KI Strategie als riesiger Hebel für datengetriebene Infomationsverarbeitung.
Ausgangslage:
Johannes Wobus und Georg Grohs kommen aus dem Online Marketing. Dort geht es über das klassische Marketing hinaus um Daten. Wie und womit bekommt man mehr Umsatz für eine Webseite?
Dafür gibt es eine ganze Menge Hebel. Bezahlte Anzeigen, organischer Aufbau von Bekanntheit, verbessertes Benutzererlebnis auf der Webseite, Psychologie und Einiges mehr.
Mh, dafür gibt es auch Tools. Etwa für die Kampagnensteuerung in Google Ads, für die Verbesserung in der natürlichen Suche, für genauere Treffer bei sozialen Netzen. Aber die Tools arbeiten nicht zusammen. Was in Ads läuft ist hoch interessant für SEO. Wie Benutzer in sozialen Medien agieren, bringt Erkenntnisse für Ads. Und so weiter. Das macht schon nicht jeder, die Synergien blieben liegen.
Da ist enorm viel Handarbeit. Das kann man automatisieren. Etwa durch Software wie KNIME, die disziplinübergreifend enorme Auswertungen fahren kann. Man muss nicht mehr überall herum basteln. Ein intelligenter Workflow schafft nicht nur mehr, er kann auch mehr. Das machen wir seit langem. Siehe Hyper Local.
Durch unsere langjährige Erfahrung im datengetriebenen Performance-Marketing wissen wir exakt, wie Datenströme skaliert werden. Diese Schlüsselkompetenz nutzen wir heute, um komplexe KI-Infrastrukturen nahtlos in Geschäftsprozesse zu integrieren.
Der Schritt zur KI
Dann kam ab ca. 2020 zaghaft die erste Künstliche Intelligenz, AI auf. Hey, das ist interessant. Mal gucken, was das kann. Oha, eine Menge aber noch mit heftigen Kinderkrankheiten. ChatGPT schwätzte nett, später halluzinierte Bard (der Vorgänger von Gemini) wild herum. Der Trend war klar: Die Systeme lernen enorm schnell. Die kann man nutzen.
Gleichzeitig passierten aber zwei Dinge. Die KI für lokale Rechner wurde immer besser sowie die Rechenleistung von Computern und Laptops immer größer. Einen dicken Schub für KI brachten leistungsfähige Grafikkarten.
Und jetzt mal richtig.
Man braucht nicht den großen Gemischtwarenladen der bekannten Anbieter. Da gibt es es ganz andere Möglichkeiten. Und netterweise entwickeln die sich auch sehr schnell weiter. Nebenbei macht man sich unabhängig von der Preisgestaltung. Irgendwann werden sich die großen Anbieter ihre extremen Anfangsinvestitionen zurück holen. Dann wird es teuer.
Außerdem waren uns die Sachen rund um den US Cloud Act zu obskur. Selbst, wenn der Server einer US Firma in Deutschland steht, müsste er Daten an die USA raus rücken. Für firmenkritische Informationen intolerabel.
Kostenvorteil.
Günstiger wird es sowieso. Wenn man jahrelange Erfahrung und Systemkenntnisse mit AI hebelt, geradezu als Booster, kann ein kleines Team von hochkarätigen Spezialisten eine ganze Menge Sachen besser und auch günstiger als eine durchschnittliche Agentur oder ein durchschnittlicher Programmierer.
Über die Jahre entstanden verschiedene Projekte, die teilweise voneinander abgeleitet wurden. Bestimmte Mustererkennungen lassen sich sowohl für Online Marktforschung, wie für Überwachungsfunktionen nutzen. Für diese und diese Fälle trainierten Modelle sind mit relativ wenig Aufwand auch ganz anders einsetzbar. Wenn man vorher strategisch nachdenkt.
Während so manche Firma oder Agentur gerade erst mit KI anfängt und auf einfache Prompts setzt (gerne umgelabelt als eigene Systeme, White Label), läuft bei uns teilweise schon die fünfte Version eines eigenen Systems. Ein paar extrem abgespeckte Beispiele – in dem Fall natürlich auch ohne Support – finden sich bei Github.
Dann hat man einen enorm mächtigen Werkzeugkasten. Und der entwickelt sich weiter. Statt irgendwo Updates und Abos zu bezahlen, werden die neuen Modelle eingeklinkt.
Was heißt das für Kunden? Schneller, tiefer, umfangreicher als normale KI. Auch strategisch gehen wir ganz anders vor. Wir schaffen sinnvolle Architekturen, statt an der Oberfläche zu kratzen.
Liebe Grüße von den AI Wizards ®.