Vortrag: Einsatz von Generative AI in Planungstools
ChatGPT und Co. sind zur Zeit in aller Munde. „Large Language Models“ (LLMs) breiten sich in vielen Anwendungen aus und machen Künstliche Intelligenz auch über selbstfahrende Autos hinaus bekannt. Doch was bieten diese Technologien über spaßige Anwendungen und verständlichere Suchergebnisse hinaus? Wie kann man die gewaltigen Möglichkeiten, die Künstliche Intelligenz bietet, gewinnbringend im Unternehmen einsetzen?
In der Budgetplanung der Unternehmen geht es meist um drei wichtige Dinge: die Analyse der Ist-Werte und des Verlaufs der letzten Jahre, das Aufzeigen von Änderungen in den wichtigsten Kennzahlen, um mögliche Risiken zu erkennen, und die Vorhersage der Geschäftszahlen für eine solide Planung der Finanzen. Letzteres wird typischerweise in der Budgetplanung gemacht. Hierfür gibt es unterschiedliche Ansätze, wie Top-down oder Bottom-up-Planung, bzw. die Kombination von beiden. Was aber allen Ansätzen gemein ist: Sie brauchen viel Zeit, sie sind komplex und erfordern den Einsatz von vielen verschiedenen Personen. Die Ergebnisse dieses Prozesses müssen dann noch zusammengeführt und auf Korrektheit geprüft werden. Ähnliches gilt für alle Planungsaktivitäten in Unternehmen. Das Ziel ist es daher, den Zeitaufwand und die Komplexität der Aufgaben zu minimieren und gleichzeitig die Qualität der Berichte und Ergebnisse auf dem höchstmöglichen Level zu halten – ein schwieriges Unterfangen.
Ganz ähnliche Ansätze liegen jedoch auch der Künstlichen Intelligenz zugrunde: Ein KI-Modell wird mit einer großen Anzahl historischer Daten trainiert, um darin Muster zu erkennen und sich zu merken. Diese Muster können dann auf neue Datensätze angewendet werden, um z.B. Anomalien zu erkennen oder aus den gelernten Mustern neue Daten vorherzusagen, also eine Prognose zu erstellen. Auch sind KI-Modelle gut darin, große Datenmengen zu verarbeiten und zusammenzufassen. Es gibt also viele Überlappungen zu dem, was in der Budget-Planung benötigt wird und was KI-Modelle liefern können.
In unserem Anwendungsbeispiel haben wir uns mit Generative AI einer Aufgabe gewidmet, die im Day-to-Day Business häufig viel Arbeit verursacht: aussagekräftige und erkenntnisreiche Reports zu erstellen. Durch Eingabe von Sätzen in natürlicher Sprache, z.B. „Zeige mir die Verkaufszahlen von 2023 für Produktgruppen 1 bis 4 in EMEA“, können komplette Datenansichten erstellt werden, die danach weiter angepasst und verändert werden können. Diese Basis-Funktionalität wird fortlaufen erweitert, um auch komplexere Anfragen wie z.B. „Zeige mir den Forecast für die nächsten 12 Monate des Revenues für alle Regionen für die verschiedenen Verkaufs-Channels“, oder „Zeige mir die größten Änderungen in den Verkaufszahlen der letzten 3 Monate“, oder „Analysiere die Verkaufszahlen der letzten 3 Jahre und gebe mir eine Zusammenfassung“ was dann z.B. zur Anzeige eines Textes führen würde.
Das AI Modell soll sich zudem nicht nur auf Datenansichten beschränken, sondern auch in den anderen Komponenten wie Charts, aber auch im Integrator (Jedox ETL Tool) zur automatisierten Erstellung von Daten-Integrations-Projekten dienen.
Der Vortrag gibt einen Überblick über bestehenden Einsatz von Generative AI in Jedox sowie einen Ausblick auf Möglichkeiten zum Einsatz in Reporting und Data Analysis in Planungstools in der Zukunft.
Peter Strohm, Jedox GmbH