Statistik für Menschen, die Statistik eigentlich meiden (Teil 4 von 4)

Statistik ist heute so bequem wie noch nie - und das ist Teil der Lösung und des Problems zugleich. KI-gestützte Statistiktools wie excelmatic und julius leisten zwar in der Free-Version viel, aber ihre ganze Kraft entfalten sie erst im Abo. Es ist das bekannte Problem: KI erfordert Geld oder Zugehörigkeit zu einer Firma oder Organisation, die ein Budget dafür hat.

Auch der Datenschutz ist unklar. Welche Daten sensibel sind und welche nicht ist oft schwer zu entscheiden. Wenn ich die Tools in Hochschulen oder Firmen präsentiere, arbeite ich mit synthetischen Datensätzen. So lassen sich die Tools gefahrlos erproben. Trotzdem zeigt sich in der Praxis, dass Menschen diese und andere Tools auch einsetzen, wenn die Regeln es nicht zulassen.

Das Trilemma der Schatten-KI-Nutzung

Barbara Geyer hat das strukturelle Problem hinter dieser Schatten-KI-Nutzung gut beschrieben: An Hochschulen, aber auch an anderen Arbeits- und Lernorten, sind die Menschen befangen in einem Trilemma aus:

1.) Funktionell schwachen eigenen KI-Systemen, die datenschutzkonform sind

2.) kommerziellen, leistungsstarken KI-Tools, die datenschutzrechtlich umstritten und z.T. auch teuer sind und

3.) fehlenden Vorgaben seitens der Arbeitgeber + Bildungseinrichtungen

Das Trilemma lässt sich nicht auflösen. Aber die Schatten-KI-Nutzung blüht auch, weil vielerorts Experimente mit dem Schlagwort „Datenschutz“ von vornherein verunmöglicht werden. Dabei ist DSGVO-Konformität kein Label, sondern das Ergebnis eines Prüfprozesses. Doch geprüft werden die Tools auf ihre DSGVO-Konformität oft nicht.

Wie der Umgang mit Statistik-KI-Tools gelingen kann

In diesen Zwickmühlen agieren auch die Statistik-KI-Tools. Sie machen zwar vieles leichter, aber sie agieren auf einem Feld, das von Unsicherheiten und Unkenntnis geprägt ist. Was also tun?

Ich selbst setze auf sensibilisieren, ausprobieren und gemeinsam über die Erfahrungen und Ergebnisse diskutieren. Auch wer keine Ahnung von Statistik hat, kann die Ergebnisse durch Einsatz mehrerer Tools vergleichen, kann das Tool oder den Kursleiter fragen, was eine Regressionsanalyse, wie sich Mittelwert und Median unterscheiden usw.

Meine Erfahrung sagt, dass die Nutzung dieser Tools den Einstieg in Statistik erleichtert. Sie regen zur weiteren Beschäftigung an und bringen neue Erkenntnisse und Zugänge, nicht nur zu Daten, sondern zu Wissen und dem eigenen Fach und Arbeitsumfeld allgemein. Es muss "nur" fachkundig begleitet werden.

Wie geht ihr damit um? Kennt ihr Tools wie julius, excelmatic oder die Datenanalyse-Agenten von Mistral. Und wenn ja, nutzt ihr sie? Und wenn ihr sie nicht nutzt, woran liegt es? An Unkenntnis der Tools, Unsicherheiten wegen Datenschutz, weil ihr lieber auf die tradierte Statistikausbildung setzt oder weil ihr den Ergebnissen der Tools nicht traut? Ich bin gespannt, von euch zu hören.