Generative KI (GenAI) verändert die Datenarbeit grundlegend. Sie automatisiert Prozesse, steigert Effizienz und ermöglicht neue Analyseansätze. Doch während GenAI in einigen Bereichen die Effizienz erheblich steigert, kann sie in anderen Arbeitsabläufen auch für unnötige Komplexität sorgen. Klassische Data-Science-Methoden sind oft präziser und transparenter.
GenAI in der Datenarbeit als Werkzeug in der Analyse
In der Datenwissenschaft eignet sich GenAI besonders für Aufgaben, die ohne KI-gestützte Unterstützung mit erheblichem Aufwand verbunden wären. Beispielsweise erfordert eine Sentiment-Analyse üblicherweise einen geeigneten Datensatz, ein trainiertes neuronales Netzwerk und eine sorgfältige Modelloptimierung. Mit GenAI lassen sich viele dieser Schritte automatisieren oder zumindest erheblich vereinfachen. Doch technische Effizienz allein reicht nicht aus, um eine Technologie zur bevorzugten Wahl zu machen. Denn oft geht es um einen Kompromiss zwischen Automatisierung und der Qualität der Ergebnisse. GenAI in der Datenarbeit sollte daher als strategisches Werkzeug betrachtet werden, das gezielt eingesetzt wird. Ob sich der Einsatz tatsächlich lohnt, hängt von mehreren Faktoren ab.
Kriterien für den sinnvollen Einsatz von GenAI
Unternehmen, die den Einsatz von GenAI in datengetriebenen Prozessen evaluieren, sollten insbesondere vier Aspekte kritisch prüfen, so der Data-Science-Spezialist KNIME:
1. Wie wichtig ist die Genauigkeit?
GenAI kann in vielen Bereichen überzeugende Ergebnisse liefern, doch die Genauigkeit großer Sprachmodelle (LLMs) ist nicht immer zuverlässig. Bei der Vorhersage von Anlagenausfällen oder in der Finanzanalyse kann schon eine geringe Fehlerquote gravierende Folgen haben. Hier sind traditionelle statistische Methoden wie Regressionsmodelle oder Entscheidungsbäume oft die bessere Wahl, da sie konsistentere und nachvollziehbarere Ergebnisse liefern.
2. Ist Transparenz gewährleistet?
Die oft als „Black Box“ bezeichneten KI-Modelle haben einen entscheidenden Nachteil: Es ist schwer nachzuvollziehen, wie genau sie zu einem bestimmten Ergebnis gekommen sind. In Bereichen wie Kreditbewertung oder medizinischer Diagnostik sind Erklärbarkeit und Nachvollziehbarkeit jedoch unerlässlich. Klassische Algorithmen wie Support Vector Machines (SVMs) oder Random-Forest-Modelle bieten hier mehr Transparenz und sind daher für viele geschäftskritische Anwendungen die bessere Wahl.
3. Bietet GenAI ausreichende Steuerungsoptionen?
Während klassische Data-Science-Ansätze klare Parameter zur Steuerung des Algorithmus bieten, ist GenAI in der Datenarbeit weitaus weniger kontrollierbar. Eine kleine Änderung in der Eingabe kann zu erheblichen Unterschieden im Ergebnis führen – ein Risiko, das in vielen Unternehmensprozessen schwer zu handhaben ist. Wenn eine exakte Kontrolle über das Verhalten des Algorithmus erforderlich ist, sind herkömmliche Data-Science-Techniken oft überlegen.
4. Steht der Mehrwert im Verhältnis zu den Kosten?
Der Einsatz von GenAI kann teuer sein – sei es durch Lizenzgebühren für proprietäre Modelle oder den erheblichen Ressourcenaufwand für die Datenaufbereitung und Feinjustierung. Zudem zeigt sich in der Praxis, dass viele GenAI-Projekte nach der Konzeptphase scheitern, weil die erwarteten Effizienzgewinne ausbleiben oder der wirtschaftliche Nutzen nicht klar erkennbar ist. Wenn eine klassische Lösung mit geringerem Aufwand die gleichen Ergebnisse liefern kann, ist sie oft die bessere Wahl.
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Praxisbeispiel: Wann GenAI Sinn ergibt – und wann nicht
Ein Beispiel aus der Praxis zeigt, wie Unternehmen den Einsatz von GenAI strategisch abwägen sollten:
Ein Einzelhändler möchte Kundenfeedback automatisiert kategorisieren. Da GenAI über eine hohe Sprachverarbeitungsfähigkeit verfügt, kann es problemlos Texte nach Stimmungen oder Themen einordnen. In diesem Fall sind leichte Ungenauigkeiten vertretbar, die Transparenz der Ergebnisse ist nicht entscheidend, und die Steuerung über sogenannte Prompts ist ausreichend. Hier bietet der Einsatz von GenAI in der Datenarbeit also einen klaren Mehrwert, da es den Prozess automatisiert und Zeit sowie Ressourcen spart.
Anders sieht es aus, wenn derselbe Einzelhändler seine Kunden segmentieren oder Betrugsfälle identifizieren möchte. In diesen Szenarien ist hohe Präzision erforderlich, und selbst kleine Abweichungen können zu fehlerhaften Ergebnissen führen. Zudem bleibt die Arbeitsweise von GenAI-gestützten Analysen oft undurchsichtig. Klassische Machine-Learning-Methoden wie Cluster-Algorithmen oder Anomalieerkennung sind hier meist die bessere Wahl, da sie kontrollierbare und überprüfbare Ergebnisse liefern.
Fazit: GenAI in der Datenarbeit gezielt einsetzen
Generative KI ist ein leistungsstarkes Werkzeug, aber kein Allheilmittel. Sie bietet enorme Potenziale für bestimmte Anwendungen, doch sie bringt auch Herausforderungen mit sich. Wer sie als Allzwecklösung betrachtet, läuft Gefahr, überdimensionierte und ineffiziente Prozesse zu schaffen. Unternehmen sollten deshalb genau prüfen, wo der Einsatz von GenAI wirklich sinnvoll ist und wo klassische Data-Science-Ansätze die bessere Wahl sind.
Denn manchmal ist es klüger, nicht mit Kanonen auf Spatzen zu schießen – sondern auf bewährte Methoden zu setzen, die weniger Ressourcen verbrauchen und präzisere Ergebnisse liefern.
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