KI in der Datenanalyse: Welche Rolle spielt der Mensch?

KI in der Datenanalyse verspricht eine Revolution der Entscheidungsfindung durch Echtzeitanalysen auch von enormen Datenmengen. Wichtig dabei ist jedoch, die Risiken genau zu kennen und durch menschliche Ergänzung einzuschränken.

Das Aufkommen von ChatGPT und Generativer KI hat der künstlichen Intelligenz eine enorme Aufmerksamkeit beschert. Derzeit steht, laut Salesforce, aus diesem Grund das Thema KI bei allen CEOs ganz oben auf der Prioritätenliste. 94 Prozent der Entscheider denken, dass KI in den nächsten Jahren erfolgskritisch wird. Aber: Wie wird man als Unternehmen “KI first”? “Jedes Unternehmen braucht eine KI-Strategie – jetzt!“, betonte Frank Engelhardt, Chief Transformation Strategist auf der Salesforce World Tour Keynote in Hamburg.

Nicht nur generative KI habe ein enormes Potenzial für Unternehmen, indem es helfen kann, Inhalte schneller zu erstellen. Die Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) in der Datenanalyse kann die Art und Weise, wie Unternehmen Entscheidungen treffen und Handlungspläne erstellen, revolutionieren. KI kann enorm große Mengen von Daten analysieren und so das Kundenverständnis erhöhen. Diese Fähigkeit, scheinbar unzusammenhängende Daten zu verdichten und in verständliche und umsetzbare Handlungsempfehlungen zu verwandeln, macht KI zu einem unverzichtbaren Werkzeug für die Datenanalyse – und zu einem wertvollen Helfer für jeden Entscheider.

Analysen in Echtzeit und per Spracheingabe

Ein Hauptvorteil der Anwendung von KI in der Datenanalyse besteht darin, dass die daraus resultierenden Erkenntnisse in Echtzeit generiert werden können. Im Vergleich zu herkömmlichen Methoden, bei denen Daten erst gesammelt, dann analysiert und schließlich interpretiert werden müssen – ein Prozess, der Tage oder sogar Wochen in Anspruch nehmen kann – ermöglicht KI eine praktisch sofortige Analyse. Dadurch können Unternehmen schnell auf veränderte Umstände reagieren, etwa ihr Marketing anpassen, das richtige Angebot zur richtigen Zeit an interessierte Kunden versenden und somit Umsatzchancen und Wettbewerbsfähigkeit steigern.

Zudem ist ein großer Vorteil, dass KI den Zugang zu Datenanalysen demokratisiert. KI-basierte Tools können so gestaltet sein, dass sie von Nicht-Experten verwendet werden können. Die Grenze zwischen Datenwissenschaftlern und anderen Berufszweigen wie Marketing-Experten verwischt damit. Mit den entsprechenden Tools wird die Datenanalyse mit Dashboards und einfach lesbaren Grafiken für Nicht-Datenwissenschaftler verständlich.

Stolpersteine beim Einsatz von KI in der Datenanalyse

Dennoch birgt die zunehmende Abhängigkeit von KI in der Datenanalyse auch Risiken. Eines der Hauptprobleme ist die Frage der Zuverlässigkeit des Outputs. Ein Modell kann theoretisch, weil Algorithmen von Menschen programmiert werden, auch unbewusste Vorurteile der Programmierer widerspiegeln. Dies kann zu ungenauen oder sogar diskriminierenden Entscheidungen führen, wenn solche Algorithmen zur Datenanalyse verwendet werden.

Ein weiteres Risiko besteht darin, sich zu sehr auf automatisierte Entscheidungsprozesse zu verlassen und dabei den menschlichen Kontext zu vernachlässigen. KI kann zwar Muster und Zusammenhänge in Daten identifizieren, aber sie ist nicht in der Lage, die zugrunde liegenden sozialen, kulturellen oder wirtschaftlichen Faktoren zu verstehen, die diese Daten beeinflussen.

Deshalb ist es wichtig, dass menschliche Experten weiterhin in den Prozess der Datenanalyse eingebunden sind, um sicherzustellen, dass die von der KI generierten Empfehlungen sinnvoll und angemessen sind.

Wichtig ist es auch, die Datenqualität im Auge zu behalten. Bei KI gilt: Je besser und je mehr Kontext, desto zielgerichteter werden die Antworten. Daher ist es essenziell, die Aktualität und Vollständigkeit der Daten für die Analyse zu überwachen und vor der Analyse sicherzustellen. In Silos doppelt vorhandene Daten, veraltete oder falsche Daten können die Ergebnisse verfälschen.

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Risiken mit menschlicher Unterstützung mindern

Es ist wichtig, dass Unternehmen, die KI zur Datenanalyse einsetzen, sich der Risiken bewusst sind und angemessene Maßnahmen ergreifen, um diese zu mindern. Dies kann durch transparente Algorithmen, Schulungen zur Erkennung von Bias und das Einbeziehen menschlicher Überprüfung in den Prozess geschehen. Mit diesen Maßnahmen können Unternehmen das volle Potenzial der KI in der Datenanalyse nutzen, während sie gleichzeitig die Risiken minimieren.

Die Rolle der KI in der Datenanalyse wird voraussichtlich weiterhin wachsen, da immer mehr Daten gesammelt werden und die Technologien weiter Fortschritte machen. Es liegt an den Unternehmen, die Vorteile dieser Entwicklung zu nutzen und gleichzeitig die damit verbundenen Risiken zu managen. Salesforce betont bei den eigenen Lösungen, dass ethischer Einsatz von KI, Datenqualität und Datenschutz berücksichtigt sei.

Fazit zur KI in der Datenanalyse: Zusammenspiel zwischen Mensch und Maschine

KI bringt durch seine Fähigkeit, große Datenmengen enorm schnell zu verarbeiten, ein riesiges Potenzial mit. Sie kann Daten in Handlungsempfehlungen umwandeln, die für ein breiteres Publikum zugänglich werden. Gleichzeitig ist es wichtig, die Risiken zu kennen – wie den algorithmischen Bias und das Risiko einer zu starken Automatisierung. Daher ist es wichtig, den Einsatz von KI in der Datenanalyse sorgfältig zu steuern. Der richtige Ansatz ist das Zusammenspiel zwischen der Analysefähigkeit der Maschine mit der Beurteilung durch den Menschen.

Die Verwendung von KI in der Datenanalyse ist somit kein Ersatz für Einsicht und Urteil durch den Menschen, sondern eher eine Erweiterung. In diesem Sinne gilt wieder einmal: KI erweitert sinnvoll eingesetzt die eigenen menschlichen Fähigkeiten, ist aber kein Ersatz dafür.

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