Was ist Generative KI?
Generative KI bezeichnet KI-Systeme, die auf Basis großer Trainingsdatensätze eigenständig neue Inhalte erzeugen – darunter Texte, Bilder, Code oder strukturierte Daten.
Generative KI produziert neue Ausgaben und geht damit über klassische, rein auswertende KI hinaus.
Grundlage sind Large Language Models (LLMs): Systeme wurden auf enormen Textkorpora trainiert und können kontextbezogen formulieren, erklären und schlussfolgern.
Generative KI unterstützt, ersetzt aber nicht das unternehmerische Urteilsvermögen. Verantwortung für Entscheidungen verbleibt beim Menschen.
Großer Hebel im BI und Controlling: Automatische Kommentierung von Abweichungen, Verdichtung von Planszenarien oder die Beantwortung natürlichsprachlicher Fragen an Datenbestände sind typische Anwendungsfälle.
Generative KI – Definition
Generative KI (auch: Generative AI oder GenAI) bezeichnet eine Klasse von KI, die auf Basis großer Trainingsdatensätze eigenständig neue Inhalte erzeugen – darunter Texte, Bilder, Audio, Code oder strukturierte Daten. Im Unterschied zu klassischen KI-Verfahren, die vorhandene Daten analysieren, klassifizieren oder Vorhersagen treffen, synthetisieren generative Modelle originäre Ausgaben: Sie schreiben, formulieren, gestalten und schlussfolgern auf Basis erlernter Muster.
Technologische Grundlage sind überwiegend Large Language Models (LLMs), die auf enormen Textkorpora trainiert wurden und kontextbezogen auf Eingaben – sogenannte Prompts – reagieren.
Was sind Beispiele für Generative KI? – Anwendungsfälle in Unternehmen
Generative KI ist längst kein Zukunftsthema mehr – Unternehmen verschiedenster Branchen setzen sie bereits produktiv ein. Die wichtigsten Anwendungsfelder im Überblick:
Textgenerierung und Dokumentenerstellung: Marketingtexte, Produktbeschreibungen, Stellenanzeigen, E-Mails oder interne Richtlinien werden auf Basis von Vorgaben automatisch erstellt oder überarbeitet.
Code-Generierung und Softwareentwicklung: Entwickler nutzen generative KI-Assistenten, um Code zu schreiben, zu debuggen oder zu dokumentieren.
Kundenservice und Chatbots: Generative Modelle ermöglichen Chatbots, die nicht nach starren Entscheidungsbäumen, sondern kontextsensitiv und natürlichsprachlich auf Kundenanfragen reagieren.
Wissensmanagement und interne Suche: Unternehmen setzen generative KI ein, um interne Dokumente, Handbücher oder Wissensdatenbanken durchsuchbar und dialogfähig zu machen.
Finanz- und Controlling-Reporting: Abweichungsanalysen, Managementkommentare und Zusammenfassungen von Finanzberichten werden automatisch generiert und für verschiedene Empfängerkreise aufbereitet.
Wie funktioniert Generative KI?
Generative KI-Systeme basieren überwiegend auf sogenannten Transformer-Architekturen. Diese Modelle lernen während des Trainings statistische Muster in riesigen Datenmengen – bei Sprachmodellen typischerweise Milliarden von Textdokumenten. Das Ergebnis ist ein Modell, das bei einer gegebenen Eingabe (dem sogenannten Prompt) eine wahrscheinlichkeitsbasierte Fortsetzung oder Antwort berechnet.
Der entscheidende Unterschied zu regelbasierten KI-Systemen liegt darin, dass generative Modelle nicht nur klassifizieren oder vorhersagen, sondern eigenständig neue Inhalte synthetisieren. Sie können Texte zusammenfassen, umformulieren, übersetzen, Code schreiben oder auch Bilder und Grafiken erzeugen.
Für den Unternehmenseinsatz werden Basismodelle häufig durch Fine-Tuning oder Retrieval-Augmented Generation (RAG) auf spezifische Datenquellen und Fachdomänen angepasst. Dabei greift das Modell nicht nur auf sein trainiertes Wissen zurück, sondern bezieht aktuelle, unternehmensinterne Dokumente und Datenbankabfragen in seine Antworten ein.
Generative KI vs. klassische KI: Was ist der Unterschied zwischen KI und Generativer KI?
Klassische KI-Verfahren – etwa statistische Prognosemodelle, Clustering-Algorithmen oder regelbasierte Systeme – sind darauf ausgelegt, in strukturierten Daten Muster zu erkennen oder Entscheidungen anhand definierter Regeln zu treffen. Sie liefern eine als Ausgabe zum Beispiel eine Zahl, eine Kategorie oder ein Ja/Nein.
Generative KI hingegen erzeugt offene, kontextsensitive Ausgaben. Sie kann eine Abweichungsanalyse nicht nur berechnen, sondern in verständlicher Sprache kommentieren. Sie kann mehrere Szenarien nicht nur gegenüberstellen, sondern deren Implikationen formulieren. Damit schlägt generative KI eine Brücke zwischen quantitativer Analyse und menschlich lesbarer Kommunikation.
Merkmal |
Klassische KI |
Generative KI |
|---|---|---|
| Ausgabetyp | Strukturiert (Zahl, Klasse) | Offen (Text, Code, Bild) |
| Trainingsbasis | Strukturierte Datensätze | Viele, heterogene Informationsquellen |
| Anpassbarkeit | Modell-Retraining erforderlich | Prompt Engineering, RAG, Fine-Tuning |
| Stärke | Präzise Vorhersage, Klassifikation | Synthese, Erklärung, Kommunikation |
| Risiko | Overfitting, Datenbias | Halluzinationen, Kontrollverlust |
Was sind die Chancen und Risiken von Generativer KI für Unternehmen?
Chancen
Effizienzgewinne: Generative KI beschleunigt repetitive Arbeit wie die automatische Zusammenfassung von Meetings und Dokumenten, die Erstellung von Präsentationen oder die Codegenerierung in der Softwareentwicklung. Mitarbeiter gewinnen Zeit für andere Aufgaben.
Geringere Zugangsbarriere zu Daten: Statt komplexer Werkzeuge oder Fachkenntnisse genügt eine Frage in natürlicher Sprache, um auf Daten, Dokumente oder Systeme zuzugreifen.
Wissensdemokratisierung: Fachwissen, das bislang bei einzelnen Experten konzentriert war, lässt sich in Modellen kodieren und für breitere Nutzergruppen zugänglich machen.
Kreativität und Ideengenerierung: Generative KI kann als Sparringspartner in frühen Arbeitsphasen dienen – beim Brainstorming, beim Entwurf von Texten oder Konzepten, bei der Entwicklung von Produktideen. Sie liefert schnell einen ersten Rohling, der weiterentwickelt werden kann.
Risiken
Halluzinationen: Generative Modelle erzeugen Ausgaben, die grammatikalisch korrekt und inhaltlich plausibel wirken, aber faktisch falsch sein können.
Datensicherheit und Compliance: Werden interne Finanzdaten in externe Cloud-Modelle übertragen, entstehen potenzielle Risiken für Betriebsgeheimnisse und personenbezogene Daten. Unternehmen müssen klären, welche Daten welchen Modellen zugänglich gemacht werden dürfen.
Unkritische Übernahme von Ausgaben: Wenn Texte automatisch generiert werden, besteht die Gefahr, dass sie unreflektiert weitergereicht werden – mit dem Verlust der fachlichen Verantwortung, die bislang beim Nutzer lag.
Was bedeutet Generative KI für das Controlling?
Generative KI verändert die Rolle des Controllers im Unternehmen strukturell. Die Arbeit verlagert sich weg von der manuellen Datenaggregation und Berichtsproduktion hin zur Interpretation, Validierung und strategischen Einordnung von KI-generierten Ergebnissen. Controller werden zunehmend zu Qualitätssicherern und Sparringspartnern des Managements. Das ist eine Entwicklung, die viele Fachleute seit Jahren fordern, die aber nun durch technologische Unterstützung zunehmend umsetzbar wird.
Gleichzeitig steigen die Anforderungen an Datenkompetenz und kritisches Denken: Wer KI-Ausgaben beurteilen soll, muss verstehen, wie diese entstehen, welche Daten zugrunde liegen und wo Modelle typischerweise an Grenzen stoßen. Controlling-Expertise und KI-Kompetenz wachsen damit untrennbar zusammen.
Bissantz und Generative KI
Bissantz beschäftigt sich seit Langem mit der Frage, wie Zahlen nicht nur korrekt berechnet, sondern auch verständlich kommuniziert werden. Generative KI ist dabei ein natürlicher nächster Schritt: Mit DeltaMaster integriert Bissantz generative KI-Funktionalitäten direkt in den analytischen Arbeitsablauf – etwa für die automatische Kommentierung von Abweichungen oder die sprachliche Aufbereitung von Berichten. So dient die Technologie der Entscheidungsunterstützung, unter anderem mithilfe folgender Funktionalitäten:
Interpretation von Auffälligkeiten: Abweichungen zwischen Plan und Ist lassen sich durch generative Modelle automatisch kontextbezogen einordnen und interpretieren.
Natural Language Querying: Anwender stellen Fragen in natürlicher Sprache – „Welche Kostenstellen haben im Q3 ihr Budget um mehr als 15 % überschritten?“ – und erhalten direkt eine strukturierte Antwort, ohne SQL-Kenntnisse oder Navigationsaufwand im BI-System.
Simulation und Planungsunterstützung: Generative Modelle können Szenarien nicht nur berechnen, sondern deren Auswirkungen in Prosa beschreiben, Risiken benennen und Handlungsoptionen formulieren.
Management Summaries: Die wichtigsten Erkenntnisse werden automatisch zu einer prägnanten, adressatengerechten Zusammenfassung verdichtet – als belastbare Grundlage für Managementgespräche und Entscheidungen.
Darüber hinaus bietet Bissantz umfassende Beratungsleistungen rund um den Einsatz generativer KI im Controlling.
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