Digitalisiert sich der Mensch ins Aus?
Die Angst, dass Künstliche Intelligenz, Machine Learning und die Nutzung von Daten den Menschen als solchen überflüssig machen, geht schon seit längerem um. Jeder, der dies befürchtet, kann allerdings aufatmen: Es wird noch viel Zeit vergehen, ehe das Element "Mensch" aus der Gleichung des Arbeitsalltags verschwindet. KI und ML können den Menschen aber bei seiner Arbeit unterstützen und durch die Übernahme spezifischer Aufgaben aktiv entlasten.
Eine KI kann keine sozialverträglichen Entscheidungen fällen oder gar Ethik berücksichtigen. Um noch einmal das Beispiel der autonom fahrenden Autos anzuführen: Derzeit "entscheidet" das hochtechnologisierte Vehikel nach dem "geringsten wirtschaftlichen Schaden". Bedeutet dies in der Praxis, dass das Auto eher in einen Kinderwagen fahren würde als in einen Sportwagen? Genau diese Nuancen verstehen bisher nur Menschen und können entsprechend reagieren.
Gleichzeitig ist Datenanalyse auch eine große Chance zum Überspringen von Sprossen auf der Karriereleiter. Denn wer mit Analyse-Tools umgehen kann, ist auf dem Arbeitsmarkt klar im Vorteil. Der Begriff der „Citizen Data Scientists“ hat sich hierfür etabliert: Er beschreibt Mitarbeiter, die zwar keine profunde Ausbildung in Data Science haben, die aber mit Tools und Programmen Daten analysieren und Ergebnisse richtig interpretieren können. Sie erstellen eigene Workflows für ihre Abteilungen und können die Erkenntnisse gleich angemessen anwenden.
Ein weiterer Pluspunkt für ein breit angelegtes Datenverständnis unter Mitarbeitern ist, dass so Menschen mit den unterschiedlichsten Hintergründen zusammenkommen und eine offen Kultur für Datenarbeit erschaffen. Leider ist es heute häufig noch so, dass es da Berührungsängste gibt und große Fragezeichen im Sinne von „Ich verstehe das nicht“ die Menschen beherrschen. Eine „Datafizierung“ der Unternehmenskultur ist im 21. Jahrhundert unbedingt notwendig.
Eines ist klar: An Datenarbeit und -auswertung kommt keiner mehr vorbei. Sie bildet das technologische Rückgrat von modernen Unternehmen. Dies bestätigt auch der Digitalverband BITKOM in einer Untersuchung zu Technologietrends bei Startups. Diese jungen Unternehmen sehen KI und Datenanalyse als wirtschaftlichen Erfolgsfaktor an; ganze 96 Prozent sagen sogar, dass KI und Datenanalyse große Bedeutung für die Wettbewerbsfähigkeit haben.
Die Tiefsee und Datenanalyse haben im Grunde mehr gemeinsam, als es auf den ersten Blick scheint. Viele Wissenschaftler sind überzeugt, dass wir bisher nur rund fünf Prozent der Ozeane überhaupt erforscht haben – das ist weniger als wir über den Mond wissen. Sowohl in den schier endlosen Wassertiefen als auch in den Festplatten und Serverfarmen der Firmen schlummern immer noch Unmengen von möglichen Entdeckungen.
Was den Meeresbiologen U-Boot, Greifarm und Mikroskope sind, sind für Data Scientists Computerprogramme, Visualisierungstools und Algorithmen, die weitaus einfacher einsetzbar sind. Mit den jeweils richtigen Werkzeugen lassen sich zukunftsweisende Entdeckungen machen und das nicht im U-Boot, sondern vom Computer aus. Analysen sind also ein wenig wie Tiefseeexpeditionen: Man weiß nie genau, was einem auf dem Weg begegnet oder was am Ende herauskommt – sicher ist nur, dass die Ergebnisse neue Möglichkeiten, Antworten und wahrscheinlich sogar Fragen offenlegen werden.