Seminar Grist KI-Assistenz und produktive Datenanalyse

Inhaltsübersicht

• Einsatzfelder und Grenzen von KI-Unterstützung in Grist
• Fragetechniken für Datenanalyse, Strukturprüfung und Formelideen
• Kontrollierte Übernahme von Vorschlägen in produktive Dokumente
• Qualitätssicherung, Datenschutzbetrachtung und Verantwortlichkeit

Zielgruppe

Power User, Analysten, Fachbereichsverantwortliche und Datenmanager, die KI-Unterstützung in Grist kontrolliert und nachvollziehbar einsetzen wollen.

Voraussetzungen

Grundkenntnisse in Grist, Tabellenlogik und Datenanalyse.

Seminarinhalte

1. Einsatzrahmen bestimmen

1. Geeignete Aufgaben wie Analyse, Formelhilfe, Strukturvorschläge und Plausibilitätsprüfung identifizieren.
2. Ungeeignete Aufgaben wie unkontrollierte Massenänderungen oder ungeprüfte Entscheidungen abgrenzen.
3. Datenkritikalität und organisatorische Regeln vor dem Einsatz klären.

2. Analysefragen formulieren

1. Auswertungsfragen präzise mit Ziel, Datenbereich und erwarteter Ausgabe beschreiben.
2. Antworten mit bestehenden Filtern, Summen und Stichproben abgleichen.
3. Unklare oder widersprüchliche Ergebnisse systematisch nachprüfen.

3. Formel- und Strukturhilfe nutzen

1. Formelideen anfordern und in kleine prüfbare Schritte zerlegen.
2. Vorschläge für Tabellenstruktur, Referenzen oder Prüfspalten bewerten.
3. Änderungen zuerst in Kopien oder Testbereichen prüfen.

4. Kontrolle verankern

1. Prüfschritte für KI-gestützte Änderungen dokumentieren.
2. Freigabegrenzen für produktive Daten festlegen.
3. Einen verantwortlichen Umgang mit sensiblen Daten und Analyseergebnissen etablieren.

Praxisübungen

• Formulierung präziser Analysefragen zu einem Beispieldatensatz
• Prüfung eines Formelvorschlags anhand von Testfällen
• Erstellung einer Kontrollcheckliste für KI-gestützte Änderungen

Einsatzbereiche

Geeignet für Teams, die KI-Unterstützung praktisch nutzen wollen, ohne die alte Regel aus dem Maschinenraum zu vergessen: Vertrauen ist gut, Prüfung ist besser.