Die Grundlagen des maschinellen Lernens und der KI in der Wirtschaft

Jun 11, 2023

Nur wenige Innovationen haben die Fantasie der Welt so sehr erregt wie maschinelles Lernen (ML). Diese Teilmenge der künstlichen Intelligenz (KI) verändert Branchen und verändert die Art und Weise, wie wir komplexe Probleme angehen. Aber was genau ist maschinelles Lernen und wie lernen und verbessern sich Algorithmen?

Einführung in maschinelles Lernen:

Im Kern ist maschinelles Lernen die Kunst und Wissenschaft, Computern beizubringen, aus Daten zu lernen. Anstatt explizit für die Ausführung einer Aufgabe programmiert zu werden, werden Maschinen mit Daten und Algorithmen ausgestattet, die es ihnen ermöglichen, Muster und Beziehungen innerhalb der Daten zu lernen. Durch diesen Prozess können Maschinen Vorhersagen treffen, Entscheidungen treffen und Erkenntnisse gewinnen, die für herkömmliche regelbasierte Systeme oft schwer zu ermitteln sind.

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Wenn ich Ihnen nun 2+2 sage, antworten Sie mit 4. Wenn ich Sie 3+3 frage, antworten Sie mit 6. Wenn ich 4+4 frage, antworten Sie mit 8. Warum glauben Sie, dass Sie das wissen? Das liegt daran, dass Sie es in Ihrer Erinnerung haben.

Das nennen wir Label Builder. Das sind strukturelle Bezeichnungen, die Sie bereits im Kopf haben und die auf Dingen basieren, die Sie in der Vergangenheit gelernt haben.

Jetzt lasst es uns ändern. Wenn ich Ihnen 1+1 = 3, 2+2 = 5 sage und Sie dann 5+5 frage, was werden Sie mir dann sagen? Sie werden mir wahrscheinlich 11 nennen. Das liegt daran, dass Sie das Muster studiert haben.

Was also passiert, ist keine Zauberei. Maschinelles Lernen lernt durch einige Strukturdaten, die Sie in der Datenbank haben oder die Sie durch möglichen Zugriff auf Daten lernen. Auf die gleiche Weise, wie Sie den Trend und das Muster untersuchen, um die Frage zu beantworten, funktioniert maschinelles Lernen. Es handelt sich um eine Teilmenge der künstlichen Intelligenz, die die Funktionsweise des Gehirns nachahmt.

Zu den Bausteinen des maschinellen Lernens gehören:

Daten : Die Grundlage des maschinellen Lernens sind Daten. Qualitativ hochwertige Daten sind für ein effektives Training von Algorithmen unerlässlich. Diese Daten können strukturiert (wie Tabellen in einer Datenbank) oder unstrukturiert (wie Bilder, Text und Videos) sein. Aus diesen Daten lernt die KI und erkennt Muster und Trends, um zukünftige Entscheidungen zu treffen.

Merkmale : Merkmale sind die aus den Daten extrahierten Attribute oder Merkmale, die der Algorithmus verwendet, um Vorhersagen zu treffen. In einem E-Mail-Spam-Erkennungssystem könnten die Funktionen beispielsweise die Häufigkeit bestimmter Wörter oder die Länge der E-Mail umfassen.

Modell : Das Modell ist das Herzstück des maschinellen Lernens. Dabei handelt es sich um eine mathematische Darstellung, die aus den bereitgestellten Daten Muster und Beziehungen lernt. Stellen Sie sich das als eine Reihe von Regeln vor, die der Algorithmus verfeinert, wenn er mehr Daten verarbeitet. Es ist, als würde man versuchen, reale Situationen zu modellieren und dem Algorithmus eine Reihe von Regeln zu geben, was zu tun ist, wenn das passiert.

Algorithmus : Algorithmen sind die Anweisungen, die den Lernprozess leiten. Sie bestimmen, wie das Modell anhand der bereitgestellten Daten angepasst wird. Für unterschiedliche Problemtypen eignen sich unterschiedliche Algorithmen.

Hier sind einige sehr interessante Arten des maschinellen Lernens;

Überwachtes Lernen : Eine der häufigsten Arten des maschinellen Lernens ist das überwachte Lernen. Bei diesem Ansatz wird der Algorithmus anhand gekennzeichneter Daten trainiert, was bedeutet, dass die Eingabedaten mit der richtigen Ausgabe gepaart werden. Der Algorithmus lernt die Beziehung zwischen Eingaben und Ausgaben und kann so Vorhersagen zu neuen, unsichtbaren Daten treffen. Ein klassisches Beispiel ist die E-Mail-Spam-Erkennung, bei der der Algorithmus lernt, zwischen Spam und legitimen E-Mails zu unterscheiden.

Unbeaufsichtigtes Lernen : Unüberwachtes Lernen beinhaltet das Trainieren von Algorithmen anhand von Daten ohne gekennzeichnete Ausgaben. Ziel ist es, verborgene Muster, Strukturen oder Beziehungen innerhalb der Daten zu entdecken. Clustering und Dimensionsreduktion sind häufige Aufgaben beim unbeaufsichtigten Lernen. Durch Clustering können beispielsweise ähnliche Kunden für gezielte Marketingstrategien zusammengefasst werden.

Verstärkungslernen: Dieser ist von der Verhaltenspsychologie inspiriert. Algorithmen lernen, eine Abfolge von Entscheidungen zu treffen, um ein Belohnungssignal zu maximieren. Es ist, als würde man einem Hund Kunststücke beibringen, indem man ihm Leckerlis für das gewünschte Verhalten gibt. Reinforcement Learning unterstützt Anwendungen wie Spielagenten und autonome Roboter.

Was du wissen solltest

Maschinelles Lernen ist kein einmaliger Prozess, überhaupt nicht. Es ist eine kontinuierliche Lernschleife. Wenn neue Daten verfügbar werden, passen die Algorithmen ihre Modelle an und aktualisieren sie, um Genauigkeit und Relevanz zu verbessern. Dieser Prozess ermöglicht es Algorithmen, mit sich ändernden Mustern umzugehen und sicherzustellen, dass ihre Vorhersagen aktuell bleiben. Interessanter ist, dass dies in einem Tempo geschieht, das Menschen aus eigener Kraft normalerweise nicht schaffen würden.

Es gibt unzählige Möglichkeiten, maschinelles Lernen branchenübergreifend in der Wirtschaft anzuwenden. Und davon werden wir in den kommenden Wochen noch mehr sehen.

In einer Zeit, die von rasanten technologischen Fortschritten geprägt ist, hat sich die Schnittstelle zwischen künstlicher Intelligenz (KI) und Kundenerlebnis zu einem Game-Changer für Unternehmen aller Branchen entwickelt. KI-gestützte Lösungen wie Chatbots, virtuelle Assistenten und Empfehlungsmaschinen revolutionieren die Art und Weise, wie Unternehmen mit Kunden interagieren. Nun stellt sich jedoch die Frage, ob KI in der Lage sein wird, hochgradig personalisierte und ansprechende Erlebnisse zu bieten, die auf einzelne Kunden zugeschnitten sind.

Die Antwort auf die Frage lautet Ja. Und so funktioniert es:

Der Aufstieg KI-gestützter Kundeninteraktionen

KI-gesteuerte Technologien haben ihre anfänglichen Entwicklungsstadien überschritten und sind zu integralen Werkzeugen für die Verbesserung der Kundeninteraktionen geworden. Es ist weit über die Zeit automatisierter und monotoner Nachrichten hinausgegangen, die Kunden langweilten. Chatbots und virtuelle Assistenten, die oft in Websites, Anwendungen und Messaging-Plattformen integriert sind, haben sich von skriptbasierten, regelbasierten Systemen zu intelligenten Einheiten entwickelt, die zur Verarbeitung natürlicher Sprache und maschinellem Lernen fähig sind.

KI-gestützte Chatbots zeichnen sich dadurch aus, dass sie routinemäßige Kundenanfragen schnell und effizient bearbeiten und den Menschen Raum geben, sich um andere Dinge zu kümmern. Sie bieten rund um die Uhr Support und gehen umgehend auf Kundenanliegen ein, ohne dass ein menschliches Eingreifen erforderlich ist. Dies ist kostengünstiger, da es sich nicht jedes Unternehmen leisten kann, an jedem Tag des Jahres 24 Stunden lang Personal in Bereitschaft zu halten. Auf diese Weise können Unternehmen eine konsistente Servicebereitstellung und sofortige Reaktionen sicherstellen, was letztendlich zu einer verbesserten Kundenzufriedenheit und -treue führt. Schließlich möchte kein Kunde um 1 Uhr morgens eine Frage stellen und bis 8 Uhr morgens auf eine Antwort warten.

Personalisierung im Maßstab: Maßgeschneiderte Kundenerlebnisse

Einer der bedeutendsten Beiträge der KI zum Kundenerlebnis liegt in ihrer Fähigkeit, personalisierte Interaktionen in großem Maßstab bereitzustellen. Herkömmliche Marketing- und Kundendienstansätze haben oft Schwierigkeiten, Erlebnisse auf die individuellen Vorlieben jedes Einzelnen abzustimmen. Das ist verständlich, denn es gibt nur eine begrenzte Menge, die ein Mensch tun kann. KI verändert dieses Paradigma, indem sie riesige Datenmengen analysiert – vom Kundenverhalten und der Kaufhistorie bis hin zu Browsing-Mustern und demografischen Informationen –, um detaillierte Kundenprofile zu erstellen.

Empfehlungs-Engines, die auf KI-Algorithmen basieren, nutzen diese Profile, um Produkte, Dienstleistungen und Inhalte vorzuschlagen, die den Interessen der Kunden entsprechen. Diese Personalisierung steigert nicht nur das Engagement, sondern steigert auch Verkäufe und Konversionen. Beispielsweise nutzen Plattformen wie Netflix und Amazon Empfehlungsmaschinen, um Inhalte bzw. Produkte zu kuratieren, was zu einer erhöhten Benutzereinbindung und Kundenzufriedenheit führt. Wenn Sie kürzlich nach Tipps gesucht haben, damit Ihre Schuhe immer wie neu aussehen, erhalten Sie möglicherweise Produktempfehlungen, die von Schuhbürsten bis hin zu Polituren usw. reichen. Wenn ein menschlicher Kundenbetreuer das Interesse eines Kunden manuell analysieren und Empfehlungen aussprechen würde, Selbst wenn es möglich wäre, würde es unglaublich viel Zeit in Anspruch nehmen.

Nahtlose Customer Journeys mit KI-gestützten Erkenntnissen

KI treibt nicht nur die Personalisierung voran, sondern hilft auch dabei, nahtlose Customer Journeys zu schaffen. Durch die Analyse von Kundendaten und -verhalten können Unternehmen Schwachstellen und Verbesserungspotenziale in ihren Prozessen identifizieren. Diese Erkenntnisse ermöglichen es Unternehmen, ihre Customer Journeys zu optimieren und einen reibungslosen Übergang von einem Touchpoint zum anderen sicherzustellen.

Mit KI-gestützten Analysen können Unternehmen das Verhalten und die Vorlieben ihrer Kunden vorhersagen und proaktiv auf ihre Bedürfnisse eingehen. Beispielsweise können E-Commerce-Plattformen mithilfe von KI den Bestandsbedarf auf der Grundlage historischer Kaufmuster vorhersagen und so sicherstellen, dass beliebte Produkte immer auf Lager und versandbereit sind.

Die Mensch-KI-Zusammenarbeit

Während KI das Kundenerlebnis verbessert, ist es wichtig zu beachten, dass eine erfolgreiche Implementierung ein empfindliches Gleichgewicht zwischen Automatisierung und menschlicher Note erfordert. KI ist in der Lage, routinemäßige Abfragen und Transaktionen abzuwickeln, sodass menschliche Agenten sich auf komplexe Probleme konzentrieren können, die Einfühlungsvermögen, Kreativität und kritisches Denken erfordern.

Durch die Automatisierung von Routineaufgaben können Unternehmen ihre Personalressourcen strategischer einsetzen. Diese Kombination aus KI und menschlichem Fachwissen führt zu einer dynamischen Synergie, die die Kundeninteraktionen auf ganzer Linie optimiert.

Es gibt Raum für kontinuierliche Innovation

Die Entwicklung der KI im Kundenerlebnis mag bisher beeindruckend sein, aber sie ist noch lange nicht vorbei. Mit fortschreitender Technologie können wir mit noch ausgefeilteren Anwendungen von KI rechnen, um das Engagement und die Personalisierung zu verbessern. Fairerweise muss man sagen, dass man nicht vorhersagen kann, wie weit KI gehen kann. Was wir mit Sicherheit sagen können, ist, dass innerhalb des nächsten Jahrzehnts die Verarbeitung natürlicher Sprache verfeinert wird, sodass Chatbots Kontext und Stimmung besser verstehen können. Virtuelle Assistenten werden sich nahtlos in das Leben der Benutzer integrieren und proaktive Vorschläge und Unterstützung basierend auf Benutzerverhalten und -präferenzen bieten.

Darüber hinaus wird KI weiterhin die Grenzen zwischen Online- und Offline-Erlebnissen verwischen. Gesichtserkennung und Kundenstimmungsanalyse können sogar persönliche Interaktionen verändern und es Unternehmen ermöglichen, Dienstleistungen und Angebote in Echtzeit anzupassen.

Da die KI-Technologie weiter voranschreitet, können sich Unternehmen, die diese Innovationen nutzen, einen Wettbewerbsvorteil verschaffen, stärkere Bindungen zu Kunden aufbauen und eine langfristige Loyalität fördern. Die Zukunft des Kundenerlebnisses liegt in der nahtlosen Integration von KI und menschlichem Fachwissen, wodurch eine harmonische Mischung entsteht, die Engagement und Personalisierung auf ein neues Niveau hebt.

Samuel Ajiboyede ist ein bahnbrechender digitaler Innovator, Start-up-Tech-Experte, Unternehmensstratege, Serienunternehmer und internationaler Hauptredner. Er ist CEO von Zido Global und Autor von The Entrepreneur's Diary.