Für diese Tätigkeit liegen 5 Quellenbelege vor. Keiner untersucht diese Tätigkeit unmittelbar; die Aussagen stammen aus breiterem Kontext.
Das maschinelle Auswerten von Daten übernimmt zunehmend die KI, das Deuten der Ergebnisse wird wichtiger.
Das Analysieren und Deuten von Daten verändert sich spürbar: Das Aufspüren von Trends und Zusammenhängen ist die verbreitetste KI-Anwendung überhaupt und trifft genau die Berufe, die diese Aufgabe ausführen — Werkzeuge durchsuchen Kennzahlen und Datenbanken und fassen Auffälligkeiten in verständlicher Sprache zusammen. Die eigentliche Interpretationskompetenz wird dadurch aber nicht ersetzt, sondern gerade wichtiger; Fachleute berichten, dass Datenauswertung und -deutung an Bedeutung gewinnen. Wie stark sich die Aufgabe verschiebt, hängt davon ab, wie breit sie im jeweiligen Beruf ausgefüllt wird — mal verlagert sie sich nur, mal fällt sie stärker weg.
Diese allgemeine Einordnung ist keine Messung in jedem einzelnen Beruf.
Eine fehlende Bewertung bedeutet nicht, dass die Tätigkeit nicht betroffen ist.
Gradient 4 2413 Financial Analysts 0.62 0.06 […] Gradient 3 3314 Statistical, Mathematical and Related Associate Professionals 0.57 0.1 […] Gradient 3 2120 Mathematicians, Actuaries and Statisticians 0.56 0.09 […] Gradient 3 2631 Economists 0.55 0.08 / Above-moderate occupational exposure: even though some tasks remain less exposed, the overall potential of automation of the current tasks with GenAI is growing in these occupations.
Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure (ILO Working Paper 140) · 2025 · ILO WP 140, Table A1, PDF-S. 51–52 (gedr. S. 48–49); ILO WP 140, Table 5 „GenAI Exposure Gradients: Definition and Interpretation", PDF-S. 41 (gedr. S. 38)
SMEs indicate that GenAI has made data analysis and interpretation skills more important, along with other skills (OECD, 2025 [11]). / growing use of algorithmic management tools in the workplace is increasing the need for certain skills, such as those related to general management and analysis (e.g. ability to use or interpret data) (Milanez, Lemmens and Ruggiu, 2025 [34])
Skills in the AI Age (OECD AI Papers No. 60) · 2026 · OECD AI Papers No. 60, Skills in the AI Age, PDF-S. 21 (gedr. S. 20) [norm.: „ability"]
The most common cluster across nearly all sectors is 'Business Intelligence Insights,' reflecting the broad applicability of predictive analytics. / Applications in the Business Intelligence Insights category affect a wide range of workers, especially those in Management, Business and Financial, and Computer and Math occupations. / Business-intelligence tools here scan dashboards and databases to find trends and root causes without manual digging. They alert users when a key metric shifts and explain the main drivers by region, channel, or customer type. Natural-language summaries make insights readable for non-analysts.
Artificial Intelligence and the Labor Market (NBER Working Paper 33509) · 2025 · Hampole et al., NBER WP 33509, Abschn. 1.2, PDF-S. 14 (gedr. S. 11); ebd., Abschn. 2.3 „Stylized Facts about AI Job Exposure", PDF-S. 24 (gedr. S. 22); ebd., Appendix B.2, Cluster 9, PDF-S. 86 (gedr. S. 83)
Management Analysts and Financial Risk Specialists show similar mean exposure to 'Business Intelligence Insights' applications, but exposure is more concentrated for Management Analysts, making them less likely to be displaced according to our model. / 'Operational Data Analytics' affects tasks more narrowly than 'Customer Experience Automation' despite similar mean exposure, leading to very different implications for labor demand.
Artificial Intelligence and the Labor Market (NBER Working Paper 33509) · 2025 · Hampole et al., NBER WP 33509, PDF-S. 25 (gedr. S. 22)
Technology-related roles are the fastest-growing jobs in percentage terms, including Big Data Specialists, Fintech Engineers, AI and Machine Learning Specialists and Software and Application Developers.
The Future of Jobs Report 2025 · 2025 · WEF Future of Jobs Report 2025, Key Findings, PDF-S. 6 (gedr. S. 5)
Diese Lösungen unterstützen die Tätigkeit in einem passenden fachlichen Kontext. Das ist keine Aussage über ihre Eignung oder gemessene Wirkung in jedem zugeordneten Beruf.
Zitierhinweis: SapientShift, Tätigkeit T-016 „Daten, Trends und Ergebnisse analysieren und interpretieren“, https://sapientshift.com/taetigkeiten/daten-trends-und-ergebnisse-analysieren-und-interpretieren. Methodik und Grenzen.