Künstliche Intelligenz verändert die Arbeit mit großen Datenbeständen grundlegend. Systeme, die Informationen strukturieren, statistische Auffälligkeiten identifizieren und Auswertungen in kurzer Zeit erstellen, übernehmen zunehmend Aufgaben, für die bislang spezialisiertes Fachwissen und erheblicher manueller Aufwand erforderlich waren. Für Data Analysts stellt sich damit eine entscheidende Frage: Verliert ihr Beruf durch die Automatisierung an Substanz, oder verschiebt sich der Schwerpunkt ihrer Tätigkeit auf anspruchsvollere Analyse- und Bewertungsaufgaben?
Eine pauschale Antwort greift zu kurz. Denn die Leistungsfähigkeit von KI hängt nicht allein von den verwendeten Modellen ab. Auch Datenqualität, fachlicher Kontext und die Anforderungen an belastbare Entscheidungen bestimmen, welchen Beitrag automatisierte Systeme leisten können.
Wo Datenmengen anfallen
Die Einsatzfelder reichen weit: . In Smart Cities beispielsweise werden Verkehrszählungen, GPS- und Sensordaten sowie Fahrplaninformationen ausgewertet, um Verkehrsströme zu analysieren, Staus vorherzusagen und Ampelschaltungen besser zu planen.
Im Sport fließen Leistungswerte, Herzfrequenz, Laufwege und Videoaufnahmen in die Analyse von Trainingsbelastungen und Spieltaktiken ein. Auch Sportwettenanbieter nutzen statistische Modelle, um Mannschaftsleistungen, Spielergebnisse und weitere Einflussfaktoren für die Quotenberechnung zu bewerten. Im regulierten Glücksspiel sind algorithmusbasierte Systeme zudem zur Früherkennung problematischen Spielverhaltens vorgeschrieben, allerdings weisen Branchenexperten wie Casino Groups daraufhin, dass konkrete Vorschriften von den Regulierungsmodellen abhängig sind. Auf Casino Groups werden unterschiedliche Lizenzmodelle vorgestellt.
In der Industrie werden Produktionskennzahlen, Maschinensensoren und Wartungsprotokolle ausgewertet, um Verschleiß frühzeitig zu erkennen, Ausfälle vorherzusagen und Fertigungsprozesse effizienter zu steuern. Im Handel analysieren Unternehmen Kaufhistorien, Suchanfragen und Kundenanfragen, um Nachfrageentwicklungen einzuschätzen, Warenbestände zu planen und Sortimente an veränderte Präferenzen anzupassen. Auch Preisentwicklungen, saisonale Schwankungen und Rückmeldungen aus dem Kundenservice liefern Hinweise darauf, welche Produkte gefragt sind und an welchen Stellen sich Abläufe verbessern lassen.
Hinter all den unterschiedlichen Anwendungen steht dieselbe Herausforderung: Aus umfangreichen, häufig heterogenen Datenbeständen müssen Erkenntnisse gewonnen werden, die eine konkrete Fragestellung beantworten. Dafür reicht es nicht, Informationen zu sammeln und rechnerisch auszuwerten. Die Daten müssen auf Vollständigkeit, Konsistenz und Repräsentativität geprüft werden. Fehlende Messwerte, unterschiedliche Erhebungsmethoden oder eine unzureichende Repräsentation bestimmter Gruppen können die Ergebnisse erheblich verzerren.
Hier setzt die Arbeit von Data Analysts an. Sie strukturieren Daten, wählen geeignete Analyseverfahren aus und beurteilen, welche Schlussfolgerungen sich aus den Ergebnissen tatsächlich ziehen lassen. KI kann zahlreiche Schritte dieses Prozesses beschleunigen. Werden Daten jedoch unkritisch übernommen oder Ergebnisse ohne fachliche Prüfung interpretiert, besteht das Risiko fehlerhafter Schlussfolgerungen und irreführender Prognosen. Hinzu kommen Datenschutz und rechtliche Vorgaben: Der EU AI Act stellt für Hochrisiko-KI-Systeme besondere Anforderungen an Datenqualität und Datenverwaltung. Auch deshalb müssen Analyseergebnisse im jeweiligen Kontext geprüft und eingeordnet werden.
Was KI automatisiert
Zu den Aufgaben, bei denen KI Unterstützung bietet, gehören die Bereinigung und Klassifizierung von Datensätzen, das Erkennen statistischer Muster, die Erstellung von Visualisierungen und die Vorbereitung wiederkehrender Berichte. Generative Systeme können zudem natürlichsprachliche Fragen in Datenbankabfragen übersetzen. Voraussetzung sind geeignete technische Schnittstellen, korrekt definierte Zugriffsrechte und eine Kontrolle der erzeugten Ergebnisse.
Gerade bei standardisierten Arbeitsabläufen lässt sich dadurch Zeit einsparen. Anstatt jede Abfrage manuell zu formulieren oder Berichte wiederholt nach demselben Schema aufzubauen, können Analysten bestimmte Arbeitsschritte automatisieren. Das schafft Kapazitäten für komplexere Untersuchungen, die Auswahl geeigneter Kennzahlen oder die Bewertung widersprüchlicher Ergebnisse.
Allerdings kann eine technisch korrekt ausgeführte Abfrage eine fachlich ungeeignete Frage beantworten. Ein Modell kann Zusammenhänge übersehen, Korrelationen mit Ursachen verwechseln oder Ergebnisse überzeugend präsentieren, obwohl die zugrunde liegenden Annahmen nicht tragen. Auch generierte Auswertungen müssen deshalb nachvollziehbar, reproduzierbar und auf ihre Aussagekraft geprüft werden. Die Automatisierung einzelner Arbeitsschritte ersetzt keine methodische Kontrolle des gesamten Analyseprozesses.
Produktivität oder Stellenabbau?
Ob KI die Produktivität steigert, hängt davon ab, welche Aufgaben sie übernimmt und wie Unternehmen die gewonnenen Kapazitäten einsetzen. Eine Studie des National Bureau of Economic Research zeigt, dass generative KI die Produktivität im Kundendienst steigern kann. Besonders profitierten weniger erfahrene Beschäftigte. Ob sich diese Effekte auf Data Analysts übertragen lassen, ist allerdings offen, da die Untersuchung einen anderen Tätigkeitsbereich betrachtete.
Auch das Weltwirtschaftsforum zählt Fachkräfte für Big Data in seinem Future of Jobs Report 2025 zu den Berufsgruppen, für die Arbeitgeber bis 2030 ein Beschäftigungswachstum erwarten. Die Prognose basiert auf Unternehmensbefragungen und ist keine Garantie für die tatsächliche Arbeitsmarktentwicklung. Für Data Analysts bedeutet das: Die Automatisierung einzelner Tätigkeiten ist nicht gleichbedeutend mit dem Wegfall des gesamten Berufsbildes.
Standardisierte Aufgaben können an Umfang verlieren, während die Anforderungen an Interpretation, Qualitätssicherung und fachliche Beratung steigen. Ob Unternehmen dadurch weniger Personal benötigen oder mit vorhandenen Teams mehr Analysen durchführen, hängt von ihren Geschäftsmodellen, ihrem Arbeitsaufkommen und ihren Investitionsentscheidungen ab. Produktivitätsgewinne führen nicht automatisch zu zusätzlicher Beschäftigung – ebenso wenig belegen sie zwangsläufig einen flächendeckenden Stellenabbau.
Fachwissen bleibt gefragt
Mit zunehmender Automatisierung verändert sich das Kompetenzprofil von Data Analysts. Neben technischen Kenntnissen werden statistisches Urteilsvermögen, Domänenwissen und die Fähigkeit wichtiger, Ergebnisse kritisch zu hinterfragen und verständlich zu vermitteln. Wer beurteilen kann, ob eine Analyse methodisch tragfähig ist, welche Einschränkungen ihre Aussagekraft begrenzen und welche Konsequenzen sich daraus ableiten lassen, leistet mehr als die bloße Verarbeitung von Daten.
KI kann die technische Umsetzung beschleunigen und den Zugang zu komplexen Auswertungen erleichtern. Die Verantwortung für die Interpretation und die darauf aufbauenden Entscheidungen bleibt jedoch bei den zuständigen Fachkräften und Organisationen. Gerade wenn Analyseergebnisse in Verkehrsplanung, Trainingssteuerung oder betriebliche Entscheidungen einfließen, müssen Annahmen offengelegt und Unsicherheiten angemessen berücksichtigt werden.
Data Analysts stehen damit nicht schlicht vor der Wahl zwischen Ersetzung und Produktivitätsgewinn. Entscheidend ist, welche Aufgaben automatisiert werden und welche Kompetenzen für eine verlässliche Auswertung unverzichtbar bleiben. Je mehr sich die technische Verarbeitung beschleunigen lässt, desto stärker kommt es darauf an, die Ergebnisse fachlich einzuordnen und ihre Grenzen zu erkennen.
KI macht Data Analysts nicht überflüssig, verändert aber ihre Aufgaben. Während sich standardisierte Arbeitsschritte zunehmend automatisieren lassen, bleiben Fachwissen, kritische Bewertung und die Einordnung von Ergebnissen entscheidend. Produktivitätsgewinne entstehen vor allem dann, wenn technische Möglichkeiten mit fundierter Analysekompetenz verbunden werden.
Autor: Redaktion
