E-Commerce

Wo Künstliche Intelligenz draufsteht, sind oft nur Algorithmen drin – na und?

| Autor / Redakteur: Günter Heiß* / Annika Lutz

Der Begriff „Künstliche Intelligenz“ ist breit gefasst und nicht jeder versteht das selbe darunter.
Der Begriff „Künstliche Intelligenz“ ist breit gefasst und nicht jeder versteht das selbe darunter. (Bild: gemeinfrei / Pexels)

KI verspricht, neben anderen Bereichen auch den E-Commerce zu revolutionieren. Vieles ist Zukunftsmusik, manches können Online-Händler jedoch heute schon sinnvoll einsetzen. Erfahren Sie in diesem Beitrag, welche Möglichkeiten bereits genutzt werden.

Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen oder „nur” Algorithmus?

Künstliche Intelligenz (KI) ist in aller Munde. Das haben auch Software-Anbieter erkannt und werben mit KI in ihren E-Commerce-Lösungen. Dabei wird der Begriff oft sehr weit gefasst – von eher klassischen, aber intelligent erscheinenden Algorithmen und statistischen Methoden bis hin zu selbstlernenden Systemen, etwa auf Basis von künstlichen neuronalen Netzen. Die Begriffe sind recht unscharf und die Übergänge fließend.

Künstliche Intelligenz ist der Überbegriff für eine Vielzahl von Methoden und Modellen, die auf die Realisierung „intelligenten Verhaltens" auf maschineller Basis abzielen.

Eine scharfe Definition für KI gibt es allerdings nicht, was nicht zuletzt daran liegt, dass eine eindeutige Definition für Intelligenz an sich fehlt. Das auch heute noch gängigste Kriterium zur Beschreibung künstlicher Intelligenz ist der sogenannte Turing-Test, der 1950 vom britischen Mathematiker Alan Turing vorgeschlagen wurde.

Sehenswert zum Thema Turing-Test ist der TED-Vortrag von Alex Gendler „The Turing test: Can a computer pass for a human?"

Algorithmen beschreiben eindeutig definierte, vorbestimmte Vorgehensweisen, mit denen klar definierte Aufgaben gelöst werden können.

Dementsprechend führen Algorithmen für klar definierte Eingaben zu einem eindeutig vorhersehbaren Ergebnis. Falls dieses Ergebnis wider Erwarten nicht eintritt, liegt schlicht ein Fehler im Algorithmus vor, der gesucht und behoben werden kann. Algorithmen können dabei durchaus eine Komplexität und Mächtigkeit erreichen, die sie „intelligent“ erscheinen lassen.

Ein Beispiel für „smarte“ Algorithmen sind Systeme, die beispielsweise Produktbeschreibungen für Online-Shops erzeugen, die von menschlichen Inhalten kaum zu unterscheiden sind.

Lernen? Ja. Intelligenz? Nein.

Wenn heute von KI die Rede ist, bezieht man sich meist auf Maschinelles Lernen (ML), auch Machine Learning genannt. Dieses versetzt Maschinen in die Lage, aus Erfahrungen zu lernen, sich auf neu eingehende Information einzustellen und Aufgaben zu bewältigen, die menschenähnliches Denk- und Lernvermögen erfordern. ML erlaubt Maschinen insbesondere, in vorhanden Daten bestimmte Muster und Gesetzmäßigkeiten zu erkennen und daraus Lösungen zu entwickeln.

Beim Maschinellen Lernen wird der Maschine kein fester Weg für die Problemlösung vorgegeben. Vielmehr lernt die Maschine anhand einer Vielzahl von beispielhaften Eingaben und erwarteten, also richtigen, Ergebnissen.

Auf Basis dieses Trainings kann die Maschine für bisher unbekannte Eingaben neue Ergebnisse ableiten. Diese sind aber stets nur mit einer gewissen Wahrscheinlichkeit richtig. Falls ein Ergebnis mal falsch ist, kann nicht einfach ein Fehler gesucht und behoben werden. Vielmehr heißt es dann: Weiter trainieren!

Es gibt zahlreiche Methoden des Maschinellen Lernens. Eine der aktuell häufig zitierten ist das sogenannte „Deep Learning“, das auf neuronalen Netzen basiert. Allen Methoden gemein ist, dass sie immer auf Algorithmen basieren. Diese geben hier allerdings eher den Weg des Lernens vor, statt wie im klassischen Sinn den Weg der Problemlösung.

Ein Beispiel für ML ist die Gesichtserkennung, wie sie beispielsweise in Fotoprogrammen zum Einsatz kommt. Zu Beginn des Trainings ist die Erkennung stark fehlerbehaftet. Je öfter aber eine Person zum Beispiel als „Lisa“ gekennzeichnet wird, desto besser werden die Ergebnisse.

Der Zusammenhang zwischen Künstlicher Intelligenz, Maschinellem Lernen und Algorithmus.
Der Zusammenhang zwischen Künstlicher Intelligenz, Maschinellem Lernen und Algorithmus. (Bild: eCube)

Fazit: Künstliche Intelligenz kann über sehr unterschiedliche Wege erreicht werden. Der Übergang von „dummen“, algorithmischen Verhaltensweisen zu solchen, die als intelligent wahrgenommen werden, ist fließend und hängt letztendlich von unserer eigenen Wahrnehmung ab: Eine Leistung, die wir uns nur schwer erklären können, klassifizieren wir eher als intelligent, als eine, die uns selbstverständlich und einfach erscheint.

Übrigens: Bis heute konnte keine Maschine den oben genannten Turing-Test zweifelsfrei bestehen. Das liegt nicht zuletzt daran, dass selbst „hochintelligente“ Maschinen stets auf einen recht begrenzten Problembereich spezialisiert sind.

Wie weit ist KI im E-Commerce heute?

Künstliche Intelligenz ist „in”. Anwendungen, die man im engeren Sinne als „intelligent“ bezeichnen könnte, werden jedoch in absehbarer Zeit noch nicht zu erwarten sein. Software, die KI verspricht, ist deshalb mit Vorsicht zu genießen.

Die Krux an der Sache ist, dass lernende Systeme riesige Mengen von Daten brauchen, um „Intelligenz“ zu entwickeln. Sie müssen trainiert werden, um Fähigkeiten zu entwickeln und selbst lernen zu können. Dazu braucht es nicht nur Produktdaten (mit denen sich viele Händler heute schon schwer tun), sondern zudem auch Nutzerdaten, die im Online-Shop und in sonstigen Verkaufskanälen gesammelt und in Echtzeit verarbeitet werden müssen.

Maschinelles Lernen braucht Daten

Der Erfolg von Maschinellem Lernen im E-Commerce hängt ganz wesentlich davon ab, ob es gelingt, „Big Data“ in „Smart Data“ zu verwandeln. Nicht umsonst zielen viele neue Software-Lösungen und -Services im E-Commerce auf die Analyse und die Interpretation von Daten ab. Für „normale“ Online-Händler sind Big Data und damit auch ML in höchster Form noch in weiter Ferne.

„80% aller KI-Projekte in Unternehmen sind pure Alchemie.“ – Dr. Roman Zenner, commercetools

Software-Anwendungen, die wirklich intelligent mitdenken oder dem Händler gar Entscheidungen abnehmen kann, gibt es heute noch nicht. Es gibt jedoch bereits eine ganze Reihe von Services, die anhand von smarten Algorithmen oder auch durch Maschinelles Lernen ein gewisses Maß an Cleverness in den E-Commerce bringen.

Mit jedem Shop, in dem ein Service zum Einsatz kommt, lernt dieser dazu und entwickelt seine Fähigkeiten weiter. Er verarbeitet laufend viel größere Datenmengen als ein einzelner Händler das jemals leisten könnte. Von diesem Trainingseffekt können auch kleine Shops schon heute profitieren, wenn sie entsprechende Services in ihren Online-Shops nutzen.

Zukünftige Einsatzpotentiale Künstlicher Intelligenz

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Zukünftige Einsatzpotentiale Künstlicher Intelligenz

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Wie können Händler schon jetzt von „intelligenten“ Anwendungen profitieren?

Shop-Funktionen, die für eine überzeugende Customer Experience im Online-Shop entscheidend sind, lassen sich schon heute mithilfe der richtigen Services in den Bereich Künstlicher Intelligenz bringen. Wir wollen uns im folgenden einige Services exemplarisch ansehen.

1. Produktsuche
Die führende Lösung für Onsite-Suche „Fact-Finder“ läuft nach eigenen Angaben in über 1.600 Online-Shops und verarbeitet im Monat über 400 Mio. Suchanfragen. Das ist eine optimale Basis dafür, dass Fact-Finder laufend trainiert und damit „intelligenter" wird. Die Produktsuche liefert auch bei sehr komplexen (oder fehlerhaften) Suchanfragen sinnvolle Ergebnisse. Die Features der Suche lassen sich sehr einfach über vorgefertigte HTML-Bausteine oder als Services über Schnittstellen einbinden.

2. Kundenservice
Immer mehr Online-Shops setzen auf digitale Kundenberater. Viele Chatbots nutzen Algorithmen, um Fragen zu beantworten, für die zuvor bestimmte Regeln festgelegt wurden. Chatbots, die Ansätze Maschinellen Lernens nutzen, sind so programmiert und trainiert, dass sie die menschliche Sprache verstehen können. Eine sehr umfangreiche Sammlung von Anwendungen und Tools findet sich unter www.chatbotguide.org.

3. Zahlungssicherheit
Laut SIX Payment Services verursacht Betrug im Online-Handel Verluste in Höhe von 1,5 Prozent des Jahresumsatzes. Mithilfe von Lösungen wie Fraud Free von SIX lassen sich Betrugsversuche quasi in Echtzeit aufdecken, bevor für den Händler ein Schaden entsteht. Und das laut Anbieter nahezu fehlerfrei, sodass ordentliche, nichtbetrügerische Transaktionen nicht von übereifriger Software beeinträchtigt werden. Lösungen wie Fraud Free lassen sich in der Regel sehr einfach über Rest API oder Plugin in bestehende E-Commerce-Systeme integrieren.

4. Maschinelle Texterstellung
Smarte Services wie AX Semantics sind in der Lage, aus strukturierten Produktdaten und Textvorlagen automatisch Beschreibungstexte für Produkte zu erstellen. Das spart Händlern vor allem bei großen Datenmengen oder sich regelmäßig ändernden Sortimenten viel Zeit und Arbeit. Das ist ein gutes Beispiel für eine Software-Anwendung, die intelligent erscheint, aber in der Regel allein mit smarten Algorithmen arbeitet.

Smarte Services für Online-Shops gibt es reichlich. Die Herausforderung für den Händler besteht darin, geeignete Anwendungen zu finden, die einigermaßen ausgereift sind und sich mit möglichst geringem Aufwand und geringem Risiko in ein bestehendes System einbinden lassen. Händler, die über eine Service-basierte Systemarchitektur verfügen, haben hier den Vorteil, dass sie Services bzw. Micro-Services relativ einfach in ihre bestehenden Systeme integrieren können.

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Fazit: Es muss nicht gleich KI sein

Eine Software muss keine „Intelligenzbestie" sein, um in Zeiten von Maschine Learning mithalten zu können. Oft genügen schon Ansätze aus diesem Bereich oder einfach nur sehr ausgeklügelte Algorithmen, um einen echten Mehrwert für den Online-Verkauf zu schaffen.

Es lohnt sich, neue Entwicklungen aufmerksam zu verfolgen und auch den Mut zu haben, Technologien in einem frühen Stadium ihrer Entwicklung auszuprobieren.

* Günter Heiß ist Geschäftsführer bei eCube GmbH.

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