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Job im Umbruch: Ersetzt generative KI den Datenanalysten?
Generative KI ersetzt den Datenanalysten nicht, kann ihn aber effizienter machen. Der Technologie mangelt es an menschlichem Verständnis und das richtige Wissen für den Job.
Generative KI wird die Arbeit von Datenanalysten nicht ersetzen. Künstliche Intelligenz (KI) kann Menschen in vielen Bereichen nicht ersetzen, insbesondere in solchen, die menschliches Einfühlungsvermögen und Einsicht erfordern. KI kann große Datenmengen verarbeiten und quantitative Analysen liefern. Sie kann jedoch nicht die Feinheiten des menschlichen Verhaltens so verstehen wie menschliche Analysten.
Datenanalyse mag wie eine technische Aufgabe erscheinen, aber der Job ist vielschichtig und umfasst mehr als nur das Auswerten von Zahlen. Eine erfolgreiche Datenanalyse erfordert ein Verständnis der menschlichen Faktoren, die hinter den Daten stehen, sei es bei der Analyse des Kundenverhaltens oder der Aufdeckung betrügerischer Aktivitäten. Die Fähigkeit eines menschlichen Analysten, sich in andere hineinzuversetzen und ihre Motivationen, Ängste, Ambitionen und Interessen zu verstehen, kann zu überzeugenden Erkenntnissen führen, die über das hinausgehen, was aus den Rohdaten unmittelbar ersichtlich ist. Um solche Erkenntnisse zu gewinnen, sind menschliches Urteilsvermögen und Verständnis erforderlich, über die künstliche Intelligenz derzeit noch nicht verfügt.
Generative KI-Tools wie ChatGPT und Gemini können die Textgenerierung auf einem menschenähnlichen Niveau simulieren und haben das Potenzial, einige der Aufgaben zu automatisieren, die derzeit von Datenanalysten ausgeführt werden. Generative KI (GenAI) hat jedoch auch Grenzen: Sie kann den vollständigen Kontext von Daten nicht verstehen. Datenanalysten müssen weiterhin die Ergebnisse der generativen KI interpretieren und auf der Grundlage der Daten Entscheidungen treffen.
Einschränkungen der generativen KI
Generative KI kann die nuancierte Arbeit von Analysten nicht leisten. Die Datenanalyse erfordert die Synthese von visuellem, numerischem und implizitem Wissen, das Analysten nicht allein durch Text vermitteln können. Die Trainingsdaten, die generative KI-Modelle verwenden, schränken den Text ein, den sie generieren können. GenAI kann keine Rohdaten analysieren oder originelle Visualisierungen erstellen, und alle Erkenntnisse, die sie liefert, stammen aus Sprachmustern in den Trainingsdaten.
Ein weiteres Problem bei generativen KI-Modellen ist die Genauigkeit. Ohne menschliche Aufsicht können die Textausgaben der KI logische Lücken, voreingenommene Perspektiven und sachliche Fehler enthalten, die sie aus den Trainingsdaten übernimmt. Die Genauigkeit hängt von der Qualität und Vielfalt der Trainingsdaten ab; voreingenommene oder ungenaue Trainingsdaten führen zu voreingenommenen oder ungenauen Datensätzen (Garbage in, Garbage out).
Modelle künstlicher Intelligenz haben Schwierigkeiten, mit der realen Welt Schritt zu halten: Das Training oder Retraining eines Modells erfordert viel Rechenleistung, Zeit und Geld. Wenn sich die Welt verändert, hinkt das KI-Modell hinterher, bis es neu trainiert wird. Je nachdem, wann ein Modell zuletzt neu trainiert wurde, kann es mehrere Monate hinter den Daten zurückliegen, was zu einer potenziell erheblichen Wissenslücke führen kann.
Generativen KI-Modellen fehlen außerdem die kritischen Denkfähigkeiten und die Einsicht, um die Gültigkeit oder Relevanz ihres Ausgangsmaterials zu hinterfragen, was für einen Datenanalysten eine wesentliche Fähigkeit ist. Eine Kernkomponente der Datenkompetenz ist die Überprüfung der Datenqualität und die Identifizierung potenzieller Verzerrungen.
Aufgrund seiner Einschränkungen ist GenAI kein Ersatz für menschliche Analysten. Stattdessen sind die Modelle ein Werkzeug, das Analysten dabei hilft, Texte zu generieren, Muster zu erkennen und Daten zu untersuchen. Unter menschlicher Aufsicht können generative KI-Modelle ein Gewinn sein. Ohne menschliches Zutun produzieren sie jedoch meist repetitive, formelhafte Zusammenfassungen ihres vorhandenen Wissens.
Wie Datenanalysten künstliche Intelligenz nutzen können
Die Vorhersage zukünftiger Ereignisse ist nahezu unmöglich, aber man kann mit Sicherheit sagen, dass die Einschränkungen der KI noch einige Zeit bestehen bleiben. Dennoch können Datenwissenschaftler und Analysten KI bereits heute als wertvolle Unterstützung bei ihrer Arbeit einsetzen.
Generative KI kann Code zum Extrahieren, Bereinigen und Analysieren von Daten vorschlagen, was zur Automatisierung einiger sich wiederholender Aufgaben beiträgt. Ihr fehlt jedoch das tiefe Verständnis für den Kontext, die Geschäftsziele und die gegenseitigen Abhängigkeiten, das für die Entwicklung komplexer, skalierbarer und wartbarer Code-Architekturen erforderlich ist. KI kann jedoch Analysten, die möglicherweise in mehreren Sprachen oder unterschiedlichen Architekturen arbeiten müssen, dabei helfen, nützlichen Code für eine schnelle Überprüfung zu generieren.
Mit den richtigen Informationen kann KI auch Datenstrukturen wie Tabellen vorschlagen, insbesondere für analytische Schemata wie Sterne und Schneeflocken. Obwohl KI Muster in Daten erkennen und Tabellen vorschlagen kann, erfordert die Definition effizienter und effektiver Datenstrukturen nach wie vor menschliches Eingreifen. KI hat oft Schwierigkeiten, von Anfang an korrekt zu operieren, da sie nicht über das gleiche Verständnis der Daten verfügt wie ein menschlicher Analyst. Auch Analysten liegen bei der ersten Iteration oft falsch, aber sie beginnen mit einem umfassenderen Verständnis des Problems. Es kann zu aufwendig sein, dem KI-Programm alle notwendigen Details zu beschreiben, aber der Analyst kann sein Wissen nutzen und andere potenzielle Anwendungsfälle finden.
Eine interessante Anwendung der KI ist die Empfehlung von Analysemethoden. Analysten müssen weiterhin die Eignung einer vorgeschlagenen Methode für das Problem überprüfen, geschäftliche Anforderungen, Datenbeschränkungen und möglicherweise sogar Budgetbeschränkungen für Rechenleistung und Speicher berücksichtigen.
Nehmen wir beispielsweise an, ein KI-System analysiert Kundeneinkaufsdaten, um den Umsatz zu steigern. Es durchsucht riesige Datensätze und identifiziert ein Muster: Kunden, die einen Laptop kaufen, kaufen häufig auch eine kabellose Maus. Folglich empfiehlt die KI, die Produkte in einem Sonderangebot zu bündeln, um den Umsatz zu steigern.
Der Datenanalyst kann die von der KI generierten Erkenntnisse mit seinem spezifischen Fachwissen und seiner Erfahrung ergänzen. Er weiß, dass der Laptop eine hohe Gewinnspanne hat und die Maus eine geringe Gewinnspanne. Ein Bundle könnte den Umsatz steigern, aber den Gesamtgewinn schmälern. Er könnte eine Anpassung der KI-Strategie vorschlagen: Anstelle eines Bundles sollte die Maus erst nach dem Kauf eines Laptops mit einem Rabatt, beispielsweise in Form eines Gutscheins, angeboten werden. Der Vorschlag erhält die Rentabilität des Laptops und der Gesamtumsatz könnte aufgrund des wahrgenommenen Vorteils dennoch steigen. Der Analyst kann auch Kontextinformationen zu Einschränkungen in der Lieferkette, saisonalen Trends oder bevorstehenden Marketingkampagnen liefern, die der KI möglicherweise nicht bekannt sind. Mit neuen Erkenntnissen können Analysten die KI erneut befragen und sehen, ob sie weitere oder ähnliche Empfehlungen hat.
Wird künstliche Intelligenz den Datenanalysten ersetzen?
KI kann die Rolle von Datenanalysten eher ergänzen als ersetzen. Durch den Einsatz von KI zur Automatisierung von Routineaufgaben können Analysten beispielsweise mehr Zeit für strategische Aufgaben aufwenden. KI ist jedoch nicht für ihre eigenen Fehler verantwortlich: Die Verantwortung und Schuld liegen weiterhin beim Menschen.
Menschliches Urteilsvermögen – gepaart mit einer gesunden Portion Skepsis und Geschäftssinn – bleibt auch weiterhin ein unverzichtbarer Vorteil, den KI nicht ersetzen kann. Intelligente Analysten können KI als Werkzeug zur Erweiterung ihrer Fähigkeiten nutzen, anstatt sie als Bedrohung für ihre Rolle zu betrachten.
Heute kann KI repetitive Aufgaben automatisieren, Einblicke in große Datensätze liefern, bei der Erstellung erster Berichte helfen, Code-Schnipsel schreiben und mögliche Wege für die Analyse vorschlagen. Mit fortschreitender KI-Entwicklung kann die Branche auf noch ausgefeiltere Unterstützung bei der Datenanalyse hoffen. KI kann potenzielle Datenquellen vorschlagen, effektive Testdaten generieren oder operative und taktische Entscheidungen vorantreiben.
Selbst wenn generative KI die Anzahl der in einem Unternehmen benötigten Analysten reduziert, bleibt die Schlüsselrolle des menschlichen Analysten bestehen. Ihr Wissen über den spezifischen Kontext, ihre Fähigkeit zum kritischen Denken und ihr tiefes Verständnis der menschlichen Bedürfnisse bleiben auch bei neuen Fortschritten erhalten. Die Rolle des Datenanalysten ist nicht überholt. Es ist vielmehr wichtig, sicherzustellen, dass ihr Unternehmen das Potenzial der generativen KI effektiv und verantwortungsbewusst nutzt.
Das Wichtigste in Kürze: Wird KI Datenanalysten ersetzen?
Generative KI wie ChatGPT kann repetitive Aufgaben automatisieren, Texte erstellen und Muster in Daten erkennen. Sie ersetzt jedoch keine menschlichen Datenanalysten. Denn erfolgreiche Datenanalyse erfordert Kontextverständnis, kritisches Denken und menschliches Urteilsvermögen – Fähigkeiten, die KI (noch) nicht beherrscht. Analysten ergänzen KI durch ihre Erfahrung, Empathie und ihr Wissen über Geschäftsziele. KI ist ein wertvolles Werkzeug, aber kein Ersatz. Die Zukunft liegt in der Zusammenarbeit von Mensch und Maschine.
