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Kaum ein Satz fällt in Transformationsprojekten so häufig wie dieser: „Wir brauchen bessere Daten.“
Gemeint ist meist mehr Transparenz, höhere Genauigkeit und schnellere Entscheidungen. Daten gelten als Voraussetzung für Digitalisierung, Automatisierung und den Einsatz von KI – und das zu Recht.
Kaum ein Anwendungsfall wird so selbstverständlich mit Künstlicher Intelligenz verbunden wie die Nachfrageprognose. Die Logik dahinter klingt überzeugend: Wenn Algorithmen mehr Daten verarbeiten können als Menschen, müssten Forecasts automatisch genauer werden. Weniger Unsicherheit, geringere Bestände, bessere Lieferfähigkeit.
In der Praxis zeigt sich jedoch ein anderes Bild. Demand Forecasting ist selten das analytische Problem, als das es gerne betrachtet wird. Es ist ein Spiegel der Organisation, ihrer Prozesse, ihrer Daten – und ihrer Entscheidungen. KI macht diese Zusammenhänge nicht einfacher. Sie macht sie sichtbar.