Produktentwicklung bei capito: Von Katzen und Künstlicher Intelligenz

Warum "humanes Feedback" trotz Künstlicher Intelligenz ein wesentlicher Teil im Produktentwicklungsprozess bleibt.

Wie funktioniert die digitale Produktentwicklung? Wer spricht dabei mit der Künstlichen Intelligenz – und in welcher Sprache eigentlich? Welche Prozesse stehen hinter dem Verkauf digitaler Produkte? Antworten auf diese Fragen hat Paul Anton Mayer, Manager und Leiter der Forschung und Produktentwicklung von capito.

 

Paul, du entwickelst gerade gemeinsam mit deinem Team „capito digital“ ein digitales „Tool“ (englisch für Werkzeug), das das Verfassen von leicht verständlichen Informationen massiv vereinfacht. Wie geht ihr dabei vor?

Als allererstes überlegt man: Was soll das Tool können? Wann genau soll es was tun? Welche Probleme soll das digitale Produkt lösen? Wir definieren sehr konkret, wie sich das Tool bei jeder Interaktion mit dem User verhalten soll. Diese unterschiedlichen Interaktionen fassen wir zu Schritten zusammen, die wir „User Stories“ nennen. So entsteht eine detaillierte Geschichte: Der User vollzieht eine Handlung, das System reagiert, löst eine weitere Handlung aus, die wieder Auswirkungen auf den User hat. Alle diese Stories zusammen ergeben das Leistungs-Schema des Tools. Das ist die Basis unserer Produktentwicklung.

Wer ist an diesem Produktentwicklungsprozess beteiligt?

Die grundlegenden Funktionalitäten legen wir im capito Leitungsteam fest. Sobald die Anforderungen an das digitale Service-Tool definiert sind, werden die Bereiche Technik und Design dazu geholt. Wir teilen nun den Anforderungskatalog in Produktentwicklungsphasen auf und beschreiben die konkreten Aufgaben, die „Tasks“ für das Entwicklerteam. Grundlage hierfür sind die User Stories. Ein einfaches Service umfasst übrigens schon hunderte von User Stories und tausende Tasks.

Wie behält man da den Überblick?

Wegen der Komplexität einer solchen Entwicklung unterteilt man den Prozess in viele, kleine Schritte. Wir arbeiten immer in 3-Wochen-Zyklen, sogenannten „Sprints“: Wir legen die umzusetzenden Dinge fest, die in den nächsten 3 Wochen der Produktentwicklung umgesetzt werden sollen. Am Ende des Sprints schauen wir, wo wir stehen, evaluieren den Fortschritt – und legen die Tasks für die nächsten 3 Wochen fest.

Wie kommt denn dabei nun die Künstliche Intelligenz ins Spiel?

Am besten gar nicht! (lacht). Die goldene Regel lautet: Wenn du dein digitales Produkt auch ohne KI entwickeln kannst, dann lass die Finger davon.

Warum?

Weil die Komplexität so hoch ist. Und die Kosten erst recht. Oft reicht eine „heuristische“ Lösung – also eine Lösung, die auf Wenn-Dann-Folgen beruht, so wie es bei den meisten Algorithmen der Fall ist. Interessanterweise beinhalten viele Lösungen, die als „KI-basiert“ verkauft werden, keine echte Künstliche Intelligenz. Stattdessen sind es heuristische Lösungen oder menschliche Leistungen, die aus Marketing-Gründen das Etikett „KI“ erhalten.

Aber bei capito digital ist „echte“ KI drin?

Ja! capito verfügt über die vier Dinge, die man für die Entwicklung einer KI braucht: Das sind natürlich erst einmal Daten, damit die KI lernen kann. Diese Daten müssen ein Label haben. Das heißt: Die Daten müssen den Kategorien zugeordnet sein, anhand derer die KI lernen und auswerten soll. Drittens: Die Daten und Label müssen klare Kriterien hinsichtlich ihrer Unterscheidbarkeit haben. Als vierten und letzten Punkt schließlich braucht es humanes Feedback.

Kannst du das an einem konkreten Beispiel erklären?

Klar! Vor einigen Jahren schon ging man daran, einer KI beizubringen, Katzen und Hunde voneinander zu unterscheiden. Die KI wurde mit hunderttausenden, gelabelten Bildern von Katzen und Hunden gefüttert. Und doch blieb das Ergebnis unter den Erwartungen: immer wieder kam es vor, dass ein Hund für eine Katze gehalten wurde – aber nie umgekehrt. Es dauerte lange, bis man auf den Fehler kam. Doch dann fand man die Fehlerquelle: Die Hunde, die vor oder auf einer Heizung fotografiert worden waren, hielt die KI für Katzen. Warum? Weil Katzen so oft auf Heizungen aufgenommen worden waren, dass die KI die Heizung für das Erkennen von Katzen überbewertet hatte. Daten und Label waren für die KI nicht unterscheidbar genug. Hätte man die Bild-Hintergründe der Hunde- und Katzen-Aufnahmen „wegretouchiert“, wäre dieser Fehler nicht passiert. Erst das menschliche Feedback konnte die KI hier auf den richtigen Weg bringen.

Welche capito Daten lernt die capito KI denn gerade?

Unsere Künstliche Intelligenz lernt gerade Texte in den leicht verständlichen Sprachstufen A1, A2 und B1, zusammen mit den jeweiligen Originaltexten. Die Texte sind die Daten, die Sprachstufen die Labels. Die Label-Kriterien sind im capito Kriterienkatalog glasklar und deutlich unterscheidbar definiert. Die Muster sind hier sehr deutlich – ideal für unsere KI! Unser System hat in Windeseile schon einen enorm hohen Effizienzgrad erreicht.

Neugierig?

Erfahren Sie mehr über die Produktentwicklung von capito digital! In den nächsten Wochen erwarten Sie viele spannende Einblicke. Seien Sie dabei!

Es freut sich,

Paul Anton Mayer und das capito Team 

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