04.12.2017

Slack-Co-Founder Cal Henderson: „Emojis ersetzen Sprache“

Emojis haben die menschlichen Kommunikation verändert, ist Cal Henderson überzeugt. Der Co-Founder und CTO von Slack verrät auf der TechCrunch Disrupt in Berlin, wie man die Unternehmenskommunikation smarter machen möchte.
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(c) TechCrunch

Neun Millionen aktive Benutzer zählt der Kommunikationsdienst Slack pro Woche. Unternehmen in über hundert Ländern nutzen das Messaging-Tool, um sich untereinander im Team besser austauschen und organisieren zu können. Kein Wunder also, dass Slack die E-Mail-Korrespondenz innerhalb von vielen Teams in einer Organisationen fast gänzlich ersetzt hat. Zu einem Großteil hat Slack diese Entwicklung Emojis zu verdanken, ist Slack-Co-Founder und CTO Cal Henderson überzeugt, der für die TechCrunch Disrupt, die heute und morgen in Berlin stattfindet, nach Deutschland gekommen ist.

Slack CTO: Emojis haben Kommunikation verändert

Emojis, also Smileys und Symbole, die per Messenger verschickt werden, haben das menschliche Kommunikationsverhalten nachhaltig verändert. Das wirkt sich auch auf die berufliche Kommunikation aus. Ein Beispiel: Würde man heutzutage einer guten Kollegin ein E-Mail schreiben, um ein Afterwork-Treffen auszumachen? Wohl eher nicht! Ein E-Mail wäre nicht nur ein formeller Aufwand, es wäre für eine solche Frage auch viel zu unpersönlich. Ein Cocktail-Emoji mit Fragezeichen, das im Messenger-Dienst an die betreffende Person verschickt wird, ist effizienter und führt ebenfalls zum Ziel.

Emojis komprimieren Nachrichten in kleinste Form

„In der Entwicklungsgeschichte von Slack haben Emojis eine interessante Rolle gespielt“, erklärt der Co-Founder und CTO von Slack. „Sie ersetzen Sprache und füllen eine Lücke innerhalb der menschlichen Kommunikation.“ Wer eine E-Mail schreibt, muss jedes Mal besondere Regeln beachten: Betreff, Anrede, Format, Grußformel, Signatur, Kontaktdaten, sowie meist ein Hinweis darauf, dass der Mailverkehr vertraulich zu behandeln ist. In Teams, wo man sich schnell abstimmen muss, ist dies ein immenser Aufwand- auch wenn man Teile der E-Mail-Struktur weglässt.

„Im Job werden meist hunderte Nachrichten verschickt. Und oft sind es Emojis, die die Kommunikation in die kleinste Form komprimieren“, so Henderson. „Statt dass du ein Email schickst mit „Yeah, das ist eine super Idee!“, kannst du einfach ein Emoji schicken, das in deinem Team für „ja“ oder eben „nein“ steht“, Emojis verkürzen den Prozess in einer Korrespondenz immens.“

Waschbär als „Stoppschild“ bei Slack

(c) Slack Twitter: Waschbären-GIF als „Warnhinweis“.

Es kann durchaus vorkommen, dass es innerhalb der Team-Korrespondenz in Slack auch mal weniger professionell abläuft und man Off-Topic abdriftet. Henderson hat einen Tipp, damit man schnell wieder zurück zur Arbeit findet: Er empfiehlt ein „Codeword“. Ein solches gibt es auch bei Slack. „Intern schicken wir uns ein Waschbären-GIF zu, als Hinweis, dass man mit dem Thema in einem anderen Channel besser aufgehoben ist.“, so Henderson.

Darf man Slack-Nachrichten wie Mails ignorieren?

Um die Work-Life-Balance nicht zu gefährden, beantworten viele Menschen ihre E-Mails nach Feierabend nicht mehr. Bei Slack, wo Nachrichten an einen persönlich adressiert werden, scheint der Absprung nach der Arbeit schwerer zu fallen. „Da geht es viel weniger um das Tool, das benutzt wird, als um Erwartungshaltung der Organisation. Einige mögen es komisch empfinden, wenn sie von ihrem Chef um drei Uhr früh ein E-Mail bekommen, in anderen Unternehmen ist dies wiederum total normal. Eine ausgeglichene Work-Life-Balance ist aber auch für uns bei Slack wichtig“. Dies ist wohl einer der Gründe, wieso es bei Slack den „Nicht stören“-Modus gibt.

Slack soll intelligenter werden

Um Menschen mehr Zeit zu sparen, konzentriert sich Slack momentan vermehrt auf die Integration von Machine Learning. „Es gibt noch viel, das wir tun können, um den Menschen Zeit zu sparen!“, so Henderson. Ziel sei es, Menschen in der Arbeit noch effizienter zu machen. „Menschen brauchen viel Zeit, um Informationen innerhalb von Organisationen zu finden, die bereits exisitieren“.

Projekt-Ownership-Nachfragen oder Antworten zu Unternehmens-Policy, wurden oft von anderen Kollegen bereits gestellt- und beantwortet. Diese wieder zu finden, sei allerdings oft schwer und kostet Zeit. „Machine Learning kann diese Fragen viel effizienter beantwortet. Ja, Menschen sind gut darin, solche Informationen zu finden, aber Maschinen können ebenfalls gut sein darin“, so Henderson über Slacks Mission, Unternehmenskommunikation in Zukunft noch intelligenter zu machen.

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KI-Pionier Sepp Hochreiter ist Co-Founder und Chief Scientist von NXAI | (c) NXAI
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Das Linzer KI-Startup NXAI hat sein neuestes Modell TiRex-2 veröffentlicht. Die Entwicklung des sogenannten „Time Series Foundation Models“ (Zeitreihen-Basismodell) stand unter der wissenschaftlichen Leitung von KI-Pionier Sepp Hochreiter, der Mitgründer ist und als Chief Scientist des Startups fungiert.

Das Modell wurde auch als Open-Source-Software frei zugänglich gemacht. Es ist darauf spezialisiert, historische Datenreihen aus der Industrie zu analysieren, um zukünftige Entwicklungen vorherzusagen. In der Presseaussendung zum Release zeigt sich das Startup selbstbewusst: „Europa kann doch SOTA-Modelle“ (Anm. State of the Art). Laut Hochreiter teilt sich das neue Modell in den offiziellen Bestenlisten „die Spitzenplätze mit AWS“.

Mehrere Signale gleichzeitig im Blick

Die wesentliche technische Neuerung des Modells liegt in der Verarbeitung multivariater Zeitreihen. Während herkömmliche Vorhersagesysteme oft nur eine einzelne Datenreihe anhand ihrer eigenen Vergangenheit analysieren, bezieht TiRex-2 zusätzliche Einflussfaktoren – in der Fachsprache Kovariaten genannt – mit ein. Für Industrieunternehmen soll das zum entscheidenden Vorteil werden, da Maschinen und Prozesse selten nur ein isoliertes Signal erzeugen. In der Praxis bedeutet dies: Will ein Logistik- oder Energiebetrieb den künftigen Verbrauch prognostizieren, kann das Modell neben den historischen Verbrauchsdaten auch begleitende Faktoren wie das Wetter, Kalenderdaten oder Produktionspläne auswerten. Das macht die Vorhersagen präziser und aussagekräftiger.

xLSTM soll Effizienz-Boost bringen

Im Gegensatz zu bekannten KI-Systemen wie ChatGPT, die auf der speicherintensiven Transformer-Architektur basieren, nutzt TiRex-2 das von Hochreiter mitentwickelte xLSTM-Verfahren. Das soll ein zentrales Problem industrieller Live-Anwendungen lösen: Bei kontinuierlich einlaufenden Datenströmen (Streaming) explodiere bei herkömmlichen Systemen nämlich der Rechen- und Speicheraufwand, argumentiert man beim Startup. TiRex-2 hingegen verarbeitet Daten sequenziell und aktualisiert fortlaufend einen internen Zustand. Dadurch würden der Speicherbedarf und die Rechenkosten auch bei unbegrenzten Datenströmen konstant niedrig bleiben. Lukas Fischer, Head of Applied Research bei NXAI, erklärt dazu: „Mit TiRex-2 können wir kontinuierliche Datenströme in Echtzeit analysieren, ohne Einbußen bei der Modellperformance.“ Dies prädestiniert das Modell für den direkten Einsatz an Maschinen vor Ort (Edge-Anwendungen).

„Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren“

Die Leistungsfähigkeit des Modells wird durch das begleitende wissenschaftliche Paper des Forscherteams untermauert. Darin zeigen die Wissenschaftler, dass sich TiRex-2 besonders gut für das sogenannte Zero-Shot-Forecasting eignet. Das bedeutet, dass das Modell ohne vorheriges, spezielles Training präzise Vorhersagen für völlig neue Maschinentypen oder Datensätze treffen kann.

Laut dem CEO von NXAI, Albert Ortig, bringt diese Generalisierungsfähigkeit handfeste wirtschaftliche Vorteile im Betrieb: „Die Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren.“ Ein weiterer Vorzug des vergleichsweise kompakten Modells mit 82 Millionen Parametern ist, dass es auf Wunsch direkt auf den eigenen Servern der Kunden (On-Prem) betrieben werden kann, was die Datensicherheit für sensible Industrie-Prozesse erhöht.

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