Die rasant fortschreitende Entwicklung digitaler Technologien bietet Unternehmen im Marketing neue Möglichkeiten in der Zielgruppenansprache. Mit den neuen Chancen kommen jedoch auch neue Herausforderungen auf die Unternehmen zu wie zum Beispiel der Umgang mit personenbezogenen Daten. Insbesondere beim Einsatz von KI (Künstliche Intelligenz) Anwendungen in der Marketing Automation müssen die Verantwortlichkeit eindeutig festgelegt und alle notwendigen Maßnahmen ergriffen werden, um die Sicherheit und Beherrschbarkeit der KI-Systeme zu gewährleisten. Dabei müssen auch die rechtlichen Herausforderungen im Kontext der Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) berücksichtigt werden (Eisenbeiß, 2020: 642)
Marketing Automation, KI-Systeme und Datenschutz
Die Kombination von Marketing Automation und Künstlicher Intelligenz eröffnet Unternehmen im digitalen Marketing völlig neue Möglichkeiten. Durch die Automatisierung von Marketingprozessen und die Analyse von Daten mithilfe von KI können Unternehmen die Effektivität ihrer Marketingstrategien deutlich steigern. So können Kunden mit kontextbezogenen und personalisierten Inhalten über den passenden Kanal zum richtigen Zeitpunkt angesprochen werden. Allerdings müssen Unternehmen sicherstellen, dass sie bei der Nutzung von KI-Systemen im Einklang mit den Vorschriften der Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) handeln.
Personalisierte Zielgruppenansprache mit cloudbasierten Tools
Moderne IT-Infrastrukturen sind in der Lage, Daten über alle Customer Touchpoints aus verschiedenen Quellen in Echtzeit zu analysieren und mit weiteren Informationen anzureichern. Das ermöglicht es Unternehmen, ihre Kunden mit personalisierten Inhalten über den passenden Kanal zum richtigen Zeitpunkt anzusprechen. Für diese Anforderungen werden cloudbasierte Tools wie Customer-Relationship-Management-Systeme (CRM), Business-Intelligence-Systeme und Marketing-Automation-Lösungen eingesetzt. In diesem Zusammenhang stellt die Datenschutzgrundverordnung eine Herausforderung dar, da bei der Nutzung von Cloud-Diensten eine Auftragsverarbeitung im Sinne von Art. 28 der DSGVO unter folgenden Voraussetzungen vorliegt (Heukrodt-Bauer, 2021: 433ff):
- Verarbeitung von personenbezogenen Daten
- durch einen Auftraggeber bzw. Auftragsverarbeiter (einen Dritten)
- im Auftrag und auf Weisung eines Auftraggebers (Verantwortlicher)
Bei der Nutzung von Cloud-Diensten für die Verarbeitung von personenbezogenen Daten ist es wichtig, nur mit Auftragsverarbeitern zu arbeiten, die die Grundsätze der Datensicherheit nach der DSGVO einhalten. Zuverlässige Cloud-Anbieter sind daran zu erkennen, dass sie über eine ISO 27001 Zertifizierung von einer anerkannten Stelle verfügen und somit das rechtliche Verständnis und die notwendigen Anforderungen mitbringen.
Verantwortlichkeit und Sicherheit bei der Nutzung von KI-Systemen
Insbesondere beim Einsatz von Marketing Automation in Kombination mit KI ist es wichtig, die Verantwortlichkeit für die Nutzung von KI-Systemen eindeutig festzulegen und alle notwendigen Maßnahmen zu ergreifen, um die Sicherheit und Beherrschbarkeit der Systeme zu gewährleisten. Laut Art. 5 der Datenschutzgrundverordnung(DSGVO) müssen bei der Datenverarbeitung durch Künstliche Intelligenz die Grundsätze der Rechtmäßigkeit, Verarbeitung nach Treu und Glauben sowie Transparenz, Zweckbindung und Datenminimierung beachtet werden. Unternehmen sollten daher sicherstellen, dass sie im Einklang mit den Vorschriften der DSGVO handeln, und die Privatsphäre und die Daten ihrer Kunden schützen (Möllers, 2023).
Herausforderungen beim Einsatz von Deep Learning und neuronalen Netzen
Deep Learning und neuronale Netze stellen beim Einsatz von Künstlicher Intelligenz im Marketing besondere Herausforderungen dar. Der Entscheidungsprozess dieser Algorithmen ist aufgrund ihrer Komplexität und Unvorhersehbarkeit oft schwer zu interpretieren und nachzuvollziehen. Dieses „Black-Box“-Problem kann die Transparenz und Vertrauenswürdigkeit von Algorithmen beeinträchtigen und stellt somit eine Herausforderung dar.
Neuronale Netze finden in vielen Anwendungsbereichen Anwendung, darunter auch im Real-Time Bidding und Real-Time Advertising. Eine Herausforderung besteht darin, dass die Selbstentwicklung und das selbstständige Lernen von Algorithmen im Rahmen der DSGVO bislang nicht berücksichtigt wurden. KI-Systeme auf Basis von neuronalen Netzen können nicht in einem linearen Muster kontrolliert werden, was es schwierig macht, nachzuvollziehen, wie das System zu seinen Entscheidungen kommt (Hoeren und Niehoff, 2018:58).
Rechtliche Situation und weitere Entwicklungen beim Einsatz von KI-Systemen in der Marketing Automation
Das Recht reagiert derzeit auf diese Herausforderungen mit einem Zusammenspiel aus vorhandenen DSGVO und der derzeit entstehenden KI-Regulierung. Insbesondere im Zusammenhang mit ChatGPT wird über die Einhaltung der DSGVO diskutiert. Der Bot beantwortet Fragen von Personen über Personen, welche Rückschlüsse auf Interessen, Einstellungen sowie den Gesundheitszustand zulassen, was weitere Fragen im Hinblick auf den Datenschutz aufwirft (Schwartmann, 2023).
Auch wenn die meisten KI-Systeme bereits personenbezogene Daten verarbeiten und somit den strengen Anforderungen der DSGVO unterliegen, ist unklar, welche weiteren Zwecke KI in der Zukunft verfolgen könnte und ob die Datenschutzprinzipien dabei gewahrt werden. Insbesondere die Prinzipien der Datenminimierung und Zweckbindung stehen im Widerspruch zur unbegrenzten Verwendung von KI (Gausling, 2020).
Quellenverzeichnis:
Eisenbeiß, Maik (2020). Privatsphäre-Management im digitalen Zeitalter. In: Bruhn, Manfred, Christoph Burmann & Manfred Kirchgeorg (eds.) Marketing Weiterdenken. Wiesbaden: Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH.
Gausling, Tina (2020). KI und DS-GVO im Spannungsverhältnis. In: Ballestrem, Johannes Graf, Ulrike Bär, Tina Gausling, Sebastian Hack & Sabine von Oelffen (eds.) Künstliche Intelligenz: Rechtsgrundlagen und Strategien in der Praxis. Wiesbaden: Springer Fachmedien Wiesbaden.
Heukrodt-Bauer, Sabine (2021). Datenschutzrecht und Marketing Cloud. In: Hannig, Uwe (ed.) Marketing und Sales Automation. Wiesbaden: Springer Gabler.
Hoeren, Thomas und Niehoff, Maurice (2018): KI und Datenschutz – Begründungserfordernisse automatisierter Entscheidungen RECHTSWISSENSCHAFTEN, Heft 1, 47-66, Baden-Baden: Nomos Verlagsgesellschaft mbH
Möllers, Nils (2023): Künstliche Intelligenz und Datenschutze. [online]. https://keyed.de/blog/kuenstliche-intelligenz-und-datenschutz/ [04.03.2023]
Schwartmann, Rolf (2023): Welche Regeln für ChatGPT & Co. gelten – und was wir noch tun müssen. [online]. https://www.faz.net/aktuell/wirtschaft/digitec/chatgpt-diese-probleme-wirft-kuenstliche-intelligenz-auf-18680994.html [09.03.2023]
Welche neuen Möglichkeiten haben Unternehmen bei der Kombination von Marketing Automation und Künstlicher Intelligenz?
Die Kombination von Marketing Automation und Künstlicher Intelligenz eröffnet Unternehmen völlig neue Möglichkeiten im digitalen Marketing. Durch die Automatisierung von Marketingprozessen und die Analyse von Daten mithilfe von KI können Unternehmen die Effektivität ihrer Marketingstrategien deutlich steigern. So können Kunden mit kontextbezogenen und personalisierten Inhalten über den passenden Kanal zum richtigen Zeitpunkt angesprochen werden.
Wie können cloudbasierten Tools für personalisierte Zielgruppenansprachen eingesetzt werden?
Moderne IT-Infrastrukturen können Daten über alle Customer Touchpoints aus verschiedenen Quellen in Echtzeit analysieren und mit weiteren Informationen anreichern. Cloudbasierte Tools wie Customer-Relationship-Management-Systeme (CRM), Business-Intelligence-Systeme und Marketing-Automation-Lösungen können eingesetzt werden, um die Kunden mit personalisierten Inhalten über den passenden Kanal zum richtigen Zeitpunkt anzusprechen.
Wie sollen Unternehmen beim Einsatz von Cloud-Diensten für die Verarbeitung von personenbezogenen Daten vorgehen?
Bei der Nutzung von Cloud-Diensten für die Verarbeitung von personenbezogenen Daten ist es wichtig, nur mit Auftragsverarbeitern zu arbeiten, die die Grundsätze der Datensicherheit nach der Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) einhalten. Zuverlässige Cloud-Anbieter sind daran zu erkennen, dass sie über eine ISO 27001 Zertifizierung von einer anerkannten Stelle verfügen und somit das rechtliche Verständnis und die notwendigen Anforderungen mitbringen.
Was sind die rechtlichen Herausforderungen im Kontext der Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) beim Einsatz von Künstlicher Intelligenz im Marketing?
Bei der Datenverarbeitung durch Künstliche Intelligenz müssen die Grundsätze der Rechtmäßigkeit, Verarbeitung nach Treu und Glauben sowie Transparenz, Zweckbindung und Datenminimierung beachtet werden. Unternehmen sollten sicherstellen, dass sie im Einklang mit den Vorschriften der DSGVO handeln und die Privatsphäre und die Daten ihrer Kunden schützen.
Welche Herausforderungen stellen Deep Learning und neuronale Netze beim Einsatz von Künstlicher Intelligenz im Marketing dar?
Die Entscheidungsprozesse von Deep Learning und neuronalen Netzen sind aufgrund ihrer Komplexität und Unvorhersehbarkeit oft schwer zu interpretieren und nachzuvollziehen. Dieses „Black-Box“-Problem kann die Transparenz und Vertrauenswürdigkeit von Algorithmen beeinträchtigen und stellt somit eine Herausforderung dar. Neuronale Netze finden in vielen Anwendungsbereichen Anwendung, darunter auch im Real-Time Bidding und Real-Time Advertising.
