{"id":9555,"date":"2024-01-23T13:25:42","date_gmt":"2024-01-23T13:25:42","guid":{"rendered":"https:\/\/www.salesforce.com\/?p=9555"},"modified":"2024-01-26T13:26:17","modified_gmt":"2024-01-26T13:26:17","slug":"algorithmus","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.salesforce.com\/de\/blog\/algorithmus\/","title":{"rendered":"5 Algorithmus-Mythen im Check: H\u00e4tten Sie\u2019s gewusst?"},"content":{"rendered":"\n

Algorithmen geh\u00f6ren zu den wichtigsten technologischen Treibern der Wirtschaft, weil sie Unternehmen dabei helfen, effizienter und innovativer zu agieren. Doch das Verst\u00e4ndnis des Begriffs ist oft verschwommen. Wir sorgen f\u00fcr Durchblick mit einem Fakten-Check.   <\/strong><\/p>\n\n\n\n

Sagt Ihnen der Name Al-Chwarismi etwas? Obwohl der Mann dauernd in unserem Alltag vorkommt, w\u00e4re das bei einem Quizspiel sicher eine Frage f\u00fcrs Hochpreissegment. Kleiner Tipp: Sein latinisierter Name lautete Algorismi. Na, jetzt aber?<\/p>\n\n\n\n

Im 9. Jahrhundert schrieb der arabische Mathematiker Al-Chwarismi \u00fcber indische Zahlzeichen und systematische Berechnungsmethoden \u2013 die Vorl\u00e4ufer moderner Algorithmen. Inzwischen haben die Grundprinzipien, die Al-Chwarismi und andere entwickelt haben, dank der gigantischen technologischen Fortschritte im KI-Zeitalter ganz neue Bedeutungssph\u00e4ren erreicht. Nicht zuletzt, weil sie in vielen Wirtschaftsbereichen zum entscheidenden Hebel geworden sind, um Effizienz und Qualit\u00e4t auf ein neues Level zu bringen. Auf der anderen Seite werden auch die Stimmen lauter, die vor den negativen Auswirkungen von Algorithmen auf die Gesellschaft und den Wettbewerb warnen. Grund genug f\u00fcr Entscheider:innen, sich einen gesch\u00e4rften Blick auf das Thema zu verschaffen.<\/p>\n\n\n\n

\u201eAlgorithmus\u201c-Beispiele in der Alltagssprache <\/strong>     <\/h2>\n\n\n\n

Immer wieder f\u00e4llt in Unterhaltungen \u00fcber Google-Ergebnisse, Instagram-Empfehlungen oder Spotify-Vorschl\u00e4ge der Satz: \u201eDas hat mir der Algorithmus ausgespielt.\u201c Was h\u00e4ufig mitschwingt, ist das Gef\u00fchl von Erstaunen und Fremdbestimmung.<\/p>\n\n\n\n

Eine Videoplattform schl\u00e4gt Clips vor, die uns interessieren k\u00f6nnten. Auf Social Media werden personalisierte Vorschl\u00e4ge zu Produkten oder Inhalten ausgespielt. Dating-Portale liefern Profile an, die versprechen, das perfekte Match zu sein. Und so weiter.<\/p>\n\n\n\n

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Aber wie genau es zu diesen Empfehlungen kommt, welche Logik oder welche Interessen dahinterstehen, verstehen wir oft nicht. Algorithmen erscheinen wie eine Black Box, die unser Denken und Handeln zu beeinflussen versucht \u2013 mal mit Vorschl\u00e4gen, die erstaunlich gut passen, mal mit Angeboten, die total danebenliegen.<\/p>\n\n\n\n

Definition: Das ist ein Algorithmus wirklich<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Algorithmen sind tief in unseren Alltag eingesickert, doch das Verst\u00e4ndnis, was sich hinter dem Begriff wirklich verbirgt, ist diffus. Also: Was ist ein Algorithmus? Vereinfacht gesagt legt er eine Vorgehensweise fest, um eine konkrete Aufgabe zu l\u00f6sen. Insofern sind Algorithmen eine Anleitung, anhand derer Eingabe- in Ausgabedaten umgewandelt werden.<\/p>\n\n\n\n

Ein Algorithmus wird durch charakteristische Eigenschaften bestimmt: Er ist immer eindeutig, ausf\u00fchrbar, determiniert (dieselbe Eingabe bedingt dasselbe Ergebnis), deterministisch (jeder Folgeschritt ist eindeutig bestimmt), finit (das Verfahren hat eine endliche Beschreibung) sowie terminiert (es gibt ein finales Resultat). Damit bilden Algorithmen die Grundbausteine f\u00fcr K\u00fcnstliche Intelligenz<\/a> (KI) und Machine Learning<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

Schlagw\u00f6rter rund um KI: Die Zusammenh\u00e4nge verstehen<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Ihre enorme Wirkungskraft entfalten Algorithmen heute im Zusammenspiel mit KI. Die Tabelle erkl\u00e4rt die Synergien.<\/p>\n\n\n\n

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\n\t\t\t\t\t\n<\/svg>\n\t\t\t\tAlgorithmen und KI<\/strong>\t<\/h2>\n<\/div>\n\n\n\n

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Algorithmen sind Werkzeuge, die Computer verwenden, um Aufgaben zu bearbeiten. Dagegen bezieht sich K\u00fcnstliche Intelligenz auf eigenst\u00e4ndige Systeme, die sich anpassen und auf neue Situationen reagieren. Sprich: Algorithmen generieren Informationen, KI-Systeme f\u00fchren daraufhin Aktionen aus. Diese Synergie erlaubt es, Aufgaben auf einem h\u00f6heren Niveau zu automatisieren und menschliche Intelligenz nachzuahmen. Ein gutes Beispiel daf\u00fcr sind Autos, die mithilfe von Sensoren und KI-Algorithmen eigenst\u00e4ndig fahren.<\/p>\n\n\n\n

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\n\t\t\t\t\t\n<\/svg>\n\t\t\t\tAlgorithmen und Machine Learning<\/strong>\t<\/h2>\n<\/div>\n\n\n\n

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Machine Learning ist eine Unterdisziplin der KI, die sich auf die Entwicklung von Algorithmen konzentriert. Diese Machine-Learning-Algorithmen f\u00fchren nicht nur starre Anweisungen aus, sie haben auch die F\u00e4higkeit, aus vorhandenen Daten zu lernen. Sie k\u00f6nnen Muster, Trends und Zusammenh\u00e4nge erkennen, die genutzt werden, um Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen. Zum Beispiel im Marketing<\/a> (f\u00fcr zielgruppengerechte Werbekampagnen), im Gesundheitswesen (zur Unterst\u00fctzung bei Krankheitsdiagnosen) oder der Finanzwelt (Handel, Risikobewertung). So ist das maschinelle Lernen quasi eine Br\u00fccke zwischen den Daten, die wir haben, und den Erkenntnissen, die wir daraus gewinnen.<\/p>\n\n\n\n

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\n\t\t\t\t\t\n<\/svg>\n\t\t\t\tAlgorithmen, KI und NLP<\/strong>\t<\/h2>\n<\/div>\n\n\n\n

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Die enge Verkn\u00fcpfung von Algorithmen, KI und nat\u00fcrlicher Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, kurz NLP) ver\u00e4ndert die Art, wie wir mit Technologie interagieren. NLP bef\u00e4higt Computer, menschliche Sprache zu verstehen und darauf zu reagieren, etwa bei Chatbots<\/a> und \u00dcbersetzungssoftware. Algorithmen sind das Herzst\u00fcck von NLP-Anwendungen, indem sie die Grundlage f\u00fcr die Sprachverarbeitung bilden. Zugleich ist NLP eng mit K\u00fcnstlicher Intelligenz verbunden: Einerseits nutzen KI-Systeme die F\u00e4higkeiten von NLP f\u00fcr menschen\u00e4hnliche Interaktionen. Andererseits kann KI die NLP-Algorithmen mithilfe von Machine Learning oder k\u00fcnstlichen neuronalen Netzen trainieren.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

Algorithmus-Mythen im Check: Was ist dran?<\/h2>\n\n\n\n

Mit dem Siegeszug von Big-Tech-Unternehmen wie Google, Instagram oder Spotify haben sich popul\u00e4re Grundannahmen zu Algorithmen etabliert. Das ist nachvollziehbar: Algorithmen k\u00f6nnen ziemlich komplex sein, besonders im Zusammenhang mit K\u00fcnstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen. Unkenntnis der technischen Details, mangelnde Transparenz, unpr\u00e4zise Medienberichterstattungen oder \u00c4ngste er\u00f6ffnen schnell Raum f\u00fcr Halbwahrheiten, Interpretationen und Spekulationen. <\/p>\n\n\n\n

Welche g\u00e4ngigen Annahmen gibt es \u2013 und was ist dran? Diese Fakten sollten Sie kennen, um f\u00fcr Ihr Unternehmen strategisch richtig entscheiden zu k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n

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Das KI-Glossar –
32 Definitionen, die Sie jetzt unbedingt kennen sollten<\/h2>\n\t\t\t\n\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t
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Mythos 1: \u201eAlgorithmen sind nur f\u00fcr Tech-Unternehmen relevant.\u201c<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Falsch<\/strong>. Tats\u00e4chlich sind Algorithmen nicht nur f\u00fcr Tech-Riesen entscheidend, sondern lassen sich als eine Art Schweizer Taschenmesser in allen Branchen vielseitig einsetzen, um Aufgaben zu automatisieren, Muster zu erkennen und bei Entscheidungen zu unterst\u00fctzen. Kurz: um unsere menschlichen F\u00e4higkeiten zu verst\u00e4rken.<\/p>\n\n\n\n

Im Bereich Marketing und Sales werden mit Algorithmen etwa Profile erstellt, die das Kundenverhalten detailliert analysieren, um personalisierte Strategien umzusetzen. Algorithmen tragen dazu bei, die richtige Botschaft zur richtigen Zeit an die richtige Zielgruppe zu senden und Produkte wie Services enger an den Bed\u00fcrfnissen der Kund:innen auszurichten. Ein Beispiel daf\u00fcr ist Einstein Next Best Action von Salesforce<\/a>, das Unternehmen mithilfe von k\u00fcnstlicher Intelligenz hilft, auf jede Kundin und jeden Kunden mit der richtigen Empfehlung zum richtigen Zeitpunkt zuzugehen.<\/p>\n\n\n\n

Dar\u00fcber hinaus kann der Einsatz von Chatbots und intelligenten Routing-Algorithmen den Kundenservice<\/a> effizienter gestalten, unter anderem mit automatisierten Antworten<\/a>. Zudem gewinnen Organisationen mithilfe von Algorithmen wertvolle Einblicke, die dabei helfen, Markttrends zu erkennen, die operative Effizienz zu steigern und Kosten zu senken.<\/p>\n\n\n\n

Mythos 2: \u201eDer Algorithmus ist eine Art Suchmaschine.\u201c<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Falsch.<\/strong> Hier gilt es, sauber zu differenzieren: Eine Suchmaschine ist eine spezialisierte Software, die Informationen durchforstet und Ergebnisse anzeigt \u2013 also eben das, wonach Benutzer:innen gesucht \u2013 meistens gegoogelt \u2013 haben. <\/p>\n\n\n\n

Der Schl\u00fcssel zur Qualit\u00e4t einer Suchmaschine liegt in den Algorithmen, die hinter ihrer Funktionsweise stehen. Ein bekanntes Beispiel ist der PageRank-Algorithmus, der von Google entwickelt wurde: Er bewertet Internetseiten anhand der Anzahl und Qualit\u00e4t der Links, die auf sie verweisen. Seiten mit vielen hochwertigen Backlinks werden als hochwertiger angesehen und bei den Suchergebnissen weiter oben gelistet. Dieser Algorithmus war ein Meilenstein in der Suchmaschinenoptimierung und half Google, eine pr\u00e4zisere und relevantere Suche anzubieten.<\/p>\n\n\n\n

Algorithmen sind also das Herzst\u00fcck einer Suchmaschine als Teil eines gr\u00f6\u00dferen \u00d6kosystems, das eine Suchmaschine ausmacht. Diese ist deutlich komplexer, weil sie viel mehr umfasst als nur den Algorithmus selbst \u2013 etwa Datenbanken, den Webcrawler, den Index oder die Benutzeroberfl\u00e4che. Algorithmen wiederum lassen sich auch f\u00fcr viele andere Aufgaben wie Datenverarbeitung, Sortierung oder Verschl\u00fcsselung verwenden.<\/p>\n\n\n\n

Mythos 3: \u201eAlgorithmen sorgen f\u00fcr Filterblasen.\u201c<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Halb richtig.<\/strong> Personalisierte Empfehlungsalgorithmen k\u00f6nnen dazu f\u00fchren, dass uns h\u00e4ufig \u00e4hnliche oder bereits bekannte Inhalte ausgespielt werden. Ein Effekt, den man t\u00e4glich auf Social Media erleben kann, wenn einem z.B. immer wieder Surf-Videos ausgespielt werden, sobald man sich mal eines angesehen hat. Hintergrund: Aufgrund Ihres bisherigen Nutzungsverhaltens versuchen Algorithmen etwas vorzuschlagen, das Ihnen wahrscheinlich gef\u00e4llt. So entsteht die ber\u00fchmte Filterblase, in der Sie vor allem mit Inhalten versorgt werden, die Ihre Meinungen und Interessen best\u00e4tigen. <\/p>\n\n\n\n

Im Umkehrschluss reduziert sich die Vielfalt der Informationen, was das Gesamtbild und damit Ihre Sichtweise auf die Welt verengen k\u00f6nnen. So haben Algorithmen das Potenzial, vorherrschende Vorurteile und Ungerechtigkeiten zu verst\u00e4rken. Allerdings geschieht das nicht zwangsl\u00e4ufig; vielmehr h\u00e4ngt es davon ab, wie Algorithmen konkret in Diensten und Plattformen eingesetzt werden. Ziel muss es sein, die Personalisierung so zu gestalten, dass sie Diversit\u00e4t ber\u00fccksichtigt und zul\u00e4sst. Daher entwickeln wir bei Salesforce neue Technologien immer nach unseren Ethical and Inclusive Products Guidelines<\/a> \u2013 mit dem Anspruch, unsere Innovationen so zu konzipieren, dass sie alle betroffenen Interessengruppen einbeziehen und dabei ein h\u00f6chstes Ma\u00df an Vertrauensw\u00fcrdigkeit bieten.<\/p>\n\n\n\n

Zudem d\u00fcrfen die Nutzer:innen nicht aus der Verantwortung entlassen werden. Auch sie haben es in der Hand, bewusst nach unterschiedlichen Perspektiven und Einfl\u00fcsse zu suchen. Das schlie\u00dft ein, Online-Gewohnheiten zu hinterfragen und sich aus verschiedenen Quellen zu informieren.<\/p>\n\n\n\n

Mythos 4: \u201eAlgorithmen machen keine Fehler.\u201c<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Falsch.<\/strong> Genau wie Menschen sind Algorithmen nicht perfekt und schon gar nicht fehlerfrei. Sie k\u00f6nnen Dinge falsch vorhersagen, ungenau sein oder Verzerrungen in den Daten widerspiegeln, auf denen sie basieren. Und: Sie k\u00f6nnen auch mal ganz danebenliegen, wenn sie Informationen aus Daten verwenden, die nicht korrekt oder voreingenommen sind.<\/p>\n\n\n\n

Das hat mitunter unbeabsichtigte Konsequenzen. Beispiel Kreditvergabe: Hier k\u00f6nnen fehlerhafte Entscheidungen dazu f\u00fchren, dass kreditw\u00fcrdige Personen abgelehnt werden, w\u00e4hrend Personen mit hohem Risiko f\u00e4lschlicherweise Kredite erhalten. Oder der Bereich Personalwesen<\/a>: Unternehmen nutzen heute oft automatisierte Systeme zur Auswahl von Bewerber:innen. Wenn Algorithmen aber auf falschen Annahmen basieren, k\u00f6nnen sie potenziell qualifizierte Kandidat:innen ablehnen. Grunds\u00e4tzlich besteht daher die Gefahr, Diskriminierung zu f\u00f6rdern, indem Algorithmen gewisse Vorurteile aus Daten \u00fcbernehmen und noch verst\u00e4rken. <\/p>\n\n\n\n

Gerade beim hochsensiblen Thema Datenschutz ist die Fehleranf\u00e4lligkeit ein wunder Punkt: Werden Daten daf\u00fcr verwendet, Kundenprofile zu kreieren oder Dienstleistungen an individuelle Bed\u00fcrfnisse anzupassen, m\u00fcssen Organisationen gew\u00e4hrleisten, dass diese Datenbest\u00e4nde jederzeit gesch\u00fctzt sind. Schlie\u00dflich sind Algorithmen und die damit verbundenen Daten st\u00e4ndigen Sicherheitsbedrohungen ausgesetzt. Bei Cyberangriffen drohen schwerwiegende Auswirkungen.<\/p>\n\n\n\n

Mythos 5: \u201eDie Qualit\u00e4t von Algorithmen ist immer gleich.\u201c<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Falsch.<\/strong> Die Umgebungen, in denen Algorithmen arbeiten, k\u00f6nnen sich jederzeit ver\u00e4ndern (z.B. Gesch\u00e4ftsanforderungen, technologische Plattformen, Hardware-Konfigurationen). Das bedeutet, dass ihre Ergebnisse immer auch von den Umst\u00e4nden abh\u00e4ngen. <\/p>\n\n\n\n

Die entsprechenden Anpassungen \u00fcbernehmen normalerweise Menschen, die Algorithmen regelm\u00e4\u00dfig warten und \u00fcberpr\u00fcfen, bei Bedarf aktualisieren und modifizieren m\u00fcssen \u2013 die Voraussetzung f\u00fcr eine vertrauensw\u00fcrdige KI. Stellen Sie sich das wie ein Auto vor, das in gewissen Abst\u00e4nden zum T\u00dcV muss, bevor es zur\u00fcck auf die Stra\u00dfe darf. Oder wie bei Zimmerpflanzen, die gepflegt werden wollen, um zu gedeihen. <\/p>\n\n\n\n

Dar\u00fcber hinaus k\u00f6nnen Algorithmen, besonders im Rahmen von Machine-Learning-Modellen, durch kontinuierliches Training verbessert werden. Hier folgen sie nicht einfach Anweisungen, sondern lernen selbst aus Erfahrungen: Sie suchen Muster in Daten und ziehen daraus ihre eigenen Schl\u00fcsse. Fortschritte in der Forschung erm\u00f6glichen es, die Modelle immer weiter zu optimieren. Entscheidend ist auch hier die permanente Qualit\u00e4tskontrolle durch Expert:innen.<\/p>\n\n\n\n

So schafft Salesforce eine vertrauensw\u00fcrdige KI-Umgebung<\/h2>\n\n\n\n

Wir sehen also: Algorithmen k\u00f6nnen Unternehmen gro\u00dfe Vorteile bieten, kommen aber nicht ohne Herausforderungen aus. Wie lassen sich also Technologien, die auf Algorithmen basieren, auf sichere Weise nutzen? Salesforce arbeitet mit seiner KI Einstein seit Jahren daran, K\u00fcnstliche Intelligenz speziell f\u00fcr die Bed\u00fcrfnisse von Unternehmen zu entwickeln.<\/p>\n\n\n\n

Mit verschiedenen Algorithmen und Techniken des maschinellen Lernens gewinnt Salesforce Einstein dabei Erkenntnisse aus Daten und ist in viele Salesforce Produkte wie Sales Cloud<\/a>, Service Cloud<\/a>, Marketing Cloud<\/a> und Commerce Cloud<\/a> eingebettet. So k\u00f6nnen KI-Funktionen nahtlos in bestehende Gesch\u00e4ftsprozesse aufgenommen werden.<\/p>\n\n\n\n

Ein Alleinstellungsmerkmal bei Datenschutz und Sicherheit ist der Einstein Trust Layer<\/a>, eine in die Salesforce Plattform integrierte KI-Architektur. Mit reguliertem Datenzugriff und Anwendungen wie Data Masking schafft er eine hochwertige, transparente und zugleich diskriminierungsfreie Umgebung. Kund:innen profitieren in vollem Umfang von generativer KI<\/a> und haben zugleich die Gewissheit, dass ihre sensiblen Daten gesch\u00fctzt bleiben.<\/p>\n\n\n\n

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