Was ist KI-Forecasting?

Forecasting spielt eine zentrale Rolle sowohl in der strategischen Planung als auch in den alltäglichen Geschäftsbedürfnissen. Wenn die Prognosen falsch sind, könnten Unternehmen zu viel produzieren, zu wenig auf Lager haben, zu viel für Arbeitskräfte ausgeben oder Umsatzchancen verpassen. Schon kleine Prognosefehler können Serviceniveau, Kosten und Kundenzufriedenheit beeinflussen.

KI-Prognosen sind immer häufiger anzutreffen, weil Geschäftsumgebungen dynamischer sind als früher. Markttrends ändern sich schneller, externe Faktoren wie das Wetter oder politische Veränderungen sorgen für Volatilität und Unternehmen verfolgen heute weit mehr interne und externe Daten als früher.

In diesem Kontext benötigen Unternehmen Prognosesysteme, die eine große Anzahl von Produkten und Standorten verwalten und sich gleichzeitig an veränderte Bedingungen anpassen können. Das Ziel ist es, mithilfe von KI genauere Vorhersagen zu treffen.

KI-Forecasting wird zur Unterstützung der Entscheidungsfindung in Situationen eingesetzt, in denen die Ergebnisse von vielen Variablen, häufigen Schwankungen oder schnellen Marktveränderungen abhängen. Zu den gemeinsamen Zielen gehören:

• Verbesserung der Prognosegenauigkeit: Reduziert teure Fehler wie Stockouts oder das Halten von überschüssigem Bestand.

• Optimierung der Ressourcenzuteilung: Hilft, die Geschäftsabläufe für eine höhere Effizienz auszurichten.

• Antizipation von Störungen und Markttrends: Ermöglicht es den Teams, sich besser auf Veränderungen bei Angebot und Nachfrage vorzubereiten.

• Optimierung von Forecasting-Workflows: Das erleichtert das Aktualisieren von Prognosen durch Automatisierung.

• Unterstützung strategischer Entscheidungen mit Echtzeitdaten: Ermöglicht es, die Forecasting kontinuierlich auf Basis neuer Informationen zu aktualisieren.

• Skalierung der Prognosen für den gesamten globalen Betrieb: Sorgt für Konsistenz und Abstimmung über viele Produkte und Regionen hinweg.

Unternehmen verlassen sich seit Langem auf Prognosen, um Unsicherheiten in Pläne umzuwandeln. Dieser Prozess umfasst die Schätzung der Kundennachfrage, des Umsatzes, der Bestand, des Cashflows und der Personalbesetzung, damit sie intelligentere Entscheidungen bei der Ressourcenverteilung treffen können.

Vor der Einführung der KI fand diese Arbeit oft in einer Excel-Tabelle statt, unterstützt durch Expertenurteile und vertraute statistische Modelle. Diese traditionellen Prognosemethoden sind immer noch wichtig, aber der Prognoseprozess wird immer komplexer. Die Nachfrage wird mit größerer Geschwindigkeit und durch mehr Variablen bestimmt.

Außerdem verfolgen Unternehmen jetzt eine größere Anzahl von Signalen aus mehr Datenquellen, von Transaktionen und Produktnutzung bis hin zu Wettermustern, Wirtschaftsindikatoren und sozialen Medien. Die Erfassung dieser Informationen führt zu umfangreicheren, aber auch schwieriger zu verwaltenden Daten.

Die Methoden der KI-Forecasting unterscheiden sich in mehrfacher Hinsicht:

• Funktionsreichtum: KI-Modelle können mehr Treiber (z. B. Werbeaktionen, Wirtschaftsindikatoren, Wettermuster, Kanalmix, Webverkehr, Social-Media-Signale) einbeziehen als klassische Ansätze.

• Nichtlineare Muster: Modelle des maschinellen Lernens und Algorithmen für maschinelles Lernen können nichtlineare Beziehungen und Interaktionen erkennen und sich an diese anpassen, die in statistischen Standardmodellen schwerer zu erkennen sind.

• Kontinuierliches Lernen: KI-gestützte Ansätze können aktualisiert werden, wenn neue Daten eintreffen, wodurch Prognosen bei Störungen und Marktänderungen genauer bleiben.

• Automatisierung: KI-gestützte Prognosen können Teile der Prognosearbeit automatisieren , wie z. B. Datenauffrischungen oder Backtesting-Prozesse. Es hilft bei der Skalierbarkeit, da die Automatisierung auf Tausende von Artikeln angewendet werden kann.

• Unterschiedliche Risiken: KI-Modelle können zwar sehr schnell reagieren, hängen aber maßgeblich von der Datenqualität und einer ordnungsgemäßen Validierung ab. Wenn diese Schutzmaßnahmen nicht vorhanden sind, kann die Leistung variieren. Traditionelle Modelle sind in der Regel besser vorhersehbar, können aber in dynamischen Umgebungen wichtige Informationen oder Muster übersehen.

In der Praxis werden bei vielen Prognoseverfahren beide Ansätze kombiniert. Einfachere statistische Modelle sorgen für Konsistenz und Transparenz, während maschinelles Lernen genutzt wird, um Leistung und Datenanalyse in Bereichen mit mehr Datensignalen und komplexeren Mustern zu verbessern.

In den meisten Unternehmen laufen die KI-Prognosen in einem regelmäßigen Zyklus ab. Neue Daten werden gesammelt und prädiktive Analysen angewendet. Nach diesen beiden Schritten werden Prognosen erstellt. Abschließend wird die Leistung anhand wichtiger Metriken gemessen und die Modelle werden bei Bedarf aktualisiert. Die Prognosen können dann in Planungsmeetings, Dashboards und operativen Entscheidungen verwendet werden.

Der erste Schritt bei der Prognoseerstellung besteht darin, sich über das Geschäftsziel im Klaren zu sein. Unternehmen definieren, was prognostiziert werden muss (zum Beispiel Umsatz, Produkteinheiten, Anrufvolumen) sowie den erforderlichen Zeithorizont und das Detailniveau.

Die Prognose hängt mit konkreten Entscheidungen in Bezug auf Lagerbestände, Personalplanung, Finanzplanung oder andere Aspekte zusammen.

Relevante Datensätze werden aus verschiedenen Datenquellen zusammengeführt. Zu diesen Datenquellen zählen historische Daten (z. B. Umsatz, Bestellungen, Nutzung), Daten zum Verbraucherverhalten, externe Faktoren (z. B. Wirtschaftsindikatoren, Wetterbedingungen) sowie Verhaltenssignale aus Webaktivitäten oder sozialen Medien.

Die Daten werden auf Fehler, fehlende Werte und Inkonsistenzen überprüft. Categories wie Produkte, Regionen und Zeiträume sind standardisiert, sodass alles korrekt übereinstimmt.

Unternehmen bewerten typischerweise mehrere Prognosenmodelle, darunter klassische statistische Modelle, Modelle für maschinelles Lernen und Deep-Learning-Ansätze wie neuronale Netze.

Diese KI-Modelle sind darauf trainiert, Muster in vielen Variablen auf einmal zu erkennen. Sie können beispielsweise erkennen, dass sich die Auswirkungen von Preisgestaltung, Werbeaktionen oder Wetter je nach Jahreszeit, Region oder Kundensegment ändern können. Dieser Prozess ermöglicht es ihnen, Beziehungen zu erfassen, die komplexer sind als einfache, geradlinige Trends.

Um eine Prognose zu bewerten, überprüfen die Teams, wie eng die vergangenen Vorhersagen mit realen Ergebnissen übereinstimmen. Sie untersuchen das Ausmaß der Fehler, ob das Modell zu Über- oder Unterprognosen neigt und was diese Fehler für das Unternehmen bedeuten könnten. Sie könnten auch nach Verzerrung und anderen Standards suchen.

Die Modelle werden auch rückwirkend getestet – das heißt, sie werden zunächst für frühere Zeiträume getestet, um zu sehen, wie sie sich verhalten hätten – um die Zuverlässigkeit für die Zukunft einschätzen zu können.

Nach der Validierung werden Prognosen in die Dashboards, Unternehmenssysteme oder Planungstools integriert, die die Organisation nutzt. Viele KI-gestützte Systeme unterstützen die Automatisierung, wodurch sie Aktualisierungen vornehmen können, sobald neue Daten oder Echtzeitdaten verfügbar sind.

Da sich Märkte und Kundenverhalten im Laufe der Zeit ändern, werden die Prognosesysteme regelmäßig überprüft, um sicherzustellen, dass sie immer noch gut funktionieren. Wenn die Genauigkeit nachlässt oder sich Datenmuster ändern, werden die Modelle aktualisiert und neu trainiert.

Klare Prüf- und Genehmigungsprozesse tragen dazu bei, dass Prognosen zuverlässig bleiben.

Organisationen setzen KI-gestützte Prognosen ein, um sowohl die Qualität als auch die Geschwindigkeit der Planung zu verbessern:

• Verbesserte Prognosegenauigkeit: Durch die Verwendung von Modellen für maschinelles Lernen und die Nutzung einer breiteren Palette von Datenquellen bietet KI-Forecasting genauere Prognosen als Ansätze, die sich auf begrenzte Eingaben verlassen. Diese Genauigkeit ist besonders wertvoll in volatilen Umgebungen mit schnellen Marktveränderungen und periodischen Unterbrechungen.

• Schnellere Forecasting-Zyklen: Die integrierte Automatisierung ermöglicht es, Forecasting zu aktualisieren, sobald neue Daten verfügbar werden, was manuelle Aktualisierungen reduziert und die Planungszeiten verkürzt. Dieser Prozess hilft den Teams, schneller zu reagieren und die Forecasting mit den aktuellen Bedingungen auszugleichen.

• Bessere Ressourcenzuteilung: Zuverlässigere Nachfrage-, Verkaufs- und Finanzprognosen könnten zu klügeren, datenbasierten Entscheidungen über Lagerbestände, Personal und Budgets führen. Wenn sich die Prognosen verbessern, können Organisationen Angebot, Arbeitskräfte und Mittel besser an die erwartete Nachfrage anpassen.

• Größere Skalierbarkeit: KI-Systeme können gleichzeitig große Mengen von Prognosen erstellen und aktualisieren. Diese Funktion hilft wachsenden Unternehmen, die Komplexität ohne zusätzlichen manuellen Aufwand zu bewältigen.

• Stärkere Entscheidungsunterstützung: Anstatt nur eine einzige Zahl zu liefern, zeigen viele KI-Prognosetools eine Reihe möglicher Ergebnisse an und ermöglichen es den Teams, verschiedene Szenarien zu erkunden. Dieser Prozess hilft Führungskräften zu verstehen, was unter verschiedenen Annahmen geschehen könnte, und so selbstbewusstere Entscheidungen zu treffen – insbesondere dann, wenn viel auf dem Spiel steht.

KI-gestützte Prognosen liefern bei durchdachter Implementierung starke Ergebnisse, sind aber nicht ohne Herausforderungen. Zu den zu berücksichtigenden Themen gehören:

• Datenqualität: KI-Modelle sind auf hochwertige, genaue und gut strukturierte Daten angewiesen. Klare Dateneigentumsverhältnisse und -governance sind notwendig, um die Leistung aufrechtzuerhalten.

• Veränderte Rahmenbedingungen: Marktverschiebungen, neue Vorschriften oder Lieferengpässe können die Muster verändern. Regelmäßige Überwachung und Umschulung helfen, die Forecasting mit der aktuellen Situation auszugleichen.

• Transparenz und Vertrauen: Entscheidungsträger müssen sich bei der Nutzung der Prognosen wohlfühlen. Die Möglichkeit, zu sehen, was die Zahlen beeinflusst hat, und sie bei Bedarf in Frage zu stellen oder zu korrigieren, hilft, Vertrauen aufzubauen.

• Operative Prozesse: Ein effektives KI-Prognosesystem erfordert Überwachung, Versionskontrolle und Integration in Planungsabläufe.

Das Verständnis dieser Aspekte ist entscheidend, um sicherzustellen, dass AI Forecasting mit den richtigen Daten, der Data Governance und der richtigen geschäftlichen Ausrichtung bereitgestellt wird.