebnisse wie höhere Umsätze und niedrigere Kosten durch Kundenservice, Artikelbestand und Personal zu entschlüsseln. Plattformen wie Facebook ermöglichen es Einzelhändlern, durch die Einbindung von Chatbots über den Facebook Messenger Arbeitskosten im Zusammenhang mit dem Kundennutzen zu sparen. Infolgedessen „ersetzt künstliche Intelligenz den herkömmlichen Kundendienstmitarbeiter, der Fragen durch das Senden von Links, Bildern und Texten beantwortet, und verwendet nur menschliche Befragte, wenn das Problem komplizierter ist“ (Nampdilla 2017). Darüber hinaus hilft KI Einzelhändlern bei der Rekrutierung geeigneter Konkurrenten für Verträge, indem sie ihre Eigenschaften und ihren Ausführungsverlauf bewertet, was anschließend die Einstellungskosten und die Fluktuation senkt. Sie können die Plattform auch nutzen, um mehr mit Kandidaten in Kontakt zu treten, individuelle Kritik, Updates und nähere Empfehlungen anzubieten.

Während sich KI positiv auf den Online-Handel ausgewirkt hat, benötigen traditionelle Einzelhandelsgeschäfte dringend eine technologische Überarbeitung. Unsere geliebten Einzelhändler in der Hauptstraße haben aufgrund der Zugänglichkeit, des Preises und des Services, die mit dem Online-Shopping verbunden sind, einen beständigen Umsatzrückgang erlebt. Durch den Einsatz von KI könnten veraltete Geschäfte das Vertrauen in die Einstellung der Verbraucher gegenüber dem traditionellen Einzelhandel wiederherstellen. Beispielsweise könnten Geschäfte über KI-generierte Apps vor Ort Informationen entwickeln, die es Kunden ermöglichen, die Artikel, die sie kaufen möchten, zu vergleichen und angemessen anzuzeigen. Sobald ein Kunde das Geschäft betritt und die Store-App öffnet, können die Sensoren im Geschäft die Aktivitäten und Verhaltensweisen der Kunden identifizieren und verfolgen.

Darüber hinaus kann künstliche Intelligenz jetzt entscheidende Kundeneinblicke gewinnen. Dies wird auch als „intelligenter Kundenservice“ bezeichnet, bei dem KI-gestützte automatisierte Assistenten das Kundenverhalten untersuchen und dazu beitragen können, Vertrauen in ihre Kaufentscheidung aufzubauen, indem sie Produkte basierend auf den Bedürfnissen, Vorlieben und der Passform der Käufer empfehlen. Wenn das nicht genug ist, können sprachgesteuerte Kameras Gesichts-, biometrische und hörbare Hinweise erkennen und interpretieren. Das Erfassen der momentanen Emotionen, Reaktionen oder Interaktionen der Käufer in Bezug auf das Produkt kann folglich dazu beitragen, angemessene Produkte und Empfehlungen zu liefern. Auch dies ist vielleicht ein weiteres Datenschutzproblem, gegen das viele Einwände erheben könnten.

Trotz der positiven Aussichten, die mit KI und Kundenservice verbunden sind, ist die öffentliche Meinung darüber, ob Geräte mit künstlicher Intelligenz herkömmliche menschliche Dienstleistungen übertreffen können, tendenziell negativ. In der Pegasystems-Studie glauben nur zwei Prozent mehr, dass KI das Potenzial hat, den Kundenservice zu verbessern. In einer anderen Studie kamen zwei Ökonomen der Bucharest Academy of Economic Studies zu dem Schluss, dass die Verbraucher die klassischen Geräte den technologisch fortgeschrittenen vorziehen (Pelau, Ene 2018).

Fazit

Die größte Auswirkung, die KI derzeit auf das Verbraucherverhalten und die Wahlmöglichkeiten hat – und haben wird – wird die Manipulation von Werbung und ihre Präsenz im Kundenservice sein. Künstliche Intelligenz hat die Art und Weise revolutioniert, wie Werbetreibende Verbraucher verstehen und führen.

Trotz Öffentlichkeit Skepsis, würden wir argumentieren, dass die Ambivalenz gegenüber KI einfach ein Mangel an Aufklärung in dieser Angelegenheit ist. Sobald wir diese „Wissenslücke“ überwunden haben, glauben wir, dass die Entscheidung, auf KI umzusteigen, ein Kinderspiel sein wird.

Es ist unbestreitbar, dass diese schnelllebige Technologie das Potenzial hat, das Leben der Verbraucher erheblich zu erleichtern. Seine Reise wird jedoch nicht so einfach sein, da er mit vielen Herausforderungen konfrontiert wird. Neue Wege des verbrauchergenerierten Data Mining werden die Erkenntnisse der Verbraucher fördern, und KI wird zum ultimativen Test für den Datenschutz.

Verweise:

Ene, Paul & Pelau, Corina, „Verbraucherwahrnehmung von menschenähnlichen Geräten der künstlichen Intelligenz“, 2018

Ginger Zhe Jin, „Künstliche Intelligenz und Verbraucherdatenschutz“

Kietzmann, Treen & Paschen, „Artificial Intelligence in Advertising: How Marketers Can Leverage Artificial Intelligence Along the Consumer Journey“ 2018

Nadimpalli, Meenakshi, „Artificial Intelligence – Consumers and Industry Impact“ 2017

Pegasystems, „Was Verbraucher wirklich über KI denken: Eine globale Studie“