Zurück zu den Grundlagen: Was ist Künstliche Intelligenz (KI)?

Künstliche Intelligenz (KI) ist zu einem Buzzword in der Welt der Technologie, des Geschäftslebens und darüber hinaus geworden. Von der Verbesserung der Kundenerlebnisse im Einzelhandel bis zur Transformation unserer Interaktionen mit Maschinen macht KI Wellen in verschiedenen Branchen.

Aber was ist KI überhaupt? Es fühlt sich so an, als ob wir einen Punkt erreicht haben, an dem Unternehmen die Phrase „Mit KI betrieben“ auf alles und jeden klatschen, ohne darüber nachzudenken, was das eigentlich bedeutet.

Lassen Sie uns daher einen Schritt zurücktreten von all dem Lärm und Hype und zurück zu den Grundlagen gehen, indem wir uns mit den fundamentalen Aspekten von KI auseinandersetzen, ihre Definition, Funktionsweise, historischen Kontext und ihre spezifischen Auswirkungen auf den Einzelhandelssektor erkunden.

Was ist künstliche Intelligenz (KI)?

Im Kern bezieht sich künstliche Intelligenz auf die Entwicklung von Computersystemen, die Aufgaben ausführen können, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern. Diese Aufgaben umfassen Problemlösung, Lernen, das Verstehen natürlicher Sprache und sogar das Erkennen von Mustern. KI-Systeme sind darauf ausgelegt, menschliche kognitive Funktionen zu simulieren, was sie unglaublich vielseitig macht.

Wie funktioniert KI?

KI basiert auf dem Prinzip des maschinellen Lernens (dazu später mehr), bei dem Algorithmen und Modelle auf umfangreichen Datensätzen trainiert werden, um im Laufe der Zeit ihre Leistung zu verbessern. Maschinelles Lernen umfasst die folgenden Schlüsselkomponenten:

Datensammlung: Um zu beginnen, benötigen KI-Systeme beträchtliche Mengen angereicherter und bereinigter Daten, die als Grundlage für das Lernen dienen. Im Einzelhandel können Daten Kundenpräferenzen, Kaufhistorie, Browsing-Muster, Lagerbestände, Produktinformationen und mehr umfassen.

Training von Modellen: Nach dem Sammeln und Konsolidieren all dieser Daten werden KI-Modelle mit Tausenden oder potenziell Millionen von Datenpunkten gefüttert und darauf trainiert, Muster zu erkennen, Vorhersagen zu treffen und Prozesse im Datensatz durch iteratives Training zu optimieren. Zu diesem Zeitpunkt sollte Ihr Team die vom KI-Modell aufgenommenen Daten genau überwachen, um Vorurteile, Inkonsistenzen oder Ungenauigkeiten zu minimieren.

Inferenz: Nach der Schulungsphase können KI-Systeme Entscheidungen, Vorhersagen und Empfehlungen basierend auf vorhandenen und neuen Daten treffen. Zum Beispiel nutzen E-Commerce-Plattformen Empfehlungsmaschinen, die KI-Modelle verwenden, um Kunden Produkte basierend auf deren Browsing- und Kaufhistorie vorzuschlagen oder basierend auf den Kaufmustern ähnlicher Kundenprofile.

Warum ist KI wichtig?

Obwohl KI keine Zauberformel ist, liegt die Bedeutung von KI in ihrer Fähigkeit, verschiedene Aspekte von Wirtschaft und Gesellschaft auf der Grundlage von angereicherten, genauen Daten zu revolutionieren. Hier sind einige wichtige Gründe, warum KI wichtig ist:

Effizienz: KI kann repetitive Aufgaben automatisieren, die Effizienz verbessern und das Risiko von Fehlern verringern. KI ersetzt menschliche Arbeitsplätze nicht vollständig; sie ist ein Partner, kein Konkurrent. Diese Technologie kann dazu beitragen, Lieferketten zu optimieren oder Kundenserviceteams intelligent Anfragen an die richtige Person weiterleiten, kann jedoch nicht vollständig den Bedarf an qualifizierten Ingenieuren ersetzen, um innovative Produkte zu entwerfen und zu erstellen oder Servicevertreter, um komplexe Probleme zu beantworten.

Personalisierung: Personalisierung mit KI dreht sich darum, maßgeschneiderte Erlebnisse für einzelne Kunden basierend auf ihren Vorlieben, Verhalten und historischen Interaktionen im großen Maßstab zu liefern. Es ist ein Game-Changer, weil es das Einkaufserlebnis von einem Einheitsansatz zu einem hochgradig individuellen Ansatz verlagert.

Kundenbindung: KI hilft nicht nur dabei, Organisationen bei der Bereitstellung personalisierter Einkaufserlebnisse bei Erstkauf zu unterstützen; KI kann auch genutzt werden, um Kunden im Laufe der Zeit einzubinden, indem sie ergänzende Produkte vorschlägt, relevante Updates sendet und erkennt, wann ein Kunde eine Auffüllung oder einen Ersatz benötigt.

Vorhersageanalytik: Durch die Analyse großer Mengen historischer Daten und die Berücksichtigung von Faktoren wie Saisonalität, wirtschaftlichen Indikatoren und Verbraucherpräferenzen können Einzelhändler KI nutzen, um die Nachfrage nach ihren Produkten genau vorherzusagen. Diese Erkenntnisse ermöglichen es ihnen, Lagerbestände zu optimieren oder sicherzustellen, dass sie die richtigen Produkte zur richtigen Zeit auf Lager haben. Einzelhändler können so die Kosten für Über- oder Unterbestände reduzieren, das Risiko von Produktknappheiten minimieren und letztendlich ihre Rentabilität verbessern, indem sie Angebot und Nachfrage effektiver ausgleichen.

Was ist die Geschichte der KI?

KI hat eine lange Geschichte, die bis in die Antike zurückreicht, aber ihre moderne Entwicklung kann in mehrere Schlüsselphasen unterteilt werden:

Geburt der KI (1950er-1960er Jahre): Der Begriff „Künstliche Intelligenz“ wurde in den 1950er Jahren geprägt. In dieser Zeit legten frühe KI-Pioniere wie Alan Turing, John Von Neumann und John McCarthy die Grundlagen für KI als wissenschaftliche Disziplin. Während dieser Anfangsphase stand die Glaubwürdigkeit von KI jedoch bereits aufgrund ihrer bahnbrechenden Natur in Frage.

KI-Winter (1970er-1980er Jahre): Der Fortschritt in der KI stieß in dieser Zeit auf Rückschläge aufgrund hoher Erwartungen und begrenzter Rechenleistung. Die Finanzierung und das Interesse an KI nahmen ab, was zu dem führte, was als „AI-Winter“ bekannt ist

AI-Renaissance (spätes 20. Jahrhundert): Das späte 20. Jahrhundert erlebte eine Wiederbelebung der KI-Forschung, angetrieben durch Fortschritte im maschinellen Lernen und neuronalen Netzwerken. In dieser Zeit erlebte die künstliche Intelligenz bedeutende Fortschritte, die auf leistungsstarken neuen Computern beruhten, die in der Lage waren, algorithmische Berechnungen zu beschleunigen, neben dem Aufkommen des Internets und weit verbreitetem Datenaustausch.

Moderne KI (21. Jahrhundert): KI hat den Bereich theoretischer Forschung überschritten und sich fest in der alltäglichen Anwendung in zahlreichen Anwendungen etabliert. Autonome Fahrzeuge, eines der prominentesten Beispiele, sind stark auf KI-Technologien wie Bildverarbeitung und maschinelles Lernen angewiesen, um zu navigieren und Echtzeit-Fahrentscheidungen zu treffen. Ebenso sind virtuelle Assistenten wie Siri, Alexa und Google Assistant zu integralen Bestandteilen unseres täglichen Lebens geworden, indem sie natürliche Sprachverarbeitung und Spracherkennung nutzen, um Informationen bereitzustellen, Aufgaben auszuführen und intelligente Geräte zu steuern.

Jenseits dieser bekannten Anwendungen ist KI das Herz zahlreicher anderer Innovationen, von der Gesundheitsdiagnostik und Empfehlungssystemen im E-Commerce bis zur Betrugsbekämpfung in Finanzinstituten. Die KI-Landschaft des 21. Jahrhunderts spiegelt ein dynamisches und sich schnell entwickelndes Feld wider, das weiterhin die Grenzen dessen verschiebt, was in der Technologie möglich ist, und tiefgreifenden Einfluss darauf hat, wie wir leben, arbeiten und mit der Welt um uns interagieren.

Ist maschinelles Lernen dasselbe wie KI?

Einfach ausgedrückt, nein.

Die etwas komplexere Antwort lautet, dass maschinelles Lernen (ML) eine Teilmenge von KI ist. KI umfasst ein breiteres Spektrum an Fähigkeiten, darunter die Verarbeitung natürlicher Sprache, Robotik und Expertensysteme.

Maschinelles Lernen konzentriert sich hingegen darauf, Algorithmen zu entwickeln, die es Maschinen ermöglichen, aus Daten zu lernen und im Laufe der Zeit ihre Leistung zu verbessern. Das bedeutet, dass maschinelles Lernen sich anpassen und seine Leistung verbessern kann, wenn es auf neue Informationen stößt, was es besonders für Aufgaben wie Bilderkennung, Sprachverarbeitung und Datenanalyse geeignet macht.

Im Wesentlichen definiert KI das übergreifende Ziel, intelligente Maschinen zu schaffen, wobei maschinelles Lernen als entscheidende Komponente dient, die es diesen Maschinen ermöglicht, Wissen zu erwerben, Vorhersagen zu treffen und komplexe Probleme durch die Kraft datengetriebenen Lernens zu lösen.

Was ist generative KI?

Generative KI ist eine Untergruppe von KI, die sich darauf konzentriert, neue Inhalte oder Daten zu erstellen, oft in Form von Bildern, Text oder Audio. Sie verwendet Techniken wie generative gegnerische Netzwerke (GANs) und verstärkendes Lernen, um kreative Ergebnisse zu erzeugen.

Ein prominentes Beispiel für generative KI im wirklichen Leben findet sich im Bereich der Kunst- und Inhaltsentwicklung. Zum Beispiel können KI-gesteuerte Systeme Kunstwerke erstellen, Musik komponieren oder sogar Artikel schreiben, was das Potenzial von KI zur Unterstützung kreativer Prozesse zeigt.

Was sind die Risiken von KI?

Wie bei jeder leistungsstarken Technologie ist es riskant, KI durch eine rosarote Brille zu betrachten. Schauen wir uns einige potenzielle Risiken an, die mit der Implementierung von KI-Technologie einhergehen:

Unterscheidung: Eine starke Markenidentität schafft eine emotionale Verbindung zu Kunden. Aber da KI immer beliebter wird, besteht die Gefahr, eine Flut von auf Vorlagen basierendem, algorithmisch generiertem Inhalt zu schaffen. Die Aufrechterhaltung einer unverwechselbaren Markenidentität und Stimme wird zu einem noch wichtigeren Faktor, da die Content-Generierung stärker automatisiert wird.

Vorurteile und Haftung: Künstliche Intelligenz basiert auf großen Datensätzen. Wenn diese Trainingsdatensätze Vorurteile oder Ungenauigkeiten enthalten, kann das Modell diese Vorurteile lernen und aufrechterhalten. Im Kontext globaler Marken und Einzelhändler kann dies zu ungenauen, diskriminierenden oder unfaireren Ergebnissen in verschiedenen Bereichen des Betriebs führen, von Produktempfehlungen bis zur rechtlichen Compliance und mehr.

Datenschutz und Sicherheit: Das Sammeln und Analysieren von Kundendaten wirft Datenschutz- und Sicherheitsbedenken auf. Marken müssen robuste Cybersicherheitsmaßnahmen implementieren, um sensible Kundendaten vor Datenverletzungen oder Cyberangriffen zu schützen, und transparent gegenüber Kunden sein, welche Arten von Daten sie sammeln, warum sie gesammelt werden und wie sie verwendet werden.

Technische Herausforderungen: Es ist unbestreitbar, dass KI eine komplexe Technologie ist, und die Implementierung einer KI-Lösung in Ihren Technologiestapel ist keine kleine Herausforderung. Sie müssen sicherstellen, dass Sie das richtige Personal in Ihrem Team haben, um Ihre internen Teams auf die Adoption vorzubereiten, und Sie müssen sicherstellen, dass Sie die richtige Technologie haben, um reibungslos mit der neuen Lösung zu integrieren und nahtlos Produktinformationen zu kommunizieren.

Kundenwiderstand: Einige Kunden können KI-gesteuerte Interaktionen als unpersönlich und ohne menschliche Note wahrnehmen oder manchmal das Gefühl haben, die Kontrolle über ihre Interaktionen mit anderen zu verlieren. Es ist wichtig, diese Zögerlichkeit anzuerkennen und immer die Perspektive des Kunden zu berücksichtigen, wenn neue Technologien implementiert werden, um sicherzustellen, dass Ihre Technologie die Arbeit Ihres Teams verbessert und nicht übermächtig ist.

Für eine vollständige Aufschlüsselung aller mit der Implementierung von KI-Technologie verbundenen Risiken und Belohnungen können Sie unsere ausführliche Infografik zu diesem Thema hier herunterladen.

Wie wird KI den Einzelhandel beeinflussen?

KI hat bereits den Einzelhandelsmarkt durchdrungen und wird dies in den nächsten Jahrzehnten weiterhin tun. Schauen wir uns einige Möglichkeiten an, wie Marken KI nutzen können, um die Kundenerfahrung zu verbessern und die Einzelhandelsbranche zu beeinflussen.

Datenbereinigung und -anreicherung: KI-Algorithmen können Produktinformationen standardisieren, indem sie konsistente Formate, Kategorien und Benennungskonventionen durchsetzen. Dies stellt sicher, dass alle Produktinformationen einheitlich strukturiert sind und es Kunden leichter machen, Artikel auf Ihrer E-Commerce- oder Einzelhandelswebsite zu navigieren und zu vergleichen.

Datenanalyse und Personalisierung: Wie bereits erwähnt, können KI-Algorithmen große Mengen an Kundendaten aufnehmen, um datengesteuerte Einblicke in Kundenpräferenzen und Verhalten zu generieren.

Markterweiterung: KI ermöglicht es Marken, globale Märkte und Kanäle zu erschließen, indem sie die Möglichkeit bieten, maßgeschneiderte, lokalisierte Inhalte im großen Maßstab zu erstellen. Während KI-generierte Übersetzungen immer noch menschliche Aufsicht erfordern, demokratisiert diese Technologie die Fähigkeit, Titel, Beschreibungen, Versandgrößen oder Zeitpläne und Maßeinheiten zu übersetzen, und das unter Berücksichtigung kultureller Feinheiten oder lokaler Vorschriften.

Effizienter Kundenservice: Chatbots und virtuelle Assistenten, die von KI betrieben werden, können rund um die Uhr Unterstützung bieten, unabhängig von der Zeitzone oder Sprache. Während ein Roboter oft nicht komplexe Probleme lösen oder komplizierte Fragen beantworten kann, kann diese Technologie dazu verwendet werden, häufig gestellte technische Fragen zu triagieren oder zumindest bestimmte Fragen intelligent an die richtigen Menschen weiterzuleiten.

Bestandsmanagement: Die Nutzung KI-gesteuerter Bedarfsprognosen ermöglicht es Einzelhändlern, ihr Bestandsmanagement fein abzustimmen. Auf diese Weise können Einzelhändler präzise Vorhersagen für Bestellmengen treffen und damit kostspielige Überbestände oder Unterbestände effektiv vermeiden.

KI für Product Experiences (PX)

In einer Welt, in der KI in aller Munde ist, kann es schwierig sein, wirklich zu verstehen, wie man künstliche Intelligenz (KI) für Produkterlebnisse (PX) nutzen kann und welche Vorteile dies für Ihr Unternehmen haben kann. KI für PX geht darum, einige der innovativsten KI-Technologien von heute zu nutzen, um eine effiziente, hyperpersonalisierte Product Experience über eine Vielzahl digitaler und physischer Berührungspunkte zu schaffen.

Wenn Sie etwas aus diesem Artikel mitnehmen, sollte es dies sein: Schlechte Produktinformationen rein = Schlechte Produktinformationen raus. Unabhängig davon, wie fortschrittlich KI und Technologie geworden sind, sollten Sie immer damit beginnen, die Qualität Ihrer Produktinformationen zu überprüfen.

Unabhängig davon, wie fortschrittlich die Technologie wird, ist es die Grundlage zuverlässiger, hochwertiger Produktinformationen, die das transformative Potenzial von KI wirklich freisetzt. Wenn Unternehmen diese Reise antreten, dient die Weisheit, die Priorität auf die Datenqualität zu setzen, als Leitstern und gewährleistet, dass KI-gesteuerte Produkterlebnisse ihr volles Potenzial erreichen, die Kundenzufriedenheit steigern und Unternehmen letztendlich zu größerem Erfolg im digitalen Zeitalter vorantreiben.