Google Trends-Studie zeigt auf, was der Internet-Gigant alles nicht kann
Eine deutsche Studie zu Google Trends attestiert dem Statistik-Dienst zu Suchanfragen erhebliche Schwächen. Die dabei festgestellte Unzuverlässigkeit des Tools zeigt auf, dass einige auf den US-Tech-Riesen projizierten Ängste wohl übertrieben sind.
Google Trends liefert unzuverlässige Ergebnisse. Das ist – stark zusammengefasst – das Ergebnis einer Studie des deutschen Analyse- und Beratungsunternehmens Hase & Igel, der Abteilung Very Large Business Applications der Uni Oldenburg, des L3S Research Centers der Uni Hannover und des Radio- und Fernsehsenders NDR. Aufbauend auf der Beobachtung, dass ein und die selbe Abfrage zum selben Suchbegriff, Zeitraum und geographischen Raum zu unterschiedlichen Zeitpunkten mitunter stark divergierende Ergebnisse liefert, fand eine systematische Untersuchung statt. In der wurde genau dieser Umstand bestätigt.
Google Trends-Stichproben scheinbar nicht repräsentativ
Der Claim des Internet-Giganten, mit dem das beliebte Tool auch beworben wird, Google Trends bilde die Suchabfragen der User repräsentativ ab, trifft somit nicht zu. Google berechnet die dargestellten Werte anhand von Stichproben. Doch für ein repräsentatives Ergebnis braucht man bekanntlich auch eine Repräsentative Stichprobe. Dieser Umstand scheint nicht gegeben zu sein, Google beteuert freilich das Gegenteil.
Gegen-Argument von Google stimmt nur bedingt
Isabelle Sonnenfeld, Leiterin des Google News Lab für die DACH-Region, meint gegenüber dem NDR: “In der Google-Suche werden jeden Tag Milliarden von Suchanfragen bearbeitet, deshalb ist die in Google Trends verwendete Stichprobe ausreichend”. Die Schwankungen bei den Ergebnissen erklärt sie so: “Wenn ein Suchbegriff in der betrachteten Periode nur ein sehr geringes Suchvolumen aufweist, kann es hier zu kleinen Abweichungen auch in abgeschlossenen Zeiträumen kommen”. Laut Studie gilt dieses Argument aber nur bedingt. Zwar stellte man einen eindeutigen Zusammenhang zwischen Suchvolumen und Datenqualität fest. Doch damit ließen sich nur etwa die Hälfte der Widersprüche in den Daten erklären.
Was der Internet-Riese alles nicht weiß und kann…
Neben ihrer formellen Aussage zur Qualität von Google Trends zeigt die Studie unbeabsichtigt einen anderen Umstand auf: Sie zeigt, was der Internet-Gigant alles offenbar nicht kann. Das offensichtliche Unvermögen Googles, eine repräsentative Stichprobe aus seinen Usern zu ziehen, zeigt, dass der Tech-Riese scheinbar auf gar nicht so viel Wissen über diese zugreifen kann. Vereinfacht gesagt: Sind in der einen Stichprobe zufällig 20 Prozent mehr Teenager und in der anderen 20 Prozent mehr Pensionisten, verwundert eine starke Divergenz im Ergebnis kaum. Würde Google “alles über uns wissen” und könnte dieses Wissen auch nutzen, würde das aber nicht passieren.
Eine weitere Aussage von Sonnenfeld gegenüber dem NDR wirkt erhellend: “Würden wir in Google Trends nicht mit Stichproben sondern dem gesamten Datensatz aller Suchanfragen arbeiten, wäre eine Verarbeitung aufgrund der Datenmenge nicht mehr möglich”. Dieser Aussage überrascht zwar nicht, zeigt aber nochmal deutlich, dass auch Google nicht allmächtig ist. Und dass der Internet-Riese vielleicht doch nicht soviel mit unseren Daten anrichten kann, wie vielfach befürchtet. Einige der (auch von nicht-Verschwörungstheoretikern) auf Google projizierten (Privacy-)Ängste sind also wohl einfach schon deswegen übertrieben, weil der Konzern das ihm Vorgeworfene technisch nicht umsetzen kann. Das man von Mountain View aus vielleicht auch gar nicht die Menschheit unterjochen will, sondern einfach nur Geschäft machen will, sei an dieser Stelle nur der Vollständigkeit halber erwähnt.
“Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”: Erfolgsfaktoren und Herausforderungen in der KI-Praxis
Nachlese. Der Hype um künstliche Intelligenz ist längst im Rollen. Doch wie schaffen Unternehmen den Durchbruch in der Praxis? In der dritten Folge der neuen brutkasten-Serie “No Hype KI” schildern Expert:innen, welche Erfolgsfaktoren wirklich zählen und wie sich Herausforderungen souverän meistern lassen - von Datenlücken bis hin zur Einbindung der Belegschaft. Klar wird, dass die Technik nur ein Teil der Gleichung ist.
“Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”: Erfolgsfaktoren und Herausforderungen in der KI-Praxis
Nachlese. Der Hype um künstliche Intelligenz ist längst im Rollen. Doch wie schaffen Unternehmen den Durchbruch in der Praxis? In der dritten Folge der neuen brutkasten-Serie “No Hype KI” schildern Expert:innen, welche Erfolgsfaktoren wirklich zählen und wie sich Herausforderungen souverän meistern lassen - von Datenlücken bis hin zur Einbindung der Belegschaft. Klar wird, dass die Technik nur ein Teil der Gleichung ist.
Wie lässt sich KI “richtig” in Unternehmen integrieren? Wieso erleben Unternehmen einen “Bottom-Up-Push” und warum sprechen viele dabei noch von großen Hürden? Um diese und viele weitere Fragen ging es in der dritten Folge von “No Hype KI”. Zu Gast waren Alexandra Sumper von Nagarro, Manuel Moser von CANCOM Austria, Moritz Mitterer von ITSV sowie Clemens Wasner von AI Austria und EnliteAI.
Der Bottom-Up-Push
“Der AI-Hype ist jetzt circa zehn Jahre alt”, startet Clemens Wasner die Diskussionsrunde. Was als “vorausschauende Warnung und Betrugserkennung” im B2B-Sektor begann, hat sich eine knappe Dekade später zu einer Bottom-Up-Push-Bewegung entwickelt. “Einzelne Mitarbeitende verfügen teilweise über weitaus mehr praktische Erfahrung mit Generativer KI”, als “das oft auf einer Projektebene passiert”, so Wasner.
Um KI federführend in Unternehmen zu verankern, sei es wichtiger denn je, Mitarbeitende einzubinden und ihnen intern eine Bühne für den Best-Practice-Austausch zu geben, erklärt Wasner weiter. Aktuell ginge der KI-Push immer intensiver von Mitarbeiter:innen aus. Vergleichbar sei diese Bewegung mit dem Aufkommen der Smartphones vor etwa fünfzehn Jahren.
Daten mit Qualität
Als Basis sollte zuerst allerdings der Datenhaushalt eines Unternehmens sauber strukturiert und reguliert werden, sagt Manuel Moser, Director Digital Innovation & Software Engineering bei CANCOM Austria. “Wenn ein Unternehmen in puncto Daten hinterherhinkt, kann das jetzt durchaus ein Stolperstein sein”, sagt der Experte. In CRM- und ERP-Systemen finden sich häufig unvollständige Angaben. Die dadurch entstehende unzureichende Datenqualität könne jede KI-Initiative ins Stocken bringen, so Moser.
“Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”
Schon allein das Notieren von Informationen auf Zetteln gilt nicht nur als scheinbar banale Hürde, wie Moser im Talk erläutert. Analoge Gewohnheiten können enorme Auswirkungen auf den gesamten Digitalisierungsprozess des Unternehmens haben: “Ich sage immer: Bei Digitalisierungslösungen ist der größte Feind der Zettel und der Bleistift am Tisch, mit denen man das digitale Tool am Ende des Tages umgeht.”
Gerade der öffentliche Sektor sollte im KI-Einsatz sowie in der Verwaltung von Daten sorgfältig agieren. Moritz Mitterer, Aufsichtsratsvorsitzender der ITSV, spricht von besonders sensiblen Daten aus der Sozialversicherung, die ein enges rechtliches Korsett und damit ein höheres Maß an Vorsicht mit sich bringen.
“Wir haben 2017 in der ITSV damit begonnen, innerhalb der Struktur damit zu experimentieren”, erzählt Mitterer. Ein essentielles Learning daraus: Gerade große Prozessmengen stellen sich als ideales Feld für KI heraus – wenn man vernünftige Leitplanken, klare Haftungsregeln und eine unternehmensweite Governance definiert.
Im Fokus stehen User:innen
Datenqualität, Governance und gleichzeitig reichlich Agilität? Worauf sollten sich Unternehmen in erster Linie konzentrieren, um KI lösungsorientiert einzusetzen? Alexandra Sumper, Director Delivery Österreich bei Nagarro, betont, dass KI-Projekte weit mehr als reine Technik voraussetzen: “Meine Erfahrung zeigt wirklich, nicht zu groß zu beginnen, wenn man erst am Anfang steht.“ Viele Firmen würden sich gerade anfangs in Strategiepapieren verlieren, anstatt realitätsgetreue Use Case zu definieren, so die Expertin.
“Man muss gut darauf achten, dass man liefert. Sowohl an Datenqualität, als auch an optimierter User Experience”, erläutert Sumper. Als Erfolgsbeispiel nennt sie die Asfinag, die einen KI-Chatbot erfolgreich eingeführt hat. Das Besondere dabei: Ein Kernteam entwickelte die KI-Lösung, achtete auf Datenqualität und band die künftigen Nutzer:innen ein. Die Akzeptanz im Unternehmen stieg rasant, erzählt Sumper von den Projektanfängen.
Ähnliche Schlüsse zieht Sumper aus der Beobachtung anderer Kund:innen: In erster Linie gelte es zu testen, ob KI in einem kleinen Rahmen Nutzen bringt. Sobald Mitarbeiter:innen erleben, dass KI ihre Arbeit wirklich erleichtert, wächst das Vertrauen und die Bereitschaft, weitere Schritte zu gehen.
“Am Anfang gibt es nichts, dass zu 100 Prozent funktioniert”
Dass sich eine Trial-and-Error-Phase gerade in den Anfängen des KI-Einsatzes nicht vermeiden lässt, scheint ein allgemeiner Konsens der Diskussionsrunde zu sein. “Es gibt nichts, was sofort 100 Prozent top funktioniert”, so Sumper. Um Fehlerquellen und deren Auswirkungen jedoch möglichst gering zu halten, empfiehlt die Expertin Qualitätssicherung durch ein Key-User-Team, um Fehler festzustellen, zu korrigieren und Daten-Gaps zu schließen.
Hierbei sollen die Möglichkeiten von generativer KI intelligent genutzt werden, wie Clemens Wasner hervorhebt: “Wir haben das erste Mal eine Technologie, die es ermöglicht, unstrukturierte Daten überhaupt auswertbar zu machen.” Nun gilt es, Effizienz in der Datenstrukturierung und -auswertung zu fördern, um mit der aktuellen Welle der digitalen Transformation mitzuhalten. Denn KI ist, wie Manuel Moser von CANCOM Austria bestätigt, ein wesentlicher Teil der digitalen Transformation: “Ein Baustein, wenn man so will, wie ein ausgestrecktes Werkzeug eines Schweizer Taschenmessers.”
KI-Bereiche mit Potenzial zur Ausgründung
Das Gespräch zeigte insgesamt, dass Unternehmen viel gewinnen können, wenn sie KI nicht als fertige Lösung, sondern als Lernprozess verstehen, in den die Belegschaft aktiv mit eingebunden wird. Auf einer soliden Datenbasis mit klarer Kommunikation ließe sich schon in kleinen Projekten ein spürbarer Mehrwert für das Unternehmen erzeugen.
In manchen Branchen, darunter Sozialversicherungen, E-Commerce sowie Luftfahrt und Logistik, sind Fortschritte unvermeidlich, um den steigenden Anforderungen von Markt- und Mitarbeiterseite gerecht zu werden.
Wasner spricht hierbei von einem Fokus auf Digital Business, der sich bereits in der Entstehung neuer Geschäftsfelder am Markt zeigt: Immer häufiger bündeln Unternehmen Wissensträger:innen zu den Bereichen Data, IoT und Machine Learning in einer eigenen Organisation oder Ausgründung. Gezielt wird hier das Potenzial eines eigenen KI-Kernteams zu nutzen und auszubauen versucht.
Luft nach oben
Dass es in vielen Branchen noch reichlich ungenutztes Potenzial gibt, haben mittlerweile einige Reports aufgeschlüsselt dargestellt. Gerade im Healthcare-Bereich sei “mit Abstand am meisten rauszuholen” – unter anderem im Hinblick auf den sicheren und effizienten Umgang mit Patienten- und Amnesie-Daten zur schnellen und akkuraten Behandlung.
Laut Moritz Mitterer der ITSV besteht eine große Herausforderung darin, sensible Patientendaten und strenge Regulatorik mit dem Wunsch nach Fortschritt zu vereinen. Gerade in Sozialversicherungen sei es wichtig, eine klare Governance zu schaffen und den Einsatzrahmen von KI zu definieren. Nur so könne Vertrauen gefestigt und sichergestellt werden, dass neue Technologien nicht an bürokratischen Hemmnissen oder Sicherheitsbedenken scheitern.
Vertrauen ist “noch ein starker Blocker”
“Am Ende des Tages probieren Unternehmen aus: Wie reagiert die Technologie, wie geht man damit um, welche Art von Projekten macht man?”, rundet Manuel Moser von CANCOM Austria die Diskussion ab. Der nächste Schritt liege darin, immer “mehr in die Kernprozesse von Unternehmen reinzukommen”, so Moser. “Und das, glaube ich, ist ein sehr wesentlicher Punkt.” Das Vertrauen, dass es die Technologie braucht. Das ist aktuell noch ein “starker Blocker in Unternehmen”.
Die Expertenrunde teilt einen universellen Konsens: Der Mensch sowie sein Know-how und Vertrauen in KI spielen bei der digitalen Transformation eine erhebliche Rolle. Sobald KI-Anwendungen auf eine verlässliche Datenstruktur und klare Organisation treffen, kann sich KI im Unternehmensalltag entfalten. Erst durch das Zusammenspiel von Technik, Datenkultur und motivierten Teams wird KI zum Treiber neuer Chancen.
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Google Trends-Studie zeigt auf, was der Internet-Gigant alles nicht kann
Google Trends liefert unzuverlässige Ergebnisse – das ist – stark zusammengefasst – das Ergebnis einer deutschen Studie.
Aufbauend auf der Beobachtung, dass ein und die selbe Abfrage zum selben Suchbegriff, Zeitraum und geographischen Raum zu unterschiedlichen Zeitpunkten mitunter stark divergierende Ergebnisse liefert, fand eine systematische Untersuchung statt.
Diese bestätigte den Umstand, der auf die Nutzung nicht repräsentativer Stichproben zurückzuführen ist.
Neben ihrer formellen Aussage zur Qualität von Google Trends zeigt die Studie unbeabsichtigt einen anderen Umstand auf: Sie zeigt, was der Internet-Gigant alles offenbar nicht kann.
Einige der (auch von nicht-Verschwörungstheoretikern) auf Google projizierten (Privacy-)Ängste sind also wohl einfach schon deswegen übertrieben, weil der Konzern das ihm Vorgeworfene technisch nicht umsetzen kann.
AI Kontextualisierung
Welche gesellschaftspolitischen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?
Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …
Google Trends-Studie zeigt auf, was der Internet-Gigant alles nicht kann
Google Trends liefert unzuverlässige Ergebnisse – das ist – stark zusammengefasst – das Ergebnis einer deutschen Studie.
Aufbauend auf der Beobachtung, dass ein und die selbe Abfrage zum selben Suchbegriff, Zeitraum und geographischen Raum zu unterschiedlichen Zeitpunkten mitunter stark divergierende Ergebnisse liefert, fand eine systematische Untersuchung statt.
Diese bestätigte den Umstand, der auf die Nutzung nicht repräsentativer Stichproben zurückzuführen ist.
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Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Innovationsmanager:in?
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