Befragungsdaten in der Agentur mit KI auswerten und Berichte zügiger bauen

KI-Werkstatt · 1 Tag

Den Weg vom Rohdatensatz zum Ergebnisbericht gemeinsam mit KI neu ordnen

Das nehmen Sie mit

• Eine gemeinsam erstellte Ablaufskizze Ihrer Auswertung mit den Engpässen, die Projekte heute bremsen
• Geklärte Spielregeln zu DSGVO, ADM-Richtlinien und Beschäftigtendaten, bevor Befragungsdaten in ein KI-Werkzeug gehen
• Im Team verbesserte Vorlagen etwa für Codierung offener Antworten und Management Summary
• Ein Vierwochenplan mit Zuständigkeiten und Messgröße für den Einsatz im Projektgeschäft

Ablauf

1. Teil 1

   Schritt 1 – Bestandsaufnahme: Der Weg einer Studie vom Feldende zur Präsentation

   • Mit allen Anwesenden wird skizziert, wie eine Auswertung heute durch die Agentur läuft
   • Wer Daten liefert (Feldpartner, Panel), wer Tabellen kontrolliert, wo Studien auf Rückmeldung warten
   • Beteiligte Unterlagen sichten: Fragebogen, Datenexport, offene Nennungen, Tabellenband, Chartvorlagen
   • Die Gruppe benennt die drei Arbeitsgänge, die pro Studie die meisten Stunden verschlingen
2. Teil 2

   Schritt 2 – Leitplanken: Befragtenschutz, Beschäftigtendaten und Nachvollziehbarkeit

   • Rechtlicher und berufsständischer Rahmen: DSGVO und ADM-Richtlinien für die Arbeit mit Befragungsdaten
   • Beschäftigtendaten am konkreten Beispiel, etwa bei Mitarbeiterbefragungen im Kundenauftrag
   • Im Bericht kenntlich machen, welche Auswertungsteile mit KI entstanden sind und wie sie geprüft wurden
   • Klären, wer in der Agentur die Ergebnisse gegenüber dem Kunden fachlich freigibt und dafür einsteht
3. Teil 3

   Schritt 3 – Ansatzpunkte: Welche KI-Funktion zu welchem Auswertungsschritt passt

   • Vier Einsatzarten zuordnen: Berichtstexte entwerfen, Freitexte verdichten, Aussagen prüfen, Nennungen codieren
   • Grenzen des Modells: Statistik und methodisches Urteil der Projektleitung bleiben beim Menschen
   • Wie vergleichbare Agenturen KI bereits in der Aufbereitung von Studien einsetzen
   • Gemeinsam die Ansatzpunkte wählen, die im eigenen Studienalltag die meiste Entlastung versprechen
4. Teil 4

   Schritt 4 – Werkstattphase: Eine mitgebrachte Studie neu durcharbeiten

   • Grundlage ist eine anonymisierte Befragung aus einem laufenden oder abgeschlossenen Projekt der Teilnehmenden
   • Übung: Codierung, Verdichtung oder Summary dieser Studie entsteht erneut, diesmal gestützt auf KI
   • Entstehende Anweisungen und Codepläne bespricht das Team und verbessert sie Fassung für Fassung
   • Schwächen der KI-Ergebnisse offen benennen, zum Beispiel falsch zugeordnete Codes, und die Ursache klären
5. Teil 5

   Schritt 5 – Fahrplan: Die nächsten vier Wochen im Projektgeschäft

   • Welche KI-gestützten Schritte mit den schon vorhandenen Lizenzen im nächsten Monat machbar sind
   • Zuständigkeiten verteilen und eine Messgröße für die Entlastung festlegen, etwa Stunden je Studie
   • Anschlussthema für eine zweite Runde: Pitch-Unterlagen und Referenzen für Neugeschäft aufbereiten
   • Zum Abschluss vereinbart das Team verbindlich die ersten Umsetzungsschritte