in Business Life

Künstliche Intelligenz: Wall-E oder doch Terminator?

Künstliche Intelligenz

Das Thema Künstliche Intelligenz (AI) ist gleichzeitig faszinierend und hochkomplex. Mit der Thematik habe ich mich erstmals nach den beiden Posts des „super, super“ – viel Spaß in England, Pep – Blogs waitbutwhy zum Thema (a) Status Quo von AI und (b) Die Zukunft von AI näher beschäftigt.

Auch wenn es keine einheitliche Definition von künstlicher Intelligenz gibt, kann man AI grob wie folgt definieren:

Artificial Intelligence is the study of how to make computers do things at which, at the moment, people are better.

Ich mag diese Definition von Elaine Rich aus 1983, denn sie zielt nicht darauf ab dass KI zwangsläufig menschliches Verhalten kopiert.

Klassen von künstlicher Intelligenz

AI wird heute in drei Bereiche unterschieden:

  1. Artificial Narrow Intelligence (ANI): ANI beschreibt eine künstliche Intelligenz, die auf einem speziellen Bereich menschen-ähnliche oder höhere Intelligenz aufweist. Beispiele sind Autopiloten von Flugzeugen, selbstfahrenden Autos, Schachcomputer, Spam Filter, etc. In fast jedem Bereich trifft man heute auf ANI – häufig ohne dass wir es merken. Das letzte Mal groß in der Presse war AI im Zusammenhang mit dem Brettspiel Go. Die Google-Sofware Alpha Go trat gegen den Weltmeister in Go an. Noch Anfang des Jahres hatten Experten behauptet es würde noch Jahre dauern bis eine Maschine einen Menschen in diesem komplexen Spiel schlägt. Wie es ausging ist wahrscheinlich bekannt: Die AI gewann deutlich gegen den Weltmeister.
  2. Artificial General Intelligence (AGI): AGI beschreibt eine Intelligenz, die auf allen Gebieten menschenähnliche Intelligenz hat.
  3. Artificial Superintelligence (ASI): Beschreibt eine Intelligenz, die intelligenter ist als die intelligentesten Menchen in jedem einzelnen Gebiet – von Allgemeinwissen, über soziale Interaktion bis hin zu Forschung und Wissenschaft. ASI sind die Art von künstlicher Intelligenz, die in Holleywood-Filmem immer die Kontrolle über die Menschheit erlangen möchten. Terminator lässt grüßen.

Aktuelle Entwicklungen in AI

Besser als in diesem Bild von Tim Urban von waitbutwhy kann man die aktuelle Entwicklung im Bereich künstliche Intelligenz nicht zusammenfassen.

Urheberrecht liegt bei Tim Urban, waitbutwhy.com

Urheberrecht liegt bei Tim Urban, waitbutwhy.com

Kurzinterpretation des Bildes: Da kommt etwas Großes auf uns zu – und zwar schneller als wir es uns jetzt vorstellen können. Warum ist das so?

Während ANI schon Realität ist, gibt es noch keine AGI oder ASI. Geforscht wird allerdings massiv daran. Damit diese Realität werden benötigen wir (a) massive Rechenleistung, (b) viele verfügbare Daten zum Lernen (Buzzword: Big Data) und (c) „lernende Software“ – also das Hirn der AI.

Bezahlbare Rechenleistung wird Realität werden; spätesten mit Quantencomputern aber wahrscheinlich schon vorher. Auch mehr computerlesbare Daten als jemals zuvor liegen heute vor. Und deren Verfügbarkeit wird mit Wearables, etc. weiter massiv wachsen. (c) Software ist der schwierige Part. Allerdings ist es heute schon atemberaubend was selbstlernende Systeme (Stichworte: neuronale Netze, genetische Algorithmen) in der Lage sind zu tun. Der spooky Teil: sie sind eine komplette Black Box. Wir wissen nicht warum neuronale Netze zu den Entscheidungen kommen zu den sie kommen.

Zum Thema Künstliche Intelligenz gab es vor kurzem einen empfehlenswerten Podcast bei Digital Kompakt. Dort spricht Joel mit Fabian Westerheide über verschiedene Facetten von AI. Zwei Gedanken sind mir dabei besonders hängen geblieben.

Das menschliche Mißtrauen gegenüber Technik

Menschen werden AI wahrscheinlich nie als intelligent betrachten. Zwei Gründe:

(a) Der Mensch betrachtet Intelligenz immer in Relation zu sich selber. Wenn sich eine AI unerwartet bzw. nicht wie vom Menschen erwartet verhält, dann ist sie nicht intelligent – aus Blickwinkel einer Person. Verhalten der Maschinen muss aber nicht immer nachvollziehbar sein. Alpha Go machte bei seinen Siegen Züge, die von Experten als nicht gut oder nachvollziehbar bezeichnet wurden.

(b) Wir gewöhnen uns sehr schnell an neue Technologien. Wahrscheinlich würde niemand von uns Siri als intelligent bezeichnen. Aus einer Sicht von vor 15 Jahren würde Siri aber schon als ziemlich intelligent – wenn auch nicht menschen-intelligent – bezeichnet werden. Gäbe es vor 15 Jahren noch Hexenverbrennung wäre das heutige Siri wahrscheinlich auf dem Scheiterhaufen gelandet.

In Zusammenhang mit der Beurteilung von Intelligenz von Maschinen ergibt sich auch die Frage nach der menschlichen Akzeptanz von Fehlern einer Maschine. Das im Podcast gewählte Beispiel ist das einer AI, welche ein Auto in eine Menschenmenge fährt. Personen kommen zu Schaden kommen. Wenn dieser „Fehler“ aber nur mit einer Wahrscheinlichkeit von 0,00000000001% auftritt und die künstliche Intelligenz damit deutlich weniger fatale Fehler macht als der Mensch – wie würden wir das bewerten? Mein Gefühl: wir stoßen uns eher an den 0,00000000001% Fehlern als die – dem Menschen überlegene – Quote von 99,9999999999% ohne Fehler zu betrachten.

Übrigens ein allgemeines Problem bei der Bewertung von Technik, welches mir in vielen Diskussion rund um die Automatisierung von Performance Marketing begegnet. Es wird sich mehr an nicht-funktionierenden Einzelfällen aufgehangen als die positive Gesamtheit zu sehen.

Der Zusammenhang zwischen Grundeinkommen und AI

Wenn nun in Zukunft ANI – und später AGI und ASI – immer mehr Aufgaben von Menschen übernehmen (selbstfahrende Autos & Flugzeuge, Datenauswertungen über neuronale Netze, chirurgische Eingriffe, etc.) dann werden viele Jobs wegfallen – potenziell noch mehr als im Rahmen der Industrialisierung. In Deutschland haben wir damals von einer Industriegesellschaft zu einer Dienstleistungsgesellschaft gewandelt. Die spannende Frage ist: was kommt nach der Dienstleistungsgesellschaft wenn Maschinen die Erbringung Dienstleistungen von uns übernehmen?

Auf der anderen Seite geschieht durch die Maschinen weiterhin eine Wertschöpfung und das Brutto-Inlandsprodukt (in entwickelten Ländern) wird wachsen. Die Wertschöpfung erfordert nur weniger Jobs als jetzt. Das jetzige System würde zusammenbrechen. Aufrechterhalten werden könnte das ein soziales System durch ein bedingungsloses Grundeinkommen für jeden Menschen – finanziert durch die Arbeit von AI.

Was bringt die Zukunft?

Über den ganzen Themenkomplex lässt sich großartig diskutieren. Und auch heute bin ich mir immer noch nicht sicher ob ich an eine Zukunft á la Terminator (böse ASI) oder eine Zukunft á la Wall-E (gute ASI) glaube.

Was für mich nur feststeht: AGI und im nächsten Schritt ASI werden Realität werden. Und ich glaube, dass unsere Generation dies noch miterleben wird.

Produktsuchen: Alle sind gleich, manche sind doch anders

Produktsuchen - Ansätze

Dieser Monat war für Produktsuchen hochspannend. Erst erwarb Ströer Stylefruits, letzte Woche kaufte dann ProSiebenSat.1/7Ventures 100% der Anteile von Stylight (für kolportierte 80 Mio. €).

Beim Verfolgen der Berichterstattung fand ich zwei Punkte besonders spannend. (a) Die Diskussion um die Höhe der Bewertung bei Stylight und (b) Das Gefühl, dass alle Produktsuchmaschinen über einen Kamm geschert werden.

Bewertung von Stylight

Über (a) lässt sich natürlich wunderbar streiten. Ich finde die Bewertung von 80 Mio. vertretbar:

  • Umsatz wuchs von ca. 18m € in 2014 auf schätzungsweise 35m € in 2015 – fast eine Verdopplung
  • arbeitet profitabel (basierend auf Jahresabschluss 2014)
  • ist technologisch hervorragend aufgestellt. Das ist zumindest mein Eindruck nach (a) der Aktivität von Stylight in der Münchener Tech-Szene, (b) den Talks von Stylight-Mitarbeitern z.B. auf der Berlin Buzzwords und meinen persönlichen Gesprächen mit Leuten aus dem Stylight-Umfeld.

Produktsuchen – alle gleich? Nein.

Viel spannender fand ich allerdings Punkt (b): Alle Produktsuchmaschinen sind gleich/ähnlich. Ich würde dem gerne hinzufügen: Manche sind aber anders. Weiterlesen

How To: Performance Marketing automatisieren – MacGyver Style

Performance Marketing automatisieren

Der Beitrag ist ein Extrakt des Vortrags, den ich bei den codetalks zum Thema „Performance Marketing automatisieren“ gehalten habe. Die Sicht und Schreibweise ist eher technisch geprägt, ist aber hoffentlich auch nicht IT-Menchen gut verständlich. Die Slides zum Vortrags gibt es bei Speakerdeck.

Einleitung – Der Fortschritt in der IT

Vor ca. 3 Jahren bin ich bei shopping24 in der IT eingestiegen: Operations, Hosting, Artikeldaten-Management, BI – also eher technisch gesprägt. Ich durfte die Skalierung in der IT hautnah mitbekommen: wir sind von ca. 2 Millionen auf über 20 Millionen Produkte gewachsen, von ca. 500 Suchanfragen pro Minute auf 10.000 RPM. Das lief nicht immer ohne Probleme, gelöst haben wir letztendlich aber alle Herausforderungen. Warum? (a) shopping24 hat eine extrem gute IT. (b) Wir haben uns angeschaut, wie die coolen Kinder der Branche (etsy, Twitter & Co) diese Probleme gelöst haben. Kurz: es wurde der Fortschritt in der IT Branche genutzt.

Vor ca. 1,5 Jahren habe ich zusätzlich den Bereich Performance Marketing übernommen. Ich hatte Erfahrungen in dem Bereich, hätte mich allerdings nicht als SEA Spezialist bezeichnet. Mein Bild vom Performance Marketing war im Wesentlichen folgendes: Zahlennerds & Prozess-Fanatiker. Wir haben in IT-Ops auch alles gemessen (Stichwort: logstash, graphite) und Prozesse definiert – aber den „Performance Marketing Menschen“ habe ich mir in beiden Beziehungen noch krasser vorgestellt.

Als ich dann den Bereich und Prozesse kennengelernt habe, ist das Weltbild schnell zusammengebrochen. Zahlen hatte das Performance Marketing gut im Griff. Prozesse wirkten aber – sagen wir – angestaubt. Das ist kein Diss gegen Marketing Teams (gehöre jetzt selber dazu). Es geht nur um das Gefühl, dass die Schnelllebigkeit der IT in den letzten Jahren nicht in alle Bereiche im E-Commerce angekommen ist. Und das war bei shopping24 kein Einzelfall.

In dem Beitrag geht es darum, wie wir die Prozesse Schritt für Schritt umgeworfen haben und heute deutlich effizienter unterwegs sind. Es geht darum Ansätze aus der IT in die Marketing Welt zu bringen. Und es ist ein Appell, dass Marketing und IT/Entwicklung in Unternehmen enger zusammen arbeiten. Weiterlesen

Was Amazon kann, kann der stationäre Buchhandel schon lange – Wirklich?

Buchhandel

Gestern habe ich einen interessanten Artikel zum Thema Buchmarkt in der „Hamburger Wirtschaft“ – dem Magazin der Hamburger Handelskammer – gelesen. (Wer den Artikel online lesen möchte, der findet ihn hier als PDF. Dann auf Seite 12 des interaktiven Viewers gehen. Ich liebe Viewer – not!!!)

Es geht um die Aussichten des stationären Buchhandels, insbesondere in Relation zum Onlinehandel/Amazon. Beim Lesen des Artikels durchlief ich zwei Phasen:

  1. Kopfschütteln aufgrund der Zahlen-Intepretation des Buchmarktes
  2. Freuen über die sehr realistische Einschätzung vieler der interviewten Buchhändler

Der Reihe nach: Schauen wir uns Kernaussagen in den einzelnen Bereichen näher an. Weiterlesen

5 Podcasts für den E-Commerce Junkie – und andere

Ich bin wieder ein großer Podcast-Fan geworden. Wieder deshalb, weil ich das Thema vor ca. fünf Jahren schon einmal cool fand, es dann aber komplett aus den Augen verloren habe. Andere Medien – primär Blogs – hatten Podcasts als Informationsquelle komplett verdrängt.

Seit ca. einem Jahr merke ich, dass zunehmend weniger Zeit bleibt das Geschehen in der E-Commerce Branche detailliert zu verfolgen. Doof in einer Branche, die sich immer schneller dreht und komplexer wird. Die regelmäßig gelesenen Blogs haben sich auf Kassenzone, Exciting Commerce & digitalkaufmann reduziert. Dabei gibt es mit digital kompakt, Online Marketing Rockstars, etc. viele weitere exzellente Blogs. Trotzdem ist die Bildschirmzeit inzwischen aber anders belegt.

Und genau da kommen Podcast ins Spiel. (a) Sie haben (meist) einen Themenschwerpunkt und bieten die Möglichkeit tiefer in ein Thema einzusteigen. (b) Auf dem Weg zu Arbeit, zum Klettern und unterwegs habe ich durchaus genug Zeit um Sachen zu hören.

Bei den folgenden fünf exzellenten Podcasts bin ich letztendlich hängengeblieben. Weiterlesen

Rückblick: code.talks – Commerce Special

In der letzten Woche fanden in Berlin die codetalks commerce statt. Die Event-Location war das Kino in der Kulturbrauerei in Berlin. Ich kann der Kombination von Cola, Nachos, Kinosessel & Tech Vorträgen durchaus etwas abgewinnen.

Das Lineup der Speaker war spannend und gut gemischt: hochrangige Shop-Vertreter von Magento, Hybris, Oro (von Yoav Kutner als Magento Gründer) und Spryker, dazu Performance Marketing Koryphäe Florian Heinemann & viele mehr.

Der Vormittag ging schnell vorbei. Mein persönliches Highlight war der Vortrag von Sebastian Schuon zu „How to Scale Startup„. Auch wenn ich Sebastian schon länger kenne, nehme ich immer noch etwas aus seinen Talks in mit. In diesem Fall alternative Ansätze zu Teamzielen (Stichwort: OKRs) und zur persönlichen Weiterentwicklung von Mitarbeitern (Stichwort: personal development budget).

Nach einem guten Mittagessen mit interessanten Einblicken in das Geschäft von getDigital, musste ich meinen Vortrag vorbereiten. Saal 6, 14:00 Uhr, Thema: „Performance Marketing automatisieren im MacGyver-Style„.

Die 45 Minuten gingen im Flug vorbei. Im Großen und Ganzen bin ich ganz zufrieden. Das Feedback war positiv und damit hat sich der Aufwand der Vorbereitung schon gelohnt. Außerdem ist es fancy seine Charts riesengroß auf einer Kinoleinwand hinter sich zu sehen. Reminder für das nächste Mal: Bilder mit einer geringen Auflösung auf einer Kinoleinwand mit hoher Auflösung = doof.

Neben den Talks war das Abendessen in kleiner Runde der informativste Teil der Veranstaltung. Es freut mich immer wieder, dass man sich in der Branche sehr offen über Probleme, Ansätze und Lösungen austauschen kann. Ich glaube fest daran, dass die Vorteile eines offenen Austausches von Ideen & Ansätzen die Nachteile eines möglichen Klauens von Ideen ganz klar überwiegen.

Der zweite Tag hielt nach einer kurzen Nacht noch spannende Talks bereit. So kam ich – zumindest am Vormittag – gar nicht zum Einschlafen. Hervorzuheben ist noch der Talk von Florian Heinemann zum Thema „Technology As The Basis For Successful (e-)Commerce Models„. Auch die Einblicke von Leo Schirmer zu seinen BI Erfahrungen von Project A haben mir gut gefallen.

Fazit: Eine exzellente Konferenz in schöner Location. Mein Gradmesser für die Qualität einer Konferenz ist: „Wie viele Ansätze/Ideen nehme ich mit die zu konkreten Handlungen führen?“. Dabei ist es egal, ob diese Ansätze aus Gesprächen am Rande entstehen oder aus Talks kommen. Für die codetalks commerce stehen am Ende eine Hand voll Ansätze, die (a) in nächster Zeit zu Projekten werden oder (b) in der Unternehmesorganisation bei s24 berücksichtigt wurden. Das ist eine sehr gute Quote, die wenig anderen Konferenzen erreicht haben.

PS: Die Slides für meinen Vortrag und den Inhalt des Vortrags werde ich in einem separaten Post veröffentlichen.