Was kann AI mit Daten wirklich?

Du hast die AI deine Daten analysieren lassen. Bevor du das zum Standard machst, lass uns genau hinschauen — denn AI ist beim Datenanalyse ein begabter Praktikant mit Taschenrechner. Nützlich ja, aber nicht allmächtig.

Die Stärke: Ein Praktikant mit Taschenrechner

Stell dir vor, du hast einen großen Datensatz. Früher hättest du einen Praktikanten angestellt und ihm gesagt: „Schau dir diese Tabelle an und sag mir, was auffällt." Der würde Stunden am Tisch sitzen, die Zahlen durchgehen, Summen bilden, Durchschnitte rechnen, vergleichen.

AI macht genau das, nur 1000-mal schneller. Sie sieht deine Daten, rechnet automatisch Durchschnitte, Prozentzahlen und Vergleiche, und erzählt dir, was sie gefunden hat. Das ist ihre erste Superkraft: schnelle, zuverlässige Rechenarbeit.

Drei Stärken der AI-Datenanalyse

1. Geschwindigkeit und Volumen. Deine AI-Partnerin kann in fünf Sekunden durch 10.000 Zeilen blättern und Muster erkennen. Ein Mensch würde da einen Kaffee trinken und eine Stunde später immer noch nicht fertig sein. Wenn es um rohe Rechenpower und Übersicht über große Datenmengen geht, gewinnt die AI immer.

2. Mustererkennung. AI findet Korrelationen, die für Menschen unmerklich sind. Sie sieht: „Wenn du montags dein Training machst, dauert es durchschnittlich 12 Minuten länger als am Freitag." Oder: „Deine Blogbeiträge über Restaurants erhalten 3x mehr Kommentare als andere." Diese Muster sind real, aber du müsstest hunderte Kombinationen durchprobieren, um sie zu finden.

3. Visualisierung. AI schlägt dir nicht nur Grafiken vor — sie kann sie auch gleich erzeugen. Balkendiagramme, Liniendiagramme, Heatmaps. Sie weiß auch, welche Grafik für welche Daten sinnvoll ist. Das spart dir Stunden Fummelei in Excel oder Design-Software.

Drei Schwächen der AI-Datenanalyse

1. Korrelation ist nicht Kausalität — und AI weiß das nicht immer. Hier kommt ein echtes Problem: AI findet, dass deine Eisverkäufe im Sommer steigen. Das ist wahr. Aber warum? Weil Kinder Ferien haben? Weil das Wetter wärmer ist? Weil die Schulen geschlossen sind? AI wird dir sagen „Eisverkäufe korrelieren mit Sommermonaten" — aber sie wird nicht automatisch verstehen, welche Ursache dahintersteckt.

Ein Mensch mit Domänwissen denkt: „Ah ja, Sommer = Ferien = mehr Leute auf der Straße = mehr Eiskäufe." AI sagt: „Das Muster existiert." Wichtiger Unterschied.

Du musst also immer fragen: „Macht das inhaltlich Sinn, oder ist das nur ein zufälliges Muster?" K01 (Text) und K02 (Musik) haben dir gezeigt, dass du dein eigenes Urteil brauchst. Bei Daten ist es genauso.

2. Garbage in, garbage out. Das ist der älteste Satz der Informatik, aber er trifft immer noch zu. Wenn deine Daten fehlerhaft sind — wenn du dich beim Eintragen vertan hast, wenn ein Sensor kaputt war, wenn jemand absichtlich Quatsch eingetragen hat — wird AI zwar schnell damit arbeiten, aber zum falschen Ergebnis kommen.

Beispiel: Dein Haushaltsbuch ist eigentlich die letzte Ausgabe für Lebensmittel mit „50€" eingetragen, aber du hast versehentlich 500€ geschrieben. AI findet: „Deine Lebensmittelkosten sind 10x höher als im Schnitt!" Das ist technisch korrekt, aber praktisch falsch.

Die Qualität der Daten bestimmt die Qualität der Analyse. AI kann daran nichts ändern.

3. Fehlende Domänkenntnis. AI kennt deine Welt nicht. Sie weiß nicht, dass deine Ausgaben im Dezember normalerweise höher sind wegen Weihnachtsgeschenken. Sie weiß nicht, dass dein Blog im August weniger Traffic hat, weil viele Menschen Urlaub haben.

Wenn du AI fragst: „Warum sind meine Ausgaben im Dezember so hoch?", könnte sie dir antworten: „Das ist saisonale Variation." Richtig, aber nicht hilfreich. Ein Mensch, der dein Leben kennt, würde sagen: „Ah, jedes Jahr gibt du im Dezember Weihnachtsgeschenke." Das ist der gleiche Fakt, aber mit Kontext.

Deshalb brauchst du immer dein eigenes Wissen. AI kann dir Muster zeigen, aber die Interpretation ist deine Aufgabe.

Der Vertrauens-Test für Daten

Hier sind drei Fragen, die du bei jeder AI-Datenanalyse stellen solltest:

1. Macht das Sinn? Nicht „ist das richtig gerechnet", sondern: Passt das zu dem, was ich über mein Geschäft / mein Leben / meine Daten weiß? Wenn AI dir sagt, dass deine Kosten im Sommer sinken, aber du weißt, dass Sommer deine stärkste Saison ist, dann stimmt etwas nicht.

2. Woher kommt das Muster? Frag nach dem „Warum". AI sagt: „Hier gibt es einen Trend." Du fragst: „Warum könnte das sein?" Wenn du keine gute Antwort hast, dann ist es vielleicht ein Zufall oder ein Messfehler, nicht ein echtes Muster.

3. Ändert das meine Entscheidungen? Das ist die Praxis-Frage. Wenn AI dir sagt, dass es ein Muster gibt, aber dieses Muster nichts an dem ändert, was du tun würdest — dann ist es zwar interessant, aber vielleicht nicht wichtig.

Diese Fragen sind nicht böse gemeint. Sie sind Verantwortung. Deine Daten erzählen eine Geschichte über dein Geschäft, dein Leben, oder die Welt. AI kann die Geschichte schneller erzählen, aber du musst verstehen, ob die Geschichte stimmt.

Der große Unterschied zu K01-K05

In den vorherigen Clustern (Text, Musik, Bilder, Video, Code) hast du gelernt: AI ist ein Entwurfshelfer. Sie macht schnell, was du selbst machst, nur besser und schneller. Bei Daten ist es anders.

Bei Daten ist AI ein Analysepartner. Sie macht nicht das, was du machst — sie sieht Dinge, die du nicht sehen würdest. Das ist mächtiger und gleichzeitig gefährlicher. Du darfst nicht sagen: „Die AI hat es analysiert, also ist es richtig." Du musst sagen: „Die AI hat das gesehen — lässt das Sinn für mich?"

Das ist der große Unterschied. Das macht dich nicht ohnmächtig. Das macht dich verantwortlich.

Was das für dich bedeutet

Nutze AI für das, was sie gut kann: schnelle Rechnung, Mustererkennung, Visualisierung. Hinterfrage AI für das, was nur du weißt: Warum diese Muster existiert, ob es realistisch ist, ob es deine Entscheidungen ändern sollte.

Das ist nicht Misstrauen. Das ist kritisches Denken mit einem Werkzeug, das beeindruckend ist, aber eine sehr begrenzte Perspektive hat.