KI hat die Zukunft des Fahrens und des Autos massiv und f\u00fcr jedermann sichtbar ver\u00e4ndert. Selbstfahrende Fahrzeuge sind in der Lage, sich durch eine nahezu unendliche Anzahl von Szenarien zu navigieren. Diese intelligenten Autos machen Unf\u00e4lle aufgrund menschlicher Fehler unwahrscheinlicher.<\/p>\n
Navigation<\/strong><\/h3>\nApps wie Waze berechnen den Verkehr und m\u00f6gliche Engp\u00e4sse wie Baustellen, um die schnellste Route zum Ziel zu finden \u2013 nat\u00fcrlich mit der Hilfe von KI.<\/p>\n
![\"\"](\"http:\/\/www.criteo.com\/de\/wp-content\/uploads\/sites\/3\/2019\/08\/car-charging-communication-33488.jpg\")
<\/a><\/p>\nNavigationssysteme nehmen jedes Mal, wenn sie eine Anweisung erhalten, Anpassungen auf Basis dieser Elemente vor. Das gilt auch f\u00fcr Mitfahrdienste.<\/p>\n
Bankwesen<\/strong><\/h3>\nFinanzinstitute sind bei Innovationen nicht immer die Schnellsten. Aber auch sie setzen auf K\u00fcnstliche Intelligenz, insbesondere, da ihr Publikum heute ma\u00dfgeschneiderte Services und individuelle Sparpl\u00e4ne erwartet. KI wird von vielen Banken verwendet, um ihre Kundenkommunikation und die App-Nutzung zu personalisieren.<\/p>\n
Die Wells Fargo App analysiert beispielsweise Kontoinformationen, um wiederkehrende Zahlungen und das Nutzerverhalten zu erkennen: So kann das System personalisierte Warnmeldungen wie Zahlungserinnerungen, Warnungen vor \u00dcberziehungen und \u00dcbertragungsanweisungen automatisiert bereitstellen.<\/p>\n
Medizin<\/strong><\/h3>\nMachine Learning (ML), ein Unterbereich von KI, hat in der modernen Medizin einen enormen Einfluss auf die Behandlung von Patienten \u2013 und wie mit diesen kommuniziert wird.<\/p>\n
In der Radiologie analysiert ML Bilder aus bildgebenden Verfahren, um zum Beispiel nach Tumoren zu suchen. KI kommt aber auch in der automatischen Diagnostik aus Pathologie-Berichten zum Einsatz. KI spielt eine gro\u00dfe Rolle bei der Erkennung potenzieller Symptome und ist dabei deutlich effizienter als die bisher eingesetzten manuellen Prozesse. Chat-Bots, die in der Lage sind, Muster in den Symptomen von Patienten zu erkennen, werden mit Software zur Gesichtserkennung und Deep-Learning-Technologie kombiniert, um seltene genetische Erkrankungen zu identifizieren.<\/p>\n
Suchmaschinen<\/strong><\/h3>\nSuchmaschinen reizen KI-Technologie bis zum \u00c4u\u00dfersten aus. KI macht es dabei m\u00f6glich, kontinuierlich aus dem Verhalten eines Nutzers zu lernen und so die Ergebnisse zu verbessern \u2013 nicht nur f\u00fcr den Suchenden, sondern auch f\u00fcr den Werbetreibenden.<\/p>\n
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<\/a><\/p>\nWenn Sie zum Beispiel „High Tops“ in Ihren Browser eingeben, wird eine Suchmaschine ihr Surfverhalten ein paar Minuten beobachten und so erkennen, dass Sie nach einem Tisch f\u00fcr ihre Hausbar suchen und keine coolen Sneaker. Dank solcher Analysen k\u00f6nnen Konsumenten Zeit sparen, da die Suchmaschine f\u00fcr sie mitdenkt und so intuitives Handeln m\u00f6glich macht. Sie erm\u00f6glicht aber auch das Schalten von hyperrelevanter Werbung (doch dazu gleich).<\/p>\n
E-Mail<\/strong><\/h3>\n\u00c4hnlich wie Suchmaschinen wurde auch E-Mail durch Machine Learning und K\u00fcnstliche Intelligenz revolutioniert. Google verwendet KI in einer Vielzahl von Funktionen, z.B. in der Spam-Erkennung: Ziel ist es, sicherzustellen, dass alle eingehenden Mails authentisch sind. Ihre Filter sortieren E-Mails unter anderem nach den Kategorien Prim\u00e4r, Social, erw\u00fcnschte Werbung, Updates oder Spam.<\/p>\n
K\u00fcnstliche Intelligenz steckt auch hinter den intelligenten Antworten <\/em>und Erinnerungen von Gmail. Heute erwartet man von E-Mail-Programmen, dass sie einem helfen, die wichtigsten Mitteilungen auf den ersten Blick zu finden.<\/p>\nAnstelle einer manuellen Antwort k\u00f6nnen die Nutzer mit einem einzigen Klick eine automatisch ausgef\u00fcllte Antwort eines E-Mail-Dienstes verschicken. Heutzutage haben die Benutzer auch den Luxus von intelligenten Erinnerungen, bei denen der Dienst versucht, festzustellen, welche ungelesenen E-Mails Aufmerksamkeit ben\u00f6tigen.<\/p>\n
Automatische Sprachverarbeitung<\/strong><\/h3>\nDie automatische Sprachverarbeitung ist heute bereits Standard und kommt bei der Kommunikation mit vielen Ger\u00e4ten zum Einsatz, sei es nun im Home Assistant oder im Auto. Machine-Learning-Systeme lernen beim Verstehen menschlicher Sprache in rasantem Tempo dazu und sind in der Lage, korrekt zu antworten. Zu den Anwendungen von Natural Language Processing (NLP) geh\u00f6ren maschinelle \u00dcbersetzung, Spracherkennung und Stimmungsanalyse.<\/p>\n
![\"\"](\"http:\/\/www.criteo.com\/de\/wp-content\/uploads\/sites\/3\/2019\/08\/gadget-google-wifi-internet-1054554.jpg\")
<\/a><\/p>\nKI geh\u00f6rt bereits zur Basistechnologie von sprachgesteuerten Ger\u00e4ten und wird auch bald ihren Eingang in weitere Bereiche unserer Alltagskommunikation finden. Wir sehen zum Beispiel bereits, wie automatisierte Telefonsysteme Call Center ersetzt haben, um so den Kundenservice zu optimieren.<\/p>\n
Werbung<\/strong><\/h3>\nMit KI k\u00f6nnen Unternehmen gro\u00dfe Datenbest\u00e4nde zu Verhalten, Vorlieben und Interessen ihrer Kunden analysieren. So sind sie in der Lage, diese mit ma\u00dfgeschneiderter und genau auf die individuelle Phase der Customer Journey abgestimmter Werbung gezielt anzusprechen.<\/p>\n
Ein Beispiel: Indem ein KI-System analysiert, wie ein frischgebackener Immobilienbesitzer kauft und surft, kann es Ads generieren, die wirklich hilfreich sind: Sie helfen dem K\u00e4ufer zum Beispiel dabei, die richtigen M\u00f6bel zu finden, einen Transporter zu mieten und an all die anderen Dinge zu denken, die f\u00fcr einen reibungslosen Umzug wichtig sind.<\/p>\n
KI ist in einer Vielzahl von Bereichen unseres t\u00e4glichen Lebens pr\u00e4sent und sie wird immer besser und leistungsst\u00e4rker. Die Rolle, die KI dabei spielt, wie wir Entscheidungen f\u00e4llen und mit Brands interagieren, wird also immer gr\u00f6\u00dfer werden.<\/p>\n
Mehr Informationen erhaltet ihr in unserem ultimativen Leitfaden zu KI-gest\u00fctzter Werbung<\/a>.<\/p>\n
<\/a><\/p>\nNavigationssysteme nehmen jedes Mal, wenn sie eine Anweisung erhalten, Anpassungen auf Basis dieser Elemente vor. Das gilt auch f\u00fcr Mitfahrdienste.<\/p>\n
Bankwesen<\/strong><\/h3>\nFinanzinstitute sind bei Innovationen nicht immer die Schnellsten. Aber auch sie setzen auf K\u00fcnstliche Intelligenz, insbesondere, da ihr Publikum heute ma\u00dfgeschneiderte Services und individuelle Sparpl\u00e4ne erwartet. KI wird von vielen Banken verwendet, um ihre Kundenkommunikation und die App-Nutzung zu personalisieren.<\/p>\n
Die Wells Fargo App analysiert beispielsweise Kontoinformationen, um wiederkehrende Zahlungen und das Nutzerverhalten zu erkennen: So kann das System personalisierte Warnmeldungen wie Zahlungserinnerungen, Warnungen vor \u00dcberziehungen und \u00dcbertragungsanweisungen automatisiert bereitstellen.<\/p>\n
Medizin<\/strong><\/h3>\nMachine Learning (ML), ein Unterbereich von KI, hat in der modernen Medizin einen enormen Einfluss auf die Behandlung von Patienten \u2013 und wie mit diesen kommuniziert wird.<\/p>\n
In der Radiologie analysiert ML Bilder aus bildgebenden Verfahren, um zum Beispiel nach Tumoren zu suchen. KI kommt aber auch in der automatischen Diagnostik aus Pathologie-Berichten zum Einsatz. KI spielt eine gro\u00dfe Rolle bei der Erkennung potenzieller Symptome und ist dabei deutlich effizienter als die bisher eingesetzten manuellen Prozesse. Chat-Bots, die in der Lage sind, Muster in den Symptomen von Patienten zu erkennen, werden mit Software zur Gesichtserkennung und Deep-Learning-Technologie kombiniert, um seltene genetische Erkrankungen zu identifizieren.<\/p>\n
Suchmaschinen<\/strong><\/h3>\nSuchmaschinen reizen KI-Technologie bis zum \u00c4u\u00dfersten aus. KI macht es dabei m\u00f6glich, kontinuierlich aus dem Verhalten eines Nutzers zu lernen und so die Ergebnisse zu verbessern \u2013 nicht nur f\u00fcr den Suchenden, sondern auch f\u00fcr den Werbetreibenden.<\/p>\n
<\/a><\/p>\nWenn Sie zum Beispiel „High Tops“ in Ihren Browser eingeben, wird eine Suchmaschine ihr Surfverhalten ein paar Minuten beobachten und so erkennen, dass Sie nach einem Tisch f\u00fcr ihre Hausbar suchen und keine coolen Sneaker. Dank solcher Analysen k\u00f6nnen Konsumenten Zeit sparen, da die Suchmaschine f\u00fcr sie mitdenkt und so intuitives Handeln m\u00f6glich macht. Sie erm\u00f6glicht aber auch das Schalten von hyperrelevanter Werbung (doch dazu gleich).<\/p>\n
E-Mail<\/strong><\/h3>\n\u00c4hnlich wie Suchmaschinen wurde auch E-Mail durch Machine Learning und K\u00fcnstliche Intelligenz revolutioniert. Google verwendet KI in einer Vielzahl von Funktionen, z.B. in der Spam-Erkennung: Ziel ist es, sicherzustellen, dass alle eingehenden Mails authentisch sind. Ihre Filter sortieren E-Mails unter anderem nach den Kategorien Prim\u00e4r, Social, erw\u00fcnschte Werbung, Updates oder Spam.<\/p>\n
K\u00fcnstliche Intelligenz steckt auch hinter den intelligenten Antworten <\/em>und Erinnerungen von Gmail. Heute erwartet man von E-Mail-Programmen, dass sie einem helfen, die wichtigsten Mitteilungen auf den ersten Blick zu finden.<\/p>\nAnstelle einer manuellen Antwort k\u00f6nnen die Nutzer mit einem einzigen Klick eine automatisch ausgef\u00fcllte Antwort eines E-Mail-Dienstes verschicken. Heutzutage haben die Benutzer auch den Luxus von intelligenten Erinnerungen, bei denen der Dienst versucht, festzustellen, welche ungelesenen E-Mails Aufmerksamkeit ben\u00f6tigen.<\/p>\n
Automatische Sprachverarbeitung<\/strong><\/h3>\nDie automatische Sprachverarbeitung ist heute bereits Standard und kommt bei der Kommunikation mit vielen Ger\u00e4ten zum Einsatz, sei es nun im Home Assistant oder im Auto. Machine-Learning-Systeme lernen beim Verstehen menschlicher Sprache in rasantem Tempo dazu und sind in der Lage, korrekt zu antworten. Zu den Anwendungen von Natural Language Processing (NLP) geh\u00f6ren maschinelle \u00dcbersetzung, Spracherkennung und Stimmungsanalyse.<\/p>\n
<\/a><\/p>\nKI geh\u00f6rt bereits zur Basistechnologie von sprachgesteuerten Ger\u00e4ten und wird auch bald ihren Eingang in weitere Bereiche unserer Alltagskommunikation finden. Wir sehen zum Beispiel bereits, wie automatisierte Telefonsysteme Call Center ersetzt haben, um so den Kundenservice zu optimieren.<\/p>\n
Werbung<\/strong><\/h3>\nMit KI k\u00f6nnen Unternehmen gro\u00dfe Datenbest\u00e4nde zu Verhalten, Vorlieben und Interessen ihrer Kunden analysieren. So sind sie in der Lage, diese mit ma\u00dfgeschneiderter und genau auf die individuelle Phase der Customer Journey abgestimmter Werbung gezielt anzusprechen.<\/p>\n
Ein Beispiel: Indem ein KI-System analysiert, wie ein frischgebackener Immobilienbesitzer kauft und surft, kann es Ads generieren, die wirklich hilfreich sind: Sie helfen dem K\u00e4ufer zum Beispiel dabei, die richtigen M\u00f6bel zu finden, einen Transporter zu mieten und an all die anderen Dinge zu denken, die f\u00fcr einen reibungslosen Umzug wichtig sind.<\/p>\n
KI ist in einer Vielzahl von Bereichen unseres t\u00e4glichen Lebens pr\u00e4sent und sie wird immer besser und leistungsst\u00e4rker. Die Rolle, die KI dabei spielt, wie wir Entscheidungen f\u00e4llen und mit Brands interagieren, wird also immer gr\u00f6\u00dfer werden.<\/p>\n
Mehr Informationen erhaltet ihr in unserem ultimativen Leitfaden zu KI-gest\u00fctzter Werbung<\/a>.<\/p>\n
Machine Learning (ML), ein Unterbereich von KI, hat in der modernen Medizin einen enormen Einfluss auf die Behandlung von Patienten \u2013 und wie mit diesen kommuniziert wird.<\/p>\n
In der Radiologie analysiert ML Bilder aus bildgebenden Verfahren, um zum Beispiel nach Tumoren zu suchen. KI kommt aber auch in der automatischen Diagnostik aus Pathologie-Berichten zum Einsatz. KI spielt eine gro\u00dfe Rolle bei der Erkennung potenzieller Symptome und ist dabei deutlich effizienter als die bisher eingesetzten manuellen Prozesse. Chat-Bots, die in der Lage sind, Muster in den Symptomen von Patienten zu erkennen, werden mit Software zur Gesichtserkennung und Deep-Learning-Technologie kombiniert, um seltene genetische Erkrankungen zu identifizieren.<\/p>\n
Suchmaschinen<\/strong><\/h3>\nSuchmaschinen reizen KI-Technologie bis zum \u00c4u\u00dfersten aus. KI macht es dabei m\u00f6glich, kontinuierlich aus dem Verhalten eines Nutzers zu lernen und so die Ergebnisse zu verbessern \u2013 nicht nur f\u00fcr den Suchenden, sondern auch f\u00fcr den Werbetreibenden.<\/p>\n
<\/a><\/p>\nWenn Sie zum Beispiel „High Tops“ in Ihren Browser eingeben, wird eine Suchmaschine ihr Surfverhalten ein paar Minuten beobachten und so erkennen, dass Sie nach einem Tisch f\u00fcr ihre Hausbar suchen und keine coolen Sneaker. Dank solcher Analysen k\u00f6nnen Konsumenten Zeit sparen, da die Suchmaschine f\u00fcr sie mitdenkt und so intuitives Handeln m\u00f6glich macht. Sie erm\u00f6glicht aber auch das Schalten von hyperrelevanter Werbung (doch dazu gleich).<\/p>\n
E-Mail<\/strong><\/h3>\n\u00c4hnlich wie Suchmaschinen wurde auch E-Mail durch Machine Learning und K\u00fcnstliche Intelligenz revolutioniert. Google verwendet KI in einer Vielzahl von Funktionen, z.B. in der Spam-Erkennung: Ziel ist es, sicherzustellen, dass alle eingehenden Mails authentisch sind. Ihre Filter sortieren E-Mails unter anderem nach den Kategorien Prim\u00e4r, Social, erw\u00fcnschte Werbung, Updates oder Spam.<\/p>\n
K\u00fcnstliche Intelligenz steckt auch hinter den intelligenten Antworten <\/em>und Erinnerungen von Gmail. Heute erwartet man von E-Mail-Programmen, dass sie einem helfen, die wichtigsten Mitteilungen auf den ersten Blick zu finden.<\/p>\nAnstelle einer manuellen Antwort k\u00f6nnen die Nutzer mit einem einzigen Klick eine automatisch ausgef\u00fcllte Antwort eines E-Mail-Dienstes verschicken. Heutzutage haben die Benutzer auch den Luxus von intelligenten Erinnerungen, bei denen der Dienst versucht, festzustellen, welche ungelesenen E-Mails Aufmerksamkeit ben\u00f6tigen.<\/p>\n
Automatische Sprachverarbeitung<\/strong><\/h3>\nDie automatische Sprachverarbeitung ist heute bereits Standard und kommt bei der Kommunikation mit vielen Ger\u00e4ten zum Einsatz, sei es nun im Home Assistant oder im Auto. Machine-Learning-Systeme lernen beim Verstehen menschlicher Sprache in rasantem Tempo dazu und sind in der Lage, korrekt zu antworten. Zu den Anwendungen von Natural Language Processing (NLP) geh\u00f6ren maschinelle \u00dcbersetzung, Spracherkennung und Stimmungsanalyse.<\/p>\n
<\/a><\/p>\nKI geh\u00f6rt bereits zur Basistechnologie von sprachgesteuerten Ger\u00e4ten und wird auch bald ihren Eingang in weitere Bereiche unserer Alltagskommunikation finden. Wir sehen zum Beispiel bereits, wie automatisierte Telefonsysteme Call Center ersetzt haben, um so den Kundenservice zu optimieren.<\/p>\n
Werbung<\/strong><\/h3>\nMit KI k\u00f6nnen Unternehmen gro\u00dfe Datenbest\u00e4nde zu Verhalten, Vorlieben und Interessen ihrer Kunden analysieren. So sind sie in der Lage, diese mit ma\u00dfgeschneiderter und genau auf die individuelle Phase der Customer Journey abgestimmter Werbung gezielt anzusprechen.<\/p>\n
Ein Beispiel: Indem ein KI-System analysiert, wie ein frischgebackener Immobilienbesitzer kauft und surft, kann es Ads generieren, die wirklich hilfreich sind: Sie helfen dem K\u00e4ufer zum Beispiel dabei, die richtigen M\u00f6bel zu finden, einen Transporter zu mieten und an all die anderen Dinge zu denken, die f\u00fcr einen reibungslosen Umzug wichtig sind.<\/p>\n
KI ist in einer Vielzahl von Bereichen unseres t\u00e4glichen Lebens pr\u00e4sent und sie wird immer besser und leistungsst\u00e4rker. Die Rolle, die KI dabei spielt, wie wir Entscheidungen f\u00e4llen und mit Brands interagieren, wird also immer gr\u00f6\u00dfer werden.<\/p>\n
Mehr Informationen erhaltet ihr in unserem ultimativen Leitfaden zu KI-gest\u00fctzter Werbung<\/a>.<\/p>\n
<\/a><\/p>\nWenn Sie zum Beispiel „High Tops“ in Ihren Browser eingeben, wird eine Suchmaschine ihr Surfverhalten ein paar Minuten beobachten und so erkennen, dass Sie nach einem Tisch f\u00fcr ihre Hausbar suchen und keine coolen Sneaker. Dank solcher Analysen k\u00f6nnen Konsumenten Zeit sparen, da die Suchmaschine f\u00fcr sie mitdenkt und so intuitives Handeln m\u00f6glich macht. Sie erm\u00f6glicht aber auch das Schalten von hyperrelevanter Werbung (doch dazu gleich).<\/p>\n
E-Mail<\/strong><\/h3>\n\u00c4hnlich wie Suchmaschinen wurde auch E-Mail durch Machine Learning und K\u00fcnstliche Intelligenz revolutioniert. Google verwendet KI in einer Vielzahl von Funktionen, z.B. in der Spam-Erkennung: Ziel ist es, sicherzustellen, dass alle eingehenden Mails authentisch sind. Ihre Filter sortieren E-Mails unter anderem nach den Kategorien Prim\u00e4r, Social, erw\u00fcnschte Werbung, Updates oder Spam.<\/p>\n
K\u00fcnstliche Intelligenz steckt auch hinter den intelligenten Antworten <\/em>und Erinnerungen von Gmail. Heute erwartet man von E-Mail-Programmen, dass sie einem helfen, die wichtigsten Mitteilungen auf den ersten Blick zu finden.<\/p>\nAnstelle einer manuellen Antwort k\u00f6nnen die Nutzer mit einem einzigen Klick eine automatisch ausgef\u00fcllte Antwort eines E-Mail-Dienstes verschicken. Heutzutage haben die Benutzer auch den Luxus von intelligenten Erinnerungen, bei denen der Dienst versucht, festzustellen, welche ungelesenen E-Mails Aufmerksamkeit ben\u00f6tigen.<\/p>\n
Automatische Sprachverarbeitung<\/strong><\/h3>\nDie automatische Sprachverarbeitung ist heute bereits Standard und kommt bei der Kommunikation mit vielen Ger\u00e4ten zum Einsatz, sei es nun im Home Assistant oder im Auto. Machine-Learning-Systeme lernen beim Verstehen menschlicher Sprache in rasantem Tempo dazu und sind in der Lage, korrekt zu antworten. Zu den Anwendungen von Natural Language Processing (NLP) geh\u00f6ren maschinelle \u00dcbersetzung, Spracherkennung und Stimmungsanalyse.<\/p>\n
<\/a><\/p>\nKI geh\u00f6rt bereits zur Basistechnologie von sprachgesteuerten Ger\u00e4ten und wird auch bald ihren Eingang in weitere Bereiche unserer Alltagskommunikation finden. Wir sehen zum Beispiel bereits, wie automatisierte Telefonsysteme Call Center ersetzt haben, um so den Kundenservice zu optimieren.<\/p>\n
Werbung<\/strong><\/h3>\nMit KI k\u00f6nnen Unternehmen gro\u00dfe Datenbest\u00e4nde zu Verhalten, Vorlieben und Interessen ihrer Kunden analysieren. So sind sie in der Lage, diese mit ma\u00dfgeschneiderter und genau auf die individuelle Phase der Customer Journey abgestimmter Werbung gezielt anzusprechen.<\/p>\n
Ein Beispiel: Indem ein KI-System analysiert, wie ein frischgebackener Immobilienbesitzer kauft und surft, kann es Ads generieren, die wirklich hilfreich sind: Sie helfen dem K\u00e4ufer zum Beispiel dabei, die richtigen M\u00f6bel zu finden, einen Transporter zu mieten und an all die anderen Dinge zu denken, die f\u00fcr einen reibungslosen Umzug wichtig sind.<\/p>\n
KI ist in einer Vielzahl von Bereichen unseres t\u00e4glichen Lebens pr\u00e4sent und sie wird immer besser und leistungsst\u00e4rker. Die Rolle, die KI dabei spielt, wie wir Entscheidungen f\u00e4llen und mit Brands interagieren, wird also immer gr\u00f6\u00dfer werden.<\/p>\n
Mehr Informationen erhaltet ihr in unserem ultimativen Leitfaden zu KI-gest\u00fctzter Werbung<\/a>.<\/p>\n
Anstelle einer manuellen Antwort k\u00f6nnen die Nutzer mit einem einzigen Klick eine automatisch ausgef\u00fcllte Antwort eines E-Mail-Dienstes verschicken. Heutzutage haben die Benutzer auch den Luxus von intelligenten Erinnerungen, bei denen der Dienst versucht, festzustellen, welche ungelesenen E-Mails Aufmerksamkeit ben\u00f6tigen.<\/p>\n
Automatische Sprachverarbeitung<\/strong><\/h3>\nDie automatische Sprachverarbeitung ist heute bereits Standard und kommt bei der Kommunikation mit vielen Ger\u00e4ten zum Einsatz, sei es nun im Home Assistant oder im Auto. Machine-Learning-Systeme lernen beim Verstehen menschlicher Sprache in rasantem Tempo dazu und sind in der Lage, korrekt zu antworten. Zu den Anwendungen von Natural Language Processing (NLP) geh\u00f6ren maschinelle \u00dcbersetzung, Spracherkennung und Stimmungsanalyse.<\/p>\n
<\/a><\/p>\nKI geh\u00f6rt bereits zur Basistechnologie von sprachgesteuerten Ger\u00e4ten und wird auch bald ihren Eingang in weitere Bereiche unserer Alltagskommunikation finden. Wir sehen zum Beispiel bereits, wie automatisierte Telefonsysteme Call Center ersetzt haben, um so den Kundenservice zu optimieren.<\/p>\n
Werbung<\/strong><\/h3>\nMit KI k\u00f6nnen Unternehmen gro\u00dfe Datenbest\u00e4nde zu Verhalten, Vorlieben und Interessen ihrer Kunden analysieren. So sind sie in der Lage, diese mit ma\u00dfgeschneiderter und genau auf die individuelle Phase der Customer Journey abgestimmter Werbung gezielt anzusprechen.<\/p>\n
Ein Beispiel: Indem ein KI-System analysiert, wie ein frischgebackener Immobilienbesitzer kauft und surft, kann es Ads generieren, die wirklich hilfreich sind: Sie helfen dem K\u00e4ufer zum Beispiel dabei, die richtigen M\u00f6bel zu finden, einen Transporter zu mieten und an all die anderen Dinge zu denken, die f\u00fcr einen reibungslosen Umzug wichtig sind.<\/p>\n
KI ist in einer Vielzahl von Bereichen unseres t\u00e4glichen Lebens pr\u00e4sent und sie wird immer besser und leistungsst\u00e4rker. Die Rolle, die KI dabei spielt, wie wir Entscheidungen f\u00e4llen und mit Brands interagieren, wird also immer gr\u00f6\u00dfer werden.<\/p>\n
Mehr Informationen erhaltet ihr in unserem ultimativen Leitfaden zu KI-gest\u00fctzter Werbung<\/a>.<\/p>\n
<\/a><\/p>\nKI geh\u00f6rt bereits zur Basistechnologie von sprachgesteuerten Ger\u00e4ten und wird auch bald ihren Eingang in weitere Bereiche unserer Alltagskommunikation finden. Wir sehen zum Beispiel bereits, wie automatisierte Telefonsysteme Call Center ersetzt haben, um so den Kundenservice zu optimieren.<\/p>\n
![\"\"](\"http:\/\/www.criteo.com\/de\/wp-content\/uploads\/sites\/3\/2019\/08\/19_Blog_CTA-Buttons_BlogCTA-AIPoweredAds-1.png\")
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