How to Create and Deliver Intelligent Information

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Gastautorin Helena Maier

Für die einen mag Künstliche Intelligenz (KI) wie Science-Fiction erscheinen, dabei ist es gut möglich, dass wir bereits heute auf KI gestoßen sind, ohne es zu merken. Zukünftig soll es noch mehr KI-Einfluss in unserem Alltag geben, so heißt es in vielen aktuellen Berichten. Wir zeigen hier drei aktuelle KI-Beispiele und möchten darauf eingehen, inwieweit sich die Entwicklung auf Content-Produzenten auswirken könnte.

Was ist KI?

KI-Technologien können verwendet werden, um Daten schneller und genauer zu analysieren als Menschen. Die „Intelligenz“ in der Künstlichen Intelligenz ist die Fähigkeit, unabhängig zu denken, mehr Wissen zu erlangen, indem man mehr Informationen erlangt und sich anpasst, wenn sich Dinge ändern.

1. Der virtuelle, persönliche Assistent

Erinnern Sie sich noch an die 11880-Rufnummer? Sie stellen dem Servicepersonal am anderen Ende der Leitung eine Frage zu einem beliebigen Thema und erhalten nach kurzer Internetrecherche eine passende Antwort. Heute arbeiten virtuelle, persönliche Assistenten wie Siri, Google Now und Cortana nach einem ähnlichen Prinzip: Sie können fragen: „Wo ist das nächste chinesische Restaurant?„, „Was ist heute auf meinem Programm?„, „Erinnere mich daran, Toni um acht Uhr anzurufen“. Einen Augenblick später leitet der Assistent Sie zur Website des chinesischen Restaurants im Nachbarort weiter und kurz vor acht Uhr werden Sie daran erinnert Toni anzurufen.

Die Künstliche Intelligenz von Siri, Cortana und Co. ist wichtig, da sie Informationen über Ihr Profil sammeln und Ihnen Antworten übermitteln, die auf Sie zugeschnitten sind. Microsoft sagt, dass Cortana ständig über seinen Benutzer lernt und dass es schließlich die Fähigkeit entwickeln wird, die Bedürfnisse der Benutzer vorauszusehen.

Auch auf Webseiten stoßen wir auf Künstliche Intelligenz. Es ist gut möglich, dass Sie im Bereich Kundensupport bereits mit einer KI gechattet haben, den sogenannten Chatbots. Einige Unternehmen verwenden diese Technologie, um Ihren Besuchern einen persönlichen Assistenten zu bieten und gleichzeitig Ressourcen zu sparen.

Wie gut assistieren die Chatbots? Viele der Chatbots bringen automatisierte Antworten. Aber einige von ihnen sind tatsächlich in der Lage, Wissen von der Website zu extrahieren und zu liefern. Chatbots so umzusetzen, dass Sie möglichst natürlich mit dem Menschen sprechen, ist schwierig. Der Computer „spricht“ anders als der Mensch, und es ist nicht einfach, eine Maschine zu lehren, die zwischen den beiden übersetzen soll. Aber mit schnellen Fortschritten in der Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Generation NLG) werden diese Bots immer besser darin, eigene Inhalte zu erstellen.

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Der PONCHO Wetterbot sendet Wetterberichte per Messenger. Der User wählt vorher Eigenschaften wie Ort oder den Zeitraum aus und bestimmt wann der Bot die Berichte senden soll.

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Der Marketing Chatbot von HubSpot ist vorallem darauf ausgelegt den User mit automatisierten Fragen und Buttons zu den gewünschten Informationen zu leiten. Fragen die außerhalb dessen liegen, beantwortet der Chatbot (noch) nicht.

 

 

 

 

 

 

 

Auswirkung auf Content-Produzenten:

Müssen Content-Produzenten für Chatbots neue Texte schreiben? Chatbots können ein neuer Kanal für bestehende Inhalte sein. Das bedeutet, dass die Inhalte nicht neu geschrieben werden, sondern so umstrukturiert werden, dass sie veränderbar sind. Es braucht damit gemeinsame Metadaten wie die Klassen Produkt, Symptom, Problem, Version oder Benutzerrolle. Über diese Eigenschaften kann der Chatbot die passenden Informationen herausfiltern. Somit sind Content-Produzenten zunehmend gefragt Informationen zu strukturieren und zu klassifizieren. Ellis Pratt beschreibt, inwieweit sich Chatbots speziell auf die Arbeit der Technischen Redakteure auswirken (siehe Punkt 3 in AI and Chatbots in Technical Communication).

 

2. Künstlich generierte Nachrichten

Wussten Sie, dass KI Nachrichten schreiben kann? Diese Nachrichten sind keine tiefgründigen, investigativen Artikel, sondern einfache Texte wie finanzielle Zusammenfassungen oder Sportberichte, die nicht viel Analyse erfordern. Können wir mit diesen Nachrichten etwas anfangen? Automated Insights, das Unternehmen hinter der Wordsmith-Software, sagt, dass E-Commerce, Finanzdienstleistungen, Immobilien und andere „datengetriebene“ Branchen bereits von künstlich generierten Nachrichten profitieren. Weiter ist es wahrscheinlich, dass wir mehr und mehr Berichte sehen werden, die auf diese Weise generiert werden. Doch um über datengetriebene Bereiche hinauszugehen, sind große technologische Fortschritte erforderlich und zu Beginn wird viel Unterstützung menschlicher Autoren verlangt. Aber die Grundlagen hierfür seien gelegt (Importance of Artificial Intelligence in Present Days, S.5).

Auswirkung auf Content-Produzenten:
Die Qualität der Texte wird auch zukünftig in der Hand menschlicher Autoren liegen. Qualität sei auch gar nicht der Anspruch der KI. So sollen künstlich generierte Nachrichten nicht durch Ihren geschrieben Text punkten, sondern indem sie hochwertige, relevante Artikel verlinken und Versionen für unterschiedliche Bedürfnisse erstellen.

I think it may well be that in the future a machine will win not so much for its written text, but by covering an important topic with five high quality articles and also 500,000 versions for different people. Justin Myers in the Guardian

Weiter kann die KI während der Recherche unterstützen. Bei komplexen Themen könnte die KI z.B. relevante Daten zusammenstellen und analysieren. Content-Produzenten könnten so viel Zeit in der Recherchephase sparen.

3. Empfehlungen auf Amazon, Netflix oder YouTube

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Userspezifische Empfehlungen kennen wir vor allem von YouTube, Amazon oder Netflix.

Empfehlungen auf Amazon oder Netflix sind im Vergleich zu anderen KI-Systemen simpel, doch sie erfüllen eine nützliche Aufgabe: Sie empfehlen Musik und Filme basierend auf den Interessen, die wir in der Vergangenheit geäußert haben. Die KI überwacht unsere getroffenen Entscheidungen und fügt diese in einen Lernalgorithmus ein, um so Empfehlungen zu geben, die wir wahrscheinlich mögen. Diese Empfehlungen hängen damit zum Großteil von unseren Entscheidungen ab. Haben wir zuletzt Filme mit den Eigenschaften „Tarantino“, „Krimi“, „USA“ oder „Retro“ angeklickt, werden uns wahrscheinlich Filme mit ähnlichen Eigenschaften empfohlen. Dies ist die Grundlage vieler Empfehlungsdienste; Und obwohl es nicht futuristisch fortgeschritten ist, hilft es ziemlich gut dabei, neue Musik und Filme zu entdecken.

Auswirkung auf Content-Produzenten:
Wenn wir wissen, wofür sich der User interessiert, sollten wir dann nicht ausschließlich userspezifische Inhalte schreiben? Wir besitzen bereits leistungsstarke Technologien, die es uns ermöglichen, genau zu erkennen, welche Inhalte bei unseren Zielgruppen ankommen. Diese Erkenntnisse helfen uns passende Zukunftsthemen zu finden. Um userspezifische Inhalte zu vermitteln, wird es zunehmend wichtig sein Inhalte zu strukturieren und den passenden Situationen, sprich den Use Cases und den Topics, zuzuordnen. Dies erfordert Wissen über die Strukturierung von Inhalten.

Sind Content-Producer damit auch Content-Manager? Inwieweit verändert sich die Rolle? Auf vielen tekom-Veranstaltungen ist die Veränderung der Dokumentation und der Aufgaben Technischer Redakteure ein Thema. Einig ist man sich darüber, dass große Dokumente bereits jetzt in kleine, usergerechte Häppchen aufgeteilt werden sollen, um somit dynamisch auf Userfragen antworten zu können, statt „starre Dokumente“ zu bieten. Dann heißt es bald: „Hallo Topic, tschüss Dokument“.

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