In der immer schneller werdenden Medienlandschaft ist es für Unternehmen und Organisationen oft schwer, den Überblick über relevante Informationen zu behalten. Gleichzeitig ist es wichtig, handlungsfähig zu bleiben und schnell auf etwaige Marktveränderungen zu reagieren. Eine manuelle Medienüberwachung reicht deshalb oft nicht mehr aus. Eine Lösung: Künstliche Intelligenz. KI-Systeme können Informationen aus großen, öffentlich zugänglichen Datenmengen herauszufiltern und zu verdichten – etwa aus Pressespiegeln, Social Media-Einträgen und Börsenergebnissen. Die Anwendungen extrahieren Informationen aus Texten und generieren automatisiert Zusammenfassungen, die als Entscheidungsgrundlagen dienen.
Kommentare und Nachrichten durchsuchen
Eine solche Anwendung mit Namen Delta hat etwa das Team von Ubermetrics Technologies aus Berlin entwickelt, die als Software-as-a-Service angeboten wird. Mit der Software können Unternehmen etwa den Überblick über ihr Image behalten oder ihre Lieferketten absichern, indem Kommentare und Rezensionen im Internet ebenso überwacht werden wie die aktuelle Nachrichtenlage. Mehr als 400 Mio. Onlinequellen, 2.000 Printmedien und Podcasts sowie 100 TV- und Radiokanäle in rund 60 Sprachen fließen in die Analyse der Software ein.
Seit 2011 nutzbar
Das Tool ist bereits seit dem Jahr 2011 nutzbar und wird seither stetig weiterentwickelt. Als nächstes soll die Software dazu befähigt werden, Produktreferenzen, Produkteinschätzungen und Produkteigenschaften automatisch zu erkennen. Produkthersteller können so etwa Kundenfeedback aus verschiedenen Onlinequellen gebündelt einholen. Gleichzeitig soll die KI-Anwendung die Aussagekraft des Feedbacks automatisiert bewerten können, sodass die Nutzerinnen und Nutzer möglichst hochwertige Informationen erhalten. Auf dieser Basis können Prozesse verbessert oder Produkte angepasst werden. Dazu entwickelt der Anbieter das Analyse-Tool so weiter, dass Online-Inhalte – insbesondere für Produkte – KI-gestützt beobachtet werden. Auch neue Verfahren sollen im Rahmen der Forschung realisiert werden, etwa die automatisierte Erkennung von Produkteigenschaften. Als Datenquellen sollen dann auch Texte herangezogen werden, die nicht online veröffentlicht wurden, wie Beschwerdemails, Serviceberichte oder Reklamationsreports.
An Kritik wachsen
So sollen Anwenderunternehmen einen möglichst umfänglichen Überblick darüber erhalten, wie die Produkte von der Kundschaft wahrgenommen werden, insbesondere über Produktelemente, die in Rezensionen oder Kommentaren häufig kritisiert werden. Auch Konkurrenzprodukte und das öffentliche Feedback der Käufer auf diese könnte die Software in Zukunft im Auge behalten. Produktentwickler erhalten durch diese Daten eine Entscheidungsbasis, um zukünftige Produktgenerationen zu entwickeln. Zudem werden die Anforderungen an neue Produkte klar spezifiziert und die Marktchancen für neue Produktideen können wesentlich besser abgeschätzt werden.