Künstliche Intelligenz in der Fahrradbranche

Der Papst trägt eine schicke, weiße Daunenjacke. Das gefälschte Foto schaffte es sogar in die Abendnachrichten der Tagesschau. Es steht stellvertretend für eines der größten Probleme, die das Vordringen der künstlichen Intelligenz in unterschiedliche Bereiche der Medienproduktion mit sich bringt, den Deepfake. Welchem Bild kann man glauben, welches Video ist authentisch, welcher Dialog findet mit Menschen statt und nicht mit Maschinen?
Während die KI-Ethiker einen Entwicklungsstopp fordern, damit man solche und ähnliche Fragen erst einmal klären kann, bevor sich die Menschheit in großem Stil mit künstlichen Wahrheiten auseinandersetzen muss, schlägt die Geschäftswelt gerade einen ganz anderen Weg ein. Wie arbeitet man mit der künstlichen Intelligenz so zusammen, dass mehr, schneller oder bessere Produkte entstehen? Dabei geht es um Kommunikationsprodukte wie Blog-Artikel oder personalisierter Inhalt im Onlineshop, genauso wie um Fahrräder und Zubehör.

Selbst einfache Experimente führen zu ansehnlichen Ergebnissen. Mit dem Prompt »A portrait of a grumpy steam punk bicycle rider, holding his bike on the side, steam punk, high resolution, steam punk, digital art«, erhält man dieses Bild von Adobe.

Denn eines hat der Hype der letzten Wochen um das Thema generative AI im Allgemeinen und ChatGPT im Besondern mit Sicherheit gezeigt: Fast alle Unternehmensprozesse werden von diesen Tools verändert werden.
Auf den ersten Blick gibt es für die Rad-Branche fünf wichtige Segmente, in denen die KI ihre Stärken ausspielen kann: Marketing, Personalisierung, Produktentwicklung, Optimierung von Backend-Prozessen und Datenanalyse.

KI im Marketing

Die vordergründige Stärke von Tools wie ChatGPT im textlichen und Dall-E oder MidJourney im grafischen Bereich ist das schnelle Erzeugen von Content. Das ist für jeden Geschäftsbereich
relevant (so lassen sich deutsche Geschäftsführer gerne englische E-Mails vorformulieren) aber für die Marketingabteilungen natürlich besonders. Beim Versuch, alle Marketing-Kanäle mit Inhalten zu beschicken, geraten alle Marketingabteilungen zwangsläufig an eine Kapazitätsgrenze. Besonders hart trifft es sehr kleine Unternehmen, von denen es in der Radbranche zahlreiche gibt. Einige Radhändler verzichten inzwischen sogar auf die eigene Website, einfach weil sie die Zeit nicht finden, sie zu pflegen.
Da kommt die Hilfe durch KI gerade recht. Will man einen neuen Blogbeitrag schreiben oder die FAQ-Seiten der Website neu betexten, kopiert man einen Basistext oder eine Sammlung von Fakten in das Eingabefenster von ChatGPT und weist das Tool an, zum Beispiel einen Blogbeitrag mit 4000 Zeichen zu schreiben. Und die KI von OpenAI tut wie geheißen. Ähnlich funktioniert das bei Bildern. Gibt man »Radfahrer bei Sonnenuntergang vor Kölner Dom« bei Dall-E ein, erhält man vier mehr oder weniger passende Motive, mit denen man zum Beispiel den Blogbeitrag begleiten kann.
Der Schlüssel zur effizienten Nutzung dieser Tools liegt in der Qualität der Eingabe. Hier entsteht eine ganz neue Disziplin, das sogenannte Prompting oder Prompt Engineering. Das Prinzip ist einfach, die Details können durchaus kompliziert sein. »Je besser jemand das Bild, das ihm vorschwebt, textlich beschreiben kann, umso besser sind die Ergebnisse«, sagt Goda Juskeviciute, eine Wahlberlinerin aus Lettland, die sich gerade für dieses neue Berufsbild ausbildet.
Agenturen und Marketing-Abteilungen werden eigene Basis-Prompts entwickeln, die dafür sorgen, dass die neuen Inhalte dem Stil des Hauses entsprechen. Diese Basis-Prompts werden dann für den jeweiligen akuten Bedarf angereichert. Wer schon Inhalte auf seiner Website hat, kann diese in die KI füttern und somit dafür sorgen, dass der neu zu erzeugende Inhalt dem bestehenden ähnelt.
Bislang gehen Juristen grundsätzlich davon aus, dass der Initiator des Dialogs mit der Maschine auch die Urheber- und Verwertungsrechte am erzeugten Material besitzt.
Grundsätzlich gilt, dass jedes Ergebnis, das die KI erzeugt, von Menschen geprüft werden muss. Sind die Daten inhaltlich richtig? Ist der Text schlüssig? Sind in den Bildern eventuell anstößige oder urheberrechtlich geschützte Elemente zu sehen? »Die Tools sind noch nicht gut genug, um sie direkt auf Endkunden loszulassen«, sagt Entwickler Dominik Angerer, der ChatGPT als Ergänzung in sein Content Management System Storyblok einbaut. Mittelfristig werden diese Tools in jede Art von Baukastensystem integriert werden. Facebook arbeitet an einem Automaten zur Herstellung von Digitalanzeigen mit KI-Hilfe. Das Gleiche macht der niederländische Anbieter Sage & Archer für digitale Plakatwerbung. Somit verschwindet viel Aufwand beim Erzeugen passender Werbemittel und die Einstiegshürde für kleine und mittlere Unternehmen sinkt deutlich.

Die persönliche KI

Wenn es der Maschine einfach gelingt, gute Texte zu erzeugen, dann steigt damit der Output der Marketing-Abteilung. Und das gilt für Quantität und Qualität gleichermaßen. Insofern kommt man schnell auf die Idee, mehr Content für die Nische zu produzieren. Statt nur einen Artikel über »Radausflüge ins Sauerland« zu machen, kann man deren fünf in der gleichen Zeit erzeugen. Einen für Familien, einen für Radsportler, einen für Mountainbiker und so weiter.

»Radfahrer bei Sonnenuntergang vor Kölner Dom« führt auch bei Dall-E zu ansehnlichen Motiven mit etwas zu wenig Beinen.

Das geht hin bis zu personalisierten Inhalten in Mailings. Wer schon Kundenbeziehungen, vielleicht sogar ein CRM-System hat, kann diese Datenbasis nutzen, um auf die einzelne Person zugeschnittene Kommunikation auf Knopfdruck zu erzeugen. Aber Vorsicht: Personenbezogene Daten, wie zum Beispiel Namen oder Mail-Adressen haben in den Prompts nichts verloren. Die Daten fließen in der Regel in die USA und das würde die DSGVO verletzen. Aber man kann natürlich eine anonyme Kaufhistorie als Grundlage nutzen, um eine passende nächste E-Mail zu erzeugen, und die Personendaten nachträglich einfügen.
Auch auf der Website hilft die KI, den individuellen Bedürfnissen der Nutzenden Rechnung zu tragen. Ein Chatbot kann rund um die Uhr Service-Dienste ableisten. Er kann die User wie eine Art Navigationshilfe zu einer gesuchten Webseite führen. Er kann aber auch direkt mit dem Kalender der Werkstatt verbunden werden, so dass Kunde und Kundin im Self Service einen Termin reservieren können.
Aber das gab es doch vorher schon, mag der geneigte Leser einwerfen. Richtig. Aber hinter ChatGPT und ähnlichen Tools stehen sogenannte Large Language Models, und die sind vor allem gut in Sprache. Das gilt für das Erkennen von Sprache genauso wie für das Erzeugen. Und sie können innerhalb eines längeren Dialogs den Kontext behalten. Fragt der Nutzer eingangs nach einem »Mountainbike« und später nach einer »passenden Schaltung«, dann können moderne Chat-Systeme diese Informationen verknüpfen.

»Unternehmen, die vorhaben, ChatGPT auf der Website einzusetzen, sollten sich Hilfe von Profis holen.«

Anna Augsburger, Sinch

Aktuell problematisch ist allerdings, dass ChatGPT halluziniert. Das mag ein temporäres Phänomen sein, aber für die Betreiber einer Website birgt es ein Risiko. »Unternehmen, die vorhaben, ChatGPT auf der Website einzusetzen, sollten sich Hilfe von Profis holen. Die entwickeln dann einen Regelrahmen, in dem sich der Chatbot bewegen darf«, erklärt Anna Augsburger, Kommunikationsexpertin und Senior Project Managerin bei Sinch.

Mehr kreative Ideen

Der vielleicht spannendste Einsatzbereich für die kreative künstliche Intelligenz ist das sogenannte »Challenging«. »Du willst im Team immer jemanden haben, der auch kritisch ist«, beschreibt Goda Juskeviciute diesen Ansatz. Und die KI ist gerne kritisch, ohne dabei gleich Angst um den eigenen Job zu haben.
Goda gibt der KI zum Beispiel einen Text zu lesen und stellt die Frage, was daran falsch oder langweilig ist. Mitunter lässt sie die KI sogar dazu in eine bestimmte Rolle schlüpfen: »Act as a journalist«.
Die KI ist ein virtueller, freier Mitarbeiter, der immer für ein Brainstorming zur Verfügung steht. Statt die Inhalte direkt selbst zu erzeugen, gibt das elektronische Personal Impulse, die die Phantasie des Nutzers anregen. »Schreib mir 30 Titel für Blogartikel zum Thema E-Bike« könnte ein Startpunkt sein.
Gleiches gilt für gestalterische Arbeit. Jedes Produktdesign kann durch KI-Vorschläge inspiriert werden. Eine gewisse Berühmtheit in der Szene hat ein frühes Beispiel der KI Dall-E erlangt: »Sitzmöbel, die wie Avocados aussehen«. Dabei geht es also nicht nur um die farbliche Gestaltung, sondern auch um das konkrete Produktdesign.

Ein freier Mitarbeiter namens ChatGPT

Überhaupt lässt sich feststellen, dass die meisten vielversprechenden Ansätze im Moment vorsehen, dass die KI und der Mensch zusammenarbeiten. So kann die künstliche Intelligenz langweilige Routinearbeiten abarbeiten, während sich der Mensch auf die qualitativ bedeutenderen Aufgaben konzentriert. Whisper heißt zum Beispiel die Spracherkennung von Open-AI, dem Hersteller von ChatGPT. Die Maschine verwandelt Videos und Tondateien mit sehr geringer Fehlerquote in Text. Das Tool wird inzwischen von vielen Journalisten zur Transkription von Video-Interviews verwendet.

Brooklyn Bikes startet die Personalisierung mit einem Quiz. Solche Content-Experimente lassen sich mit generative AI wesentlich schneller erzeugen.

Auch bei der Recherche kommt es vor, dass überflüssige Fleißarbeit entsteht. Zum Beispiel muss man sich manchmal stundenlang Youtube-Videos anschauen, um den einen Film, den Tipp, den Reparaturhinweis zu finden. Das Tool YoutubeSummary kann helfen. Es erzeugt innerhalb von Sekunden eine Kurzzusammenfassung des Inhalts des Videos in Textform. Oft reicht das, um sich einen ersten Blick darüber zu verschaffen, ob es sich lohnt, das Video wirklich anzuschauen.
Ähnliches gibt es in Arbeitsbereichen wie Grafik, Bildbearbeitung, Video, Animation oder beim Erstellen von Präsentationen. Störende Elemente aus Fotos eliminiert man nicht mehr mit Photoshop, sondern mit einem der vielen Werkzeuge von Runway. Zu kleine Bilder vergrößert man mit Upscaling-Tools wie IMGLarger, das deutlich besser vergrößert als der Platzhirsch Photoshop. Und Clipdrop sorgt dafür, dass jedes Foto, das Sie mit dem Smartphone machen, ohne Weiteres und vor allem ohne Hintergrund (Freisteller!) in einer Präsentation landet. Die Liste ließe sich endlos fortsetzen. Allen gemein ist, dass es sich in der Regel um lästige Pflichtaufgaben handelt.
Das Gleiche gilt übrigens auch für Programmierung. Sie können ChatGPT einfach darum bitten, Ihnen eine Website zu programmieren. Das Tool kann das.

Ich sehe was, was du nicht siehst

Der fünfte Anwendungsbereich für die KI ist geradezu klassisch. Es geht darum, große Datenmengen zu durchforsten und Dinge herauszufinden, auf die der gemeine Marketer nicht kommt. Aus Händlersicht sind die Kassendaten natürlich enorm spannend. Es geht weniger um den einzelnen Personenbezug als vielmehr um die Muster. Kaufen Menschen, die sich für einen grünen Helm interessieren, am liebsten auch eine rote Regenjacke? Werden vormittags eher Räder gekauft oder Zubehör? Oder sehr naheliegend: Hat die Plakatkampagne letzte Woche einen Effekt auf die Verkaufszahlen gehabt?
Datenanalysen jedweder Art sind die Spezialdisziplin von künstlicher Intelligenz. Was neu ist, ist die Sprachfähigkeit dieser Tools. Sie können Datenanalysen in Textform oder als Grafik so kommunizieren, dass die Handlungsableitung offensichtlich ist. Die Königsdisziplin ist, wenn man zwischen der analytischen künstlichen Intelligenz und der kreativen Variante einen geschlossenen Kreislauf erzeugt. Dann analysiert die KI, ob die von der KI erzeugten Inhalte mehr oder weniger User auf die Website gelockt haben.
Oder die kreative KI schreibt einen Blog-Beitrag auf Grundlage eines aktuellen Trends, den die analytische KI auf Social Media entdeckt hat. Das kalifornische Bike-Startup Retrospec hat die Marke genau auf diesem Ansatz aufgebaut. Während Corona, in einer Zeit also, als es für Rad- und Outdoor-Unternehmen wirklich schwierig war, sich bei Neukunden zu präsentieren.

Fazit

Im ersten Schritt ändert generative AI gar nicht so viele Prinzipien des Arbeitens, es macht nur einige Prozessschritte einfacher und schneller. Dadurch können selbst kleine Marketingabteilungen Experimente wagen und neue Kanäle ausprobieren, wofür sie früher nie Zeit gehabt hätten.
Langfristig ändern sich auch die strategischen Möglichkeiten. Materialise erstellt dank 3D-Druck einen Rahmen-Prototypen für Kalkhoff in nur sechs Wochen. Levi Strauss produziert Produktvideos mit virtuellen Models, die unterschiedlichste Körperformen haben, weil man analysiert hat, dass Kunden lieber kaufen, wenn sie Produkte an Models sehen, die ihnen ähnlich sind. Curie Vision hat für den gleichen Ansatz noch einen Grund gefunden: Er senkt die Retourenquote.
Brooklyn Bikes hat einen voll automatisierten und gleichzeitig individuellen Prozess zur Lead-Generierung auf der Website. Beim Fahrradverleiher Lime hat man die Reaktionszeiten auf Kundenbeschwerden um satte 77 Prozent verkürzt. Ein echter Wettbewerbsvorteil im Sharing-Business. Ein Viertel aller Anfragen kann vollautomatisch abgearbeitet werden.
Das Ganze basiert auf einem User Interface, das jeder versteht, nämlich einer simplen Eingabemaske wie bei der Google-Suche. Mindestens erste Gehversuche kann jeder mit den neuen Möglichkeiten machen und sollte das auch. //