Interview Christina Rettig: AI in der Kommunikation

Christina Rettig ist Kommunikations-Chefin von Schott und Co-Leiterin der CommTech Arbeitsgruppe 3 'Reporting& KPIs'. Als Doktorandin der Antwerp Business School / Universiteit Antwerpen forscht sie derzeit zu cyber-physischen Systemen und den Auswirkungen von CommTech auf Kommunikationsabteilungen.

Das Interview entstand im Rahmen des Webinars „Wie künstliche Intelligenz die Medienanalyse demokratisiert“, welches am 23. März vom IMWF veranstaltet wurde. Hierbei beantwortete sie unter anderem folgende Frage:

Thomas Mickeleit: Christina, Du bist nicht nur die Kommunikations-Chefin von Schott, einem durch und durch datengetriebenen Unternehmen, wie wir noch erfahren werden, sondern auch die Co-Leiterin der CommTech AG3 „Reporting“. Siehst Du Dich selbst als Speerspitze für die datengetriebene Kommunikation oder wie beschreibst Du Deine Rolle am besten?
Christina Rettig: Tatsächlich bezieht sich die Daten-Getriebenheit bei SCHOTT darauf, dass bei uns viel über Produkt- und Produktionsdaten gesprochen wird, und wie die meisten Unternehmen werden wir anhand von Zahlen und Daten gesteuert. Da ist in mir die Frage gereift, wie wir als Kommunikatoren uns im Unternehmen so darstellen könnten, dass unser Wertbeitrag verstanden wird. Und ob wir nicht sogar ein Vorreiter bei der Nutzung moderner Technologien sein könnten. Das war mein Antrieb, mich in der AG CommTech zu engagieren, zusammen mit Antonia Dieterle (Sennheiser), Oliver Loenker (Siemens Healthineers) und David Willmes (SCHOTT).
Thomas Mickeleit: Es schadet sicher nicht, zu verstehen, was im Maschinenraum so passiert. Muss man deshalb aber gleich IT-Spezialist sein, wenn man Künstliche Intelligenz in der Kommunikation nutzen will?
Christina Rettig: Man muss sich erstmal nur merken: AI bedeutet, dass Computer in der Lage sind, Probleme eigenständig zu lösen. Machine Learning ist ein Teilbereich davon und heißt, dass Systeme aus Beispieldaten lernen und Muster aus einer großen Datenmenge erkennen. Ich habe also irgendeine Form von selbstlernendem System, dem ich ihm Eingabe- und Zieldaten zeige oder es belohne, wenn es mir korrekte Ergebnisse zeigt. Oder ich lasse die KI einfach frei in den Daten nach Mustern suchen, um zum Beispiel Kundensegmente zu bilden. Für einen ersten Überblick empfehle ich übrigens die YouTube-Reihe Startup-Teens zu KI. Was man vor allem braucht, ist Interesse, sich damit zu beschäftigen und Dinge auszuprobieren. Man weiß nie genau, was die KI aus dem Input herausarbeitet und welche Erkenntnisse man daraus ableiten kann. Das ist ja grade das Spannende daran!
Thomas Mickeleit: Nicht überall, wo KI drauf steht, ist auch KI drin, aber umgekehrt ist es auch richtig. Nicht überall steht drauf, dass KI drin ist. Kannst Du uns Beispiele aus der Praxis dafür geben?
Christina Rettig: An der Uni hieß es dazu immer: If it’s written in Python it’s probably Machine Learning, if it’s written in Powerpoint it’s probably AI. Will heißen, vieles ist Hype, Begriffe werden vermischt. Aber wie man es nennt, ist eigentlich zweitrangig – es geht darum, was man damit macht. Im Moment experimentiere ich mit SSML (Speech Synthesis Markup Language) für eine Vorlesefunktion unseres neuen Online-Magazins. Eine Erkenntnis dabei war, dass die Sprachausgabe besser funktioniert, wenn die KI den Text vorher automatisiert übersetzt und ihn dann in der Zielsprache einspricht. So etwas sagt einem vorher keiner, darauf kommt man nur durch Ausprobieren. Auch interessant finde ich KI-basierte Inhaltsanalysen von Videos. Ich könnte die KI zum Beispiel trainieren, mir alle Video-Sequenzen in unserer internen Datenbank anzuzeigen, auf denen unser CEO zu sehen ist. Das ist im Moment reines Erfahrungswissen der Teammitglieder; künftig kann das eine KI übernehmen.
Thomas Mickeleit: Welche Barrieren erlebst Du bei der Durchführung von IT-Projekten bei SCHOTT. Berichte uns gerne konkret von Deinen Erfahrungen    
Christina Rettig: Wir haben das Glück, in unserer IT tolle Ansprechpartner zu haben. Generell merke ich aber, dass Kommunikationsabteilungen oft Speziallösungen brauchen, die niemand anders im Unternehmen verwendet. Und grade bei KI-Anwendungen sind die Anbieter oft Startups, die sich schwer mit den Einkaufsbedingungen einer ausgewachsenen IT-Organisation vereinen lassen. Hinzu kommt: Digitalisierungsinitiativen konzentrieren sich erstmal auf Kernprozesse im Unternehmen – Produktion und Sales zum Beispiel. Da fällt die Kommunikation als vergleichsweise kleine Abteilung durchs Raster. Dabei bedingt digitale Transformation ja gerade, dass man das ganze Unternehmen transformiert und nicht nur Teilbereiche. Und die Kommunikationsabteilung kann den Prozess besser unterstützen, wenn sie Daten lebt und atmet.
Thomas Mickeleit: Wie siehst Du die Zukunft von „Daten in der PR“ auch mit Blick auf die viel beschworene „Data-Culture“?
Christina Rettig: Daten sind der Schlüssel für zwei Dinge: Einmal, dass wir Kommunikatoren unseren den Wertbeitrag im Unternehmen besser verständlich machen. Zweitens, dass wir aus den Daten selbst spannende Inhalte generieren. Bei SCHOTT nutzen wir dafür im Moment Google Data Studio, hauptsächlich, um unsere Social Media-Performance auszuwerten. Da wollen wir in Zukunft noch tiefer eintauchen.