2020 Marketing Trends, Folge 1: AI und KPI

In unserer neuen Reihe 2020 Marketing Trends wollen wir die unterschiedlichen Technologien und ihre Auswirkungen auf Marketing untersuchen. Heute widmen wir uns dem Thema Künstliche Intelligenz (AI oder KI) und den Key Performance Indicators (KPI oder Kennzahlen).

Am Jahresende schaut man gern auf das alte Jahr zurück und reflektiert, was im Bereich, wo man tätig ist, passiert ist. Damit man vielleicht eine Tendenz ausmacht, wohin die Reise im nächsten Jahr geht, auf was soll man sich vorbereiten, wo braucht man nachzurüsten. Wir laden Sie ein, mit uns einen Ausflug in einige Trends 2019 und ihre Auswirkungen auf 2020 zu unternehmen. Unser Fokus gilt den Themen

• AI / KI (Artificial Intelligence oder Künstliche Intelligenz) sowie
• KPIs (Key Performance Indicators oder Schlüsselkennzahlen).

Die Welt des Marketings und online Aktivitäten wird immer wieder von politischen und ökonomischnen Ereignissen beeinflusst. Das Jahr 2019 war unter anderem von Handelsstreitigkeiten geprägt. Diese hatten z.B. zu Folge, dass Nutzer in Venezuela von Programmen wie Photoshop, InDesign oder Acrobat ihre Dateien vor dem 28. Oktober 2019 sichern mussten.

Grund: US-Regierung verbietet ab diesem Datum Geschäftsbeziehungen mit Venezuela. Adobe war deshalb gezwungen, venezolanische Nutzerkonten zu deaktivieren.

Weiteres Beispiel ist der Handelsstreit zwischen China und den USA. Peking hat alle Regierungsstellen und öffentliche Einrichtungen angewiesen, ausländische Computerausrüstung und Software bis 2022 zu entfernen. 30% im Jahr 2020, 50% im Jahr 2021 und 20% im Jahr 2022. Dies ist ein harter Schlag gegen HP, Dell und Microsoft.

Wir wiesen auch bereits 2018 darauf hin, dass neben der GAFA Steuer in Frankreich andere Länder mit einer Digital Steuer folgen würden. Die USA und andere Länder haben einen OECD Kompromiss in dieser Steuersache im Dezember 2019 verhindert. Zur Zeit will Österreich eine solche digitale Verkaufssteuer für Plattformen wie Facebook im Januar 2020 einführen. Australien, Kanada und Indonesien überlegen noch, was sie tun wollen.

Doch welche wichtigen Trends sehen wir neben vielen anderen für das Marketing? Wir haben eine Übersicht erstellt und listen hier die ersten zwei auf. In kommenden Blogs werden wir weitere Trends präsentieren.

Artificial Intelligenz: Transparenz und Nachvollziehbarkeit verbessern

Der Stanford AI Index (Referenz siehe unten) zeigt für die letzten 18 Monaten eine Verschiebung, wo die grössten KI-Fortschritte realisiert werden. Algorithmen machen nicht mehr die Sprünge, wie in den vergangenen Jahren. Stattdessen sind es das Chipdesign und speziell entwickelte Systeme, die uns helfen, die Vorteile der viel zu hohen Erwartungen an KI in der Praxis zu nutzen.

Artificial Intelligence war am 46. Deutschen Marketing Tag #DMT19 ein wichtiges Thema. Auch in unserer #Blockchain Session vom #ccTIM ging es um Algorithmen. Der Bundesverband Digitale Wirtschaft (BVDW) hat 2018 247 Digitalexperten seiner Mitgliedsunternehmen befragt. Deren Meinung war schon damals, dass für 2019 das Thema der Branche Künstliche Intelligenz (KI) sein wird.

Doch es zeigt sich, dass wir einige Herausforderungen lösen müssen, um von AI wirklich profitieren zu können.

Zum Beispiel ermöglich uns AI, aus Big Data wichtige Informationen herauszulesen über Kunden. Jedoch birgt diese Technologie auch eine Gefahr. Beispielsweise, wenn ein Algorithmus selbständig handelt und entscheidet, ist der Mensch nur noch eine Schnittstelle. Diese Entwicklung wird zur Zeit weniger diskutiert. Doch wenn Maschinen für uns entscheiden, sollten wir immer sehr vorsichtig sein.

In den Gesprächen nach meinem Vortrag bei dem DMT und anderen Vorträgen zum Thema AI ist mir Einiges klar geworden. So denke ich, dass wir uns über drei Angaben unterhalten sollen:

1. Was ist eigentlich AI? Was darunter zu verstehen ist wird offen noch diskutiert und vielfach anders verstanden.
2. Wenn wir von AI reden, dann geht es vereinfacht gesagt um Technik, welche autonom entscheidet und sich zudem autonom weiterentwickelt.
3. Die meisten heute bekannten Ansätze zu AI sind jedoch Computational Intelligence, was bedeutet, dass sie sich nicht selber weiter entwickeln.

Wir haben heute immer kostengünstigerer Datenspeicher und können immer grössere Datensätze noch schneller sammeln und analysieren. Mit Hilfe von Algorithmen schaffen wir es aus riesigen Datenmengen wichtige Informationen zu gewinnen. Doch es gilt, wie unten aufgezeigt, einige Herausforderungen zu lösen.

Ordnung in die Daten bringen

Neben der Gefahr, dass Maschinen für uns Entscheide treffen, müssen wir überprüfen, anhand welcher vorhandenen Daten welche Art von Entscheiden getroffen werden. Das heisst, der existierende Datenschatz muss nach neuen relevanten Zusammenhängen untersucht werden. Diese Aufgabe ist sehr umfangreich, denn die Daten selbst stellen noch keinen Informationsgewinn dar. Novartis hat z.B. 20 Petabytes von Daten aus der Forschung und Entwicklung. Dies entspricht etwa 40,000 Jahren Musik als Datenvolumen auf einem MP3 Player. Schwer vorstellbar.

Die Daten müssen also zuerst gesäubert, gefiltert oder priorisiert werden bevor sie bearbeitet werden können. Beispielsweise können 20 bis 25 verschiedene Merkmale für die Variable Geschlecht genutzt werden wie „m“, „M“ für männlich oder „male“ im englischen Sprachgebrauch. Der Algorithmus muss also in der Lage sein, alle Merkmale dem korrekten Zusammenhang zuzufügen. Erst dann sind wir in der Lage, die Daten mit Hilfe der Algorithmen zu analysieren.

Richtige Fragestellung ist der Schlüssel zum Erfolg

Die Pharmaindustrie gibt viel Geld für die Datensammlung aus. Einige Berater schätzen die weltweiten Ausgaben für AI im Gesundheitswesen für 2017 auf rund USD 1.5 Milliarden. Dieser Betrag soll in 2020 auf ca. USD 6 Milliarden ansteigen.

Auch die Ausgaben für Forschung und Entwicklung bis zur Markteinführung für ein Medikament haben sich drastisch erhöht. 2010 waren es noch ca. USD 1.188 Milliarden pro Medikament. Bis 2018 hat sich dieser Betrag fast verdoppelt auf USD 2.168 Milliarden. Kein Wunder versucht die Pharmaindustrie mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz diese Kosten besser zu managen.

Die grosse Herausforderung ist hier die Algorithmen die richtigen Fragen beantworten zu lassen. Bei falscher Fragestellung gibt es leider falsche oder sogar unsinnige Antworten.

Zur Illustration, es ist einfach einen Algorithmus zu schreiben der uns aufzeigt, ob eine Person glücklich am Arbeitsplatz ist oder gerade unter Grippesymptomen leidet. Aber was sagt es uns? Beantwortet das Ergebnis unsere Fragen? Das heisst wir müssen verstehen, auf welche Frage der Algorithmus programmiert ist. Ebenfalls ist wichtig zu wissen, welche Datenquellen der Algorithmus für die Analyse heranzieht. Ohne ein klares Verständnis dieser Dinge kann man kein aussagekräftiges Ergebnis bekommen.

AI Trend 2020

Selbst der raffinierteste Algorithmus bringt nichts, wenn die Qualität der Datenverarbeitung mangelhaft ist. Das Verständnis der Algorithmen – was machen sie denn genau – wird immer wichtiger. Doch die Überprüfung wird immer schwieriger und zeitaufwendiger. Vielleicht hilft ein neuer Beruf: Algorithmen Prüfer oder Algorithmen Auditor, das Pendant zum Wirtschaftsprüfer/Revisor.

• Sie können hier das White Paper vom Deutschen Marketing Verband zum Thema Künstliche Intelligenz (KI) im Marketing herunterladen.
• Artikel Absatzwirtschaft Thema KI und Marketing

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KPIs im digitalen Marketing: TikTok und Instagram

Neben Artificial Intelligence im Pharmabereich wächst auch deren Nutzung im Marketing und Social Media Bereich stark.

Vor einigen Jahren (2010) schlug die Stadtpolizei Zürich Wellen in den Medien weil sie ein Konto auf Twitter eröffnete (heute 95 800 Nutzer). Dieses wird zu Informationszwecken von der Polizei genutzt und ist bei vielen Bürgern wie auch den Medien sehr populär. Es informiert zeitnah bei wichtigen Ereignissen wie Unfällen oder Demonstrationen. Die Stadtpolizei Zürich war hier ein Vorreiter.

Der Twitter Account der Stadtpolizei Winterthur allerdings besteht seit 2012 und hat heute nur 1520 Nutzer. Seit 2019 nutzt die Stadtpolizei Winterthur TikTok (82 000 Nutzer) und Instagram (2 076 Nutzer), um gezielt Jugendliche auf Themen der Sicherheit aufmerksam zu machen, wie man sich gegen Stalker schützt oder strafbare Aktivitäten vermeidet, unter anderem. Auch für die Image-Arbeit wird die Plattform genutzt. Am Beispiel von Twitter sehen wir, dass der erste im Markt in unserem Fall Die Stadtpolizei Zürich die Oberhand behält.

Performance Marketing und Social Media Plattformen

Die Popularität von TikTok bei Jungen wächst seit 2018 stark, zwei Drittel der Nutzer sind jünger als 30 Jahre. TikTok ist eine Social-Media-App entstanden als eine Kombination von Snapchat und Vine (6-Sek. Video-App, 2012 von Twitter gekauft, 2018 eingestellt). Sie ermöglicht den Nutzern kurze 10-15 Sekunden Videos (maximal 60 Sekunden) von sich zu erstellen. Im Clip tanzen sie dann beispielsweise oder bewegen die Lippen zu einem Song.

Einen Clip kann man in der TikTok App mit der Öffentlichkeit oder mit den mit meinem Profil verbundenen Freunden teilen. Reaktionen sind z.B. wenn Videos mit Likes oder virtuellen Geschenken versehen werden. Wenn jemand auf mein Video mit seinem eigenen reagiert, werden beide nebeneinander als Duett angezeigt.

Kürzlich war wieder einmal ein TikTok Video populär bei Primarschülern in einem Schulhaus in Zürich (Screenshot unten). Der Herr isst Huhn und filmte sich dabei, solche Videos postet er öfters. Dieses war bei den jungen Schülern einfach populär, warum weiss eigentlich keiner genau. Gerade deshalb ist es schwierig diese Plattform für das Marketing zu nutzen. Wie die chinesische Plattform TikTok mit Nutzerrechten und Datenschutz umgeht, ist gemäss einigen Experten nicht gemäss DSGVO.

TikTok mag vielleicht für die Winterthurer Stadtpolizei funktionieren, doch wie das @Ulhaskamathe Video zeigt, gewisse Firmen und Marken sind nicht unbedingt interessiert hier Inhalte zu teilen und Werbung zu machen. Zusätzlich wird das Messen der Erfolge und das Engagement oder Resonanz der Inhalte bei der Zielgruppe schwieriger. Einerseits, weil sich die Leute auf immer mehreren Social Media Plattformen verteilen. Eines der Beispiele ist Twitch (gegründet 2011, heute bei Amazon, täglich 15 Mio Viewers) bietet Live Streaming von Profi-Gamespielern bei Starcraft oder Fortnite, von denen man lernen kann. Ein Markt der auf über USD 120 Milliarden geschätzt wird.

Andererseits, wird es immer schwieriger Engagement zu sehen. Kürzlich hat Instagram entschieden, Likes (Gefällt mir) Angaben nicht mehr anzuzeigen. In Australien beispielsweise werden in einem Test von Facebook die Anzahl „Gefällt mir“ bei Posts nicht mehr angezeigt. Die Likes bleiben für den Verfasser eines Beitrages weiterhin sichtbar, nicht jedoch für das breite Publikum oder auch für interessierte Sponsoren. Die Besucher oder Followers sehen nur ein paar ausgewählte Namen von Nutzern, die den Beitrag mit einem Herz markiert haben.

Das Foto- und Video-Netzwerk Instagram weitet seinen bereits in mehreren Ländern laufenden Test auf den ganzen Globus aus. Likes werden nicht mehr angezeigt. Instagram und Facebook hoffen, dass sich die Nutzer mehr auf das Zeigen von Fotos und Videos fokussieren anstatt auf die Anzahl der Likes. Sind diese Zahlen verborgen, hofft man damit den Druck vom Nutzer zu nehmen und den Stress zu vermeiden. Ist das Verstecken der Likes sinnvoll oder völlig nutzlos? Die grossen Anbieter machen ohnehin was sie wollen.

Neben Facebook experimentieren auch Twitter und YouTube mit dem Verbergen von Abruf- und anderen Kennzahlen auf der Plattform. Man hofft offiziell, dass die Erfahrungen der Nutzer verbessert wird ohne dass positive Interaktionen beschnitten werden.

Nach dem Unterdrücken der Likes ist es jedoch für Influencer oder Werber wesentlich schwieriger, den Kunden – also zahlenden Sponsoren – aussagekräftige Zahlen (KPI) zu liefern.

Aussagekräftige KPIs sind keine Zufallszahlen

Wenn mir als Autor diese Kennzahlen wie Likes oder Herzchen, Seitenaufrufe, usw. nicht mehr kostenlos auf Facebook oder Instagram und Youtube angezeigt werden, welche messbaren Kennzahlen stehen mir dann noch zur Verfügung?

Prinzipiell kann man sich fragen, ob Likes, Views wie auch Followers als Kennzahl überhaupt Sinn machen. Selbstverständlich werden die Social Media Plattformen uns Kennzahlen wie „Views“ „Reach“ „Likes“ usw. für Bezahlung anbieten. Zu überprüfen wie diese Daten gesammelt wurden und ob die Resultate stimmen, wird aber weiterhin ein Ding der Unmöglichkeit sein. Mit anderen Worten, weder TikTok noch Facebook und andere geben uns wie vorher schon Zugang zu den Algorithmen und der genauen Methodik, wie die Zahlen erhoben werden. Somit leider nichts Neues. Es geht nach dem Motto: „Take it or leave it.“

Doch auch bei eher klassischen Kampagnen wie für die Energy Challenge in der Schweiz, ist das Erstellen von guten Kennzahlen oder KPI nicht einfach. Bei «20 Minuten», der Gratiszeitung des Tamedia-Verlags, erschienen regelmässig bezahlte PR-Beiträge zum Thema Klima und Energie für die Kampagne Energy Challenge. Können wir dann davon ausgehen, dass Views dieser Artikel, Views der geschalteten Werbung, usw. den messbaren Effekt repräsentieren? Messen diese KPIs den Erfolg oder Misserfolg einer Kampagne?

Hier soll man sich nicht fragen, wie viele Klicks ich da generiere, sondern welche nachhaltigen Auswirkungen diese Kampagne von mehreren Millionen Schweizer Franken bewirkt hat.

• Habe ich mein Verhalten dank dieser Kampagne geändert?
• Bin ich mir mehr als vorher bewusst, dass man Energie sparen soll, tue aber in dieser Hinsicht wenig oder nichts?

Was immer unsere Antworten sind und ob sie von der Kampagne Energy Challenge beeinflusst wurden, kann man trotz aller Daten und KPI kaum beweisen.

Nicht nur mit Online Digitalwerbung und Social Media Kampagnen sind die Kennzahlen nicht ideal. Auch Google liefert uns „Bingo Metrics“ (Zufallszahlen) die wenig Nutzen bringen. Zum Beispiel, die Grafik unten links zeigt, dass alle Profile im Google My Business mit Bild 30% mehr Anrufe erhalten werden als solche ohne Bild. Nun, was sagt mir diese Zahl von 30%, stimmt sie überhaupt? Wie hat sie Google ermittelt, woher weiss das Unternehmen, wie viele Anrufe ich vorher hatte? Hilft mir diese Zahl, mein Marketing zu verbessern?

Doch wenn es wie heute morgen ist, dass die Anrufer aus Asien mir einfach etwas verkaufen wollen, bringt mir diese Kennzahl wenig bis gar nichts für mein Geschäft. Zweitens ist mir schleierhaft, wie Google diese wohl attraktive Kennzahl von 30% eruiert hat.

Auch die Liste der Trending Videos, welche Google für Youtube sortiert nach Land zur Verfügung stellt macht mich stutzig (siehe rechtes Foto unten). Kann es sein, dass wir Schweizer ausschliesslich Nachrichten von deutschen Medienhäusern lesen wollen? Die Trending Liste beinhaltet nur Nachrichtenangebote aus Deutschland. Doch am Montag nach einem Schweizer Wahlsonntag (wo ich diesen Screenshot gemacht habe) ist es unwahrscheinlich, dass in der Schweiz das meist populäre Video nichts mit den Wahlergebnissen zu tun hätte.

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KPI Trend 2020

Die obige Diskussion zeigt, die Social Media Plattformen machen es uns Marketingfachleuten nicht einfach. Erstens wird es schwieriger Kennzahlen zu bekommen (z.B. Anzahl Likes) oder es gibt diese nur gegen Bezahlung. Zweitens, auch 2020 wird es für uns kaum möglich sein, die Qualität der Daten auf welchen die angebotenen KPIs basieren, zu überprüfen.

Deshalb ist es für 2020 besonders wichtig, dass wir uns mit den von uns genutzten KPIs oder Metrics genau auseinander setzen und kritische Fragen stellen:

• Wie wurden die Kennzahlen erhoben?
• Können wir die Berechnungen nachvollziehen?

Diese Fragen sollen wir klären, bevor wir Kennzahlen und „Fakten“ von z.B. Google trauen. Die Tabelle unten stellt einige Beispiele im Crossmedia Marketing auf (z.B. digital, Print und TV):

Schritt für Schritt	Marketing und Social Media – wichtigste Devise für 2020: Mehr Verständnis über die Methodik, Art der Daten, usw.
Ziel für Kennzahl definieren	Sinn und Zweck der Anwendung der Daten? Für welche Fragen brauchen wir Antworten? Welches Problem wird mit Hilfe der Kennzahl gelöst? Wie werden die Ziele und deren Erreichung gemessen?
Indikatoren entwickeln	Gibt es Zieldefinitionen die beschreiben, was gute oder unbefriedigende Leistung/Zielerreichung beinhaltet? Können die Kennzahlen überprüft werden (bei Facebook und TikTok ist dies z.B. nicht möglich)?
Kontrolle durchführen	Wie werden die Algorithmen, Kalkulationen, Kennzahlen, Smart Contracts, usw. überprüft? Ist klar ersichtlich, dass diese Kennzahlen und Metrics weder voreingenommen (d.h. unberechtigt gegen bestimmte Dinge/Personen diskriminieren), noch die Algorithmen Fehler machen? Welche Entscheidungen und nachfolgende Konsequenzen basieren auf den Kennzahlen?

Was ist Ihre Meinung

Viele AI-Systeme präsentieren sich als eine Blackbox. Sie sind nicht transparent, d.h. ihre innere Funktionsweise ist für Menschen nicht nachvollziehbar. Macht Amazon einen Fehler in welchem Buch es mir empfiehlt ist dies vielleicht okay. Sind der Fehler beim Software-Programm, welches meine Kreditanfrage wegen Problemen bei der Nachvollziehbarkeit, Neutralität und Transparenz ablehnt, die vielleicht eine Weiterentwicklung des rechtlichen Rahmens erfordern.

Steve Bartlett (erstes Foto im Beitrag) erwähnte in seinem Talk am Deutschen Marketing Tag vom Deutschen Marketing Verband, dass Social Media weniger wichtig werden als andere Kanäle wie z.B. die Firmenwebseiten oder die klassischen SMS. Die Interaktion und das Engagement ohne Bezahlung von Social Media Nutzern mit Inhalten wird laut seinen Messungen immer kleiner.

So schnell wie TikTok Videos wieder verschwinden, so schnell sind 8 – 16 -jährige Nutzer zu einer anderen Plattform weiter gezogen. Niemand weiss welchen Social-Media-Hit das Jahr 2020 bringt.

Was uns brennend interessiert ist Ihre Meinung.

Zum Beispiel PwC schätzt, das bis 2029, in den industrialisierten Ländern viele Jobs durch Automation und AI wegrationalisiert werden wie:

1. 30% der Arbeitsplätze im Finanz- und Versicherungsbereich, sowie
2. 50% der Bürostellen.

Denken Sie PwC liegt richtig mit deren Schätzungen?

Welche KPIs sind in Ihrer Arbeit ein Thema? Beispiele die Top sind und Flops repräsentieren? Bitte um Antwort unten.

Zu guter letzt wünschen wir Ihnen frohe Festtage und einen guten Rutsch ins 2020.

DSGVO / Marketing / Technologie Beratung

drkpi® ist Spezialist für Datenschutz, Marketing und neue Technologien. Wir verstehen die Herausforderungen, vor denen Unternehmen stehen. Gerne teilen wir unser Wissen mit Ihnen. Kontaktieren Sie uns unter info at drkpi.com 

Interessante Ressourcen

• Abraham, Mark, Van Kerckhove, Jean-Francois, Archacki, Robert, González, Josep Esteve and Fanfarillo, Stefano (2019-06). The next level of personalization in retail. Seattle: Boston Consulting Group. Aufgerufen am 2019-12-09 auf https://www.bcg.com/en-ch/publications/2019/next-level-personalization-retail.aspx (Hier geht es um wie US Retailers die Personalisierung von Angeboten und Preisen nutzen mit Ihren Kunden. Dabei spielen Algorithmen eine wichtige Rolle.
• Bundesamt für Statistik (BFS) (2019-12-10). Internetnutzung in den Haushalten im Jahr 2019. Jede vierte erwerbstätige Person ist der Ansicht, dass sich ihre Arbeit durch die Digitalisierung verändert. Bern: Bundesamt für Statistik. Aufgerufen am 2019-12-10 auf https://www.bfs.admin.ch/news/de/2019-0047
• Deloitte (Kein Author). Unlocking R&D productivity. Measuring the return from pharmaceutical innovation 2018. Deloitte UK. London, UK: Deloitte. Aufgerufen am 2019-12-09 auf https://www2.deloitte.com/content/dam/Deloitte/global/Documents/Life-Sciences-Health-Care/deloitte-uk-measuring-return-on-pharma-innovation-report-2018.pdf
• Die neusten Trends zur Blockchain
• Hürlimmann, Beat (2019-11-07). Weshalb Polizistin Rahel Egli das soziale Netzwerk nutzt, um Jugendliche zu erreichen. Horizont. Aufgerufen am 2019-12-09 auf https://www.horizont.net/schweiz/nachrichten/einsatz-auf-tiktok-weshalb-polizistin-rahel-egli-das-soziale-netzwerk-nutzt-um-jugendliche-zu-erreichen-178860?crefresh=1
• Interdepartementale Arbeitsgruppe «Künstliche Intelligenz». Künstliche Intelligenz (2019-12). Staatssekretariat für Bildung, Forschung und Innovation SBFI. Aufgerufen am 14 Dezember, 2019 auf https://www.sbfi.admin.ch/sbfi/de/home/das-sbfi/digitalisierung/kuenstliche-intelligenz.html siehe auch https://www.nzz.ch/wirtschaft/hoffnungsfroher-ausblick-auf-eine-zukunft-im-zeichen-der-kuenstlichen-intelligenz-ld.1528459
• Kein Author (2019-12-09). Neue Richtlinie. China will ausländische Computer und Software aus seinen Behörden verbannen. Handelsblatt. Aufgerufen am 2019-12-09 auf https://www.handelsblatt.com/politik/international/neue-richtlinie-china-will-auslaendische-computer-und-software-aus-seinen-behoerden-verbannen/25313334.html
• Perrault, Raymond, Shoham, Yoav, Brynjolfsson, Erik, Clark, Jack, Ethhemendy, Joh, Grosz, Barbara, Lyons, Terah,, Manyika, James, Mishra, Saurabh und Niebles, Juan Carlos. (2019-12). The AI Index 2019 Annual Report”, AI Index Steering Committee, Human-Centered AI Institute. Standard: Stanford University. Aufgerufen am 14. Dezember, 2019 auf https://hai.stanford.edu/ai-index/2019 kompletter Report – 290 Seiten sehr interessante Grafiken und Ländervergleiche https://hai.stanford.edu/sites/g/files/sbiybj10986/f/ai_index_2019_report.pdf
• Schüssler, Matthias (2019-10-09). Adobe zieht den Stecker. Tages-Anzeiger, Digital, S. 33. Aufgerufen am 2019-11-27 auf https://www.tagesanzeiger.ch/digital/adobe-zieht-venezuela-den-softwarestecker/story/24687557