Predictions 20/22: Trends im Bereich Enabling Technologies

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Die Weichen für die datengetriebene Zukunft sind gestellt

Was haben automatisierte und personalisierte Inhalte mit Blockchain, NFTs und KI gemeinsam? Sie sind technologische Entwicklungen – gekommen, um zu bleiben. Mehr denn je wird es in 2022 um die Skalierung dieser Technologien gehen. Welche Strategien werden erfolgreich sein, wo können wir bald Durchbrüche in den Mainstream erwarten und wer wird am Ende davon profitieren? Gemeinsam mit den Expert*innen Amke Block, Kai Ebert, Robert Andersen, Uli Köppen und Achim Schlosser werfen wir einen Blick auf die Zukunft der Tech-Welt.

Enabling Technologies beschreiben Technologien, welche in Zukunft ganze Branchen maßgeblich verändern werden. Oft entwickeln sie sich in rasantem Tempo und streben dabei nichts weniger an, als die Art und Weise, wie eine Gesellschaft lebt, kommuniziert oder konsumiert, radikal zu beeinflussen.

Ein solches Beispiel stellt ganz aktuell die Entwicklung des Covid19-Impfstoffs dar. Die Verwendung der bis dato wenig erprobten mRNA-Technologie wurde zum größten Hoffnungsschimmer im Kampf gegen die Coronavirus-Pandemie. Bis heute beweist sich ihre Wirksamkeit weltweit und Expert*innen gehen davon aus, dass in ihr die medizinische Zukunft liegt.

Eine andere Technologie, die nicht nur die Content- und Tech-Branche umtreibt, ist die Künstliche Intelligenz (KI). Welchen Einfluss haben Algorithmen inzwischen auf Plattformen, in den Newsrooms und Marketing-TechStacks der digitalen Welt? Uli Köppen vom BR AI + Automation Lab macht deutlich, was wir erwarten können: KI ist ein Hype. Dahinter wird der Blick frei auf das, was KI eigentlich bedeutet: die nächste Welle der Digitalisierung“, Nach dem Hype geht es primär um die Frage, wie wir das technische Potenzial wertvoll einsetzen können, um Nutzer*innen und Entwickler*innen einen Mehrwert zu ermöglichen.

Uli Köppen und vier weitere Expert*innen geben hier erste Antworten. Sie zeigen, wie Empfehlungsalgorithmen, KI oder Blockchain genutzt werden sollten und wie Journalist*innen, Kreativschaffende und Marken-Manager*innen bereits jetzt dabei unterstützt werden, die komplexen Datenmengen zu verwalten, einzuordnen und sogar zu monetarisieren.

Big Data, big responsibility

Als Treiber datenbasierter Entwicklung gilt weiterhin, was ebenfalls hinter der Entstehung vieler neuer technologischer Innovationen steht: der Megatrend der Hyper-Individualisierung. Diese Entwicklung setzt gezieltes Sammeln, Verwalten und Einsetzen großer Datenmengen voraus – gleichzeitig gilt Zuverlässigkeit als „Must-have“ und Debatten um Sicherheit, Transparenz, Bias und Schutz der Privatsphäre rücken an die Stelle der anfänglichen Entwicklungs-Euphorie.

Datengetriebene Wertschöpfung ist auf der Überholspur. Das sehen wir auch, wenn es um die Entwicklung schnittstellengetriebener Markenmodelle geht und in Hinblick auf einen baldigen Beginn der Post-Cookie Ära wird es besonders wichtig, über valide Datenverarbeitung zu diskutieren.

2022 läutet die Post-Cookie Ära ein

Die Abschaffung der Third-Party-Cookies, die voraussichtlich 2023 kommen wird, ist ein gutes Beispiel genau dafür. Was aus Marketingperspektive als Herausforderung gilt, nämlich die Interpretation von Datenpaketen ohne Cookies, birgt besonders für Nutzer*innen hohes Potenzial; Stichwort User Experience und Datenschutz. 

First-Party-Daten, die direkt auf den Plattformen gesammelt und verwaltet werden können, stellen eine deutliche Verbesserung der Privatsphäre dar. Für die Daten-Giganten wie Google, Apple und Mozilla bedeutet das, dass sie auch in der Post-Cookie-Ära weiter versuchen werden, ihre Monopolstellung im Plattform-Markt für Werbung und Reporting auszubauen und Funktionen rund um das Thema personalisierte Werbung direkt bei sich zu verankern. Die Plattformen tracken hierfür die User*innen und schaffen neue Schnittstellen.

Voraussichtlich werden in naher Zukunft gleich mehrere, verschiedene Technologien für eine cookie-lose, datengetriebene Lösung entwickelt werden. Eine davon könnte der offene Login-Standard netID sein, den Achim Schlosser, Chief Technology Officer der European netID Foundation, vorantreibt: “Technologische Ansätze für First-Party-Daten-Modelle wie z.B. Data Clean Rooms (DCR) könnten ein Kernthema werden“. DCR sind gemeinsam genutzte technologische Infrastrukturen – meist cloudbasiert –, in denen mehrere Parteien ihre großen Datensätze auf Überschneidungen (z.B. gemeinsame Variablen oder Identifizierer wie E-Mail-Adressen) überprüfen und aktualisieren können. Finden sich beim Abgleich Übereinstimmungen, können sie danach verwendet werden. Die eigenen, ursprünglichen Datensätze bleiben dabei immer von denen der anderen Parteien getrennt, werden verschlüsselt und so aufbereitet, dass ein Einsehen der Ursprungsdatei unmöglich wird. Damit stellen sie einen hohen Schutz der Privatsphäre der Konsument*innen dar. 

Werden derartige Modelle in Zukunft mit einem stärkeren Einsatz von Machine-Learning-basierten Ansätzen wie KI kombiniert, lassen sich bequem Maßnahmen messen, wichtige Produkt- und Marketing-Insights generieren und diverse Zielgruppen personalisiert ansprechen. Gleichzeitig könnten User*innen in einer cookie-losen Welt über eine höhere Kontrolle, Transparenz und Sicherheit ihrer Daten verfügen.

Die modulare Brand

Bereits jetzt zeichnet sich ab, dass neben den Anforderungen der User*innen an Datensicherheit auch die Erwartungshaltung, von Unternehmen richtig verstanden und angesprochen zu werden, weiter steigt. BrandTech macht vor, wie eine User*innen-zentrierte, passgenaue Ansprache aussehen kann, mit der das Bedürfnis nach einem hohen Grad an Personalisierung befriedigt wird.

Der Paradigmenwechsel vollzieht sich bei der Wiedererkennung von Marken. Basierte traditionelles, statisches Brand Design noch auf der Annahme, dass eine Marke unabhängig von Plattform und Zielgruppe im Auftritt möglichst gleich bleibt, um einen übergreifenden Wiedererkennungswert zu erzielen, nimmt personalisiertes Markendesign die Botschaft der Marke in den Fokus. 2022 werden uns daher vermehrt schnittstellengetriebene Markenmodelle begegnen. Diese ermöglichen in Zeiten immer komplexer werdender Customer Journeys ein effizientes Markenmanagement, „ungeachtet der wachsenden Zahl an digitalen Touchpoints“, prophezeit Kai Ebert, Chief Strategy Officer bei fork unstable media. Websites werden so beispielsweise einem User*innenprofil zugeordnet, und entsprechend personalisiert. Verschiedene Profile erhalten unterschiedliche Designs und ermöglichen eine dynamische Interaktion der User*innen mit der Marke. Grundvoraussetzungen sind Markendesigns in dynamischen Ranges, eine große Anzahl an User*innendaten, eine geschickte KI, Training und nicht zuletzt die Bereitschaft der Zielgruppe, den Markenbegriff zu dehnen. Im Rahmen unseres Prototyping Labs 2021 haben fork und ein interdisziplinäres Studierenden-Team gezeigt, welches Potenzial sich hier verbirgt.

Gemeinsam mit den Erwartungen an das Markenmanagement steigen auch die Anforderungen an die technische Infrastruktur, die zum Verwalten der gesammelten Parameter notwendig sind, mit denen Marken versehen werden. Beim Modular Branding wird es in Zukunft darauf ankommen, bei dem hohen Individualisierungsgrad einer Marke nicht die Übersicht zu verlieren. Automatisierungstechnologien wie GANs (Generative Adversarial Networks) werden dabei immer wichtiger, denn sie helfen dabei Daten zu generieren. Es handelt sich um ein weiteres Machine-Learning-Modell, welches schon jetzt in vielen Bereichen zum Einsatz kommt, z.B. beim Erzeugen künstlicher Bilder oder Videos, von Texten wie Produktbeschreibungen, im 3D-Design oder zum Herstellen künstlicher Stimmen. 

Schöne neue Welt dank Big Data? Nutzer*innen können sich auf eine verbesserte personalisierte Ansprache und automatisierte Services einstellen, wenn sie bereit sind ihre Daten preiszugeben. Gleichzeitig zeigt sich das Potenzial von intelligenten Automatisierungstechnologien für Unternehmen, welche von Zielgenauigkeit, Effizienz, Wertigkeit und Qualität datengetriebener Geschäftsmodelle angelockt werden.

Der neue Klebstoff zwischen Creator*innen und Consumer*innen

Unsere datengetriebene Zukunft wird neben der Unterstützung von KI auch wesentlich von Blockchain-basierten Automatisierungsprozessen abhängig sein. Im vergangenen Jahr ist deutlich geworden: Trotz Hype-Höhenflug sind Non Fungible Token (NFT) und damit die Tokenisierung jeglicher Werte gekommen, um zu bleiben. Dies mag vor allem auch damit zusammenhängen, dass akkurates Datenmanagement zentraler sein wird denn je.

Durch das Abflachen von Einstiegsbarrieren und der Demokratisierung digitaler Teilhabe steht ein enormer Anstieg an Content vor der Tür. Spotify zum Beispiel erwartet allein im Audiobereich bis 2025 einen exponentiellen Zuwachs auf 50 Millionen Content Creator*innen und 375.000 Uploads pro Tag. Eine Datenflut, die unsere heutige digitale Contentmenge bei weitem übersteigt. Blockchain-basierte Prozesse, wie sie bei NFTs angewendet werden, sorgen dafür, dass inkompatible Datensätze, falsch versehene Metadaten und intransparente Vorgänge vermieden werden können. Damit bilden sie die zentrale Säule für eine datengetriebene Zukunft und der Wertigkeit von digitaler Kunst. 

Auch wenn die Historie von NFTs bis ins Jahr 2017 zurückreicht, war 2021 das Jahr, in dem die ersten Use-Cases um Tokenisierung Wellen schlugen. NFTs sind als Echtheitszertifikate zu verstehen, welche digitale Inhalte in handelbare Originale verwandeln. Mit der Verlagerung der verschiedensten Lebensbereiche ins Digitale bekommt die Diskussion um die Wertigkeit digitaler Kunst neue Relevanz. Die Eigenschaften der Nicht-Austauschbarkeit stoßen damit an, was in unserer analogen Welt den Wert von Gütern entscheidend ausmacht – Echtheit, Rarität und Einzigartigkeit. „Was hier als Hype mit Kunst und collectibles begann, hat mittlerweile alle Kreativbereiche erfasst.“ prognostiziert Amke Block, u.a. Gründerin von UN1K-ART, und zeigt damit Chancen für die Creator Economy auf. Insbesondere aus der Perspektive der Endkonsument*innen ermöglicht diese Technologie neue Formen der Teilhabe. Amke Block hebt hervor: „Die Tokenisierung wird zum Klebstoff zwischen Creator*innen und Consumer*innen: Eine in beide Richtungen direkte Verbindung sowie die Möglichkeit, zum*r Investor*in oder gar Co-Creator*in zu werden.“ 

Die Musikbranche zeigt exemplarisch auf, was das für Artists und Fans bedeutet. 2021 war geprägt von hohen Investitionsvolumen für Musikkataloge und -rechte. Während dieser Bereich wenigen Akteur*innen als großen Unternehmen und Investor*innen vorbehalten gewesen ist, ermöglicht der Prozess der Tokenisierung Funding auf eine andere Weise zu erreichen. Dadurch, dass jetzt auch Fans die Möglichkeit haben, umgewandelten Tokens zu erwerben, bleiben die Rechte zunächst beim Artist selbst. Fans können so an den Umsätzen partizipieren, Creator*innen erlangen eine neuartige Form der Unterstützung und Unabhängigkeit. Das Aufteilen von Ansprüchen, Lizenzen und Risiken unter mehreren Eigentümern wäre ohne die Blockchain und der Anwendung von Tokens nicht umsetzbar gewesen.

Neben neuen Finanzierungsmöglichkeiten und dem damit verbundenen Umbruch in Wertschöpfungsketten, ergeben sich schließlich auch Potenziale für den Umgang mit Communities. Community- und Fan-Tokens brechen anonyme Beziehungen auf und erschaffen eine neue Form der Nähe und der Gestaltungsmöglichkeit. Teilhabe und Interaktion werden direkt belohnt, Fans können exklusiv mitbestimmen und Creator*innen können Superfans identifizieren und adressieren.  

Audience durch Algorithmen

Auf den Sozialen Netzwerken wird sich in 2022 manifestieren, was sich in der Contentbranche schon lange angebahnt hat: Algorithmen werden als mächtigste Instanz darüber entscheiden, was die Rezipient*innen sehen. Zugegeben, bei Empfehlungsalgorithmen handelt es sich nicht um eine technische Innovation – dass Plattformen Nutzer*innenprofile erstellen, um sie bestimmten Inhalten zuzuordnen, ist nichts Neues; das qualitative Niveau, auf dem sie dies tun, hingegen schon. 

TikTok hat in diesem Jahr die Rekordmarke von einer Milliarde Nutzer*innen monatlich durchbrochen (mehr dazu im Trendbericht „Content & Storytelling“). Stellt sich die Frage: Warum zieht die Plattform User*innen so schnell in ihren Bann? Eine Untersuchung des Wall Street Journals ergab, dass TikTok nur eine wichtige Information benötigt, um herauszufinden, was User*innen sehen wollen: nämlich die Zeit, die sie bei einem Inhalt verweilen. So benötigt die Plattform nur etwa 40 Minuten, um ein sehr akkurates User*innenprofil zu erstellen.

„Die ehrliche Content-Strategie im Jahr 2022 heißt: Opportunismus. Denn Contents, die für Empfehlungsalgorithmen optimiert sind, sammeln mehr Watchtime."

Transparenz ist sowohl vom chinesischen Mutterkonzern ByteDance als auch bei Instagram-Mutter Meta wenig erwünscht. So ist es bisher weitgehend unklar, welche Algorithmen die Interaktion steuern, wie sie das tun oder wie viele es überhaupt gibt: Instagram gab z.B. im Juni 2021 bekannt, nicht nur einen, sondern sogar gleich drei verschiedene Algorithmen zu nutzen.

„70 Prozent aller Youtube Views und 99 Prozent der TikTok Views werden generiert, weil die Videos von der Plattform empfohlen wurden – nicht weil sie von der Audience gesucht wurden,“ sagt Robert Andersen, Managing Director bei Jung von Matt FLOW. „Die ehrliche Content-Strategie im Jahr 2022 heißt: Opportunismus. Denn Contents, die für Empfehlungsalgorithmen optimiert sind, sammeln mehr Watchtime. Videos mit mehr Watchtime werden mehr empfohlen usw.“ Auf den sozialen Medien lautet die einzige Alternative oft leider: gar nicht mehr gesehen werden. Denn zwischen einer Marke und ihrer Audience steht der Algorithmus, sich dessen Regeln anzupassen wird zur größten Aufgabe für Unternehmen und Creator*innen. 

Für die User*innen ist das ein zweischneidiges Schwert: Einerseits sollen Algorithmen die Qualität der hochgeladenen Inhalte verbessern, da mangelnde Qualität sich schließlich negativ auf die User Experience auswirkt und folglich auch auf das Image der Plattform.

Andererseits sorgen Algorithmen dafür, dass Nutzer*innen möglichst viel Zeit in der App verbringen. Dahinter steht eine kapitalistische Logik: Je länger Personen auf Instagram unterwegs sind, desto mehr Werbung konsumieren sie und desto mehr Ads können geschaltet werden.

Spätestens hier wird deutlich, was eine Automatisierung der Content Distribution in Zukunft auch bedeuten muss: Nämlich dass sich die Medienbranche ihrer Verantwortung gegenüber der Audience bewusst wird, dass Plattformen ihre Agenda-Setting-Funktion respektieren und Marketer Aspekte der Medienethik im Blick behalten.

Ein Ansatz wie das gelingen kann, ist das Erschaffen eines qualitativen Kontextes für Inhalte außerhalb der Algorithmen. Ein aktuelles Beispiel ist die Content-Kooperation von TikTok und dem Publisher BuzzFeed. Obwohl es bei der Kooperation primär um das Erzeugen direkter Einnahmen auf der Plattform durch Sponsorings geht, stellt die Zusammenarbeit mit Medienunternehmen und Plattformen hohes Potenzial zur Erstellung qualitativen Contents dar. 

KI und Journalismus 

KI drängt mit ihren Automatisierungsversprechen in alle Lebensbereiche unserer Gesellschaft – so auch in die Medien und den Journalismus. Entgegen der häufigen Befürchtung tut sie dies nicht als Jobkiller. Im Gegenteil: Automatisierter Journalismus braucht immer Menschen. Maschineneffizienz schafft mehr Zeit für menschliche journalistische Arbeit. Sie kann die Themenauswahl erleichtern und nützlich sein für Recherche über die Verarbeitung und Anreicherung bis zur Verbreitung journalistischer Erzeugnisse. Das spart Zeit. Zeit, die z.B. darauf verwendet werden kann, eine gesellschaftliche Debatte um KI zu führen – diese sollte im besten Fall von Redaktionen angestoßen werden. Dass Automatisierungstechnologien Recherchen in Zukunft häufiger unterstützen werden, hat schließlich noch einen weiteren Vorteil. Journalist*innen werden der Öffentlichkeit differenzierter über Automatisierung und synthetische Medien berichten können, wenn sie sich mit KI im Alltag auseinandersetzen, sie anwenden und einen persönlichen Bezug herstellen. „Wirklich profitieren tut, wer die Leuchtturm-Projekte hinter sich lässt, seinen Content als Datenstrom begreift“, ist sich Uli Köppen sicher. Köppen agiert mit dem AI + Automation Lab des Bayerischen Rundfunks an der Schnittstelle von Journalismus, Informatik und Produktentwicklung.

Content als Datenstrom zu begreifen bedeutet, singuläre Wege zu verlassen und Inhalte als dynamisch und komplex zu begreifen. Den Datenstrom zu verwalten, wird bald nur noch mit einer vertrauenswürdigen KI funktionieren. Genau dort, wo der Mensch schnell den Überblick und die Zusammenhänge verliert, leistet Künstliche Intelligenz präzise Arbeit. Sie analysiert Daten und leitet Informationen ab und verlässt damit die Wege der klassischen Recherche.

Wie auch in den letzten Jahren werden wir als Folge des Abbaus digitaler Barrieren weiter einen exponentiellen Anstieg der Contentproduktion und -distribution beobachten. Diese Datenmengen sind nur Mithilfe eines automatisierten, intelligenten Managements zu bewältigen, bei dem Blockchain und KI eine wesentliche Rolle spielen werden. Sicher ist jetzt schon, dass Technologien in Zukunft vermehrt von den User*innen aus gedacht werden müssen, um sich durchzusetzen. Auf diese Weise werden Endkonsument*innen von der Entwicklung und dessen Wertschöpfung teilhaben.

Enabling Technologies im Jahr 2022

Unsere Expert*innen machen deutlich, dass die Weichen für die datengetriebene Zukunft gestellt sind: Endverbraucher*innen werden sich im nächsten Jahr auf personalisierte Ansprachen und automatisierte Inhalte einstellen können. In der cookie-losen Zukunft wird ihnen eine höhere Kontrolle und Transparenz über ihre Daten ermöglicht, während die Effizienz, Wertigkeit und Qualität von Services steigen. Maschineneffizienz wie KI wird Unternehmen und User*innen das Arbeiten weiter erleichtern. Zudem versprechen NFTs für Konsument*innen neue Beteiligungsmöglichkeiten und für Creator*innen den Bruch mit alten Wertschöpfungsketten.

Durch Automatisierungstechnologien nimmt der Zug in Richtung 4.0 erhebliche Geschwindigkeit auf. Von der algorithm economy wird also profitieren, wer die technische Funktionsweisen versteht, seinen Contet darauf auslegt und sich auf radikale Veränderungen einstellt – von der technischen Infrastruktur über den Workflow bis hin zu einem neuen Verständnis von Rollen und materiellen Werten. 2022 wird deutlich machen, wer bereit ist, auf den Zug aufzuspringen – und wer den Anschluss verpasst. Die technischen Möglichkeiten sind da, die Adaption wird eine gesellschaftliche und kulturelle Herausforderung. 

Dieser Trendbericht ist Teil der Predictions 20/22. Mit diesem jährlichen Format blicken wir in die Zukunft der relevantesten Technologien, Innovationen und Entwicklungen der Contentbranche.

Hier geht es lang zu allen Zukunftsprognosen unserer Expert*innen.

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