ChatGPT Study Mode im Kreuzfeuer, KI-Trends im Marketing und neue Führungsrollen bei Mondelez

Study Mode von ChatGPT: Kritik an pädagogischem Nutzen

OpenAI hat mit dem „Study Mode“ eine neue Funktion für ChatGPT vorgestellt, die Lernende durch gezielte Rückfragen und schrittweise Erklärungen beim eigenständigen Denken unterstützen soll. Die Pädagogin Nele Hirsch sieht darin jedoch weniger einen pädagogischen Fortschritt als vielmehr eine Marketingstrategie und warnt vor trügerischer Technikgläubigkeit. Sie betont, dass Chatbots wie ChatGPT im Bildungsbereich oft als Abkürzung genutzt werden, wodurch Lernende Inhalte nicht mehr selbst erschließen, sondern Aufgaben an die KI auslagern.

Im Study Mode wird die Abkürzungslogik unterbunden, da der Bot keine direkten Antworten mehr gibt, sondern Schritt für Schritt durch das Gespräch führt und das Lernlevel abfragt. Dennoch sieht Hirsch darin eine technische Lösung für ein pädagogisches Problem, das eigentlich eine veränderte Lernkultur erfordert. Sie kritisiert, dass der Study Mode den sogenannten „Automation Bias“ verstärkt, da Nutzer von KI-Chatbots objektive Antworten erwarten, obwohl die Technologie weiterhin auf Wahrscheinlichkeitsberechnungen basiert und Fehler sowie Halluzinationen möglich sind.

• Der Study Mode verhindert, dass Lernende die Maschine bewusst instruieren lernen.
• Es besteht die Gefahr, dass Nutzer sich von der Maschine programmieren lassen, statt selbst zu programmieren.
• Die Nutzung des Study Mode kann zu Lock-in-Effekten und fehlender demokratischer Gestaltung führen.

Hirsch fordert dezentrale Ansätze und eine Bildung, die gesellschaftliche Handlungsfähigkeit und mündige Technologienutzung in den Mittelpunkt stellt. Sie sieht im Study Mode vor allem einen Marketing-Schachzug von OpenAI, um Zugang zum Bildungsbereich zu erhalten.

„Nicht den Study Mode beklatschen, der auf mich wie ein bewusst gestalteter Marketing-Schachzug wirkt, sondern gemeinsam für eine Bildung eintreten, die allen gesellschaftliche Handlungsfähigkeit ermöglicht und dazu vom Lernen ausgeht und die Kompetenz des Lernens in den Fokus nimmt.“ (Nele Hirsch, Das Deutsche Schulportal)

Quelle: Das Deutsche Schulportal

Mondelez besetzt Marketing-Positionen neu

Der Süßwarenhersteller Mondelez hat zwei wichtige Marketing-Positionen in Deutschland neu besetzt. Jan Trichterborn übernimmt künftig das Marketing für Schokoladenprodukte mit Fokus auf Milka. Victoria Grzymek übernimmt von ihm die Verantwortung für Kekse und gebackene Snacks, darunter die Marken Oreo, Milka Bakery, TUC, Mikado und 7days.

Trichterborn verfügt über umfangreiche Erfahrung bei Mondelez in Deutschland, Großbritannien und der Schweiz und war zuletzt für das Marketing von Keksen und gebackenen Snacks in Deutschland verantwortlich. Grzymek kam 2015 zu Mondelez in Großbritannien und verantwortete zuletzt als Marketing-Managerin die Marke Cadbury. Beide berichten an Charles-Henri Casala, Senior Marketing Director DACH, der das gesamte Marketing für Schokolade, Kekse, gebackene Snacks und Fertiggerichte in Deutschland, Österreich und der Schweiz leitet.

Wichtige Erkenntnisse: Mondelez setzt auf erfahrene Führungskräfte und stärkt die Markenführung in Deutschland.

Quelle: Lebensmittelpraxis.de

KI im Marketing: Vier Bereiche mit echtem Gewinn

Der KI-Hype im Marketing hat sich laut Business Punk längst in messbare Ergebnisse verwandelt. Intermate-CEO Philip Papendieck identifiziert vier Bereiche, in denen KI im Marketing besonders profitabel ist:

1. Personalisierung in Echtzeit: Inhalte und Angebote werden durch kontinuierliche Analyse von Nutzerdaten individuell angepasst. Besonders effektiv ist die automatische Anpassung von Landingpages basierend auf dem Nutzerverhalten.
2. Datenanalyse mit Vorhersagekraft: KI erkennt Muster in großen Datenmengen, die für Menschen unsichtbar bleiben. Predictive Analytics ermöglicht die Vorhersage von Kundenverhalten mit hoher Präzision.
3. Content-Erstellung und -Optimierung: Automatisierte Erstellung von Texten, Bildern und Videos spart Ressourcen. Bei standardisierten Produktbeschreibungen oder Mailings leistet KI bereits hervorragende Arbeit, bei komplexen Bilddetails gibt es noch Schwächen.
4. Automatisierung wiederkehrender Aufgaben: KI übernimmt Routinearbeiten und beschleunigt die operative Umsetzung. Teams können sich dadurch auf Strategie und Kreativität konzentrieren.

OpenAI plant laut „Horizont.net“ bereits KI-Agenten auf Doktorandenniveau für monatlich 20.000 Dollar. Erste Unternehmen experimentieren mit gemischten Teams aus Menschen und KI-Systemen.

Quelle: Business Punk

Alphabet, Meta und Amazon: Kampf um die Werbemilliarden

Die großen Plattformen Alphabet, Meta und Amazon kämpfen um die Deutungshoheit bei der Messung von Werbeerfolg und damit um milliardenschwere Werbebudgets. Sie bieten eigene Tools, Dashboards und Metriken an, die jedoch das eigene Ökosystem bevorzugen. Immer mehr Marketer suchen daher nach objektiveren Alternativen wie dem Marketing Mix Modeling (MMM), das sämtliche Marketingaktivitäten eines Unternehmens analysiert und Kausalitäten zwischen Media-Investments und dem ROI berechnet.

MMM nutzt probabilistische Methoden und wird durch KI weiterentwickelt, um große Datenmengen schneller und günstiger zu verarbeiten. Meta hat 2021 das Open-Source-MMM „Robyn“ vorgestellt, Google folgte 2025 mit „Meridian“. Amazon bietet seit Juni 2022 einen erleichterten Zugriff auf strukturierte Ads-Daten für MMM-Analysen, setzt aber auf die Amazon Marketing Cloud (AMC) als Data Clean Room.

• Meta verweist auf eine MMM-Analyse, bei der der Tiktok-ROI 23-mal höher sei als bei traditionellen Last-Click-Attributionsmodellen.
• Eine MMM-Studie von Nielsen zeigt, dass Tiktok-Werbung 2,5-mal effizienter sei als Video- und TV-Werbung und 20 Prozent effizienter als Social Media im Handel.
• Pinterest betont, dass Last-Click-Attributionsmodelle nur 1,3 Prozent der Wirkung von Pinterest erfassen.

Die Qualität der MMM-Ergebnisse hängt maßgeblich von der Datenmenge und -qualität ab. Während größere Unternehmen auf unabhängige Lösungen setzen, nutzen kleinere Unternehmen eher die Open-Source-Modelle der Plattformen.

Wichtige Erkenntnisse: Plattformen versuchen, mit eigenen MMM-Lösungen die Werbebudgets zu steuern. Unabhängige Analysen und Datenqualität sind entscheidend für den Erfolg.

Quelle: FAZ

Data Anxiety im Marketing: Überforderung trotz Datenflut

Laut einer internationalen Studie von Canva arbeiten 86 Prozent der Marketing- und Vertriebsfachkräfte wöchentlich mit Daten, doch fast die Hälfte fühlt sich im Umgang damit unsicher oder überfordert. Die Studie „Beyond the Numbers: How Data Storytelling Redefines Communication“ basiert auf den Aussagen von über 2.400 Experten, darunter 300 aus Deutschland. Trotz des steigenden Datenvolumens und der zunehmenden Abhängigkeit von Zahlen (69 Prozent bestätigen dies), fehlt vielen die Kompetenz, aus der Datenflut klare Erkenntnisse zu gewinnen.

Die Folge ist „Data Anxiety“ und ein messbarer Produktivitätsverlust. Besonders im Social Media Marketing wird deutlich, dass ohne KI die riesigen Datenmengen kaum nutzbar sind. KI gilt als Schlüssel, um Muster zu erkennen, Trends vorherzusagen und datengetriebene Strategien zu entwickeln. Ohne KI bleibt der Erfolg im Social Media Marketing unerreichbar, wie das LOBECO-Team betont.

Wichtige Erkenntnisse: Trotz häufiger Datennutzung fehlt vielen Marketing-Profis das Selbstvertrauen im Umgang mit Daten. KI wird als unverzichtbar für die Analyse und Nutzung großer Datenmengen gesehen.

Quelle: onetoone.de

Quellen:

• Study Mode - Der neue Lernmodus von ChatGPT ist ein Marketing-Blendwerk
• Personalie Süßwaren - Mondelez besetzt Marketing-Positionen neu
• KI im Marketing: Diese 4 Bereiche bringen echten Gewinn – der Rest kostet nur Zeit
• Alphabet, Meta und Amazon kämpfen um die Werbemilliarden
• Zwischen Datenflut und Datenfrust: Warum viele Marketing-Profis unter "Data Anxiety" leiden
• Vier Handlungsfelder: Wo lohnt sich KI im Marketing wirklich?