Die wissenschaftliche Auseinandersetzung mit Künstlicher Intelligenz im Controlling konzentriert sich maßgeblich auf den Paradigmenwechsel von der rein deskriptiven hin zur präskriptiven Analytik. Dabei spielen Machine Learning, Natural Language Processing und Deep Learning eine zentrale Rolle, um komplexe Datenstrukturen in Echtzeit zu interpretieren. Forschungsfragen befassen sich häufig mit der Veränderung des Rollenprofils von Controllern, der Validität automatisierter Prognosen und der Integration von KI-gestützten Systemen in bestehende ERP-Landschaften. Kritisch diskutiert werden zudem die Auswirkungen auf die Datenqualität sowie die Notwendigkeit neuer Governance-Strukturen für algorithmische Entscheidungen. Neben der rein technischen Implementierung bilden ethische und organisatorische Dimensionen einen wesentlichen Bestandteil der aktuellen Debatte. Es wird untersucht, wie die Interaktion zwischen Mensch und Maschine die Qualität der betrieblichen Steuerung beeinflusst und welche Kompetenzprofile für die Zukunft des Controllings erforderlich sind. Die Forschung betrachtet dabei auch die Diskrepanz zwischen technologischem Potenzial und der praktischen Anwendbarkeit in komplexen Unternehmensstrukturen. Du findest dazu wissenschaftliche Arbeiten bei GRIN, sofort als PDF und eBook, viele als Print-on-Demand.
Wissenschaftliche Texte zu Künstliche Intelligenz im Controlling
Der Begriff Künstliche Intelligenz im Controlling beschreibt die Integration intelligenter Algorithmen und automatisierter Systeme in die betriebswirtschaftliche Steuerung. In der Fachdisziplin des Controllings steht dabei die Erweiterung der Analysefähigkeit und die Unterstützung von Entscheidungsprozessen im Fokus. Es geht primär um die Transformation klassischer Kontrollmechanismen durch datengestützte, prädiktive Verfahren.
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Veröffentlichungen