Technisches Problem
Entscheidungsträger verlieren Zeit, wenn sie strategische Entscheidungen aus großen Datenmengen herausarbeiten, und die Analyse bleibt in der Vergangenheit hängen.
LeistungenIII — Prozessautomatisierung, autonome Agenten und Workflows
EntscheidungenaufAbteilungsebene
Unterstützungs- und Prognosemodule
Architektonische Lösung
Wir verbinden klassisches maschinelles Lernen (Zeitreihen, baumbasierte Modelle) mit großen Sprachmodellen zu einer hybriden Struktur. Für den Einkauf bauen wir Lieferanten-Risikobewertungen, fürs Marketing Churn-Prognosen und für den Betrieb Modelle zur Bestandsoptimierung. Die KI übersetzt diese komplexen statistischen Analysen in analytische Berichte, die Führungskräfte in natürlicher Sprache befragen können.
Operatives Ergebnis
Autonome, datengestützte Entscheidungsmechanismen und höhere operative Effizienz durch das frühzeitige Erkennen künftiger Risiken und Chancen.
Ausgangsbedingungen
Diese Leistung wird gebraucht, wenn Entscheidungen anhand vergangener Daten fallen und die Frage "was passiert im nächsten Quartal" geraten wird. Bei Ihnen muss genug Historie vorliegen — mindestens einige Zyklen an Aufzeichnungen, damit ein saisonales Muster überhaupt sichtbar wird — und diese Aufzeichnungen müssen konsistent sein. Eine Tabelle, deren Feldbedeutung sich vor sechs Monaten geändert hat, ist für ein Modell sechs Monate Daten.
Arbeitsweise
Zuerst wird festgehalten, welche Entscheidung gestützt werden soll: nicht "ein Prognosemodell", sondern welche Entscheidung, zu welchem Zeitpunkt, von wem. Dann entsteht eine einfache Vergleichsgröße — etwa die Wiederholung der Vorperiode. Ein komplexes Modell ist nur sinnvoll, wenn es diese schlägt, und oft tut es das nicht; das früh zu sehen spart Monate. Die Ausgabe kommt als Bereich mit einer Sicherheit, nie als einzelne Zahl.
Nicht im Leistungsumfang
Das Modell entscheidet nicht, es liefert Eingang für eine Entscheidung; die Verantwortung bleibt bei der entscheidenden Person, und die Oberfläche ist so gebaut, dass das nicht verdeckt wird. Auch die Datenerhebung übernehmen wir nicht: Wo Historie fehlt, gibt es für ein Modell nichts zu erfinden — zuerst muss die Erfassung stehen. Und wir übergeben keine einmalige Prognose: Ein Modell verfällt, und ohne Überwachung sollte ihm nicht vertraut werden.