Datenschatz

1. Was ist Datenanalyse?

Datenanalyse ist der Prozess, mit dem große Mengen von Informationen ausgewertet werden, um Muster, Zusammenhänge oder Auffälligkeiten zu erkennen. Dabei geht es nicht nur um Zahlen – auch Texte, Bilder oder Bewegungsdaten können analysiert werden.

Ziel ist es, aus Rohdaten Erkenntnisse zu gewinnen – z. B. für bessere Entscheidungen, Vorhersagen oder Automatisierung.

2. Was ist ein Algorithmus?

Ein Algorithmus ist eine eindeutige Schritt-für-Schritt-Anweisung, wie ein bestimmtes Problem gelöst werden soll. Man kann ihn sich wie ein digitales Rezept vorstellen: Wenn A passiert, dann mache B. Algorithmen stecken heute hinter fast jeder Software – vom Taschenrechner bis zur Suchmaschine. Auch eine IKEA Bauanleitung ist ein Algorithmus:

3. Wie lernt eine Maschine?

Beim maschinellen Lernen werden Algorithmen mit vielen Beispieldaten „trainiert“. Die Maschine erkennt dabei selbstständig Regeln und Muster. Ein Beispiel: Zeigt man einer KI zehntausende Fotos von Katzen und Hunden, lernt sie durch Wiederholung, wie beides voneinander unterschieden werden kann.

Je mehr und je vielfältiger die Daten, desto besser kann die KI lernen. Aus diesem Prinzip entstehen heute viele Anwendungen – vom Autopilot im Auto bis zur Spracherkennung im Smartphone.

4. Wie kommt eine KI zur Antwort?

Eine KI wie ChatGPT analysiert bei jeder Anfrage den Text, vergleicht ihn mit dem gelernten Wissen und berechnet daraufhin die wahrscheinlichste sinnvolle Antwort. Dabei wird kein Text einfach kopiert – sondern Wort für Wort neu erstellt.

Grundlage dafür sind gewaltige Datenmengen aus dem Internet – Texte, Bücher, Webseiten. Die KI erkennt darin sprachliche Muster,G typische Formulierungen und inhaltliche Zusammenhänge.

5. Wo überall kommt Mustererkennung heute vor?

• Bei E-Mails: automatische Erkennung von Spam
• Im Gesundheitswesen: Analyse von Röntgenbildern
• In der Industrie: Qualitätskontrolle per Kamera
• Im Verkehr: automatische Nummernschilderkennung
• Im Onlinehandel: persönliche Produktempfehlungen

„Algorithmen denken nicht – sie rechnen Wahrscheinlichkeiten.“

6. Chancen und Risiken

Datenanalyse und künstliche Intelligenz können uns im Alltag helfen – bei Diagnosen, Verkehrsplanung oder persönlicher Weiterbildung. Gleichzeitig entstehen Risiken: Vorurteile in den Daten führen zu Vorurteilen im Ergebnis. Wer die Daten kontrolliert, kontrolliert auch die Deutung.

Deshalb braucht es Transparenz, Regeln und Kontrolle – damit Technik dem Menschen dient und nicht umgekehrt.

7. Künstliche Intelligenz und der Arbeitsmarkt

Künstliche Intelligenz verändert die Arbeitswelt grundlegend. Einerseits entstehen neue Berufsbilder rund um Datenanalyse, Automatisierung und KI-Training. Andererseits werden repetitive Tätigkeiten – etwa in Buchhaltung, Lagerlogistik, Kundenservice oder Textproduktion – zunehmend automatisiert.

Das birgt sowohl Chancen (Entlastung, Effizienz, neue Jobs in der IT) als auch Risiken (Wegfall einfacher Tätigkeiten, Qualifizierungsdruck, Überwachung durch Algorithmen). Besonders kritisch ist der Einsatz von KI bei Personalauswahl oder Leistungsbeurteilung, wenn dabei diskriminierende Muster unbemerkt übernommen werden.

Gewerkschaften und Betriebsräte fordern daher klare Spielregeln: Transparenz, menschliche Kontrolle, Mitbestimmung und Weiterbildung müssen gesichert werden. KI darf nicht über Menschen urteilen – sondern sie unterstützen.

„Nicht jede Arbeit wird durch KI ersetzt – aber fast jede wird sich verändern.“