Mit dem Aufkommen von KI stellen sich immer mehr Menschen die Frage: "Was sind die Vorteile eines Marketing Agentur wenn ich doch einfach KI einsetzen kann"? KI wird zunehmend im Marketing eingesetzt, und es ist unbestreitbar, dass sie nützlich ist. Aber hat sie die Fähigkeit, den Menschen vollständig zu ersetzen?

 

Die Nachteile.

KI hat einige große Nachteile, von denen sich die meisten auf den Mangel an menschlicher Personalisierung konzentrieren. KI-generierte Inhalte können technisch präzise und logisch sein, aber es fehlt ihnen die menschliche Verbindung und der emotionale Aspekt, den die meisten Verbraucher suchen und vor allem nachempfinden können. 

Nehmen wir als Beispiel die Weihnachtswerbung von Coke aus dem Jahr 2024. Es handelte sich um einen vollständig von einer künstlichen Intelligenz generierten Werbespot, der bei vielen Menschen ein Gefühl der Befremdung auslöste oder als "unheimliches Tal" bezeichnet wurde. Insgesamt herrschte eine allgemein ablehnende Haltung in Richtung der Anzeige.

 

Die praktischen Anwendungen der KI. 

KI und Copywriting.

KI ist großartig bei der Entwicklung von Werbetexten, aber da sie nur bis zu einem gewissen Grad eingesetzt werden kann, wird sie in absehbarer Zeit keine Werbetexter ersetzen können. Die KI ist zwar in der Lage, großartige Texte zu erstellen, aber zur Optimierung dieser von der KI erstellten Texte werden immer noch Menschen benötigt. Schließlich vermarkten wir an Menschen, nicht an Maschinen.

Bei KI besteht auch das Risiko, dass immer mehr Marketingteams sie in ihre Arbeit integrieren. Arbeitwerden immer mehr Werbespots ähnlich klingen. Sie verschmelzen zu einer Einheit. Von einer künstlichen Intelligenz geschriebene Texte sind oft sehr auffällig, wenn sie nicht von einem Menschen überarbeitet oder entwickelt wurden. Eines von vielen verräterischen Zeichen ist das Vorhandensein eines Em-Dash (was schlecht ist Nachrichten für die menschlichen Werbetexter, die sie seit Jahren nutzen und lieben).

Es gibt auch das Argument, dass die KI ihre Informationen von anderen Websites übernimmt. Ohne menschlichen Input verliert die KI jegliche Originalität und Authentizität (vor allem, wenn wir sehen, dass Inhalte in großem Umfang von der KI erstellt werden). KI kann den Texter zwar unterstützen, ihn aber nicht vollständig ersetzen. Solange wir an Menschen vermarkten, wird es immer einen Bedarf an menschlichen Emotionen geben. Eine Stanford-Dozent theoretisiert, dass bis zu 95% der Entscheidungsfindung basiert auf Emotionen. 

 

KI und Datenanalyse.

Zwar ist die KI bei der Datenanalyse stärker, aber es fällt ihr schwer, die komplexen Zusammenhänge zu verstehen, die hinter den Handlungen der Menschen stehen. 

Ja, KI ist großartig für Personalisierung und Zielgruppenansprache. Sie kann Ihnen dabei helfen, E-Mails zu personalisieren und sogar potenzielle Umsatzprognosen zu erstellen, und ermöglicht Marketern einen einfacheren Zugang zu ihren Daten als je zuvor. 

Es braucht jedoch einen Menschen, um zu verstehen, welche externen Ereignisse (z. B. Valentinstage, Geburtstage oder andere Anlässe) die Käufe Ihrer Produkte anregen und eine emotionale Verbindung zu den Verbrauchern herstellen.

Es ist auch wichtig, daran zu denken, dass KI immer noch Fehler machen kann, weil sie ihre eigenen eingebauten Vorurteile gegenüber Themen hat. Da die KI aus offenen Quellen und menschlichem Wissen lernt, kann sie leicht verschiedene Arten von Voreingenommenheit aus diesen Datenquellen übernehmen und algorithmische Voreingenommenheit entwickeln. Viele Arten von Vorurteilen können die Entscheidungsfindung der KI beeinflussen, aber Chapman-Universität schlägt fünf Haupttypen vor.

Fünf Arten von KI-Voreingenommenheit

Voreingenommenheit bei der Auswahl 

Dies ist der Fall, wenn die Trainingsdaten die reale Bevölkerung nicht genau repräsentieren und daher eine falsche Annahme getroffen wird. Wenn ein Gesichtserkennungsmodell hauptsächlich auf einen Hautton trainiert wird, kann es Schwierigkeiten haben, Personen mit anderen Hauttönen zu erkennen, was zu Diskriminierung führt.

Bestätigungsvoreingenommenheit 

Dies geschieht, wenn sich die KI zu sehr auf frühere Informationen stützt, die sie gelernt hat. Das bedeutet, dass sie frühere historische Vorurteile oder Vorurteile, die sie bereits gelernt hat, bestätigt. Zum Beispiel das Stereotyp, dass Frauen weniger qualifiziert sind, um im technischen Bereich zu arbeiten. Dies und die Voreingenommenheit aufgrund von Stereotypen waren ein wichtiger Faktor für den Amazon-Skandal.

Verzerrung der Messung 

Ähnlich wie bei der Stichprobenauswahl kommt es auch bei der Messung zu Verzerrungen, wenn die Datenerhebung nicht vollständig ist oder während der Erhebung ein Fehler auftritt. Wenn eine Universität beispielsweise eine Umfrage zur Studienzufriedenheit verschickt, aber nur diejenigen kontaktiert, die drei Jahre lang immatrikuliert waren, und nicht die Mitglieder, die ihr Studium abgebrochen oder gewechselt haben, erhält sie kein vollständiges Bild.

Stereotypisierende Voreingenommenheit 

Auch "Prejudice bias" genannt. Dabei handelt es sich um eine Voreingenommenheit, die der Maschine antrainiert wird und gesellschaftliche Vorurteile, Stereotypen und Annahmen widerspiegelt. Viele virtuelle Assistenten wie Siri oder Alexa sind mit weiblichen Stimmen ausgestattet und darauf programmiert, höflich und zuvorkommend zu sein. Dies verstärkt das Stereotyp, dass Frauen hilfsbereit und unterwürfig sein sollten, was ungewollt dazu beitragen kann, geschlechtsspezifische Vorurteile in der Gesellschaft aufrechtzuerhalten.

Homogenitätsverzerrung außerhalb der Gruppe

Hier verallgemeinert die KI Datengruppen, über die sie weniger Daten hat. Sie fasst kleinere Gruppen zusammen, auch wenn diese nur wenige Gemeinsamkeiten aufweisen. Zum Beispiel haben Gesichtserkennungssysteme Schwierigkeiten, Personen aus rassischen oder ethnischen Minderheitengruppen zu unterscheiden. Dies liegt an der mangelnden Vielfalt der Trainingsdaten.

 

Historisch gesehen sind von diesen Vorurteilen auch eher Minderheitengruppen betroffen, daher ist es wichtig, sich ihrer bewusst zu sein. Nehmen Sie alles mit Vorsicht, und achten Sie auch auf kontextbezogene Fehler. Die meisten KI-Programme verfügen nicht über ein tiefes kontextuelles Verständnis. Kontextbedingte Fehler können auch dadurch entstehen, dass die KI kein externes Wissen hat. Denn wenn die KI nichts über etwas erfährt, kann sie es nicht berücksichtigen. In den meisten Fällen sollten Sie einfach bedenken, dass Sie oft das herausbekommen, was Sie hineinstecken. Stellen Sie also sicher, dass Sie ihr gute Fragen stellen.

 

Was bedeutet das alles für Sie, wenn Sie erwägen, 100% AI Marketing zu betreiben?

Insgesamt ist die KI ein großartiges Instrument, aber nur, wenn sie mit zusätzlichem menschlichen Input eingesetzt wird. Der Einsatz von KI zur Unterstützung Ihrer Marketingarbeit kann die Produktivität, aber nicht unbedingt die Qualität steigern. 

Und noch ein Hinweis: Verlassen Sie sich nicht darauf, dass KI die harte Arbeit für Sie erledigt, denn sie ist kein Ersatz. KI kann einen Teil der Arbeit rationalisieren, aber Daten (und die Erstellung von Inhalten) müssen immer noch von Menschen analysiert und überprüft werden, um sicherzustellen, dass sie die Authentizität und Emotion haben, die sie zu etwas Wertvollem machen. Also keine Sorge, KI wird die Vermarkter in nächster Zeit nicht ersetzen. 

 

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