Neuronale Netze in Wirtschaft und Marketing: wie Midjourney und Co. Sie zu einem Marktführer machen können

Neuronale Netze in Wirtschaft und Marketing: wie Midjourney und Co. Sie zu einem Marktführer machen können

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Alles, was wir wissen, ist längst für uns erfunden worden.

Aus diesem Grund lassen sich Wissenschaftler oft von der Natur inspirieren. Auf diese Weise entstand die Technologie der neuronalen Netze, die die Struktur und die Prinzipien des menschlichen Gehirns nachahmen. Obwohl ihre Entwicklung bis in die Mitte des XX. Jahrhunderts zurückreicht, haben neuronale Netze in den letzten Jahren einen wahren Boom erlebt, als der Umfang ihrer Anwendung um 270 % zunahm. Heute können sie von jedermann genutzt werden - auch von Unternehmen! Und das völlig kostenlos.

Wie es funktioniert: über Struktur, Prozesse und das menschliche Gehirn

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Wie unser Gehirn bestehen alle neuronalen Netze aus einer Reihe von Schichten, wobei in jeder Schicht miteinander verbundene Prozesse parallel ablaufen:

  • Die Eingabeschicht. Diese Schicht ist das Gegenstück zu den Dendriten im menschlichen Gehirn, von denen die neuronalen Impulse ausgehen.

  • Verdeckte Schicht. Diese Schicht befindet sich zwischen der Eingabe- und der Ausgabeschicht und wird daher als die Hauptschicht angesehen. Hier werden synaptische Verbindungen gebildet und eingehende Daten verarbeitet, die anschließend an die Ausgabeschicht weitergeleitet werden.

  • Ausgabeschicht. Hier wird das ausgegeben, was der Benutzer des neuronalen Netzes sieht, d. h. die endgültige Menge der bereits erzeugten und verarbeiteten Daten.

Wenn wir die Arbeit eines neuronalen Netzes in eine Abfolge von Phasen unterteilen, sieht sie wie folgt aus:

Phase 1: Nehmen wir an, es handelt sich um ein kreatives neuronales Netz für die Erstellung von Content wie Midjourney (wir werden weiter unten im Detail darüber sprechen). In diesem Fall erhält das neuronale Netz eine Anfrage, die aus Schlüsselwörtern besteht, die es dann verarbeiten muss. Zum Beispiel: "Baum", "Haus", "Garten".

Phase 2: Das neuronale Netz übersetzt die Wörter in numerische Codes, die Vektoren genannt werden - es ist die Sprache der Vektoren, in der das neuronale Netz spricht. Ohne diese Phase wäre es nicht in der Lage zu verstehen, was der Benutzer meint und was er wünscht.

Phase 3: Die Wörter in Form von Vektoren werden an die verborgene Schicht weitergeleitet, wo das neuronale Netz aus ihnen einen Text- oder Bildentwurf formt, der aus unscharfen Streifen und Pixeln besteht.

Phase 4: Der "Entwurf" wird weiter detailliert, d. h. es werden Farbe, Textur, zusätzliche Striche und Beleuchtung hinzugefügt. Diese Details werden aus anderen Vektoren (Schlüsselwörtern) extrahiert, die der Benutzer zusätzlich angegeben hat. Wenn also einer der Vektoren "Cyberpunk" war, kann das neuronale Netz Neonlicht, charakteristische Beschilderung usw. hinzufügen.

Übrigens lernt das neuronale Netz während der Ausführung eines jeden Zyklus kontinuierlich, indem es seine "Bibliothek" mit neuen Daten und Möglichkeiten zu deren Umsetzung auffüllt. Dies nennt man maschinelles Lernen, und wenn man es mit dem Erlernen einer Fremdsprache vergleicht, ist es ähnlich wie bei der Sprachpraxis: Je mehr man mit einem Muttersprachler spricht, desto besser versteht man ihn und desto mehr Wörter nimmt man in seinen eigenen Wortschatz auf. Auf dieselbe Weise lernt ein neuronales Netz, die Nutzer besser zu verstehen, und erweitert sein Instrumentarium schrittweise auf der Grundlage früherer Erfahrungen.

Wie Unternehmen heute neuronale Netze nutzen: Beispiele und Möglichkeiten

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Theoretisch können neuronale Netze alles - ein Bild zeichnen, eine Person anhand einer Beschreibung finden, Geschäftsideen entwickeln und vieles mehr. Aber wenn wir über die Funktionen sprechen, die am praktischsten sind und von IT-Firmen verfeinert wurden, die Sie jetzt nutzen können, dann können neuronale Netze vor allem eins:

  • Informationen in beliebigen (auch riesigen) Mengen verarbeiten. Zum Beispiel, wenn Sie eine Kontaktdatenbank gruppieren oder Dokumente überprüfen müssen. Neuronale Netze sind ein ideales Werkzeug für die Lösung komplexer und monotoner Aufgaben, für die Unternehmen keine menschlichen und zeitlichen Ressourcen verschwenden wollen.

  • Vorhersagen. Wechselkurse, Wetter, Umsatz, ROI, Marketingeffektivität - all das und mehr können neuronale Netze auf der Grundlage früherer Erfahrungen und aktueller Leistungen bewerten und vorhersagen, was Unternehmen helfen kann, intelligentere und schnellere Entscheidungen zu treffen.

  • Daten extrahieren, finden und erkennen. Genauso wie neuronale Netze bereits empfangene und in sie geladene Daten verarbeiten können, sind sie in der Lage, die benötigten Informationen zu finden und sie selbst zu extrahieren, selbst aus einer Reihe von Variablen oder Bildern, z. B. indem sie Statistiken in einen Bericht und Zahlen in Musik verwandeln.

Gleichzeitig ist der Hauptvorteil neuronaler Netze die Ausfallsicherheit, mit der andere Programme und Dienste nicht aufwarten können. Aufgrund der entwickelten Struktur, die auf der Struktur des menschlichen Gehirns basiert, funktionieren neuronale Netze auch bei einem oder mehreren Fehlern weiter. Dies macht neuronale Netze in absolut allen Bereichen der Wirtschaft und Industrie anwendbar, in denen eine hohe Stabilität erforderlich ist, zum Beispiel in der Raumfahrtindustrie und im Maschinenbau.

Der vielversprechendste Bereich für den Einsatz neuronaler Netze ist heute jedoch der elektronische Handel. Neuronale Netze können beispielsweise zur Entwicklung hochintelligenter und anpassungsfähiger Chatbots eingesetzt werden, die anstelle von Managern selbstständig Kunden bedienen, oder zur Personalisierung des Empfehlungssystems, zur Optimierung von Mailings, Content in sozialen Netzwerken und vielem mehr. Derzeit werden neuronale Netze im elektronischen Handel bereits von Amazon, Google Play und Walmart eingesetzt, um das Verbraucherverhalten, frühere Einkäufe und Vorlieben zu analysieren, auf deren Grundlage den Nutzern anschließend personalisierte Gutscheine und Rabatte angeboten werden.

Ein weiteres anschauliches Beispiel dafür, wie neuronale Netze das Geschäftsleben erleichtern, ist die auf ihnen basierende Anwendung PixelDTGAN. Mit ihrer Hilfe kann jeder Online-Shop die Dienste von Fotografen erheblich einsparen: Das neuronale Netz PixelDTGAN hebt automatisch die Kleidung von Modellen hervor - egal, ob es sich um eine Person, eine Schaufensterpuppe oder ein auf dem Tisch liegendes Objekt handelt - und stellt daraus die erforderliche Collage oder Vitrine zusammen.

Obwohl das Aussterben zahlreicher Berufe durch künstliche Intelligenz vorhergesagt wird, wird sie die menschliche Arbeitskraft nicht vollständig ersetzen können (zumindest nicht im nächsten Jahrzehnt). Neuronale Netze ermöglichen es jedoch, die Arbeit von Mitarbeitern im Einzelhandel zu optimieren. Der Walmart-Laden in Levittown (eine ländliche Stadt im Bundesstaat New York) nutzt beispielsweise ein neuronales Netz zur Videoüberwachung der Warenregale. Die Kamera erkennt in Echtzeit, wenn die Haltbarkeit eines Produktes abläuft oder nicht mehr in den Regalen vorhanden ist und nachgefüllt werden muss, woraufhin die Einzelhändler eine Benachrichtigung auf ihrem Telefon erhalten, um Maßnahmen zu ergreifen.

Der Finanzsektor und das Bankwesen sind ein weiterer attraktiver Bereich für die Entwicklung neuronaler Netze, da, wie bereits erwähnt, neuronale Netze die Funktion der Vorhersage und Datenverarbeitung gut ausgearbeitet haben. Die auf ihrer Grundlage entwickelte SAS-Software für Banken beispielsweise trifft selbstständig Entscheidungen über die Vergabe von Krediten an Kunden auf der Grundlage einer Analyse ihrer Zahlungsfähigkeit und erstellt eine Liste der optimalen Bankdienstleistungen für sie. Und das neuronale Netz Finprophet sagt die Entwicklung von Kryptowährungen, Aktien und Fiat-Währungen voraus und erleichtert so das Leben der Anleger.

Ein weiterer Anwendungsbereich neuronaler Netze und ihrer Unterarten sind neuronale Netze für die Generierung von Content, die den Unternehmen einen riesigen Vorrat an Perspektiven eröffnen und daher besondere Aufmerksamkeit verdienen.

Neuronale Netze als Werkzeug für die Erstellung von Markencontent

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Durch künstliche Intelligenz erzeugte Inhalte können in den Bereichen Marketing, Bildung, Journalismus, Blogging usw. eingesetzt werden. Unter diesem Content versteht man alles, was nicht von einem Menschen, sondern von Computeralgorithmen auf der Grundlage von eingegebenen Abfragen und Daten erstellt wurde. So ermöglichen neuronale Netze die Erstellung hochwertigen und umfangreichen Contents in kurzer Zeit und mit minimalen Ressourcen.

Heute können Sie mit neuronalen Netzen drei Arten von Content erzeugen:

  1. Textueller Content. Dank Sprachmodulen und Techniken zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) können moderne neuronale Netze sogar eine fiktive Geschichte schreiben, die den vorgegebenen Kriterien und der Handlung entspricht. Am häufigsten generieren neuronale Netze jedoch einfache und kurze Werbetexte oder Erzählungen (Phrasen, Fragen) innerhalb eines Chatbots. Sie tun dies auf der Grundlage von Vorlagen und anderen im Internet vorhandenen Texten, so dass die generierten Texte immer noch einer zusätzlichen menschlichen Überprüfung bedürfen (das neuronale Netz garantiert Lese- und Schreibfähigkeit, aber Logik - nicht).

  2. Abbildungen. Hierbei handelt es sich um Bilder, Kunst und Illustrationen, die von Computeralgorithmen unter Verwendung visueller Effekte und bestimmter Parameter erzeugt werden. Adobe und NVIDIA haben übrigens bereits professionelle, kostenpflichtige Programme für die Erstellung von Bildern auf Unternehmensebene auf den Markt gebracht.

  3. Audio-Content. Jetzt können neuronale Netze sogar Ton, Musik und menschliche Stimmen erzeugen, was eine neue Richtung in der Codierung und Tonaufnahme eröffnet. Audiospuren von neuronalen Netzen können später bei der Synchronisierung von Filmen, der Erstellung von Werbung, der Bearbeitung von YouTube-Videos, der Entwicklung von Videospielen usw. verwendet werden.

Dank neuronaler Netze können Sie Content für jedes Zielgruppensegment separat erstellen und dabei dessen Bedürfnisse, Vorlieben und Präferenzen berücksichtigen. Auf diese Weise steigern Sie sowohl die Attraktivität Ihrer Marke als auch das Engagement der Zielgruppe.

Bedenken Sie jedoch, dass jeder Content von neuronalen Netzen auf der Grundlage von Daten erstellt wird, die sie im öffentlichen Bereich des Internets finden, denn maschinelles Lernen basiert auf der Verarbeitung von vergangenen und fremden Daten. Dies wirft die Frage des Urheberrechts auf, die bis heute ungelöst ist. Deshalb raten wir Ihnen davon ab, mit neuronalen Netzen erstellten Content zu monetarisieren und kommerziell zu nutzen! Obwohl Inhalte neuronaler Netze in keiner Weise gesetzlich geregelt sind, kennt die Geschichte mehrere öffentliche Skandale und sogar Klagen von Künstlern gegen neuronale Netze.

Die besten neuronalen Netzwerk-Künstler für die Erstellung von visuellem Content

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Jedes Unternehmen braucht qualitativ hochwertiges Bildmaterial. Das derzeit bekannteste neuronale Netzwerk für die Erstellung von Bildern ist Midjourney, das von dem jungen Wissenschaftler und Unternehmer David Holtz entwickelt wurde, der seinen Abschluss an der Abteilung für angewandte Mathematik der Universität von North Carolina gemacht hat. Midjourney funktioniert über den Discord-Messenger, wo der Benutzer in einem speziellen Chatraum eine Reihe von Kriterien und Hinweisen für das neuronale Netzwerk eingeben muss, je nachdem, welche Art von Bild er erstellen möchte. Beachten Sie, dass dies ein kostenpflichtiges Abonnement erfordert - die Anzahl der kostenlosen Versuche ist begrenzt! Midjourney hat sich als besonders gut bei der Erstellung von Fantasy- und Sci-Fi-Szenen sowie bei der Modellierung von Videospielkonzepten und Landschaften erwiesen.

DALL-E 2 ist ein weiteres Programm der künstlichen Intelligenz des amerikanischen IT-Unternehmens OpenAI, das auf der Grundlage von Textbeschreibungen Bilder in verschiedenen Stilen und Formaten erzeugt. Zu diesem Zweck verwendet es über 10 Milliarden Trainingsmodelle und kann Daten in jeder natürlichen Sprache interpretieren (versteht aber Englisch am besten). DALL-E 2 lernt auch von Archivfotos und macht nach Meinung der Nutzer einen viel besseren Job als Midjourney bei Bildern, die mehr als zwei Zeichen benötigen. Dennoch gewinnt Midjourney in den meisten Umfragen aufgrund seiner künstlerischen Gestaltung.

Für visuellen Content ist es auch nicht unüblich, sich an Stable Diffusion zu wenden, ein Modell, das einen Text-Encoder verwendet, um ein Bild an eine bestimmte Aufforderung anzupassen.

Alle neuronalen Netze dieser Art, die zur Erstellung von visuellem Content verwendet werden, arbeiten auf der Grundlage einer Technik, die als "Propagation" bekannt ist. Im Zusammenhang mit der Erstellung eines neuen Bildes sieht das so aus:

  1. Das neuronale Netz beginnt mit dem Lernprozess, d. h. es greift auf Archivfotos zu (von denen es etwa zehn Millionen gibt) und wählt diejenigen Bilder aus, deren Codes mit den vorgegebenen Schlüsselwörtern übereinstimmen.

  2. Dann fügt das neuronale Netz dem Bild Rauschen hinzu, wodurch die Bilder vermischt und in eine chaotische Ansammlung von Pixeln verwandelt werden.

  3. Anschließend entfernt das neuronale Netz das Rauschen wieder und rekonstruiert die gemischten Daten. Dieser Vorgang wird mehrmals wiederholt, so dass nach unzähligen Überschneidungen und Abtrennungen das ursprüngliche Bild entsteht.

  4. Am Ende kann das neuronale Netz eine zusätzliche Rauschunterdrückung vornehmen, um das Bild realistisch aussehen zu lassen und seine eigenen Änderungen hinzufügen, die es bei der Verarbeitung früherer Anfragen "gelernt" hat.

Wo und wie mit neuronalen Netzen erstellte visueller Content genutzt werden kann

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Da sich mit neuronalen Netzen erstellter Content nicht monetarisieren lässt, ist der Anwendungsbereich etwas enger gefasst, aber immer noch recht breit gefächert - vor allem für Unternehmen. Hier sind einige Möglichkeiten, wo und wofür Sie neuronale Netze einsetzen können:

Erstellen von Bannerwerbung

Midjourney erstellt häufig Bannerwerbung für Unternehmen auf der ganzen Welt. Dank Midjourney müssen Sie nicht erst ein spezielles Grafikteam oder einen Designer einstellen und eine Woche warten, bis Sie ein fertiges visuelles Produkt präsentiert bekommen. Es dauert nicht länger als fünf Minuten, um ein Banner mit Midjourney zu erstellen, wonach das generierte Bild zum Beispiel auf Veranstaltungsplakaten oder Instagram-Promotion-Posts platziert werden kann, wie es das San Francisco Ballet getan hat, um seine Produktion des Nussknackers zu bewerben:

Planung und Präsentation von Marketingkampagnen

Mal angenommen, Sie müssen der Geschäftsführung oder einem Investor ein neues Projekt vorstellen, sie von der Rentabilität Ihrer Idee überzeugen und sie dazu bringen, dem Start zuzustimmen. Zahlen zum Nachweis Ihrer Effektivität sind großartig, aber was wäre, wenn Sie sie oder das Endprodukt visualisieren könnten? Zeigen Sie zum Beispiel in einem Werbevideo, wie ein neues Telefonmodell oder eine neue Komposition aussehen wird. Auf diese Weise lassen sich neuronale Netze einsetzen, um die Forschung zu beschleunigen und den Planungsprozess zu präzisieren.

Sie müssen nicht unbedingt die vom neuronalen Netz erstellten Inhalte verwenden, sondern können nur die von ihm vorgeschlagenen Ideen übernehmen. Midjourney ist sehr nützlich, wenn Sie mit einem Team von Künstlern ein Brainstorming durchführen, z. B. wenn Sie ein Rebranding oder ein neues Konzept für die Produktpositionierung benötigen.

Erstellung von Designelementen

Das neuronale Netzwerk übernimmt natürlich nicht die komplette Gestaltung der Website für Sie, kann Ihnen aber einige Elemente vorschlagen, die Sie verwenden und an Ihre Bedürfnisse anpassen können, z. B:

  • Logos,

  • Icons für mobile Anwendungen oder Bereiche,

  • Vorschaubilder und Vorlagen,

  • Schaltflächen mit CTAs.

Hier sind zum Beispiel Icons von Midjourney, die für eine App zur Lieferung von asiatischem Essen oder ein Spiel zum Thema Ramen-Kochen geeignet wären:

Erstellen von Bildern für einen Blog

Der wichtigste Schlüssel zur Popularität Ihres Blogs ist die regelmäßige Veröffentlichung von Content. Die wenigsten Menschen können es sich jedoch leisten, jeden Tag oder eine Woche im Voraus hochwertige Fotos zu machen. Hier kommen neuronale Netze zum Einsatz! Sie können nicht nur dazu beitragen, dass Sie sich auf dem Markt abheben, sondern auch die Idee illustrieren, die Sie den Abonnenten in einem Beitrag vermitteln wollen, oder das beschriebene Ereignis. Außerdem spart man sich so Dienste mit Archivbildern, deren Durchsicht zusätzliche Zeit erfordert. Unter anderem verfügt nicht jeder Blogger über die notwendigen Fähigkeiten zur Erstellung von Fotos oder die Ressourcen, um erfahrene Profis zu engagieren.

Neuronale Netze werden in den kommenden Jahren zweifellos die Bereiche Wirtschaft und Kunst weiter verändern, was bedeutet, dass sie selbst immer besser werden, ihre Algorithmen verfeinern und die Qualität der von ihnen erzeugten Arbeit erhöhen. Neuronale Netze sind nicht nur wegen ihrer Aussichten und Möglichkeiten erstaunlich, sondern auch wegen der Schwierigkeiten bei ihrer Verwendung - deshalb werden wir Ihnen im nächsten Artikel des Lectera Magazins erklären, wie Sie mit Midjourney in der Praxis arbeiten können!

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