Das Kapitel untersucht, wie Künstliche Intelligenz (KI) in Form von großen Sprachmodellen im Prozess der empirischen Datenanalyse unterstützend eingesetzt werden kann. Im Fokus stehen drei zentrale Schritte: die Auswahl geeigneter Methoden, die Auswertung und Interpretation der Daten sowie die Visualisierung der Ergebnisse. Es wird dargestellt, wie KI bei der Methodenwahl fundierte Vorschläge liefern kann – sowohl bei qualitativen als auch bei quantitativen Daten –, dabei aber auch Risiken wie Halluzinationen oder methodische Abweichungen berücksichtigt werden müssen. Im zweiten Teil zeigt das Kapitel, wie KI bei der praktischen Durchführung und Reflexion analytischer Verfahren unterstützen kann, ohne die notwendige wissenschaftliche Eigenverantwortung zu ersetzen. Abschließend werden Möglichkeiten aufgezeigt, wie KI bei der Erstellung wissenschaftlicher Visualisierungen – etwa über Codegenerierung für grafische Tools – zur Anwendung kommen kann. Ziel des Kapitels ist, die methodische Kompetenz von Studierenden zu stärken und die Qualität empirischer Arbeiten durch gezielte KI-Nutzung zu fördern. Zahlreiche Prompts veranschaulichen praxisnah, wie dieser Ansatz konkret umgesetzt werden kann.