Der dcif-Talk am 14.02.2024 fand in einer bemerkenswert großen Online-Runde statt. Über 45 Teilnehmer aus dem Verband, aber auch viele Interessenten kamen zusammen, um sich über das Thema „Generative KI: Use Cases für Markt- und Wettbewerbsanalysen?“ auszutauschen. Dr. Thomas Keil, Marketingleiter für den DACH-Raum bei SAS Institute, brachte in einem interessanten Impulsvortrag seine Erfahrung hinsichtlich der Nutzung von Generativer KI bei der Analyse seines Marktumfeldes ein. Die daraus weitgehend falschen bzw. unvollständigen Ergebnisse ordnete er schlaglichtartig der Funktionsweise solcher KI-Lösungen zu. Auf Basis des Impulses entwickelte sich eine dynamische Frage- und Diskussionsrunde.
Ein Artikel der Tageszeitung FAZ hatte Dr. Thomas Keil darauf aufmerksam gemacht, dass 83% einer in einer Studie befragten amerikanischen Unternehmen Generative AI als Einsatzfeld für Markt- und Wettbewerbsanalyse sehen. Vor diesem Hintergrund untersuchte er testweise den für SAS relevanten Markt für Anti Money Laundering (AML) Software. Unter anderem fragte er nach den größten Markteilnehmern, den größten Banken und welche AML-Software diese verwenden. Die Ergebnisse waren nicht zufriedenstellend, entweder weil sie schlicht falsch oder nicht vollständig waren. Besser funktionierte die KI bei der Zusammenfassung des Geschäftsberichtes einer Bank hinsichtlich deren Strategie in Bezug auf AML-Maßnahmen. Bei aller Enttäuschung, faszinierend sei gewesen, dass er in extrem kurzer Zeit erste Antworten zu seinen Fragen erhalten habe, was früher unvorstellbar war. Mit Marktwissen lasse sich die Qualität dann teilweise auch verbessern.
Im Folgenden zeigte er anhand von Beispielen auf, wie eine generative KI arbeitet und wie sie von den ihr zugrundeliegenden Trainingsdaten und -modellen abhängig ist, die zu systemimmanenten Fehlern „BIAS“ führen können. Beispiel dafür ist z.B. die geographisch uneinheitliche Verfügbarkeit von Content oder Falschmeldungen. Problematisch sind auch von der KI erkannte statistische Korrelationen, und deren falscher Schluss auf vermeintliche Kausalitäten.
In der nachfolgenden Frage- und Diskussionsrunde wurden diese Aspekte weitestehend bestätigt. Viele der Teilnehmer setzen bereits Generative AI für die Zusammenfassung oder Gliederung von Texten erfolgreich ein. Weitere nutzen Generative AI zum Ausschluss von unrelevanten Artikeln im Rahmen von Nachrichtenmonitorings, für das Finden von ähnlichen Quellen oder Texten oder die Clusterung von Freitexten im Rahmen von Customer Surveys. Aber auch über gute Ergebnisse bei der Erstellung von Trendanalysen, der Analyse des Wettbewerbs – teilweise in mehreren Fragezyklen- bis hin zur Erstellung von SWOTs wurde berichtet. Dies blieb strittig und bietet sicher Stoff für eine Vertiefung der Diskussion in weiteren dcif-Talk-Runden. Einig war man sich aber darin, dass Ergebnisse Generativer KI, immer kritisch betrachtet werden müssten. In diesem Sinne definierte ein Teilnehmer treffend: „Generative AI ist ein sehr intelligenter Praktikant, dessen Arbeitsergebnisse ich aber – auch aus dessen Mangel an eigener Erfahrung- immer überprüfen muss.“
Nachfolgend finden Sie einige Quellen im Rahmen des dcif-Talks - mit herzlichen Dank an den Referenten und Teilnehmer:
- Top-3- Use case Markt-und Wettbewerbsanalysen“: PowerPoint Presentation (squarespace.com)
- Zusammenfassend sich auf obige Quelle beziehend: Generative KI ist kein weiteres Metaverse“ (faz.net)
- 21 AI Prompts für Competitive Intelligence
- Beitrag von Dr. Thomas Keil bei LinkedIn mit seinen „Take Aways“ von dcif-Talk
