Wie sieht die Zukunft der Sprachassistenten aus? [5 Lesetipps]

Quelle: Photo by Andres Urena on Unsplash
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2017 war das Jahr der Verbreitung der smarten Lautsprecher und ihrer digitalen Sprachassistenten unter den Verbrauchern. Unternehmen sollten 2018 ihr Serviceangebot ausweiten und für smarte Geräte optimieren, dadurch ergeben sich für sie mehr Möglichkeiten der Monetisierung der Plattformen.

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Künstliche Intelligenz mit SAP Leonardo, Salesforce Einstein und IBM Watson – große Namen, nix dahinter?

MockUp: dotSource
MockUp: dotSource
Künstliche Intelligenz (KI) ist ein riesiges Trendthema mit vielen Facetten. Künstliche Intelligenz gewinnt beim Schach und GO. Mit Sensoren, Algorithmen und Motoren fährt KI Kraftfahrzeuge autonom. Im Orbit des KI-Buzzwortes ziehen die Themen Machine-Learning und Deep-Learning ihre Bahnen und kreuzen dabei den Weg des altbekannten Satelliten Big-Data. Hinzu kommen künstliche neuronale Netzwerke. Mit jenen Begriffen und den damit verbundenen Heilsversprechen lassen sich hervorragend Marketingmaterialien befüllen, die verkürzt meistens lauten: „Die KI löst Ihre Herausforderungen im Handumdrehen!“
 
Kaum ein Technologiethema ist dabei so vermenschlicht, wie künstliche Intelligenz. Damit meine ich nicht nur die Namen, mit denen beispielsweise SAP, Salesforce und IBM ihre KIs schmücken (Leonardo, Einstein und Watson). Die Vermenschlichung liegt in der Sache selbst: Man beobachtet Roboter dabei, wie sie wie Kinder durch unzähliges Scheitern das Laufen erlernen. Wir fragen uns, ob Algorithmen eine feste Moral implementiert haben müssen bzw. ob sie diese menschliche Facette auch selbst erlernen werden. Wäre ja gut zu wissen, wen und aus welchen Gründen die Maschine tötet oder nicht, wenn sie die Entscheidung treffen muss. Nicht zu vergessen die Angst, ob die künstliche Moral auch unseren Moralvorstellungen entsprechen würde.
 
Geprägt von Zukunfts-Dystopien aus Hollywood und aktuellen Bots, die Meinungsführerschaft und -manipulation beanspruchen, kann man Otto Normalverbraucher und Lieschen Müller ihre Skepsis gegenüber künstlicher Intelligenz kaum übel nehmen. Darüber hinaus befinden sie sich mit Seriengründer Elon Musk ebenso wie mit digital-affinen Nerds und Geeks in bester Gesellschaft. Andererseits ermöglicht es künstliche Intelligenz beispielsweise frühzeitig Krebs zu diagnostizieren.
 
Wo, in diesem weiten Feld zwischen künstlichem Menschsein und smarten, datengetriebenen Helfern finden KI-gestützte Commerce-Anwendungen ihren Platz? Zeit, einmal die großen Drei der Business-KIs von SAP, Salesforce und IBM näher zu beleuchten.

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Netzfund: Deine Facebook-Fotos sind aussagekräftiger als du denkst!

Facebook ist mehr als nur ein Soziales Netzwerk – es ist ein Phänomen, das sehr viele Menschen anzieht. Allein im September 2016 gab es 1.18 Mrd. täglich aktive Nutzer. Für sie ist es Gewohnheit regelmäßig Fotos auf Facebook zu uploaden und ihre Stimmungen, Interessen und Meinungen mit dem Kontaktnetz zu teilen. Aber sind wir uns eigentlich bewusst, wie viele persönliche Informationen wir durch unsere Fotos preisgeben und wie Facebook diese wertvollen Infos codiert? Nein? Dann passt auf!

Seit April 2016 hat Facebook eine Objekt- und Gesichterkennungssoftware eingebaut. Diese scannt die hochgeladenen Fotos und versieht sie daraufhin mit alt tags oder „Computer Vision Tags“ (z.B. 3 People, close-up, outdoor, sky). Der Grund hierfür ist, dass auch für Menschen mit einer Sehbehinderung die visuelle Info erkennbar sein soll (z.B. durch Lesegeräte, die den Text in Sprache konvertieren).

Das ist das Ergebnis:

Screenshot: Foto von dem dotsource Facebook Profil
Foto: Screenshot des dotSource Facebook Profils

Seid ihr neugierig?

Doch wie findet man heraus, was Facebook über die eigenen Bilder weiß? Vom Computer aus könnt ihr euch entweder eine Erweiterung für den Chrome-Browser herunterladen, mit dem Facebook diese Informationen automatisch anzeigt (Achtung! Es funktioniert nur wenn Englisch als Sprache eingestellt ist!).

Oder ihr lasst euch im Browser die Code-Sicht anzeigen und sucht nach einem Text wie diesem: „Image may contain: christmas tree and plant“.

Screenshot: Foto von dem dotSources Facebook Profil
Screenshot: Foto vom dotSource Facebook Profil

Ganz schön aufschlussreich, oder? ;)

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Kundenbedürfnisse vorhersagen: Ich weiß was, was du nicht weißt!

Grafik:Oliver Tacke
Grafik:Oliver Tacke

Daten, Daten und noch mehr Daten – die Sammelwut einiger Onlinehändler scheint momentan keine Grenzen zu kennen. Während die einen den Kunden eher subtil gläsern machen, scheuen andere nicht das offene Feld, wie beispielsweise Amazon mit den Dash-Buttons und Echo. Das massenhafte Sammeln von Daten ist aber auch nur logisch, denn künstliche Intelligenzen wollen gefüttert werden.

Das Ziel ist die perfekt angereicherte Customer Journey. Neue Technologien helfen dabei nicht nur Bedürfnisse beim Kunden zu wecken, viel mehr wissen Onlinehändler schon vor dem Kunden, was dieser demnächst kaufen wird. Bedürfnisse erahnen und punktgenau befriedigen, das ist der neue Weg. Alles auf Basis von auswertbaren Daten. Was ist mit der „Vorhersage von Bedürfnissen“ eigentlich gemeint? Wie kann man das umsetzen? Und wo kommen die Daten überhaupt her?

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