Die Gesamtmenge der weltweit erstellten, erfassten, kopierten und angewandten Daten wird bis 2025 von 64,2 Zettabyte im Jahr 2020 auf über 180 Zettabyte anwachsen. Die treibende Kraft hinter diesem exponentiellen Wachstum ist die Künstliche Intelligenz (KI), die die Grundlage der Datenverwaltungsprozesse umgestaltet. Da sich die Datenanforderungen stetig weiterentwickeln, werden KI-gestützte Lösungen unverzichtbar. Egal, ob es darum geht, Prozesse zu optimieren oder für Relevanz und Personalisierung zu sorgen – KI steigert die Effizienz und Effektivität wie nie zuvor
Wenn Sie heute im Internet unterwegs sind, werden Sie wahrscheinlich mit irgendeiner Form von KI zu tun haben. Ob durch KI-generierte Inhalte, personalisierte Empfehlungen oder Chatbots: KI verändert, wie Unternehmen mit Verbrauchern interagieren und ihre Produkte oder Dienstleistungen präsentieren – und das ist erst der Anfang. ChatGPT, Bard und andere generative KI-Tools haben das Internet im Sturm erobert und viele Fragen über die Zukunft der Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI sowie über die Entwicklung von Online-Interaktionen aufgeworfen.
Die Content-Erstellung stellt dabei nur die Spitze des Eisberges dar, wenn es um die Entwicklung einer erfolgreichen Content-Marketing-Strategie geht – obwohl sie derzeit viel Aufmerksamkeit auf sich zieht. Wirklich tiefgreifenden Auswirkungen von KI machen sich beim strategischen Management und der Optimierung von Produktinformationen bemerkbar, insbesondere durch Product Information Management (PIM). Hier spielt KI eine Schlüsselrolle bei der präzisen Organisation von Daten, der Sicherstellung akkurater Informationen und einer optimalen Präsentation, um konsistente, hochwertige Produktinhalte auf verschiedenen Kanälen bereitzustellen.
Grundsätzlich bezeichnet KI, oder Künstliche Intelligenz, die Simulation menschlicher Intelligenzprozesse durch Computersysteme. Sie umfasst vielfältige Techniken und Ansätzen, die es Maschinen ermöglichen, Aufgaben wie das Lernen aus Daten, logisches Denken, Problemlösung, Wahrnehmung und das Verstehen natürlicher Sprache zu erfüllen. Laut Schätzung einer aktuellen Studie von IBM setzen bereits 35 % der Unternehmen KI ein – und noch mehr (44 %) arbeiten daran, sie in ihre aktuellen Anwendungen und Prozesse zu integrieren.
In der großen weiten Welt der KI gibt es eine besonders interessante Unterkategorie: generative KI. Dieser Teilbereich der KI steht für die innovative Erstellung von Inhalten. Deep Learning, ein zentraler Bestandteil der generativen KI, ermöglicht es Maschinen, aus Daten zu lernen und äußerst realistische Ergebnisse zu produzieren. Plattformen wie ChatGPT, Bard und DALL-E zeigen, dass generative KI in der Lage ist, menschenähnlichen Text, realistische Sprache und sogar fotorealistische Bilder zu erzeugen. Laut Goldman Sachs könnte generative KI das globale BIP um 7 % (oder fast 7 Billionen US-Dollar) steigern.
In der digitalen Welt von heute ist es nicht einfach, die komplexen Herausforderungen rund um das Datenmanagement zu bewältigen. Allein schon die schiere Menge der täglich generierten Daten überfordert die Speicher-, Verarbeitungs- und Analysekapazitäten. Hinzu kommt, dass Unternehmen laufend überzeugende Produktinhalte erstellen müssen, da für 85 % der Kunden Produktinformationen und -bilder eine große Rolle bei der Kaufentscheidung spielen.
Eines der drängendsten Probleme in vielen Unternehmen sind Datensilos – Informationen, die an verschiedenen Orten gespeichert und oft doppelt vorhanden sind. Produktinformationen aus verschiedenen Systemen manuell zusammenzustellen und zu pflegen, bringt ein erhebliches Fehlerrisiko mit sich. Wenn in Unternehmen mit großen Datenbeständen die richtige Technologie fehlt, wird das Problem noch verschärft. Das macht den Prozess sowohl kostspielig als auch ineffizient.
Obwohl immer mehr Marketer Künstliche Intelligenz einsetzen (über 60 % arbeiten mit KI-Tools und 25 % verwenden KI zum Erstellen von Produktbeschreibungen), gehen damit ganz eigene Herausforderungen einher. Setzen Händler zu stark auf KI, kann sich das negativ auf die Qualität ihrer Produktangebote auswirken. So führen Fehler, die nicht rechtzeitig bemerkt werden, zu merkwürdigen Produktbeschreibungen, wie etwa „Es tut mir leid, aber ich kann diese Anfrage nicht erfüllen“, wie ChatGPT-Fehlermeldungen auf Plattformen wie Amazon gezeigt haben.
Es braucht die richtige Balance zwischen menschlicher Kreativität und KI-Automatisierung, um diese Herausforderungen zu bewältigen und überzeugende Produktinhalte bereitzustellen, die bei den Kunden gut ankommen.