Wer seine chaotische Einkaufsliste in einen KI-Chatbot kopiert und um Sortierung nach Supermarktabteilungen bittet, spart sich das lästige Hin-und-her-Laufen zwischen Gemüse- und Kühlregal. Ähnlich hilfreich: Man vergleicht Ferienwohnungen, indem man mehrere Angebotstexte in die KI einspeist und eine übersichtliche Vergleichstabelle erhält.
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Was früher mühsame Tabellenarbeit bedeutete, erledigen Sprachmodelle heute in Sekunden. Der Forscher Ethan Mollick nennt diese Anwendungen "unspektakulär, aber extrem wertvoll" – gerade weil sie alltägliche Probleme lösen. Allerdings lohnt ein prüfender Blick auf die Ergebnisse, da die KI gelegentlich Informationen übersieht oder falsch zuordnet.
Reasoning-Modelle: Die schlaueren Datenhelfer
Fortschrittlichere Systeme wie ChatGPT's O1 oder DeepSeek R1 arbeiten mit "Reasoning"-Fähigkeiten – sie denken in mehreren Schritten, bevor sie antworten. Diese Modelle bewältigen komplexere Aufgaben, etwa das Erstellen von Dienstplänen oder die Organisation von Sitzordnungen. Besonders praktisch sind auch integrierte Funktionen wie ChatGPT's Data Analyst oder Claude Artifacts. Diese Tools führen Programmcode direkt im Chat aus und können auch Daten visualisieren.
🎧 Wie verändert KI unser Leben? Und welche KI-Programme sind in meinem Alltag wirklich wichtig? Antworten auf diese und weitere Fragen diskutieren Gregor Schmalzried, Marie Kilg und Fritz Espenlaub jede Woche in Der KI-Podcast – dem Podcast von BR24 und SWR.
Für verlässliche Ergebnisse empfiehlt das Team des KI-Podcasts von BR24 und SWR allerdings einen schrittweisen Ansatz: Erst die Daten sortieren lassen, dann gemeinsam mit der KI analysieren und erst zum Schluss visualisieren. So behält man die Kontrolle und minimiert das Risiko von "Fantasiewerten", die KI-Systeme manchmal erfinden, um beeindruckend aussehende Grafiken zu erzeugen.
Deep Research: KI als digitaler Rechercheur
Wer tiefer in Themen einsteigen will, nutzt "Deep Research"-Funktionen in ChatGPT oder ähnliche Funktionen in der KI-Suchmaschine Perplexity oder dem Chatbot Grok. Diese Dienste kombinieren Internet-Recherche mit Datenanalyse und liefern umfassende Berichte – von Unternehmensanalysen bis zu technologischen Trends.
Interessanterweise sind die Ergebnisse bei weniger diskutierten Themen oft zuverlässiger. Bei polarisierenden Themen wie Tesla-Aktien spiegelt die KI-Analyse hauptsächlich die gerade dominierende Internet-Meinung wider. Wer nach einer Tesla-Analyse fragt, hätte 2015 wahrscheinlich begeisterte Zukunftsprognosen erhalten – und kriegt heute eher eine kritische Einschätzung zur Überbewertung des Unternehmens.
Die Selbstanalyse mit KI-Unterstützung
Ein anderer Anwendungsbereich ist die Analyse persönlicher Gesundheits- und Aktivitätsdaten. Fast jedes Smartphone zählt heute Schritte, viele Menschen nutzen zusätzlich Fitness-Tracker oder Schlafanalyse-Apps – doch die wenigsten wissen, wie sie aus diesen Datenmengen nützliche Erkenntnisse gewinnen können.
KI-Modelle könnten Zusammenhänge zwischen täglichen Schrittzahlen und Wohlbefinden aufzeigen oder beispielsweise Tagebucheinträge mit Stimmungsschwankungen korrelieren. Die sogenannte "Quantified Self"-Bewegung, die seit Jahren das systematische Tracken persönlicher Daten praktiziert, bekommt durch KI-Analyse neue Impulse.
Bei sensiblen Gesundheitsdaten sollte man allerdings besonders wachsam sein – sowohl was den Datenschutz betrifft als auch die Zuverlässigkeit der KI-Analysen. Wer Muster in seinen Gesundheitsdaten sucht, sollte die Ergebnisse als Hinweise verstehen, nicht als medizinische Diagnosen. Bei der Eingabe persönlicher Informationen in KI-Chatbots ist also Vorsicht geboten.
Die KI als digitaler Organisationshelfer birgt enormes Potenzial – vorausgesetzt, man behält einen gesunden Skeptizismus und überlässt der Technologie nicht blind die finale Entscheidung.
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