Viele von uns nutzen KI mittlerweile täglich. Wir prompten, generieren und optimieren fast schon beiläufig. Doch kaum jemand hält einmal inne und fragt sich: Womit arbeiten wir hier eigentlich und wohin führt das?
Die Debatte rund um KI nimmt nach wie vor viel Raum ein. Dabei reden wir oft nur über einen kleinen Ausschnitt des großen Ganzen. Denn KI ist mehr als ChatGPT oder ein optimal trainierter Werbealgorithmus. KI ist vielmehr eine mächtige Technologie auf dem Weg in die Zukunft. Und die KI-Formen, die wir bereits kennen und mit denen wir arbeiten, sind eher die ersten Schritte. Drei Entwicklungsstationen scheinen bereits ausgemacht zu sein: AI (Artificial Intelligence,) AGI (Artificial Generative Intelligence) und ASI (Artificial Superintelligence). Was hat es mit diesen Konzepten auf sich und worin unterscheiden sie sich?
Ist schon da: Narrow AI
Wenn wir im Marketingkontext von KI sprechen, meinen wir damit in der Regel „Narrow AI“ – mitunter mit “schwache KI” übersetzt. Mit Narrow AI sind Systeme gemeint, die eine bestimmte Art von Aufgaben extrem gut bewältigen, aber eben auch nur diese Aufgaben.
Der Empfehlungsalgorithmus von Spotify ist ein gutes Beispiel für eine Narrow AI. Dieser Algorithmus ist wirklich gut darin, Nutzern anhand ihres Hörverhaltens passende Musik vorzuschlagen. Das war es aber auch schon. Einen Artikel schreiben kann der Algorithmus nicht.
Dasselbe gilt für den Werbealgorithmus von Meta. Dieser Algorithmus kann Kampagnen mit einer Präzision optimieren, an die kein Mensch heranreicht. Aber kann er eine Entwicklung an der Börse vorhersagen? Nein. Und ChatGPT wiederum kann Texte auf hohem Niveau generieren, aber keine selbstfahrenden Autos steuern.
Eine Narrow AI ist also eher eine Spezialistin. Sie ist beeindruckend leistungsfähig innerhalb des eigenen Fachgebiets – aber auf einem anderen Gebiet weniger überzeugend oder sogar aufgeschmissen.
Im Marketing nutzen wir in der Regel Narrow AI: bei der Contenterstellung, der Anzeigenoptimierung, der Kundensegmentierung, beim Aufsetzen von E-Mail-Marketing-Kampagnen oder Auswerten von Daten. Mit der Narrow AI kommen wir schneller und effektiver in unserem Daily Doing voran.
Was in den Hintergrund tritt, ist, dass die Narrow AI in der Regel das tut, was wir ihr auftragen. Sie ergreift nicht Initiative, sie kombiniert kein Wissen aus unterschiedlichen Bereichen und sie versteht nur den Kontext, den wir ihr mitgeben. Bei der Narrow AI sitzt der Mensch selbstbewusst am Steuer.
Bei der AGI sieht das schon ganz anders aus. Auf dieser Entwicklungsstufe sitzt der Mensch bereits auf der Rückbank.
Kommt mittelfristig: AGI
AGI (Artificial Generative Intelligence) emanzipiert sich von den Einschränkungen der Narrow AI.
Während eine Narrow AI eine Spezialistin ist, ist AGI eine Generalistin.
Eine AGI denkt, lernt und handelt ähnlich wie ein Mensch. Eine AGI kann einen Marketingbericht lesen, eine passende Melodie komponieren, eine dazugehörige Website programmieren und eine Vertriebsstrategie aus dem Bericht ableiten. Und sie muss nicht etwas für diese Aufgaben programmiert werden. Eine AGI eignet sich das Wissen und die Aufgaben eigenständig an.
Worin unterscheidet sich eine AGI also von der AI, die wir bereits kennen?
- Eine AGI kann Wissen übergreifend verallgemeinern.
- Sie kann ohne kontinuierliche menschliche Unterstützung selbstständig lernen.
- Sie hat ein Verständnis für Kontext, für Nuancen, Ironie und kulturelle Bezüge.
- Sie kann Probleme lösen, die neu für sie sind.
Und was bedeutet AGI für das Marketing?
Stell dir eine AGI vor, die ohne menschliche Kontrolle eine Markt- und Wettbewerbsanalyse durchführt, daraus eine passende Marketingstrategie ableitet, anschließend alle Inhalte erstellt und dazu passende Kampagnen aufsetzt und iteriert. Und während sie das alles macht, richtet sie ihre nächsten Schritte kontinuierlich an den Ergebnissen aus vorangegangenen Prozessen aus.
Bei AGI geht es also nicht mehr um eine Automatisierung einzelner Aufgaben, sondern um strategisches Denken, Kreativität und “menschliches” Verständnis in einem einzigen System.
Wann die AGI kommt, wird diskutiert. In der letzten Zeit hat sich die Stimmung unter einigen der Big Names der Tech-Branche geändert: Während die einen glauben, wir stünden bereits an der Schwelle zu dieser neuen Form, sind andere der Meinung, wir wären noch Jahrzehnte davon entfernt.
Konsens gibt es allein bei der Richtung, in die es geht – und das in einem schnelleren Tempo als viele von uns gedacht haben.
Kommt vielleicht: ASI
Und dann ist da die dritte Entwicklungsstufe: ASI (Artificial Superintelligence)
ASI ist der menschlichen Intelligenz. so das Konzept, nicht nur ebenbürtig. Sie übertrifft das menschlichen Vermögen siginifikant in allen Bereichen: ASI ist potenziell intelligenter als der brillanteste Forscher, kreativer als die beste Künstlerin und strategisch versierter als die fähigsten Geschäftsleute.
Noch gibt es ASI nicht. Das Konzept ist ist reine Theorie. Einige Forscher glauben allerdings, dass sie in den 2030er Jahren Realität werden könnte, andere gehen von 2050 oder später aus. und manche sind der Meinung, dass ASI immer Theorie bleiben wird.
ASI – und die Fallstricke – werden auf jeden Fall in der Techwelt offen diskutiert. OpenAI hat beispielsweise eingeräumt, dass verlässliche Kontrollmechanismen für superintelligente Systeme noch nicht bekannt sind. Was, wenn heute noch nicht unbedingt ein Grund zu Panik, für die Zukunft ein wichtiger Aspekt ist, den wir ernst nehmen sollten.
Eine mögliche Zeitleiste.
Will man Werdegang der AI/AGI/ASI grob skizzieren, so könnte er in etwa so aussehen:
Heute – 2026: Wir arbeiten mit Narrow AI – mit leistungsstarken Spezialisten, bei denen der Mensch die Kontrolle behält.
2026 – 2030: Die ersten Formen von AGI nehmen Gestalt an. KI im Marketing agiert deutlich autonomer. Verwaltungsaufgaben verändern sich grundlegend.
2030 – 2040: AGI entwickelt sich weiter. Es kommt zu grundlegenden Veränderungen auf dem Arbeitsmarkt. Möglicherweise gibt es bereits frühe Formen von ASI.
2040+: ASI ist Realität. Alles, was wir über gesellschaftliche Strukturen, Volkswirtschaften und das Arbeitsleben wissen, ist Geschichte.
Natürlich ist eine solche Zeitleiste reine Spekulation, aber mit einem Kern des Möglichen, das vor fünf Jahren noch niemand für realistisch gehalten hätte.
Und was jetzt?
Und nun? Was sollen Marketer mit diesem Wissen anfangen?
Drei Dinge scheinen wichtig:
#1: Wir sollten den Umgang mit den derzeit verfügbaren Tools gut beherrschen. Narrow AI kann sehr leistungsfähig sein, setzt aber voraus, dass wir beim Arbeiten mit der AI die richtigen Fragen stellen und die richtigen Parameter festlegen. Die AI optimal steuern zu können, wird immer wichtiger.
#2: Wir sollten darüber nachdenken, welche Arbeitsbereiche echte menschliche Insights und menschlichen Input erfordern. Kreativität, Empathie, kulturelles Verständnis, strategisches Gespür sind auch dann noch relevant bleiben, wenn die Entwicklung der AI weiter voranschreitet.
#3: Wir sollten am Ball bleiben. Nicht etwa, um im akademischen Sinne auf dem Laufenden zu bleiben, sondern weil die Entscheidungen darüber, wie wir die neuen Technologien nutzen, unser Berufsbild der Zukunft prägen werden.
Fazit: Die Zukunft ist schon da.
Wir befinden uns mitten in einer technologischen Beschleunigung, die in der Geschichte beispiellos ist. Was vor fünf Jahren noch Science-Fiction war, gehört heute zum Alltag. Was heute futuristisch anmutet, wird wahrscheinlich schon in wenigen Jahren Realität sein.
Marketers befinden sich in einer speziellen Position. Wir sind nah an der Technologie und nah am Menschen. Das ist nicht nur eine Herausforderung, was technisches Verständnis und berufliches Selbstverständnis angeht. Diese Verortung kann auch ein Vorteil sein, vorausgesetzt, wir verstehen die Technologie, mit der wir arbeiten und ihren Kontext.
Die Zukunft ist kein Zustand, der irgendwann eintritt. Die Zukunft ist bereits da.
