Die Verwendung von prädiktiven Algorithmen und Machine Learning (ML) in der Unternehmensplanung (Predictive Planning and Forecasting) ist seit Jahren ein wichtiger Trend in Finanzen und Controlling. Ziel ist die Verbesserung von Planung und Forecasting sowie die Entlastung der Planer:innen durch eine stärkere Automatisierung.
Während Softwareanbieter die entsprechenden Funktionen ihrer Lösungen massiv ausbauen, nimmt die Nutzung in Anwenderunternehmen nur langsam an Fahrt auf. Woran liegt das?
Diese BARC-Studie untersucht den aktuellen Stand zur Nutzung von Predictive Planning and Forecasting und vergleicht ihn mit den Ergebnissen vergangener BARC-Studien. Kernaspekte der Studie sind die Untersuchung von
- Potenzial,
- Erreichtem und geplantem Nutzen,
- Anwendungsfällen sowie der
- spezifischen Herausforderungen und Chancen prädiktiver Modelle in Planung und Forecasting.
Hebt Predictive Planning and Forecasting die Unternehmensplanung auch in der Realität auf die nächste Stufe und stiftet Nutzen? Oder sind die vollmundigen Versprechen überzogener Hype und der Einsatz ist in der Praxis immer noch vergleichsweise selten?
Die Studie basiert auf einer weltweiten Online-Befragung von 295 Unternehmen. Eine Zusammenfassung der Studienergebnisse finden Sie in der Infografik (PDF-Download Infografik). Zur Studie geht es hier.
