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Daten analysieren mit ChatGPT
Was ist von sprachbasierter KI zu erwarten? Beispiel: Titanic-Datenset

Wie kann ChatGPT bei Analysen helfen?

In den letzten Jahren hat Künstliche Intelligenz (KI) immer mehr Unternehmensbereiche erobert – von der Prozessautomatisierung bis hin zur Unterstützung bei wichtigen Business-Entscheidungen. Sie hat sich zu einem echten „Eisbrecher“ für komplexe Datenanalysen entwickelt, so wie die RMS Titanic einst als Symbol für technologische Innovation stand, bis sie tragisch unterging.

Bedeutung für Business Intelligence und Datenanalysen

Vor allem im Bereich der Business Intelligence (BI) und Datenanalyse spielt KI heute eine zentrale Rolle. Sie hilft Unternehmen, den richtigen Kurs zu finden, indem sie tiefe Einblicke in riesige Datenmengen und versteckte Muster liefert. So wie die Titanic Passagiere mit unterschiedlichen Zielen transportierte, sortiert KI große Datenmengen nach relevanten Aspekten, um Unternehmen und Organisationen genau die Informationen zu geben, die sie brauchen.

Fähigkeiten sprachbasierter KI

In diesem Artikel schauen wir uns an, 

  • wie gut die Fähigkeiten sprachbasierter KI-Systeme wie ChatGPT sind, 
  • was schon funktioniert, 
  • und wo noch Schwachstellen liegen. 

Dafür nehmen wir die Passagierlisten der Titanic als Beispiel. Anhand dieser Analyse lässt sich gut erkennen, welche Chancen und Risiken diese KI für Unternehmen bereithält und inwieweit sie schon bereitsteht, um Unternehmen durch die Datenflut zu steuern.

*Dieser Artikel erschien im Business Intelligence (BI) Special der Zeitschrift is report.

Fabian Heidenstecker

Senior Manager Solutions

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Aus dem Inhalt

Das Bild zeigt die Seiten des Artikels in Miniaturansicht.

1. Das Titanic-Beispiel: Wer überlebte, und warum?

  • Welche Faktoren beeinflussten die Überlebenschancen?
  • Welche Muster erkennt die KI?

2. ChatGPT-4o als Analyse-Assistenz: 
So funktionierte es!

Ein Blick hinter die Kulissen entlang von fünf verschiedenen Kompetenzen: Daten einlesen und bereinigen, Code-Generierung, Datenvisualisierung, Erklärungen und Best Practices und Kommunikation der Erkenntnisse

3. Was geht? Und was geht nicht?

  • Was heute schon funktioniert
  • Wo ChatGPT (noch) an seine Grenzen stößt

4. Dinge, die klassische BI-Tools besser können

Wo haben BI-Tools momentan noch klar die Nase vorn? Vier Beispiele.

5. Werden Menschen bald überflüssig?

Was kommt auf uns zu? Worauf müssen sich Data- und Analytics-Fachleute langfristig einstellen?

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