Verwendung von Cookies

Cookies helfen uns bei der Bereitstellung unserer Dienste. Durch die Nutzung unserer Dienste erklären Sie sich damit einverstanden, dass wir Cookies setzen.

Teaserbild
Feature

Künstliche Intelligenz: Bots für besseren Service

Künstliche Intelligenz: Bots für besseren Service

Intelligente Maschinen: Eine Geschichte zwischen Science und Fiction

Der Science-Fiction-Klassiker „2001: Odyssee im Weltraum“ zeigte 1968 die Auseinandersetzung des Menschen mit einer von ihm selbst geschaffenen künstlichen Intelligenz: Der Supercomputer HAL 9000, der das Raumschiff „Discovery“ steuert, muss angesichts seines gut gemeinten Ansinnens, über das Schicksal der Besatzung zu entscheiden, deaktiviert werden. Die Typenbezeichnung dieser denkenden Maschine war eine Anspielung auf das seinerzeit wichtigste Computerunternehmen IBM – geht man bei den drei Buchstaben jeweils eine Position im Alphabet zurück, kommt man auf „HAL“.

Knapp 50 Jahre nach Stanley Kubricks Filmvision ist IBM nicht mehr der alleinige Platzhirsch auf dem IT-Markt. Unternehmen wie Apple, Facebook, Microsoft und Google sind zu wichtigen Mitgestaltern der technologischen Zukunft geworden. IBM hat mit Watson (benannt nach dem Unternehmensgründer Thomas Watson) zwischenzeitlich aber tatsächlich eine Software auf dem Feld der künstlichen Intelligenz entwickelt, die Fragen – gestellt in natürlicher Sprache – „intelligent“ beantworten kann. 2011 gewann die Software, die auf mehrere Enzyklopädien zurückgreift und auf einer hoch entwickelten Hardware läuft, einen Wettstreit mit zwei Menschen in der amerikanischen Quizsendung „Jeopardy!“

Anders als beim fiktiven HAL 9000 gibt es in der Watson-Ära noch keine Probleme im Miteinander von Mensch und Maschine. Und künstliche Intelligenz – kurz auch als „KI“ bezeichnet – ist das Zukunftsthema schlechthin. Das Analyseunternehmen Crisp Research hat zusammen mit dem Big-Data-Unternehmen The unbelievable Machine Company in einer aktuellen Untersuchung festgestellt, dass sich knapp zwei Drittel der IT-Verantwortlichen mit den Themen KI und Machine Learning befassen. Und der indische IT-Dienstleister Infosys weiß zu berichten, dass drei von vier internationalen Entscheidern davon ausgehen, dass KI für den unternehmerischen Erfolg eine zentrale Rolle in Sachen Umsatz und Kosteneffizienz spielt.

Gerade im Hinblick auf den Kundendialog und bei der Steuerung und Instandhaltung technischer Anlagen ergeben sich schon heute sehr konkrete Einsatzszenarien auch für die Wohnungswirtschaft. Die technologische Basis und die nötigen Datenquellen sind nicht mehr nur für Konzerne und international tätige Firmen, sondern bald sicher auch für kleine und mittlere Unternehmen verfügbar.

Künstliche Intelligenz heute: Mitdenken und Dialoge führen

Für Smartphone-Nutzer ist das heute Alltag: Eine Frage, gesprochen in das Mikro des Mobiltelefons, führt zu einer qualifizierten Suche im Internet und größtenteils zu verwertbaren Antworten – ganz gleich, ob es sich um Apples Siri, Microsofts Cortana, Amazons Alexa oder Googles Assistant handelt. Alle helfen bei der Suche zum Beispiel nach einem Restaurant, der Route zu einem Wunschziel oder einer ganz speziellen Information. Im Grunde genommen kombinieren dahinterliegende komplexe Algorithmen Suchanfragen des Smartphone-Besitzers mit ähnlichen Fragestellungen anderer Nutzer und verbessern so kontinuierlich die Suchergebnisse. Die nächste Stufe liegt darin, dass die digitalen Assistenten auch Vorschläge unterbreiten, die der Fragesteller ursprünglich nicht im Sinn hatte – die aber durchaus zu den bereits gestellten Fragen passen. Digitale Assistenten sind dann nicht nur Erfüllungsgehilfen, sondern gewissermaßen mitdenkende Berater.

AareonMAG - KI: Chatbot
Quelle: Thinkstock

Was liegt da näher, als dass Unternehmen für immer wiederkehrende Kundenanfragen intelligente Serviceanwendungen anbieten, die im Dialog mit dem Kunden schnelle Antworten liefern können. Das aktuelle Zauberwort heißt hier „Chatbots“: Das sind computergesteuerte, textbasierte Dialogsysteme, die als eigenständige Anwendungen sowie über das Smartphone und über weitverbreitete Anwendungen wie WhatsApp und den Facebook Messenger jederzeit Anfragen halbautomatisiert entgegennehmen und verarbeiten können. Chatbots selbst sind noch eine künstliche Intelligenz, denn zunächst reagieren sie mit vorher abgelegten Antworten auf einprogrammierte Frage- und Gesprächsmuster. Kombiniert man sie aber mit ausgefeilten Algorithmen, die auf Basis vieler Anfragen Verhalten und Bedürfnisse vorhersagen und „neue“ Antworten generieren, entwickelt sich der hier geführte Dialog langsam in Richtung intelligenter Mensch-Maschine-Dialog. Gerade standardisierte und häufig wiederkehrende Servicefragen können bereits heute mit Chatbots schnell beantwortet werden – für kompliziertere Sachverhalte wird bis zur nächsten Entwicklungsstufe der Antwort-Roboter noch an den menschlichen Kollegen übergeben.

Der Clou bei den Chatbots liegt in der Verknüpfung mit anderen Informationsbeständen wie zum Beispiel Kundendaten, Bestandsdaten oder anderen Serviceplattformen. Die automatisierten Feedbacks orientieren sich dabei nahe an den Formulierungen des menschlichen Sprechens. Die Antwort auf eine Frage nach dem Wetter beispielsweise enthält nicht nur Temperatur und Niederschlagswahrscheinlichkeit, sie bietet auch naheliegende Empfehlungen an. So kann sie an einem bekanntermaßen regenreichen Standort beispielsweise lauten: „Es ist heute sehr wahrscheinlich, dass es regnen wird. Sie sollten einen Schirm mitnehmen. Aber das kennen Sie ja, das müssen Sie hier ja öfter machen.“

Bot-Typologie – Varianten künstlicher Intelligenz

Bei der Anwendung sogenannter Bots, also automatisierter Software, die auf Anfragen Auskünfte erteilt, kann zwischen vier Typen unterschieden werden:

  • Chatbot: eine Anwendung, die über eine natürliche Sprachverarbeitung – zumeist noch auf Basis einer Texteingabe – einfache Aufgaben erledigt, wie etwa die Beantwortung häufiger Anfragen

  • Virtueller Assistent: eine menschenähnlich agierende Anwendung, die über Antworten hinaus strukturiert Unterhaltungen führt und Anfragen mit unterschiedlichen Inhalten kombiniert

  • Conversational Agent: Software, die einfache Anfragen per Spracheingabe/-steuerung entgegennimmt, interpretiert und beantwortet

  • Virtueller Agent: eine KI-Anwendung, die sich menschenähnlich oder computeranimiert präsentiert und Anfragen sowie resultierende Suchergebnisse in einen – gegebenenfalls neuen – Kontext bettet und im Dialog Empfehlungen vorschlägt

Microsoft-Chef Satya Nadella wagte bereits im Frühjahr 2016 eine Prognose: „Bots sind die neuen Apps.“ Diese These stützt der Blick auf die Entwicklung in China, wo über das dortige soziale Netzwerk WeChat 800 Millionen Benutzern eine Vielzahl von Bots Serviceleistungen wie Taxibestellungen, Check-in für den nächsten Flug oder den Kauf von Konzertkarten ermöglicht. Erste Anbieter von Kommunikationssoftware wie das aufsteigende Unternehmen Slack nutzen Bots bereits für die Optimierung und Automatisierung auch der internen Unternehmenskommunikation.

Experten sehen Chatbots aber noch am Anfang, weil neben der ausbaufähigen Antwortqualität die Texteingabe als Mensch-Maschine-Interface bislang noch eine gewisse Hürde darstellt auf dem Weg zum „natürlichen“ Dialog. Der Online-Experte Tim O’Reilly, weltweit tätiger Verleger für Literatur zu allen Themen rund um Internet und Digitalisierung, sieht daher die Zukunft ganz klar im naheliegenden nächsten technologischen Schritt: „Spracherkennung wird das Thema mehr verändern, als wir zunächst geglaubt haben.“ Sogenannte Conversational User Interfaces sind demnach die vielversprechendere Perspektive.

Smarte Kollegen in allen Phasen des Kundenbeziehungszyklus

Doch was ist heute schon ganz praktisch in Sachen KI oder in deren Vorstufen anzuwenden? Für die Wohnungswirtschaft sind Anfragen per Chatbot nach dem Bearbeitungsstatus eines Serviceauftrags denkbar – zu Öffnungszeiten des Servicebüros oder zu Hilfestellungen bei Standardprozessen im Kontakt mit dem Wohnungsunternehmen. Den ersten Service-Level decken die Chatsbots eigenständig ab – wird der Sachverhalt komplexer, übergeben sie an den menschlichen „Kollegen“. Der wird bis dahin zeitlich entlastet und kann sich der Bearbeitung komplexerer Prozesse zuwenden.

Der Kunde wurde seinerseits bis hierhin in einem simulierten Gespräch ausreichend versorgt – für ihn ist der Übergang von Maschine zu Mensch bei gut konzipierten Chatbot-Lösungen kaum mehr spürbar. Der elektronische Service sorgt also für Zeitersparnis und Optimierung von Abläufen im Interesse aller Beteiligten bei gleichzeitiger Steigerung der Kundenzufriedenheit. Eine Studie des Bitkom zeigt: Bereits jeder vierte Bundesbürger ist bereit, Chatbots zu nutzen – eine Zahl, die sich mit der Fortentwicklung der intelligenten Assistenten sicherlich rasch nach oben entwickeln wird.

Aber auch die Qualität automatisierter Abläufe verbessert sich durch den Einsatz von KI stetig: Bei der Suche nach einer geeigneten Wohnung werden künftig beispielsweise bisherige Anfragen des Suchenden analysiert, und das sich ergebende Suchprofil wird mit aufgespürten Angeboten und Exposés verglichen. Darüber hinaus werden Empfehlungen formuliert, für die es gar keine aktive Abfrage gegeben hat. KI-Lösungen halten Suchverläufe und die Reaktionen des Nutzers auf die Vorschläge fest und können auf dieser Grundlage ein Kundenprofil an Servicemitarbeiter oder Makler weitergeben. Der anschließende nicht-digitale Kundendialog weist dann eine qualifiziertere Basis auf, die schneller zu einem zufriedenstellenden Serviceergebnis führt.

Wettbewerbsfaktor künstliche Intelligenz

Aus technologischer Perspektive brauchte es die heute verfügbaren IT-Infrastrukturen, um wirklich unmittelbar nützliche Anwendungen auf dem Feld der künstlichen Intelligenz zu ermöglichen. Drei Faktoren sind hier bestimmend: Erstens sind das die Algorithmen, also die mathematischen Beschreibungs- und Handlungsmodelle, die aus Daten Erkenntnisse machen. Ihre Entwicklung ist in den letzten Jahren erheblich fortgeschritten. Das liegt zum Zweiten in der enorm verbesserten Rechenkapazität, die nicht mehr nur in Großrechneranlagen, sondern in beschränktem Maße seit einigen Jahren auch auf dem Schreibtisch zur Verfügung steht – und sogar in mobilen Geräten. Aber auch die Hardware könnte keine intelligenten Lösungen oder Empfehlungen produzieren, wenn nicht drittens erhebliche Datenbestände vorhanden wären, die die KI-Anwendungen durchsuchen können.

Seitdem Suchmaschinen, soziale Netzwerke und eine Vielzahl anderer Plattformen täglich dafür sorgen, dass breite Datenströme Suchanfragen mit stetig wachsenden Datenbanken verknüpfen, steht eine riesige Daten- und Informationsmenge zu allen Themen bereit. Der Wettbewerb von Unternehmen wird somit nicht mehr nur durch sich differenzierende Serviceangebote und Geschäftsideen geprägt, sondern durch den Wettstreit um die beste Cloud-Infrastruktur, die besten KI-Anwendungen und die besten Datenquellen.

Fact statt Fiction: Voraussagen für das Unternehmen

Nicht nur im Kundenservice, sondern auch bei der Instandhaltung von Objekten haben KI-Lösungen ein enormes unternehmerisches Potenzial. Aktuelle Forschungen auf dem Feld der Bilderkennung, der Drohnentechnologie und des sogenannten Predictive Maintenance lassen ehemalige Zukunftsszenarien Wirklichkeit werden. So können fliegende Kameras selbstständig nach Vorgabe fester Serviceintervalle definierte Routen über Wohnanlagen abfliegen, um im Wortsinne nach dem Rechten zu sehen. Die automatisch an bestimmten Wegepunkten erstellten Digitalfotos, zum Beispiel von Dächern oder Fassaden, werden automatisch mit vorherigen Aufnahmen verglichen und führen im Falle signifikanter Veränderungen zur Alarmierung des technischen Personals. Entsprechend kann sich der Facility Manager auf den Weg begeben, um zum Beispiel eine fehlende Abdeckung eines Lüftungsschachts auszuwechseln. In Zeiten vor dem Einsatz von KI hätte er sich aufwendig selbst auf den Weg machen müssen, um Objekte und Anlagen zu inspizieren. Diese Zeit kann er sich durch den Einsatz des „Kollegen Drohne“ ersparen – und für andere Aufgaben nutzen. Es versteht sich von selbst, dass auch die Drohne nur dann fliegt, wenn Sicherheitsparameter wie Wind und Wetter das zulassen – denn selbstverständlich checkt sie vor dem Aufstieg auch selbsttätig den Wetterbericht im Internet.

AareonMAG - KI: Drohne
Quelle: Thinkstock

Eine spürbare Wertschöpfung ergeben KI-Lösungen dann, wenn sie erfasste Daten für Vorhersagen nutzen. Erreichen nur leichte Datenveränderungen über die Zeit einen bestimmten Schwellenwert, können Servicemaßnahmen ausgelöst werden – und bei vorausschauender Interpolation der Daten sogar schon dann, wenn ein Schaden oder Mangel noch gar nicht erkennbar ist. Das wiederholt gemessene Rückstrahlverhalten einer Fassade führt beispielsweise ab einem gewissen Wert dazu, dass aus energetischen und ästhetischen Gründen der Auftrag einer neuen Farbschicht empfohlen wird. Die klassische Inaugenscheinnahme des Hausmeisters hätte erst später zu den nötigen und Energiekosten sparenden Maßnahmen geführt – künstliche Intelligenz kommt also dort zum Einsatz, wo sie wirtschaftlich unmittelbar Effekte zeigt und Mitarbeiter in ihrer Tätigkeit unterstützt.

Die Perspektive: Maschinelles Lernen für bessere Empfehlungen

Während viele der bislang beschriebenen KI-Lösungen eher als „schwache KI“ bezeichnet werden müssen, sind Anwendungen, die mit cleveren Algorithmen aus großen Datenmengen selbst zuvor unbekannte Regeln ableiten, als „starke KI“ bekannt. Sie stellen Kontexte neu her – daher spricht man hierbei auch vom „maschinellen Lernen“ (oder auch „Machine Learning“). Die nächste Stufe ist die Ausprägung sogenannter neuronaler Netze, also die Simulation der zahlreichen Verbindungen und Schichten, die es auch im menschlichen Denkorgan gibt. Je mehr Informationen verarbeitet werden, umso stärker prägen sich bestimmte Verknüpfungen aus. Diese Idee des „Deep Learning“ ist schon seit Jahrzehnten bekannt – aber erst jetzt mit den verfügbaren technologischen Mitteln möglich

Wohnungsunternehmen müssen hierfür nur in den wenigsten Fällen in eigene Rechenzentren investieren, um die erforderliche Rechenleistung vorhalten zu können. Im Zuge der Digitalisierung entsteht eine Vielzahl an Geschäftsmodellen, die ihren Beitrag zur Entwicklung der künstlichen Intelligenz leisten. Das gilt zum Beispiel schon länger für den Handel, der per E-Commerce viele personenbezogene Daten bewegt und verwaltet sowie fortlaufend interessante Ansätze zeigt, wie sich Informationen intelligent kombinieren lassen. Aber auch Anbieter wohnungswirtschaftlicher IT-Lösungen bauen seit geraumer Zeit ihre Expertise aus und verknüpfen ihre Softwarelösungen mit den Cloud-Services, die auf ihren Servern laufen. Die für KI-Anwendungen nötige Rechenpower ist also auch auf dem nationalen und europäischen Markt für Wohnungsunternehmen verfügbar.

Spannend werden KI-Lösungen in Kombinationen mit bereits existierenden digitalen Services in der Wohnungswirtschaft. Eine Vielzahl von Anwendungen können von der intelligenten Datenverknüpfung profitieren. Dazu zählen etablierte ERP-Systeme ebenso wie sensorbasierte Technologien wie etwa für die Regulierung von Heizungen. Auch Smart-Home-Lösungen zur Steuerung von Funktionen im Haushalt und Anwendungen für das Ambient Assisted Living – also das technologieunterstützte Leben in den eigenen vier Wänden vor allem im Alter – können die schnelle und „intelligente“ Datenverknüpfung nutzen und damit weiterentwickelt werden.

Übrigens: Die Geschichte von HAL 9000 geht am Ende gut aus. In der Fortsetzung „2010: Das Jahr, in dem wir Kontakt aufnahmen“ hilft der reaktivierte Computer seinen menschlichen Schöpfern bei einer Rettungsaktion. Nötig war dafür lediglich eine Anpassung der Programmierung für den Austausch zwischen Maschine und Mensch. Letzterer hatte mit seinem Instrumentarium erkannt, welcher Algorithmus sich besser für das Miteinander eignete – denn das menschliche Gehirn ist bei aller Innovation in Sachen KI noch durch nichts zu ersetzen.

Neue Artikel aus unserem Magazin