Datengetriebene Entscheidungen

🔄 Kurzer Rueckblick: In Lektion 4 hast du die fuenf Automatisierungsgrade und den 8-Wochen-Implementierungsplan kennengelernt. Jetzt gehen wir ueber Automatisierung hinaus: datengetriebene Entscheidungen.

Der Geschaeftsfuehrer eines mittelstaendischen Handelsunternehmens entscheidet ueber das Sortiment. 2.400 Artikel. Welche aufnehmen, welche streichen? Bisher: Bauchgefuehl, Erfahrung, „das hat sich immer gut verkauft." Das Problem: Manchmal stimmt das Bauchgefuehl. Manchmal nicht. Und man merkt es erst am Jahresende.

KI kann das Bauchgefuehl nicht ersetzen — aber sie kann es mit Daten unterfuettern.

Bauchgefuehl vs. Daten: Die falsche Dichotomie

	Nur Bauchgefuehl	Nur Daten	Bauchgefuehl + Daten
Staerke	Schnell, beruecksichtigt Kontext	Objektiv, skalierbar	Beides
Schwaeche	Subjektiv, nicht reproduzierbar	Blind fuer Kontext	—
Typischer Fehler	Confirmation Bias, Uebergewichtung letzter Erfahrung	Blindes Vertrauen in Modelle	Zu wenig Daten nutzen

Die richtige Frage ist nicht „Daten oder Bauchgefuehl?" — sondern „Welche Entscheidung profitiert von welcher Mischung?"

Die Entscheidungsmatrix: Wann KI, wann Mensch?

Entscheidungstyp	Haeufigkeit	Daten verfuegbar	KI-Rolle
Operativ (Bestellung ausloesen, Anfrage weiterleiten)	Hoch	Ja	KI entscheidet
Taktisch (Sortiment anpassen, Preise aendern)	Mittel	Teilweise	KI empfiehlt, Mensch entscheidet
Strategisch (Markt betreten, Mitarbeiter einstellen)	Niedrig	Begrenzt	KI liefert Daten, Mensch entscheidet
Ethisch (Kuendigungen, Partner-Trennungen)	Selten	Irrelevant	Mensch entscheidet, KI liefert max. Kontext

✅ Quick Check: Warum eignet sich KI besser fuer operative als fuer strategische Entscheidungen? (Tipp: Operative Entscheidungen sind haeufig, regelbasiert und datenreich. Strategische Entscheidungen sind selten, komplex und kontextabhaengig.)

KI-Entscheidungsunterstuetzung in der Praxis

1. Predictive Analytics: Was wird passieren?

Anwendung	Datenquelle	Prognosehorizont	Genauigkeit
Nachfrageprognose	ERP-Bestellhistorie	1-12 Wochen	85-92%
Kundenabwanderung (Churn)	CRM-Daten, Kaufverhalten	1-3 Monate	75-85%
Zahlungsausfallrisiko	Zahlungshistorie, Bonität	Sofort	80-90%
Personalbedarf	Auftragslage + Saisonmuster	1-3 Monate	70-80%

2. Prescriptive Analytics: Was sollten wir tun?

Geht ueber Vorhersagen hinaus — die KI empfiehlt konkrete Handlungen:

Szenario	KI-Empfehlung	Kontext-Ergaenzung (Mensch)
Kunde kauft seit 3 Monaten weniger	„Kontaktieren, 10% Rabatt anbieten"	„Nein, der baut gerade um — rufe in 2 Monaten an"
Lagerbestand Artikel X zu hoch	„Sonderaktion starten, Preis -15%"	„Gute Idee, aber Weihnachtsgeschaeft kommt — behalten"
Lieferant liefert zunehmend verspaetet	„Alternativlieferant kontaktieren"	„Wechsel zu teuer, erstmal Gespraech fuehren"

Na ja, die KI hat in jedem Fall recht — und der Mensch hat auch recht. Die Kombination ist die beste Entscheidung.

3. Von Dashboards zu Handlungsempfehlungen

Evolution	Beispiel	Nutzen
Stufe 1: Dashboard	„Retourenquote ist 12%"	Sichtbarkeit
Stufe 2: Alert	„Retourenquote uebersteigt 10% — Warnung!"	Aufmerksamkeit
Stufe 3: Diagnose	„Ursache: 70% Groessenfehler bei Produktkategorie X"	Verstaendnis
Stufe 4: Empfehlung	„Groessentabelle fuer Kategorie X anpassen, Rueckgang erwartet: 3-4%"	Handlung

Stufe 4 ist das Ziel. Die meisten KMU stecken bei Stufe 1-2 fest. Der Sprung zu Stufe 3-4 ist der eigentliche Wert von KI.

✅ Quick Check: Warum sind Dashboards ohne Alerts und Handlungsempfehlungen „teure Bildschirmschoner"? (Tipp: Weil niemand jeden Tag 15 Grafiken anschaut. Ohne automatische Schwellenwerte und Handlungsvorschlaege aendert sich nichts.)

Die Grenzen: Wo KI nicht entscheiden sollte

Situation	Warum nicht KI	Wer entscheidet
Ethische Dilemmas	Moralische Abwaegung	Geschaeftsfuehrung
Personelle Einzelentscheidungen	Fuersorgepflicht, Empathie	Fuehrungskraft + HR
Strategische Richtungswechsel	Unvollstaendige Datenlage	Geschaeftsfuehrung
Krisenentscheidungen	Beispiellose Situation	Krisenstab

Key Takeaways

Bauchgefuehl vs. Daten ist eine falsche Dichotomie — die beste Entscheidung kombiniert beides
Operative Entscheidungen (haeufig, regelbasiert) → KI entscheidet. Strategische → KI liefert Daten
Von Dashboards zu Handlungsempfehlungen: Stufe 4 (Prescriptive Analytics) ist das Ziel
Definiere fuer jede Kennzahl Schwellenwerte und Handlungsregeln — Dashboards ohne Aktionsplan sind nutzlos
Ethische und personalrelevante Entscheidungen bleiben beim Menschen — immer

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In der naechsten Lektion geht es um die Implementierung: Wie integrierst du KI in bestehende Systeme, Teams und Workflows — ohne alles auf den Kopf zu stellen?