In dieser Folge sprechen wir darüber, ob wir heute – durch Datenauswertung mit Analtytics und KI – klügere Entscheidungen treffen oder nur schnellere. Dr. Claudia Brauer bildet als Professorin für Digital Marketing und Analytics am MCI Innsbruck Fachkräfte aus, die Datenanalyse zur Entscheidungsfindung richtig interpretieren lernen.
Denn: Ohne dieses Wissen kann KI bestehende Ungleichheiten sogar verschärfen – deshalb gilt es genau Hinzusehen.
Von Bauchgefühl zu Big Data: Wovon gute Entscheidungen abhängig sind.
Mehr Daten = bessere KI Entscheidungen?
Daten haben unsere digitale Welt durchdrungen. Noch mehr: Die digitale Welt besteht aus Daten. Aber egal wie viele Daten wir zur Verfügung haben, es geht immer darum, was ein Mensch für seine Entscheidungsfindung daraus ableitet.
Von Excel zum Echtzeit-Agenten
Vor 25 Jahren trafen Unternehmen ihre Entscheidungen häufig noch auf Basis von Exceltabellen, Marktforschungsberichten und Bauchgefühl. Heute schlagen KI-Systeme in Millisekunden optimierte Strategien vor – doch:
Treffen Unternehmen dadurch wirklich bessere Entscheidungen oder einfach nur schnellere?
Über diese Frage disktuieren wir s und Dr. Claudia Brauer zeigt auf, warum KI die Kluft zwischen datenaffinen und uninformierten Unternehmen vergrößern kann. Und: Wie man vorgehen kann, um sich zu wappnen und zu lernen.
Eine unbequeme Botschaft kann uns Claudia Brauer uns nicht ersparen:
Die digitale Transformation ermöglicht nie dagewesene Analysegeschwindigkeiten – doch Schnelligkeit allein macht keine bessere Entscheidung.
Analytics & KI können die Effizienz steigern, aber nur auf Basis von soliden Daten, kritischem Denken und klaren Zielen.
Zwischen Anspruch und Wirklichkeit: Was Unternehmen ausbremst
- Zeit und Fachkräftemangel
Obwohl KI-basierte Analytics-Systeme enorme Einblicke ermöglichen, fehlt es in vielen Unternehmen an Zeit und qualifiziertem Personal, um die Tools richtig zu nutzen - Historie und Gegenwart
Vor 2000 basierte Entscheidungsfindung auf Kundenbefragungen und CRM-Daten. Eine Datenanalyse konnte damals neun Stunden dauern – heute läuft sie in Sekunden. - KI als Brandbeschleuniger
KI bringt nur dann Mehrwert, wenn die Analytics-Grundlagen sitzen. Wer keine solide Datenerhebung und Kennzahlenkenntnis hat, überfordert sich mit KI.. - KI verstärkt das Gefälle zwischen Experten und Uninformierten
Effizienz ist verlockend. Aufmerksamkeit und bewusste Kontrolle verhindern, dass KI unbemerkt zum Selbstläufer wird. - Entlasten, nicht entmenschlichen.
KI/Robotik soll Routine übernehmen (Wäsche, Logistik, Administration), damit Menschen Zeit für Menschen haben – im Hotel wie in der Pflege.
Zentrale Aspekte aus dem Gespräch
Warum KI-gestützte Entscheidungen nicht automatisch besser sind
Obwohl Unternehmen heute über mächtige Werkzeuge verfügen, hat sich die Qualität der Entscheidungen nicht immer verbessert. Nämlich dann, wenn die Basis noch nicht steht – Gründe können sein:
- Mangelnde Datengrundlagen
- Analytics & KI können nur so gut sein wie die Datenbasis. Wer die Grundlagen der Datenerhebung und -interpretation nicht versteht, läuft – wie mit jedem Tool – auch mit Analytics & KI Gefahr falsche Entscheidungen. zu treffen
- Ressourcenmangel
- Viele Unternehmen verfügen weder über ausreichend Zeit noch über qualifiziertes Personal, um KI und Analytics effektiv zu nutzen.
- Das Potenzial bleibt so ungenutzt.
- Fehlende Beurteilungskompetenz
- KI-Tools liefern plausible Ergebnisse – aber nicht immer 100 % richtige.
- Nur wer Analytics-Kompetenz hat, kann KI-Ergebnisse kritisch hinterfragen.
- Ohne dieses Wissen droht die „schnelle Fahrt in die falsche Richtung“.
- Intrinsischer Konflikt zwischen Daten und Bauchgefühl
- Daten können Dinge zeigen, die nicht zur eigenen Überzeugung passen.
- Schön bei zu beobachten visuellen Tests (z. B. Designs von Facebook Ads): Das eigene Gefühl ist längst nicht immer richtig.
- Datenbasierte Entscheidungen erfordern Mut, der eigenen Intuition zu widersprechen.
„Die Daten zeigen manchmal Dinge, die man vielleicht nicht wahrhaben will.“
Claudia Brauer
- Der „Datenfriedhof“
- Datenmengen sind nicht gleich Wissen.
- Fehlt ein zielgerichtetes Reporting, entsteht ein „Datenfriedhof“, auf den niemand mehr schaut.
- Nur klar strukturierte, adressatengerechte Reports machen Daten zu nutzbarer Informationsressource.
Takeaways für die Praxis
📌 Datenstruktur & Analytics vor KI: : Bevor Unternehmen KI einsetzen, sollten sie ihre Analytics-Kompetenz aufbauen.
Ohne solide Grundlagen keine belastbaren Ergebnisse.
📌 Akzeptanz datengetriebener Ergebnisse: Entscheidungen sollten nicht durch das eigene Bauchgefühl, sondern durch belastbare Daten gestützt werden.
📌 Einstieg für KMU: Kleine Unternehmen können mit leicht zugänglichen Tools starten:
- Google Analytics 4 (GA4)
- Meta Business Suite & Instagram/Facebook Insights
- oder intuitive Tools wie zB Fanpage Karma für Social Media Analytics wählen
📌 Gezieltes Reporting: Gut aufbereitete Reports liefern die richtigen Zahlen (in der richtigen Dosis) an die richtigen Personen – klar, visuell und verständlich. Und regelmäßig.
📌 KI-Kompetenz entwickeln: Wer KI-Ergebnisse richtig interpretieren will, muss Analytics-Wissen aufbauen bzw. sich beraten lassen. Denn KI ersetzt kein Expertenwissen bzw. Grundlagenverständnis – im Gegenteil: Eine korrekte Interpretation verlangt es.
📌 Governance & Datensicherheit: Wenn Unternehmen eigene KI-Modelle oder Automationen nutzen, muss klar sein, welche Daten verarbeitet werden dürfen. Mitarbeitersensibilisierung ist entscheidend – bzw. die Schulung auch im Rahmen des AI-Act sinnvollerweise vorgeschrieben.
📌 Automatisierung als Entlastung, niemals als Ersatz:
Viele Entscheidungen – z. B. im digitalen Marketing – werden bereits automatisiert getroffen.
ABER: Der Mensch bleibt in der Verantwortung für die entscheidende letzte Instanz.
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Fazit
Die digitale Transformation ermöglicht nie dagewesene Analysegeschwindigkeiten – doch Schnelligkeit allein macht keine bessere Entscheidung.
KI kann Enscheidungsqualität steigern, aber nur auf Basis von soliden Daten, kritischem Denken und klaren Zielen.
Analytics–Expertin Dr. Claudia Brauer
Dr. Claudia Brauer, Professorin für Digital Marketing und Analytics an der MCI Management Center Innsbruck,
verfügt über über 20 Jahre Erfahrung in Webanalytics, Social Media Analytics und Big Data und hat die gesamte Entwicklung von den ersten Website-Trackings bis zu modernen, KI-basierten Echtzeit-Analysen miterlebt.
ÜBER DEN PODCAST
Host in Folge 18 ist Petra. Expertin für digitales Marketing mit KI
Mit ihrem digitalen und Marketing-Background geht es für Petra darum, den Blick weg von Tools, hin zum zentralen Erfolgsfaktor für digitale Transformation zu lenken: Dem aktiven Gestalten von und für Menschen in Organisationen – und dabei den Blick für Chancen aber auch kritisches Denken und Handeln im Umgang mit KI-Tools zu schärfen.
Petra LIEBL – Content Bakery
Als erfahrene Onlineexpertin und zertifizierte Digitalberaterin verbindet Petra Strategie, digitales Marketing und KI zu wirkungsvollen Online-Lösungen für Unternehmer:innen.
„Wir wollen den Blick weg von Technik, hin zum zentralen Erfolgsfaktor für digitale Transformation lenken: Dem aktiven Gestalten von und für Menschen in Organisationen.“
Im Podcast Vom Hype zum Handeln“ tauchen in einzelne Aspekte ein, lassen Experten zu Wort kommen und stellen praktische Beispiele aus der Unternehmenspraxis vor. Dabei werden sowohl erfolgreiche Implementierungen als auch Lernerfahrungen aus weniger erfolgreichen Versuchen geteilt, um Unternehmen den Weg in die KI-gestützte Zukunft zu erleichtern.
In „Vom Hype zum Handeln“ …
- beleuchten wir verschiedene Anwendungsfelder
- teilen wir eigene Erfahrungen und Insights
- bieten wir Experteninterviews mit Praktikern
- stellen wir konkrete Implementierungsbeispiele vor
- besprechen wir KI-Entwicklungen
Unser Transformationspodcast „Vom Hype zum Handeln“
- erscheint 2-wöchentlich und wird um
- Audio-Bausteine aus dem „KI Kaffee“ und Beiträge zum Themenkreis Wandel und KI ergänzt.
Deine Gastgeber
- Petra Liebl – Marketing-Beratung und Digitalisierungsexpertin
- Daniel Knabl – Systemische Beratung und IT-Experte