Algorithmen in der UK (Teil 2): Strategie auf Knopfdruck?

Gibt es bald Kommunikationsstrategien auf Knopfdruck? I Bild: pixabayAlgorithmen sind schon heute in der Lage, dem Kommunikator Aufgaben abzunehmen. Das haben wir in Teil 1 unserer Blogserie zu Algorithmen in der Unternehmens-kommunikation bereits diskutiert. Unser Fazit: Maschinen können bei der Umsetzung von Kommunikation immer dann unterstützen, wenn der Aufgabe klare Regeln zugrunde liegen. Zum Beispiel bei der automatisierten Texterstellung oder dem standardisierten Kundendialog. Können sie uns in Zukunft auch bei der Entwicklung von Kommunikationsstrategien unterstützen?

Maschinen werden immer intelligenter. Das Programm AlphaGo hat 2016 den besten menschlichen Profispieler im komplexen Strategiespiel Go geschlagen. Doch damit nicht genug. Während die ersten Versionen des Programms vom Menschen trainiert und mit Millionen von Spielsituationen gefüttert wurden, hat die neuste Version „AlphaGo Zero“ das Spiel von Grund auf selbst gelernt – nur aufgrund der Spielregeln. Das Beispiel zeigt: Algorithmen sind heute in der Lage, selbstständig zu lernen und ohne das Zutun des Menschen Entscheidungen zu treffen. Das macht sich beispielsweise Amazon zunutze: Steigt die Popularität eines Artikels, wird automatisch eine Prozesskette in Gang gesetzt: Der benötigte Bestand wird aktualisiert, der Artikel wird stärker bei den Empfehlungen platziert, der Preis wird angepasst. Das wiederum aktualisiert die Absatzprognose.

Potentiale und Grenzen von Algorithmen

Das Beispiel zeigt, was die Strategie-Maschine kann – und was nicht. Sie kann riesige Datenmengen analysieren und daraus Vorhersagen treffen. Sie entdeckt Veränderungen (Popularitätszuwachs eines Artikels) und leitet automatisch die nötigen Schritte ein (Anpassung des Lagerbestands). Was sie aber nicht kann: die Ursachen benennen und Schlüsse daraus ziehen (Beantwortung der Frage, warum die Popularität gestiegen ist). Dafür braucht es den Menschen. Er muss den Output des Algorithmus interpretieren und in den größeren Kontext einordnen. Er programmiert und trainiert die Maschine und überwacht den automatisierten Prozess.

Hinter der Frage nach den Einsatzmöglichkeiten von Algorithmen steht die Unterscheidung zwischen Plan und Strategie. Die Maschine kann Pläne entwerfen und ausführen. Ein Plan ist eine detaillierte, lineare Beschreibung, wie man von A nach B kommt. Er basiert auf der simplen Kausalität von Problem und Lösung. Strategiefindung dagegen ist komplex und bezieht eine Vielzahl von Faktoren ein. Diese sind allesamt nicht planbar: Was macht der Wettbewerb? Wie entwickelt sich der Markt? Computer können hierzu noch keine sinnvollen Theorien bilden. Komplexität lässt sich kaum formalisieren. Zumindest für den aktuellen Stand der Technik gilt: Algorithmen können zwar lernen, aber nicht denken, das heißt, sie verstehen nicht und können keine sinnvollen Zusammenhänge bilden. Alleine der Mensch kann hier das große Ganze im Blick behalten. Er ist in der Lage, mit Mehrdeutigkeit umzugehen, die richtigen Fragen zu stellen und verschiedene Puzzleteile zu einem großen Bild zusammenzusetzen. Hinzu kommt: Strategie ist nicht nur reine Logik, sondern auch Intuition und Kreativität – sowohl in der Entwicklung als auch in der Umsetzung. Und diese menschlichen Fähigkeiten kann bisher keine Maschine der Welt lernen. „Maschinen können zwar einen Rembrandt malen, aber nicht Kubismus erfinden“, so bringt es der deutsche KI-Pionier Chris Boos auf den Punkt.

Die Rolle von Algorithmen in der Strategieentwicklung

Die Einsatzfelder von Maschinen in der Unternehmenskommunikation werden in Zukunft – so unsere These – nicht nur auf einfache, operative Aufgaben beschränkt bleiben. Algorithmen können einen Beitrag zur Entwicklung von Kommunikationsstrategien leisten, indem sie strategische Entscheidungen auf Grundlage von Daten vereinfachen, bekräftigen oder revidieren. Zum Beispiel bei der Frage nach dem stakeholderspezifischen bzw. kontextabhängigen Einsatz von Medien und Kanälen oder dem A/B-Testing kommunikativer Botschaften. Bei letzterem kann der Algorithmus auf Basis von Live-Daten nicht nur die Wirkung verschiedener Botschaften testen, sondern auch zukünftige Nutzerreaktionen und -trends vorhersagen. Stichwort Predictive Analysis. Zum Einsatz kommt das beispielsweise bei Netflix. Der Video-on-Demand-Anbieter entscheidet auf Grundlage der Prognose von Algorithmen, welche Serien und Filme produziert werden.

Zusammenarbeit von Mensch und Maschine: „Integrated Strategy Machine“

Die Kommunikationsstrategie aus der Maschine wird es unserer Meinung nach auch in Zukunft nicht geben. Denn die Entwicklung von Strategien, insbesondere in der Kommunikation, unterliegt keinem klaren Regelwerk wie im Fall des Strategiespiels Go. Die Realität ist zu komplex. Dennoch können Algorithmen dem Kommunikator relevante Insights und Antworten auf strategische Fragen liefern. Wie bei der Umsetzung (Teil 1 unserer Blogserie), gilt auch für die Strategie: Mensch und Maschine müssen letztlich zusammenarbeiten – als Partner und nicht als Konkurrenten.

Die Zusammenarbeit von Mensch und Maschine als "Integrated Strategy Machine" I Quelle: BCGBCG bezeichnet die Kombination der kognitiven Fähigkeiten der Maschine mit menschlicher Intelligenz als „Integrated Strategy Machine“. Diese basiert auf einer klaren Arbeitsteilung: Der Mensch verantwortet die konzeptionellen Prozesse. Er definiert die Ziele, er interpretiert, abstrahiert und hinterfragt. Die Maschine kümmert sich um die Analyse. Sie erkennt Muster und trifft Vorhersagen auf Basis der gesammelten Daten. Die letztendliche strategische Entscheidung aber, die Bestimmung der strategischen Stoßrichtung, trifft der Mensch. Jeder Partner fokussiert sich so auf seine ureigenen Stärken. Es bleibt spannend zu sehen, wie dieses Modell konkret in der Unternehmenskommunikations aussehen kann.