KI oder ML: Wo ist der Unterschied?

Interview

5 Minuten

22.03.2019

Helmut van Rinsum

Portrait von Alexander Handcock

Die Schlagworte Künstliche Intelligenz (KI) und Maschinelles Lernen (ML) werden im Marketing oft strapaziert. Und leider fälschlicherweise oft als Synonyme verwendet. Die Unterschiede kennen nur wenige. Laut einer Studie von Everstring und Heinz Marketing können nur 19 Prozent die Begriffe auseinanderhalten. Und 37 Prozent geben zu, den Unterschied überhaupt nicht zu kennen.

Alexander Handcock, Senior Director bei Selligent Marketing Cloud, einem Softwareanbieter für Omnichannel-Marketing-Lösungen, erklärt, was KI und ML voneinander unterscheidet.


Künstliche Intelligenz (KI) und ihre Anwendung



Der Begriff Künstliche Intelligenz (KI) bezieht sich auf Maschinen und Anlagen, die Aufgaben ausführen können, die für die menschliche Intelligenz charakteristisch sind. Während diese Definition weit gefasst erscheinen mag, bezieht sich KI für Unternehmen typischerweise auf Mechanismen, die Umweltfaktoren wahrnehmen und autonom Maßnahmen ergreifen, die die Chancen maximieren, vordefinierte Ziele erfolgreich zu erreichen - ohne menschliches Zutun.



Konkret ausgedrückt, betrachten Sie die KI als Oberbegriff für alles, was damit zu tun hat, dass Maschinen Aufgaben so erfüllen, wie sie normalerweise das menschliche Gehirn erfüllen würde.



Es gibt aber immer noch viel, was unter diese Idee fällt.



Marketingspezialisten können sich KI als computerbasierte Tools vorstellen, die Engagement-Marketing-Plattformen und Marketing-Automatisierungssoftware mit menschenähnlichen Fähigkeiten verbessern, wie z.B.:



  • Schlussfolgerung

  • Planung

  • Lernen

  • Entscheidungsfindung

  • Optimierung



Kurz gesagt: Wir bei Selligent Marketing Cloud definieren KI als ein selbstlernendes System, das sein Verhalten auf der Grundlage der gewonnenen Erkenntnisse bei der Informationsverarbeitung anpassen kann.



Wo man Maschinelles Lernen (ML) findet



Beim Maschinellen Lernen hingegen geht es mehr um die Mechanik – die mathematischen Modelle und Algorithmen –, wie ein Computersystem lernt. Es geht darum, wie riesige Mengen von Daten aus verschiedenen Quellen genutzt werden können, damit eine Maschine diese Daten anwenden kann, um aus Erfahrungen zu lernen.



Vor dem Maschinellen Lernen brachten Programmierer Computern bei, Daten zu nutzen, indem sie komplexe Kommandostrings erstellten. Heutzutage, würde die alte Lehrmethode das Schreiben von buchstäblich Millionen von Codezeilen erfordern, um die gleichen flexiblen und komplexen Aufgaben zu erfüllen, die durch Maschinelles Lernen freigesetzt werden. Alle neuen und unbekannten Probleme würden einen Programmierer erfordern, der neuen Code schreiben müsste, um sie zu lösen.



Damit ist Maschinelles Lernen genau das, was KI fließender macht und den Kurs basierend auf den verfügbaren Daten anpasst. Als Marketer werden Sie oft hören können, wie Begriffe verwendet werden, die im Grunde genommen Teilmengen des maschinellen Lernens sind:



  • Deep learning

  • Deep neural networks

  • Innovation insights learning

  • Adversarial learning



Auf Markenebene wird die große Mehrheit dessen, was Marken und Marketer derzeit machen, mit maschinellem Lernen und Deep Learning in Verbindung gebracht. Bei der Selligent Marketing Cloud haben wir unsere eigene KI-Engine, Selligent Cortex, speziell für die Bedürfnisse von Engagement-Marketern entwickelt und geschult.



Marketingspezialisten können die KI-Technologie nutzen, um aus den Daten zu lernen, die sie über ihre Kunden gesammelt haben. Diese in universellen Kundenprofilen gespeicherte Intelligenz kann dann angewendet werden, um auf der Grundlage von Verhaltensdaten das Lieblingsprodukt, die Lieblingsfarbe, den Lieblingsgeschmack und andere Vorlieben eines Verbrauchers zu ermitteln und dann personalisierte Angebote für jeden Kunden zu erstellen. Es kann die customer journey „on the go" aufbauen und die KI-Marketing-Automatisierung auf der Grundlage von Echtzeitverhalten anpassen, um ein Gefühl der Aktualität und des Situationsbewusstseins zu schaffen, das Kunden schätzen.



Es mag paradox klingen, aber die Einbeziehung von Maschinellem Lernen und Künstlicher Intelligenz lässt Marketing letztendlich menschlicher und einfühlsamer erscheinen. Außerdem hilft es, die Relevanz für große Kundensegmente zu erhöhen, indem beobachtet werden kann, wie sich Geschmack und Präferenzen entwickeln, während sich die KI-Marketinginitiativen unabhängig voneinander anpassen lassen, um eine maximale Wirkung zu erzielen.



Alexander Handcock begann seine Karriere als Content-Marketing-Experte für das Auswärtige Amt und wechselte dann zu einer Kreativagentur, die Multichannel-Kampagnen für globale Marken wie Microsoft, Allianz und AMD entwickelte. Nach einem kurzen Aufenthalt als Leiter für Marketing und PR beim deutschen Telco-Tech-Start-Up tyntec, kam er vor fünf Jahren zu Selligent Marketing Cloud. Dort ist er Senior Global Marketing Director.


KI oder ML: Wo ist der Unterschied?

Interview

5 Minuten

22.03.2019

Helmut van Rinsum

Portrait von Alexander Handcock

Die Schlagworte Künstliche Intelligenz (KI) und Maschinelles Lernen (ML) werden im Marketing oft strapaziert. Und leider fälschlicherweise oft als Synonyme verwendet. Die Unterschiede kennen nur wenige. Laut einer Studie von Everstring und Heinz Marketing können nur 19 Prozent die Begriffe auseinanderhalten. Und 37 Prozent geben zu, den Unterschied überhaupt nicht zu kennen.

Alexander Handcock, Senior Director bei Selligent Marketing Cloud, einem Softwareanbieter für Omnichannel-Marketing-Lösungen, erklärt, was KI und ML voneinander unterscheidet.


Künstliche Intelligenz (KI) und ihre Anwendung



Der Begriff Künstliche Intelligenz (KI) bezieht sich auf Maschinen und Anlagen, die Aufgaben ausführen können, die für die menschliche Intelligenz charakteristisch sind. Während diese Definition weit gefasst erscheinen mag, bezieht sich KI für Unternehmen typischerweise auf Mechanismen, die Umweltfaktoren wahrnehmen und autonom Maßnahmen ergreifen, die die Chancen maximieren, vordefinierte Ziele erfolgreich zu erreichen - ohne menschliches Zutun.



Konkret ausgedrückt, betrachten Sie die KI als Oberbegriff für alles, was damit zu tun hat, dass Maschinen Aufgaben so erfüllen, wie sie normalerweise das menschliche Gehirn erfüllen würde.



Es gibt aber immer noch viel, was unter diese Idee fällt.



Marketingspezialisten können sich KI als computerbasierte Tools vorstellen, die Engagement-Marketing-Plattformen und Marketing-Automatisierungssoftware mit menschenähnlichen Fähigkeiten verbessern, wie z.B.:



  • Schlussfolgerung

  • Planung

  • Lernen

  • Entscheidungsfindung

  • Optimierung



Kurz gesagt: Wir bei Selligent Marketing Cloud definieren KI als ein selbstlernendes System, das sein Verhalten auf der Grundlage der gewonnenen Erkenntnisse bei der Informationsverarbeitung anpassen kann.



Wo man Maschinelles Lernen (ML) findet



Beim Maschinellen Lernen hingegen geht es mehr um die Mechanik – die mathematischen Modelle und Algorithmen –, wie ein Computersystem lernt. Es geht darum, wie riesige Mengen von Daten aus verschiedenen Quellen genutzt werden können, damit eine Maschine diese Daten anwenden kann, um aus Erfahrungen zu lernen.



Vor dem Maschinellen Lernen brachten Programmierer Computern bei, Daten zu nutzen, indem sie komplexe Kommandostrings erstellten. Heutzutage, würde die alte Lehrmethode das Schreiben von buchstäblich Millionen von Codezeilen erfordern, um die gleichen flexiblen und komplexen Aufgaben zu erfüllen, die durch Maschinelles Lernen freigesetzt werden. Alle neuen und unbekannten Probleme würden einen Programmierer erfordern, der neuen Code schreiben müsste, um sie zu lösen.



Damit ist Maschinelles Lernen genau das, was KI fließender macht und den Kurs basierend auf den verfügbaren Daten anpasst. Als Marketer werden Sie oft hören können, wie Begriffe verwendet werden, die im Grunde genommen Teilmengen des maschinellen Lernens sind:



  • Deep learning

  • Deep neural networks

  • Innovation insights learning

  • Adversarial learning



Auf Markenebene wird die große Mehrheit dessen, was Marken und Marketer derzeit machen, mit maschinellem Lernen und Deep Learning in Verbindung gebracht. Bei der Selligent Marketing Cloud haben wir unsere eigene KI-Engine, Selligent Cortex, speziell für die Bedürfnisse von Engagement-Marketern entwickelt und geschult.



Marketingspezialisten können die KI-Technologie nutzen, um aus den Daten zu lernen, die sie über ihre Kunden gesammelt haben. Diese in universellen Kundenprofilen gespeicherte Intelligenz kann dann angewendet werden, um auf der Grundlage von Verhaltensdaten das Lieblingsprodukt, die Lieblingsfarbe, den Lieblingsgeschmack und andere Vorlieben eines Verbrauchers zu ermitteln und dann personalisierte Angebote für jeden Kunden zu erstellen. Es kann die customer journey „on the go" aufbauen und die KI-Marketing-Automatisierung auf der Grundlage von Echtzeitverhalten anpassen, um ein Gefühl der Aktualität und des Situationsbewusstseins zu schaffen, das Kunden schätzen.



Es mag paradox klingen, aber die Einbeziehung von Maschinellem Lernen und Künstlicher Intelligenz lässt Marketing letztendlich menschlicher und einfühlsamer erscheinen. Außerdem hilft es, die Relevanz für große Kundensegmente zu erhöhen, indem beobachtet werden kann, wie sich Geschmack und Präferenzen entwickeln, während sich die KI-Marketinginitiativen unabhängig voneinander anpassen lassen, um eine maximale Wirkung zu erzielen.



Alexander Handcock begann seine Karriere als Content-Marketing-Experte für das Auswärtige Amt und wechselte dann zu einer Kreativagentur, die Multichannel-Kampagnen für globale Marken wie Microsoft, Allianz und AMD entwickelte. Nach einem kurzen Aufenthalt als Leiter für Marketing und PR beim deutschen Telco-Tech-Start-Up tyntec, kam er vor fünf Jahren zu Selligent Marketing Cloud. Dort ist er Senior Global Marketing Director.


KI oder ML: Wo ist der Unterschied?

Interview

5 Minuten

22.03.2019

Helmut van Rinsum

Portrait von Alexander Handcock

Die Schlagworte Künstliche Intelligenz (KI) und Maschinelles Lernen (ML) werden im Marketing oft strapaziert. Und leider fälschlicherweise oft als Synonyme verwendet. Die Unterschiede kennen nur wenige. Laut einer Studie von Everstring und Heinz Marketing können nur 19 Prozent die Begriffe auseinanderhalten. Und 37 Prozent geben zu, den Unterschied überhaupt nicht zu kennen.

Alexander Handcock, Senior Director bei Selligent Marketing Cloud, einem Softwareanbieter für Omnichannel-Marketing-Lösungen, erklärt, was KI und ML voneinander unterscheidet.


Künstliche Intelligenz (KI) und ihre Anwendung



Der Begriff Künstliche Intelligenz (KI) bezieht sich auf Maschinen und Anlagen, die Aufgaben ausführen können, die für die menschliche Intelligenz charakteristisch sind. Während diese Definition weit gefasst erscheinen mag, bezieht sich KI für Unternehmen typischerweise auf Mechanismen, die Umweltfaktoren wahrnehmen und autonom Maßnahmen ergreifen, die die Chancen maximieren, vordefinierte Ziele erfolgreich zu erreichen - ohne menschliches Zutun.



Konkret ausgedrückt, betrachten Sie die KI als Oberbegriff für alles, was damit zu tun hat, dass Maschinen Aufgaben so erfüllen, wie sie normalerweise das menschliche Gehirn erfüllen würde.



Es gibt aber immer noch viel, was unter diese Idee fällt.



Marketingspezialisten können sich KI als computerbasierte Tools vorstellen, die Engagement-Marketing-Plattformen und Marketing-Automatisierungssoftware mit menschenähnlichen Fähigkeiten verbessern, wie z.B.:



  • Schlussfolgerung

  • Planung

  • Lernen

  • Entscheidungsfindung

  • Optimierung



Kurz gesagt: Wir bei Selligent Marketing Cloud definieren KI als ein selbstlernendes System, das sein Verhalten auf der Grundlage der gewonnenen Erkenntnisse bei der Informationsverarbeitung anpassen kann.



Wo man Maschinelles Lernen (ML) findet



Beim Maschinellen Lernen hingegen geht es mehr um die Mechanik – die mathematischen Modelle und Algorithmen –, wie ein Computersystem lernt. Es geht darum, wie riesige Mengen von Daten aus verschiedenen Quellen genutzt werden können, damit eine Maschine diese Daten anwenden kann, um aus Erfahrungen zu lernen.



Vor dem Maschinellen Lernen brachten Programmierer Computern bei, Daten zu nutzen, indem sie komplexe Kommandostrings erstellten. Heutzutage, würde die alte Lehrmethode das Schreiben von buchstäblich Millionen von Codezeilen erfordern, um die gleichen flexiblen und komplexen Aufgaben zu erfüllen, die durch Maschinelles Lernen freigesetzt werden. Alle neuen und unbekannten Probleme würden einen Programmierer erfordern, der neuen Code schreiben müsste, um sie zu lösen.



Damit ist Maschinelles Lernen genau das, was KI fließender macht und den Kurs basierend auf den verfügbaren Daten anpasst. Als Marketer werden Sie oft hören können, wie Begriffe verwendet werden, die im Grunde genommen Teilmengen des maschinellen Lernens sind:



  • Deep learning

  • Deep neural networks

  • Innovation insights learning

  • Adversarial learning



Auf Markenebene wird die große Mehrheit dessen, was Marken und Marketer derzeit machen, mit maschinellem Lernen und Deep Learning in Verbindung gebracht. Bei der Selligent Marketing Cloud haben wir unsere eigene KI-Engine, Selligent Cortex, speziell für die Bedürfnisse von Engagement-Marketern entwickelt und geschult.



Marketingspezialisten können die KI-Technologie nutzen, um aus den Daten zu lernen, die sie über ihre Kunden gesammelt haben. Diese in universellen Kundenprofilen gespeicherte Intelligenz kann dann angewendet werden, um auf der Grundlage von Verhaltensdaten das Lieblingsprodukt, die Lieblingsfarbe, den Lieblingsgeschmack und andere Vorlieben eines Verbrauchers zu ermitteln und dann personalisierte Angebote für jeden Kunden zu erstellen. Es kann die customer journey „on the go" aufbauen und die KI-Marketing-Automatisierung auf der Grundlage von Echtzeitverhalten anpassen, um ein Gefühl der Aktualität und des Situationsbewusstseins zu schaffen, das Kunden schätzen.



Es mag paradox klingen, aber die Einbeziehung von Maschinellem Lernen und Künstlicher Intelligenz lässt Marketing letztendlich menschlicher und einfühlsamer erscheinen. Außerdem hilft es, die Relevanz für große Kundensegmente zu erhöhen, indem beobachtet werden kann, wie sich Geschmack und Präferenzen entwickeln, während sich die KI-Marketinginitiativen unabhängig voneinander anpassen lassen, um eine maximale Wirkung zu erzielen.



Alexander Handcock begann seine Karriere als Content-Marketing-Experte für das Auswärtige Amt und wechselte dann zu einer Kreativagentur, die Multichannel-Kampagnen für globale Marken wie Microsoft, Allianz und AMD entwickelte. Nach einem kurzen Aufenthalt als Leiter für Marketing und PR beim deutschen Telco-Tech-Start-Up tyntec, kam er vor fünf Jahren zu Selligent Marketing Cloud. Dort ist er Senior Global Marketing Director.


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