KI in sozialen Medien: Anwendungsfälle, Top-Tools und Herausforderungen bei der Einführung
13. Februar 2024
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Leiter des KI/ML-Kompetenzzentrums
Erkunden Sie die Anwendungsfälle, Vorteile und Praxisbeispiele von KI in sozialen Medien sowie beliebte KI-gestützte Tools für Social Media Management und Marketing. Dann erfahren Sie mehr über die wichtigsten Probleme bei der Einführung und wie unsere KI-Experten diese zu lösen empfehlen.
KI-Anwendungsfälle in den sozialen Medien
In den letzten Jahren hat sich der Einfluss der KI auf soziale Medien und soziale Netzwerke so stark ausgeweitet, dass sie die Art und Weise, wie wir in virtuellen Gemeinschaften interagieren, Inhalte genießen und Geschäfte machen, maßgeblich bestimmt.
Alle großen Social-Media-Plattformen integrieren derzeit ML-basierte Empfehlungssysteme, um Nutzer auf der Grundlage ihrer Profildaten und Verhaltensmuster (Shares, Likes, Kommentare, Kauf- und Browsing-Verlauf usw.) zu segmentieren und ihnen personalisierte Inhaltsvorschläge zu machen. Solche Systeme helfen den Nutzern, sich in einem unbegrenzten Angebot an digitalen Ressourcen, Produkten und Dienstleistungen zurechtzufinden, indem sie ihnen Inhalte anbieten, die sie am ehesten ansprechen.
Benefits
Intelligente Suchmaschinen
Im Gegensatz zu herkömmlichen Suchmaschinen, die eingegebene Schlüsselwörter mit einem bestimmten Profil, Kanal oder Beitrag abgleichen, können KI-gestützte Systeme falsche oder unvollständige Benutzereingaben interpretieren, z. B. falsch geschriebene Namen oder Konzepte, die mit dem gesuchten Inhalt in Verbindung stehen und auf kontextbezogenen Parametern basieren. Dazu können gängige Synonyme, Suchtrends oder die Surfgewohnheiten der Nutzer gehören, ähnlich wie bei der Autovervollständigungsfunktion der Google-Suche.
Benefits
Intelligenz der sozialen Medien
Die ML-Funktionen zur Mustererkennung und Nutzersegmentierung helfen zwar bei der Optimierung der Bereitstellung organischer Inhalte, werden aber auch von Marketing- und Vertriebsspezialisten genutzt, um Markttrends zu interpretieren und das Werbemanagement zu verbessern. Social-Media-Intelligence-Systeme können geschriebene Inhalte mittels natürlicher Sprachverarbeitung analysieren, um Trendthemen zu überwachen oder die Stimmung der Nutzer, d. h. die Wahrnehmung bestimmter Marken oder Themen in der Öffentlichkeit, zu bewerten. Sie können auch zur Feinabstimmung von Social-Media-Marketingkampagnen eingesetzt werden, um gezielte Werbung auf der Grundlage von Nutzerinteressen und -verhalten zu ermöglichen.
Benefits
Influencer-Marketing
Angesichts der wachsenden Rolle von Influencern als Markttrendtreiber und Umsatzkatalysatoren müssen Vermarkter die am besten geeigneten Content-Ersteller identifizieren und fruchtbare Kooperationen aufbauen. Moderne Social-Media-Management-Tools enthalten häufig Influencer-Marketing-Funktionen, um - in der Regel über ML-basierte Analysen - potenzielle Kandidaten zu identifizieren, die mit den Werten bestimmter Marken übereinstimmen und deren Produkte effektiv bewerben können. Zu den zu berücksichtigenden Parametern gehören beispielsweise das Fachwissen der Influencer, die Reichweite ihrer Beiträge und die demografische Zusammensetzung der Nutzerbasis.
Benefits
Chatbots und virtuelle Assistenten
Die wachsende Bedeutung von Social-Media-Plattformen für digitales Marketing und Vertrieb hat auch die Zahl der Kundeninteraktionen in ihren Instant-Messaging-Anwendungen erhöht. Um dieses wachsende Interaktionsvolumen zu bewältigen, haben verschiedene Plattformen KI-gestützte Bots mit fortgeschrittenen NLP-Fähigkeiten implementiert, die es Unternehmen ermöglichen, rund um die Uhr mit Kunden zu kommunizieren.
Benefits
Bild- und Videoanalyse
Social-Media-Plattformen sind riesige Pools visueller Daten. Spezielle KI-basierte Computer-Vision-Systeme können Millionen von Bildern und Videos in sozialen Medien durchforsten, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Marketingorientierte Datenanalyse- und BI-Plattformen für soziale Medien nutzen beispielsweise die Computer Vision zur Logoerkennung, um Markenerwähnungen und -bekanntheit zu überwachen. Dieselbe Technologie kann auch beim kontextbezogenen Einkaufen eingesetzt werden, das es den Nutzern ermöglicht, Produkte, die in Multimedia-Inhalten erscheinen, direkt auf der Social-Media-Plattform zu kaufen. Darüber hinaus kann die KI das Tagging von Fotos und Videos automatisieren, um das Auffinden von Inhalten zu erleichtern.
Benefits
Generierung von Inhalten
Die generative KI, die in der Lage ist, aus einfachen Textanweisungen (sogenannten Prompts) komplexe multimediale Inhalte zu erstellen, hat sich zu einem Grundwerkzeug der meisten Social-Media-Spezialisten entwickelt. Lösungen wie GPT, DALL-E und andere KI-Modelle ermöglichen es Content-Erstellern und Medienprofis, Beiträge, Kommentare oder Artikel zu generieren und sie auf mehreren Plattformen schneller denn je zu veröffentlichen, um das Engagement in den sozialen Medien zu erhöhen.
Benefits
Erstellung einer Buchungsstrategie
Eine effektive und konsistente Social-Media-Strategie über mehrere Kanäle hinweg aufrechtzuerhalten, ist eine anspruchsvolle und arbeitsintensive Aufgabe. KI-gestützte Social-Media-Planungsprogramme können dabei helfen, indem sie die Veröffentlichung und Wiederveröffentlichung von Inhalten automatisieren und je nach Zielgruppe die am besten geeigneten Veröffentlichungszeitpunkte, Hashtags und Links empfehlen.
Benefits
Moderation von Inhalten
KI-gestützte Moderationssysteme ergänzen menschliche Faktenchecker, professionelle Moderatoren und Berichte von Nutzern, um schädliche Inhalte effektiver zu erkennen und herauszufiltern. Diese Tools können visuelle Informationen mittels Computer Vision scannen, um grafische Bilder zu identifizieren, oder Kommentare und Beiträge mit NLP überwachen, um Hassreden, Fake News, Spam und Cybermobbing zu erkennen.
Benefits
Übersetzung des Inhalts
Die Nutzer sozialer Medien könnten mit einem immer vielfältigeren Publikum interagieren und auf einen wachsenden Pool von Inhalten zugreifen, wenn es keine Sprachbarrieren gäbe. Viele Social-Media-Plattformen haben sich dieses Problems angenommen und NLP-basierte maschinelle Übersetzungsfunktionen implementiert, um Inhalte in mehreren Sprachen bereitzustellen.
Benefits
Erfinden Sie Ihre Social-Media-Strategie mit den KI-Lösungen von Itransition neu
Beispiele für den Einsatz von KI auf Social-Media-Plattformen
Die Empfehlungsmaschine von LinkedIn
Titel des Themas: Das Kursempfehlungssystem von LinkedIn Learning
Datenquelle: engineering.linkedin.com - Ein genauerer Blick auf die KI hinter den Kursempfehlungen auf LinkedIn Learning
YouTube's automatische Untertitel
Facebooks Erkennung missbräuchlicher Konten
Videotitel: DECs Mustererkennung zur Identifizierung missbräuchlicher Konten
Videoquelle: facebook.com
Die besten KI-basierten Tools für die Verwaltung sozialer Medien
Heutzutage können Social-Media-Manager und Marketingspezialisten aus einem umfangreichen Angebot an KI-gestützter Software wählen. Hier sind einige bekannte Lösungen auf dem Markt, ausgewählt nach Beliebtheit und Nutzerfeedback auf Peer-to-Peer-Bewertungsseiten.
Canva ist eine der beliebtesten Grafikdesign-Plattformen für den Social-Media-Bereich. Darüber hinaus hat sich ihr Anwendungsbereich mit einer Reihe von KI-basierten Tools für die Erstellung visueller und textlicher Inhalte schrittweise erweitert.
Wichtigste AI-Funktionen
- Design-Generierungstool zur Umwandlung einfacher Bilder in Grafiken für soziale Medien mit der gewünschten Überschrift und Schriftart
- OpenAI-gestützte Inhaltserstellung zum Erstellen oder Bearbeiten von Texten, sozialen Biografien und Bildunterschriften, die auf die Stimme Ihrer Marke zugeschnitten sind
- Präsentationsfunktion zur Erstellung von Folien auf der Grundlage einfacher Eingabeaufforderungen
- Videobearbeitungssystem, das Bilder und Clips zu kurzen Videos kombinieren und passende Soundtracks empfehlen kann
- Content-Planer zum Erstellen und Planen von Beiträgen für soziale Medien
Preisgestaltung
- Kostenloser Basisplan
- Pro-Tarif: $119,99 pro Person und Jahr
- Teamplan ab 300 $ pro Jahr für Gruppen von fünf Personen
- 30 Tage kostenloser Test
Beschränkungen
- Nicht geeignet für professionelle Grafikdesigner, die ein fortgeschritteneres und umfassenderes Werkzeug benötigen
G2-Bewertung
4,7 von 5 (4.400+ Bewertungen)
Sprout Social ist eine umfassende Suite von Social-Media-Management- und -Analyse-Lösungen. Sie bietet Social-Media-Spezialisten verschiedene KI-gestützte Funktionen, um Publishing-Workflows zu optimieren, Einblicke in die Verbraucher zu gewinnen und eine bessere Verbindung zum Publikum herzustellen.
Wichtigste AI-Funktionen
- ML-basierte Datenanalyse zur Überwachung von Nutzerdaten von Instagram, Facebook, TikTok, X (früher Twitter), YouTube, LinkedIn und Pinterest
- Business-Intelligence-Funktionen zur Verfolgung des Tag-Volumens und des sozialen Wachstums, der Effektivität von Werbekampagnen und der Leistung von Wettbewerbern
- Erweiterte Berichts- und Datenvisualisierungsfunktionen zur einfachen Interpretation von Trends in sozialen Medien
- ViralPost-Tool zur Maximierung der Reichweite sozialer Medien und der Nutzerbeteiligung durch automatisierte, datengesteuerte Post-Planung
Preisgestaltung
- Standardplan: $249/Monat für 1 Benutzer + $199 für jeden weiteren Benutzer
- Professional-Plan: $399/Monat für 1 Benutzer + $299 für jeden weiteren Benutzer
- Erweiterter Plan: 399 $/Monat für 1 Benutzer + 349 $ für jeden weiteren Benutzer
- Kundenspezifischer Unternehmensplan auf Anfrage
- 30 Tage kostenloser Test
Beschränkungen
- Teure Premium-Tarife, die sich bei steigender Nutzerzahl leicht summieren können
G2-Bewertung
4,4 von 5 (2.600+ Bewertungen)
Hootsuite ist eine seit langem bestehende Social-Media-Management-Plattform mit fortschrittlichen KI-Funktionen für die Erstellung von Inhalten, Social Commerce und Analysen. Diese Tools helfen Fachleuten dabei, Werbekampagnen zu starten, Beiträge zu planen und Kundenkonversationen über mehrere soziale Netzwerke hinweg zu verfolgen.
Wichtigste AI-Funktionen
- Heyday Social-Shopping-Chatbot mit KI zur Beantwortung von Kundennachrichten und zur Empfehlung von Produkten
- OwlyWriter KI-Tool zur Erstellung von Überschriften für soziale Medien oder Listen mit Inhaltsideen und zur Wiederverwendung von Texten
- Engagement-orientierte Tools für die automatische Generierung von Hashtags und die intelligente Planung von Posts
- Analyse sozialer Medien zur Berechnung des bezahlten und organischen Verkehrs und des ROI Ihrer Marketinginitiativen
- Social Listening-Funktionen zur Verfolgung relevanter Schlüsselwörter, Hashtags oder Erwähnungen und zur Bewertung des Markenrufs
Preisgestaltung
- Professioneller Plan: $99/Monat für 1 Benutzer
- Teamplan: $249/Monat für 3 Benutzer
- Kundenspezifischer Plan für Unternehmen: Preis auf Anfrage
- 30 Tage kostenloser Test
Beschränkungen
- Gemeldete Probleme mit dem Planungstool
G2-Bewertung
4,1 von 5 (4.000+ Bewertungen)
Das umfangreiche Angebot von Zoho umfasst über 40 Cloud-basierte Softwareprodukte für Unternehmen. Sein spezialisierter Service für das Management sozialer Medien, nämlich Zoho Social, wurde kürzlich um Zia erweitert, ein ChatGPT-basiertes Tool zur Verbesserung der Qualität von Inhalten und der Effizienz der Veröffentlichung.
Wichtigste AI-Funktionen
- Funktion zur Überwachung von Erwähnungen, um relevante soziale Konversationen zu verfolgen
- Generative KI zum Erstellen, Korrekturlesen und Formatieren von Social-Media-Inhalten auf der Grundlage Ihrer Eingabeaufforderungen
- Automatisierte Generierung von Antworten auf Kommentare und Nachrichten in sozialen Medien für schnellere Kundeninteraktionen
- Intelligentes Planungssystem zur Veröffentlichung von Beiträgen oder Retweets in den am besten geeigneten Zeitfenstern
- Analysewerkzeug für soziale Medien mit umfangreichen Dashboards zur Überwachung der Markenleistung und der Nutzerdemografien
Preisgestaltung
- Standardtarif: $10/Monat für 1 Benutzer, jährlich abgerechnet, oder $15, monatlich abgerechnet
- Professioneller Plan: $30/Monat für 1 Benutzer, der jährlich oder $40 monatlich abgerechnet wird
- Premium-Plan: 40 $/Monat für 3 Benutzer, die jährlich oder 65 $/Monat abgerechnet werden
Beschränkungen
- Begrenzte Möglichkeiten zur Bearbeitung von Inhalten auf bestimmten sozialen Medienplattformen
G2-Bewertung
4,6 von 5 (2.500+ Bewertungen)
Wie der Name schon sagt, kann Reputation die Stimmung in sozialen Medien überwachen, um die Meinung der Verbraucher über Ihre Marke zu ermitteln. Mit ihrem Schwerpunkt auf Datenanalyse ermöglicht diese Plattform Social-Media-Managern und -Vermarktern, implizites oder explizites Verbraucherfeedback über NLP und Deep Learning in Geschäftseinblicke zu verwandeln.
Wichtigste AI-Funktionen
- Score X-Tool zur Berechnung der Online-Reputation auf der Grundlage von sozialem Engagement, Umfang und Länge von Bewertungen und Suchergebnissen
- Wettbewerbsbenchmarking, um Unternehmen mit mehreren Standorten zu helfen, ihren lokalen Ruf mit dem anderer lokaler Wettbewerber zu vergleichen
- System zur Verwaltung von Kundenkonversationen zur Automatisierung von Antworten über mehrere soziale Medienkanäle, einschließlich Nutzerbewertungen, Kommentare und Chats
- Integrierte Planungsfunktionen zur Automatisierung der Veröffentlichung in sozialen Medien auf der Grundlage optimaler Veröffentlichungszeiten
Preisgestaltung
- Preis auf Anfrage
- Kundenspezifische Demo auf Anfrage erhältlich
Beschränkungen
- Schwierig zu navigieren aufgrund der überwältigenden Anzahl von Optionen
G2-Bewertung
4,5 von 5 (1.700+ Bewertungen)
Meltwater ist eine bahnbrechende All-in-One-SaaS-Lösung für die Überwachung von Online-Medien. Seit über 20 Jahren bietet es Marketing- und Kommunikationsfachleuten ein integriertes Toolset, das Social Listening, Consumer Intelligence und Social Media Management abdeckt.
Wichtigste AI-Funktionen
- NLP-gestützte Themenerkennung und Stimmungsanalyse zur Überwachung des Markenwerts und relevanter Metriken oder Trends in den sozialen Medien
- Computer-Vision-basierte Logoerkennung in sozialen Medien, um Erwähnungen und Engagement zu verfolgen und das Markenmanagement zu erleichtern
- Influencer-Marketing-Plattform zur Identifizierung von Personen, die zu Ihrer Markenidentität passen, und zur Verfolgung des ROI Ihrer Influencer-Kooperationskampagnen
- KI-Schreibassistent auf Basis von GPT-3 zur automatischen Erstellung von Beiträgen und Antworten in sozialen Medien
Preisgestaltung
- Preis und Demo auf Anfrage
- Vier Pläne mit unterschiedlichem Funktionsumfang: Essentials, Advanced, Suite, Enterprise
Beschränkungen
- Relativ komplex und kostspielig im Vergleich zu einigen Alternativen
G2-Bewertung
4,0 von 5 (1.500+ Bewertungen)
Unsere AI-Dienstleistungen
Itransition bietet umfassende KI-Services und -Lösungen, die Unternehmen aller Branchen bei der Optimierung ihrer Social-Media-Strategien und Marketinginitiativen unterstützen.
Wir bieten fachkundige Beratung bei der Implementierung von KI-basierten Lösungen und der Bewältigung potenzieller Projektherausforderungen.
- Bewerten Sie Ihre Unternehmensziele, Geschäftsprozesse und Ihr aktuelles technisches Ökosystem
- Definition der funktionalen und nicht-funktionalen Anforderungen an die Lösung
- Unterstützung bei der Definition von Datenanforderungen, der Datenzuordnung und der Bewertung der Datenqualität
- Entwerfen Sie die Architektur Ihrer Software
- Identifizierung des Tech-Stacks, einschließlich Algorithmen und KI/ML-Dienste
- Erstellung einer Entwicklungs-Roadmap, die wichtige Phasen wie PoC, MVP und vollwertige Produktversionen umfasst
- Festlegung einer KI-Einsatzstrategie und Auswahl einer geeigneten Hosting-Umgebung
- Erstellung eines Wartungsplans und einer Strategie zur kontinuierlichen Verbesserung
Entwicklung
Wir entwickeln Lösungen, die auf KI-Algorithmen basieren und auf großen und zuverlässigen Datensätzen trainiert werden, um ihre optimale Leistung zu gewährleisten.
- Vorbereitung von ETL-Pipelines, um Daten aus verschiedenen Quellen zu sammeln und in einem zentralen Repository zu konsolidieren
- Durchführung der Datenvorverarbeitung, einschließlich Datenbereinigung, -kommentierung und -umwandlung
- Trainieren Sie ein oder mehrere KI-Modelle und integrieren Sie dasjenige, das den gewünschten Output liefert, in die Lösung
- Statten Sie die KI-Lösung mit einer Vielzahl von Sicherheitsfunktionen aus, um Ihre Datenbestände zu schützen
- Integration der Lösung mit Software von Drittanbietern und Unternehmenssystemen
- Durchführung von End-to-End-Tests durch Kombination von Testautomatisierungs-Tools und manuellen Prüfungen
- Nach der Bereitstellung können Sie die Lösung im Laufe der Zeit durch Modellumschulung und zusätzliche Funktionen verbessern.
Partnerschaft mit Itransition für Ihr KI-Projekt
Herausforderungen und Tipps für den Einsatz von KI in sozialen Medien
Betrifft
Empfehlungen
KI-Zuverlässigkeit und Verzerrung
Algorithmen der künstlichen Intelligenz und ihre Modelle sind bei weitem nicht zu 100 % genau und können Verzerrungen aufweisen. Im Bereich der sozialen Medien kann dies zu einer unfairen Moderation von Inhalten führen, wie z. B. der unkorrekten Löschung von YouTube-Videos.
Bei der Bevorzugung bestimmter Parameter gegenüber anderen können Verzerrungen auch zu nachteiligen Inhaltsempfehlungen führen. Laut Facebook Files des WSJ hat der Facebook-Algorithmus beispielsweise kontroverse Inhalte gefördert, um das Engagement zu steigern, Fehlinformationen zu verbreiten und eine toxische virtuelle Umgebung zu schaffen.
Die bekannte "Blackbox"-Natur der KI (niemand versteht vollständig, wie Algorithmen zu einer bestimmten Schlussfolgerung kommen) wirft Fragen über die Transparenz und Erklärbarkeit des Entscheidungsprozesses auf.
Algorithmen der künstlichen Intelligenz und ihre Modelle sind bei weitem nicht zu 100 % genau und können Verzerrungen aufweisen. Im Bereich der sozialen Medien kann dies zu einer unfairen Moderation von Inhalten führen, wie z. B. der unkorrekten Löschung von YouTube-Videos.
Bei der Bevorzugung bestimmter Parameter gegenüber anderen können Verzerrungen auch zu nachteiligen Inhaltsempfehlungen führen. Laut Facebook Files des WSJ hat der Facebook-Algorithmus beispielsweise kontroverse Inhalte gefördert, um das Engagement zu steigern, Fehlinformationen zu verbreiten und eine toxische virtuelle Umgebung zu schaffen.
Die bekannte "Blackbox"-Natur der KI (niemand versteht vollständig, wie Algorithmen zu einer bestimmten Schlussfolgerung kommen) wirft Fragen über die Transparenz und Erklärbarkeit des Entscheidungsprozesses auf.
Die Leistung von KI-Systemen hängt von der Qualität der Trainingsdaten ab. Sorgfältige Datenzuordnung, -integration, -aufbereitung und Merkmalsauswahl können dabei helfen, zuverlässige, diversifizierte Trainingssätze zu erstellen, die die Nutzerbasis der sozialen Medien repräsentieren. Fairnessbewusste Techniken des maschinellen Lernens können algorithmische Verzerrungen abmildern. Dazu gehört zum Beispiel die Neugewichtung, eine Vorverarbeitungstechnik, die jedem Punkt des Datensatzes eine andere Gewichtung zuweist und so die Relevanz geschützter Attribute verändert. Die Leistung von KI-Modellen verschlechtert sich in der Regel im Laufe der Zeit, da sich die Eingabevariablen und ihre Beziehungen zunehmend ändern. Diesem Phänomen, das als Modelldrift bezeichnet wird, können Sie durch die Integration spezieller Metriken und mehrfache Retraining-Iterationen mit neuen Daten begegnen. Einige der leistungsstärksten Algorithmen, darunter tiefe neuronale Netze, sind aufgrund ihrer ausufernden Architekturen auch am wenigsten erklärbar. Ihre Verwendung sollte mit der gebotenen Vorsicht angegangen und auf bestimmte Aufgaben beschränkt werden. KI-Systeme funktionieren am besten in Kombination mit menschlicher Aufsicht. So sollte beispielsweise die KI-gestützte Moderation von Inhalten durch wirksame Melde- und Beschwerdemechanismen ergänzt werden, um menschliches Feedback zu erhalten.
Datenschutz, Sicherheit und Ethik
Der aufdringliche Zugriff der sozialen Medien auf riesige Mengen von Nutzerdaten und der notorische Datenhunger der künstlichen Intelligenz lassen bei Politikern und in der Öffentlichkeit die Sorge um den Datenschutz und die Datensicherheit wachsen. Zahlreiche Institutionen haben die ethischen Standards der sozialen Medien in Bezug auf die Datennutzung in Frage gestellt. Der berüchtigte Facebook-Cambridge-Analytica-Skandal hat beispielsweise gezeigt, wie persönliche Daten von heimtückischen Mächten als Waffe eingesetzt werden können.
Der aufdringliche Zugriff der sozialen Medien auf riesige Mengen von Nutzerdaten und der notorische Datenhunger der künstlichen Intelligenz lassen bei Politikern und in der Öffentlichkeit die Sorge um den Datenschutz und die Datensicherheit wachsen. Zahlreiche Institutionen haben die ethischen Standards der sozialen Medien in Bezug auf die Datennutzung in Frage gestellt. Der berüchtigte Facebook-Cambridge-Analytica-Skandal hat beispielsweise gezeigt, wie persönliche Daten von heimtückischen Mächten als Waffe eingesetzt werden können.
Jede Social-Media-Plattform oder Social-Media-Verwaltungs- und Marketingsoftware sollte in strikter Übereinstimmung mit den wichtigsten Datenverwaltungsstandards und den geltenden Rechtsvorschriften betrieben werden. Außerdem sollten sie solide Sicherheitsfunktionen implementieren, einschließlich einer Multi-Faktor-Authentifizierung, um das Cyber-Risiko zu minimieren. Anbieter von Social-Media-Diensten sollten transparent machen, wie personenbezogene Daten gehandhabt werden, und den Nutzern die Möglichkeit geben, ihre Datenschutzeinstellungen zu kontrollieren oder sogar die Datenerfassung über Zustimmungsmanagementfunktionen abzulehnen. Datenmaskierungs- und Anonymisierungstechniken können sensible und vertrauliche Details aus den Nutzerdaten verbergen oder entfernen und bieten einen vernünftigen Kompromiss zwischen Datenschutz und der Notwendigkeit, KI-Modelle für Analysezwecke zu trainieren.
KI und Social-Media-Daten: eine perfekte Kombination?
Die Kombination der datengesteuerten KI mit dem grenzenlosen Pool an persönlichen Informationen in den sozialen Medien hat sich sowohl für die Nutzer als auch für die Plattformen als äußerst vorteilhaft erwiesen. Wir können sagen, dass der größte Teil des Erfolgs der sozialen Medien bei der Verbindung von Menschen, digitalen Inhalten und Marken auf diese Verbindung zurückzuführen ist. Gleichzeitig hat diese Symbiose einige kontroverse Fragen aufgeworfen, die zeigen, wie die KI-Technologie bei unsachgemäßer Anwendung missbraucht werden kann. Um die Vorteile von KI für Ihr Unternehmen und Ihre Kunden zu maximieren und gleichzeitig potenzielle Herausforderungen bei der Einführung zu überwinden, können Sie sich an die Entwickler und Berater von Itransition wenden.
Einblicke
Maschinelles Lernen im E-Commerce: 10 Anwendungsfälle, Beispiele und Best Practices
Entdecken Sie die wichtigsten Trends, Anwendungsfälle, Vorteile und Beispiele für ML im E-Commerce sowie einige Best Practices zur Optimierung der Einführung.
Fallstudie
Eine ML-Lösung für Markenanalysen und -berichte
Erfahren Sie, wie das Team von Itransition ein ML-Tool für die Markenverfolgung und -analyse konzipiert und entwickelt hat, das Bilder 50 % schneller verarbeitet als die bisherige Lösung.
Einblicke
KI im Sport: Die wichtigsten Anwendungsfälle, Beispiele aus der Praxis und Herausforderungen bei der Einführung
Erforschen Sie die Trends, Schlüsselanwendungen, Fallstudien und Vorteile von KI im Sport, sowie allgemeine Herausforderungen bei der Einführung und Richtlinien, um diese zu bewältigen.
Dienst
ML-Dienste und -Lösungen von zertifizierten Experten für maschinelles Lernen
Holen Sie sich ML-Beratungs- und Entwicklungsdienstleistungen von Experten für maschinelles Lernen. Nachgewiesene Kompetenz in den Bereichen künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Datenwissenschaft.
Einblicke
Virtuelle Läden: Arten, Technologien, Beispiele & Integrationen
Erfahren Sie, wie virtuelle Läden die Lücke zwischen Online- und Ladengeschäften schließen und Einzelhändlern dabei helfen, ihre Kunden durch immersive Erlebnisse besser anzusprechen.
Einblicke
Maschinelles Lernen zur Betrugserkennung: Grundlagen, Anwendungsfälle und Leitlinien
Erfahren Sie, wie ML für die Betrugserkennung funktioniert, sowie die wichtigsten Anwendungsfälle, Beispiele aus der Praxis und die Vorteile und Herausforderungen bei der Einführung dieser Technologie.