05.04.2016 | Serie The Future of Marketing

Machine Learning: Selbst ist die Maschine

Serienelemente
Längst können Maschinen viel komplexere Antworten geben.
Bild: PhotoDisc Inc.

Einer der ganz großen Trends im Zuge der Digitalisierung ist Machine Learning. Unternehmen wie Google oder Apple treiben das Thema intensiv voran, zum Beispiel beim selbstfahrenden Auto oder in Gestalt von persönlichen Assistenten wie Siri.

Beim Machine Learning werden Computer darauf trainiert, aus konkreten Beispielen für einen Sachverhalt eine verallgemeinerbare Hypothese zu gewinnen. Das Ziel: Systeme sollen selbst Probleme lösen können, sie sollen selbst "intelligent" werden.

Dazu versuchen die Experten, in den Systemen die neuronalen Netze im Gehirn (sehr, sehr grob) nachzubilden. Diese sollen schichtweise Muster in digitalen Daten erkennen und die Erkenntnisse dann verknüpfen. Dieser Vorgang wird solange wiederholt, bis das System – mehr oder weniger verlässlich – den Gegenstand des Lernprozesses erkennen kann.

Die Idee, die Tätigkeit des Gehirns "nachzubilden", kam bereits in den 50er Jahren auf. Heutzutage sind die Computer nun so weit – und die Datenmengen zum Trainieren endlich ausreichend groß –, wirkliche Fortschritte zu erzielen. Allerdings sind dieser Aufgabe vor allem die Tech-Riesen mit ihren immensen Computerressourcen gewachsen. Experten für Maschinelles Lernen sind dort deshalb sehr, sehr gefragt. Google, Amazon, Facebook, Apple, Microsoft, IBM, Baidu und andere versuchen, die fähigsten Köpfe in diesem Feld an sich zu binden.

Bisher sind die zentralen Felder des Maschinellen Lernens die Sprach- und die Bildererkennung. Womit wir beim Thema intelligente persönliche Assistenten wären, in die viele Player großen Hoffnungen setzen – und jede Menge Geld investieren. Diese könnten in Zukunft eine völlig neuartige Interaktion mit Geräten und der digitalen Welt insgesamt möglich machen – oder sogar direkt Entscheidungen für uns treffen, weil sie uns in gewisser Weise zu "verstehen" gelernt haben.

Die möglichen Folgen von Machine Learning für Unternehmen

Mit weitreichenden Folgen: Die Unternehmen müssten zum Beispiel geeignete Wege finden, sicherzustellen, dass ihre Angebote beziehungsweise Inhalte auch bei Apple Siri, Microsoft Cortana oder Google Now (und wie die Weiterentwicklungen alle heißen werden) gut ankommen. In etwa so, wie die Optimierung für "die Suchmaschine" bereits seit Jahren Usus ist – nur auf einem ganz anderen Niveau.

Am Ende könnte es dann so weit kommen, das sich die persönlichen Assistenten direkt mit Marketing-Automation-Software austauschen, die irgendwann ganz von selbst auf Basis der Response (und anderer Faktoren wie zum Beispiel dem Wetter) wissen, welche Angebote gerade vielversprechend sind. Aus der Sicht der Software. Oder doch aus Sicht des Nutzers?

Ein etwas näher liegender Ansatzpunkt für das Marketing könnte sein, dass die jeweiligen konkreten Werbeumfelder von den schlauen Maschinen besser erkannt und damit effizienter bespielt werden könnten, gerade wenn man bedenkt, dass im Touchpoint Management der Zukunft "umfließende" Ambient Experiences an der Tagesordnung sein werden.

Und dann gibt es da ja noch die Anwendungsfelder in selbstfahrenden Autos, autonomen Robotern, der Krankheits­diagnostik et cetera. Will heißen: Auch wenn das Ziel, Computer so "intelligent" wie Menschen zu machen, noch in weiter Ferne liegt, zeigt die Entwicklung doch, dass das Machine Learning weitreichende Auswirkungen auf viele Bereiche des Lebens haben wird. Mit mutmaßlich tiefgreifenden Folgen, nicht nur für das Marketing, sondern auch für den Arbeitsmarkt, die volkswirtschaftliche Nachfrage et cetera.

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Schlagworte zum Thema:  Digitalisierung, Internet der Dinge, Big Data, Online-Marketing, Social Media, Mobile Marketing

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