Der tägliche Kampf um Antworten
Du musst wissen, welche Regionen das Umsatzwachstum im letzten Quartal getrieben haben. Nicht den Standardbericht, sondern aufgeschlüsselt nach Produktlinie, im Vergleich zum Vorjahr, und ohne diese einmalige Grossbestellung, die alles verzerrt.
In den meisten Unternehmen bedeutet das: mit Excel kämpfen, tagelang auf eine IT-Abfrage warten oder es ganz bleiben lassen, weil es zu umständlich ist.
Was wäre, wenn du einfach fragen könntest?
Der unterschätzte Anwendungsfall
Die meisten KI-Diskussionen drehen sich um Schreiben und Programmieren. Datenanalyse ist genauso leistungsfähig, bekommt aber weniger Aufmerksamkeit.
Aber Menschen, die entdecken, dass sie mit ihren Daten sprechen können, haben diesen "Wo war das die ganze Zeit?"-Moment. Die Daten sind bereits da. Sie haben bereits Fragen. Das macht es nur drastisch einfacher, beides zu verbinden.
Mit richtig eingerichteten KI-Coding-Tools beschreibst du, was du wissen möchtest. KI schreibt den Code. Du siehst die Ergebnisse. Nicht ganz richtig? Verfeinere: "Jetzt quartalsweise aufschlüsseln." Fertig.
Das ist keine Automatisierung bestehender Prozesse. Es ist eine andere Beziehung zu Daten. Von "Was kann ich mit den Werkzeugen analysieren, die ich kenne?" zu "Was will ich wissen?"
Warum Nur-Lese-Analysen funktionieren
Was das praktikabel macht: Du bittest KI, Daten zu lesen und zu analysieren, nicht sie zu ändern.
Code zu schreiben, der Daten modifiziert, ist riskant. KI macht Fehler. Aber lesen? Abgesehen davon, die Datenbank vorübergehend zu überlasten, ist der schlimmste Fall eine falsche Antwort, die du prüfen kannst. Kein Schaden angerichtet. Und das Datenbankrisiko lässt sich abmildern.
Das beseitigt die Hauptbarriere für die Nutzung von KI mit echten Geschäftsdaten. Du vertraust nicht darauf, dass KI perfekt ist. Du nutzt sie für mechanische Arbeit, während du die Beurteilung übernimmst.
Das eigentliche Problem: Die Daten bekommen
Das klingt grossartig, bis du auf den tatsächlichen Engpass stösst: maschinenlesbare Daten zu bekommen.
Die meisten Unternehmensdaten leben in Systemen, die dir PDFs und formatierte Berichte geben, keine CSVs, die du analysieren kannst. Die Daten existieren. Sie in einem nutzbaren Format herauszubekommen reicht von "Antragsformular ausfüllen und warten" bis "passiert nicht."
Beginnen Sie, wo Sie können
Der pragmatische Weg: Beginne mit dem, was du tatsächlich bekommen kannst.
Die meisten Systeme lassen dich irgendetwas exportieren, selbst einen umständlichen CSV-Download. Das reicht.
Richte ein KI-Coding-Tool darauf (Claude Code, Codex, Devstral oder viele andere). Sag ihm, was du wissen möchtest. KI liest die Datei, schreibt Analysecode, zeigt Ergebnisse.
"Zeig mir die Top 10 Kunden nach Umsatz, ohne Rückerstattungen." Tabelle erscheint. Du verfeinerst: "Jetzt zeig den monatlichen Umsatz für jeden über das Jahr." Diagramm erscheint. Kunde X hatte einen Ausschlag im März. "Was hat den Ausschlag bei Kunde X verursacht?" KI filtert und schlüsselt Einzelposten auf. Eine einzelne Grossbestellung für Produkt Y.
Drei Minuten. Die Alternative: eine Stunde in Excel oder eine Woche Wartezeit auf BI.
Ihren Fall für besseren Zugriff aufbauen
Mit CSV-Exporten zu beginnen ist strategisch. Du beweist zunächst den Nutzen lokal.
Du beantwortest Fragen schneller. Du teilst Erkenntnisse, die sonst nicht entstanden wären, weil sie zu aufwändig gewesen wären. Die Leute bemerken es.
Wenn du jetzt um besseren Datenzugriff bittest, idealerweise API-Zugangsdaten oder Datenbank-Leserechte, fragst du nicht nach einer hypothetischen Fähigkeit. Du zeigst, wie man etwas, das bereits funktioniert, noch besser machen kann.
IT-Teams sind aus gutem Grund sehr vorsichtig mit Zugriffsrechten. Aber wenn du bereits nützliche Arbeit mit begrenztem Zugriff leistest und verstehst, was du tust, ändert sich das Gespräch.
Was ist mit dem BI-Team?
BI-Teams bauen Dashboards, die alle regelmässig brauchen. Standardmetriken, verlässliche Infrastruktur.
Konversationelle Analyse ist für Fragen, die nicht in Standardberichte passen. Die einmalige Untersuchung. Die Nachfrage zu etwas auf einem Dashboard. Die schnelle Prüfung vor einer Entscheidung.
BI baut die Strassen. Du gehst abseits der Wege, um etwas Spezifisches zu erkunden.
Die meisten BI-Teams haben einen Rückstau beim Verwalten bestehender Tools. Wenn du dich bei spezifischen Fragen selbst versorgst, ohne Support-Last zu erzeugen, ist das normalerweise willkommen. Der Schlüssel ist Kommunikation und Ergänzung offizieller Metriken, nicht Konkurrenz.
Was das verändert
Wenn Analyse von "könnte Stunden dauern" zu "fragen und in Sekunden eine Antwort bekommen" wird, werden andere Dinge möglich.
Du gehst Vermutungen nach, die du sonst lassen würdest. Du verfolgst Anomalien, die du akzeptiert hättest. Du beantwortest Fragen in Meetings, statt zu versprechen, dich später zu melden.
Der limitierende Faktor verschiebt sich von "Habe ich Zeit?" zu "Habe ich die Daten?"