AI Sheets: Daten mit KI ohne Code verarbeiten

Hugging Face hat mit AI Sheets ein neuartiges, no-code-Tool für die Datenaufbereitung vorgestellt, das es Nutzern ermöglicht, Datenmengen mithilfe offener KI-Modelle zu erweitern, transformieren und analysieren – ohne Programmierkenntnisse. Die Plattform ist vollständig in die Hugging Face Hub-Ökologie integriert und unterstützt sowohl lokale Installationen als auch eine direkte Nutzung im Browser. Ein zentrales Feature ist die Nutzung von über Tausenden verfügbaren Modellen aus dem Hugging Face Hub, darunter auch OpenAI’s gpt-oss, über Inference Providers wie Groq oder Cerebras. AI Sheets arbeitet wie eine interaktive Tabelle: Benutzer können entweder bestehende Daten in Formaten wie CSV, TSV, XLS oder Parquet hochladen oder eine Datensatzstruktur direkt aus einer natürlichen Sprachbeschreibung generieren – beispielsweise „Städte der Welt mit zugehörigen Ländern und einer Ghibli-Stil-Bildbeschreibung“. Die Plattform erstellt automatisch eine Schema-Struktur und füllt sie mit fünf Beispielzeilen, die beliebig erweitert werden können. Neue Spalten werden durch Prompts erstellt, wie „Entferne Sonderzeichen aus: {{text}}“ oder „Klassifiziere den folgenden Text: {{text}}“. Wichtigerweise speichert AI Sheets manuelle Bearbeitungen und Validierungen als Few-Shot-Beispiele, die bei erneutem Generieren die Qualität der KI-Ausgaben verbessern. Die Anwendungsszenarien sind vielfältig: Vom Vergleich von Modellen über Prompt-Optimierung bis hin zur Erzeugung synthetischer Datensätze für Datenschutzanforderungen. Ein Beispiel zeigt, wie mehrere KI-Modelle (z. B. gpt-oss, Qwen3-Coder, Kimi) auf die gleiche Aufgabenbeschreibung reagieren und dann durch einen LLM als „Urteilssprecher“ verglichen werden. Auch die Kategorisierung bestehender Datensätze im Hub oder die automatisierte Extraktion von Hauptthemen aus Texten ist möglich. Nach der Bearbeitung kann das Ergebnis direkt auf den Hub exportiert werden, inklusive einer Konfigurationsdatei, die für spätere Skripte (z. B. mit Hugging Face Jobs) wiederverwendet werden kann. Für fortgeschrittene Anwendungen bietet Hugging Face eine PRO-Option, die erhöhte Inference-Verfügbarkeit garantiert. Die Plattform richtet sich an Data Scientists, ML-Entwickler und Forscher, die schnell experimentieren und iterativ Daten verbessern wollen – besonders in der Phase der Datenaufbereitung, die oft zeitaufwändig ist. Industrieexperten schätzen AI Sheets als bedeutenden Schritt hin zu einer democratized AI-Workflow-Ökologie. „Es vereinfacht den Zugang zu KI-gestützter Datenverarbeitung für Nicht-Techniker und beschleunigt den Experimentierprozess“, sagt ein Data-Science-Experte aus dem Hugging Face-Community-Team. Die Integration in die bestehende Hub-Infrastruktur macht es zu einem zentralen Werkzeug für Open-Source-ML-Projekte. Mit der Unterstützung von Modellen wie gpt-oss und multimodalen KI-Tools wie FLUX.1 oder Isometric-Bildgeneratoren positioniert sich AI Sheets als eine der umfassendsten Plattformen für KI-gestützte Datenarbeit – und könnte den Standard für datenbasierte KI-Entwicklung neu definieren.