KI als wertvoller Sparring-Partner – Treibermodell

In den letzten 2 Monaten durfte ich zusammen mit einem Unternehmen ein statistisches Modell zur Umsatzprognose entwickeln. Unser Ziel: die wichtigsten Treiber zur Analyse und Erklärung von Umsatz-Schwankungen sowie zur Planung der eigenen Ressourcen identifizieren. Ein Use Case, der so glaube ich dank KI als neues, mögliches Anwendungsgebiet für viele Unternehmen und vor allem auch Controller relevant und spannend sein kann.

Mit über 100 möglichen Variablen bestand im Unternehmen auch bereits eine gute Datenbasis aus den letzten 10 Jahren wie die Charakterisierung eines Tages (Samstag, Weihnachtszeit, Ferien, Wetter, etc.) und die dazugehörenden Umsätze und Treiber-Details. Natürlich musste alles strukturiert und gut aufbereitet werden.

Wir hatten zwar statistische Grundkenntnisse (wie wohl die meisten Controller) und entschieden uns für KNIME als Statistik-Tool, aber ohne wirkliche Tool-Expertise.

An dieser Stelle kam mit Claude, ChatGPT und Gemini KI als Sparring-Partner ins Spiel.

Wir haben von der KI:
👉 Bei der Aufsetzung des Modells in KNIME detaillierte Anwendungs-Instruktionen erhalten
👉 Bei der Modellkonzeption Ideen zur Strukturierung der Variablen abgefragt
👉 Bei der wichtigen Datenaufbereitung, Ausgestaltung und Kombination von Variablen Unterstützung erhalten (das war wohl inhaltlich der grösste Beitrag der KI)
👉 Ideen für die Verbesserung des Modells erhalten. Welche Treiber ins Modell einfügen oder entfernen.
👉  Die statistischen Resultate von KNIME immer wieder durch KI validieren lassen (nur Resultate ohne echte Daten aus Datenschutzgründen)
👉 Und am Ende mit einer Regressions-Analyse ein robustes Treibermodell gebaut, das sowohl statistisch wie fachlich wirklich sehr gut passte.

Was ich daraus mitnehme:
➡️ KI hilft Dir, neue Tools schnell und effizient zu nutzen. KI kann wie ein persönlicher Tutor sein.
➡️ KI ermöglicht es, in Fachbereiche einzudringen (wie Statistik), in denen Du nur Basiswissen hast.
➡️ KI bringt einen echten Mehrwert bei der Validierung und Interpretationen von Ergebnissen. KI ist hier wie ein sehr starker Sparring Partner.
➡️ Für die abschliessende Beurteilung benötigt es aber immer noch Dein Fachwissen und die Linie für die Beurteilung der Ergebnisse
➡️ Mit KI können es Controller wagen, ihre Treibermodelle, Analysen und Prognosen auch statistisch zu validieren.