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.
/artikel/so-soll-bei-salesforce-eine-ethische-ki-sichergestellt-werden
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.

Deine ungelesenen Artikel:
03.11.2026

Die Projektmanagerin, die nie schläft: accilium zeigt bei der aIQon KI-Agenten im Echtbetrieb

Mit ihrer ersten „aIQon“ hat die Wiener Strategieberatung accilium ein neues Format gestartet: keine Folien, nur Live-Demos von KI-Agenten, die bereits im Einsatz sind. Im Mittelpunkt stand Aurelia, eine Agentin, die als Mitglied eines Projektteams in Microsoft Teams mitarbeitet.
/artikel/accilium-zeigt-bei-der-aiqon-ki-agenten-im-echtbetrieb
03.11.2026

Die Projektmanagerin, die nie schläft: accilium zeigt bei der aIQon KI-Agenten im Echtbetrieb

Mit ihrer ersten „aIQon“ hat die Wiener Strategieberatung accilium ein neues Format gestartet: keine Folien, nur Live-Demos von KI-Agenten, die bereits im Einsatz sind. Im Mittelpunkt stand Aurelia, eine Agentin, die als Mitglied eines Projektteams in Microsoft Teams mitarbeitet.
/artikel/accilium-zeigt-bei-der-aiqon-ki-agenten-im-echtbetrieb
Opening Fireside Chat bei der aIQon: Peter Allan (accilium) diskutierte mit Alexia Feick (Microsoft) und Paul Strunz (Wien Energie) über KI im Unternehmensalltag. (c) Zsolt Marton

Keine Charts, keine Keynotes, nur Dinge, die funktionieren. Mit dieser Regel eröffnete Peter Allan, AI Lead und Managing Partner bei accilium, am 22. Oktober die erste aIQon im 15. Stock des Juwel Wien. Das Format lehnt sich an Tech-Konferenzen an: Ein Team stellt ein Problem vor, zeigt live, was es dagegen gebaut hat, und erklärt, was es dabei gelernt hat. Allan nannte den Nachmittag ein Experiment. Wer Organisationen das Potenzial von KI vermitteln wolle, komme mit Folien nicht mehr weit, man müsse es zeigen.

Von der Beratung zum Bauen

accilium ist eine österreichische Strategie- und Managementberatung mit Sitz am Wiener Schubertring, die unter anderem für den öffentlichen Sektor arbeitet. Erst im September erhielt das Unternehmen den Zuschlag für einen Rahmenvertrag der Bundesbeschaffung GmbH (BBG) zur Digitalisierung der Verwaltung mit einem Volumen von bis zu 39 Millionen Euro.

Mit der aIQon zeigt accilium eine weitere Seite: Das Unternehmen hat heuer ein eigenes Team aus Forward Deployed Engineers aufgebaut, also Entwickler:innen, die direkt mit den Kunden arbeiten und Lösungen nicht nur konzipieren, sondern auch bauen. Die Rolle kommt aus der Software-Industrie und wird derzeit von führenden KI-Anbietern etabliert. Für eine Beratung heißt das: Strategie und Umsetzung aus einer Hand. Die gezeigten Agenten stammen alle aus diesem Team und laufen bei accilium selbst im Echtbetrieb.

(c) Zsolt Marton

Eine Kollegin, die alles mitliest

Aurelia ist ein eigenes Mitglied in einem Teams-Kanal. Sie hat ein eigenes Konto, liest Kanal, Postfach, Planner und Kalender eines Projekts mit und tut, was das Team ihr sagt. Im Szenario der Demo kehrt Projektleiterin Pia aus zwei Wochen Urlaub zurück und fragt Aurelia, was passiert ist. Statt Dutzende Nachrichten nachzulesen, bekommt sie in einer Antwort, was entschieden wurde und was für sie offen ist. Eine Kollegin ist krank: Aurelia findet deren fällige Aufgaben, schlägt Vertretungen vor und hängt die Aufgaben nach Pias Zustimmung im Planner um. Als die Kundin per Mail den Lenkungskreis vorziehen will, meldet sich Aurelia von selbst, weist darauf hin, dass eine Kollegin an dem Tag im Urlaub ist, und fragt nach, bevor sie den Termin verschiebt. Zum Jour fixe steht die Agenda in der Einladung, und eine Kollegin wird an ihren Kurzbericht erinnert.

(c) Zsolt Marton

Die Regeln dahinter sind klar: Aurelia liest alles mit, meldet sich von selbst aber nur dort, wo das Team es ihr aufgetragen hat. Planner und Kalender ändert sie erst nach einem Ja, Mails nach außen schickt sie nicht. Was sie darf, steht laut accilium im Code und nicht im Prompt. Die Regeln selbst gibt ihr das Team im Kanal, in ganz normalen Sätzen, so wie einer neuen Kollegin. Technisch läuft alles in einem Microsoft-Tenant auf Azure in der EU, das Sprachmodell in der EU-Datenzone.

Das wichtigste Learning kam aus dem eigenen Betrieb: Das richtige Maß ist für jedes Team ein anderes. Manche wollen täglich einen Status, andere jemanden, der im Hintergrund die Fäden zusammenhält und sich nur auf Nachfrage meldet. Deshalb lässt sich heute einstellen, wie proaktiv Aurelia ist. Und weil Teams einen Agenten als Kollegin wahrnehmen, gelte dasselbe wie bei jeder neuen Mitarbeiterin: Beide Seiten müssen sich aneinander gewöhnen.

Dasselbe Prinzip auf drei Ebenen

(c) Zsolt Marton

Zwei weitere Demos zeigten, dass der Ansatz auch jenseits des Projektteams funktioniert. „Linda Legal“ bündelt das Erfahrungswissen einer Rechtsabteilung und prüft direkt in Outlook Verträge gegen Richtlinie und Verhandlungsprotokoll. In der Demo entdeckte sie, dass in einem Paragrafen „jeweils“ statt des vereinbarten „zusammen“ stand, womit pro Wochenabruf 8.000 statt 4.000 Euro fällig geworden wären. Ihr Wissen liegt in lesbaren Dateien, die die Fachabteilung ohne IT selbst pflegt. „Erich Aigner“ wiederum ist ein persönlicher Assistent: Ein Berater erzählt ihm nach einem Kundentermin eine Minute lang, was zu tun ist, danach stehen Nachricht, Folgetermin und Mailentwürfe bereit. Gesendet wird nichts, das entscheidet der Mensch.

(c) Zsolt Marton

Drei Agenten, drei Ebenen: Team, Fachwissen, einzelne Person. Allen gemeinsam ist dasselbe Prinzip. Lesen, sortieren und vorbereiten tun die Agenten selbstständig, ändern und nach außen kommunizieren nur nach menschlicher Freigabe. Und diese Grenze ist technisch verankert, nicht bloß im Prompt versprochen.

Die Technik ist nicht der Engpass

Dass genau das die eigentliche Arbeit ist, zeigte auch der Opening Fireside Chat, in dem Peter Allan mit Alexia Feick und Paul Strunz über KI im Alltag, Top-down und Bottom-up in der Transformation und die Messbarkeit von KI-Projekten sprach. Strunz leitet das Digital Competence Center der Wien Energie, Feick war früher bei accilium und arbeitet heute im Customer Success bei Microsoft. Ihr gemeinsamer Befund: Die heutigen Modelle sind gut genug, der Hebel liegt in Prozessen, Governance und Befähigung. Feick riet, bei konkreten Pain Points anzusetzen statt bei dem Wunsch, „KI zu haben“. Der Output nach sechs Monaten solle eine veränderte Arbeitsweise mit messbarem Ergebnis sein, und lieber ein Use Case im crossfunktionalen Team als 30 kleine Proof-of-Concepts. Strunz ergänzte, dass Effizienzgewinne verpuffen, wenn die Prozesse dahinter nicht angepasst werden; bei der Wien Energie misst man unter anderem die Zahl aktiver Citizen Developer, eingesparte Stunden und eingespartes Geld.

(c) Zsolt Marton

Allan sieht in Agenten vor allem eine Wachstumschance: Es gebe unendlich viel Nachfrage nach Services, und wer es clever mache, nutze Agenten, um jeden einzelnen Job besser und kreativer zu machen. Bei accilium selbst sei keine Stelle durch KI ersetzt worden, wohl aber viel administrative Arbeit weggefallen. Intern begleitet das Unternehmen den Wandel mit einem eigenen Rhythmus: Jede Woche gibt es einen neuen „Build“ mit Skills, Tools und Trainings, wie bei einem Software-Unternehmen.

Alle Demos, Baupläne, Prompts und Skills stellt accilium offen zum Download bereit. Wer nicht dabei war, kann die Agenten also nachbauen. Auch das ist für eine Beratung ungewöhnlich und passt zum Anspruch des Formats: zeigen statt erklären.

Toll dass du so interessiert bist!
Hinterlasse uns bitte ein Feedback über den Button am linken Bildschirmrand.
Und klicke hier um die ganze Welt von der brutkasten zu entdecken.

brutkasten Newsletter

Aktuelle Nachrichten zu Startups, den neuesten Innovationen und politischen Entscheidungen zur Digitalisierung direkt in dein Postfach. Wähle aus unserer breiten Palette an Newslettern den passenden für dich.

Montag, Mittwoch und Freitag

AI Summaries

So soll bei Salesforce eine „ethische KI“ sichergestellt werden

AI Kontextualisierung

Welche gesellschaftspolitischen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

So soll bei Salesforce eine „ethische KI“ sichergestellt werden

AI Kontextualisierung

Welche wirtschaftlichen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

So soll bei Salesforce eine „ethische KI“ sichergestellt werden

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Innovationsmanager:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

So soll bei Salesforce eine „ethische KI“ sichergestellt werden

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Investor:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

So soll bei Salesforce eine „ethische KI“ sichergestellt werden

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Politiker:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

So soll bei Salesforce eine „ethische KI“ sichergestellt werden

AI Kontextualisierung

Was könnte das Bigger Picture von den Inhalten dieses Artikels sein?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

So soll bei Salesforce eine „ethische KI“ sichergestellt werden

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Personen in diesem Artikel?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

So soll bei Salesforce eine „ethische KI“ sichergestellt werden

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Organisationen in diesem Artikel?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

So soll bei Salesforce eine „ethische KI“ sichergestellt werden