Was ist Generative KI?

Auf einen Blick

• 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.

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.

Was sind die Chancen und Risiken von generativer KI für Unternehmen?

Chancen

• Effizienzgewinne: 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: 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.

Praxisbeispiel: Generative KI im Controlling mit DeltaMaster

Ein Controller öffnet den monatlichen Bericht in DeltaMaster. Statt die Abweichungen manuell zu kommentieren, generiert DeltaMaster automatisch einen kontextbezogenen Managementkommentar: „Der Deckungsbeitrag in Segment B liegt 11 % unter Vorjahr. Haupttreiber ist ein Preisrückgang von 7 % infolge erhöhten Wettbewerbsdrucks; der Mengeneffekt ist mit -4 % auf einen verschobenen Großauftrag zurückzuführen.“

Der Controller prüft, ergänzt und gibt frei – in Minuten statt Stunden. Das Management erhält eine prägnante, adressatengerechte Zusammenfassung, die nicht nur zeigt, was war, sondern auch, was zu tun ist. Generative KI übernimmt die Formulierung – das Urteilsvermögen bleibt beim Menschen.

Was sind Beispiele für Generative KI? – Anwendungsfälle in Unternehmen

GenAI ist längst kein Zukunftsthema mehr – Unternehmen verschiedenster Branchen setzen sie bereits produktiv ein. Die wichtigsten Anwendungsfelder im Überblick:

Zusammenfassung

Generative KI markiert einen Paradigmenwechsel in der Art, wie Unternehmen mit Daten und Wissen umgehen: Von der reinen Analyse zur aktiven Kommunikation, von der manuellen Berichtsproduktion zur automatisierten Erkenntnisaufbereitung. Für Controlling und Business Intelligence bedeutet das: mehr Zeit für Interpretation und Entscheidung, weniger Zeit für Datenpflege und Formatierung. Mit DeltaMaster integriert Bissantz Generative KI als natürlichen Bestandteil des analytischen Workflows – transparent.