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nextM Konferenz: 'Decoding'

Zum Abschluss der nextM Konferenz fanden sich alle Speaker zusammen auf der Bühne ein: Rosa Lyon (ORF), Gerd Gigerenzer (Max-Planck-Institut), Deirdre McGlashan (MediaCom), Ursula Arnold (Mindshare), Andreas Vretscha (MediaCom), Silke Übele (Wavemaker), Peter Lammerhuber (GroupM), Moran Cerf (Northwestern University), Volker Hirsch (Investor) und Louis Rosenberg (Unanimous AI) (v.l.n.r.).
© nextM / Christoph Breneis

'Decoding' - ein schlichter Titel mit viel Interpretationsspielraum, den die Speaker der nextM Konferenz am Donnerstag jedoch wahrlich gefüllt haben. Denn hier wurde Technologie mal von einer ganz anderen Seite beleuchtet.

 

Über die Möglichkeiten und Unmöglichkeiten von technologischen Entwicklungen, insbesondere KI und Automatisierungen, referierten internationale Top-Speaker auf der nextM Zukunftkonferenz, präsentiert von GroupM Austria. Nach der Eröffnung durch die ZiB-Moderatorin Rosa Lyon mit Mindshare-CEO Ursula Arnold, Wavemaker-Austria-Chefin Silke Übele, sowie Andreas Vretscha, CEO von MediaCom ergriff ­Deirdre McGlashan, Global CDO von MediaCom, das Wort. In ihrer Key Note sprach sie darüber, wie unter anderem das Internet-of-things (IoT) unseren Alltag und unser Verhalten laufend verändert: Wann sind Konsumenten bereit, technische Neuerungen zu adaptieren, in ihr Leben zu integrieren?  "Hast du dich erst einmal daran gewöhnt, forderst du. Allerdgings Immer mehr", meinte McGlashan. Für Unternehmen sei die Beobachtung dieser Adaptionsprozesse wegweisend. 

Louis Rosenberg ist  CEO und Chief Scientist von Unanimous AI, das er 2014 gegründet hat. Schwerpunkt des Unternehmens ist die Entwicklung von Künstlicher Intelligenz und Algorithmen zur Erweiterung der sogenannten "Swarm Intelligence". Er plädierte dafür, dass in der Zusammenarbeit von Mensch und Maschine, beziehungsweise Menschen und KI, bessere Entscheidungen oder Prognosen getroffen werden können. Soll heißen: Wird das Wissen vieler Menschen gebündelt und mit entsprechenden Algorithmen verarbeitet, kann die größtmögliche Intelligenz oder intelligente Entscheidung gewonnen werden. "Swarm intelligence bietet optimale Insights", sagte Rosenberg. "Wir sollten KI zur Vernetzung von Menschen nutzen, statt sie zu ersetzen."

Als weiterer Speaker folgte Gerd Gigerenzer vom Max-Planck-Institut in Berlin, wo er das Harding-Zentrum für Risikokompetenz leitet. Er trainiert zudem Richter und Ärzte in Entscheidungsfindung und im Umgang mit Risiken. In seiner Ansprache zum Thema Risk Literacy erläuterte Gigerenzer, wie Risikodenken Innovation verhindern kann und warum KI gewissen Entscheidungen nicht besser treffen kann als Menschen. "Intuition ist für Entscheidungsfindung unentbehrlich. Und KI kann diese Art der Intuition einfach nicht entwickeln", meint Gigerenzer. "Big Data Analytics funktioniert in gewohnten, stabilen Situationen, aber nicht in dynamischen Umfeldern wie Investment oder Gesundheit." Seine Take-home-message: "Wir brauchen mehr Menschen die sich trauen, ihr Hirn zu nutzen." 

Auf eine noch ganz andere Perspektive von KI und Technologie wies Moran Cerf das Publikum hin: Der Neurowissenschaftler von der Northwestern University sprach darüber, wie die Neurowissenschaft für die Konsumentenforschung oder das Marketing verwendet werden kann; "Decoding thoughts and dreams" lautete der Titel seines Vortrags. In seiner aktuellen Forschung arbeitet Cerf damit, die Gehirnaktivitäten von Film- oder Werbungsrezipienten zu untersuchen, um Szenen oder Spots zu optimieren, sollte das Engagement an einem bestimmten Punkt beispielsweise radikal abnehmen. Werbung soll so genauestens auf die Zielgruppen abgestimmt werden können. 

Letzter auf der Bühne war Volker Hirsch. Der Investor ist Business Angel einiger Startups, die sich auf KI konzentrieren. Er sprach einen Konflikt an, der gegebenenfalls Einzug auf den Arbeitsmarkt halten könnte: Wie ersetzbar sind Menschen als Arbeiter? Wäre es nicht besser, Jobs, die sowieso niemand gerne macht, von Maschinen erledigen zu lassen? Langfristig werde es aber laut Hirscher auf ein Zusammen und Nebeneinander zwischen Mensch und Maschine hinauslaufen, um auch hier die besten Ergebnisse zu erziehlen. 

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