Künstliche Intelligenz ist eines der grossen Trendthemen und sie begegnet uns gefühlt überall. Doch wie steht es mit KI in der Unternehmenskommunikation? Ist sie schon ein Thema oder noch in weiter Ferne? Was ist ihr Potenzial? Marcus Fetzer hat an der Uni Leipzig eine Masterarbeit zum Thema geschrieben.

In seiner Arbeit hat er entlang von 17 Aufgabenfeldern der Unternehmenskommunikation (in Anlehnung an Zerfaß & Dühring; Röttger et al.) den Einsatz von KI überprüft. Ausgehend von Experteninterviews hat er fünf Fähigkeiten lernender Algorithmen ausgemacht, die für die Corporate Communications eingesetzt werden können:

1. Textextraktion
2. Textverständnis und Dialog
3. Textgenerierung
4. Mustererkennung ähnlicher Daten
5. Bild- und Videoerkennung

Daraus wiederum hat er drei Arten von Aufgaben festgestellt, in denen diese Fähigkeiten die grösste Unterstützung in der Unternehmenskommunikation leisten:

1. Textextraktion und Bilderkennung ermöglichen die Analyse und Strukturierung einer hohen Anzahl an Daten.
2. Die Dialogfähigkeit, aber auch ein gewisses Textverständnis lernender Algorithmen unterstützen zum Beispiel in Form von Chatbots.
3. Häufig wiederkehrende und standardisierte Texte können mittels Textgenerierung erstellt werden.

KI in der Unternehmenskommunikation ist ein enorm interessantes Thema und darum freue ich umso mehr, dass Marcus Fetzer bereit war, meine Fragen zu seiner Arbeit zu beantworten.

Du hast deine Masterarbeit an der Uni Leipzig zum Thema Künstliche Intelligenz in der Unternehmenskommunikation geschrieben. Was hast du genau untersucht?

Ich habe untersucht, inwiefern künstliche Intelligenz in der Unternehmenskommunikation eingesetzt werden kann. Auf Basis einer umfangreichen Literaturanalyse und qualitativer Experteninterviews habe ich konzeptionelle Grundlagen und ein empirisches Framework entwickelt. Ausserdem habe ich Aufgabenfelder in der Unternehmenskommunikation identifiziert, die dem Einsatz künstlicher Intelligenz affin sind.

Was verstehst du unter künstlicher Intelligenz?

Für das begriffliche Verständnis von künstlicher Intelligenz habe ich mich an dem Verständnis von John McCarthy et al. orientiert. Die Forscher verwendeten den Begriff erstmals 1955 in ihrem Forschungsantrag für eine Konferenz, die 1956 in Dartmouth stattfand. Sie sind der Ansicht, dass jeder Aspekt des Lernens bzw. jedes weitere Merkmal von Intelligenz so präzise beschrieben werden könne, dass sich eine Maschine entwickeln lasse, die fähig sei, alle einzelnen Schritte zu simulieren. Anders ausgedrückt verfügen Maschinen, die mit KI ausgestattet sind, über kognitive Fähigkeiten, die menschliches Verhalten nachahmen können.

Für den Begriff künstliche Intelligenz existiert bislang allerdings keine einheitlich akzeptierte Definition. Ein zentrales Teilgebiet von KI ist Machine Learning, das es ermöglicht, Wissen aus Erfahrung mit Algorithmen zu generieren.

Algorithmen sind ja lernende Systeme, welche Fähigkeiten lassen sich für die Unternehmenskommunikation nutzen?

Algorithmen bezeichnen zunächst einmal eine genaue Handlungsvorschrift, die einen Rechenprozess definiert, der von verschiedenen Ausgangsdaten zum gewünschten Ergebnis führt und damit zur Lösung eines Problems beiträgt. Ein Algorithmus kann aus Beispieldaten ein verallgemeinertes Modell berechnen und dafür benötigte Entscheidungen autonom treffen.

Für die Verknüpfung der beiden Felder KI und Unternehmenskommunikation habe ich Fähigkeiten von Algorithmen aus den Bereichen Sprach- und Textanalyse sowie Bild- und Videoanalyse in Bezug auf ihren Einsatz in der Unternehmenskommunikation untersucht. Die Fähigkeiten stützen sich auf Forschungserkenntnisse der Fraunhofer-Gesellschaft. Im Anschluss an die empirische Untersuchung konnten fünf Fähigkeiten identifiziert werden, die in der Unternehmenskommunikation eingesetzt werden können: Textextraktion, Textverständnis und Dialog, Textgenerierung, Mustererkennung ähnlicher Daten sowie Bild- und Videoerkennung.

Welche Aufgaben kann KI in der Unternehmenskommunikation übernehmen?

Künstliche Intelligenz kann vor allem bei standardisierbaren Teilaufgaben unterstützen und dadurch mehr Freiraum für strategische Aufgaben schaffen. Aus den fünf genannten Fähigkeiten lassen sich drei Aufgabenbereiche konstatieren, in denen KI die Unternehmenskommunikation unterstützen kann. Erstens ermöglichen die Textextraktion und Bilderkennung die Analyse und Strukturierung einer hohen Anzahl an Daten. Zweitens kann die Dialogfähigkeit lernender Algorithmen – in Form von Chatbots – eine Unterstützung darstellen. Drittens können Textentwürfe von häufig wiederkehrenden standardisierten Texten erstellt werden.

Wird KI Menschen ersetzen oder anders gefragt: Wo sind die Grenzen von KI?

KI stösst vor allem bei Aufgabenfeldern an Grenzen, in denen persönliche Begegnungen und der interpersonale Austausch gefragt sind. Für Kommunikatoren ist es daher entscheidend, ihre kreativen und empathischen Fähigkeiten einzusetzen, die vor allem bei strategischen Aufgaben zum Tragen kommen.

Kennst du Unternehmen oder Organisationen, die in der Kommunikation bereits produktiv mit KI arbeiten?

Es gibt bereits einige Beispiele von Kommunikationsabteilungen, die mit KI experimentieren. Dazu gehören unter anderem Bosch, Siemens und die Deutsche Telekom. Inwiefern diese Organisationen mit dem Einsatz von künstlicher Intelligenz produktiv sind, kann ich von aussen nicht beurteilen. Zum Teil lässt sich beobachten, dass der Begriff künstliche Intelligenz auch im Kommunikations- und Marketingumfeld inflationär eingesetzt wird und die Anwendungen an sich keine KI sind. Das ist vergleichbar mit KI-Startups, von denen laut einer Studie tatsächlich nur etwa 60 Prozent KI in irgendeiner Weise für ihr Geschäft nutzen.

Was sind die Bremser (Hürden) bei der Nutzung von KI in der Unternehmenskommunikation?

In meiner Arbeit konnte ich Herausforderungen im Einsatz künstlicher Intelligenz auf drei Ebenen feststellen: auf organisationaler, technologischer und gesellschaftlicher Ebene.

Organisationale Ebene

Auf organisationaler Ebene sollten zunächst bestimmte Voraussetzungen geschaffen werden. Zu den Voraussetzungen zählt ein hoher Standardisierungsgrad mit einer entsprechenden Anzahl an Interaktionen. Ausserdem sollten ausreichende und strukturierte Daten vorliegen, um KI-Systeme einsetzen zu können. Vor allem maschinelle Lernverfahren, die auf tiefen neuronalen Netzen basieren, benötigen besonders viele Datenpunkte. Zudem werden erhebliche personelle Ressourcen benötigt, um KI-Systeme zu trainieren. Eine weitere Herausforderung liegt in den finanziellen Ressourcen, die benötigt werden, um KI-Systeme aufzusetzen. Zudem sind technologische Kompetenzen für die Arbeit mit KI gefragt, zum Beispiel Analysefähigkeiten für die Interpretation der Daten.

Technologische Ebene

Zu den Herausforderungen auf technologischer Ebene zählen menschliche Fähigkeiten wie Empathie, die KI nicht besitzt. Hinzu kommt die Herausforderung, dass maschinelle Lernverfahren mit historischen Daten trainiert werden, die von entsprechender Qualität sein müssen.

Gesellschaftliche Ebene

Die gesellschaftliche Ebene umfasst die Herausforderung im Umgang mit dem Datenschutz, die sowohl betriebliche Vereinbarungen als auch externe Richtlinien (z. B. DSGVO) einschliesst und damit die Anzahl der Daten und die Art und Weise der Verarbeitung einschränkt. Zudem stellen Akzeptanz und Vertrauen gegenüber KI-Systemen eine Herausforderung dar. Schliesslich sind ethische Fragestellungen für einen verantwortungsvollen und transparenten Einsatz von KI entscheidend.

Was ist dein ganz persönliches Learning aus dieser Arbeit?

Ich habe aus dieser Arbeit drei wichtige Learnings gezogen:

1. Die Zusammenarbeit zwischen den Disziplinen Kommunikation und IT wird wichtiger. Dafür ist ein engerer Austausch für gegenseitiges Verständnis notwendig.
2. Analysefähigkeiten werden innerhalb von Kommunikationsabteilungen bedeutsamer.
3. Für mich persönlich habe ich die Relevanz erkannt, neuen Technologien offen gegenüberzustehen und sich mit ihnen frühzeitig und tiefgehend auseinanderzusetzen, da sie häufig Implikationen auf die gesamte Organisation haben. Mich fasziniert das Themenfeld nach wie vor, sodass ich weiterhin Entwicklungen und technische Fortschritte aufmerksam beobachte. Aufgrund der Aktualität und technischen Fortschritten in dem Bereich hilft mir das Wissen, das ich mir durch die Arbeit aneignen konnte, auch an einigen Stellen im Berufsleben weiter.

Was rätst du jemandem aus der Kommunikation, der sich mit deinem Thema vertieft, aber auch strukturiert auseinandersetzen möchte?

Zunächst lohnt sich ein disziplinübergreifender Austausch mit Personen, die ein technisches Verständnis mitbringen und bestenfalls bereits Erfahrungen mit maschinellem Lernen gesammelt haben. Über Neuigkeiten zum Themenfeld informiert in strukturierter Form zum Beispiel der KI-Briefing.de-Newsletter.

Für einen ersten Überblick kann die Matrix zum Einsatz künstlicher Intelligenz in der Unternehmenskommunikation (Abb. 1) eingesetzt werden. Dabei können Kommunikationsabteilungen sich mögliche Aufgabenbereiche ansehen und überlegen, inwiefern Fähigkeiten von lernenden Algorithmen hierbei unterstützen können.

Anschliessend sollten Voraussetzungen und Herausforderungen für den Einsatz künstlicher Intelligenz bestimmt werden. Die Experteninterviews haben gezeigt, dass die Herausforderungen häufig unterschätzt werden, beispielsweise unstrukturierte Daten vorliegen. Daher besteht erstmal ein hoher Aufwand diese unstrukturierten Daten maschinenlesbar zu gestalten.

Schliesslich sollten sich Kommunikatoren mit ethischen Fragestellungen im Umgang mit KI beschäftigen. Die zentrale ethische Herausforderung besteht darin, Maschinen so zu gestalten, dass sie mit unseren Gesellschafts- und Wertvorstellungen vereinbar sind. Einige Unternehmen haben sich bereits ethische Leitlinien für einen verantwortungsvollen Umgang mit KI und Algorithmen gesetzt. Projekte, wie „Ethik der Algorithmen“ der Bertelsmann Stiftung, finde ich daher sehr sinnvoll, da sie Unternehmen dabei unterstützen, eigene Leitlinien von KI-Systemen zu erstellen. Letztlich sollte der Umgang mit KI vor allem eins sein: transparent.