Die Arbeit kommt zu dem Ergebnis, dass ML besonders durch präzisere Vorhersagen, etwa in der Liquiditätsplanung oder im Investitionscontrolling, signifikante Zeit- und teilweise auch Kosteneinsparungen ermöglicht. NLP ergänzt dies durch automatisierte Berichtserstellung, Risikoberichte und Datenextraktion aus Texten – eine wertvolle Unterstützung für überlastete Controller. IA geht noch einen Schritt weiter und bietet durch die Verbindung von ML, NLP und RPA das größte Potenzial zur vollständigen Prozessautomatisierung – allerdings mit höherem Implementierungsaufwand.
Die Empfehlung für KMU: ein schrittweises Vorgehen, beginnend mit ML, gefolgt von NLP, und perspektivisch IA als Zielbild. Entscheidende Erfolgsfaktoren sind dabei ein stabiles ERP-System und nutzerfreundliche KI-Lösungen. Besonders hervorzuheben ist: Der größte Gewinn liegt nicht nur in der Zeitersparnis, sondern auch in der Strategieunterstützung durch datenbasierte Entscheidungen.
Die Arbeit liefert wertvolle Impulse für Unternehmen, die den digitalen Wandel aktiv gestalten möchten – praxisnah, differenziert und zukunftsorientiert.
Betreuung:
- Author: Tom Meißner
- Erstgutachter & Betreuer: Prof. Dr. Matthias Wißotzki
- Zweitgutachter: Thomas Paetow, M.A.