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<\/figure>\n<\/div><\/div>\n\n\n\nM\u00f6chten Sie mehr \u00fcber KI erfahren?<\/strong><\/p>\n\n\n\n Entdecken Sie unseren Bereich KI-Fokus<\/strong><\/p>\n<\/div>\n<\/div><\/section>\n\n\n\n Unsere Artikel sind Teil unseres KI-Beratungs- und Begleitangebots EFFISCIANCE<\/mark><\/strong> das sich der Nutzung von KI f\u00fcr die Wissenschaft<\/mark><\/strong> widmet.<\/p>\n\n\n\n Entdecken Sie alle unsere Artikel<\/a><\/strong><\/mark><\/p>\n<\/div>\n<\/div><\/section>\n<\/div>\n<\/div><\/section>\n<\/div>\n<\/div><\/section>\n\n\n\n Der Begriff \u201eKI\u201c umfasst sehr unterschiedliche technologische Realit\u00e4ten. Im wissenschaftlichen Kontext ist es sinnvoll, zwei gro\u00dfe Familien zu unterscheiden: analytische KI<\/strong> und generative KI<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n Analytische KI<\/strong> nutzt vorhandene Daten, um sie zu klassifizieren und zu interpretieren, wichtige Informationen zu erkennen, Verhaltensweisen vorherzusagen oder Entscheidungen zu optimieren. Sie kommt bei Aufgaben wie Modellierung, Mustererkennung, Segmentierung, Entscheidungsunterst\u00fctzung oder bestimmten statistischen Analysen zum Einsatz. Ihre vorherrschende Logik ist die der Analyse und Vorhersage.<\/p>\n\n\n\n Beispiele:<\/p>\n\n\n\n Wissenswert:<\/strong><\/p>\n\n\n\n Pr\u00e4diktive KI<\/strong> ist ein Teilbereich der analytischen KI<\/strong>. Sie zeichnet sich dadurch aus, dass sie auf Grundlage vorhandener Daten in der Lage ist, ein noch nicht beobachtetes Ergebnis vorherzusagen<\/strong>. Anders gesagt: Jede pr\u00e4diktive KI ist analytisch, aber nicht jede analytische KI ist pr\u00e4diktiv.<\/p>\n<\/div>\n<\/div><\/section>\n<\/div>\n<\/div><\/section>\n\n\n\n Generative KI<\/strong> hingegen erzeugt neue Inhalte: Texte, Code, Bilder und Zusammenfassungen. Im Gegensatz zur analytischen KI extrahiert sie nicht lediglich Informationen, sondern erzeugt auf Grundlage von Mustern, die sie aus sehr gro\u00dfen Korpora gelernt hat, ein wahrscheinliches Ergebnis. Genau diese probabilistische Natur macht sie im Alltag zugleich leistungsf\u00e4hig und anf\u00e4llig, wenn es um wissenschaftliche Wahrheit geht.<\/p>\n\n\n\n Beispiele:<\/p>\n\n\n\n Im wissenschaftlichen Kontext l\u00e4sst sich der Unterschied wie folgt zusammenfassen:<\/p>\n\n\n\n Auch wenn generative KI die Expertise der Forschenden keinesfalls ersetzt, eignet sie sich hervorragend, um besonders zeitaufwendige Aufgaben zu beschleunigen. Hier erfahren Sie konkret, wie Sie sie erfolgreich in jede Phase Ihres Forschungsprojekts integrieren k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n Zu Beginn eines Projekts hilft KI dabei, ein Thema schnell zu erkunden, neue Blickwinkel zu er\u00f6ffnen, eine Fragestellung umzuformulieren oder Arbeitshypothesen vorzuschlagen. Bei richtiger Anwendung wird sie zu einem starken Motor f\u00fcr Ideenfindung<\/strong> und Kl\u00e4rung<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n Allerdings h\u00e4ngt ihr Wert vom kritischen Abstand der Forschenden ab. Eine \u00fcberzeugende, von KI generierte Formulierung ist noch keine fundierte Hypothese. KI hilft dabei, die Reflexion zu \u00f6ffnen, nicht die Analyse vorschnell abzuschlie\u00dfen.<\/p>\n\n\n\n KI eignet sich besonders f\u00fcr Literatur\u00fcbersichten: Sie hilft bei einer ersten Sichtung eines Korpus, beim Gruppieren von Themen oder beim Herausarbeiten zentraler Konzepte. Sie wirkt als echter Filter<\/strong> und als Assistent f\u00fcr Zusammenfassungen<\/strong>, um das wissenschaftliche Monitoring zu beschleunigen.<\/p>\n\n\n\n Diese Anwendung erfordert jedoch eine gewisse Wachsamkeit. Bibliografische Halluzinationen, ungenaue oder erfundene Zitate sowie Verzerrungen bei der Abdeckung der Literatur sind erhebliche Einschr\u00e4nkungen. Eine Antwort kann fl\u00fcssig und klar formuliert sein und sich dennoch auf vollst\u00e4ndig erfundene Artikel oder Autoren st\u00fctzen.<\/p>\n\n\n\n Eine gute Praxis besteht daher darin, die KI auf Funktionen zur Zusammenfassung, Organisation oder Navigation innerhalb eines Dokumentenkorpus zu beschr\u00e4nken, den Sie ihr bereitstellen (dies wird als RAG-Ansatz bezeichnet, also Retrieval-Augmented Generation), statt sie selbstst\u00e4ndig suchen zu lassen.<\/p>\n\n\n\n In der Analysephase erweist sich KI als \u00e4u\u00dferst leistungsf\u00e4hige Unterst\u00fctzung bei der Datenverarbeitung. Ob es darum geht, einen komplexen Datensatz zu strukturieren, \u00fcbergreifende Trends herauszuarbeiten oder zeitaufwendige Arbeitsschritte zu automatisieren: Sie kann Forschenden wertvolle Zeit sparen.<\/p>\n\n\n\n Wenn diese Analysephase Programmierarbeit erfordert, wird KI ebenfalls zu einer wertvollen Unterst\u00fctzung. Sie kann eine Funktion erkl\u00e4ren, ein Grundger\u00fcst f\u00fcr ein Python- oder R-Skript erstellen, eine Abfrage vorschlagen oder einen Fehler beheben. F\u00fcr Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler, deren Schwerpunkt nicht auf Programmierung liegt, reduziert sie technische H\u00fcrden erheblich.<\/p>\n\n\n\n Eine von KI erzeugte Analyse oder ein generierter Code kann vollkommen logisch erscheinen und dennoch eine ungeeignete statistische Methode anwenden. Diese unbemerkten Verarbeitungsfehler stellen die gr\u00f6\u00dfte Gefahr dar. KI beschleunigt die Ausf\u00fchrung, erfordert aber weiterhin Tests, eine fachkundige Pr\u00fcfung und eine ausdr\u00fcckliche Dokumentation jedes einzelnen Schritts.<\/p>\n\n\n\n KI kann auch dabei helfen, einen Artikel zu strukturieren, eine Passage umzuformulieren, eine Erkl\u00e4rung zu vereinfachen, einen Text zu \u00fcbersetzen oder Inhalte an unterschiedliche Zielgruppen anzupassen. Besonders n\u00fctzlich ist sie bei der Verbesserung der sprachlichen Klarheit und der Anpassung von Inhalten an verschiedene redaktionelle Formate.<\/p>\n\n\n\n Auch hier h\u00e4ngt alles vom Umfang der \u00fcbertragenen Aufgabe ab. Wird KI ausschlie\u00dflich als Unterst\u00fctzung beim Schreiben eingesetzt, kann sie viel Zeit sparen. Wird ihr jedoch ohne Aufsicht oder Pr\u00fcfung die Erstellung von Rohinhalten \u00fcberlassen, kann das Ergebnis unbrauchbar werden: ein standardisierter und unpers\u00f6nlicher Stil, ein Verlust an wissenschaftlicher Pr\u00e4zision und das Risiko von Halluzinationen.<\/p>\n\n\n\n Diese Themen stehen im Mittelpunkt unseres EFFISCIANCE-Angebots<\/mark><\/a><\/strong> zur Integration von KI in die wissenschaftliche Forschung und werden regelm\u00e4\u00dfig in unseren webinaren<\/mark><\/a><\/strong> behandelt.<\/p>\n\n\n\n Entdecken Sie im Video<\/strong>, wie einer unserer EFFISCIANCE-Trainer einen vollst\u00e4ndigen Anwendungsfall vorstellt: Wie lassen sich wissenschaftliches Monitoring und wissenschaftliches Schreiben mithilfe von KI verbinden \u2013 von der Literaturrecherche mit Consensus<\/strong> bis zur Nutzung der Ergebnisse in Claude<\/strong>?<\/em><\/p>\n\n\n\n Wissenschaftliche Forschung: vom Literaturmonitoring zum wissenschaftlichen Schreiben mit KI<\/strong><\/p>\n\n\n\nKI in der wissenschaftlichen Forschung: Wovon sprechen wir konkret?<\/mark><\/strong><\/h2>\n\n\n\n
Analytische KI und generative KI: zwei unterschiedliche Logiken<\/mark><\/strong><\/h3>\n\n\n\n
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Generative KI: ihr tats\u00e4chlicher Nutzen im Forschungszyklus<\/mark><\/strong><\/h2>\n\n\n\n
Erkundung eines Themas und Formulierung von Hypothesen<\/mark><\/strong><\/h3>\n\n\n\n
Literaturrecherche und wissenschaftliches Monitoring<\/mark><\/strong><\/h3>\n\n\n\n
Analyse, Programmierung und Datenverarbeitung<\/mark><\/strong><\/h3>\n\n\n\n
Wissenschaftliches Schreiben und Kommunikation<\/mark><\/strong><\/h3>\n\n\n\n
VIDEO-ANWENDUNGSFALL: KI IN DER PRAXIS<\/h3>\n\n\n\n
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