KI im Forschungsdatenzyklus – Orientierung für den verantwortungsvollen Einsatz von KI in der Forschung

Künstliche Intelligenz unterstützt Forschende heute in vielen Bereichen – von der Entwicklung von Forschungsfragen über die Datenanalyse bis hin zur Publikation wissenschaftlicher Ergebnisse. Mit den neuen Möglichkeiten gehen jedoch auch Anforderungen an Transparenz, Datenschutz und einen verantwortungsvollen Umgang mit KI einher.

Das OER „KI im Forschungsdatenzyklus“ von Peter Weinlich (mdw – Universität für Musik und darstellende Kunst Wien) bietet einen kompakten Überblick darüber, wie KI entlang des gesamten Forschungsdatenzyklus eingesetzt werden kann. Die Ressource zeigt, welche Potenziale KI in den einzelnen Phasen – von der Planung über Datenerhebung und Analyse bis hin zur Archivierung und Nachnutzung – eröffnet und welche Aspekte dabei berücksichtigt werden sollten.

Ein besonderer Schwerpunkt liegt auf den rechtlichen und organisatorischen Rahmenbedingungen. Behandelt werden unter anderem der EU AI Act sowie das Forschungsorganisationsgesetz (FOG). Ergänzend enthält das OER eine Checkliste mit Fragen zur Qualitätssicherung, Transparenz, Dokumentation und datenschutzkonformen Nutzung von KI in Forschungsprozessen.

Darüber hinaus stellt die Ressource verschiedene KI-Werkzeuge für unterschiedliche Phasen des Forschungsdatenzyklus vor: von Literaturrecherche und Transkription über Datenanalyse bis hin zur wissenschaftlichen Texterstellung und Archivierung. Ebenso werden Unterschiede zwischen lokalen Anwendungen und Cloud-Lösungen sowie verfügbare Forschungsinfrastrukturen thematisiert.

Das OER richtet sich an Forschende, Lehrende und alle, die sich mit Forschungsdatenmanagement und dem verantwortungsvollen Einsatz von KI beschäftigen. Durch die kompakte Aufbereitung eignet sich die Ressource sowohl als Einstieg in das Thema als auch als praktische Unterstützung für den Forschungsalltag.