Forecasting

Wie unterstützt KI die Erstellung von Prognosen? Ein Blick in die Forecast-Erstellung von injixo

Stefan Nievelstein 6 min Lesezeit PDF-Download
Wie unterstützt KI die Erstellung von Prognosen? Ein Blick in die Forecast-Erstellung von injixo

Kann KI wirklich die Zukunft vorhersagen? Du hast wahrscheinlich schon unzählige Prognoselösungen mit angeblichen KI-Fähigkeiten gesehen, aber seien wir ehrlich, oft fühlt es sich mehr nach Marketing-Blabla als nach echter Wissenschaft an. Ist KI-gesteuertes Forecasting nur ein „Buzzword“ oder steckt mehr dahinter?

Die Entwicklung der Prognoseerstellung: Von manuellen zu KI-gesteuerten Methoden

  • Manuelles Forecasting
    Das Forecasting im Workforce Management hat sich im Laufe der Zeit deutlich weiterentwickelt. Traditionell war die manuelle Prognose mit Tabellenkalkulationen und einfachen Berechnungen eine mühsame Aufgabe. Dieser Ansatz war nicht nur zeitaufwendig, sondern auch anfällig für menschliche Fehler, besonders wenn große Datensätze und Echtzeitinformationen im Spiel sind.

  • Automatisierte Prognosen
    Der nächste Entwicklungssprung kam mit der Automatisierung. Workforce-Management-Systeme steigerten die Effizienz, indem sie automatisch Kontaktstatistiken von der Routing-Plattform sammelten und repetitive Aufgaben erledigten, was eine konsistente Datenerfassung und -verarbeitung ermöglichte. Allerdings mangelte es diesen Systemen oft an der Ausgereiftheit, um komplexe, unvorhersehbare Szenarien zu bewältigen. Zudem waren sie auf lineare und statische Modelle beschränkt.

  • KI-gesteuerte Forecasts
    Der eigentliche Wendepunkt war die Einführung von KI-gesteuerten Prognosen. Anders als manuelle oder einfache, automatisierte Systeme geht das KI-Forecasting über bloßes Jonglieren von Zahlen hinaus. Es integriert fortschrittliche Algorithmen, um historische Daten zu analysieren, Muster zu erkennen und zukünftige Bedürfnisse vorherzusagen. Es ist wichtig, klarzustellen, dass KI-gesteuerte Tools, wie zum Beispiel injixo Forecast, Dich nicht als Workforce Manager, Planer oder Forecaster ersetzen, stattdessen befähigen sie Dich zu besseren Ergebnissen. Für Dich bedeutet das mehr Klarheit und die Fähigkeit, die ungewisse Natur des Workforce Planning zu kontrollieren, indem sie genaue, zeitnahe Vorhersagen liefern, die sich an Deine sich ändernden Daten und Geschäftsbedingungen anpassen.

Diese Entwicklung von manuellen zu KI-gesteuerten Forecasts verbildlicht, wie die Verbindung von Mensch und einer mächtigen Technologie zu besserer Entscheidungsfindung führt.

Ein Schritt-für-Schritt-Blick auf Forecasts mit KI

Oft werden wir gefragt, wie die KI-basierte Prognoseerstellung mit injixo funktioniert. Lass uns deshalb den injixo Forecast Schritt für Schritt durchgehen und mit dem vergleichen, was zuvor vorhanden war. Das Kernelement ist dabei die „kontinuierliche Selbstoptimierung“ des Algorithmus. Das bedeutet, dass kontinuierlich neue Daten und Erkenntnisse in jede Phase des Prognosezyklus einspeist werden.
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Schritt 1: Datenerfassung

  • Traditionelle Methoden: Typischerweise beinhaltet die Datenerfassung das manuelle Zusammentragen und Überprüfen von Informationen aus verschiedenen Quellen, oft aus mehreren Systemen. Das kann zu erheblichen Verzögerungen und einer geringen Einheitlichkeit der Daten führen. Es können auch Situationen entstehen, in denen Trends zu spät erkannt werden, um noch korrigierend ergreifen zu können.

  • Der Unterschied durch KI: injixo Forecast vereinfacht den Prozess der Datenerfassung, indem er vollständig automatisiert wird. Sobald Du Deine Datenquellen mit injixo verbindest, beginnt die kontinuierliche Erfassung sowohl von historischen als auch Echtzeit-Daten. Das gewährleistet eine umfassende und fehlerfreie Datenerfassung von Anrufen, E-Mails, Chats und anderen Kanälen, die Dein Betrieb unterstützt. Der Machine-Learning-Algorithmus beginnt sofort mit der Verarbeitung der Daten, sobald sie verfügbar sind. injixo Forecast stellt sicher, dass kein entscheidender Datenpunkt übersehen wird, und bietet eine solide und genaue Grundlage für alle nachfolgenden Planungsaufgaben.

Schritt 2: Datenbereinigung

  • Traditionelle Methoden: Beim manuellen Sortieren und Bereinigen von Daten werden die Einträge in der Tabellenkalkulation oder in den Datenbanken Zeile für Zeile überprüft, um falsche Werte zu identifizieren und zu korrigieren oder Duplikate zu entfernen. Dies erfordert ein scharfes Auge für Details und ein tiefes Verständnis dafür, wann Daten für eine genaue Prognose wirklich relevant sind. Diagramme sind ein nützliches Werkzeug für diesen Zweck. Auch statistische Methoden werden zur Identifizierung von Anomalien verwendet. Jedoch führt das enorme Volumen und die Komplexität der Daten dazu, dass dieser Prozess nicht nur zeitintensiv, sondern auch stark anfällig für menschliche Fehler ist, was zu erheblichen Ungenauigkeiten in den Prognosen führt.

  • Der Unterschied durch KI: injixo Forecast transformiert diesen Prozess durch die Nutzung von KI-Algorithmen, die schnell irrelevante oder fehlerhafte Informationen in Deinen Datenströmen identifizieren und eliminieren. Der KI-gestützte Prozess ist nicht nur schneller, sondern auch weitaus genauer als jede manuelle Methode. Das reduziert das Risiko von Fehlern erheblich. Die Sicherstellung der Relevanz und Qualität Deiner Daten ist ein Muss für die Erstellung genauer und aufschlussreicher Forecasts.

Schritt 3: Optimierung des Prognosemodells

  • Traditionelle Methoden: Im nächsten Schritt wird aus den zahlreichen Prognosemethoden die am besten geeignete ausgewählt. Eine bewährte und gut verstandene Methode ist die lineare Regression. Mit etwas Einfallsreichtum kann diese auch in Excel umgesetzt werden. Sie ist häufig in WFM-Softwarelösungen integriert, wobei einige Anwendungen auch ausgefeiltere Techniken unterstützen. Die Auswahl und Konfiguration von Forecastmodellen ist ein komplexer Prozess. Meistens beinhaltet er das Anpassen verschiedener Einstellungen, basierend auf vergangenen Erfahrungen. Diesem Ansatz mangelt es an Präzision und er verlässt sich häufig auf Deine Intuition als Planer, die möglicherweise nicht immer die gesamte Komplexität oder Unvorhersehbarkeit Deines tatsächlichen Geschäftsbetriebs erfasst.

  • Der Unterschied durch KI: Der injixo Forecast nutzt KI, um die Hyperparameter des Modells anzupassen, wie zum Beispiel die Gewichtung der aktuellen Daten im Vergleich zu älteren Daten, oder die Sensitivität gegenüber bestimmten Trends, basierend auf Deinem einzigartigen Datensatz. Diese automatisierte Feinabstimmung stellt sicher, dass das Modell präzise auf die spezifischen saisonalen Trends und betrieblichen Muster Deines Unternehmens abgestimmt ist. Indem es sich auf datengestützte Erkenntnisse statt auf Vermutungen stützt, bietet der KI-gesteuerte Forecast von injixo ein Maß an Genauigkeit und Anpassungsfähigkeit, das traditionelle Methoden nicht erreichen können.

    💡 Was sind Hyperparameter?
    Hyperparameter in KI-Modellen sind spezifische Einstellungen, die bestimmen, wie das Modell Daten analysiert und interpretiert. Dazu gehören Faktoren wie die Komplexität des Modells oder die Lernrate. Diese Anpassungen sind entscheidend, um das KI-Modell für spezifische Prognoseaufgaben zuzuschneiden. Sie machen den Unterschied zwischen einer allgemeinen Prognose und eines fein auf die spezifischen saisonalen Muster und betrieblichen Dynamiken Deines Unternehmens abgestimmten Forecasts.

Schritt 4: Verfeinerung der Vorhersage

  • Traditionelle Methoden: Die Verfeinerung eines Forecasts beinhaltet oft das manuelle Vergleichen von aktuellen Prognosen mit historischen Daten. Aufgrund der riesigen Datenmenge und zeitlichen Beschränkungen ist dieser Vergleich typischerweise begrenzt und konzentriert sich nur auf die offensichtlichsten Diskrepanzen. Dadurch können subtile, aber wichtige Trends oder Abweichungen übersehen werden.

  • Der Unterschied durch KI: injixo Forecast verbessert diesen Schritt mit den fortgeschrittenen Analysefähigkeiten einer KI. Das KI-Modell führt eigenständig einen gründlichen Vergleich des anfänglichen Forecasts mit Deinen tatsächlichen Daten durch. Es identifiziert und korrigiert Abweichungen, wie unerwartete Anrufvolumina außerhalb der Geschäftszeiten oder am Wochenende, und stellt sicher, dass die verfeinerte Prognose die Realitäten Deines Geschäftsbetriebs genau widerspiegelt.

Schritt 5: Deinen Forecast einsehen

  • Traditionelle Methoden: Vorhersagen werden oft in Diagrammen dargestellt. Obwohl leistungsstark, können Diagramme schwer zu interpretieren sein, besonders beim Umgang mit großen Datensätzen. Das Navigieren durch mehrere Tabs ist zeitaufwendig und macht eine schnelle Entscheidungsfindung unmöglich. Wenn Du Deinen Forecast in einer Tabellenkalkulation ansiehst, wirst Du außerdem keine Echtzeitänderungen oder vorausschauende Einblicke sehen.

  • Der Unterschied durch KI: Im Gegensatz dazu zeigt injixo Forecast die erstellten Prognosen in einer klaren, benutzerfreundlichen Oberfläche an, die sofort aktualisiert wird, sobald neue Daten verfügbar sind. Das macht es leicht, Trends und Muster auf einen Blick zu erkennen. Es zeigt auch den Personalbedarf an, den Du als Eingabe für den Planungsprozess benötigst. Auch manuelle Anpassungen sind beim automatischen Forecast von injixo möglich. So kannst Du nachträglich noch Dein eigenes Geschäftsverständnis einfließen lassen und die Prognose basierend auf bevorstehenden Ereignissen wie Marketingkampagnen anpassen, die mit historischen Daten nicht vorhergesagt werden können. Das bedeutet, Forecasts können schnell angepasst werden, um alle relevanten Eingaben einzubeziehen. Das führt zu einer dynamischen und interaktiven Erfahrung, die weit über die Möglichkeiten traditioneller Methoden hinausgeht.

Kontinuierliche Selbstoptimierung

  • Traditionelle Methoden: Um mit den sich stetig ändernden Gegebenheiten Schritt halten zu können, müssen Berechnungen oft manuell aktualisiert und neu kalibriert werden. Dieser mühsame und zeitaufwendige Ansatz erhöht erheblich das Risiko, inkorrekte Prognosen zu produzieren. Da diese Methoden typischerweise keine automatische Integration und Analyse neuer Daten unterstützen, ist es schwierig, sich an Echtzeit-Entwicklungen anzupassen.

  • Der Unterschied durch KI: Ein signifikanter Vorteil von injixo Forecast ist seine Fähigkeit zum Selbstlernen. Seine KI-Modelle entwickeln sich automatisch mit neuen Daten weiter, analysieren ständig Muster neu und passen ihre Konfiguration an, um die Genauigkeit kontinuierlich zu verbessern und zu verfeinern. Dies stellt sicher, dass Deine Forecasts immer auf dem neuesten Stand der aktuellen Trends und Daten sind. Dieser dynamische Ansatz bedeutet, dass Dein Prognosetool der Entwicklung immer einen Schritt voraus bleibt. Das reduziert den manuellen Aufwand und stellt zeitnahe und relevante Erkenntnisse für eine informierte Entscheidung sicher.

Kurz gesagt, KI-gesteuerte Prognosen mit injixo Forecast bieten im Vergleich zu traditionellen Methoden weitreichende Verbesserungen. Sie bieten eine neue Ebene der Genauigkeit und Aktualität, während sie den Aufwand für den Benutzer drastisch verringern.

Als Kunde kann es herausfordernd sein, zu erkennen, welche Behauptungen über KI Substanz haben und wirklich vorteilhaft für Deine Abläufe sind. Ein wichtiger Indikator für Qualität ist die Präsenz von spezialisiertem internen Fachwissen. Achte deswegen auf Anbieter, die in Data Scientists und Machine-Learning-Entwickler investieren und sich der kontinuierlichen Verbesserung des Produkts verschreiben.

Die Methode von injixo vereint modernste KI-Technologie mit dem Expertenwissen unserer Entwickler. Unser KI-gesteuerter Ansatz entwickelt sich ständig weiter, verbessert mit jedem neuen Dateneingang die Genauigkeit und verwandelt komplexe Daten in einfache, zuverlässige und umsetzbare Prognosen für unsere Kunden.

Dr. Susanne Hoffmeister, Lead Data Scientist, injixo


Abschließend bleibt festzuhalten, dass es in der Tat oft schwierig ist, zwischen Werbeaussagen und tatsächlicher Wissenschaft zu unterscheiden. Ein verlässlicher Anbieter von Workforce Management wird Dir jedoch gerne die praktischen Vorteile seiner KI erklären und wie sie im Produkt verwendet wird - ganz ohne Fachchinesisch.

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