Trendrecherche mittels Künstlicher Intelligenz
Dank künstlicher Intelligenz können Maschinen Muster erkennen, aus Erfahrungen lernen und Ergebnisse vorhersagen. Ein Anwendungsbereich für KI ist die Trendrecherche. Auf Basis von riesigen Datenmengen wird sie eingesetzt, um aktuelle und zukünftige Trends zu erkennen. Für Unternehmen hat das den Vorteil, dass sie anhand der automatisierten Trendrecherche schnell an sich verändernde Kundenbedürfnisse und Rahmenbedingungen anzupassen.
Der folgende Beitrag handelt von der Funktionsweise der KI gesteuerten Trendrecherche mit Beispielen vom KI-Marktplatz, der Insaas BaseAI, der KI von OpenAI und dem GPT-3 Textgenerator von Neuroflash.
Wie funktioniert die Trendrecherche mittels Künstlicher Intelligenz?
Die Funktionsweisen der Trendrecherche mittels KI sind abhängig von den jeweiligen Entwicklern. Im folgenden Abschnitt erläutern wir das System anhand vom Unternehmen KI-Marktplatz.
Funktionsweise des KI Marktplatzes, eigene Darstellung nach © KI Marktplatz
Für die Trenderkennung benötigt die Künstliche Intelligenz große Mengen an unstrukturierten Datensätzen oder Textdaten.
Im nächsten Schritt werden die Daten analysiert, die Methode ist dabei abhängig von der Art der zugrunde liegenden Daten. Bei Datensätzen wird das Data Mining verwendet. Dabei werden Verfahren der KI und statistische Algorithmen verwendet, um Muster, Trends oder Zusammenhänge aus den Datensätzen zu extrahieren. Bei Textdaten wird das Text Mining angewendet, dieses nutzt linguistische und statistische Methoden, um die Kernaussagen aus Texten zu selektieren.
Im Anschluss erfolgt das sogenannte Information Retrieval, bei dem weitere Datenquellen hinzugezogen werden. Somit stehen mehr Daten zur Verfügung, was wiederum dazu führt, dass die Analysequalität und die Mustererkennung optimiert werden.
Als letzter Schritt wird eine Sentimentanalyse durchgeführt, welche der technologischen Relevanzerkennung der Daten dient. Dabei werden die Haltungen bestimmter Personengruppen gegenüber der jeweiligen Technologie im Fachzusammenhang ausgewertet. Die KI entscheidet dabei, ob getroffene Aussagen positiv oder negativ gegenüber dem Thema sind.
Im Ergebnis erhält man eine automatisierte Identifizierung und Bewertung von Trends.
Trendrecherche am Beispiel des Programms Insaas Base AI
Die Insaas.AI zeigt detaillierte Informationen über die Vorlieben von Zielgruppen, um den Go-To-Market für industrielle Produkte zu erleichtern. Dies erfolgt anhand von Deep Learning. Mittels einer Semantischen Textanalyse kann die Insaas Base AI Prognosen und Ergebnisanalysen ausgeben. Sie analysiert mehrere tausend Textdaten, unter anderem auch Kundenmeinungen, um somit ein Ergebnis zu generieren. Die Künstliche Intelligenz soll eine präzisere, schnellere und kostengünstigere Marktforschung-Alternative sein. Zudem erhält das Trendradar regelmäßige Updates. Die Überprüfung, ob die Produktideen und Innovationen vorgestellt von der Insaas Base AI nützlich sind, ist weiterhin vom Menschen abhängig.
Trendrecherche anhand des Programms OpenAI
Die Künstliche Intelligenz von OpenAI ist in der Lage, natürlichsprachige Sätze zu erkennen und zu verarbeiten. Dafür nutzt sie die Methoden Natural Language Processing (NLP) und Natural Language Generation (NLG). Ziel der KI ist es, die menschliche Sprache so genau wie möglich nachzuahmen. Die Bewertung, Evaluation und Gestaltung muss jedoch vom Menschen übernommen werden, die KI erzeugt lediglich den Inhalt.
Auf Grundlage der KI von Open AI hat Neuroflash einen Textgenerator entwickelt, dessen Nutzung wir im folgenden Abschnitt erklären. Der GPT-3 Generator ist in der Lage Blogbeiträge, Kommentare, Nachrichten zu schreiben und Prognosen zu geben. Des Weiteren kann er Texte umschreiben und besitzt weiter Funktionen wie z.B. das Verfassen von Inhalten für Websites.
Funktionsweise des GPT-3 Generator am Beispiel des Blogbeitrag
Im ersten Schritt trägt man das Thema ein, über das man schreiben möchte. In unserem Fall haben wir uns für das Thema InsurTechs entschieden.
Im zweiten Schritt wird der Titel für den Beitrag generiert. Hierbei gibt der Textgenerator Vorschläge oder man verwendet einen eigenen Titel.
Im dritten Schritt wird eine Gliederung erstellt. Der Ablauf entspricht hier dem zweiten Schritt. Die Künstliche Intelligenz schlägt einem eine Gliederung vor oder man entwirft eine eigene Gliederung.
Nach Ausführung der ersten drei Schritte generiert der GPT–3 Generator den Inhalt zu den einzelnen Gliederungspunkten. Der Inhalt kann durch Betätigen des blauen “Weiterschreiben Buttons” durch die KI erweitert werden. Es ist jedoch auch möglich manuell Inhalte zu ergänzen.
Fazit zum GPT-3 Generator von Neuroflash
Der Textgenerator ist einfach zu Verwenden und nimmt einem die Recherche und Vorarbeit ab. Der Inhalt ist sinnvoll jedoch meistens oberflächlich. Zudem hat der Textgenerator mit Rechtschreib- und Grammatikfehler zu kämpfen. Er kann jedoch zur Inspiration und Einarbeitung in ein Thema genutzt werden.
Unser Fazit* zur Trendrecherche mittels Künstlicher Intelligenz
*Dieses Fazit stammt von der Künstlichen Intelligenz des GPT-3 Generators:
Die KI kann durch die Analyse von Daten neue Trends erkennen und so Unternehmen helfen, sich schnell an veränderte Kundenbedürfnisse anzupassen. Allerdings ist die KI auch nur so gut wie die Daten, auf denen sie basiert. Um effektiv zu sein, müssen also sowohl qualitativ hochwertige als auch umfangreiche Datensätze vorhanden sein. Je besser und umfangreicher diese sind, desto genauer kann die KI arbeiten und Prognosen treffen.
Der GPT-3 Textgenerator besitzt jedoch noch mehr Möglichkeiten als Blogbeiträge zu erstellen. Wie die KI des Textgenerators Prognosen erzeugt erfahrt ihr demnächst in einem weiteren Blogbeitrag.