Das Jahr 2025 könnte das Jahr der KI sein, doch viele Anbieter präsentieren ihre Produkte als „KI-gestützt“, während es oft nur um aufbereitete Automatisierung geht. Diese Unsicherheit betrifft viele Marketingfachleute, die die wahre Innovation von reinen Umstellungen unterscheiden müssen.
Was echte KI ausmacht
Automatisierungstools haben oft Versprechen wie „Echtzeit-Personalisierung“ abgegeben, doch diese konnten selten eingehalten werden. Wahre KI passt sich dynamisch an, indem sie aus Verhaltenssignalen, Kontext und Intention lernt. Der Unterschied zwischen statischer Logik und intelligenter Technologie ist erheblich.
Marketingfachleute sollten bei der Vielzahl an „KI“-Lösungen skeptisch sein. Nicht alle Tools, die mit „KI!“ werben, sind tatsächlich KI. Es gilt, echte Innovation von aufgefrischter Automatisierung zu unterscheiden.
6 wichtige Überlegungen bei der Bewertung von KI im Marketing
Hier sind einige Anhaltspunkte, um echte KI von einfacher Logik zu unterscheiden.
1. Suche nach adaptivem Lernen, nicht nur nach regelbasierter Automatisierung
Worauf man achten sollte: Marketing-Plattformen können regelbasierte Workflows mit maschinellen Lernkomponenten kombinieren, was in Ordnung ist. Entscheidend ist, ob das System seine Ausgaben im Lauf der Zeit basierend auf neuen Daten verbessert.
Was zu beachten ist: Das System folgt festgelegten Regeln ohne Anpassungsfähigkeit.
Fragen, die du stellen solltest:
- Trainiert das System seine Modelle dynamisch oder arbeitet es nach festen Regeln? Wenn ja, wie oft?
- Lernt das System aus Verhaltensdaten oder folgt es nur festgelegten Workflows?
2. Fordere Transparenz hinsichtlich KI-Modellen und -Techniken
Worauf man achten sollte: Nicht jede Plattform benötigt tiefes Lernen oder Verstärkungslernen. Es ist wichtig zu verstehen, welche Art von KI verwendet wird und warum.
Was zu beachten ist: Das Produkt verlässt sich auf Entscheidungsbäume oder vorprogrammierte Logik.
Fragen, die du stellen solltest:
- Verwendet es tiefes Lernen oder Lernen durch Verstärkung, oder ist es regelbasiert?
- Kannst du Einzelheiten dazu bereitstellen, wie sich das Modell aktualisiert?
- Warum wurde dieser Ansatz für den spezifischen Anwendungsfall gewählt?
3. Verstehe die Trainingsmethodologie
Worauf man achten sollte: Die Qualität des Modells hängt von seinem Trainingsprozess ab. Untersuche die Datensätze, die zur Verbesserung der Genauigkeit des Lösung beitragen.
Was zu beachten ist: Vertraut es auf vorgegebene Antworten ohne nennenswertes Lernen?
Fragen, die du stellen solltest:
- Trainiert es mit Echtzeitdaten, synthetischen Daten oder vorprogrammierten Regelsets?
- Wie oft wird das Modell aktualisiert und wie wird Feedback integriert?
4. Suche nach sich entwickelnden Einsichten, nicht nach statischen Dashboards
Worauf man achten sollte: Wahre KI-gesteuerte Systeme bieten sich entwickelnde Empfehlungen und Einsichten, die sich mit dem Verhalten ändern.
Was zu beachten ist: Es werden statische Berichte und grundlegende Analysen ohne fortgeschrittene Modellierung präsentiert.
Fragen, die du stellen solltest:
- Verbessert sich die Genauigkeit des Systems über die Zeit, wenn neue Daten kommen?
- Kann es dynamisch Inhalte erstellen oder verlässt es sich auf Vorlagen?
- Sind die Einsichten vorausschauend oder nur beschreibend?
5. Achte auf Schlagwörter ohne Substanz
Einige Anbieter missbrauchen Begriffe wie „maschinelles Lernen“ und „KI-gesteuert“, während sie grundlegende Automatisierung nutzen. Achte auf folgende Warnsignale:
- Mangelnde Klarheit: Keine klare Erklärung, wie KI im Produkt funktioniert.
- Keine Nachweise: Fehlende technische Dokumentation oder Fallstudien, die KI-gestützte Verbesserungen zeigen.
- Vage Verständigung vom Anbieter: Der Anbieter kann die Unterschiede zwischen KI und Automatisierung nicht klar artikulieren.
6. Konsultiere Dritte
Verlasse dich nicht nur auf die Aussagen des Anbieters. Überprüfe unabhängige Analystenberichte von anerkannten Quellen.
Nutze dein Netzwerk oder Erfahrungsberichte, um echte Nutzererfahrungen zu sammeln.