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Google Analytics hat sich zu einem Quasi-Standard für das Analysieren von Webseitenbesuchern entwickelt. Der Nachteil: Die Daten stehen nicht nur dem Webseitenbetreiber zur Verfügung sondern werden direkt auch an Google weiter geleitet. Doch es gibt auch Alternativen zu Google Analytics. Eine davon setzen wir seit ein paar Monaten auch auf unserer eigenen Webseite ein: Matomo

Mehr Datenschutz dank Matomo

Der wohl grösste Nachteil von Google Analytics für die Besucher einer Webseite ist, dass die Daten nicht nur dem Webseitenbetreiber zur Verfügung stehen sondern selbstverständlich auch Google. Dies ist die Prämisse dafür, dass Google das umfassende Analysetool den Webseitenbetreibern kostenlos zur Verfügung stellt. Auch wir nutzen nach wie vor für viele unserer Webprojekte Google Analytics. Es ist einfach zu integrieren wenn man nur ein paar Basiszahlen benötigt und es generiert keine Kosten im Betrieb.

Im Zuge der Einführung der DSGVO haben wir begonnen, uns verstärkt mit dem Thema Datenschutz auseinander zu setzen. Zwar kann Google Analytics auch DSGVO konform betrieben werden, uns interessierte jedoch, ob bezüglich Datenschutz noch etwas mehr geht. Im Zuge unserer Recherche sind wir auf Matomo gestossen. Matomo ist eine Open Source Lösung und kann auf dem eigenen Webserver betrieben werden, auf dem auch die eigene Webseite läuft. Die gewonnenen Daten stehen nur dem Betreiber selbst zur Verfügung und werden nicht an Drittanbieter weiter gereicht.

Die wichtigsten Funktionen von Matomo

Matomo bietet sehr viele Basis-Funktionen, die Google Analytics ebenfalls beinhaltet. Dabei besticht Matomo durch die Einfachheit der Bedienung. Im Gegensatz zu Google Analytics können zwar nicht zig unterschiedliche Dimensionen ausgewertet werden, wer aber primär an Informationen wie Einstiegsseiten, Akquisition (wo kamen die User her), Verweildauer auf der Webseite, betrachtete Seiten und Aussteigsseiten interessiert ist, für den stellt Matomo durchaus eine Alternative zu Google Analytics dar. Bei Bedarf können wie bei Google Analytics auch Conversion-Ziele definiert und ausgewertet werden. Ebenfalls unterstützt werden Kampagnen-URL’s, die für die Erfolgsmessung von Social Media Posts und Newslettern eine zentrale Bedeutung spielen.

Nachfolgend haben wir einige Screens mit interessanten Auswertungen zusammengestellt:

Matomo Dashboard: Die wichtigsten Ereignisse im Beobachtungszeitraum im Überblick behalten.

Matomo bietet auch eine Auswertung nach Gerätetypen. Diese ist insbesondere relevant, wenn man wissen will, von welchen Endgeräten viele Zugriffe generiert werden und auf welche man entsprechend seine Webseite optimieren sollte.

Die Einstiegsseiten zeigen auf, welche Seite ein Nutzer zuerst betrachtet hat. Dies gibt z.B. Hinweise darauf, welche Seiten besonders gut auf SEO ansprechen weil sie relevanten Content bieten. Böse Zungen munkeln übrigens, unser COO Ivan Camponovo google sich täglich selbst. Die Detailanalyse bringt nämlich zum Vorschein, dass fast alle Zugriffe auf seine Seite von nur einem Gerät stammen 😉

Die Akquisitionsansicht zeigt, von wo die Besucher auf unsere Seite weitergeleitet wurden.

Und was kann Matomo nicht?

Google kennt seine Nutzer sehr gut. Diese Kenntnis fliesst natürlich auch in Google Analytics ein. Schaltet man die entsprechenden Berichte ein, kann man mit Google Analytics wertvolle Informationen z.B. zum Alter, Geschlecht und Interessen seiner Nutzer gewinnen. Diese Daten sammelt Matomo nicht.

Auch wer mit Google AdWords arbeitet findet in Google Analytics Auswertungen, die er in Matomo vergeblich suchen wird. Matomo Nutzer müssen diese Berichte bei Bedarf selbst über das Google AdWords-Interface generieren.

Generell beschränkt sich Matomo stark auf die Basics. Zahlenmenschen, die gerne komplexe Auswertungen erstellen, werden in Google Analytics sicherlich mehr Spielraum vorfinden, um sich auszutoben.

Ist Matomo wirklich eine Alternative zu Google Analytics?

Matomo kann durchaus eine gute Alternative zu Google Analytics sein. Dies ist abhängig davon, in welcher Tiefe man sich Reports und Nutzerdaten wünscht. Matomo bietet eine sehr gute Basis, um die eigenen Benutzer besser kennen zu lernen und lässt sich übrigens auch in Apps integrieren. Wünscht man sich Verknüpfungen zu Google Adwords oder eine vertiefte Analyse der Zielgruppen, kommt man an Google Analytics jedoch nicht vorbei. Aus unserer Erfahrung reichen jedoch den meisten Webseiten-Betreibern die durch Matomo generierten Zahlen aus. Wer zusätzlich auf ein einfaches Interface wert legt und deshalb mit Google Analytics oft überfordert ist, wird Matomo definitiv lieben.

Haben wir Ihr Interesse geweckt und Sie möchten Matomo als Alternative zu Google Analytics auch auf Ihrer Seite einsetzen? Gerne beraten wir Sie bezüglich der Integration.

Entscheidet man sich, eine App zu entwickeln, steht ganz zu Beginn der Entwicklung ein Technologie-Entscheid an. Will man seine Apps komplett nativ entwickeln, kann eine Web-App die heutigen und zukünftigen Anforderungen abdecken oder ist gar eine hybride App die Lösung? Wie zeigen die verschiedenen App Technologien im Überblick.

Native-Apps und Web-Apps – was sind die Unterschiede?

Entwickelt man eine Mobile-App für Endnutzer entscheidet man sich heute meistens für die Unterstützung der beiden Betriebssysteme Android sowie iOS von Apple. Diese beiden Betriebssysteme nutzen heute fast 100% der Smartphone-Nutzer weltweit, andere Betriebssysteme wie Windows Mobile oder Symbian sind weitgehend verschwunden.

Native Apps werden spezifisch für das entsprechende Betriebssystem entwickelt. Dabei setzt Android auf Java, während bei Apple die eigene und proprietäre Programmiersprache Swift zum Einsatz kommt. Diese beiden Programmiersprachen sind so unterschiedlich, dass eine spezifisch für Android entwickelte App nicht einfach auf Apple’s iOS portiert werden kann und umgekehrt.

Im Gegenzug zu nativen Apps werden Web-Apps nicht für ein bestimmtes Betriebssystem entwickelt sondern sie werden so entwickelt, dass sie in einem Browser (Chrome, Safari, Firefox, usw.) ausgeführt werden können. Die zentrale Programmiersprache ist dabei HTML, es können jedoch auch weitere im Web verbreitete Programmiersprachen eingesetzt werden wie z.B. Javascript und PHP. Die Ausführung der App geschieht nicht wie bei nativen Apps direkt durch das Betriebssystem sondern es wird immer ein Browser zur Ausführung verwendet.

Vorteile und Nachteile von nativen Apps

Die beschriebenen App Technologien bieten natürlich auch ihre Vor- und Nachteile, so auch die Entwicklung von nativen Apps. Der grösste Vorteil ist sicherlich, dass die App spezifisch für das entsprechende Betriebssystem entwickelt wurde und somit bestimmte vom Betriebssystem mitgegebene Vorteile nutzen können. So gibt es beispielsweise für Android gewisse vom Betriebssystem mitgegebene Standards, wie Animationen – beispielsweise bei einem Screen-Wechsel – umgesetzt werden sollen. Diese können bei nativen Apps ganz einfach über die Einbindung einer Library implementiert werden.

Eine native App erlaubt zudem den Zugriff auf sämtliche Hardware-Komponenten, sofern dies vom Betriebssystem-Hersteller nicht blockiert wurde. So können Android-Apps auf den NFC Chip zugreifen, während Apple dies nur eingeschränkt tolleriert. Auch der Zugriff auf andere Hardware-Schnittstellen wie z.B. Bluetooth, den Fingerabdruck-Sensor, die Kamera oder das Gyroskop ist mit nativen Apps sehr einfach, während Web-Apps auf die meisten dieser Hardware-Komponenten nicht zugreifen dürfen. Auch wenn man die App Offline-Fähig gestalten möchte, bietet sich eher eine native App an. Der benötigte Code zur Ausführung der App wird dann initial bei der Installation heruntergeladen. Zwar gibt es auch bei Web-Apps heute die Möglichkeit, diese beschränkt Offline-Fähig zu programmieren, in der Praxis ist dies dann aber meistens fehleranfällig und fühlt sich insbesondere bei komplexen Apps auch weniger flüssig an als bei einer nativen App.

Mitunter der grösste Vorteil einer nativen App gegenüber einer Web-App: sie kann durch den Entwickler im App-Store bzw. bei Google Play veröffentlicht und durch die Nutzer dort heruntergeladen werden. Nach dem Download hat der Nutzer das App-Icon auf dem Desktop und sie bleibt ihm so im Blickfeld (was zu regelmässiger Nutzung anregen kann). Zwar kann man sich auch eine Web-App als Lesezeichen auf dem Desktop ablegen. Der Prozess dazu ist jedoch komplizierter und die meisten Nutzer kennen diesen nicht.

Während Webapps auf Android heute bereits Push-Notifications unterstützen, ist dies bei Apple auch unter iOS 12 nach wie vor nicht möglich. Apple schützt mit der nur sehr zögerlichen Unterstützung von Web-Apps sein Geschäftsmodell, das im wesentlichen auch darauf basiert, dass Apps aus dem App-Store heruntergeladen werden sollen, um so Einnahmen aus dem In-App Payment zu generieren.

Und was ist nun eine Hybrid-App?

Hybrid-Apps verbinden die Vorteile der beiden Technologien in sich. Meistens bestehen sie aus einem grossen Teil, der als Web-App entwickelt wurde und der dann in Containern – einer sogenannten Webview – innerhalb der App dargestellt wird. Die Webview ist dabei nichts anderes als ein in der App integrierter Browser, der die Web-App ausführt und darstellt. In der Hybrid-App werden nur noch diejenigen Funktionalitäten nativ programmiert, die einen Vorteil aus der nativen Entwicklung ziehen. Dazu gehören beispielsweise der Zugriff auf die Hardware oder die weiter oben bereits erwähnten Push-Notifications.

Übersicht: Native, Hybrid, Web-App, Mobile Webseite. Die Vor- und Nachteile im Überblick

Beispiele gefällig?

Ein klassisches Beispiel für eine native App ist WhatsApp sowie die meisten anderen Messenger. Es gibt auch zentrale Gründe, wieso bei Messenger-Apps oft auf native App-Entwicklung gesetzt wird: In ihnen sollen grosse Datenmengen (der gesamte Chat-Verlauf mit Bildern, Videos, usw.) offline auf dem Gerät gespeichert werden und für den Nutzer so möglichst rasch zugänglich sein. Auch viele Spiele sind mehrheitlich nativ programmiert – mal abgesehen von den Werbeanzeigen, die natürlich dann wiederum über das Web bezogen werden.

Die meisten Tageszeitungen setzen heute auf eine Kombination aus Web-App und Hybrid-App. Für sie ist die Web-App ein zentrales Element, denn die Inhalte aus der Web-App werden einerseits von den Suchmaschinen indiziert, andererseits konsumieren viele Kunden News auch nachwievor noch über den Desktop-Computer. Gleichzeitig wollen sie auch eine gewisse Präsenz auf dem Smartphone des Nutzers sicherstellen und ihm regelmässig die Breaking News per Push-Notification zukommen lassen. Deshalb setzen die meisten Medien in den App-Stores auf eine Hybrid-App, die genau diese Funktionalitäten anbietet, gleichzeitig aber den grössten Teil der Inhalte als Webview darstellen.

Vergleich der Hybrid- und Web-Apps von Blick und 20 Minuten: Links jeweils die Hybrid-App aus dem Store, rechts die Web-App. Auf den ersten Blick sind die Unterschiede kaum zu erkennen.

Und auf welche App Technologien soll ich nun setzen?

Diese Frage lässt sich nicht pauschal beantworten. Je nach Anforderungen an die App macht es mehr Sinn, auf sich einen nativen, einen hybriden oder einen reinen Web-Ansatz zu fokussieren. Generell kann man sagen, dass die Kosten für eine native App am höchsten sind, da die Inhalte für jedes Betriebssystem einzeln entwickelt werden müssen. Der Trend geht deshalb heute klar hin zu hybriden Apps und Web-Apps, die in der Entwicklung und entsprechend auch im Unterhalt weniger hohe Kosten verursachen. Gerade wenn jedoch Funktionalitäten wie die Offline-Verfügbarkeit eine zentrale Anforderung darstellen, können native Apps jedoch nach wie vor Sinn machen.

Um einen Überblick über die Entwicklungskosten zu erhalten, bietet sich unser App-Rechner an. In diesem können Sie auch konfigurieren, welche Technologie aus Ihrer Sicht am besten passt und können somit die Auswirkungen auf die Entwicklungskosten besser abschätzen. Gerne beraten wir Sie selbstverständlich auch persönlich bei Ihrem Vorhaben.

Ja, ich gehöre noch zur aussterbenden Spezies der Raucher. Und ich reise gerne. Diese beiden Aspekte führen dazu, dass ich die im Frühling 2018 erschienene App QuickZoll der Eidgenössischen Zollverwaltung als tolles Beispiel aufzeigen möchte, wie man Prozesse digitalisieren kann. Eine tolle Applikation – übrigens auch für Nichtraucher.

Früher: der kleine Nervenkitzel bei der Einreise

Ich bin fast jedes Jahr irgendwo im Ausland in den Ferien. Manchmal verreise ich auch geschäftlich, beispielsweise zu unserer Entwicklungsfirma in Valencia. In Spanien kaufe ich meist grössere Mengen an Fleisch, Lomo, Jamon Serano und Chorizo gehören dort zu meinen Standardeinkäufen. Zudem kaufe ich mir im Duty Free eigentlich immer Zigaretten. Oft kam es somit in der Vergangenheit vor, dass ich ein paar Gramm Fleisch zu viel oder auch ein paar Zigaretten zu viel dabei hatte, als ich in die Schweiz zurückgekommen bin. Verzollt habe ich früher eigentlich nie etwas. Der Zeitaufwand, mich beim Zoll anzustellen war mir zu gross, das Risiko beim Zoll rausgenommen zu werden stufte ich als gering ein.

Umdenken dank einfachem digitalem Prozess

Ende März lancierte die Eidgenössische Zollverwaltung die App QuickZoll. Ich installierte die App umgehend und klickte mich ein bisschen durch die App durch. Im Mai war ich dann ein paar Tage in Berlin. Wie immer kaufte ich mir bei der Hinreise eine Stange Zigaretten im Duty Free und das selbe tat ich auch bei der Rückreise, obwohl noch eine halbe Stange von der Hinreise übrig war. Alles wie immer? Nicht ganz. Bei der Ankunft in Zürich zückte ich die QuickZoll App, erfasste brav die mitgeführten 300 Zigaretten und bezahlte mittels Kreditkarte.

In wenigen Schritten zur korrekten Verzollung

Prozesse digitalisieren kann sich lohnen

Die Zahlen zu QuickZoll sind ziemlich eindrücklich. Wir haben bei der eidgenössischen Zollverwaltung nachgefragt und ein paar interessante Zahlen in Erfahrung gebracht. Die App wurde am 27. März lanciert. Bis Ende Juni wurden 2’500 Transaktionen mit einem Gesamtvolumen von knapp CHF 150’000 über die App abgewickelt. Dies entspricht somit einem durchschnittlichen Transaktionsvolumen von CHF 60.-

Es liegt mir fern zu behaupten, der Zoll hätte diese CHF 150’000.- ohne die App nicht eingenommen. Sicherlich sind unter den Transaktionen auch zahlreiche Nutzer, die auch ohne die App ihre Waren korrekt verzollt hätten. Aber beim einen oder anderen wird sicherlich wie bei mir ein Umdenken stattgefunden haben. Auf jeden Fall aber kann man sagen, dass die Applikation ein sehr schönes Beispiel ist, wie man seine Prozesse digitalisieren kann und damit einen Mehrwert für seine Kunden schafft.

Disclaimer: swiss smart media war weder an der Konzeption noch an der Entwicklung von QuickZoll beteiligt. Wir beraten unsere Kunden jedoch in verschiedenen Projekten bei der Digitalisierung von Prozessen und setzen diese als Entwicklungsunternehmen teilweise auch zusammen mit unseren Kunden um. Die QuickZoll-App gibt es für Android und iOS.

Wir alle helfen Google und anderen Konzernen dabei, ihre Software weiter zu entwickeln und zu verbessern. Dies machen wir nicht nur, indem wir ihnen unsere Daten zur Verfügung stellen sondern wir trainieren – manchmal sehr unbewusst – auch ihre Algorithmen für künstliche Intelligenz. Wie wir das tun und was es mit künstlicher Intelligenz auf sich hat, greifen wir in diesem Blog-Artikel auf.

Menschen als Software-Erweiterung

An der re:publica 2018 habe ich mir ein Referat von Sebastian Schmieg mit dem Thema „Menschen als Software-Erweiterungen“ angeschaut. Schmieg setzte in diesem Referat zunächst einen Fokus auf die Analyse von Plattformen wie fiverr.com, auf denen Menschen ihre Dienstleistungen anbieten. Auf diesen Plattformen kann man sich ab einem Startpreis von 5 USD ein Logo designen lassen, sein Video von einem nativen Sprecher vertonen oder ganze Webseiten erstellen lassen. Schmieg zeigte relativ ausführlich, wie sich Menschen auf diesen Plattformen hocharbeiten, um wie bei Google ganz oben in den Suchresultaten zu landen. Dies geschieht zum Teil auch, indem einerseits sehr günstige Preise geboten werden, andererseits erzählte Schmieg von ganzen Netzwerken von Sub-Contractorn, die für die jeweiligen „Hersteller“ arbeiten. Unter dem Motto „Masse statt Klasse“ wird damit eine unglaubliche Flut an Angeboten im Netz platziert. Viele der Anbieter stammen aus Entwicklungsländern mit sehr tiefem Lohnniveau. Ich habe solche Angebote noch nie selbst ausprobiert, in der Praxis dürfte aber gerade bei den sehr günstigen Angeboten auch Probleme in der Kommunikation und vermutlich auch bei der Qualität gängig sein.

Fiverr: Logo-Design zum Discounter-Preis

Im zweiten Teil seines Referates ging es dann um das Thema künstliche Intelligenz und wie wir Internet-Nutzer täglich kostenlose Arbeit in diesem Bereich leisten.

Was ist eigentlich künstliche Intelligenz?

Um meine weiteren Ausführungen zum eigentlichen Thema dieses Blog-Beitrages zu verstehen, muss man zunächst einmal wissen, was künstliche Intelligenz genau ist. Künstliche Intelligenz wird in der Praxis oft mit KI abgekürzt, zum Teil wird auch zur englischen Abkürzung von Artifical Intelligence (AI) zurückgegriffen.

Zunächst einmal ist der Begriff der künstlichen Intelligenz etwas irreführend, da man oft vom Menschen als intelligentem Wesen ausgeht und versucht, dies auf Computer zu adaptieren. Ein Mensch kann aufgrund seiner Erfahrungen aus der Vergangenheit mögliche Ereignisse bzw. Ergebnisse in der Zukunft ableiten. Greift ein Kleinkind eine heisse Herdplatte an, merkt es, dass dies Schmerzen verursacht. Das Kind ist relativ schnell in der Lage, daraus abzuleiten, dass auch eine andere Herdplatte heiss sein kann und dementsprechend Schmerzen verursachen kann. Schnell wird das Kind auch lernen, heisse Gegenstände intuitiv zu erahnen. Das Kind wird ein Gefühl dafür entwickeln, welche Gegenstände potenziell heiss sein können: Metallgeländer, Motorhauben, usw. Das Ziel der künstlichen Intelligenz ist es, dass Computer – ähnlich dem Menschen – aus Beispielen Fähigkeiten erlernen können. Im Gegensatz zu klassischer Software-Entwicklung, bei der man dem Computer einen Lösungsweg vorgibt, lässt man bei KI jedoch den Computer einen eigenen Lösungsweg entwickeln. Das heisst in der Praxis, dass man ihm Basisinformationen vorgibt ihn eine Lösung finden lässt und danach bei falschen Resultaten nicht den Lösungsweg des Computers korrigiert sondern ihm nur die richtige Lösung mitteilt. Der Computer beginnt dann wieder von vorne und wiederholt seine Suche nach dem Lösungsweg so oft, bis ihm der Mensch bestätigt, dass er nun richtig liegt.

Schauen wir uns das an einem Beispiel an: Der Computer soll lernen, auf Bildern Hunde und Katzen zu erkennen. Dazu sind folgende Schritte nötig:

1. Der Computer erhält eine grosse Auswahl an Fotos von Hunden und Katzen, wild gemischt
2. Der Computer errechnet einen Lösungsvorschlag. Zu jedem Bild sagt er, ob er einen Hund oder eine Katze sieht.
3. Im ersten Durchgang wird der Computer eine sehr hohe Fehlerquote haben. Ein Mensch sagt ihm jetzt zu jedem seiner Resultate, ob er richtig oder falsch gelegen hat.
4. Die Schritte 1-3 werden beliebig oft wiederholt, bis der Computer die gewünschte Treffsicherheit erlangt hat (was je nach Komplexität des Themas tausende von Iterationen bedeuten kann)

In der Theorie wird zwischen starker und schwacher künstlicher Intelligenz entschieden. Eine starke künstliche Intelligenz entspricht den Fähigkeiten des Menschen, das heisst, eine starke künstliche Intelligenz wäre in der Lage verschiedene Themengebiete miteinander zu verknüpfen, wie das der Mensch auch kann. Ein Mensch kann beispielsweise herleiten, was eine zerschlagene Fensterscheibe bei einer Grossbank in Zürich mit dem Besuch eines amerikanischen Präsidenten in Davos zu tun hat. Davon ist ein Computer weit entfernt. KI bei Computern beschränkt sich heute darauf, dass ein Computersystem in einem Themengebiet intelligente Ansätze aufzeigt. Ein System, das auf die Erkennung von Bildern spezialisiert ist, kann also heute keine Spracherkennung und umgekehrt.

Wir trainieren die künstliche Intelligenz von Google

Nun zum eigentlichen Hauptthema dieses Artikels: Im zweiten Teil seines Referats ging Sebastian Schmieg auf einen sehr interessanten Aspekt ein, der mir bis anhin nicht bewusst war. Es ging darum, wie wir als Internet-Nutzer fast täglich Gratis-Arbeit für Internet-Konzerne leisten, ohne, dass wir uns dessen bewusst sind. Dass Unternehmen wie Google unsere Gmail-Daten anonymisiert auswerten, dürfte den meisten von uns bekannt sein. Dass wir aber aktiv ihre KI-Algorithmen trainieren, wissen vermutlich nur die wenigsten.

Sebastian Schmieg hat sich die Entwicklung von Captchas im Verlauf der letzten Jahrzehnte näher angeschaut. Die ersten Captchas waren ganz einfach gehalten: es waren Bilder mit Zahlen- und Buchstabenkombinationen. Durch das Erkennen der richtigen Kombination „bewies“ der Mensch einer Webseite, dass er kein Computer ist.

Simples Captcha: reine Erkennung von Text und Zahlen

Soweit so gut. Das Captcha war damals Mittel zum Zweck. Für Menschen manchmal vielleicht etwas lästig, es erfüllte jedoch den Zweck, dass Formularübermittlungen nur durch Menschen gestartet werden konnten. Technisch war das Captcha nichts anderes als eine sehr simple Datenbank, die ein Bild mit einer „richtigen“ Antwort verknüpfte.

Einige Jahre später kamen plötzlich Captchas mit zwei Wörtern auf. Und hier begann die Tendenz, dass Software-Entwickler damit begannen, uns Internetnutzer für sie arbeiten zu lassen. Viele dieser Captchas aus zwei Wörtern waren nämlich so aufgebaut, dass nur eines der beiden Worte korrekt eingetippt werden musste. Das zweite Wort diente dem Software-Entwickler, seine Maschine zu trainieren. Zwar war dieses Vorgehen mutmasslich noch weit weg von KI, es legte jedoch die Basis dazu, dass Software-Anbieter den Nutzer für sich arbeiten lassen.

Und dann kam Google und führte das reCaptcha ein…

reCaptcha – das Captcha, das die KI von Google trainiert

Die von Google zur Verfügung gestellten Captchas sind Ihnen als Internetnutzer sicherlich auch schon aufgefallen. Es gibt zwei Versionen davon bzw. zwei Stufen der Authentifizierung. Die erste Stufe ist das simple Anklicken eines Kästchens „I’m not a robot“. Google analysiert dabei, wie der Nutzer den Mauszeiger auf dem Bildschirm bewegt und ob dies einer natürlichen Bewegung entspricht. Viel wichtiger für Google ist aber der zweite Teil. Dabei muss der Nutzer ein „Bilderrätsel“ lösen. Beispielsweise soll er alle Quadrate anklicken, auf denen ein Auto, ein Fahrrad, eine Strassenmarkierung oder wie auf dem Bild unten ein Strassenschild zu sehen ist.

reCaptcha: Der Nutzer trainiert die Maschine.

Und damit leisten wir nun tagtäglich Gratisarbeit für Google. Wir trainieren ihre künstliche Intelligenz, ohne dass die meisten von uns sich dessen bewusst sind. Und Google macht daraus übrigens nicht einmal ein Geheimnis. Auf der Webseite, auf der Google das reCaptcha bewirbt, wird das Trainieren der eigenen KI sogar als einer der grossen Vorteile beworben:

reCaptcha: trainiere die künstliche Intelligenz von Google

Nicht nur Google lässt uns arbeiten

Es ist natürlich nicht nur Google, das uns Internetnutzer kostenlos für sich arbeiten lässt. Andere Plattformen stehen dem in nichts nach und es gibt auch Beispiele aus der Schweiz und Europa. Amazon und Digitec lassen uns fleissig Rezensionen zu ihren Produkten schreiben. Zalando fragt uns bei Rücksendungen, welche Grösse wir „jemandem mit gleicher Schuhgrösse“ eher empfehlen. Die Migros lässt uns über unsere Lieblingsprodukte abstimmen. Und wir als Nutzer tun diese Arbeit bereitwillig, ohne gross über den Wert dieser Arbeit nachzudenken.

Ihr eigenes Projekt mit künstlicher Intelligenz

Das Thema künstliche Intelligenz hat durchaus Zukunftspotenziale. Neben Google arbeiten fast alle grossen Player an Software-Lösungen, die auf KI basieren. Sei es SAP mit Leonardo, IBM mit Watson oder auch Microsoft. Sie alle bieten API’s, mit denen man schon heute eine vielzahl an KI-Lösungen umsetzen kann. Gerne beraten wir Sie in einem persönlichen Gespräch.