Wird ChatGPT Datenanalysten arbeitslos machen?
Künstliche Intelligenz (KI), insbesondere ChatGPT, hat bei Datenanalysten Bedenken hinsichtlich der Arbeitsplatzsicherheit geweckt. Hier betrachten wir die potenziellen Auswirkungen und erörtern, dass ChatGPT trotz Einschränkungen wie häufigen Fehlern und begrenzten Möglichkeiten zum Hochladen von Daten das Potenzial hat, Datenerfassungs- und -analyseaufgaben in Zukunft zu automatisieren.
Wenn Du beruflich mit der Analyse von Daten und der Erstellung von Berichten zu tun hast, ist es verständlich, dass Du Dich angesichts der rasanten Fortschritte der künstlichen Intelligenz (KI) ein wenig beunruhigt fühlst. Vor allem die virale ChatGPT-App hat in den letzten Monaten die Fantasie der Öffentlichkeit angeregt und eindrucksvoll gezeigt, wozu KI bereits in der Lage ist. Für einige mag sie auch wie eine Warnung vor dem wirken, was in der Zukunft auf uns zukommen könnte.
Eine der Stärken der künstlichen Intelligenz ist zweifellos ihre Fähigkeit, große Datenmengen sinnvoll zu nutzen, indem sie nach Mustern sucht und diese in Berichte, Dokumente und Formate umwandelt, die Menschen leicht verstehen können. Dies ist das tägliche Brot von Datenanalysten und vielen anderen Fachleuten der Wissensökonomie, deren Arbeit mit Daten und Analysen zu tun hat.
Es stimmt, dass künstliche Intelligenz - ein Begriff, der sich in Wirtschaft und Industrie im Allgemeinen auf maschinelles Lernen bezieht - seit Jahren in diesen Bereichen eingesetzt wird. Was ChatGPT und ähnliche Tools, die auf großen Sprachmodellen (LLM) und natürlicher Sprachverarbeitung (NLP) basieren, auszeichnet, ist, dass sie von jedermann einfach und effektiv genutzt werden können. Wenn ein CEO einfach zu einem Computer sagen kann: "Was muss ich tun, um die Kundenzufriedenheit zu verbessern?" oder "Wie kann ich mehr Umsatz machen?", muss er sich dann nicht um die Einstellung, Schulung und Unterhaltung eines teuren Analyseteams kümmern, das diese Fragen beantwortet?
Nun, glücklicherweise lautet die Antwort wahrscheinlich ja. In dem Maße, wie KI zugänglicher wird und sich durchsetzt, könnte dieses Team sogar noch wichtiger für das Unternehmen werden, als es ohnehin schon ist. Unbestritten ist jedoch, dass sich ihre Aufgaben grundlegend ändern werden. Im Folgenden möchte ich Ihnen einen Überblick darüber geben, wie sich diese Technologie auf den Bereich der Daten und Analysen auswirken könnte, wenn sie sich in naher Zukunft durchsetzt.
Erstens: Was sind ChatGPT, LLMs und NLP?
ChatGPT ist eine öffentlich verfügbare Konversationsschnittstelle (oder Chatbot), die auf einem LLM namens GPT-3 basiert, das vom Forschungsinstitut OpenAI entwickelt wurde. Das LLM (Large Language Model) gehört zu einem Bereich des maschinellen Lernens, der als Verarbeitung natürlicher Sprache bekannt ist, was im Wesentlichen bedeutet, dass es uns ermöglicht, mit Maschinen zu sprechen und dass diese uns in "natürlicher" (d. h. menschlicher) Sprache antworten können. Kurz gesagt bedeutet dies, dass wir der Maschine eine Frage auf Englisch oder in einer von fast 100 Sprachen stellen können. Es kann auch Computercode in einer Reihe gängiger Programmiersprachen, darunter Python, Javascript und C++, lesen, verstehen und erzeugen. Wir haben uns schon seit einiger Zeit an die Interaktion mit NLP-Technologien gewöhnt, vor allem dank KI-Assistenten wie Alexa und Siri, aber das LLM, das GPT-3 und ChatGPT antreibt, ist um Größenordnungen größer und kann weitaus komplexere Eingaben verstehen und weitaus anspruchsvollere Ausgaben liefern.
Das GPT-3 LLM scheint in der Lage zu sein, Sprache auf sehr anspruchsvolle Weise zu nutzen, da es auf einem riesigen Informationsdatensatz trainiert wurde, der angeblich aus über 175 Milliarden Parametern besteht. Dazu gehören ein offenes Repository von Webdaten namens Common Crawl und mehrere Online-Bucharchive. Durch die Verarbeitung all dieser Daten ist es in der Lage zu lernen, wie Wörter miteinander verbunden sind, und vorherzusagen, was wahrscheinlich die am besten geeignete Antwort auf eine Eingabeaufforderung (eine Frage oder eine andere Eingabe) ist, die ihm gegeben wird. Sie wird manchmal als "generative KI" bezeichnet, weil sie neue Ergebnisse erzeugt, die es vorher noch nicht gab.
Was sind die Grenzen von ChatGPT?
Bevor wir uns zu sehr über die Möglichkeiten dieser Technologie freuen, sei darauf hingewiesen, dass es trotz des Hypes einige erhebliche Grenzen gibt, was die Technologie heute leisten kann. Erstens macht sie häufig Fehler - manchmal sehr einfache -, die jeden, der sich beruflich auf sie verlässt, leicht dumm aussehen lassen können, wenn er nicht aufpasst.
Als ich zum Beispiel an diesem Artikel gearbeitet habe, war es naheliegend, ChatGPT zu fragen, welche Teile der Arbeit eines Datenanalysten es automatisieren kann. Eine der ersten Antworten war: "ChatGPT kann Graphen, Diagramme und andere Visualisierungen erstellen". Das ist eindeutig falsch, denn es kann nur Text generieren.
Bei der Datenanalyse ist ChatGPT auch dadurch eingeschränkt, dass wir nur Daten hochladen können, die als Text eingegeben werden können. Wir können z. B. keine Excel-Tabelle mit Verkaufszahlen hochladen und sie um Einblicke bitten. Natürlich kann man nicht sagen, was zukünftige Versionen können werden. Schauen wir uns also an, wie es verwendet werden kann, und spekulieren wir ein wenig darüber, was in naher Zukunft mit LLMs und NLP möglich sein wird.
Wie können ChatGPT, LLMs und NLP in der Daten- und Analytikbranche eingesetzt werden?
Hier sind einige der wichtigsten Möglichkeiten, wie ChatGPT, LLMs und NLP in der Daten- und Analysebranche eingesetzt werden können:
Erstellen von Code und Anwendungen, die Daten analysieren oder Prozesse wie Datenerfassung, Datenformatierung oder Datenbereinigung automatisieren können.
Definieren von Datenstrukturen - z. B. welche Felder in Datensätzen in einer Datenbank enthalten sein sollen oder welche Zeilen- und Spaltenüberschriften für eine Tabellenkalkulation benötigt werden.
Aufbauemphehlungen für Diagramme, Schaubildern, oder Infografiken und welche Informationen enthalten sein müssen.
Vorschläge von Informationen die in Berichte aufgenommen werden sollten, damit die verschiedenen Zielgruppen - Führungskräfte, Abteilungsleiter, Manager usw. - in der Lage sind, auf der Grundlage der Berichte Maßnahmen zu ergreifen.
Erstellen Sie Schulungsmaterial, um den Mitarbeitern beizubringen, wie sie Analysen auf ihre eigenen Daten anwenden können.
Identifizierung von Datenquellen, die wahrscheinlich die für eine bestimmte Aufgabe benötigten Erkenntnisse enthalten - zum Beispiel: "Wo kann ich Daten über Finanzbetrug in Indien finden?"
Erstellen von Dummy- oder synthetische Daten für eine Vielzahl von Zwecken, z. B. zum Trainieren anderer Modelle für maschinelles Lernen oder zum Testen von Algorithmen.
Beratung in Bezug auf die Einhaltung von Vorschriften und Bestimmungen sowie praktische Schritte, die unternommen werden können, um sicherzustellen, dass Datenoperationen legal, unvoreingenommen und ethisch einwandfrei sind.
Ermittlung von Analyseverfahren und Vorschläge für bewährte Verfahren, die am ehesten zu den gewünschten Ergebnissen führen.
Ist ChatGPT eine Bedrohung für Arbeitsplätze in der Daten- und Analytikbranche?
Wie wir gesehen haben, kann ChatGPT einige der Aufgaben automatisieren, die traditionell in analytischen Berufen anfallen - wie z. B. die Aufgaben von Geschäfts-, Daten- und Finanzanalysten. Zukünftige Iterationen der Technologie werden wahrscheinlich noch effektiver und effizienter werden.
Das bedeutet jedoch nicht, dass jeder, der in einer analytischen Funktion arbeitet, sofort arbeitslos wird. Das liegt vor allem daran, dass den modernsten LLMs und NLP-Tools heute noch Fähigkeiten wie kritisches Denken, strategische Planung und komplexe Problemlösung fehlen. Die meisten Experten sind sich einig, dass es unwahrscheinlich ist, dass auf maschinellem Lernen basierende Tools in absehbarer Zeit in der Lage sein werden, diese Funktionen auf demselben Niveau auszuführen wie Menschen.
Es ist wahrscheinlich, dass Unternehmen und andere Organisationen noch für einige Zeit einen Bedarf an Menschen haben werden, die Experten auf diesem Gebiet sind.
Abgesehen davon werden analytische Aufgaben, die nur repetitive Arbeiten erfordern, in naher Zukunft wahrscheinlich weitgehend automatisiert werden, und es ist wahrscheinlich unvermeidlich, dass dadurch einige Arbeitsplätze verloren gehen werden.
Zugleich werden neue Arbeitsplätze entstehen. Diese werden sich wahrscheinlich um die Fähigkeit drehen, Werkzeuge wie ChatGPT einzusetzen und gleichzeitig menschliche Entscheidungsfindung, Problemlösung, Führung, Strategie, Führung und Teambildung zu praktizieren.
Ich arbeite im Bereich Daten und Analysen; wie kann ich sicherstellen, dass ich nicht überflüssig werde?
Hier gibt es zwei sehr wichtige Regeln zu beachten. Erstens: Was auch immer Sie tun, stecken Sie nicht den Kopf in den Sand und tun Sie nicht so, als gäbe es diese Entwicklung nicht und als würde die KI Ihre Arbeitsweise nicht dramatisch verändern.
Zweitens: Lernen Sie, diese Technologie als Werkzeug zu nutzen. Machen Sie sich mit den Fähigkeiten dieser Technologie vertraut, um Ihre eigenen Fähigkeiten zu erweitern, indem Sie Tools wie ChatGPT oder was auch immer als nächstes kommt, zur Automatisierung von Routine- und sich wiederholenden Aufgaben einsetzen. In diesem Beitrag habe ich eine Reihe von Aufgaben aufgelistet, bei denen dies sofort angewendet werden kann - gehen Sie sie durch und stellen Sie sicher, dass Sie verstehen, wie jede einzelne Aufgabe erledigt werden kann. Lernen Sie dann, wie Sie die dadurch entstehenden Zeit- und Effizienzgewinne nutzen können, um Ihre Fähigkeiten auszubauen und sich auf Bereiche zu konzentrieren, in denen Sie wirklich etwas bewirken können.
Wenn Du den Einzug der KI in Ihren Beruf ignorieren, wirst Du wahrscheinlich nur zurückbleiben, während Kollegen und Konkurrenten, die bereit sind, mit der Zeit zu gehen, die Früchte ernten. Im Moment sehen wir nur die Spitze des Eisbergs. Mit der Weiterentwicklung der Technologie werden immer mehr Aspekte unserer täglichen Arbeit automatisiert werden. Der Schlüssel zum Erfolg im Zeitalter der künstlichen Intelligenz liegt darin, dieser Entwicklung immer einen Schritt voraus zu sein, sich den Umgang mit neuen Tools anzueignen, sobald sie verfügbar sind, und sich der Bereiche bewusst zu sein, in denen menschliches Handeln weiterhin erforderlich ist.
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