{"id":3427,"date":"2023-04-12T12:47:17","date_gmt":"2023-04-12T11:47:17","guid":{"rendered":"https:\/\/a1.group\/?p=3427"},"modified":"2024-01-29T08:53:56","modified_gmt":"2024-01-29T07:53:56","slug":"wie-weiblich-ist-advanced-analytics","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/a1.group\/de\/wie-weiblich-ist-advanced-analytics\/","title":{"rendered":"Wie weiblich ist Advanced Analytics?"},"content":{"rendered":"\n<div class=\"block-hero-image block-hero-image__size--large\">\n\t<div class=\"image-wrap block-hero-image__image-wrap\" data-align=\"top center\">\n\n\t\t\t<div\n\t\t\tstyle=\"background-image:url(https:\/\/a1.group\/wp-content\/uploads\/sites\/6\/2023\/04\/TAMF00787.jpeg)\"\n\t\t\tclass=\"image image--bg image__rounded-corners--none block-hero-image__image\">\n\t\t<\/div>\n\t\n\t<\/div><\/div>\n\n\n<div\n\tclass=\"wrapper wrapper__bg-color--white wrapper__spacing-top-large--60 wrapper__spacing-bottom-large--40       wrapper__border-color-large--primary wrapper__border-size-large--none\"\n\t>\n\n\t\n\t\t\t<div class=\"wrapper__container wrapper__container-width-large--default wrapper__gutter-desktop--default wrapper__gutter-tablet--small\">\n\t\t\t<div class=\"wrapper__inner wrapper__width-large--9 wrapper__offset-large--2\">\n\t\t\t\t<h2 class=\"heading heading__color--black heading__size--default heading__align--left heading__font-family--serif heading__font-weight--bold block-heading__heading\">\n\tWie weiblich ist Advanced Analytics?<\/h2>\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t<\/div>\n\n\n<div\n\tclass=\"wrapper wrapper__bg-color--white  wrapper__spacing-bottom-large--40       wrapper__border-color-large--primary wrapper__border-size-large--none\"\n\t>\n\n\t\n\t\t\t<div class=\"wrapper__container wrapper__container-width-large--default wrapper__gutter-desktop--default wrapper__gutter-tablet--small\">\n\t\t\t<div class=\"wrapper__inner wrapper__width-large--8 wrapper__offset-large--2\">\n\t\t\t\t<p class=\"paragraph paragraph__color--black paragraph__size--default paragraph__align--left paragraph__font-family--sans block-paragraph__paragraph\">\n\tModerne Technologien sind heute \u00fcberall zu finden. Ihr Wissen beziehen die Rechenmaschinen aus vergangenen Daten und treffen so mithilfe von Algorithmen Annahmen f\u00fcr die Zukunft. So weit so gut und so fachlich fundiert. Oder doch nicht? Diversit\u00e4t der Daten und deren Auswertung spielt eine erfolgsentscheidende Rolle. Daher haben sechs Frauen bei A1 den Entschluss gefasst, ihre Begeisterung f\u00fcr das Thema zu teilen.<br><br>K\u00fcnstliche Intelligenz (KI) ist aus unserem Leben nicht mehr wegzudenken. In unserem Alltag begegnen uns Roboterstaubsauger und Smartphones sortieren Fotos nach Personen. In der Freizeit laufen wir nicht nur gegen die Zeit, sondern tracken die Strecken und messen uns mit Gleichgesinnten und diese hoffen manche auch \u00fcber Datingplattformen zu finden. Und im beruflichen Umfeld? Da steht z.B. unser Chatbot Kara unseren KundInnen mit Antworten zur Seite oder wir bieten proaktiv die richtigen Produkte an. Vom Mythos \u201emit Advanced Analytics &amp; Artificial Intelligence (AAA) habe ich nichts zu tun\u201c kann also keine Rede mehr sein.<\/p>\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t<\/div>\n\n\n<div\n\tclass=\"wrapper wrapper__bg-color--white  wrapper__spacing-bottom-large--40       wrapper__border-color-large--primary wrapper__border-size-large--none\"\n\t>\n\n\t\n\t\t\t<div class=\"wrapper__container wrapper__container-width-large--default wrapper__gutter-desktop--default wrapper__gutter-tablet--small\">\n\t\t\t<div class=\"wrapper__inner wrapper__width-large--12\">\n\t\t\t\t<div class=\"image-wrap block-image__image-wrap\" data-align=\"center center\">\n\n\t\t\t<picture class=\"image image__picture\">\n\t\t\t\t\t\t<img\n\t\t\t\tsrc=\"https:\/\/esg.a1.group\/wp-content\/uploads\/sites\/3\/2022\/05\/A1G_180912_293_G2A1066-scaled-1.jpeg\"\n\t\t\t\tclass=\"image  image__rounded-corners--none block-image__image\"\n\t\t\t\talt=\"\"\n\t\t\t\/>\n\t\t<\/picture>\n\t\n\t<\/div>\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t<\/div>\n\n\n<div\n\tclass=\"wrapper wrapper__bg-color--white  wrapper__spacing-bottom-large--100       wrapper__border-color-large--primary wrapper__border-size-large--none\"\n\t>\n\n\t\n\t\t\t<div class=\"wrapper__container wrapper__container-width-large--default wrapper__gutter-desktop--default wrapper__gutter-tablet--small\">\n\t\t\t<div class=\"wrapper__inner wrapper__width-large--8 wrapper__offset-large--2\">\n\t\t\t\t<p class=\"paragraph paragraph__color--black paragraph__size--default paragraph__align--left paragraph__font-family--sans block-paragraph__paragraph\">\n\t<strong>Algorithmen sind wie ein Kochrezept<\/strong><br><br>Letztes Jahr startete eine \u201eWomen`s only\u201c Edition zum Thema \u201eDatenanalyse und KI\u201c, in der Michaela Barta-M\u00fcller und Simone Scholz 20 interessierten Kolleginnen die Scheu vor dem vermeintlich komplexen Thema (mit Erfolg!) zu nehmen versuchten und vielleicht unerwartete Ber\u00fchrungspunkte mit K\u00fcnstlicher Intelligenz im beruflichen Alltag aufzeigten. Ein wichtiger Punkt der Workshop-Agenda war auch, die Bedeutung von K\u00fcnstlicher Intelligenz bei der Behebung von blinden Flecken bzw. Benachteiligung unterrepr\u00e4sentierter Gruppen hervorzuheben. Bei A1 \u00d6sterreich ist Data Scientist Donatella eigens f\u00fcr den Blickwinkel Diversity zust\u00e4ndig und sorgt daf\u00fcr, dass bei der F\u00fctterung unseres Datenschatzes die Zutaten ausgewogen sind. Aber auch sonst sind unsere AAA Role Models ein diverses Team, aufgrund ihrer Erfahrungen, Ausbildungen und besonderen Interessen.<br><br>F\u00fcr einen plakativen Vergleich tauscht Michaela den Rechner gegen eine Kochsch\u00fcrze und erkl\u00e4rt verst\u00e4ndlich:<br><br><em>\u00bbStellt euch ein Kochrezept vor \u2013 die Zutaten sind Daten\/Einflussfaktoren, die Menge definiert das Mischverh\u00e4ltnis und die St\u00e4rke des Einflusses und gekocht wird anhand der Formel. So ein Rezept kann einfach sein, wenn man z.B. eine Eierspeise kocht (einfache Analysen und Modelle wie z.B. lineare Regression) oder kompliziert im Falle eines Haubenmen\u00fcs (komplexe Modelle bis hin zu Neuronalen Netzen). Werden Zutaten von hoher Qualit\u00e4t verwendet, dann spiegelt sich das auch im Ergebnis \u2013 dem Essen wie in der Auswertung der Daten \u2013 wider, abh\u00e4ngig vom K\u00f6nnen des Kochs bzw. der Datascientistin. Ach ja \u2013 und h\u00e4ufig sind einfache Modelle genauso gut wie komplizierte \u2013 so wie beim Essen, schlie\u00dflich essen viele das Schnitzel lieber als ein Gericht aus der Fusionsk\u00fcche \ud83d\ude09 \u00ab<\/em><br><br><strong>Wer nichts wei\u00df, muss alles glauben<\/strong><br><br>Die Liste an Buzz-words zu diesem Thema ist lang und erschl\u00e4gt manche und manchen noch bevor man sich \u00fcberhaupt n\u00e4her an den Kern gewagt hat. Gerade bei sensiblen Themen, die auch \u00f6ffentlich wirksam sind, wie z.B. Bewegungsdaten zeigt sich die Notwendigkeit der Aufkl\u00e4rung, wie wichtig ist es, nachzufragen, sich zu informieren und sich lieber auf die Klischeekiste zu stellen als sie zu \u00f6ffnen.<br><br>Unsere A1 Role Models sind jedenfalls im Einsatz, mit ihrem Steckenpferd \u201eAdvanced Analytics &amp; Artificial Intelligence\u201c nicht die Pferde scheu zu machen, sondern aufzukl\u00e4ren, Neugierde und Begeisterung f\u00fcr das Thema zu schaffen. Mehr Frauen in technischen Berufen, wie eben der Datenanalyse, f\u00f6rdern letztlich nicht nur eine gendergerechte Balance in der Datengewichtung, sondern auch im Unternehmen und leisten damit einen positiven Beitrag zu unseren ESG Zielen.<\/p>\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>K\u00fcnstliche Intelligenz (KI) ist aus unserem Leben nicht mehr wegzudenken. 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