{"id":5403,"date":"2020-12-21T06:51:00","date_gmt":"2020-12-21T06:51:00","guid":{"rendered":"https:\/\/barc.com\/?p=5403"},"modified":"2023-06-28T07:06:50","modified_gmt":"2023-06-28T07:06:50","slug":"kuenstliche-intelligenz-controlling","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/barc.com\/de\/kuenstliche-intelligenz-controlling\/","title":{"rendered":"K\u00fcnstliche Intelligenz und Machine Learning im Controlling auf dem Vormarsch"},"content":{"rendered":"\n

Die Zukunft des Controllings<\/h2>\n\n\n\n

Weltweit versp\u00fcren Unternehmen zunehmend einen Zugzwang, neue, auf Daten basierende Technologien zu integrieren, um konkurrenzf\u00e4hig zu bleiben. Die Nutzung dieser Technologien impliziert weitreichende Ver\u00e4nderungen des unternehmensinternen Umgangs mit Daten, die auch die Rolle des Controllings betreffen.<\/p>\n\n\n\n

F\u00fcrchten Sie sich nicht vor diesen Ver\u00e4nderungen, sondern nutzen Sie die Gunst der Stunde und machen Sie sich f\u00fcr die bevorstehende Transformation unentbehrlich. Innovationen im Bereich der Nutzung von Daten sind ohne die Unterst\u00fctzung aus dem Fachbereich nur schwer umsetzbar. Nicht selten scheitern Projekte mangels einer gemeinsamen Kommunikationsgrundlage.<\/p>\n\n\n\n

Wer, wenn nicht Sie als Controller:in, ist besser als Schnittstelle zwischen Fachbereich und Data Science geeignet? Ihre fachliche Expertise ist gefragter denn je, denn Sie kennen sich sowohl mit der Gesch\u00e4ftspraxis als auch mit den Unternehmensdaten aus.<\/p>\n\n\n\n

Fortschritte aktiv mitgestalten<\/h2>\n\n\n\n

Bereiten Sie sich rechtzeitig auf zuk\u00fcnftige Anforderungen vor und gestalten Sie die Zukunft Ihres Unternehmens aktiv mit! Ein erster Schritt in die richtige Richtung ist es, sich ein realistisches Bild zum Handwerk von Data Science zu machen.<\/p>\n\n\n\n

Das gelingt meist besser, wenn man sich mit den grundlegenden Fragestellungen und Werkzeugen dieses Berufs auseinandersetzt und sich nicht dem medialen \u201eBuzzword-Bingo\u201c rund um das Thema K\u00fcnstliche Intelligenz, Machine und Deep Learning aussetzt. Letzteres mag aufregend sein, hat aber meist nur wenig mit dem Arbeitsalltag von Data Scientists zu tun.<\/p>\n\n\n\n

Wissen aufbauen \u2013 Nutzen einsch\u00e4tzen<\/h2>\n\n\n\n

Frischen Sie Ihr statistisches Grundlagenwissen aus Schul- und Universit\u00e4tszeiten auf! Hierf\u00fcr k\u00f6nnen Sie auf verschiedene M\u00f6glichkeiten zur\u00fcckgreifen:<\/p>\n\n\n\n

Print- und Onlinemedien zum Aufbau von Grundkenntnissen<\/h3>\n\n\n\n

Es gibt zahlreiche Print- und Onlinemedien, die die Basics durchaus unterhaltsam vermitteln und weitgehend auf mathematischen Fachjargon und komplizierte Formeln verzichten. Machen Sie sich mit der Funktionsweise grundlegender statistischer Verfahren vertraut. So k\u00f6nnen Sie mitreden, wenn es um Korrelationen, Regressionen, Klassifikationen und Clusterverfahren geht.<\/p>\n\n\n\n

Haben Sie ein Grundverst\u00e4ndnis aufgebaut, verstehen Sie schon bald die Grundprinzipien von Machine Learning, neuronalen Netzwerken und K\u00fcnstlicher Intelligenz (KI). Sie werden merken, dass es sich hierbei um kein Hexenwerk oder schiere Zauberei handelt.<\/p>\n\n\n\n

Online-Kurse f\u00fcr tiefere Einblicke in die Praxis<\/h3>\n\n\n\n

Um tiefer in die Praxis einzutauchen, h\u00e4lt das Internet eine Vielzahl kostenloser oder preisg\u00fcnstiger Online-Kurse bereit. Diese bieten einen leichten Einstieg f\u00fcr das Coden mit Python oder R und f\u00fcr weitere Data-Science-Anwendungen.<\/p>\n\n\n\n

Sie m\u00fcssen keine komplette Umschulung zur Data Scientistin oder zum Data Scientist durchlaufen. Ein grobes Verst\u00e4ndnis f\u00fcr das Instrumentarium und die M\u00f6glichkeiten reicht bereits aus. So bauen Sie Ber\u00fchrungs\u00e4ngste ab und k\u00f6nnen den Mehrwehrt von Data Science besser einsch\u00e4tzen.<\/p>\n\n\n\n

F\u00f6rderung durch den\/die Arbeitgeber:in<\/h3>\n\n\n\n

Einen solchen Wissensaufbau neben beruflichen und privaten Verpflichtungen zu bew\u00e4ltigen, stellt zweifellos eine Herausforderung dar. Hier muss der Arbeitgeber f\u00fcr die Notwendigkeit von Fortbildungsma\u00dfnahmen sensibilisiert werden. Fordern Sie Ihre F\u00f6rderung aktiv ein. Warten Sie nicht, bis Sie die Thematik \u00fcberrumpelt und Sie sich pl\u00f6tzlich mit Data Science arrangieren m\u00fcssen.<\/p>\n\n\n\n

Ist dies bereits der Fall, haben Sie keine Angst. Data Scientists wollen Ihnen nichts B\u00f6ses und k\u00f6nnen Ihren Arbeitsalltag von vielen l\u00e4stigen und wiederholenden T\u00e4tigkeiten befreien. Das geht noch schneller, wenn Sie bereit sind, zu kooperieren und sich nicht an althergebrachte Abl\u00e4ufe klammern. Durch Kooperation k\u00f6nnen Sie auch viel voneinander lernen und profitieren gegenseitig.<\/p>\n\n\n\n

Bietet Ihr Arbeitgeber von sich aus Fortbildungsangebote an, sollten Sie diese nutzen. So geraten Sie bei neuen Entwicklungen im Unternehmen nicht aufs Abstellgleis.<\/p>\n\n\n\t\t

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Wie KI und Machine Learning im Controlling eingesetzt werden k\u00f6nnen<\/h2>\n\n\n\n

Sobald Sie das Potential von Data Science erkannt haben, k\u00f6nnen Sie Innovationen aktiv mitgestalten und als Dreh- und Angelpunkt f\u00fcr neue Projekte fungieren. Machine Learning und Deep Learning im Controlling erleichtern den Arbeitsalltag und entlasten von l\u00e4stigen repetitiven Aufgaben.<\/p>\n\n\n\n

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\u201eMachine Learning und KI haben sich in der Finanzabteilung und dem Rechnungswesen schon vielfach bew\u00e4hrt.\u201c<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n

Zeitraubende T\u00e4tigkeiten, die festen Abl\u00e4ufen und Regeln folgen und eine hohe Aufmerksamkeit abverlangen, k\u00f6nnen oftmals relativ leicht automatisiert werden. Machine Learning und KI haben sich in der Finanzabteilung und dem Rechnungswesen sowie bei der Erstellung von Reports und Dashboards schon vielfach bew\u00e4hrt.<\/p>\n\n\n\n

Dabei m\u00fcssen Sie als Controller:in keinen Bedeutungsverlust Ihres Arbeitsplatzes bef\u00fcrchten. Als Expert:in besitzen Sie ein exklusives Verst\u00e4ndnis f\u00fcr die den Zahlen zugrundeliegenden Gesch\u00e4ftsprozesse. In Kombination mit Ihrem erworbenen Grundverst\u00e4ndnis f\u00fcr Data Science machen Sie sich unentbehrlich f\u00fcr Ihr Unternehmen. Nur Sie k\u00f6nnen L\u00f6sungen liefern, wo Algorithmen versagen.<\/p>\n\n\n\n

In der Zwischenzeit k\u00f6nnen Sie sich auf Ihre Kernaufgabe als Controller:in konzentrieren und wichtige Impulse f\u00fcr die Planung und Steuerung der Unternehmensprozesse liefern. So verorten Sie den Part der Kontrolle wieder st\u00e4rker im Controlling.<\/p>\n\n\n\t\t

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