17.10.2022

So soll bei Salesforce eine “ethische KI” sichergestellt werden

Kathy Baxter ist die KI-Expertin beim CRM- und Marketing-Softwarehersteller Salesforce und kämpft für den ethischen Einsatz der Technologie. Der brutkasten hatte Gelegenheit für ein Interview mit Baxter auf der Dreamforce in San Francisco.
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Ethik in der KI - Kathy Baxter von Salesforce
Kathy Baxter | (c) Salesforce

Kathy Baxter, Principal Architect, Ethical AI Practice bei Salesforce, stammt aus der Psychologie, brachte aber über 20 Jahre Erfahrung von großen Tech-Unternehmen mit zu Salesforce – unter anderem aus der UX (User Experience)-Forschung bei Silicon Valley Schwergewichten wie Oracle, Ebay, Google. Als Salesforce vor Jahren eine “AI-First”-Company wurde, startete Baxter mit der Entwicklung von Chatbots. Heute setzt sie sich intern vor allem für die Einhaltung “ethischer KI” ein – für diese Aufgabe wurde bei Salesforce sogar ein eigener, neuer Job in der Zentrale in San Francisco geschaffen.

Welches Potenzial bringt KI ins Marketing?

Baxter: Personalisierung ist wirklich das große Ding. Man will Empfehlungen erreichen, die dich ansprechen. Traditionell läuft das immer noch oft mit Demografie. Du bist eine Frau, also empfehlen wir Makeup. Männer sehen diese Anzeigen nicht. In den letzten Jahren haben wir aber gelernt, das Gender ein Spektrum hat. Jemand männliches kann sich ebenfalls für Makeup interessieren. Genauso gibt es Frauen, die keine Kleider mögen. Also müssen wir uns auf Interessen und Verhalten konzentrieren.

Viele Marken tun sich mit Personalisierung immer noch schwer. Ist ein Problem vielleicht, dass sich Kundenverhalten und die Umstände sich ständig und stark verändern?

Sich auf Demografie verlassen reicht einfach nicht mehr. Die Magie von KI ist, dass sie ständig lernt. Generation Z bringt eine neue Komplexität in das Gender-Thema, identifiziert sich aber stark damit. Die Pandemie hat das Kundenverhalten komplett auf den Kopf gestellt. KI kann damit umgehen und Probleme verhindert – zum Beispiel, dass Retailer ohne Ware oder mit viel zu viel Ware dastehen.

Mit dem Ende der Cookies kommen neue Fragen auf. Wie schaffen wir es Vertrauen aufzubauen? Wenn die Third-Party-Daten weg sind, kommt das, was wir “Zero-Party Daten” nennen. Wie können wir dich dazu bringen, dass du mir verrätst, was mich interessiert. Wir wollen dieses Vertrauen aufbauen, indem wir transparent sind. Der Kunde muss den Wert sehen, was er davon hat, wenn er diese Infos mit uns teilt – und wissen, was wir über ihn schon wissen. KI kann zudem Rückschlüsse ziehen wie “wenn dir dies gefällt, kannst du auch das gebrauchen”. Händler stehen vor Problemen wie Engpässe in der Lieferkette – hier können solche Empfehlungen eine riesige Hilfe bedeuten.

Aus dem Vertrauensverhältnis ergibt sich auch eine Verpflichtung für Brands abzuliefern, richtig?

Nicht nur daraus – auch aus Regulierungen. In Kalifornien gibt es zum Beispiel Vorgaben, wie Daten, die von Kindern stammen, verarbeitet werden dürfen. Es gibt Verpflichtungen für Transparenz, wie ein KI-Modell arbeitet – und warum es etwas empfiehlt. Selbst wenn sich eine Marke nicht so sehr um Vertrauen kümmert – die Privatsphäre-Vorgaben werden sie dazu zwingen.

Jeder Softwarehersteller bewirbt inzwischen seine eigene KI-Technologie. IBM mit Watson, Adobe mit Sensei. Was macht Salesforce mit seiner KI-Engine Einstein besser als die anderen?

Wir bieten “No-Code” und “Low-Code”-Lösungen für eine CRM-spezifische KI. Wir bieten auch eine General-Purpose-Entwicklungsumgebung, für KI-Anwendungen aller Art. Aber gebrauchsfertige Lösungen für Chatbots, die Sales und Kundenservice verstehen, die wissen wer der nächste Lead sein könnte oder die Verkaufsabbrüche verhindern können, sind sehr hilfreich, um Kundenbeziehungen an den Start und zum Laufen zu bekommen. In unserer Marketing Cloud haben wir einen Subject Line Generator, der verschiedene Tonalitäten versteht. Er kann FOMO [Anm.: Fear of Missing out] oder einen freundlichen Ton in der E-Mail Betreffzeile anschlagen.

Dennoch können die Kunden mit “Einstein Builder” unsere Technologien nutzen, um ihr eigenes KI-Modell auf dieser Basis zu entwickeln. Mit der Partnerschaft von AWS (Amazon Web Service) findet eine Demokratisierung von KI statt – nach dem Motto “Bring your AI”. So können Kunden die Daten aus einer Customer Data Plattform mit unserer Lösung zusammenbringen.

Ein Fokus der Salesforce-Keynote 2022 waren Echtzeit-Daten – ein großer Game-Changer in Sachen Personalisierung?

Daten sind oft statisch, fragmentiert, veraltet, ungenau – und dann auch noch schwer oder gar nicht zugänglich. Echtzeit mit unserer Lösung Genie ändert das komplett. Damit bekommen wir die alle und die genauesten Daten – die exakte Prognosen ermöglichen. Am Anfang von Covid sahen wir “schwarze Schwäne”. Die ganzen Datenmodelle brachen zusammen, weil sie nicht mehr funktionierten. Das zeigt, was Echtzeitdaten bewirken können – und wie wichtig Echtzeit wirklich ist.

Viele Unternehmen tun sich schwer dabei ihre Entscheidungen auf Basis von Daten, statt mit dem Bauchgefühl der jahrelangen Business-Erfahrung zu fällen. Was könnte helfen, Daten als Entscheidungshilfe mehr zu akzeptieren?

Wir wissen, wie wichtig Transparenz und Erklärungen sind. Das macht Einstein. Unsere Software zeigt, warum eine Empfehlung gegeben wird. Es ist so besser nachvollziehbar, warum ein bestimmter Kunde der nächste Lead sein wird. Das liefert Wertschöpfung im Geschäft, schafft Return on Investment und etabliert im Unternehmen Daten als Entscheidungshilfe.

Es gibt viele Horrorszenarien rund um KI. In Europa gibt es viele Skeptiker, etwa dass künstliche Intelligenz ein Jobkiller sein wird – oder gar die Weltherrschaft übernehmen wird. Kann Salesforce mit seinem “Ehtical AI”-Ansatz diese Ängste nehmen?

Das große Dilemma ist diese KI generierte Kunst, die gerade im Netz kursiert. Dall-e oder andere Bildgeneratoren erzeugen Bilder mit Copyrights, die sie sich selbst als System geben. Die künstliche Intelligenz wurde aber mit Bildern von echten Künstlern trainiert, die nichts für ihren Input bekommen. Das ist etwas, was wir als Gesellschaft oder Staat verhindern müssen. Wir sorgen mit unserem “Ethical AI”- Richtlinien dafür, dass Rechte – zum Beispiel das Grundrecht sich mit seiner Arbeit den Lebensunterhalt zu verdienen – respektiert und eingehalten werden.

Die Terminator-Szenarien, in denen die KI alles übernimmt und uns in Büroklammern verwandelt – diese sind Jahrzehnte weit weg in der Zukunft. Wir müssen uns aber auf die Schäden konzentrieren, die KI heute anrichten kann, wenn zum Beispiel Kunst kostenlos generiert wird und den Künstlern ihre Arbeit wegnimmt.

Schlimm ist auch wenn Gesichtserkennung falsche Vorhersagen macht und die Polizei deswegen die falschen Personen festnimmt. Oder wenn die KI unfairerweise bestimmten Personen den Zugang zu Jobs verhindert. Diese Dinge müssen heute angegangen werden. Aus diesem Grund ist zum Beispiel Gesichtserkennung in unserer KI mit ihren strengen Richtlinen nicht erlaubt.

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Anyconcept, AnyConcept, Automatiserung, Software testen,
(c) AnyConcept - Das AnyConcept-Team.

Rund 80 Prozent aller Unternehmen testen ihre Anwendungen und Software händisch. Entweder klicken sie sich mühsam durch ihre Software oder ihren Webshop, um zu sehen, was funktioniert und was nicht, oder sie coden sich ihre Tests. Beides langwierige, kostenintensive und mühsame Aufgaben. Das wissen Leander Zaiser, CEO, Manuel Weichselbaum, CTO, und Markus Hauser, die gemeinsam mit Kevin Intering und Pascal Goldschmied das KI-Startup AnyConcept gegründet haben.

AnyConcept und das Problem der No-code-Software

Die Founder haben sich deswegen dazu entschlossen eine Testautomatisierungs-Software zu entwickeln, um den Prozess für Unternehmen zu vereinfachen und günstiger zu gestalten.

Zaiser war sechs Jahre lang RPA-Experte (Robotics Process Automation) bei Raiffeisen und hat dort Automatisierungssoftware automatisiert. Der CEO musste dabei feststellen, dass vermeintliche No-code-Software ohne Entwicklungskompetenzen sich nicht erfolgreich einsetzen ließ. Für gelernte Softwareentwickler wiederum war das Arbeiten mit solch einer Anwendung keine attraktive Tätigkeit.

Weichselbaum indes forscht seitdem er 17 ist an Künstlicher Intelligenz. Und widmet sich dabei vor allem immer den aktuellen Herausforderungen der internationalen Forschung. Das passte hervorragend zu Zaisers erkanntem Problem: aktuelle Automatisierungssoftware ist zu komplex für Non-Coder und nicht attraktiv genug für Coder. Also fragten sich die Founder: Was, wenn man Automatisierung mit einem No-Code-Ansatz macht, mithilfe einer KI, die genau das tut, was man ihr auf dem Bildschirm zeigt? So war AnyConcept geboren.

Das Black Friday-Problem

“Jede Software, jeder Webshop, jede Applikation muss immer wieder getestet werden, ob sie richtig funktioniert. Und da sie auch ständig durch neue Updates von Entwicklern oder bei einem Webshop mit neuen Produkten gefüttert wird, verändern sich Applikationen dauerhaft. Das kann wieder zum Brechen der bisherigen Funktionen führen”, erklärt Hauser, ein per Eigendefinition fleischgewordenes Startup-Kind, das zuletzt Johannes Braith (Storebox) als rechte Hand begleiten und somit Entrepreneurship aus nächster Nähe beobachten und Mitwirken durfte.

Der Gründer präzisiert sein Argument mit einem Beispiel passend zum Black Friday. Jedes Jahr würden Unternehmen Milliarden US-Dollar verlieren, weil sie ihre Preise falsch definieren oder Prozente und Dollar verwechseln, ohne dass es wem auffällt. Außerdem könnten “Trilliarden US-Dollar” an Schäden durch fehlerhafter Software, die nicht richtig getestet wurde, vermieden und “50 Prozent der IT-Projektkosten” gesenkt werden, wenn Testen automatisiert mit No-Code abläuft, so seine Überzeugung.

“Durch unser KI-Modell, das ein User-Interface rein durch Pixeldaten, Mausklicks und Tastatureingaben erkennen und manövrieren kann, schaffen wir es Automatisierung No-Code zu gestalten”, sagt Hauser. “Das Ziel ist es unsere KI-Agenten zukünftig zum Beispiel einen Prozess wie UI-Software-Testing rein durch eine Demonstration, das bedeutet das Vorzeigen des Testfalles, automatisiert durchführen zu lassen. Sie werden sich dabei exakt so verhalten wie es ein Benutzer tun würde, orientieren sich nur an den Elementen des User-Interface und konzentrieren sich nicht auf den dahinterliegenden Code. Das ist unser USP.”

FUSE for Machine Learning

Dieses Alleinstellungsmerkmal fiel auch Google auf. Konkreter Google Cloud Storage FUSE for Machine Learning. Anfänglich noch ein Open Source-Produkt als “Linux Filesystem in Userspace” oder eben als “FUSE” tituliert, wurde die Software von Google in die Cloud integriert und hilft beim Verwalten von Unmengen von Trainingsdaten, Modellen und Kontrollpunkten, die man zum Trainieren und Bereitstellen von KI-Workloads benötigt.

Anwendungen können hierbei direkt auf die Cloud zugreifen (Anm.: anstatt sie lokal herunterzuladen); als wären sie lokal gespeichert. Es müssten zudem keine benutzerdefinierte Logik implementiert werden und es gebe weniger Leerlaufzeit für wertvolle Ressourcen wie TPUs und GPUs, während die Daten übertragen werden.

FUSE sei einfach ein Produkt für Unternehmen, so Weichselbaum weiter, um große Datenmengen bequem zu verwalten und sie verfügbar zu machen: “Wir verwenden es, um viele Terrabytes von Daten auf der Cloud zu lagern, was am Computer nicht möglich ist”, sagt er.

Google sagt Hallo

Weil AnyConcept das Service von FUSE sehr intensiv nutzte, wurde Google auf die Grazer aufmerksam. Und hat konkret nachgefragt, was sie für einen Use-Case mit ihrem Angebot entwickelt haben. “Wir waren einer der ersten, die das genutzt haben, um effizient unsere KI-Agents zu trainieren“, sagt Weichselbaum. “Das Produkt von Google ist ein Teil unserer Datenverarbeitung und des Trainings unserer ganz spezifischen KI und Google wollte wissen, warum und wie wir das so intensiv verwenden. Das hat dazu geführt, dass wir unsere Ideen für Produktverbesserungen und Skripts mit ihnen teilen durften.“

AnyConcept und seine Konzepte

Das Ziel von AnyConcept ist es, ein Foundation-Modell nicht für Texte oder Bilder, sondern für Interaktionen mit dem User-Interface zu entwickeln.

Im Detail reicht hierbei eine Demonstration von einem solchen Interface und AnyConcept analysiert es mit neuronalen Netzwerken. Es erkennt Strukturen, die das Startup seinem Namen getreu “Konzepte” nennt und die auf breites Wissen aufbauen, wie man mit einem Computer interagiert.

“So ein Konzept wäre etwa ein ‘Button’ auf einer Website”, erklärt es Zaiser in anderen Worten. “Die KI versteht dann, dass man ihn anklicken kann und was danach passiert. Oder wie lange eine Website braucht, sich zu öffnen und wie sie aussieht.”

Aktuell forscht AnyConcept an der Generalisierungsfähigkeit ihres Netzwerkes. Zaiser dazu: “Wir testen unsere KI bereits mit Pilotkunden bei der Anwendung von Software-Testautomatisierung und bekommen großartiges Feedback.”

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