Kommentar von Björn M. Stauss, Board Wie KI-Agenten die Zukunft der kontinuierlichen Planung verändern

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Früher war Planung eine stabile, periodisch wiederkehrende Aufgabe. Heute ändern sich die Rahmenbedingungen fast täglich. Lieferketten verschieben sich, Vorschriften ändern sich und das Kundenverhalten ist alles andere als vorhersehbar. Darum sind monatliche oder quartalsweise Planungs-Reviews nicht mehr ausreichend.

Unternehmen benötigen jederzeit Einblick in die aktuelle Situation, um agile Entscheidungsprozesse leben zu können. Hier kommen KI-Agenten ins Spiel.

KI-Agenten können folgende Aufgaben kontinuierlich übernehmen:

• Überwachen interner und externer Signale

• Erkennen aufkommender Trends und Risiken

• Simulieren möglicher Ergebnisse

• Empfehlen passender Maßnahmen

Das hilft den Teams in den Bereichen Strategie, Finanzen, Vertrieb und Supply Chain, von reaktiver zu proaktiver Arbeitsweise überzugehen. Fragmentierte Prozesse werden so in einen durchgängigen, kontinuierlichen Planungszyklus überführt.

Unterstützung der Planer durch KI-Agenten

Planer erstellen jeden Tag Forecasts, verfolgen Abweichungen, untersuchen Ursachen und schlagen Maßnahmen zur Anpassung von Ressourcen vor. Gleichzeitig müssen sie die Geschäftsziele, die Rahmenbedingungen sowie sich verändernde Marktsignale im Blick behalten. Darüber hinaus sollten sie regelmäßig prüfen, wie sich neue Konzepte im Unternehmen umsetzen lassen.

Die KI-Agenten werden speziell für die Unterstützung bei diesen Aufgaben entwickelt. Sie passen sich zudem den Besonderheiten des jeweiligen Unternehmens an und agieren in enger Zusammenarbeit mit den Planern. So entstehen Berührungspunkte auf folgenden Ebenen.

• Interaktion in natürlicher Sprache:Planer können in natürlicher Sprache mit Hilfe der KI-Agenten vorliegende Daten untersuchen, Erkenntnisse gewinnen, Szenarien testen und sogar Maßnahmen anstoßen – und dabei stets die volle Kontrolle behalten.

• Interpretation und Argumentation: Die KI-Agenten erkennen Trends, melden Anomalien und schlagen Maßnahmen vor, die sowohl auf internen Kennzahlen als auch auf externen Signalen basieren. Dabei bringen sie eigene Interpretationen und Argumentationen ein und sorgen für nachvollziehbare Begründung.

• Umsetzung, Reflexion und Optimierung: Sobald eine Maßnahme mit dem Planer abgestimmt ist, helfen die KI-Agenten bei der Umsetzung, reflektieren die Ergebnisse und optimieren den nächsten Zyklus – immer in enger Zusammenarbeit mit den Planern.

Eine gute Lösung ermöglicht es den KI-Agenten, das spezifische Geschäftsmodell, die Datenstrukturen sowie die Reporting-Logik des jeweiligen Unternehmens zu erlernen. Dank umfassender Kontextkenntnisse können die KI-Agenten sofort auf vorhandenes Wissen zurückgreifen. Dabei ist es egal, ob es sich um standardisierte Dashboards oder um maßgeschneiderte Visualisierungen und KPIs für individuelle Prozesse handelt. Anstatt bei null anzufangen, verbessern die Agenten die bestehenden Planungs-Assets und passen sie an. Dadurch werden relevantere Erkenntnisse generiert und Empfehlungen zeitnah ausgesprochen.

Dieses Kontextbewusstsein ermöglicht es den KI-Agenten, Erkenntnisse, Empfehlungen und Simulationen zu generieren, die dem tatsächlichen Planungsmodell eines Unternehmens entsprechen und nicht einem generischen Framework.

Egal, ob Finanzplaner Margen optimieren, Merchandise-Planer Umsatzentwicklungen prognostizieren oder Supply-Chain-Planer Störungen bewältigen müssen: Die KI-Agenten unterstützen dabei als intelligente Mitarbeiter und gestalten die Planung so schneller, intelligenter und effizienter.

Architektur einer zukunftssicheren Plattform

Eine erfolgreiche KI-gestützte Planung hängt von mehr ab als nur von Algorithmen. Eine moderne Plattform für ein agentenbasiertes System sollte vier grundlegende Anforderungen erfüllen:

1. Intelligenter Zugriff auf Geschäftsdaten: Die Effizienz eines KI-Agenten wird durch die ihm zur Verfügung stehenden Daten begrenzt. KI-Agenten sind nur so schlau, wie die Daten, auf die sie zugreifen können. Ein multidimensionales semantisches Modell legt eine einheitliche, kontextreiche Ebene interner und externer Geschäftsinformationen offen. Dadurch können KI-Agenten diese Daten auswerten und präzise, geschäftsrelevante Erkenntnisse liefern.

Ein wichtiger Faktor hierbei ist die robuste Nutzung von Hierarchien, Beziehungen und Cubes durch die Plattform. Dabei handelt es sich nicht nur um technische Metadaten, sondern um Kernmechanismen zur Abbildung von Geschäftsstrukturen, Einschränkungen und Abhängigkeiten.

Egal, ob es darum geht, Umsätze über Produktlinien hinweg zu aggregieren oder operative Szenarien mit finanziellen Ergebnissen zu verknüpfen: Das semantische Modell stellt sicher, dass die KI-Agenten die Daten so interpretieren, wie das Unternehmen seine Performance bewertet. Dies ermöglicht genauere Erkenntnisse, relevantere Ursachenanalysen und bessere, kontextbezogene Szenariosimulationen.

2. High-Performance-Architektur: In-Memory-Engines ermöglichen Reasoning und Analysen in Echtzeit. Dadurch können KI-Agenten sofort Analysen und Empfehlungen liefern. Irrelevante Datenkombinationen können intelligent übersprungen werden und so die Rechenzeit und den Speicherbedarf erheblich reduzieren, ohne die Genauigkeit zu beeinträchtigen.

Diese hocheffiziente Grundlage erlaubt es KI-Agenten, Reasoning in Echtzeit durchzuführen, Simulationen zu erstellen und sofort kontextbezogene Empfehlungen auszugeben – selbst bei hochdimensionalen Datensätzen.

3. Sicherheit auf Enterprise-Niveau: In einer agentenbasierten Welt ist Daten-Governance und Daten-Sicherheit nicht verhandelbar. KI-Agenten arbeiten innerhalb der strengen Grenzen des Sicherheitsmodells für Unternehmen:

• Rollenbasierter Zugriff

• Schutz der Datenebene

• Umfassende Compliance-Kontrollen

Das gewährleistet, dass Geschäftsdaten sicher und vertrauenswürdig sind. Jede von einem KI-Agenten durchgeführte Aktion entspricht den Unternehmensrichtlinien, Benutzerberechtigungen und Anforderungen an die Vertraulichkeit der Daten.

4. Flexible, skalierbare Architektur: Hochskalierbare und flexible Cloud-Umgebungen wie Microsoft Azure unterstützen agiles Wachstum. Sie sorgen zudem dafür, dass sich die Lösungen nahtlos in das jeweilige technische Ökosystem integrieren lassen.

KI-Agenten im Praxiseinsatz: Realität statt Vision

Agentenbasierte Planung ist keine Vision, keine Theorie und kein Konzept mehr. Board bietet diese Agenten bereits für den realen Einsatz. Unternehmen nutzen Board KI-Agenten, um:

• Störungen zu antizipieren

• Forecast- und Review-Zyklen zu beschleunigen

• Planung proaktiv in einen Wettbewerbsvorteil zu verwandeln

Indem wir die Planer wirkungsvoll unterstützen, steigern unsere KI-Agenten die Produktivität. Sie sorgen für schnellere Forecasts, präzisere Analysen, automatisierte Maßnahmen und mehr Zeit für strategische Aufgaben.

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