Die rasante Entwicklung und weite Anwendung künstlicher Intelligenz (KI) hat in den letzten Jahren die technologische Landschaft und Unternehmenspraktiken grundlegend verändert. Insbesondere im Management Reporting (MR) eröffnen sich durch KI neue Möglichkeiten und Herausforderungen von beträchtlicher Tragweite. Diese Arbeit widmet sich der kritischen Analyse der Anwendung von KI im MR, speziell in deutschen kleinen und mittleren Unternehmen (KMU).
KI steht im Mittelpunkt einer fortwährenden Transformation der Unternehmenspraktiken. Die Veröffentlichung beeindruckender KI-Anwendungen wie des Chatbots "ChatGPTs" im November 2022 verdeutlichte eindrucksvoll das Potenzial dieser Technologie. Die Integration von KI in das MR wird oft als zweite Welle der Digitalisierung bezeichnet, die die gesamte Art und Weise der Wertschöpfung grundlegend verändert.
Die vorliegende Arbeit untersucht, wie KI das MR in deutschen KMU beeinflusst und welche Chancen und Herausforderungen sich daraus ergeben. Dabei werden nicht nur technologische Aspekte betrachtet, sondern auch organisatorische und menschliche Dimensionen, insbesondere die Veränderung der Rolle des Controllers.
Die Problemstellung liegt in der Diskrepanz zwischen dem hohen Stellenwert des MR für Managemententscheidungen und den aktuellen Defiziten, insbesondere in kleineren und mittleren Unternehmen. Trotz digitaler Technologien steht das MR häufig in der Kritik aufgrund begrenzter Informationsvielfalt, Vergangenheitsorientierung und hohem manuellen Aufwand.
Die Zielsetzung dieser Arbeit besteht darin, einen Beitrag zur Unternehmenspraxis und Forschung zu leisten, indem eine umfassende Analyse der Chancen und Herausforderungen der KI im MR durchgeführt wird. Durch die Beantwortung spezifischer Forschungsfragen soll ein tieferes Verständnis für die Rolle von KI im MR geschaffen werden, besonders im Kontext deutscher KMU.
Im weiteren Verlauf werden zunächst die thematischen und konzeptionellen Grundlagen des MR und der KI erläutert. Anschließend werden die zentralen Herausforderungen der Anwendung von KI im MR beleuchtet sowie die identifizierten Use-Cases detailliert untersucht. Abschließend erfolgt die Diskussion der Ergebnisse und deren Implikationen für die Unternehmenspraxis und Forschung.
Inhaltsverzeichnis (Table of Contents)
- EINLEITUNG
- Problemstellung
- Zielsetzung und Forschungsfragen
- Aufbau der Arbeit
- THEMATISCHE UND KONZEPTIONELLE GRUNDLAGEN
- Management Reporting
- Definition des Management Reportings
- Erstellungsprozess
- Künstliche Intelligenz
- Definition Künstlicher Intelligenz
- Machine Learning, Deep Learning und Künstliche neuronale Netze
- Natural Language Processing
- Intelligent Robotic Process Automation
- ANWENDUNG KÜNSTLICHER INTELLIGENZ IM MANAGEMENT REPORTING
- Herausforderungen
- Knowhow
- Change-Management
- Datenstrukturen
- Use-Cases
- Intelligente Datenverarbeitung und Mustererkennung
- Intelligente Entscheidungsunterstützung
- Intelligente Datenvisualisierung
- Intelligente Automatisierung
- Veränderung der Rolle des Controllers
- Informationssammler
- Business Partner
- EXPERTENINTERVIEWS ZUR ERFORSCHUNG DER ANWENDUNG KÜNSTLICHER INTELLIGENZ IM MANAGEMENT REPORTING
- Vorgehensweise eines semistrukturierten Experteninterviews
- Auswahl und Beschreibung der Experten
- Organisation und Durchführung des Experteninterviews
- Auswertung der Experteninterviews
- Diskussion der Ergebnisse
- Modernes Management Reporting
- Datenmanagement
- KI-Reporting
- KI-Business Partnering
- Limitationen der Forschung
- FAZIT
Zielsetzung und Themenschwerpunkte (Objectives and Key Themes)
This work aims to explore the application of Artificial Intelligence (AI) in Management Reporting. It investigates the challenges, use cases, and implications of integrating AI into reporting processes. The research focuses on the role of the Controller in the context of AI-driven reporting and explores the potential transformation of their responsibilities.
- Integration of AI in Management Reporting
- Challenges and Opportunities of AI in Reporting
- Impact of AI on the Role of the Controller
- Use Cases and Benefits of AI-driven Reporting
- Modern Management Reporting and Data Management Practices
Zusammenfassung der Kapitel (Chapter Summaries)
- EINLEITUNG
- THEMATISCHE UND KONZEPTIONELLE GRUNDLAGEN
- ANWENDUNG KÜNSTLICHER INTELLIGENZ IM MANAGEMENT REPORTING
- EXPERTENINTERVIEWS ZUR ERFORSCHUNG DER ANWENDUNG KÜNSTLICHER INTELLIGENZ IM MANAGEMENT REPORTING
The introduction sets the stage for the research, defining the problem area and outlining the objectives and research questions. It also describes the structure of the thesis.
This chapter explores the theoretical foundations of Management Reporting and Artificial Intelligence (AI), including definitions and concepts. It dives into various aspects of AI, such as Machine Learning, Deep Learning, Natural Language Processing, and Intelligent Robotic Process Automation.
This chapter delves into the challenges and opportunities of utilizing AI in Management Reporting. It presents various use cases, including intelligent data processing, decision support, data visualization, and automation. The chapter also explores the changing role of the Controller in the context of AI-driven reporting.
This chapter details the methodology used for conducting semi-structured expert interviews. It explains the selection of experts and the organization and execution of the interviews. The chapter includes an analysis of the interview results and a discussion of findings related to modern Management Reporting, data management, AI-driven reporting, and AI-based business partnering.
Schlüsselwörter (Keywords)
The main keywords and focus topics of this work include Management Reporting, Artificial Intelligence (AI), Machine Learning, Deep Learning, Natural Language Processing, Intelligent Robotic Process Automation, data management, data visualization, data analytics, Controller role, digital transformation, and AI-driven decision making.
- Arbeit zitieren
- Daniel Janßen (Autor:in), 2023, Künstliche Intelligenz im Management Reporting. Eine Analyse der Chancen und Herausforderungen für KMUs in Deutschland, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1449518
