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Aus den Grundlagen der Betriebswirtschafts-
lehre ist bekannt, dass sich jedes Unternehmen
zunächst zum Ziel macht, ein gesundes wirt-
schaftliches Wachstum vorzuweisen. Werte zur
Bestimmung des Wachstums eines Unterneh-
mens setzen Unternehmen in Eigenverantwor-
tung fest. Diese Werte sind messbar und müs-
sen der Unternehmensführung zur Evaluierung
der Erreichung der Unternehmensziele vorlie-
gen. Das wichtigste Instrument in diesem Zu-
sammenhang ist das Controlling.
Für Unternehmen ist es von größter Bedeutung,
dass mit den richtigen Informationen, den rich-
tigen Kennzahlen und den richtigen Finanzzah-
len gearbeitet werden kann, damit die weitere
geschäftliche Planung erfolgreich angegangen
und auf problematische Geschäftssituationen
umgehend reagiert werden kann. Für diese Auf-
gaben sind maßgeblich das Controlling sowie
das Management in der Verantwortung. Das
Controlling ist dafür verantwortlich, dass den
Managern alle relevanten Informationen zur
Verfügung stehen, sodass diese ihre Schlussfol-
gerungen für das unternehmerische Handeln
aus den aufbereiten Reportings ziehen können.
Hierbei zeigt sich die erste Herausforderung:
die richtige Aufbereitung der Daten durch das
Controlling, welche von Interesse für das Ma-
nagement sind. Hierbei stellen sich die Fragen:
Welche Daten sind für wen relevant? Gibt es
hierbei eine einheitliche Kommunikation und
das Verständnis innerhalb eines Unterneh-
mens? Verändert sich der Fokus auf die Kenn-
zahlen im Laufe einer Zeitperiode?
Wird davon ausgegangen, dass sich auf ein-
heitliche Kennzahlen verständigt wurde, be-
steht weiterhin die Herausforderung der Infor-
mationsübermittlung. Der Abschluss des Cont-
rollingprozesses sieht die Informationsweiter-
gabe an die jeweiligen Managementbereiche
vor. Bei der Übergabe stellt sich die Frage, wel-
che Art und Weise die zielführendste und
schnellste Möglichkeit ist, damit die Empfänger
in der Lage sind, die übermittelten Daten ohne
Schwierigkeiten nachvollziehen zu können.
Kognitive Systeme
Die wachsenden Einsatzmöglichkeiten von
Software in Unternehmen stieg in den letzten
Jahrzehnten um ein Vielfaches. Jeder Unter-
nehmensbereich kann ein eigenes System für
sich beanspruchen und dies in einer zentralen
Organisation durch beispielsweise ein ERP-
System verbinden und verwalten. In Zukunft
sollen allerdings kognitive Systeme die Art und
Weise verändern, wie mit Daten und IT-Syste-
men in Unternehmen umgegangen wird.
In diesem Artikel liegt das Hauptaugenmerk auf
der Beeinflussung solcher kognitiven Systeme
im Zusammenhang mit dem Controllingbereich.
Zunächst müssen ein einheitliches Verständnis
für kognitive Systeme geschaffen und die ver-
schiedenen Ausprägungen erläutert werden.
Um den Artikel nicht zu voluminös und dennoch
so konkret wie möglich zu halten, wird der Wat-
son Conversation, sowie der Watson Knowledge
Studio Service der IBM vertiefend betrachtet.
Inwiefern kognitive Systeme Nutzen für Unter-
nehmen und deren Mitarbeitern stiften können,
ist ein weiterer Unterpunkt, sowie die konkrete
Betrachtung des Nutzens für das Controlling.
Die Thematik kognitiver Systeme ist an sich
kein neuer Punkt
4
, erfuhr jedoch in den letzten
Jahren einen großen Aufschwung durch folgen-
de technologische Fortschritte:
·
·
Stetig wachsende Rechenleistung und
Verfügbarkeit durch Cloud-Anbieter
·
·
Datenvielfalt vergrößert sich durch den
wachsenden Einsatz von
·
·
Komponenten, die Daten übertragen
(z. B. Sensoren). Big Data wird als Chance
von Unternehmen erkannt.
Kognitive Systeme zeichnen sich dadurch aus,
dass sie unstrukturierte oder semistrukturierte
Daten verarbeiten können und anhand dieser
Verarbeitung Erkenntnisse aus verschiedenen
Daten ziehen. Hierzu bildet das System Annah-
men und testet diese auf weitere verfügbare
Trainingsdaten. Das System trainiert mit dieser
zusätzlichen Datenmenge und verbessert sich
durch Fehlererkennung, die entweder automa-
tisiert oder manuell durch menschliches Ein-
greifen erfolgen kann. Technologien, die bei der
Nutzung von Kognitiven Systemen eine Rolle
spielen können
5
, sind:
·
·
Machine Learning (ML)
·
·
Künstliche Intelligenz (KI)
·
·
Deep Learning
·
·
Natural Language Processing (NLP)
Machine Learning (ML) ist ein Teilaspekt der
Künstlichen Intelligenz (KI) und ermöglicht es,
aus großen Datenbeständen Zusammenhänge
zu erfassen und vorrausschauende Aussagen
als Hypothesen auszugeben. Ebenfalls möglich
sind Empfehlungen, die ML-Algorithmen an-
hand der Datenbasis dem Nutzer anbieten. Die
Basis von ML bilden mathematische Modelle,
die sich in verschiedenen Verfahren zeigen,
zum Beispiel:
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·
Entscheidungsbaum Algorithmen
·
·
Bayesche Statistik
·
·
Lineare Regression
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Clusteranalyse
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Neuronale Netzwerke
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·
Deep Learning
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·
Instanzenbasiertes Lernen
Zugang zu ML Services bieten die großen Tech-
nologiekonzerne wie Amazon, Google, IBM und
Microsoft über ihre Public Cloud an, sodass der
Einstieg für Unternehmen in die Nutzung sol-
cher Services ohne große Hürden verläuft. Um
den Begriff künstliche Intelligenz (KI) ranken
sich viele Mythen und Erwartungen, sowie Be-
fürchtungen. Es gibt verschiedenste Definitio-
nen zum Begriff der künstlichen Intelligenz.
Eine gängige Auffassung in Literatur und Wis-
senschaft ist, dass das Gebiet der KI erforscht,
wie Computer und deren Programme intelligent
wirken und menschliche Intelligenz nachahmen
können. In diesem Zusammenhang stellt sich
die Frage, wie man Intelligenz definieren und
messen kann.
Zu dieser Fragestellung wird weiterhin ge-
forscht und es gibt keine eindeutige Aussage,
auf die sich führende Wissenschaftler einigen
konnten.
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Bereits im Jahre 1950 beschäftigte
sich der Wissenschaftler Alan Turing mit dieser
Thematik und entwickelte den, nach ihm be-
nannten, Turing-Test. Hierbei untersuchte Tu-
ring, ob eine Maschine eine vergleichbare Intel-
ligenz und Denkvermögen wie ein Mensch auf-
weisen kann. Der Test ließ Probanden mit Ma-
schinen und Menschen kommunizieren, wobei
nicht bekannt gegeben wurde, mit wem oder
was der Proband interagiert. Der Test gilt als
bestanden, wenn der Mensch es nicht schafft,
zu unterscheiden, ob die Kommunikation mit ei-
nem Menschen oder einer Maschine stattfand.
Dieser Test gilt als Vorreiter in der Forschung
der künstlichen Intelligenz.
CM Mai / Juni 2019
