Was ist KI? Was Marketer wissen müssen

Künstliche Intelligenz gewinnt in der Marketingwelt immer mehr an Bedeutung. Laut Statista integrieren 80 % der Branchenexperten irgendeine Form von KI in ihre Online-Marketing-Aktivitäten.

Wenn Sie jedoch wie ich sind und mit KI über das hinaus, was Sie in Science-Fiction-Geschichten wie I, Robot oder Black Mirror gesehen haben, nicht vertraut sind, fragen Sie sich wahrscheinlich, was KI ist und wie man sie im Marketing einsetzt.

Ist KI wirklich so, wie sie im Film aussieht? Dieser Artikel untersucht die Definition von KI, die verschiedenen Arten von KI und wie KI Marketingprozesse verbessern kann.

Was ist künstliche Intelligenz?

Wie funktioniert KI?

Welche vier Arten von künstlicher Intelligenz gibt es?

Wie Vermarkter KI nutzen können

Die Vor- und Nachteile von KI

Die Zukunft der KI im Marketing

Jetzt wissen Sie also, was KI ist. Lassen Sie uns untersuchen, wie sie funktioniert.

Wie funktioniert KI?

KI kombiniert große Datensätze mit intelligenten, sich wiederholenden Verarbeitungsalgorithmen, um aus Mustern und Merkmalen in den analysierten Daten zu lernen. Die KI verarbeitet und lernt kontinuierlich aus den Daten.

Innerhalb jeder Runde der Datenverarbeitung testet und misst das KI-System seine eigene Leistung, um zusätzliches Fachwissen zu gewinnen.

KI kann Tausende, sogar Millionen von Aufgaben wiederholt ausführen und so ihre Leistung in kurzer Zeit verbessern. Es gibt jedoch mehrere Arten von KI, jede mit ihren Fähigkeiten und Einschränkungen.

Welche vier Arten von künstlicher Intelligenz gibt es?

Die vier Arten der künstlichen Intelligenz sind reaktiv, begrenztes Gedächtnis, Theory of Mind und Selbstbewusstsein.

Reaktiv

Eine reaktive KI kann ihre Intelligenz nur nutzen, um auf die Welt um sie herum zu reagieren und darauf zu antworten. Es kann kein Gedächtnis speichern; Daher kann es sich nicht auf vergangene Erfahrungen stützen, um Entscheidungen in Echtzeit zu treffen oder Probleme zu lösen.

Reaktive Maschinen können nur eine begrenzte Anzahl spezialisierter Aufgaben erledigen. Obwohl dies wie ein Nachteil klingen mag, hat es seine Vorteile. Eine reaktive KI reagiert jedes Mal auf die gleiche Weise auf dieselben Reize – was sie zuverlässig und vertrauenswürdig macht.

Eines der bekanntesten Beispiele für reaktive KI ist Deep Blue, ein Supercomputer, der in den 1990er Jahren von IMB entwickelt wurde und ein Schachmatch gegen den Schachweltmeister Garry Kasparov gewann. Deep Blue konnte die Schachbrettfiguren identifizieren und wie sich jede Figur basierend auf den Spielregeln bewegen könnte.

Die KI konnte jedoch weder versuchen, den nächsten Zug des Gegners vorherzusehen, noch konnte sie sich Möglichkeiten einfallen lassen, ihre Figur in eine bessere Position zu bringen.

Begrenzter Speicher

KI mit begrenztem Speicher speichert frühere Daten und Vorhersagen und verwendet sie für die Entscheidungsfindung – indem sie vergangene Daten untersucht, um die Zukunft vorherzusagen. KI mit begrenztem Speicher ist, wenn ein maschinelles Lernmodell kontinuierlich darauf trainiert wird, neue Daten zu analysieren und zu verwenden.

Die KI mit begrenztem Speicher besteht aus sechs zu befolgenden Schritten.

1. Erstellen Sie die Trainingsdaten.
2. Erstellen Sie das Modell für maschinelles Lernen.
3. Aktivieren Sie das Modell, um Vorhersagen zu treffen.
4. Lassen Sie das Modell menschliches oder umweltbezogenes Feedback erhalten.
5. Speichern Sie das Feedback als Daten.
6. Wiederholen Sie alle oben genannten Schritte in einem Zyklus.

Beispiele für KI mit begrenztem Speicher sind selbstfahrende Autos. Selbstfahrende Autos identifizieren Zivilisten, die die Straße überqueren, Verkehrszeichen und andere Daten, um bessere Fahrentscheidungen zu treffen und zukünftige Unfälle zu vermeiden.

Ein weiteres Beispiel für KI mit begrenztem Speicher ist das adaptive Testtool von HubSpot. Die adaptive Testfunktion verteilt den Traffic zunächst gleichmäßig auf die Seitenvariationen.

Wenn HubSpot die Leistung dieser Variationen erfährt, passen wir den Datenverkehr automatisch an, sodass Variationen mit optimaler Leistung häufiger angezeigt werden als diejenigen mit schlechter Leistung.

Theorie des Geistes

Theory of Mind KI ist, wie es sich anhört – theoretisch. KI ist noch nicht zu diesem Typ avanciert, Theory of Mind befindet sich also noch im Innovationsstadium. Diese Art von KI interagiert mit den Gedanken und Emotionen von Menschen. Theory of Mind wird die Entitäten, mit denen sie interagieren, besser verstehen, damit sie ihre Bedürfnisse, Überzeugungen, Gefühle und Denkprozesse verstehen können.

Zum Beispiel wissen wir jetzt, dass selbstfahrende Autos eine Form der KI mit begrenztem Verstand sind. Wenn diese autonomen Autos die mentalen und emotionalen Zustände ihrer Fahrer analysieren und verstehen könnten, um die Sicherheit zu verbessern, würden sie sich zu Theory of Mind AI entwickeln.

Selbstbewusstsein

Sobald die Theory of Mind Realität ist, wird die nächste Art von KI die Selbstwahrnehmung sein. An diesem Punkt werden sich Maschinen nicht nur der Emotionen und mentalen Zustände der Menschen bewusst sein – sie werden sich auch ihrer eigenen bewusst sein. Eine selbstbewusste KI wird ein menschenähnliches Bewusstsein haben und ihre Existenz in der Welt und mit anderen verstehen.

Wie Vermarkter KI nutzen können

KI kann Teile des Marketingprozesses übernehmen – wie Aufgabenautomatisierung, Kampagnenpersonalisierung und Datenanalyse – sodass Sie weniger für sich wiederholende Aufgaben und mehr für die Strategie aufwenden müssen.

Unsere mobile HubSpot-App verfügt beispielsweise über einen Visitenkartenscanner, der KI verwendet, um den Namen, die E-Mail-Adresse und andere Kontaktinformationen auf einer Visitenkarte auszulesen und sie Ihren HubSpot-Eigenschaften zuzuordnen. Anstatt Zeit damit zu verbringen, diese Daten manuell einzugeben, automatisiert die KI den Prozess für Sie.

Die Vor- und Nachteile von KI

Jetzt wissen Sie also, was KI ist, wie sie funktioniert und welche vier Arten von KI es gibt – kommen wir zu den Vor- und Nachteilen der KI-Technologie.

Die Vorteile der künstlichen Intelligenz

Weniger Fehler

Menschen können Fehler machen, Fristen verpassen, Wörter falsch schreiben und Rechenfehler machen. Manchmal sind wir abgelenkt oder durchbrennen; es ist die menschliche Natur. Durch die Implementierung eines KI-gesteuerten automatisierten Systems verringern Sie das Fehlerrisiko.

24/7 Betriebszeit

KI braucht auch keine Pause und kann rund um die Uhr laufen. KIs können konstant und konsistent laufen, solange sie darauf programmiert sind. Dies macht KI für sich wiederholende Aufgaben idealer als Menschen und ermöglicht es Marketingfachleuten und Geschäftsinhabern, ihre Bemühungen auf andere Dinge zu konzentrieren.

Kann große Datensätze schnell analysieren

Wie ich bereits erwähnt habe, machen Menschen manchmal Fehler – insbesondere bei der Verarbeitung großer Datenmengen. Eine Lösung wäre, langsamer zu arbeiten, um Fehler zu vermeiden, aber im Marketing ist Zeit Geld.

Glücklicherweise können KI-Maschinen große Mengen an Informationen und Daten schnell verarbeiten, wodurch sie in Terminknappheit effizienter sind als Menschen.

Die Nachteile der künstlichen Intelligenz

Mangel an Kreativität

KI ist so programmiert, dass sie auf Reize allein auf Basis von Daten aus der Vergangenheit reagiert, was bedeutet, dass sie derzeit nicht geeignet sind, innovative Lösungen zu schaffen. Daten aus der Vergangenheit können helfen, zukünftige Ergebnisse vorherzusagen, aber Daten allein reichen nicht immer aus, um eine nie zuvor gesehene Variable zu adressieren.

Daher wäre KI besser für „Grunzen“ oder alltägliche Arbeit geeignet. Aus Marketingsicht können Menschen eine kreative Marketingstrategie entwickeln, während KI sich um die sich wiederholenden Aufgaben zur Umsetzung des Plans kümmern kann.

Unpersönlich

Manchmal ist eine menschliche Verbindung der beste Weg, um eine engere Beziehung zu Ihrem Publikum aufzubauen. Während eine selbstbewusste KI in Zukunft möglich ist, können aktuelle KI-Maschinen die menschliche Erfahrung nicht perfekt nachahmen.

Aus Marketingsicht kann die Implementierung von KI in jeder Kundeninteraktion zu einer Kluft zwischen Ihnen und Ihrem Publikum führen. Ich meine, es gibt einen Grund, warum sich viele von uns erinnern können, wie sie gerufen haben: „Sprechen Sie mit einem Vertreter!“ wenn wir es leid sind, mit einem Roboter am Telefon zu sprechen.

Die Zukunft der KI im Marketing

Laut Grand View Research wird der globale KI-Markt bis 2030 voraussichtlich 1.811,8 Milliarden US-Dollar erreichen, gegenüber 136,6 Milliarden US-Dollar im Jahr 2022.

Künstliche Intelligenz, Theory of Mind und selbstbewusste Maschinen klingen alle wie Dinge aus einer fernen Zukunft. Dennoch ist die Realität, dass KI jetzt da ist, und ihre Auswirkungen auf alle Branchen werden in den kommenden Jahren wahrscheinlich zunehmen.

Obwohl KI Vor- und Nachteile hat, ist es wichtig, dass Marketer sich über ihre Fortschritte auf dem Laufenden halten und offen dafür sind, KI einzusetzen, um bestimmte Prozesse zu rationalisieren und mit der Konkurrenz Schritt zu halten.