Algorithmen gehören zu den wichtigsten technologischen Treibern der Wirtschaft, weil sie Unternehmen dabei helfen, effizienter und innovativer zu agieren. Doch das Verständnis des Begriffs ist oft verschwommen. Wir sorgen für Durchblick mit einem Fakten-Check.
Sagt Ihnen der Name Al-Chwarismi etwas? Obwohl der Mann dauernd in unserem Alltag vorkommt, wäre das bei einem Quizspiel sicher eine Frage fürs Hochpreissegment. Kleiner Tipp: Sein latinisierter Name lautete Algorismi. Na, jetzt aber?
Im 9. Jahrhundert schrieb der arabische Mathematiker Al-Chwarismi über indische Zahlzeichen und systematische Berechnungsmethoden – die Vorläufer moderner Algorithmen. Inzwischen haben die Grundprinzipien, die Al-Chwarismi und andere entwickelt haben, dank der gigantischen technologischen Fortschritte im KI-Zeitalter ganz neue Bedeutungssphären erreicht. Nicht zuletzt, weil sie in vielen Wirtschaftsbereichen zum entscheidenden Hebel geworden sind, um Effizienz und Qualität auf ein neues Level zu bringen. Auf der anderen Seite werden auch die Stimmen lauter, die vor den negativen Auswirkungen von Algorithmen auf die Gesellschaft und den Wettbewerb warnen. Grund genug für Entscheider:innen, sich einen geschärften Blick auf das Thema zu verschaffen.
„Algorithmus“-Beispiele in der Alltagssprache
Immer wieder fällt in Unterhaltungen über Google-Ergebnisse, Instagram-Empfehlungen oder Spotify-Vorschläge der Satz: „Das hat mir der Algorithmus ausgespielt.“ Was häufig mitschwingt, ist das Gefühl von Erstaunen und Fremdbestimmung.
Eine Videoplattform schlägt Clips vor, die uns interessieren könnten. Auf Social Media werden personalisierte Vorschläge zu Produkten oder Inhalten ausgespielt. Dating-Portale liefern Profile an, die versprechen, das perfekte Match zu sein. Und so weiter.
Aber wie genau es zu diesen Empfehlungen kommt, welche Logik oder welche Interessen dahinterstehen, verstehen wir oft nicht. Algorithmen erscheinen wie eine Black Box, die unser Denken und Handeln zu beeinflussen versucht – mal mit Vorschlägen, die erstaunlich gut passen, mal mit Angeboten, die total danebenliegen.
Definition: Das ist ein Algorithmus wirklich
Algorithmen sind tief in unseren Alltag eingesickert, doch das Verständnis, was sich hinter dem Begriff wirklich verbirgt, ist diffus. Also: Was ist ein Algorithmus? Vereinfacht gesagt legt er eine Vorgehensweise fest, um eine konkrete Aufgabe zu lösen. Insofern sind Algorithmen eine Anleitung, anhand derer Eingabe- in Ausgabedaten umgewandelt werden.
Ein Algorithmus wird durch charakteristische Eigenschaften bestimmt: Er ist immer eindeutig, ausführbar, determiniert (dieselbe Eingabe bedingt dasselbe Ergebnis), deterministisch (jeder Folgeschritt ist eindeutig bestimmt), finit (das Verfahren hat eine endliche Beschreibung) sowie terminiert (es gibt ein finales Resultat). Damit bilden Algorithmen die Grundbausteine für Künstliche Intelligenz (KI) und Machine Learning.
Schlagwörter rund um KI: Die Zusammenhänge verstehen
Ihre enorme Wirkungskraft entfalten Algorithmen heute im Zusammenspiel mit KI. Die Tabelle erklärt die Synergien.
Algorithmen und KI
Algorithmen sind Werkzeuge, die Computer verwenden, um Aufgaben zu bearbeiten. Dagegen bezieht sich Künstliche Intelligenz auf eigenständige Systeme, die sich anpassen und auf neue Situationen reagieren. Sprich: Algorithmen generieren Informationen, KI-Systeme führen daraufhin Aktionen aus. Diese Synergie erlaubt es, Aufgaben auf einem höheren Niveau zu automatisieren und menschliche Intelligenz nachzuahmen. Ein gutes Beispiel dafür sind Autos, die mithilfe von Sensoren und KI-Algorithmen eigenständig fahren.
Algorithmen und Machine Learning
Machine Learning ist eine Unterdisziplin der KI, die sich auf die Entwicklung von Algorithmen konzentriert. Diese Machine-Learning-Algorithmen führen nicht nur starre Anweisungen aus, sie haben auch die Fähigkeit, aus vorhandenen Daten zu lernen. Sie können Muster, Trends und Zusammenhänge erkennen, die genutzt werden, um Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen. Zum Beispiel im Marketing (für zielgruppengerechte Werbekampagnen), im Gesundheitswesen (zur Unterstützung bei Krankheitsdiagnosen) oder der Finanzwelt (Handel, Risikobewertung). So ist das maschinelle Lernen quasi eine Brücke zwischen den Daten, die wir haben, und den Erkenntnissen, die wir daraus gewinnen.
Algorithmen, KI und NLP
Die enge Verknüpfung von Algorithmen, KI und natürlicher Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, kurz NLP) verändert die Art, wie wir mit Technologie interagieren. NLP befähigt Computer, menschliche Sprache zu verstehen und darauf zu reagieren, etwa bei Chatbots und Übersetzungssoftware. Algorithmen sind das Herzstück von NLP-Anwendungen, indem sie die Grundlage für die Sprachverarbeitung bilden. Zugleich ist NLP eng mit Künstlicher Intelligenz verbunden: Einerseits nutzen KI-Systeme die Fähigkeiten von NLP für menschenähnliche Interaktionen. Andererseits kann KI die NLP-Algorithmen mithilfe von Machine Learning oder künstlichen neuronalen Netzen trainieren.
Algorithmus-Mythen im Check: Was ist dran?
Mit dem Siegeszug von Big-Tech-Unternehmen wie Google, Instagram oder Spotify haben sich populäre Grundannahmen zu Algorithmen etabliert. Das ist nachvollziehbar: Algorithmen können ziemlich komplex sein, besonders im Zusammenhang mit Künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen. Unkenntnis der technischen Details, mangelnde Transparenz, unpräzise Medienberichterstattungen oder Ängste eröffnen schnell Raum für Halbwahrheiten, Interpretationen und Spekulationen.
Welche gängigen Annahmen gibt es – und was ist dran? Diese Fakten sollten Sie kennen, um für Ihr Unternehmen strategisch richtig entscheiden zu können.
Das KI-Glossar –
32 Definitionen, die Sie jetzt unbedingt kennen sollten
Mythos 1: „Algorithmen sind nur für Tech-Unternehmen relevant.“
Falsch. Tatsächlich sind Algorithmen nicht nur für Tech-Riesen entscheidend, sondern lassen sich als eine Art Schweizer Taschenmesser in allen Branchen vielseitig einsetzen, um Aufgaben zu automatisieren, Muster zu erkennen und bei Entscheidungen zu unterstützen. Kurz: um unsere menschlichen Fähigkeiten zu verstärken.
Im Bereich Marketing und Sales werden mit Algorithmen etwa Profile erstellt, die das Kundenverhalten detailliert analysieren, um personalisierte Strategien umzusetzen. Algorithmen tragen dazu bei, die richtige Botschaft zur richtigen Zeit an die richtige Zielgruppe zu senden und Produkte wie Services enger an den Bedürfnissen der Kund:innen auszurichten. Ein Beispiel dafür ist Einstein Next Best Action von Salesforce, das Unternehmen mithilfe von künstlicher Intelligenz hilft, auf jede Kundin und jeden Kunden mit der richtigen Empfehlung zum richtigen Zeitpunkt zuzugehen.
Darüber hinaus kann der Einsatz von Chatbots und intelligenten Routing-Algorithmen den Kundenservice effizienter gestalten, unter anderem mit automatisierten Antworten. Zudem gewinnen Organisationen mithilfe von Algorithmen wertvolle Einblicke, die dabei helfen, Markttrends zu erkennen, die operative Effizienz zu steigern und Kosten zu senken.
Mythos 2: „Der Algorithmus ist eine Art Suchmaschine.“
Falsch. Hier gilt es, sauber zu differenzieren: Eine Suchmaschine ist eine spezialisierte Software, die Informationen durchforstet und Ergebnisse anzeigt – also eben das, wonach Benutzer:innen gesucht – meistens gegoogelt – haben.
Der Schlüssel zur Qualität einer Suchmaschine liegt in den Algorithmen, die hinter ihrer Funktionsweise stehen. Ein bekanntes Beispiel ist der PageRank-Algorithmus, der von Google entwickelt wurde: Er bewertet Internetseiten anhand der Anzahl und Qualität der Links, die auf sie verweisen. Seiten mit vielen hochwertigen Backlinks werden als hochwertiger angesehen und bei den Suchergebnissen weiter oben gelistet. Dieser Algorithmus war ein Meilenstein in der Suchmaschinenoptimierung und half Google, eine präzisere und relevantere Suche anzubieten.
Algorithmen sind also das Herzstück einer Suchmaschine als Teil eines größeren Ökosystems, das eine Suchmaschine ausmacht. Diese ist deutlich komplexer, weil sie viel mehr umfasst als nur den Algorithmus selbst – etwa Datenbanken, den Webcrawler, den Index oder die Benutzeroberfläche. Algorithmen wiederum lassen sich auch für viele andere Aufgaben wie Datenverarbeitung, Sortierung oder Verschlüsselung verwenden.
Mythos 3: „Algorithmen sorgen für Filterblasen.“
Halb richtig. Personalisierte Empfehlungsalgorithmen können dazu führen, dass uns häufig ähnliche oder bereits bekannte Inhalte ausgespielt werden. Ein Effekt, den man täglich auf Social Media erleben kann, wenn einem z.B. immer wieder Surf-Videos ausgespielt werden, sobald man sich mal eines angesehen hat. Hintergrund: Aufgrund Ihres bisherigen Nutzungsverhaltens versuchen Algorithmen etwas vorzuschlagen, das Ihnen wahrscheinlich gefällt. So entsteht die berühmte Filterblase, in der Sie vor allem mit Inhalten versorgt werden, die Ihre Meinungen und Interessen bestätigen.
Im Umkehrschluss reduziert sich die Vielfalt der Informationen, was das Gesamtbild und damit Ihre Sichtweise auf die Welt verengen können. So haben Algorithmen das Potenzial, vorherrschende Vorurteile und Ungerechtigkeiten zu verstärken. Allerdings geschieht das nicht zwangsläufig; vielmehr hängt es davon ab, wie Algorithmen konkret in Diensten und Plattformen eingesetzt werden. Ziel muss es sein, die Personalisierung so zu gestalten, dass sie Diversität berücksichtigt und zulässt. Daher entwickeln wir bei Salesforce neue Technologien immer nach unseren Ethical and Inclusive Products Guidelines – mit dem Anspruch, unsere Innovationen so zu konzipieren, dass sie alle betroffenen Interessengruppen einbeziehen und dabei ein höchstes Maß an Vertrauenswürdigkeit bieten.
Zudem dürfen die Nutzer:innen nicht aus der Verantwortung entlassen werden. Auch sie haben es in der Hand, bewusst nach unterschiedlichen Perspektiven und Einflüsse zu suchen. Das schließt ein, Online-Gewohnheiten zu hinterfragen und sich aus verschiedenen Quellen zu informieren.
Mythos 4: „Algorithmen machen keine Fehler.“
Falsch. Genau wie Menschen sind Algorithmen nicht perfekt und schon gar nicht fehlerfrei. Sie können Dinge falsch vorhersagen, ungenau sein oder Verzerrungen in den Daten widerspiegeln, auf denen sie basieren. Und: Sie können auch mal ganz danebenliegen, wenn sie Informationen aus Daten verwenden, die nicht korrekt oder voreingenommen sind.
Das hat mitunter unbeabsichtigte Konsequenzen. Beispiel Kreditvergabe: Hier können fehlerhafte Entscheidungen dazu führen, dass kreditwürdige Personen abgelehnt werden, während Personen mit hohem Risiko fälschlicherweise Kredite erhalten. Oder der Bereich Personalwesen: Unternehmen nutzen heute oft automatisierte Systeme zur Auswahl von Bewerber:innen. Wenn Algorithmen aber auf falschen Annahmen basieren, können sie potenziell qualifizierte Kandidat:innen ablehnen. Grundsätzlich besteht daher die Gefahr, Diskriminierung zu fördern, indem Algorithmen gewisse Vorurteile aus Daten übernehmen und noch verstärken.
Gerade beim hochsensiblen Thema Datenschutz ist die Fehleranfälligkeit ein wunder Punkt: Werden Daten dafür verwendet, Kundenprofile zu kreieren oder Dienstleistungen an individuelle Bedürfnisse anzupassen, müssen Organisationen gewährleisten, dass diese Datenbestände jederzeit geschützt sind. Schließlich sind Algorithmen und die damit verbundenen Daten ständigen Sicherheitsbedrohungen ausgesetzt. Bei Cyberangriffen drohen schwerwiegende Auswirkungen.
Mythos 5: „Die Qualität von Algorithmen ist immer gleich.“
Falsch. Die Umgebungen, in denen Algorithmen arbeiten, können sich jederzeit verändern (z.B. Geschäftsanforderungen, technologische Plattformen, Hardware-Konfigurationen). Das bedeutet, dass ihre Ergebnisse immer auch von den Umständen abhängen.
Die entsprechenden Anpassungen übernehmen normalerweise Menschen, die Algorithmen regelmäßig warten und überprüfen, bei Bedarf aktualisieren und modifizieren müssen – die Voraussetzung für eine vertrauenswürdige KI. Stellen Sie sich das wie ein Auto vor, das in gewissen Abständen zum TÜV muss, bevor es zurück auf die Straße darf. Oder wie bei Zimmerpflanzen, die gepflegt werden wollen, um zu gedeihen.
Darüber hinaus können Algorithmen, besonders im Rahmen von Machine-Learning-Modellen, durch kontinuierliches Training verbessert werden. Hier folgen sie nicht einfach Anweisungen, sondern lernen selbst aus Erfahrungen: Sie suchen Muster in Daten und ziehen daraus ihre eigenen Schlüsse. Fortschritte in der Forschung ermöglichen es, die Modelle immer weiter zu optimieren. Entscheidend ist auch hier die permanente Qualitätskontrolle durch Expert:innen.
So schafft Salesforce eine vertrauenswürdige KI-Umgebung
Wir sehen also: Algorithmen können Unternehmen große Vorteile bieten, kommen aber nicht ohne Herausforderungen aus. Wie lassen sich also Technologien, die auf Algorithmen basieren, auf sichere Weise nutzen? Salesforce arbeitet mit seiner KI Einstein seit Jahren daran, Künstliche Intelligenz speziell für die Bedürfnisse von Unternehmen zu entwickeln.
Mit verschiedenen Algorithmen und Techniken des maschinellen Lernens gewinnt Salesforce Einstein dabei Erkenntnisse aus Daten und ist in viele Salesforce Produkte wie Sales Cloud, Service Cloud, Marketing Cloud und Commerce Cloud eingebettet. So können KI-Funktionen nahtlos in bestehende Geschäftsprozesse aufgenommen werden.
Ein Alleinstellungsmerkmal bei Datenschutz und Sicherheit ist der Einstein Trust Layer, eine in die Salesforce Plattform integrierte KI-Architektur. Mit reguliertem Datenzugriff und Anwendungen wie Data Masking schafft er eine hochwertige, transparente und zugleich diskriminierungsfreie Umgebung. Kund:innen profitieren in vollem Umfang von generativer KI und haben zugleich die Gewissheit, dass ihre sensiblen Daten geschützt bleiben.
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