Dr. Hanna Köpcke: "Ohne eine Vision kommen wir nirgendwohin"

Ohne eine Vision kommen wir nirgendwohin – Interview mit Dr. Hanna Köpcke

Interview mit Dr. Hanna Köpcke, CTO bei Webdata Solutions

Perfekte Preispolitik dank Frauenpower: aus einem Uni-Projekt heraus gründete Dr. Hanna Köpcke im Jahr 2012 zusammen mit Carina Röllig und Sabine Maßmann die Firma Webdata Solutions. Mithilfe ihrer eigens dafür entwickelten Künstlichen Intelligenz Black Bee wandeln sie im Internet präsente Produktdaten in Informationen um. Online-Händler können dank dieser Markttransparenz den Preis für ihre Produkte flexibel anpassen und konkurrenzfähig bleiben.


Was genau leistet Ihre Künstliche Intelligenz?

Vielleicht haben Sie schon mal von den Black Bees, schwarzen Bienen, gehört. Sie sind sehr robust und in der Lage, lange Distanzen zu fliegen. Stellen Sie sich nun das Internet als eine große, bunte Wiese vor. Unsere Crawler schwärmen im Internet aus wie diese Bienen und sammeln Produktdaten wie beispielsweise Preise, Eigenschaften der Produkte und so weiter. Sie bringen diese Informationen zu uns und wir reinigen und organisieren diese Daten. Auf diese Weise können unsere Kunden die Daten direkt nutzen.


Sie produzieren sozusagen den Honig?

Den Daten-Honig, genau.


Was ist so besonders an der Fähigkeit Ihrer KI, Angebote und Produkte einander richtig zuzuordnen?

Um eine gute Marktanalyse durchführen zu können, benötigt man exakte Preisvergleiche von ein und demselben Produkt, das auf verschiedenen Websites unterschiedlich beschrieben wird. Nicht jedes Produkt hat Identifikationsmechanismen wie EAN (European Article Number) oder ISBN (Internationale Standardbuchnummer).


Warum macht gerade Ihre AI die Welt zu einem besseren Ort?

Sie ermöglicht Einzelhändlern und Markenherstellern eine bessere Markttransparenz. Die Software hat eine starke Position im hart umkämpften E-Commerce-Markt, sogar im Vergleich zu Amazon. Amazon hat eine ganze Reihe von Leuten, die sich ausschließlich mit der Analyse von Daten beschäftigen. Sie haben riesige Datenbanken und dadurch natürlich einen Vorteil. Wir wollen kleinen und mittelständischen Unternehmen helfen, sich gegenüber den Big Playern zu behaupten.


Ist das möglicherweise eine Chance auch für ortsgebundene Geschäfte?

Natürlich, aber der stationäre Handel muss flexibler werden. Er muss lernen, Daten zeitnah zu nutzen, Online-Preise abzufragen und die eigenen Preise dementsprechend anzupassen.


Welche Technologie steckt dahinter?

Unsere KI nutzt Algorithmen, die auf maschinellem Lernen basieren, wie zum Beispiel Supportvektor-Maschinen. Sie lernt damit zu erkennen, welche die wichtigen Eigenschaften und Merkmale eines Produkts sind. Dadurch ist es möglich, ein Produkt von einem anderen zu unterscheiden.


Supportvektor-Maschinen sind nichts wirklich Neues. Was ist jetzt anders?

Neu sind Methoden, die ein noch gründlicheres Lernen ermöglichen, die sogenannten Deep Neural Networks. Wir arbeiten gerade mit dem DFKI in Berlin daran, zum Beispiel Bilder zu erkennen. Häufig gibt es nur wenig Text, um ein Produkt zu beschreiben. Unser Ziel ist es, das jeweilige Produktbild zu nutzen, um das Produkt besser identifizieren zu können.


Ist der Algorithmus auch für andere Dinge nutzbar, abgesehen vom Preisvergleich?

Die Technologie, unterschiedliche Bilder, die zum gleichen Objekt gehören zu matchen, lässt sich übertragen. Zum Beispiel könnte man die Technologie nutzen, um Jobkandidaten mit passenden Ausschreibungen zu verbinden. So lassen sich Qualifikationen und bestimmte Erwartungen an Job und Kandidat besser abgleichen. Ein anderes Beispiel: Sie könnten damit Ihre Kundendatenbank abfragen, um geeignete Kunden auf Ihre Webseite oder zu Ihrem Call Center zu leiten. Oder man nutzt es, um herauszufinden, ob es mehrere Adressen in der Datenbank gibt, die zum selben Kunden gehören.


Sie haben das Unternehmen mit zwei Frauen gegründet. Das ist sehr außergewöhnlich in Deutschland. Was ist anders an der Zusammenarbeit im Vergleich zu Männern?

Frauen sind häufig sensibler in Bezug auf die Arbeitsatmosphäre. Sie kommunizieren zum Teil direkter wenn es Schwierigkeiten gibt in der Art und Weise, wie man zusammenarbeitet. Sie sagen zum Beispiel, diese Sache machst du gut, aber bei diesem Aspekt musst du dich verbessern. In meinem Unternehmen merke ich, dass Männer sofort erkennen wollen, was der Business Case ist. Männer wollen sofort alles analysieren, die Risiken und Schwächen bestimmen, statt die langfristige Vision vor Augen zu haben. Aber ohne eine Vision kommen wir nirgendwohin.


In Bezug auf neue Ideen: Ist es besser, wenn das Team vom gleichen Geschlecht ist, weil alle ähnlich denken?

Wir drei Gründerinnen kennen uns schon seit der Uni. Wir sind Freunde. Wir wissen recht gut, wo die Stärken und Schwächen bei uns liegen. Darauf kommt es an.


Warum denken Sie, dass es im 21. Jahrhundert notwendig ist, weibliche Rolemodels zu haben?

Junge Frauen brauchen Vorbilder. Junge Frauen sollten sehen, dass es total normal ist, Top-Positionen in Unternehmen einzunehmen oder Tech-Firmen selbst zu führen. Vielleicht inspiriert ein Interview wie dieses mehr Frauen, Informatik zu studieren und zu erkennen, dass das nicht ungewöhnlich ist.


Sie sagen, dass die Regierung Zukunftstechnologien wie KI bereits unterstützt.

Aber haben die Entscheidungsträger genügend Expertise, um zu verstehen, welche Projekte zukünftig wichtig sind und welche nicht?

Das Problem ist manchmal, dass Entscheidungsträger tatsächlich nicht genug Hintergrundwissen haben, um ein Projekt zu verstehen und zu entscheiden, ob es förderungswürdig ist. Aber die Regierung hat erkannt, dass AI eine wichtige Technologie ist und möchte sicherstellen, dass Deutschland dieses Thema mit vorantreibt.


Sind Studenten heute hungrig genug, einen solchen Weg zu gehen wie Sie? Wie könnten wir sie zu diesen Themen motivieren?

Studenten haben auf jeden Fall Lust, sich mit dem Thema Künstliche Intelligenz zu beschäftigen, manchmal fehlt ihnen aber die praktische Arbeitserfahrung. Helfen könnten Kooperationen zwischen Unternehmen und Universitäten; Praktika, in denen die Studenten schon frühzeitig theoretisches und praktisches Wissen verbinden können. So verstehen sie auch besser, was mit dem Wissen alles getan werden kann und bekommen Einblick in das "Big Picture" des Ganzen. Dadurch wird auch klarer, in welche Richtung es nach dem Studium weitergeht.


Was haben Sie als letztes im Netz gekauft? Haben Sie einen Preisvergleich gemacht?

Am Sonntag wurde der Sohn meines Cousins getauft. Zu diesem Anlass habe ich ein Geschenk für das Kind gekauft. Tatsächlich habe ich vorher einen Preisvergleich gemacht, das Produkt aber letztendlich doch in einem Geschäft hier in der Nähe gekauft.

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