Generative AI (GenAI) wird derzeit als eine der vielversprechendsten Entwicklungen im Bereich der Datenverarbeitung und -analyse gehandelt. Sie bietet das Potenzial, Business Intelligence (BI), Analytics und Planung effizienter und zugänglicher zu gestalten. Doch wie realistisch sind die Erwartungen, und was können Unternehmen wirklich von GenAI erwarten? Auf Basis von Erkenntnissen der BARC-Studie und einer detaillierten Analyse klären wir Potenziale, Herausforderungen und konkrete Anwendungsbereiche.
1. Generative AI verstehen: Vom Fundament zur Anwendung
Um GenAI einzuordnen, ist ein Verständnis der zugrunde liegenden Technologien entscheidend:
- Künstliche Intelligenz (KI): Der Oberbegriff für Technologien, die Aufgaben ausführen, die typischerweise menschliche Intelligenz erfordern, wie das Verstehen von Daten oder das Treffen von Entscheidungen.
- Maschinelles Lernen (ML): Ein Teilbereich der KI, der es Maschinen ermöglicht, Muster in Daten zu erkennen und aus ihnen zu lernen, ohne explizite Programmierung.
- Large Language Models (LLMs): Eine spezialisierte Form von ML, die auf riesige Textmengen trainiert ist. LLMs ermöglichen die Verarbeitung und Generierung natürlicher Sprache und bilden die Grundlage vieler GenAI-Anwendungen.
- Generative AI (GenAI): Die nächste Stufe, die nicht nur analysiert, sondern auch neue Inhalte generiert, z. B. Texte, Visualisierungen oder Datenmodelle. GenAI geht über die reine Textverarbeitung hinaus und eröffnet neue Möglichkeiten für die datengetriebene Arbeit.
Diese Entwicklung macht GenAI besonders relevant für BI & Analytics, da sie Interaktion und Inhalte auf ein neues Niveau hebt.
2. GenAI in der Praxis: Möglichkeiten und Beispiele
Die Anwendungsfelder von GenAI sind vielfältig und umfassen sowohl die Unterstützung von Konsumenten als auch Produzenten von Daten. Hier ein paar Beispiele basierend auf unserer aktuellen Studie „The Future of BI & Analytics“.
Für Konsumenten von Daten (Nutzer von Analysen und Dashboards):
- Natürliche Sprachabfragen (NLQ): Nutzer können Fragen wie „Wie war die Umsatzentwicklung im letzten Quartal?“ stellen, und GenAI liefert direkt eine Antwort mit passenden Visualisierungen.
- Automatische Visualisierung und Mustererkennung: GenAI erstellt Visualisierungen und hebt Trends sowie Abweichungen hervor, ohne dass Nutzer tief in die Datenanalyse eintauchen müssen.
- Erkenntnisse zu Dashboards und Visualisierungen: GenAI analysiert Daten hinter Dashboards und Visualisierungen, beschreibt wesentliche Muster und Abweichungen und beschreibt diese für ein besseres Verständnis.
Für Produzenten von Daten (Power User, Entwickler):
- Code erstellen und optimieren: Entwickler können GenAI nutzen, um Code zu generieren oder zu optimieren – SQL, Python, DAX und mehr.
- Neue Daten beschreiben: GenAI analysiert den Inhalt neuer Daten und beschreibt diese, um deren schnellere Einbindung in die Datenmodelle und damit Ihre Nutzung zu ermöglichen.
- Prognosemodelle erstellen: Mit wenigen Eingaben können Controller Vorhersagemodelle generieren, um schnelle Hochrechnungen zu generieren.
Diese Beispiele zeigen, wie GenAI sowohl Effizienzgewinne als auch eine vereinfachte Interaktion mit Daten ermöglicht.
3. Herausforderungen: Realistische Erwartungen an GenAI
Neben dem Potenzial bringt GenAI auch Herausforderungen mit sich, die Unternehmen nicht ignorieren sollten:
- Datenschutz und Sicherheit: Bedenken hinsichtlich der Sicherheit sensibler Daten gibt es häufig. Dies ist besonders im Controlling und in regulierten Branchen kritisch.
- Kompetenzlücken und Schulungsbedarf: Die Einführung von GenAI erfordert nicht nur technisches Verständnis, sondern auch die Fähigkeit, Ergebnisse kritisch zu bewerten und sinnvoll zu nutzen.
- Datenqualität: Schlechte oder unvollständige Daten führen zu ungenauen und verzerrten Ergebnissen. Unternehmen müssen sicherstellen, dass ihre Datenbasis robust ist.
- Regulatorische Anforderungen: GenAI muss mit rechtlichen Vorgaben wie der DSGVO konform sein, was zusätzliche Herausforderungen für die Implementierung schafft.
Diese Punkte unterstreichen, dass GenAI kein Wundermittel ist. Sorgfältige Planung und ein realistischer Blick auf die Technologie sind entscheidend.
Evolution, nicht Revolution
Generative AI wird die Arbeit in BI & Analytics spürbar verändern, aber nicht auf den Kopf stellen. Vielmehr handelt es sich um eine Evolution, die bestehende Prozesse effizienter und zugänglicher macht. Unternehmen, die die Technologie sinnvoll einsetzen, können von Effizienzgewinnen und neuen Möglichkeiten profitieren – müssen dabei jedoch Herausforderungen wie Datenschutz und Datenqualität im Blick behalten.
Jetzt starten: Mit klaren Zielen zu mehr Effizienz
Die beste Zeit, sich mit GenAI zu beschäftigen, ist jetzt. Die beste Herangehensweise an GenAI ist, pragmatisch zu bleiben und erste Pilotprojekte zu starten. Identifizieren Sie konkrete Anwendungsbereiche, testen Sie die Technologie und schulen Sie Ihre Teams. Die richtigen Schritte heute schaffen die Basis für eine datengetriebene Zukunft.
Lassen Sie sich von uns beraten – gemeinsam machen wir Ihr Unternehmen fit für die GenAI-Revolution!
Mit unserer langjährigen Expertise in Data & Analytics beraten wir Unternehmen umfassend – von der Strategieentwicklung bis zur Auswahl der Software. Unsere Research-basierte Beratung liefert Ihnen die notwendigen Einblicke, um GenAI gezielt und erfolgreich einzusetzen. Dabei begleiten wir Sie nicht nur bei der Auswahl der richtigen Software, sondern auch bei der Definition der passenden Architektur und der Optimierung Ihrer Datenstrategie. Vertrauen Sie auf unsere unabhängigen Analysen und fundierte Marktkenntnis, um mit GenAI Reporting & Planung einfacher und effizienter zu machen.
Zu den Beratungsleistungen
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