Die Künstliche Intelligenz (KI) hat sich unaufhaltsam in nahezu alle Bereiche unseres modernen Lebens eingeschlichen, sei es Musik, Medien, Geschäftswelt oder natürlich auch das Onlinemarketing. Angesichts dieser Fülle an Informationen kann es eine Herausforderung sein, auf dem Laufenden zu bleiben.

Höchste Zeit also für einen Überblick, um alles über die neuesten bedeutenden Fortschritte, relevante Begriffe und die KI Anbieter, die Du kennen solltest, zu erfahren.

Künstliche Intelligenz, oft synonym mit Maschinellem Lernen verwendet, stellt eine Form von Software dar, die auf den Grundlagen neuronaler Netzwerke fußt. Diese Technologie, obwohl sie ihre Ursprünge in vergangenen Jahrzehnten hat, erlebte erst kürzlich einen Aufschwung durch fortschrittliche und leistungsstarke Rechenmöglichkeiten.

Heute spielt die KI eine wesentliche Rolle in der effizienten Erkennung von Sprache und Bildern und besitzt darüber hinaus die beeindruckende Fähigkeit, synthetische Bilder und Sprache zu erschaffen. Forscher sind zudem unermüdlich dabei, Künstlicher Intelligenz das Surfen im Internet, das Buchen von Tickets oder das Anpassen von Rezepten und vieles mehr beizubringen.

Unser Leitfaden zur KI besteht aus vier Hauptteilen, die wir regelmäßig aktualisieren und die in beliebiger Reihenfolge gelesen werden können:

1. Grundlegende Konzepte, die Du kennen solltest
2. Bedeutenden Akteure in der KI und warum sie von Bedeutung sind
3. Aktuelle Liste der Entwicklungen, die Du im Blick haben solltest
4. Wie sollten Online Marketer KI nutzen 

Eines der faszinierenden Dinge an der KI ist, dass obwohl die Kernkonzepte über 50 Jahre alt sind, nur wenige von ihnen selbst den Technikaffinen bis vor kurzem vertraut waren. Also, wenn Sie sich verloren fühlen, keine Sorge – es geht fast jedem so.

Die Künstliche Intelligenz ist wie ein vielseitiges Werkzeug, das in der Lage ist, Muster in Daten zu erkennen, aus Erfahrungen zu lernen und auf Grundlage dieser Erkenntnisse intelligente Entscheidungen zu treffen. Statt starr programmierte Anweisungen zu folgen, passt sich die KI dynamisch an neue Situationen an und entwickelt sich ständig weiter.

Ein Kernstück der KI ist das Maschinelle Lernen. Hierbei handelt es sich um eine Methode, bei der Maschinen durch Daten und Algorithmen trainiert werden, um Muster und Zusammenhänge zu erkennen. Stellen Sie sich vor, eine KI würde Tausende von Bildern von Katzen und Hunden analysieren. Mit der Zeit lernt sie, die Unterschiede zu erkennen und kann neue Bilder eigenständig kategorisieren.

Die KI hat das Potenzial, viele Bereiche unseres Lebens zu revolutionieren. Von der personalisierten Medizin, die Behandlungspläne auf den einzelnen Patienten zuschneidet, über selbstfahrende Autos, die den Straßenverkehr sicherer machen, bis hin zu intelligenten persönlichen Assistenten, die unseren Alltag erleichtern – die Möglichkeiten sind nahezu grenzenlos.

Doch mit großen Möglichkeiten kommen auch große Herausforderungen. Fragen der Ethik, Privatsphäre und Sicherheit spielen eine wichtige Rolle in der Entwicklung der KI. Es gilt, diese Technologie verantwortungsvoll zu gestalten und einzusetzen, damit sie zum Wohl der Menschheit beiträgt.

Hier sind die grundlegenden Begriffe, die Du in jeder Diskussion über KI finden wirst.

Das menschliche Gehirn ist ein unglaublich komplexes Netzwerk, bestehend aus zahlreichen Zellen, den Neuronen, die miteinander verbunden sind. Diese Verbindungen ermöglichen es uns, Informationen zu speichern und verschiedenste Aufgaben zu bewältigen. Inspiriert von dieser beeindruckenden Struktur, begannen Wissenschaftler schon in den 1960er Jahren damit, ein ähnliches System in Form von Software zu entwickeln. Doch erst vor etwa 15 bis 20 Jahren, mit dem Aufkommen leistungsfähiger Grafikprozessoren (GPUs), wurde es möglich, digitale neuronale Netzwerke effektiv zu nutzen.

Diese digitalen Netzwerke können Sie sich als eine Ansammlung von Punkten und Linien vorstellen. Jeder Punkt repräsentiert ein Datenstück, und jede Linie zeigt die statistische Beziehung zwischen diesen Daten. Dies ähnelt der Art und Weise, wie in unserem Gehirn Informationen verarbeitet werden. Wenn ein solches neuronales Netzwerk eine Eingabe erhält, wird diese schnell durch das Netzwerk geleitet, und am Ende entsteht eine Ausgabe.

Dieses gesamte System wird als Modell bezeichnet. Es ist unglaublich vielseitig und kann für verschiedenste Aufgaben eingesetzt werden, von der Erkennung von Sprachmustern bis hin zur Vorhersage von Wettertrends. So wie unser Gehirn lernt und sich anpasst, können auch diese digitalen Netzwerke trainiert werden, um immer effizienter und genauer zu werden.

Stell dir ein Modell in der Welt der Künstlichen Intelligenz wie einen virtuellen Mechanismus vor, der aus einer Sammlung von Codes besteht. Dieser Mechanismus ist in der Lage, Eingaben von dir zu empfangen und basierend darauf Ausgaben zu erzeugen. Der Begriff „Modell“ in diesem Kontext ist ähnlich wie bei einem statistischen Modell oder einem System, das komplexe natürliche Prozesse simuliert.

In der KI kann ein Modell etwas so Umfassendes wie ChatGPT sein oder jedes andere KI- oder maschinelle Lernkonstrukt, unabhängig von seiner Funktion oder den Ergebnissen, die es produziert. Diese Modelle variieren in ihrer Größe, was sich sowohl auf den benötigten Speicherplatz als auch auf die erforderliche Rechenleistung bezieht.

Die Größe und Leistung eines Modells hängt stark davon ab, wie es trainiert wird. Je mehr Daten und Informationen im Trainingsprozess verwendet werden, desto größer und komplexer kann das Modell werden. So entwickeln sich diese Modelle stetig weiter, lernen aus neuen Informationen und verbessern dadurch ihre Fähigkeit, Aufgaben effizient und genau zu erfüllen.

Stell dir vor, du möchtest ein KI-Modell erstellen. Der erste Schritt besteht darin, neuronale Netzwerke, die das Herzstück des Systems bilden, mit einer riesigen Menge an Informationen, bekannt als Datensatz oder Korpus, zu füttern. Diese Netzwerke erstellen dann eine statistische Abbildung dieser Daten.

Der Trainingsprozess ist der rechenintensivste Teil dieses Unterfangens. Er kann Wochen oder sogar Monate dauern, und das oft auf großen Anlagen von Hochleistungscomputern. Der Grund dafür ist, dass die neuronalen Netzwerke nicht nur komplex sind, sondern auch die Datensätze extrem groß sein können – wir sprechen hier von Milliarden von Wörtern oder Bildern, die analysiert und in dem riesigen statistischen Modell abgebildet werden müssen.

Sobald das Modell jedoch „fertig trainiert“ hat, wird es viel handlicher und weniger anspruchsvoll in der Anwendung. Dieser Vorgang, bei dem das trainierte Modell genutzt wird, um neue Daten zu verarbeiten und Entscheidungen zu treffen, wird als Inferenz bezeichnet.

Stell dir vor, dein KI-Modell beginnt, seine Arbeit zu verrichten. Diesen Vorgang nennen wir Inferenz, ganz im Sinne des traditionellen Wortes: Es geht darum, eine Schlussfolgerung zu ziehen, indem das Modell über die ihm verfügbaren Beweise nachdenkt. Natürlich zieht die KI keine Schlussfolgerungen im menschlichen Sinne, sondern sie stellt statistische Verbindungen zwischen den Daten her, die sie aufgenommen hat, und sagt effektiv den nächsten Punkt vorher.

Nehmen wir zum Beispiel an, du gibst deinem Modell die Aufgabe: „Vervollständige die folgende Sequenz: Rot, Orange, Gelb…“. Das Modell würde erkennen, dass diese Wörter dem Anfang einer Liste entsprechen, die es gelernt hat – den Farben des Regenbogens – und würde dann den nächsten Gegenstand in dieser Liste ableiten, bis es die ganze Sequenz vervollständigt hat.

Das Interessante dabei ist, dass die Inferenz im Allgemeinen viel weniger Rechenleistung erfordert als das Training des Modells. Du kannst es dir vorstellen wie das Durchblättern eines Kartenkatalogs im Vergleich zum Zusammenstellen desselben. Während große Modelle immer noch auf Supercomputern und GPUs laufen müssen, können kleinere Modelle auf einem Smartphone oder sogar auf einfacheren Geräten betrieben werden.

Die faszinierende Reise von AlphaGo, der Künstlichen Intelligenz für das Go-Spiel, entwickelte sich nicht nur in Bezug auf ihre Spielstärke, sondern auch in der Art und Weise, wie sie ihre beeindruckenden Fähigkeiten mit immer geringer werdenden Hardware-Anforderungen erreichte.

Als AlphaGo 2015 die Weltbühne betrat, war es eine Sensation. Diese KI, die von DeepMind entwickelt wurde, hatte das fast Unmögliche erreicht: Sie besiegte professionelle Go-Spieler. Für diesen Erfolg nutzte AlphaGo eine Kombination aus tiefen neuronalen Netzwerken und fortgeschrittenem maschinellem Lernen, was zu diesem Zeitpunkt eine erhebliche Rechenleistung erforderte.

Der wahre Höhepunkt war jedoch 2016, als AlphaGo den weltbesten Go-Spieler Lee Sedol in einer epischen 5-Spiele-Serie besiegte. Diese Leistung war nicht nur ein Triumph der KI-Forschung, sondern demonstrierte auch die enorme Rechenkapazität, die zu dieser Zeit für solche Errungenschaften nötig war.

Doch der eigentliche Fortschritt in Bezug auf Hardware-Anforderungen zeigte sich mit der Einführung von AlphaGo Zero. Diese neuere Version von AlphaGo, die ohne menschliches Wissen trainierte und lediglich durch das Spielen gegen sich selbst lernte, erreichte nicht nur ein höheres Spiellevel als ihr Vorgänger, sondern tat dies auch mit deutlich reduzierter Hardware.

AlphaGo Zero markierte einen Wendepunkt in der Entwicklung der Künstlichen Intelligenz. Es demonstrierte, dass effizientere Algorithmen und eine bessere Optimierung der KI-Systeme es ermöglichen, weniger leistungsstarke Hardware für extrem komplexe Aufgaben zu nutzen. Dies öffnete die Tür für eine breitere Anwendung von KI in verschiedenen Bereichen, da die benötigte Rechenleistung und die damit verbundenen Kosten deutlich reduziert wurden.

Diese Entwicklung spiegelt nicht nur den Fortschritt in der KI-Technologie wider, sondern auch eine Verschiebung hin zu nachhaltigeren und zugänglicheren KI-Anwendungen, was die Möglichkeiten der Künstlichen Intelligenz für die breite Masse erheblich erweitert.

Stell dir vor, du trainierst eine KI mit Bildern, und plötzlich passiert etwas Merkwürdiges: Gebäude sehen aus, als wären sie aus Hunden gemacht. Warum? Weil in deinem Trainingssatz zu viele Hundebilder waren. Jetzt kommt der spannende Teil: Es gibt KIs, die sozusagen „halluzinieren“. Das passiert, wenn sie sich einfach etwas ausdenken, weil in ihrem Trainingssatz nicht genügend oder widersprüchliche Daten sind.

Das kann sowohl ein Vorteil als auch ein Nachteil sein. Stell dir eine KI vor, die du bittest, originelle Kunst zu erschaffen. Sie „halluziniert“ dann ihre Ergebnisse, was ziemlich cool sein kann. Du könntest zum Beispiel einem sprachbasierten KI-Modell, einem sogenannten Language Model, sagen, es soll ein Liebesgedicht im Stil von Yogi Berra schreiben. Und es wird das machen – auch wenn so etwas nie in seinem Datensatz war.

Aber es kann auch problematisch sein. Wenn du eine sachliche Antwort brauchst und die KI dir eine Antwort gibt, die halb wahr, halb „halluzinatorisch“ ist, dann ist das nicht so hilfreich. Das Problem ist, es gibt derzeit keine einfache Möglichkeit zu erkennen, was echt ist und was nicht, außer du überprüfst es selbst. Denn die KI selbst weiß nicht wirklich, was „wahr“ oder „falsch“ ist. Sie versucht nur, ein Muster so gut wie möglich zu vervollständigen.

Stell dir vor, es gibt eine Art von Künstlicher Intelligenz, die wie ein riesiges Gehirn funktioniert, das nahezu alles gelesen hat, was im Internet und in einem Großteil der englischen Literatur zu finden ist. Das sind die sogenannten großen Sprachmodelle – Large Language Models.

Diese Modelle, wie zum Beispiel ChatGPT, Claude und LLaMa, sind wahre Sprachkünstler. Sie können sich in natürlicher Sprache unterhalten, Fragen beantworten und viele verschiedene Stile und Arten von Texten imitieren. Es ist fast so, als hätten sie das gesamte Wissen des Internets in sich aufgenommen und könnten jetzt darüber sprechen.

Aber es ist wichtig zu verstehen, dass diese Modelle im Grunde genommen Mustererkennungsmaschinen sind. Wenn sie antworten, versuchen sie, ein Muster zu vervollständigen, das sie in den Daten erkannt haben, die sie gelernt haben. Das bedeutet, sie antworten basierend auf dem, was sie „gelesen“ haben, und nicht unbedingt auf der Grundlage von Fakten oder der Realität.

Manchmal passiert es, dass diese Modelle in ihren Antworten „halluzinieren“. Das heißt, sie erfinden Informationen oder Zusammenhänge, die so nicht stimmen oder nicht existieren. Es ist, als würden sie versuchen, ein Puzzle zu lösen, aber manchmal passen die Teile nicht ganz zusammen, weil sie das Muster nicht perfekt erkennen.

Wenn es in der KI einen bekannten Namen gibt, dann ist es dieser. OpenAI begann, wie der Name schon sagt, als eine Organisation, die mehr oder weniger offen Forschung betreiben und die Ergebnisse bereitstellen wollte.

Seitdem hat es sich zu einem traditionelleren, gewinnorientierten Unternehmen umstrukturiert, das über APIs und Apps Zugang zu seinen Fortschritten bei Sprachmodellen wie ChatGPT bietet.

Microsoft, ein wichtiger Geldgeber und Hauptaktionär, hat bis 2023 Milliarden in OpenAI Global investiert, wobei eine weitere Investition von zehn Milliarden US-Dollar die Integration von OpenAIs Algorithmen in Microsoft-Produkte sicherte. Diese Partnerschaft ermöglicht OpenAI den Zugang zu Microsofts Cloud-Computing und Supercomputern, um ihre Programme zu betreiben und ihre Forschung voranzutreiben.

Mit Projekten wie Google Brain, gestartet im Jahr 2011, setzte das Unternehmen neue Maßstäbe in der Entwicklung von KI-Technologien. Ein Meilenstein war die Einführung von TensorFlow im Jahr 2015, einer Open-Source-Plattform, die das Training von KI-Modellen revolutionierte.

Besonders bemerkenswert ist Googles Beitrag zur Entwicklung von DeepMind’s AlphaGo, einer KI, die das komplexe Brettspiel Go meisterte und 2016 den Weltmeister Lee Sedol besiegte.

Google setzt auch auf die Integration von KI in alltägliche Anwendungen, wie in der Google-Suche oder bei Google Photos, wo fortschrittliche Algorithmen zur Bilderkennung und personalisierten Suche eingesetzt werden.

Microsoft hat sich als einflussreicher Akteur in der Welt der Künstlichen Intelligenz etabliert, indem es eine breite Palette von AI-basierten Produkten und Dienstleistungen entwickelt hat. Ein Kernstück dieser Bemühungen ist Azure AI, eine umfassende Suite von Cloud-basierten AI-Diensten, die Unternehmen dabei unterstützt, KI-Lösungen zu entwickeln und zu implementieren.

Microsofts Engagement zeigt sich auch in der Partnerschaft mit OpenAI, insbesondere durch die Investition in und die Integration von fortschrittlichen AI-Modellen wie GPT-3 in ihre Produkte. Des Weiteren treibt Microsoft die Entwicklung von AI in Bereichen wie Gesundheitswesen, Bildung und Nachhaltigkeit voran, etwa durch Projekte wie AI for Health, die AI-Technologien nutzen, um medizinische Forschung und Gesundheitsdienste zu verbessern.

Microsofts Ambitionen im Bereich der Künstlichen Intelligenz werden weiter durch die Integration von KI-Funktionen in Microsoft 365, einschließlich des innovativen Tools Copilot, unterstrichen. Copilot in Microsoft 365 ist ein Paradebeispiel dafür, wie KI dazu genutzt wird, die alltägliche Arbeit in Büroumgebungen zu revolutionieren.

Dieses Tool bietet intelligente Assistenzfunktionen, die Nutzern helfen, effizienter mit Anwendungen wie Word, Excel, PowerPoint und Outlook zu arbeiten. Es versteht den Kontext der Arbeit des Nutzers und liefert basierend darauf Vorschläge und Hilfestellungen, beispielsweise bei der Erstellung von Dokumenten, der Analyse von Daten oder beim Management von E-Mails.

1. Personalisierung: KI kann verwendet werden, um die Customer Journey zu individualisieren und maßgeschneiderte Inhalte und Angebote bereitzustellen. Dies kann zum Beispiel durch die Analyse des Suchverhaltens, der Kaufhistorie und der demografischen Daten eines Kunden geschehen. KI kann dann verwendet werden, um personalisierte Empfehlungen, Newsletter und Werbebanner zu erstellen.

2. Automatisierung: KI kann repetitive Aufgaben automatisieren, z. B. die Erstellung von Werbetexten, die Analyse von Kundendaten und die Optimierung von Kampagnen. Dies kann Marketern viel Zeit und Mühe sparen, die sie dann für andere Aufgaben nutzen können, z. B. die Entwicklung neuer Marketingstrategien oder die Interaktion mit Kunden.

3. Predictive Analytics: KI kann verwendet werden, um das zukünftige Verhalten von Kunden vorherzusagen und so gezieltere Marketingkampagnen zu erstellen. Dies kann zum Beispiel durch die Analyse von Kundendaten und dem Einsatz von Machine-Learning-Algorithmen geschehen. So können Marketer Kampagnen erstellen, die mit hoher Wahrscheinlichkeit die gewünschten Ergebnisse erzielen.

4. Sprachsteuerung: KI-basierte Sprachassistenten wie Alexa und Google Assistant können verwendet werden, um mit Kunden zu interagieren und ihnen personalisierte Informationen und Angebote bereitzustellen. Dies kann zum Beispiel geschehen, indem Kunden Fragen zu Produkten oder Dienstleistungen stellen oder sich über Angebote informieren.

5. Bild- und Videoerkennung: KI kann verwendet werden, um Bilder und Videos zu analysieren und so z. B. die Zielgruppe für Werbekampagnen genauer zu definieren. Dies kann zum Beispiel durch die Analyse von Fotos in sozialen Medien oder von Videos auf YouTube geschehen. So können Marketer sicherstellen, dass ihre Werbung nur denjenigen Menschen angezeigt wird, die sich auch tatsächlich dafür interessieren.

6. Sentiment Analysis: KI kann verwendet werden, um die Stimmung und Meinung von Kunden in sozialen Medien und anderen Online-Kanälen zu analysieren. Dies kann zum Beispiel geschehen, indem die Kommentare und Beiträge von Kunden auf Social Media analysiert werden. So können Marketer frühzeitig negative Stimmung erkennen und darauf reagieren, bevor es zu einem Shitstorm kommt.

7. Chatbots: KI-basierte Chatbots können verwendet werden, um mit Kunden in Echtzeit zu interagieren und ihnen Kundensupport zu bieten. Dies kann zum Beispiel geschehen, indem Chatbots auf Fragen von Kunden zu Produkten oder Dienstleistungen antworten oder ihnen bei der Bestellung helfen.

8. Generative Content: KI kann verwendet werden, um kreative Inhalte wie Blogartikel, Werbetexte und Social-Media-Posts zu generieren. Dies kann zum Beispiel geschehen, indem KI-basierte Textgeneratoren verwendet werden. So können Marketer schnell und einfach hochwertige Inhalte erstellen, ohne dass sie selbst viel Zeit und Mühe investieren müssen.

9. Programmatic Advertising: KI kann verwendet werden, um automatisiert Werbeflächen zu kaufen und so die Effizienz von Online-Werbekampagnen zu verbessern. Dies kann zum Beispiel geschehen, indem KI-basierte Plattformen verwendet werden, die automatisch die passenden Werbeflächen für eine bestimmte Kampagne finden und kaufen.

10. Virtual Reality und Augmented Reality: KI kann verwendet werden, um immersive VR- und AR-Erlebnisse zu schaffen, die Kunden ein interaktives und personalisiertes Markenerlebnis bieten. Dies kann zum Beispiel geschehen, indem KI-basierte Apps entwickelt werden, die Kunden die Möglichkeit bieten, Produkte virtuell auszuprobieren oder sich in einer 3D-Umgebung mit einer Marke zu beschäftigen.

11. KI-basierte Marktanalyse: KI kann verwendet werden, um Trends und Wettbewerber im Auge zu behalten und so die Marketingstrategie optimal anzupassen. Dies kann zum Beispiel geschehen, indem KI-basierte Tools verwendet werden, die die Social-Media-Aktivitäten von Wettbewerbern analysieren oder die Entwicklung von Markttrends beobachten.

12. KI-gestützte Preisgestaltung: KI kann verwendet werden, um Preise dynamisch anzupassen und so den größtmöglichen Gewinn zu erzielen. Dies kann zum Beispiel geschehen, indem KI-basierte Algorithmen verwendet werden, die die Nachfrage nach einem Produkt oder einer Dienstleistung in Echtzeit analysieren und den Preis entsprechend anpassen.

Microsofts Ambitionen im Bereich der Künstlichen Intelligenz werden weiter durch die Integration von KI-Funktionen in Microsoft 365, einschließlich des innovativen Tools Copilot, unterstrichen. Copilot in Microsoft 365 ist ein Paradebeispiel dafür, wie KI dazu genutzt wird, die alltägliche Arbeit in Büroumgebungen zu revolutionieren.

Dieses Tool bietet intelligente Assistenzfunktionen, die Nutzern helfen, effizienter mit Anwendungen wie Word, Excel, PowerPoint und Outlook zu arbeiten. Es versteht den Kontext der Arbeit des Nutzers und liefert basierend darauf Vorschläge und Hilfestellungen, beispielsweise bei der Erstellung von Dokumenten, der Analyse von Daten oder beim Management von E-Mails.

Um die Vorteile von KI im Online-Marketing zu nutzen, sollten Marketer zunächst die folgenden Punkte beachten:

1. Ziele festlegen:

Bevor Marketer mit der Nutzung von KI beginnen, sollten sie sich zunächst darüber im Klaren sein, welche Ziele sie damit erreichen möchten. Wollen sie z. B. die Effizienz ihrer Kampagnen steigern, die Kundenzufriedenheit verbessern oder neue Kunden gewinnen?

2. Die richtige Technologie auswählen:

Es gibt eine Vielzahl von KI-Tools und -Plattformen auf dem Markt. Marketer sollten daher sorgfältig auswählen, welche Technologie am besten für ihre Bedürfnisse geeignet ist.

3. Daten sammeln und aufbereiten:

KI-basierte Systeme benötigen Daten, um zu funktionieren. Marketer sollten daher sicherstellen, dass sie über die erforderlichen Daten verfügen und dass diese in einem Format vorliegen, das von der KI-Technologie verarbeitet werden kann.

4. Ergebnisse messen und optimieren:

Wie bei allen anderen Marketingaktivitäten ist es auch bei der Nutzung von KI wichtig, die Ergebnisse zu messen und die Kampagnen entsprechend zu optimieren.

5. Ethische Aspekte berücksichtigen:

Der Einsatz von KI wirft auch ethische Fragen auf. Marketer sollten daher sicherstellen, dass sie die KI-Technologie verantwortungsvoll einsetzen und die Privatsphäre der Kunden respektieren.