Foto: Franki Chamaki

Künstliche Intelligenz verändert die Arbeit in Kommunikationsabteilungen

Mit Anwendungen von Monitoringsystemen bis Dialogrobotern beschäftigt sich Kommunikationsberater Armin Sieber. Im Interview erklärt er, wo Künstliche Intelligenz schon überall eingesetzt wird, welche Aufgaben sich automatisieren lassen und warum es dringend mehr Datenkompetenz in Kommunikationsabteilungen braucht.

Herr Sieber, welche Einsatzmöglichkeiten bietet Künstliche Intelligenz (KI) für die Arbeit in Kommunikationsabteilungen?

In den Bereichen Unternehmenskommunikation und Massenkommunikation stehen wir da noch ganz am Anfang. In der digitalen Welt sind die Kommunikationsabteilungen alle angekommen, das Thema KI wäre also der nächste logische Schritt in den kommenden zehn Jahren. Und da gibt es viele Möglichkeiten: angefangen bei Prognose- und Monitoringtools über automatische Texterstellungsprogramme, also Produktionstools, bis hin zu selbstlernenden Chatbots in der direkten Kundenkommunikation. KI kann also theoretisch entlang der gesamten Wertschöpfungskette der Medienerstellung eingesetzt werden.

Was zeichnet diese KI-Systeme aus, im Gegensatz zu anderen digitalen Tools?

Das sind zunächst vier Eigenschaften: Die Fähigkeit, eigenständig Muster in großen Datenmengen zu erkennen, auf dieser Basis Entwicklungen zu prognostizieren, Muster zu reproduzieren und eigenständig zu lernen. Ist eine diese vier Fähigkeiten gegeben, spricht man oft von einem intelligenten System.

Und wo setzen solche intelligenten Systeme für Kommunikationsaufgaben konkret an?

Armin Sieber berät Unternehmen und Politik zu den Themen Digitalisierung, Krisen- und Executive-Kommunikation. An der Universität Regensburg war er in den Jahren 2017/18 an einem Forschungsprojekt zum Thema KI, Bots und Digitalisierung beteiligt und hatte einen Lehrauftrag inne. Im Rahmen dieser Arbeit ist sein Buch „Dialogroboter“ entstanden. Foto: privat
Armin Sieber berät Unternehmen und Politik zu den Themen Digitalisierung, Krisen- und Executive-Kommunikation. An der Universität Regensburg war er in den Jahren 2017/18 an einem Forschungsprojekt zum Thema KI, Bots und Digitalisierung beteiligt und hatte einen Lehrauftrag inne. Im Rahmen dieser Arbeit ist sein Buch „Dialogroboter“ entstanden. Foto: privat

Das erste mögliche Anwendungsfeld in der Medienproduktion ist die Recherche, also bei der Themengenerierung. KI-Monitoringsysteme können nicht nur ermitteln, welche Themen gerade relevant sind und für welche Zielgruppen. Sie können auch erkennen, welche Themen sich „on the rise“ befinden, von denen die KI also prognostizieren kann, dass sie an Bedeutung gewinnen. Wenn wir in der Kommunikation so ein Thema erkennen, können wir es selbst als Unternehmen oder Institution schneller als bisher besetzen. Außerdem erkennen diese Systeme, welche Influencer in dem Bereich unterwegs sind. Da deren Bedeutung im Vergleich zu klassischen Medien wie Zeitungen oder Fernsehen immer mehr zunimmt, ist es interessant zu wissen, welche Influencer gerade relevant sind. Und das verändert sich häufig – insbesondere auf der Micro-Influencer-Ebene.

Wie kann man denn KI neben dem Monitoring auch für die Produktion von Inhalten einsetzen?

Zum Beispiel durch den Einsatz von Textrobotern. Sie funktionieren in Bereichen gut, wo eine große Anzahl von sehr ähnlich gestalteten Texten erzeugt werden soll, wie etwa individualisierte Wetterberichte oder Spielberichte von Fußballmannschaften. Einsetzen kann man sie in allen Bereichen, in denen eine Datenbasis vorhanden ist. Dafür bieten sich auch einige wissenschaftliche Datensätze an, etwa solche, die Informationen zum Thema Feinstaub zusammenfassen. Da gibt es ein schönes Beispiel von der Stuttgarter Zeitung. Dabei werden auf der Basis regelmäßig aktualisierter Feinstaubmessungen in Verbindung mit Wetterprognosen kurze Berichte zur voraussichtlichen Feinstaubbelastung in einzelnen Stadtvierteln erstellt. Außerdem gibt es erste Beispiele von Layout-Robotern, die autonom ganze Zeitungsformate inklusive Bildauswahl erstellen können. Das KI-System Watson hat beispielsweise das Layout einer Ausgabe der englischen Magzins Drum erstell. Dazu wählte Watson eigenständig Bilder aus, passte Texte an und gestaltete die Seiten. Die individuelle Zeitung – durch Textroboter kann sie Realität werden.

Welche Beispiele gibt es aus dem Foto- oder Videobereich?

Da gibt es zum Beispiel Software, die jede Person in jedes Bild integrieren kann. Sie brauchen lediglich ein Foto dieser Person. Das wirft natürlich etliche ethische Fragen auf. Unabhängig davon könnte man es in der Unternehmenskommunikation zum Beispiel dafür einsetzen, um Videobotschaften für verschiedene Zielgruppen zu personalisieren. Man kann also etwa den Chef vor einem Bluescreen filmen und den O-Ton dann in verschiedenen Videos verwenden, ohne die Szene mehrfach drehen zu müssen. Der persönliche CEO – KI könnte ihn bereits heute beispielsweise für das Mitarbeiter-Intranet erstellen. Und in nicht allzu ferner Zukunft könnte man sich auch vorstellen, individualisierte Dialoge mit ihm zu führen.

Was bedeutet der Einsatz solcher KI-Systeme für das Personal in den Kommunikationsabteilungen?

Am spektakulärsten sind natürlich die Systeme, die in die Textproduktion eingreifen, die also die Sprachfähigkeit des Menschen imitieren. Dass die Maschine jetzt die Fähigkeit erreicht, Sprache zu produzieren, ist erst mal beängstigend. Trotzdem werden wir niemals das Texten komplett an die KI abgeben können. Redaktionsroboter sind sehr gut darin, Texte mit sehr festen Strukturen zu reproduzieren. Sie nutzen dabei zu einem bestimmten Texttypus sehr komplexe Vertextungsregeln, nach denen dann weitere solcher Texte erstellt werden können – wie etwa ein Wetterbericht oder ein Newsletter. Solche Maschinen werden uns aber nie einen Leitartikel oder den Aufhänger für eine Kommunikationskampagne schreiben. Darum nehmen sie uns auch keine Arbeitsplätze weg, sondern erledigen eher die Arbeit, zu der bisher selten jemand kommt.

Welche Aufgaben könnte KI dann konkret etwa in der Kommunikationsabteilung einer mittelgroßen Organisation übernehmen?

Sie könnte Texttypen generieren, die vor allem im E-Commerce, bei Katalogsystemen, im Kundenservice für Chatbots, aber auch in der Newsletterproduktion für verschiedene Kundengruppen gebraucht werden. Die Ansprache soll ja immer individueller werden und Newsletter zum Beispiel kann man von der KI für jeden Abonnenten und jede Abonnentin einzeln erstellen lassen, egal ob es 50, 100 oder 10.000 Adressaten sind. Genauso kann ein Chatbot den ersten Teil einer Anfrage auf der Website übernehmen, bis klar ist, wer im Team die richtige Ansprechperson ist. Das spart nebenher auch eine Menge Zeit und damit Geld. Die Entwicklung von Dialogrobotern allgemein wird in der nächsten Zeit auch am ehesten vorangetrieben werden, wenn man sich einmal die Verkaufs- und Nutzungszahlen von Sprachsteuerungssystemen wie Alexa, Siri, Cortana und Co anschaut. Da besteht großes Potenzial für die individualisierte Massenkommunikation.

Was wäre denn der erste Schritt, um in der eigenen Kommunikationsarbeit mehr auf KI zu setzen?

Wichtig ist, dass es für all diese Funktionen eine entsprechende Datengrundlage gibt, aus der die KI ihre Informationen ziehen kann. Und genau hier liegt der Knackpunkt, denn in den bisher vornehmlich geisteswissenschaftlich besetzten Kommunikationsabteilungen wird Content selten aus der Datenperspektive betrachtet.

Das heißt, die Kommunikationsabteilungen sollten zunächst eine Datenkompetenz aufbauen, bevor sie an KI denken?

Genau, der Einstieg in eine datengetriebene Kommunikation wäre der erste Schritt. Man sollte sich erst einmal darüber klar werden, welche Daten überhaupt in der Abteilung oder in der Institution vorhanden sind und wie sie in der Kommunikation eingesetzt werden können. Diese Datenkompetenz muss in den meisten Kommunikationsabteilungen erst einmal aufgebaut werden, damit das Team erkennen kann, welches Story- und Textpotenzial in den Datenbeständen schon vorhanden ist. Oder wie man den Content organisieren müsste, um ihn überhaupt für KI-Systeme greifbar zu machen. Das heißt nicht, dass die klassische humanistische Kompetenz verloren geht, eine gute Story zu erkennen, zu recherchieren und zu schreiben. Die KI-Systeme sind nur so gut, wie die Menschen, die sie steuern. Damit man sie aber steuern kann, braucht es auch eine technische Kompetenz. Und wenn man die hat, kann man anfangen, sich über den Einsatz von KI-Systemen Gedanken zu machen und einzelne Aufgaben wie etwa das Monitoring oder die Themensuche an solche Systeme abzugeben.