KI‑Automatisierung · Reporting KI‑Reporting: Automatisierte Berichte aus Ihren Daten, mit berechneten Zahlen und verfasstem Text

Das Problem

Die meisten Berichte folgen in jedem Zeitraum der gleichen Struktur, und dennoch erstellt jemand sie von Hand. Zahlen werden aus Systemen in eine Tabellenkalkulation kopiert, ein Diagramm wird neu erstellt, Kommentare werden aus dem Speicher geschrieben und das Ergebnis wird nur überprüft, wenn Zeit dafür ist. Typische Fehler sind Zahlen aus der falschen Zeit, eine überschriebene Formel und Kommentare, die nicht mit den Zahlen übereinstimmen. Der Bericht kommt zu spät und die Leute, die ihn analysieren könnten, sind mit der Erstellung beschäftigt.

Der Workflow in sieben Schritten

1. Spezifikation: Der Bericht wird einmal definiert: Struktur, Quellen, Zahlen, Schwellenwerte, die als Ausnahmen gelten, Ton und Layout.
2. Datenerfassung: Das System bezieht Daten aus Ihren Quellen wie ERP, CRM, Buchhaltungssoftware, Tabellenkalkulationen, Datenbanken und Formularen über Exporte oder Schnittstellen.
3. Datenprüfungen: Regeln suchen nach fehlenden Werten, Duplikaten und Ausreißern, bevor etwas gemeldet wird. Probleme werden aufgelistet und nicht ausgeblendet.
4. Berechnung: Summen, Verhältnisse, Änderungen und Rankings werden per Code oder in der Datenbank berechnet. Das Sprachmodell führt keine Arithmetik durch.
5. Ausarbeitung: Die KI schreibt den Kommentar in Ihrem Stil um die berechneten Zahlen herum und verknüpft jede Aussage mit einer Zahl oder einer Quelle. Es markiert Aussagen, die es nicht unterstützen kann.
6. Rezension: Eine Person liest den Entwurf neben den Zahlen, korrigiert ihn und genehmigt ihn. Korrekturen speisen den nächsten Lauf ein.
7. Verteilung und Protokoll: Der Bericht wird als Dokument, E‑Mail oder Seite in Ihren Tools versendet und im Protokoll werden Datenversion, Regeln und Genehmigung gespeichert.

Für Dokumente, die aus Zeichnungen, Fotos und Standortlisten erstellt wurden, gilt das Beispiel auf der Seite zur KI‑Automatisierung zeigt das gleiche Muster bei einem technischen Bericht.

Drei Automatisierungsstufen

Geplante Berichte aus einer Vorlage

Ein fester Bericht mit festen Zahlen, termingerecht erstellt. Business-Intelligence-Tools leisten dies bereits gut, und oft reicht eine Vorlage aus.

Von der KI verfasste Kommentare und Ausnahmen

Die Zahlen werden wie bisher erstellt, und die KI fügt hinzu, was Zeit braucht: eine Zusammenfassung dessen, was sich geändert hat, die größten Bewegungen mit wahrscheinlichen Ursachen in Ihren Daten und eine Liste von Ausnahmen, die Aufmerksamkeit erfordern. Diese Ebene eignet sich für Management- und Projektberichte.

Ein Agent für Ad-hoc-Meldungen

Die Leute stellen eine Frage im Klartext, zum Beispiel „Wie haben sich die drei größten Kunden in diesem Quartal entwickelt?“ und der Agent erstellt den Bericht auf der Grundlage derselben verwalteten Daten, mit denselben Prüfungen und Quellen. Zugriffsrechte entscheiden darüber, was jede Person sehen darf. Mehr zu Agenten weiter unten KI‑Agenten für Unternehmen.

Systeme und Schnittstellen

Berichte basieren auf Tabellenkalkulationen, Datenbanken und den Aufzeichnungssystemen, beispielsweise der ERP-, CRM- und Buchhaltungssoftware, und werden als Word- oder PDF‑Dokumente, E‑Mails oder Seiten in Tools wie Power BI oder Looker Studio erstellt. Wir verbinden uns über Exporte und die Schnittstellen, die diese Systeme bieten, und das Berichtslayout ist Ihre eigene Vorlage. Die Namen dienen nur der Orientierung und stellen keine Partnerschaft dar.

Recht und Risiko

• Genauigkeit und Verantwortung: Ein Bericht, der an einen Vorstand, einen Kunden oder eine Aufsichtsbehörde geht, liegt in der Verantwortung der Person, die ihn genehmigt. Die Pipeline beschleunigt die Prüfung, ersetzt sie jedoch nicht.
• Datenschutz: Berichte enthalten häufig personenbezogene Daten. Sie benötigen mit jedem Anbieter einen Datenverarbeitungsvertrag (Art. 28 DSGVO), die Verarbeitung erfolgt in der EU oder im Vereinigten Königreich und der Zugriff ist auf die Personen beschränkt, die die jeweilige Meldung benötigen.
• Kennzeichnung: KI‑generierte Texte, die veröffentlicht werden, um die Öffentlichkeit über Angelegenheiten von öffentlichem Interesse zu informieren, müssen gemäß Art. 50 des AI Act, es sei denn, es wurde von einer Person überprüft, die die redaktionelle Verantwortung trägt. Interne Berichte liegen außerhalb dieser Regel. Mehr unten Kennzeichnungspflichten.
• Außerhalb des Geltungsbereichs: Berichte, die einzelne Mitarbeiter oder Bewerber einstufen oder einstufen, sind gemäß Anhang III des AI‑Gesetzes ein hohes Risiko. Wir bauen sie nicht Risikokategorien.
• Mitarbeiter: Kunst. 4 des KI‑Gesetzes verlangt ausreichend KI‑Kompetenz. Bei dieser Übersicht handelt es sich um allgemeine Informationen und nicht um eine Rechtsberatung.

So messen Sie den Erfolg

Vergleichen Sie einige Berichte von zuvor mit denselben Berichten aus der Pipeline. Nützliche Zahlen sind die Zeit vom Ende des Berichtszeitraums bis zur Genehmigung des Berichts, die Anzahl der Korrekturen, die der Prüfer vornimmt, die vor der Berichterstattung festgestellten Datenprobleme, der Anteil der Aussagen mit einer Quelle und der Anteil der fristgerecht gelieferten Berichte. Wir stimmen die Maßnahmen zu Beginn mit Ihnen ab, denn die Ergebnisse hängen von Ihren Daten und Ihren Berichten ab und wir versprechen keine Zahlen im Voraus.

Wo dies zutrifft

• Architekten und Ingenieure: Site-Berichte und Snagging-Listen, siehe KI für Architekten.
• Konstruktion: Fortschrittsberichte und Site-Tagebücher finden Sie unter Bau-KI.
• Einzelhandel und E‑Commerce: Wöchentliche Filial- und Sortimentsberichte finden Sie unter KI für den Einzelhandel und KI für E‑Commerce.
• Finanzdienstleistungen: Management- und Regulierungszahlen mit Quellen, siehe KI für Banken und Finanzberater.
• Treffen: Notizen und Aktionslisten als Kurzberichte finden Sie unter Notizen zu KI‑Besprechungen.