Einführung in die Künstliche Intelligenz für Business Reporting & Forecasting
Teil 1 unserer KI-Serie: Die wichtigsten Grundlagen für datengetriebenes Reporting und präzise Geschäftsprognosen
Einführung
Mit diesem Artikel beginnen wir eine Reihe von Artikeln über künstliche Intelligenz. In dieser Serie werden wir von den Grundlagen ausgehen und immer tiefer in den spezifischen Bereich des Business Reporting und Forcasting einsteigen.
In diesem ersten Teil behandeln wir die Grundlagen, d.h. was die Motivation für das Aufkommen von KI im Business Reporting und Forcasting ist. Anschließend werden in diesem Abschnitt die wichtigsten Technologien der künstlichen Intelligenz vorgestellt.
Was ist künstliche Intelligenz?
Drei Definitionen von künstlicher Intelligenz:
Europäisches Parlament:
„Künstliche Intelligenz ist die Fähigkeit einer Maschine, menschliche Fähigkeiten wie logisches Denken, Lernen, Planen und Kreativität zu imitieren.“
Microsoft:
„Unter künstlicher Intelligenz (KI) verstehen wir Technologien, die menschliche Fähigkeiten im Sehen, Hören, Analysieren, Entscheiden und Handeln ergänzen und stärken.“
Deutsches Forschungszentrum für künstliche Intelligenz:
„Künstliche Intelligenz ist die Eigenschaft eines IT-Systems, ‚menschenähnliche‘, intelligente Verhaltensweisen zu zeigen.“
Künstliche Intelligenz – ein Sammelbegriff für viele Technologien
Was verbirgt sich hinter dem Begriff Künstliche Intelligenz?
Künstliche Intelligenz ist ein Sammelbegriff, der mehrere wichtige Technologien und Konzepte umfasst. Die Entstehung und Entwicklung dieser Technologien wird durch die große Anzahl und Vielfalt der zu lösenden Probleme eingeschränkt. Jede KI-Technologie zeichnet sich durch ihre Spezialisierung auf die Lösung einer bestimmten Gruppe von Problemen aus, und das Aufkommen neuerer Technologien wurde durch die Notwendigkeit vorangetrieben, immer speziellere Probleme zu lösen.
Maschinelles Lernen – Machine Learning
Machine Learning (ML) ist ein Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz, der Systeme in die Lage versetzt, automatisch aus Erfahrungen (Daten) zu lernen und sich zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden.
ML kann automatisiert Wissen generieren, Algorithmen trainieren, Zusammenhänge identifizieren und unbekannte Muster erkennen. Diese identifizierten Muster und Beziehungen können auf einen neuen, unbekannten Datensatz angewendet werden, um Vorhersagen zu treffen und Prozesse zu optimieren.
Maschinelles Lernen kann in verschiedenen Bereichen angewendet werden, z. B. für die:
- Vorhersage von Werten (z. B. Umsatzprognose)
- Berechnung von Wahrscheinlichkeiten (z. B. zur Kundenabwanderung)
- Identifizierung von Gruppen und Zusammenhängen (z. B. Produkt-Bundles, Kundensegmentierung)
- Reduktion von Dimensionen ohne großen Informationsverlust
- Optimierung der Geschäftsprozesse
Natürliche Sprachverarbeitung - Natural Language Processing
Natural Language Processing (NLP) ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz, der sich mit der Analyse, dem Verständnis und der Generierung von Wörtern und Sätzen (natürlicher Sprache) durch den Computer beschäftigt. Natural Language Processing ist in der Lage, sowohl gesprochene als auch geschriebene Sprache zu erkennen, zu analysieren und den Sinn für die Weiterverarbeitung zu extrahieren. Dazu ist es notwendig, nicht nur einzelne Wörter, sondern ganze Textzusammenhänge und Sachverhalte zu verstehen
Tiefes Lernen - Deep Learning
Deep Learning ist ein Teilbereich von Machine Learning und Künstlicher Intelligenz, und ist eine spezielle Methode zur Informationsverarbeitung. Deep Learning verwendet zur Analyse großer Datensätze neuronale Netze. Diese von Deep Learning angewandte Funktionsweise agiert ähnlich wie das menschliche Gehirn. Dabei werden Daten zuerst extrahiert, anschließend analysiert, um im Anschluss eine Schlussfolgerung bzw. Prognose zu erstellen. Innerhalb der Praxis wird Deep Learning hauptsächlich zum Erkennen von Bildern, dem Verständnis von Texten oder zur besseren Entscheidungsfindung genutzt.
Generative KI – GenAI
GenAI ist ein Teilbereich von Künstlicher Intelligenz, und ist darauf ausgerichtet, neue Texte, Bilder, Videos, Musik und Softwarecode zu generieren. Diese Systeme verwenden sogenannte neuronale Netzwerke, um aus bestehenden Daten zu lernen und dann neue Inhalte zu erstellen. Im Wesentlichen handelt es sich um Algorithmen, die in der Lage sind, kreativ zu sein, indem sie Muster erkennen und diese Muster nutzen, um Neues zu schaffen.
Große Sprachmodelle – Large Language Models (LLMs)
LLMs sind große Sprachmodelle, welche auf Basis von Deep Learning & neuronalen Netzen auf massiven Datenmengen trainiert wurden, um natürliche Sprache zu verstehen und zu generieren. Mit einer großen Anzahl von Parametern, basierend auf einem Transformermodell sind LLMs in der Lage, die Sprache schnell zu verstehen und passende Antworten zu generieren, wodurch die KI-Technologie in vielen verschiedenen Bereichen einsetzbar ist (z. B. als Chatbot).
Warum sollte man die KI einführen?
Grundsätzlich erfordern traditionelle Methoden mehr manuelle Arbeit und mehr Zeit (langsamere Datenverarbeitung) vom Anwender. Außerdem kann die Genauigkeit der Vorhersagen von geringerer Qualität sein, und es ist sehr schwierig, viele und extreme Faktoren zu berücksichtigen. Traditionelle Technologien reagieren empfindlich auf die Datenmenge und funktionieren am besten mit regelmäßig aktualisierten Daten.
Methoden und Unterstützung durch künstliche Intelligenz hingegen können durch Automatisierung viel Zeit sparen, auch bei der Verwendung großer Mengen und/oder Echtzeitdaten. KI-Methoden können die Genauigkeit der Prognose erhöhen, indem sie extreme Faktoren, große Datenmengen und sogar externe Datenquellen berücksichtigen.
Einsatzmöglichkeiten von KI im Reporting und Forecasting
| KI-Anwendung | Konkreter Nutzen | Wert für das Unternehmen |
|---|---|---|
| Datenqualitätsprüfung und -verbesserung | Automatisches Erkennen und Korrigieren von Datenfehlern, Inkonsistenzen und Ausreißern | Höhere Zuverlässigkeit der Analysen und Prognosen, weniger Fehlentscheidungen |
| Automatisierte Prognosemodelle | Absatz-, Umsatz- und Kostenprognosen auf Basis von Datenmustern | Schnellere und präzisere Forecasts, bessere Planungssicherheit |
| Anomalieerkennung | Sofortiges Erkennen von Ausreißern in Finanzdaten | Früherkennung von Risiken und Betrugsfällen, Vermeidung von Verlusten |
| Szenario-Analysen | Simulation von Markt- und Kostenänderungen | Fundierte Entscheidungen bei Unsicherheit, bessere Risikosteuerung |
| Automatisierte Berichterstellung | Erstellung von Management-Reports ohne manuellen Aufwand | Zeitersparnis, konsistente und aktuelle Berichte |
KI - Einführung starten
Im ersten Teil unserer Serie haben wir uns angesehen, warum künstliche Intelligenz notwendig ist. Es folgt eine Einführung in das Konzept der „künstlichen Intelligenz“ selbst. Schließlich werden wir uns mit den wichtigsten Technologien der künstlichen Intelligenz befassen.
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Ihre Ansprechpartnerin
Laura Hincenberga
Multivariata Gründerin & Projektmanagerin
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