Das Verstehen von Zahlen und Daten ist heute essenziell – das hat nicht erst, aber insbesondere die Pandemie gezeigt. Die Vermittlung von Datenkompetenz in jungen Jahren ist daher sinnvoll. SAS unterstützt dies unter anderem mit einem spielerischen Ansatz: The Batting Lab. [...]
Künstliche Intelligenz (KI) und Digitalisierung sind in der deutschsprachigen Öffentlichkeit in den vergangenen drei Jahren praktisch zum Synonym geworden. Das ist ein Ergebnis der Langzeituntersuchung „Trust in AI Index“ von SAS. Demnach war die Korrelation zwischen den beiden Schlagworten in der öffentlichen Diskussion vor gut drei Jahren noch eher schwach – Stand heute (erstes Quartal 2022) werden die beiden Begriffe in einem Atemzug genannt.
Langzeitstudie von SAS
Für den Index wurden seit Anfang 2019 rund 75.000 Artikel und knapp 290.000 Tweets voll automatisiert analysiert. Anders als bereits bestehende Studien zum Thema basiert er nicht auf Befragungen, sondern wird aus einer kontinuierlichen Erfassung von medialer Berichterstattung und Meinungsäußerungen generiert. Die Analyse erfolgt mit Text Analytics und Sentiment-Analyse auf der Cloud-Plattform SAS Viya. Weil keine Fragestellung zugrunde liegt, ist die Auswertung ergebnisoffen und frei von Vorurteilen („Bias“).
Eine weitere Erkenntnis: KI ist längst nicht das Reizthema, als das es oft behandelt wird. Eine hitzige Diskussion findet weder in den klassischen Medien noch in den Social-Media-Kanälen statt, große Ausschläge im Meinungsklima sind nicht zu beobachten. Die Meinungstendenz in der Berichterstattung ist neutral bis leicht positiv: Der Wert liegt regelmäßig bei knapp über 50 bei einem Spektrum von 0 (= sehr negativ) bis 100 (= sehr positiv). Erhebliche Skepsis gegenüber KI oder sogar eine kategorische Ablehnung findet nur in Einzelfällen statt.
Kompetenz fördert Akzeptanz
Digitalisierung und KI wachsen also immer stärker zusammen. Umso wichtiger wird in dem Zusammenhang Datenkompetenz. IT-Berufe sind längst dem nerdigen Dasein in Programmierkellern entwachsen. Jobs wie der Data Scientist werden immer populärer – und von Unternehmen stärker nachgefragt. Laut einer aktuellen Studie zur digitalen Transformation meint mehr als die Hälfte der dafür befragten Data Scientists (53 Prozent), dass ihre Arbeit jetzt wichtiger ist als noch vor Corona. Unternehmen müssen erkennen, dass es sich langfristig auszahlt, in ein Team aus Datenexperten zu investieren, deren Fähigkeiten sich ergänzen – gerade bei zunehmend digitalen und KI-basierten Geschäftsprozessen.
Um hier den viel beschworenen Talent Gap zu überbrücken, sind (Aus-)Bildungsinitiativen erforderlich, die bereits in jungen Jahren ein Grundverständnis von Daten vermittelt. Denn heutzutage ist es immens wichtig, dass jeder Daten „lesen“ und bewerten kann – sei es, um geschäftlich Möglichkeiten zu erkennen, sei es, um privat Fake News zu bewerten. Stichwort: Data Literacy.
Diese Datenkompetenz fördert beispielsweise SAS mit vielseitigen Maßnahmen im Bildungsbereich. Dazu gehören die SAS Academic Programs, die SAS Trainings oder die SAS Academy for Data Science. Aktuelles Beispiel ist der SAS Skill Builder for Students, der Data Scientists durch die Verbindung von Lerninhalten mit Zertifizierungen signifikant bessere Karrierechancen verschafft. Oder ganz pragmatisch: ein Besuch im Klassenzimmer, um Schülern die Aufgaben eines Data Scientists zu erklären.
Fazit
Als man begann, Wissen in Büchern festzuhalten, wurde Lesen zu einer unerlässlichen Fähigkeit. Heute ist das Interpretieren von Daten eine Conditio sine qua non in den meisten Berufsfeldern, aber auch im Privatleben – beispielsweise, wenn es darum geht, Fake News von echten Nachrichten zu unterscheiden. Durch die Vermittlung der erforderlichen Datenkompetenz ist der Grundstein gelegt, um die drängendsten aktuellen Probleme zu lösen – egal, ob im wirtschaftlichen, sozialen oder umwelttechnischen Bereich. Und dieses Know-how im Umgang mit KI und Datenanalyse bildet die Voraussetzung für die Entwicklung spannender neuer Ideen und Innovationen.
Spielerisch zu Datenkompetenz: „The Batting Lab“
Um die Jüngsten konkret erleben zu lassen, was KI, das Internet of Things (IoT) und Computer Vision leisten können, hat SAS eine realistische Spielanordnung entwickelt. Im interaktiven „Cage“ des Batting Lab können Schüler ihren Baseball-Abschlag testen, auf Basis von 50.000 Datenpunkten interaktiv analysieren und so ihren Schwung verbessern.
Im Hightech-Trainings-Cage des Batting Lab, der aktuell im US-amerikanischen Cary steht, sammeln Sensoren und Kameras in einer einzigen Sitzung rund 2,5 Millionen Datenpunkte zu Haltung, Schwung und Flugbahn des Balls. Mit KI, Computer Vision und IoT-Technologien werden die Messdaten in Echtzeit analysiert. Feedback und Verbesserungsvorschläge erfolgen direkt über Displays am Boden und an den Wänden des Käfigs. Die Trainingsdaten für das statistische Modell lieferten Untersuchungen von Tausenden Schlägen von US-Spitzenspielern. Zusätzlich gibt es ein Online-Playbook des Programms.
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