32 sein, müssen Unternehmen ihre Kultur und ihre Fähigkeiten anpassen, um die Vorteile von KI-Controlling voll auszuschöpfen. KI-Tabellen- kalkulationen Wie können Tabellenkalkulationen, selbst einfache Vorgehensweisen, mit Hilfe von KI funktionieren und optimiert werden? KI-Tabellenkalkulationen und Reportings funktionieren, indem sie große Datenmengen sammeln, bereinigen und analysieren, um wichtige Informationen und Trends zu identifizieren. Sie nutzen dazu Machine- Learning-Algorithmen und Predictive Analytics, um Prognosen und Vorhersagen zu erstellen. Ein Beispiel wäre, dass ein Unternehmen KI-Tabellenkalkulationen verwendet, um die Finanzprognosen für das kommende Jahr zu erstellen. Dazu werden historische Finanzdaten des Unternehmens analysiert und mithilfe von Machine-Learning-Algorithmen Prognosen für die zukünf tige Entwicklung erstellt. Diese Prognosen können dann in Berichten dargestellt werden, die Controllern und anderen Entscheidungsträgern im Unternehmen zur Verfügung stehen. KI-Tabellenkalkulationen und -Reportings können auch verwendet werden, um automatisch Anomalien oder Ausreißer in den Daten zu erkennen, die auf Probleme oder Risiken hinweisen können. Dies ermöglicht es Unternehmen, frühzeitig auf potenzielle Probleme zu reagieren und ihre Leistung zu verbessern. Ein weiterer Aspekt ist die Möglichkeit, die Daten in Echtzeit zu visualisieren und zu analysieren, um Entscheidungen schneller und präziser tref fen zu können. Dashboarding und Business Intelligence-Tools ermöglichen es, Daten in Echtzeit zu visualisieren und zu analysieren, umschnell auf sich ändernde Geschäf tsbedingungen reagieren zu können.7 In der Zusammenfassung nutzen KI-Tabellenkalkulationen und Reportings große KI-Controlling ermöglicht es Controllern, große Datenmengen schneller und präziser zu analysieren, Prognosen zu erstellen und Entscheidungen zu tref fen. Datenmengen und Machine-Learning- Algorithmen, um Prognosen zu erstellen, Anomalien zu erkennen, Prozesseffizienz zu verbessern und Entscheidungen zu unterstützen. Es gibt jedoch einige Risiken8, die mit der Verwendung von KI-Tabellenkalkulationen und -Reportings verbunden sind: ■ Fehlerhaf te Daten: Wenn die Daten, die verwendet werden, um KI-Modelle zu trainieren und Prognosen zu erstellen, fehlerhaf t oder unvollständig sind, können die Ergebnisse ungenau oder irreführend sein. ■ Fehlerhaf te Algorithmen: Fehler in den verwendeten Machine-Learning-Algorithmen können dazu führen, dass Prognosen und Entscheidungsempfehlungen ungenau oder unzutref fend sind. ■ Mangelnde Transparenz: KI-Systeme können es schwierig machen, die Entscheidungsfindung nachzuvollziehen, da die verwendeten Algorithmen und Modelle of t komplex sind und es schwierig ist, die Gründe für bestimmte Prognosen oder Empfehlungen zu verstehen.9 ■ Datenschutz- und Sicherheitsrisiken: KI-Systeme, die große Mengen an sensiblen Daten verarbeiten, können potenziellen Angreifern ein attraktives Ziel bieten. Es ist wichtig, dass Unternehmen die notwendigen Schutzmaßnahmen ergreifen, um die Datensicherheit zu gewährleisten. ■ Bias: KI-Systeme können voreingenommen sein, wenn sie auf ungleich verteilte oder unvollständige Daten trainiert werden, was zu ungenauen Ergebnissen oder Diskriminierung führen kann. ■ Abhängigkeit: Wenn Unternehmen zu stark auf KI-Systeme angewiesen sind, kann dies zu Problemen führen, wenn diese Systeme ausfallen oder Probleme aufweisen. KI-Mitarbeiter: Ein Schlüsselfaktor Um Controllern dabei zu helfen, KI zu verstehen und erfolgreich zu nutzen, gibt es einige Schritte, die Unternehmen ergreifen können: ■ Schulungen und Weiterbildungen: Unternehmen können Schulungen und Weiterbildungen anbieten, die sich speziell an Controller richten und die Grundlagen von KI, Machine Learning und Predictive Analytics vermitteln.10 ■ Praktische Erfahrung: Controller sollten die Möglichkeit haben, KI-Tools und -Systeme in einer praktischen Umgebung auszuprobieren und zu erfahren, wie sie in echten Geschäf tsprozessen eingesetzt werden können. ■ Zusammenarbeit mit Experten: Controller sollten die Möglichkeit haben, mit Experten aus dem Bereich KI und Datenanalyse zusammenzuarbeiten, um ihr Verständnis zu vertiefen und von deren Erfahrungen zu profitieren. ■ Netzwerkaufbau: Controller sollten die Möglichkeit haben, sich mit anderen Con-
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