Generative KI für Marktforschung: Chancen und Risiken

“Mit großer Macht kommt große Verantwortung.” Man muss kein Marvel-Fan sein, um diesen Satz zu erkennen, der durch die Spider-Man-Franchise populär wurde. Und während der Satz ursprünglich auf übermenschliche Geschwindigkeit, Stärke, Agilität und Widerstandsfähigkeit bezogen war, ist es ein hilfreicher Satz, um den Aufstieg der generativen KI zu verstehen.

Während die Technologie selbst nicht neu ist, brachte der Launch von ChatGPT sie in die Hände von 100 Millionen Menschen im Laufe von nur 2 Monaten, was für viele wie das Erwerben einer Superkraft fühlte. Aber wie alle Superkräfte ist es wichtig, wofür man sie verwendet. Generative KI ist da keine Ausnahme. Es gibt das Potenzial für Großes, für Gutes und für Böses.

Die größten Marken der Welt stehen jetzt an einem kritischen Punkt, um zu entscheiden, wie sie diese Technologie nutzen werden. Gleichzeitig haben wirtschaftliche Unsicherheit und steigende Inflation angedauert — und lassen Verbraucher unsicher zurück, wie sie ihr Budget priorisieren sollen.

Wenn man beide Faktoren betrachtet, kann Generative KI den Marken helfen, im Kampf um die Aufmerksamkeit der Verbraucher einen Vorteil zu erlangen. Allerdings müssen sie eine ausgewogene Perspektive einnehmen – die Möglichkeiten sehen, aber auch die Risiken, und beides mit offenen Augen angehen.

Was Generative KI für die Erarbeitung von Erkenntnissen bedeutet

Die Marktforschungsbranche ist keine Fremde gegenüber Veränderungen – die Tools und Methoden, die für Consumer-Insights-Professionals verfügbar sind, haben sich in den letzten Jahrzehnten rasch weiterentwickelt.

Auf diesem Stadium sind die Ausmaße und die Geschwindigkeit der Veränderungen, die die zunehmend zugängliche generative KI mit sich bringen wird, etwas, über das wir nur spekulieren können. Aber es gibt bestimmte Grundlagen, die man haben muss, um Entscheidungsträgern zu helfen, schnell zu reagieren, wenn mehr Informationen verfügbar werden.

Letztendlich kommt alles darauf zurück, die richtigen Fragen zu stellen.

Was sind die Chancen?

Derzeit bietet die generative KI vor allem eine erhöhte Produktivität. Sie kann die Prozesse der Ideen-, Informations- und Texterstellung, wie die ersten Entwürfe von E-Mails, Berichten oder Artikeln, erheblich beschleunigen. Durch die Schaffung von Effizienz in diesen Bereichen ermöglicht sie es, mehr Zeit für Aufgaben zu verwenden, die erhebliche menschliche Expertise erfordern.

Schnellerer Zugang zu Erkenntnissen

Für die Erarbeitung von Erkenntnissen sehen wir ein großes Potenzial in der Zusammenfassung von Informationen. Zum Beispiel hat die Stravito-Plattform bereits generative KI verwendet, um Autozusammenfassungen von einzelnen Marktforschungsberichten zu erstellen, wodurch die Notwendigkeit, manuell eine originale Beschreibung für jeden Bericht zu schreiben, entfällt.

Wir sehen auch Potenzial, diese Anwendung weiterzuentwickeln, indem wir die Fähigkeit schaffen, große Informationsmengen zusammenzufassen, um Geschäftsfragen schnell und in einer leicht verdaulichen Form zu beantworten. Zum Beispiel könnte dies so aussehen, dass man eine Frage in die Suchleiste eingibt und eine prägnante Antwort auf der Grundlage des internen Wissensspeichers des Unternehmens erhält.

Für Marken würde dies bedeuten, einfache Fragen schneller beantworten zu können, und es könnte auch helfen, viel von der Grundarbeit zu erledigen, wenn man sich komplexeren Problemen widmet.

Demokratisierung von Erkenntnissen durch bessere Selbstbedienung

Generative KI könnte es auch ermöglichen, allen Geschäftsbeteiligten Zugang zu Erkenntnissen zu verschaffen, ohne dass sie jedes Mal direkt einen Erkenntnis-Manager involvieren müssen. Durch die Beseitigung von Barrieren zum Zugang könnte generative KI Organisationen unterstützen, die versuchen, Consumer-Erkenntnisse tiefer in ihre täglichen Operationen zu integrieren.

Es könnte auch helfen, gemeinsame Bedenken im Zusammenhang mit dem Zugang aller Beteiligten zu Marktforschung zu lösen, wie das Stellen falscher Fragen. In diesem Anwendungsfall kann generative KI Geschäftsbeteiligten ohne Forschungshintergrund helfen, bessere Fragen zu stellen, indem sie sie mit relevanten Fragen im Zusammenhang mit ihrer Suchanfrage konfrontiert.

Maßgeschneiderte Kommunikation an interne und externe Zielgruppen

Eine weitere Chance, die mit generativer KI einhergeht, ist die Fähigkeit, die Kommunikation an interne und externe Zielgruppen anzupassen.

Im Kontext von Erkenntnissen gibt es mehrere potenzielle Anwendungen. Es könnte dazu beitragen, Wissensaustausch wirksamer zu machen, indem es einfacher wird, Erkenntnisse-Kommunikationen an verschiedene Geschäftsbeteiligte im gesamten Unternehmen anzupassen. Es könnte auch verwendet werden, um Briefings an Forschungsagenturen zu strukturieren, um den Forschungsprozess zu rationalisieren und den Aufwand zu minimieren.

Was sind die Risiken?

Generative KI kann ein effektives Werkzeug für Erkenntnis-Teams sein, aber sie birgt auch verschiedene Risiken, auf die sich Organisationen vor der Implementierung bewusst sein sollten.

Prompt-Abhängigkeit

Ein grundlegendes Risiko ist die Prompt-Abhängigkeit. Generative KI ist statistisch, nicht analytisch, also funktioniert sie, indem sie das wahrscheinlichste Stück Information vorhersagt, das als Nächstes gesagt wird. Wenn man ihr den falschen Prompt gibt, erhält man wahrscheinlich immer noch eine überzeugende Antwort.

Vertrauen

Was noch schwieriger wird, ist die Art und Weise, wie generative KI korrekte Informationen mit falschen Informationen vermischen kann. In niedrigen Risikosituationen kann dies amüsant sein. Aber in Situationen, in denen Geschäftsentscheidungen im Wert von Millionen von Dollar getroffen werden, müssen die Eingaben für jede Entscheidung vertrauenswürdig sein.

Darüber hinaus sind viele Fragen im Zusammenhang mit Verbraucherverhalten komplex. Während eine Frage wie „Wie reagierten Millennials in den USA auf unseren jüngsten Konzepttest?“ möglicherweise eine klare Antwort generiert, erfordern tiefere Fragen zu menschlichen Werten oder Emotionen oft eine nuanciertere Perspektive. Nicht alle Fragen haben eine einzelne richtige Antwort, und wenn man versucht, große Mengen an Forschungsberichten zu synthetisieren, könnten wichtige Details zwischen den Rissen fallen.

Transparenz

Ein weiteres Schlüsselrisiko, auf das geachtet werden muss, ist der Mangel an Transparenz hinsichtlich der Trainingsalgorithmen. Zum Beispiel kann ChatGPT nicht immer sagen, woher es seine Antworten hat, und selbst wenn es kann, sind diese Quellen möglicherweise nicht verifizierbar oder existieren tatsächlich nicht.

Und da KI-Algorithmen, generative oder andere, von Menschen und bestehenden Informationen trainiert werden, können sie voreingenommen sein. Dies kann zu Antworten führen, die rassistisch, sexistisch oder anderweitig anstößig sind. Für Organisationen, die versuchen, Voreingenommenheit in ihrer Entscheidungsfindung herauszufordern und eine bessere Welt für Verbraucher zu schaffen, wäre dies ein Fall, in dem generative KI die Arbeit weniger produktiv macht.

Sicherheit

Einige der gängigen Anwendungsfälle für ChatGPT sind die Verwendung, um E-Mails, Besprechungsprotokolle oder Berichte zu generieren. Aber die notwendigen Details, um diese Texte zu generieren, können sensible Unternehmensinformationen gefährden.

Tatsächlich fand eine Analyse des Sicherheitsunternehmens Cyberhaven heraus, dass von 1,6 Millionen Wissensarbeitern in verschiedenen Branchen 5,6% ChatGPT mindestens einmal bei der Arbeit ausprobiert hatten und 2,3% vertrauliche Unternehmensdaten in ChatGPT eingegeben hatten.

Unternehmen wie JP Morgan, Verizon, Accenture und Amazon haben den Mitarbeitern den Einsatz von ChatGPT bei der Arbeit aufgrund von Sicherheitsbedenken verboten. Und erst kürzlich wurde Italien das erste westliche Land, das ChatGPT verbot, während es Datenschutzbedenken untersuchte, und zog die Aufmerksamkeit von Datenschutzregulierungsbehörden in anderen europäischen Ländern auf sich.

Für Erkenntnis-Teams oder jeden, der mit proprietärer Forschung und Erkenntnissen arbeitet, ist es wichtig, sich der Risiken bewusst zu sein, die mit der Eingabe von Informationen in ein Tool wie ChatGPT verbunden sind, und auf dem Laufenden zu bleiben, sowohl über die internen Datenschutzrichtlinien des Unternehmens als auch über die Richtlinien von Anbietern wie OpenAI.

Es ist unsere feste Überzeugung, dass die Zukunft des Verbraucherverständnisses weiterhin die Kombination menschlicher Expertise mit leistungsstarker Technologie erfordern wird. Die leistungsstärkste Technologie der Welt wird nutzlos sein, wenn niemand sie wirklich nutzen möchte.

Daher sollte der Fokus für Marken auf verantwortungsvoller Experimentierung liegen, um die richtigen Probleme mit den richtigen Werkzeugen zu lösen und nicht einfach Technologie um der Technologie willen zu implementieren. Mit großer Macht kommt große Verantwortung. Jetzt ist die Zeit für Marken, um zu entscheiden, wie sie sie nutzen werden.