Wie schnell manche Technologien in den Alltag einfließen, sehen wir aktuell bei AI (Englisch für Artificial Intelligence. Im Deutschen durch KI, künstliche Intelligenz, abgekürzt). Natürlich redet noch niemand von uns jeden Tag mit Robotern, aber vielleicht mit Alexa oder Google Home, was schon sehr ähnlich ist. Und die Chatbots sind jetzt auch da, auf so gut wie jeder Website und in Messengern fragen sie einen, ob man Hilfe braucht. Diese Vorreiter bereiten den Weg für größere Automatisierungen, bei denen es uns dann später leichter fällt, sie zu akzeptieren, weil wir die kleinen Brüder schon über Jahre kennen gelernt haben.

AI im Beruf?

Doch das ist nur die Perspektive von privaten Nutzern. AI hält auch viele Versprechen für den beruflichen Nutzen parat. In den nächsten Jahren werden wir in erster Linie davon profitieren, dass kleine Automatismen uns teils große Ärgernisse ersparen, oder helfen, besser mit ihnen umzugehen. So bleibt uns mehr Zeit für all die Themen, die noch auf lange Sicht nicht von einem Algorithmus übernommen werden können.

IBMs Watson ist ein gutes Beispiel für einen Helfer im Berufsalltag. Neben dem Programm Tone Analyzer, das Texte in Tweets, Mails und jeder anderen Schriftform auf ihre Stimmung analysiert, gibt es auch die Personality Insights. Hier analysiert der Algorithmus ebenfalls Texte, gibt als Ergebnis aber eine Charakteranalyse des Schreibers an. Wie kann das hilfreich sein? Hat eine Marke beispielsweise einen eigenen Hashtag ins Leben gerufen, der auf Twitter gut angenommen und genutzt wird, kann der Algorithmus genutzt werden um die Profile der Schreiber auszuwerten. Danach können die Insights ausgewertet werden und schon bekommt die Marketingabteilung unkompliziert einen Einblick, wie die Masse an Nutzern tickt, die ihren Hashtag nutzt. Einfach unter dem Link mal mit dem eigenen Twitter-Profil ausprobieren.

audEERING auf der anderen Seite, ein kleines Startup aus der Nähe von München, baut beispielsweise an einer Technologie, sensAI, die in Echtzeit Sprache analysieren kann. Hier kann man sich als Use-Case sofort den Customer Support vorstellen. Droht ein Gespräch zu eskalieren, was die AI erkennen würde, könnte der Mitarbeiter einen Kollegen oder Vorgesetzten dazu schalten, um die Situation wieder in den Griff zu bekommen. Doch auch andere Bereiche wie Marktforschung könnten davon profitieren. In Fokusgruppen wäre es möglich neben der Körpersprache und dem Gesagten auch die Emotionen auszuwerten, wie etwas gesagt wurde. Echtes oder gespieltes Interesse wären einfacher zu erkennen und hätten so mehr Einfluss auf Kampagnen- oder Produktgestaltung.

Zusammenfassung: AI-gestützte Programme können aktuell im Berufsalltag vor allem unterstützend genutzt werden. Vor allem Analyseprogramme können den Umgang mit Kunden vereinfachen, indem sie anzeigen in welcher Stimmung sie sich befinden und welche grundlegenden Charakterzüge sie eint, um damit ein Sprungbrett liefern, und besser auf sie eingehen zu können.