Zentrale Erkenntnisse

Viele Unternehmen setzen große Erwartungen in KI-basiertes Forecasting, ohne zuvor Zielbilder, Prozesse und Datenfundamente klar zu definieren. Prognosen werden dabei häufig als automatische Lösung verstanden, obwohl sie lediglich Entscheidungsunterstützung leisten. Ein Großteil des Aufwands in Forecasting-Projekten entfällt auf Datenaufbereitung. Fehlende, inkonsistente oder falsch gepflegte Stammdaten führen dazu, dass selbst leistungsfähige Modelle keine verlässlichen Ergebnisse liefern. Datenqualität ist kein IT-Thema, sondern eine organisatorische Aufgabe. Unklare Definitionen von Einheiten, Artikeln, Aktionen oder Zeitformaten wirken sich direkt negativ auf Prognosequalität und operative Entscheidungen aus. KI kann Muster erkennen, aber keine fehlenden Informationen ersetzen. Externe Einflussfaktoren wie Promotions, Preisänderungen, Saisonalität oder außergewöhnliche Ereignisse müssen strukturiert bereitgestellt werden, um berücksichtigt werden zu können.

Vom Forecast zur Wirkung

Forecasting erzeugt nur dann Nutzen, wenn es in einen durchgängigen Prozess eingebettet ist: von der sauberen Datenerhebung über die Prognose bis hin zur konkreten Entscheidungsableitung.

 Für operative Steuerung sind zusätzliche Faktoren wie Bestände, Sicherheitsbestände, Restreichweiten, Mindesthaltbarkeiten und Rundungslogiken entscheidend. Transparente und erklärbare Prognosen erhöhen Akzeptanz und erleichtern die Zusammenarbeit zwischen Fachbereichen.

Organisatorische Erfolgsfaktoren

Nachhaltige Wirkung erfordert:

• klare Zielbilder und Erfolgskriterien

• definierte Daten- und Prozessverantwortung

• konsistente Datenqualität

• enge Zusammenarbeit zwischen Fachbereichen und IT

• schrittweise, iterative Implementierung

• realistische Erwartungen an die Rolle von KI