Asynchrone Effizienz in KMUs – kompakt erläutert.
Um die Prognosen in den Bereichen Finanzen und Controlling zu stabilisieren, sollten KMU gezielt auf Genauigkeit und Praxisnähe setzen. Ein strukturiertes Vorgehen und die Vermeidung typischer Fehler sind hierbei entscheidend.
Verwendung historischer Daten optimieren
Oftmals stützen sich KMU auf unvollständige oder veraltete Datenbestände. Diese Daten führen zu verzerrten Vorhersagen und gefährden betriebliche Entscheidungen. Das regelmässige Aktualisieren und Korrigieren der verwendeten Daten ist entscheidend. Besonders wichtig ist die Integration aktueller Geschäftsdaten in die Prognosemodelle. Ein Kreditinstitut könnte beispielsweise sicherstellen, dass wöchentliche Verkaufsdaten systematisch erfasst und analysiert werden.
Vermeidung von Überanpassung
Ein häufiges Problem bei der Nutzung von KI-gestützten Prognosemodellen ist die Überanpassung der Modelle an bestehende Datenmengen. Diese Überanpassung führt dazu, dass Modelle auf historischen Daten hervorragend, auf neuen Daten allerdings schlecht performen. Die Überanpassung lässt sich durch die Anwendung von Cross-Validierungstechniken und die Definition klarer, betrieblicher Zielvorgaben reduzieren. KMU sollten einfache, robuste Modelle bevorzugen, die eine breitere Verallgemeinerung ermöglichen. Beispielsweise kann ein Handelsunternehmen mit regelmäßigem Abgleich von Modellvorhersagen mit tatsächlichen Verkaufszahlen beginnen.
Technologischen Fortschritt sinnvoll nutzen
Nicht selten lassen sich KMU von neuen Trends im Bereich der künstlichen Intelligenz blenden, ohne fundierte Kenntnisse über deren Nutzen zu besitzen. Der Einsatz von gut etablierten KI-Methoden ist häufig sinnvoller als der Umstieg auf neueste, wenig erprobte Technologien. Setzen KMU etwa beim Energieverbrauch auf bewährte Modelle der Zeitreihenanalyse, können sie verlässlichere Forecastings erzielen.
Implementierung effizienter Feedbackmechanismen
Ein weiterer typischer Fehler ist die unzureichende Etablierung von Feedbackmechanismen, die Prognosen kontinuierlich überprüfen und anpassen. Systeme sollten so gestaltet sein, dass relevante Stakeholder Rückmeldung geben können – regelmässig und systematisch. Beispielsweise könnten Teams in monatlichen Meetings die Genauigkeit ihrer Finanzprognosen überprüfen und modellbasierte Anpassungen vorschlagen.
14-Tage-Plan zur Verbesserung der Prognosestabilität
Tag 1-3: Sammeln und Aktualisieren der relevanten historischen Daten. Sicherstellen, dass die verwendete Datenbasis vollständig und aktuell ist.
Tag 4-6: Überprüfen Sie die eingesetzten KI-Modelle auf Überanpassung und passen Sie die Modellkomplexität entsprechend an.
Tag 7-9: Evaluieren Sie alternative, bewährte Prognosetechnologien, die besser zu den spezifischen Bedürfnissen des Unternehmens passen könnten.
Tag 10-12: Implementieren Sie Feedbackprozesse. Setzen Sie feste Termine für die regelmässige Überprüfung der Prognosen und Anpassung der Modelle.
Tag 13-14: Analyse und Dokumentation der durchgeführten Massnahmen und der ersten Ergebnisse, um den weiteren Optimierungsbedarf zu identifizieren.
Durch die konsequente Umsetzung dieses Handlungsplans können KMU ihre Finanz- und Controlling-Prognosen nachhaltig stabilisieren und ihr strategisches Vorgehen auf eine breite, zuverlässige Datenbasis stellen.