Wird Data Science durch KI ersetzt?

Also, Karten auf den Tisch – diese Frage taucht überall auf. Bei Tech-Meetups, in der Kaffeepause bei der Arbeit und ja, sogar in diesen langatmigen LinkedIn-Threads, die niemand zugibt zu lesen. Die Sorge ist ziemlich direkt: Wenn KI so viel Automatisierung bewältigen kann, ist Data Science dann irgendwie … entbehrlich? Kurze Antwort: Nein. Längere Antwort? Es ist kompliziert, chaotisch und viel interessanter als ein klares „Ja“ oder „Nein“.

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Was Data Science tatsächlich wertvoll macht 🎯

Der Punkt ist: Data Science ist nicht nur Mathematik plus Modelle. Was sie so leistungsstark macht, ist dieser ungewöhnliche Cocktail aus statistischer Präzision, Geschäftskontext und einer Prise kreativer Problemlösung . KI kann zwar im Handumdrehen zehntausend Wahrscheinlichkeiten berechnen. Aber kann sie entscheiden, welches Problem für den Gewinn eines Unternehmens von Bedeutung ist? Oder erklären, wie dieses Problem mit Strategie und Kundenverhalten zusammenhängt? Hier kommt der Mensch ins Spiel.

Im Kern ist Data Science eine Art Übersetzer. Sie verarbeitet rohes Chaos – hässliche Tabellen, Protokolle, unsinnige Umfragen – und wandelt es in Entscheidungen um, die normale Menschen tatsächlich umsetzen können. Lässt man diese Übersetzungsebene weg, spuckt KI oft selbstbewussten Unsinn aus. HBR sagt dies seit Jahren: Das Geheimnis liegt nicht in Genauigkeitsmetriken, sondern in Überzeugungskraft und Kontext [2].

Realitätscheck: Studien deuten darauf hin, dass KI viele Aufgaben innerhalb eines Jobs automatisieren kann – manchmal mehr als die Hälfte . Aber die Abgrenzung des Arbeitsumfangs, die Entscheidungsfindung und die Einbindung in das komplexe Gefüge „Organisation“? Das ist immer noch sehr menschliches Terrain [1].

Schneller Vergleich: Data Science vs. KI

Diese Tabelle ist nicht perfekt, aber sie hebt die unterschiedlichen Rollen hervor, die sie spielen:

Der Mythos des „vollständigen Ersatzes“ 🚫

Die Vorstellung, dass KI jeden Datenjob auf sich nimmt, klingt verlockend. Doch diese Vorstellung basiert auf der falschen Annahme, dass der gesamte Wert der Datenwissenschaft technischer Natur sei. Tatsächlich ist der Großteil davon interpretativ, politisch und kommunikativ .

• Kein Manager sagt: „Bitte geben Sie mir ein Modell mit einer Genauigkeit von 94 %.“

• Sie sagen: „Sollen wir in diesen neuen Markt expandieren, ja oder nein?“

KI kann Prognosen erstellen. Was sie jedoch nicht berücksichtigt: regulatorische Hürden, kulturelle Nuancen oder die Risikobereitschaft des CEOs. Die Umsetzung von Analysen in Maßnahmen ist immer noch ein menschliches Spiel , voller Kompromisse und Überzeugungsarbeit [2].

Wo KI bereits für Aufruhr sorgt 💥

Seien wir ehrlich – Teile der Datenwissenschaft werden bereits von der KI aufgefressen:

• Datenbereinigung und -vorbereitung → Automatisierte Prüfungen erkennen fehlende Werte, Anomalien und Abweichungen schneller als Menschen, die sich durch Excel quälen.

• Modellauswahl und -optimierung → AutoML schränkt die Algorithmusauswahl ein und verarbeitet Hyperparameter, wodurch wochenlanges Herumprobieren eingespart wird [5].

• Visualisierung und Berichterstattung → Tools können jetzt Dashboards oder Textzusammenfassungen aus einer einzigen Eingabeaufforderung erstellen.

Wer spürt das am meisten? Menschen, deren Arbeit sich um die repetitive Erstellung von Diagrammen oder grundlegender Modellierung dreht. Der Ausweg? Steigen Sie in der Wertschöpfungskette höher: Stellen Sie präzisere Fragen, erzählen Sie klarere Geschichten und formulieren Sie bessere Empfehlungen.

Kurzer Fallbericht: Ein Einzelhändler testet AutoML auf Kundenabwanderung. Das Ergebnis ist ein solides Basismodell. Der große Erfolg stellt sich jedoch ein, als der Datenwissenschaftler die Aufgabe neu formuliert: Statt „Wer wird Kunden abwandern?“ lautet sie: „Welche Maßnahmen erhöhen tatsächlich die Nettomarge pro Segment?“ Diese Neuausrichtung – und die Zusammenarbeit mit der Finanzabteilung zur Festlegung von Einschränkungen – ist der Mehrwert. Die Automatisierung beschleunigt die Abläufe, doch die Strukturierung ermöglicht das Ergebnis.

Die Rolle von Datenwissenschaftlern entwickelt sich weiter 🔄

Anstatt zu verschwinden, nimmt der Job neue Formen an:

1. KI-Übersetzer – machen technische Ergebnisse für Führungskräfte verständlich, denen Geld und Markenrisiken wichtig sind.

2. Governance & Ethik führend – Einrichtung von Bias-Tests, Überwachung und Kontrollen im Einklang mit Standards wie NISTs AI RMF [3].

3. Produktstrategen – integrieren Daten und KI in Kundenerlebnisse und Produkt-Roadmaps.

menschlichen Fähigkeiten – Geschichtenerzählen, Fachurteilsvermögen, kritisches Denken – zu Teilen, die sich nicht so leicht ersetzen lassen, da die KI immer mehr technische Routinearbeiten übernimmt

Was die Experten und Daten sagen 🗣️

• Automatisierung ist real, aber nur teilweise : Die aktuelle KI kann viele Aufgaben in vielen Berufen automatisieren, aber das gibt den Menschen normalerweise die Freiheit, sich höherwertiger Arbeit zuzuwenden [1].

• Entscheidungen brauchen Menschen : HBR weist darauf hin, dass sich Organisationen nicht aufgrund bloßer Zahlen bewegen – sie bewegen sich, weil Geschichten und Erzählungen die Führungskräfte zum Handeln bewegen [2].

• Auswirkungen auf den Arbeitsplatz ≠ Massenentlassungen : WEF-Daten zeigen, dass Unternehmen erwarten, dass KI Rollen verändert und Personal abgebaut wird, wo Aufgaben hochgradig automatisierbar sind. Gleichzeitig verdoppeln sie die Umschulung [4]. Das Muster ähnelt eher einer Neugestaltung als einem Ersatz.

Warum die Angst anhält 😟

Schlagzeilen in den Medien leben von Untergangsstimmung. „KI ersetzt Arbeitsplätze!“ verkauft sich gut. Seriöse Studien zeigen jedoch immer wieder die Nuancen: Aufgabenautomatisierung, Neugestaltung von Arbeitsabläufen und Schaffung neuer Rollen [1][4]. Ein Vergleich mit dem Taschenrechner ist treffend: Niemand dividiert mehr schriftlich von Hand, aber man muss immer noch Algebra verstehen, um zu wissen, wann man den Taschenrechner benutzen muss.

Relevant bleiben: Ein praktisches Playbook 🧰

• Beginnen Sie mit der Entscheidung. Orientieren Sie Ihre Arbeit an der Geschäftsfrage und den Kosten, die entstehen, wenn Sie falsch liegen.

• Überlassen Sie der KI den Entwurf, Sie verfeinern. Betrachten Sie die Ergebnisse als Ausgangspunkte – Sie bringen Urteilsvermögen und Kontext ein.

• Integrieren Sie Governance in Ihren Workflow. Einfache Bias-Checks, Überwachung und Dokumentation, die an Frameworks wie NIST [3] angebunden sind.

• Konzentrieren Sie sich auf Strategie und Kommunikation. Je weniger Sie auf das „Knopfdrücken“ angewiesen sind, desto schwieriger ist es, Sie durch Automatisierung zu ersetzen.

• Kennen Sie Ihr AutoML. Stellen Sie es sich wie einen brillanten, aber rücksichtslosen Praktikanten vor: schnell, unermüdlich, manchmal völlig falsch. Sie geben die Leitplanken vor [5].

Also … wird KI die Datenwissenschaft ersetzen? ✅❌

Die klare Antwort: Nein, aber sie wird sich verändern . KI verändert die Werkzeuge – reduziert Routinearbeiten, steigert die Skalierbarkeit und verschiebt die Bedeutung der wichtigsten Fähigkeiten. Was sie nicht beseitigt, ist die Notwendigkeit menschlicher Interpretation, Kreativität und Urteilskraft . Wenn überhaupt, sind gute Datenwissenschaftler als Interpreten zunehmend komplexer Ergebnisse wertvoller .

Fazit: KI ersetzt Aufgaben, nicht den Beruf [1][2][4].

Verweise

[1] McKinsey & Company – Das wirtschaftliche Potenzial generativer KI: Die nächste Produktivitätsgrenze (Juni 2023).
https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/the-economic-potential-of-generative-ai-the-next-productivity-frontier

[2] Harvard Business Review – Data Science und die Kunst der Überzeugung (Scott Berinato, Jan.–Feb. 2019).
https://hbr.org/2019/01/data-science-and-the-art-of-persuasion

[3] NIST - Artificial Intelligence Risk Management Framework (AI RMF 1.0) (2023).
https://nvlpubs.nist.gov/nistpubs/ai/nist.ai.100-1.pdf

[4] Weltwirtschaftsforum – Verschließt KI die Tür für Einstiegsjobs? (30. April 2025) – Erkenntnisse aus Future of Jobs 2025 .
https://www.weforum.org/stories/2025/04/ai-jobs-international-workers-day/

[5] He, X. et al. – AutoML: Ein Überblick über den aktuellen Stand der Technik (arXiv, 2019).
https://arxiv.org/abs/1908.00709

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