Wer übernimmt in Zukunft die Planung – Mensch oder Maschine?

In einer Welt, die sich immer schneller verändert und in der Daten eine zentrale Rolle spielen, stehen Unternehmen vor der Herausforderung, ihre Planungs- und Vorhersageprozesse kontinuierlich zu optimieren. Die Frage, ob Maschinen die Planungsarbeit übernehmen können, rückt dabei zunehmend in den Fokus. Dabei geht es nicht nur darum, präzise Vorhersagen zu treffen, sondern auch ehrgeizige Ziele zu setzen und diese konsequent zu verfolgen. Aber wie lassen sich diese unterschiedlichen Anforderungen miteinander verbinden?
Darüber schreibt Dr. Klaus Eiselmayer, Vorstand, Partner und Trainer der CA controller akademie in seinem Artikel “Können wir den Computer die Planungsarbeit machen lassen?” in der aktuellen Ausgabe 4/24 des Controller Magazins.

Unterschied zwischen Prognose und Planung

Klaus Eiselmayer sieht den fundamentalen Unterschied zwischen Vorhersagemodellen, wie sie durch Predictive Analytics bereitgestellt werden, und von Menschen erstellten Forecasts. Während Maschinen Daten nutzen, um zukünftige Trends möglichst genau vorherzusagen, liegt es an den Menschen, diese Daten zu nutzen, um strategische Entscheidungen zu treffen und ehrgeizige Ziele zu setzen.

Die Rolle von Mensch und Maschine in der Planung

Er betont, dass eine Kombination aus maschineller Vorhersage und menschlicher Planung heutzutage am sinnvollsten ist. Die Vorhersagen der Maschinen können als Basis dienen, während die Menschen entscheiden, ob die vorhergesagten Ergebnisse akzeptabel sind oder ob ehrgeizigere Ziele verfolgt werden sollen. Er unterstreicht, dass Planung und Forecasting im Unternehmen immer eine menschliche Aufgabe bleiben sollten, da Menschen die Verantwortung für die Umsetzung von Zielen übernehmen.

Relevanz rollierender Forecasts in einem volatilen Umfeld

Im weiteren Verlauf des Artikels stellt er die Relevanz von rollierenden Forecasts in einem volatilen Umfeld heraus, da diese eine kontinuierliche Anpassung ermöglichen. Er empfiehlt, regelmäßig Forecasts zu erstellen und deren Qualität zu messen, um so die Planung und Steuerung kontinuierlich zu verbessern.

Einsatz von Künstlicher Intelligenz im Forecasting

Darüber hinaus schlägt Klaus Eiselmayer vor, generative Künstliche Intelligenz zukünftig verstärkt zur Unterstützung bei der Entwicklung von Strategien und Maßnahmen einzusetzen. Dies könnte Unternehmen dabei helfen, realistischere und ambitioniertere Planungen zu erstellen.