Ein Leitfaden für Vermarkter zur Minderung von KI-Risiken im Jahr 2023

In den letzten Monaten hat ChatGPT die digitale Welt im Sturm erobert und nach der Einführung für die öffentliche Nutzung im Dezember 2022 (CBS) in nur einem Monat rund 57 Millionen aktive Nutzer angehäuft. Man kann mit Sicherheit sagen, dass die Technologien der künstlichen Intelligenz von Dauer sein werden. Von der Datenanalyse und dem Kundenservice bis hin zur Übersetzung und Betrugserkennung sind Unternehmensleiter aller Branchen und Funktionen von der Aussicht fasziniert, KI-Tools einzusetzen, um die vielversprechenden Ergebnisse zu erzielen, die in verbesserter Prozesseffizienz, Entscheidungsfindung, Talentmanagement und Marketing angepriesen werden frühzeitige Anwender.

Obwohl es viele Vorteile der generativen KI gibt, sind Bedenken hinsichtlich der in der Technologie verankerten Voreingenommenheit und Genauigkeit hinreichend belegt – wie zum Beispiel das Beispiel einer schlecht trainierten KI, die diesen Kopfschuss des „weißen Obama“ erstellt hat. Aus diesem Grund müssen sich Führungskräfte auf allen Ebenen mit den Einsatzmöglichkeiten der Technologie vertraut machen und Leitplanken festlegen, um sicherzustellen, dass sie so funktioniert, dass sie den Anforderungen und Anforderungen jedes Unternehmens gerecht wird. Dies wird es Unternehmen ermöglichen, generative KI zur Förderung ihrer Geschäftsziele zu nutzen und gleichzeitig das Vertrauen des Unternehmens in die Öffentlichkeit zu schützen, in einer Zeit, in der die Meinungen über KI-Technologie noch unterschiedlich sind.

Navigieren durch die Komplexität der KI im Marketing

Während es eine Vielzahl von Anwendungen für generative KI gibt, ist das Marketing vielleicht einer der Bereiche, der die größten Fortschritte gemacht hat und gleichzeitig immer noch den größten Risiken ausgesetzt ist.

Auf der anderen Seite kann generative KI äußerst nützlich für Vermarkter sein, die zur Optimierung der Kampagneneffektivität stark darauf angewiesen sind, bestimmte Zielgruppen anzusprechen. Generative KI-Modelle können personalisierte Inhalte generieren und Einzelpersonen basierend auf demografischen Merkmalen, Interessen und Verhaltensweisen ansprechen. Allerdings müssen Vermarkter darauf achten, dass voreingenommene Modelle diskriminierendes Targeting aufrechterhalten oder Stereotypen verstärken können, was zum Ausschluss oder einer unfairen Behandlung bestimmter Gruppen führt. Die Gewährleistung von Fairness und Genauigkeit beim Targeting ist für den Schutz effektiver und ethischer Marketingpraktiken von entscheidender Bedeutung.

Ein weiterer Bereich, in dem generative KI für das Marketing hilfreich sein kann, ist der Bereich Kundenerlebnis und -bindung. Generative KI erstellt personalisierte Inhalte, Chatbots und virtuelle Assistenten, um das Kundenerlebnis zu verbessern, und zwar besser und schneller als je zuvor. Wenn diese KI-Systeme jedoch rassistisch stereotype virtuelle Agenten oder voreingenommene und ungenaue Antworten produzieren, kann sich dies negativ auf die Zufriedenheit und das Engagement der Benutzer auswirken. Kunden fühlen sich möglicherweise missverstanden, falsch dargestellt oder diskriminiert, was zu einem geringeren Transaktionsvolumen und einer geringeren Markentreue führt. Die Bereitstellung präziser und unvoreingenommener KI-generierter Interaktionen ist daher von entscheidender Bedeutung für die Förderung positiver Kundenerlebnisse.

Es stellt sich auch das Problem der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und rechtlicher Überlegungen, da generative KI unter bestehende Werbe- und Verbraucherschutzgesetze fallen könnte. Das rechtliche Umfeld rund um die KI-Technologie nimmt immer noch Gestalt an. Tools, die Vorurteile und Ungenauigkeiten aufweisen, bergen die Gefahr rechtlicher und finanzieller Strafen sowie erheblicher Reputationsschäden.

Marketingmanager unternehmen unermüdliche Anstrengungen, um ein positives Markenimage zu schaffen und aufrechtzuerhalten und das Vertrauen der Kunden zu gewinnen, was keine leichte Aufgabe ist und viel Zeit und Investitionen erfordert. Wenn sie sich in den Bereich der generativen KI wagen, ist es für sie daher von entscheidender Bedeutung, sowohl die Vorteile als auch die Tücken dieser Technologie zu verstehen und zu lernen, verantwortungsvoll damit umzugehen. Wenn sie sich der Vorteile und Risiken der generativen KI voll bewusst sind, können sie fundierte Entscheidungen treffen und die Integrität ihrer Marke schützen.

Was sind die Lösungen?

Was ist also in Sicht, um Marketingfachleuten und anderen Geschäftsanwendern dabei zu helfen, die Vorteile generativer KI zu nutzen und die Risiken zu verringern? Datenwissenschaftler, die sich auf allen Ebenen mit generativer KI befassen, arbeiten hart daran, die Arten von Daten zu verbessern, auf denen die in die Tools integrierten Klassifikatoren und Filter trainiert werden. Diese Arbeit und die folgenden Methoden bieten vielversprechende Lösungen, um die Wirkung zu steigern und das Risiko generativer KI-Technologie zu verringern.

1. Kuratierung und Vielfalt von Datensätzen: Die Kuratierung vielfältigerer und repräsentativerer Trainingsdatensätze kann dazu beitragen, Vorurteile zu reduzieren. Es werden Anstrengungen unternommen, um ein breiteres Spektrum an Perspektiven einzubeziehen und ausgewogene Daten sicherzustellen. Forscher entwickeln Techniken, um Verzerrungen in Trainingsdaten zu identifizieren und zu mildern.
2. Algorithmische Verbesserungen: Forscher erforschen Feinabstimmung, Transferlernen und kontradiktorische Trainingsalgorithmen, um Vorurteile zu mildern und die Genauigkeit zu verbessern. Kontinuierliche Weiterentwicklungen der Algorithmen und Modellarchitekturen können zu genaueren und faireren generativen KI-Systemen beitragen.
3. Post-Generation-Verifizierung und Faktenprüfung: Es werden Techniken entwickelt, um die Genauigkeit generativer KI-Ausgaben zu bewerten. Die Integration externer Wissensquellen, die Nutzung natürlicher Sprachverarbeitung und die Zusammenarbeit mit Fachexperten können dabei helfen, die sachliche Richtigkeit generierter Inhalte zu überprüfen und Ungenauigkeiten zu identifizieren und zu korrigieren.
4. Interpretierbarkeit und Erklärbarkeit: Die Interpretierbarkeit und Erklärbarkeit generativer KI-Modelle kann dabei helfen, Vorurteile und Ungenauigkeiten zu erkennen und zu beheben. Das Verständnis der internen Funktionsweise dieser Modelle hilft den Beteiligten, voreingenommene Probleme zu erkennen und zu lösen.
5. Ethische Richtlinien und Vorschriften: Regierungen, Organisationen und Branchenverbände sind sich der Notwendigkeit ethischer Richtlinien und Vorschriften bewusst und arbeiten an Rahmenwerken und Richtlinien zur Förderung verantwortungsvoller KI-Praktiken. Diese Maßnahmen fördern die Einführung ethischer Praktiken und machen Entwickler für Vorurteile und Ungenauigkeiten verantwortlich.

Da sich die generative KI weiterentwickelt, müssen Geschäftsanwender – insbesondere Vermarkter – die Fähigkeiten ihrer Technologie verstehen und sorgfältig feststellen, ob ein potenzielles Tool auf einer akzeptablen Auswahl an Datensätzen trainiert wurde. Die kontinuierliche Überwachung und Zusammenarbeit mit Fachexperten für Ethik, Diversität und Linguistik wird dazu beitragen, das Bewusstsein für potenzielle Probleme zu schärfen, die bereits in der Phase der Einführung oder breiteren Nutzung behoben werden müssen.

Abschluss

Eines Tages wird die Zeit kommen, in der generative KI-Technologie im Alltag ebenso verbreitet sein wird wie Suchmaschinen und Mobiltelefone. Obwohl die Technologie sehr vielversprechend ist und wir ihr volles Potenzial noch nicht ausgeschöpft haben, steckt sie noch in den Kinderschuhen und weist Unvollkommenheiten und Wachstumsschwierigkeiten auf, die behoben werden müssen.

Durch die Kuratierung verschiedener Datensätze, die Verfeinerung von Algorithmen, die Überprüfung der Ergebnisse, die Förderung der Interpretierbarkeit und die Implementierung verantwortungsvoller Praktiken könnte das Potenzial für Verzerrungen und Ungenauigkeiten in der generativen KI minimiert werden. Es ist jedoch wichtig zu erkennen, dass diese Herausforderung komplex und andauernd ist und kontinuierliche Anstrengungen von Forschern, Entwicklern, politischen Entscheidungsträgern und Interessenvertretern in verschiedenen Disziplinen erfordert. Transparente und verantwortungsvolle Praktiken sind von entscheidender Bedeutung, um die verantwortungsvolle Entwicklung und den Einsatz generativer KI-Systeme sicherzustellen, die fair, genau und inklusiv sind.