Künstliche Intelligenz und die Verwendung von Algorithmen im Marketing

Posted by Julia Werner  • 

Viele in Deutschland glauben, dass Algorithmen und KI ihren Alltag nicht beeinflussen

Algorithmen und Künstliche Intelligenz sind tief in den Alltag vieler Menschen integriert. Über die letzten Jahre soll das Bewusstsein der Bevölkerung in Deutschland für die Nutzung dieser Technologien gewachsen sein. Eine aktuelle Studie zeigt, dass dennoch ein Großteil der Leute glaubt, dass Algorithmen und KI keinen Einfluss auf ihren Alltag haben.

Von Michael Förtsch

Es ist heute kaum mehr möglich, dem, was Künstliche Intelligenz genannt wird, aus dem Weg zu gehen. Die Filter, die Spam-Emails aus dem eigenen Postfach fernhalten, arbeiten mit KI-Modellen, die durch maschinelles Lernen trainiert werden. Die Suchmaschine Google nutzt eine Künstliche Intelligenz namens BERT, um die Suchanfragen von Menschen zu verstehen. Das Video-Social-Network TikTok setzt massiv auf die maschinelle Analyse von Nutzerdaten, um Videos zu präsentieren, die den Interessen der Nutzer entsprechen. Und natürlich sind es auch Algorithmen und KI-Modelle, die die Inhalte und Produktvorschläge von Facebook, Twitter, Netflix und Amazon kuratieren. Auch Verkehrsleitsysteme von Städten, Speditions-, Versand- und Logistikunternehmen setzen auf Algorithmen, um Prozesse zu optimieren. Außerdem werden sie eingesetzt, um die Kreditwürdigkeit von Personen oder die Kompatibilität von Menschen bei Partnerbörsen zu bewerten.

Vor diesem Hintergrund veröffentlicht die Bertelsmann Stiftung nun das Ergebnis einer von ihr beauftragten Umfrage des Instituts für Demoskopie Allensbach: Demnach ist das Wissen um Algorithmen und Künstliche Intelligenz in der deutschen Bevölkerung in den letzten Jahren zwar gestiegen, aber dennoch begrenzt. Für die repräsentative Erhebung wurden 1.090 Personen über 16 Jahren befragt. Vor allem „Menschen mit niedrigem Bildungsgrad sind deutlich weniger mit Algorithmen und Künstlicher Intelligenz vertraut“, heißt es in der zur Umfrage gehörenden Studie mit dem Titel Was Deutschland über Künstliche Intelligenz weiß und denkt. So gaben nur 54 Prozent der Befragten mit einem Volks- oder Hauptschulabschluss an, den Begriff „Algorithmus“ schon einmal gehört zu haben. Bei den Befragten mit Abitur oder Studium waren es hingegen 97 Prozent. Alles in allem meinen 81 Prozent, mit dem Begriff vertraut zu sein. Ein ähnliches Wissen beziehungsweise Nichtwissen bestehe beim Begriff „Künstliche Intelligenz“.

Insgesamt soll die Bekanntheit der Begrifflichkeiten Algorithmus und Künstliche Intelligenz in den vergangenen vier Jahren zugenommen haben. Zudem soll „der Anteil derer, die angeben, sie wissen ungefähr oder recht genau“, was ein Algorithmus und eine Künstliche Intelligenz tun , gewachsen sein. Von den Befragten sagten beispielsweise 44 Prozent, dass sie ein „ungefähres Wissen“ und 14 Prozent, dass sie ein „recht genaues Wissen“ davon haben, was hinter dem Begriff Algorithmus steckt. Bei der Frage nach Künstlicher Intelligenz zeigte sich ein vergleichbares Ergebnis. „Mehr als die Hälfte der Bevölkerung hat laut Selbsteinschätzung also mindestens ein ungefähres Verständnis über Algorithmen und Künstliche Intelligenz“, so die Studienautoren. „Gleichzeitig kann aufgrund der subjektiven Einschätzungen noch lange nicht von Wissen gesprochen werden.“

Viele wissen, was Algorithmen und KIs tun

Laut der Studie sind vielen Menschen durchaus mehrere Anwendungsgebiete von Algorithmen und Künstlicher Intelligenz bewusst. Über 60 Prozent können sie mit digitaler Werbung, Gesichtserkennung, Kontaktvorschlägen in Social-Media-Diensten und Online-Partnerbörsen oder auch der Rechtschreibkontrolle in Textverarbeitungsprogrammen in Verbindung bringen. Dennoch seien einem großen Teil der Befragten andere Einsatzzwecke nicht bekannt. Darunter „beispielsweise ihre Nutzung zur Beurteilung des Risikos, ob ein Straftäter rückfällig wird, oder wie groß das Risiko ist, dass Kinder in ihren Familien misshandelt werden“. Trotz eines Basiswissens um die Nutzung von Algorithmen und KI glauben viele Menschen in Deutschland, dass diese Digitaltechnologien nicht in ihr Leben eingreifen: 71 Prozent der Befragten gaben an, dass Künstliche Intelligenz ihren Alltag „kaum oder gar nicht“ beeinflusst. Bei Algorithmen waren es 43 Prozent.

Je mehr die Befragten meinten, über Algorithmen und Künstliche Intelligenz zu wissen, umso größer sei die Akzeptanz „automatisierter Entscheidungen“. Wobei die Akzeptanz je nach Einsatzgebiet drastisch variiert. „Für eine Mehrheit der Befragten ist es in Fällen von Rechtschreib- und Satzbaukontrolle, angezeigter Werbung […] oder überraschenderweise auch bei der Gesichtserkennung […] im öffentlichen Raum in Ordnung, wenn automatisiert [allein von einem Computersystem] entschieden wird“, heißt es in der Studie.

Bei der Bewertung der Kreditwürdigkeit, einer Vorauswahl von Bewerbern für eine Arbeitsstelle, der Diagnose von Krankheiten oder der Auswahl von Zielen für Drohnenangriffe sind die Befragten skeptischer, was die Nutzung von Algorithmen oder KI angeht. Hier möchten sie, dass Computersysteme nicht alleine, sondern nur in Kooperation mit einem Menschen entscheiden. Bei der Beurteilung, ob ein Mensch straffällig werden könnte, wem ein Betreuungsplatz in einer Kindertagesstätte zusteht oder bei der Überwachung von Menschen in Pflegeheimen sollen hingegen Menschen die Oberhand haben und Computersysteme außen vor bleiben.

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Es braucht mehr Bildung

Der Einsatz von Algorithmen und Künstlicher Intelligenz wird über die kommenden Jahre wohl weiter stark steigen. Die Befragten der Studie sind insgesamt unentschieden, ob sie das als Chance oder Risiko werten sollen. Rund 21 Prozent sehen positives Potential. 36 Prozent gehen davon aus, dass die Technologien durchaus Nachteile bringen könnten. Der Rest der Befragten mochte keine eindeutige Antwort wählen und meinte, es sei „schwer zu sagen“. Vor allem Menschen, die angaben, wenig oder nichts über Algorithmen und Künstliche Intelligenz zu wissen, sehen gemäß der Umfrage ein Risiko. „Viele Menschen fürchten sich vor dem Unbekannten, dem Undurchschaubaren“, schreiben die Studienautoren.

Laut den Autoren sei es daher notwendig, die Bevölkerung in Deutschland deutlich stärker über Algorithmen und Künstliche Intelligenz aufzuklären. Es müsse eine Kompetenz geschaffen werden, die es Menschen ermöglicht, realistisch einzuschätzen, ob und wie diese Technologien arbeiten und ihr Leben beeinflussen – und das „unabhängig von Alter, Bildung oder Einkommen“. Außerdem müsse transparenter werden, wie und wo Algorithmen und Künstliche Intelligenz schon jetzt eingesetzt werden, sodass diese nicht als eine unheimliche und unsichtbare Kraft wirken.

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Titelbild: Andriy Onufriyenko / Getty

Künstliche Intelligenz: Algorithmen haben kein Gewissen

Bislang steht Ethik in einem Spannungsfeld von Kultur, Religion und Recht, so dass gemeinsame Wertvorstellungen bereits an Landesgrenzen halt machen. Während die führenden Industrienationen diese Diskussion aktiv führen und eigene Richtlinien erarbeiten, schaut ein großer Teil der Welt nur zu. Aus einer solchen Fragmentierung kann kein globaler Standard entstehen. Wir müssen deshalb eine grundlegende globale Diskussion darüber führen, ob wir Entscheidungen in Zukunft gesinnungs- oder verantwortungsethisch treffen wollen. Diese Gewissensentscheidung kann uns kein Algorithmus abnehmen.

Technologie kann keine Verantwortung übernehmen

Die Logik, nach der viele Algorithmen heute funktionieren, zeigt uns: Sie verstärken Tendenzen, gesellschaftliche Strömungen und Stimmungen. Ganz wertfrei, ohne ein Vorurteil. Eine KI ist deshalb nicht böse. Sie führt nur das aus, was sie an Input bekommt. Es liegt deshalb an uns, den Menschen, Verantwortung für diese Entscheidungen zu übernehmen. Wir können KI selbstverständlich einsetzen. Nur dürfen wir ihr die Entscheidungsfindung und -gewalt nicht gänzlich überlassen. Wir dürfen unsere Verantwortung nicht auslagern. Es gibt zwei Schritte zwischen Daten und einer datengetriebenen Entscheidung, die nur der Mensch vornehmen sollte: (1) Auf Basis von Informationen Normen zu entwickeln und (2) diese Normen mit Moral zu koppeln, um daraus verantwortungsvolle, gesellschaftlich vertretbare Entscheidungen zu destillieren.

Wir haben zum Teil die Kontrolle verloren

Wir haben zu einem gewissen Grad die Kontrolle verloren, weil einige Wenige die Kontrolle über unser Handeln durch Algorithmen gewonnen haben. Wenn wir uns also darauf besinnen, was gerade schiefläuft, wäre das ein erster, wichtiger Schritt. Wenn wir verstehen, dass reines datengetriebenes Denken und Handeln in Zukunft ein Problem darstellen, weil wir aktuell sehen, was passiert, wenn Algorithmen unser Denken und Handeln unkontrolliert beschleunigen, wäre das ein zweiter, wichtiger Schritt. Und wenn wir uns dann auch noch darauf verständigen können, dass wir deshalb globale ethische Standards für den Einsatz von KI brauchen, die sicherstellen, dass KI im kantschen Sinne in erster Linie dem Wohle der Gemeinschaft zu dienen hat und nicht nur einigen Wenigen auf dieser Welt, dann tötet die KI nicht die Moral, die Moral aber auch nicht die KI. Dann finden wir einen Ausweg aus dem Innovationsdilemma und nutzen Technologie wieder so, wie wir sie schon immer genutzt haben: als Werkzeug, das dem Menschen dient. Und nicht als Götze, dem wir uns und unsere Menschlichkeit opfern.

Baha Jamous ist Chief Marketing Officer des Schweizer Reiseanbieters Hapimag und schreibt hier als Gastkommentator. Gastkommentare geben nicht notwendigerweise die Meinung der Redaktion wieder.

Künstliche Intelligenz und die Verwendung von Algorithmen im Marketing

Scientific Essay im Modul „Beschaffung, Fertigung & Marketing“

Dieses Scientific Essay handelt von der künstlichen Intelligenz sowie der Anwendung von Algorithmen im Bereich des Marketings. Hierbei wird zunächst die Methodik und Technik der künstlichen Intelligenz beleuchtet, um dann auf dessen Anwendung im Bereich des Marketings, zuerst im Allgemeinen und dann am Beispiel von Amazon, einzugehen und Vor- und Nachteile der Unternehmen darzustellen. Im Anschluss werden mögliche Effekte auf die Kunden durch die Nutzung aufgezeigt.

Methodik und Technik der künstlichen Intelligenz

Die Zeit steht nie still. Inzwischen befinden wir uns mitten im 21. Jahrhundert und die Digitalisierung sowie die technische Entwicklung schreiten auf der gesamten Welt immer weiter voran. Es ist ein stetiger und fortlaufender Prozess. Ein großes und relevantes Thema ist hierbei die künstliche Intelligenz. Bezogen auf die Unternehmen, vor allem im Bereich des Marketings, verfolgt es das Ziel, durch die Nutzung von bestimmten technischen Mechanismen, wozu die Algorithmen zählen, die menschlichen Entscheidungsprozesse nachempfinden zu können, selbstständig aus den Aktionen der Individuen zu lernen und daraus folgend, innovative sowie lukrative Lösungen für die Konsumenten zu erstellen (Laroque, Schumann & Tittmann, 2019). Um dies bewerkstelligen zu können, gibt es zwei grundlegende Vorgehensweisen. Unterschieden wird demnach zwischen der symbolischen und der subsymbolischen künstlichen Intelligenz (Gentsch, 2018). Die symbolische Methode ist komplett regelbasiert und die zugehörigen Datenbanken werden manuell programmiert und bestückt. So können aus den Symbolen, dazu gehören zum Beispiel die Sprache, Bilder oder Icons, letztlich Algorithmen simuliert werden, welche intelligentes Verhalten beobachten. Somit geht es hierbei um das reine Verhalten und nicht um die dahinter verborgenen Denkprozesse (ebd.). Die subsymbolische Methode hingegen beruht auf Adaptivität und eigenständigem Lernen. Mithilfe künstlich neuronaler Netzwerke wird versucht, Strukturen und Algorithmen zu konstruieren, welche intelligentes Verhalten, unter Hinzunahme biologisch inspirierter Mechanismen, zur Informationsverarbeitung eigenständig erlernen (ebd.). Hierbei wird also ein Umstand beleuchtet und in verschiedene Teile zerlegt. Hinzu kommt die Einwirkung von diversen Umweltfaktoren, sodass folglich für die Einzelteile Erklärungen erstellt werden, welche dann eine gesamte Lösung des Umstandes darstellen. Somit besitzt diese Methode durchaus eine psychologischere Neigung als die symbolische (ebd.). Weiterhin sollte ebenso das Machine Learning betrachtet werden. Dies ist ein technischer Ansatz der künstlichen Intelligenz, welcher aus bereits vorhandenen Erfahrungen neues Wissen generiert (Hartmann, 2018). Hierbei wird ein datenbasiertes, künstliches System erschaffen und bespielt, dass daraus folgende Paradigmen und wiederkehrende Merkmale erkennt. Diese werden dann zu Analysezwecken bisher unbekannter Daten genutzt, um schlussendlich eine korrekte Ableitung ziehen zu können (ebd.).

Algorithmen und ihre Anwendung sowie Tendenzen im Marketing

Ziel des Marketings innerhalb eines Unternehmens ist unter anderem, nachhaltig Wettbewerbsvorteile zu generieren. Hierfür ist die Anwendung von Algorithmen unentbehrlich (Gentsch, 2019), da diese die Relevanz von Informationen, immer in Abhängigkeit zum individuellen Nutzer betrachtet, berechnen (Mahnke, 2015). Somit wird das Nutzerverhalten präzise widergespiegelt und die daraus resultierend neu gewonnenen Daten können vom Unternehmen lukrativ genutzt werden (ebd.). Doch wie kann die Durchführung innerhalb des Marketingprozesses erfolgen, um das genannte Ziel zu erreichen?

Hier findet die Anwendung des Marketing-Mixes statt. Im Produktbereich können durch künstliche Intelligenz beispielsweise Chatbots eingesetzt werden, sodass diese Anklang im Kundenservice finden und so mögliche Fragen bezüglich eines Produktes auf den zugehörigen Websites beantworten können (Gentsch, 2018). Mittels dieses Vorgangs können anhand der Nutzung von Algorithmen wichtige Kundendaten gewonnen werden, da durch jeden Klick und jede Interaktion mit dem Chatbot erkannt wird, welche Artikel aktuell besonders relevant sind. Somit kann ein Unternehmen zum Beispiel Produktvariationen, -innovationen oder -diversifikationen entwickeln (ebd.). Die Preise können durch die Algorithmen je nach Lagerverfügbarkeit, allgemeiner Nachfrage oder unter Zuhilfenahme des Preisvergleichs der Konkurrenzanbieter automatisiert angepasst werden. Dies kann dazu führen, dass sich ein Unternehmen ohne menschliches Tätig werden von den Wettbewerbern abhebt und dabei die ökonomischen Ziele dennoch im Blick behält und diese dadurch ankurbelt (ebd.). Im Bereich des Placements können ebenfalls Bots eingesetzt werden. Sie können online die gesamte Kauf- und Lieferabwicklung eigenständig begleiten und abschließen. Durch die Eingabe der Adresse gewinnt ein Unternehmen erneut wichtige Informationen bezogen auf den Standort. Hierdurch können dem Konsumenten künftig auch regionale Artikel angezeigt werden. Dadurch werden diesem neue Produkte angeboten, wodurch Interesse geweckt wird und wiederum das Kaufverhalten beeinflusst werden kann (ebd.). Im Bereich der Promotion können Algorithmen gezielt herangezogen und in den Prozess eingefügt werden, um so das Kaufverhalten sowie die Bedürfnisse und Vorlieben der Kundschaft zu erlernen. Infolgedessen werden individualisierte Produkte in Echtzeit angezeigt, die beispielsweise durch Suchanfragen oder bereits getätigte Einkäufe entstehen. Somit kann der Absatz für Zusatzprodukte erhöht werden (Gentsch, 2018). Für ein Unternehmen entsteht hier der Vorteil, dass sie keine weiteren Kosten für Personal aufwenden müssen. Außerdem gestaltet es sich deutlich effizienter, da keine einheitliche Massenwerbung geschaltet werden muss (ebd.). Viele Unternehmen haben sich in der Vergangenheit einem Wandel bzw. einer Änderung unterzogen, um auf dem heutigen Markt konkurrenzfähig zu bleiben. Demnach integrierten sie genau solche Prozesse und Algorithmen in ihre Unternehmensstrategien (Mirbabaie, Stieglitz, Priesmeyer & Kindel, 2018). Hierzu wird der Online-Versandhändler Amazon betrachtet.

Amazon nutzt die künstliche Intelligenz und Algorithmen in vielerlei Hinsicht, um so die Effizienz des Unternehmens zu stärken. Dies erfolgt zum Beispiel beim Obst- und Gemüseverkauf online (Herbrich, 2019). Hierbei kann der Reifegrad der Früchte, ohne menschliches Berühren des Produktes, bestimmt werden. Damit dies funktionieren kann, wurde vorab ein System entwickelt, welches aus Algorithmen, vor allem aus der symbolischen Methode, und Machine Learning besteht. Die Lebensmittel werden in Boxen auf einem Fließband zu einem Sensor befördert. Zum einem scannt dieser dann die Waren, da die Maschine zuvor so programmiert wurde, dass sie erkennt, wann es sich um gute und wann um schlechte Produkte handelt. Zum anderen kann der Sensor auch eigenständig Informationen aufnehmen und die Maschine, durch das manuelle Hinzufügen neuer Varietäten, stetig dazu lernen. So kann eine höhere Qualität sowie Verlässlichkeit beim Onlineeinkauf sichergestellt werden (ebd.). Eine weitere Nutzung von Algorithmen erfolgt im Pricing. Amazon wendet diese an, um die Preisgestaltung der Konkurrenten scannen und die aktuellen Lagerbestände intern ermitteln zu können. Durch diese Aktivität kann unverzüglich reagiert und die Produktverkaufskosten angepasst werden (Gentsch, 2018). Aufgrund der Größe des Angebots, welches Amazon anbietet, bedarf es vieler großflächiger Lagerstätten und Logistikzentren. Um diese vollständig bewirtschaften zu können, wird zusätzlich zu den menschlichen Arbeitern zunehmend auf die künstliche Intelligenz, genauer das Machine Learning, in Form von Robotern gesetzt (Buxmann & Schmidt, 2019). Es wurden schon mehr als 100.000 Roboter eingesetzt, dessen Funktionalität und Algorithmik regel-mäßig verbessert werden. Durch diese Vorgehensweise konnten bereits ca. 20% der Produktivität gesteigert werden (ebd.). Die allgemeine Nachfrage an Artikeln über Amazon ist demzufolge hoch. Um dennoch einen schnellen Lieferungsprozess gewährleisten zu können, setzt das Unternehmen auf Algorithmen, die sich auf die Nachfrageprognose ausrichten (Herbrich, 2019). Hierbei wurde also ein System entwickelt, welches heute schon weiß, was sich die Kunden in bestimmten Regionen in den nächsten anderthalb Wochen kaufen wollen. Dies erfolgt anhand der Masse an Verkaufszahlen und -daten aus der Vergangenheit. Hierbei wird nicht jeder im Einzelnen betrachtet, sondern nach Lieferregionen oder Kundengruppierungen gefiltert (Herbrich, 2019). So können dann Prognosen für den aktuellen Zeitraum erstellt und Lieferengpässen entgegengewirkt werden. Ein Beispiel dafür sind Lichterketten in der Vorweihnachtszeit oder Dirndl, die in den vorherigen Jahren stets einige Wochen vor dem Oktoberfest und auch künftig im gleichen Zeitraum vermehrt bestellt werden (ebd.). Die angewandten Algorithmen bestehen aus symbolischen sowie subsymbolischen Methoden. Denn heutzutage ermöglicht erst das Zusammenspiel der beiden Methoden die Entstehung der best-möglichen künstlichen Intelligenzen (Gentsch, 2018). Somit ergeben sich einige Vorteile durch dessen Nutzung für die Unternehmen, aber auch für die intern Beschäftigten. Durch die Erstellung von Systemen, Programmen und Algorithmen können Daten gruppiert und gefiltert werden, sodass eine effizientere Analyse derer erfolgen kann (ebd.). Darüber hinaus können Veränderungen beobachtet und somit automatisiert und in Echtzeit darauf reagiert werden. Weiterhin erkennt die künstliche Intelligenz Muster in den Aktivitäten der Konsumenten. Für die Mitarbeiter des Unternehmens bedeutet dies eine immense Zeitersparnis und den Gewinn kostbarer Daten, wodurch zum Beispiel die Kreativität für Marketingmaßnahmen oder -kampagnen gesteigert werden kann. Auch kom-plexere Aufgaben, Projekte oder (Markt-)Forschungen gewinnen dadurch wieder mehr an Relevanz, da Zeit und Fokus in höherem Maße in diese gesteckt werden können. Somit entsteht ein generell effektiverer Marketingprozess, was sich wiederum perspektivisch und strategisch positiv auf die Kundenstimmung und -loyalität, sowie den Konkurrenzvorteil auswirkt (ebd.). Die gegenteilige Tendenz sind die Nachteile, welche durch die Verwendung künstlicher Intelligenz in Erscheinung treten können. Diese sollten nicht außer Acht gelassen werden, da Werte und Image des Unternehmens darunter leiden können. Zunächst ist hierbei am bedeutendsten, dass die Algorithmen und ihre Grenzen erkannt und verstanden werden, sodass einer weisen Einsetzung nichts im Wege steht (Gentsch, 2018). Denn erfolgt durch die gesammelten und analysierten Daten eines Einzelnen eine übermäßige Schaltung von (Werbe-)Anzeigen, Produktvorschlägen oder -ideen, so kann dies auf die Konsumenten beklemmend und überwachend wirken. Dies macht sich nachteilig im künftigen Erfolg des Marketings bemerkbar. Durch die Überlegenheit, welche sich aus der Informationsflut der Kundendaten ergibt, kann es auf der einen Seite dazu führen, dass das Unternehmen stärkeren Einfluss auf die Käufer ausübt, als es eigentlich im Sinn hat. Auf der anderen Seite kann es sich ereignen, dass der Algorithmus die Daten fehlerhaft aufnimmt sowie verarbeitet und somit die tatsächliche Wahrnehmung der jeweiligen Kunden verzerrt (ebd.). Folglich muss sichergestellt werden, dass sich die Algorithmen in der digitalen Welt, ebenso wie die Menschen im realen Leben, an gewisse Ideale, Ethiken und Regeln halten. In der Programmierung sollte außerdem die Vielseitigkeit, wie beispielsweise Elemente wie das Wetter, Tageszeiten, Gefühle oder Anwesenheiten anderer Personen, die Einflüsse auf das Kaufverhalten der Einzelnen haben können, berücksichtigt werden (Gentsch, 2018). Obendrein sind Algorithmen im Zerlegen und Untersuchen, warum ein Kunde genau diese Entscheidung getroffen hat und keine andere, eingeschränkt dies herauszufinden. Daher ist es sinnvoll, neben den technischen Funktionen durchaus auch menschliches Agieren in die Prozesse miteinzubeziehen (ebd.).

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