AI: Die Schattenseiten von künstlicher Intelligenz

05.05.2019 Trends
3 Minuten Lesezeit

Künstliche Intelligenz bietet tausende von Möglichkeiten für Pharmamarketing, aber es gibt auch Schattenseiten der Technologie. Hinter der glamourösen Fassade des aktuellen Trends verbergen sich schwierige Aspekte.

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Aber wie lässt sich AI so einbauen, dass die komplexen Ideen von „evolutionären Algorithmen“ oder „Deep Learning“ tatsächlich für die Pharmabranche nützlich werden?

AI im Pharmamarketing

AI ist wie dafür geschaffen, Kundenerfahrungen zu verbessern und die Marketingbemühungen über verschiedene Kanäle so nah wie möglich an den Kunden zu bringen. Dabei können alle Informationen berücksichtigt werden, die der (potenzielle) Kunde online hinterlässt und die durch hochintelligente Algorithmen zusammengetragen werden können.

Wie beispielsweise hilft AI, wenn Kunden nicht genug mit dem Vertriebsteam interagieren und auch auf anderen Kanälen immer weniger mit dem Unternehmen in Kontakt kommen? Idealerweise muss jeder Kunde individuell als Zielperson verstanden werden, die so effektiv verfolgt wird, dass sie den wichtigen und spannenden Informationen des Pharmaunternehmens gar nicht entkommen kann.

Vorteile von KI

KI hilft dabei, komplexe Prozesse aufzulösen und zu automatisieren. Dazu wird eine Pipeline aufgebaut, ein KI-System mit besonderen Eigenschaften, das speziell darauf abgestimmt ist, die Bedürfnisse des Unternehmens zu erfüllen und damit den Kunden die Werbebotschaft näher zu bringen. Dieser Prozess erfolgt in glamourösen, einfachen Schritten:

  1. Erkenne die individuellen Präferenzen der Kunden hinsichtlich Marketing-Kanal und Nachrichtenton.
  2. Übersetze die Abfolge von Marketingschritten in Engagement-Werte.
  3. Optimiere die empfohlene Abfolge.

Die Technologie hinter dieser Pipeline wird sogar von Amazon eingesetzt, um Empfehlungen zu produzieren und kann helfen, Kunden zu identifizieren und in ihren Bedürfnissen abzuholen.

Natürlich hilft KI nicht nur im Marketing oder beim Shoppen bei Amazon – Pharmaunternehmen können damit auch Patientengeschichten nachverfolgen und mehr Informationen über die Endkunden sammeln, für die sie ihre hilfreichen Produkte optimieren können.

Die Schattenseiten von AI

Die Schattenseiten von AI lassen sich darauf zusammenfassen, dass wir auch heute noch ohne eine zusätzliche Intelligenz auskommen müssen, die für uns die Arbeit der Programmierung übernimmt. Wobei es sicher ein Ziel sein muss, AI so weiterzuentwickeln, dass sie auch diese Schritte selbstständig durchführen kann. Langfristig lässt sich in diesem Bereich noch viel Arbeitskraft einsparen für wesentlich kosteneffektivere Arbeit.

Zurzeit benötigt AI aber noch folgende Unterstützung:

Daten – Ohne große Mengen Daten kann künstliche Intelligenz noch nicht auf die Kunden schließen, die beobachtet werden sollen. Riesige Unternehmen wie Google und große, amerikanische Unternehmen oder Unternehmen, die in Ländern ohne Datenschutzgesetze agieren, haben hier bessere Startvoraussetzungen. Die notwendigen Informationen für AI finden sich gebündelt und leicht zugänglich.

Wenn man in anderen Umgebungen agiert, benötigt man oft einige Zwischenschritte und muss die Informationen zunächst aus schwer zugänglichen Quellen zusammensuchen.

Der Algorithmus – Es gibt keinen Master-Algorithmus für KI, auch wenn die Singularität sicher das Ziel für jeden interessierten Pharma-KI-Manager sein muss. Zurzeit werden noch teure Experten benötigt, die sich mit den Daten befassen und daraus den passenden Algorithmus für ein bestimmtes Problem entwickeln.

Spezifische für die Beobachtung von Kundenverhalten entwickelte Algorithmen wachsen aber gerade stark und werden immer weiterentwickelt. So können Recommender-Systeme, Mustererkennungsverfahren und evolutionäre Algorithmen insbesondere fürs Pharmamarketing eingesetzt werden und die oben erwähnten Daten sinnvoll verarbeiten.

Die notwendige Technologie – Viele KI-Algorithmen brauchen weiterhin sehr lang, um große Datenmengen zu verarbeiten. Trotz der ständigen Weiterentwicklung von Computern auch im Home-Gebrauch bedeutet das, dass selbst die meisten Geräte von Apple nicht dazu geeignet sind, diese Berechnungen in sinnvoller Zeit durchzuführen. Obwohl auch Apple KI vorantreibt, müssen Unternehmen also auf andere Ausstattung zurückgreifen und eventuell sogar spezielle Hardware anschaffen, um die Berechnungen In-House durchführen zu können.

Pharma-Marketing auf der Sonnenseite

Um bei der aktuellen Entwicklung von AI-Verfahren im Allgemeinen die Nase vorn haben zu können, müssten Unternehmen in IT-Experten investieren und ihre Hardware aufstocken. Aber sie können auch schlicht existierende Verfahren geschickt einsetzen: Marketingexperten wissen, wie man bereits verfügbare Technologien ideal einsetzt. Dann müssen sich Unternehmen mit den Schattenseiten von AI sehr wenig auseinandersetzen, denn sie können fertige Tools einsetzen.

Für das Pharmamarketing bedeutet das: Existierende Algorithmen reichen oft vollkommen aus und lassen sich dank Datenzentralen wie Google, Alexa und Co leicht einsetzen und über die Cloud durchführen. So steht das Pharmamarketing aktuell auf der Sonnenseite von AI.

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